BitTorrent thâm nhập vào sức mạnh tính toán AI: BTTInferGrid xây dựng mạng sức mạnh tính toán suy luận AI phi tập trung

Với Tác nhân AI đã được áp dụng trong nhiều tình huống phức tạp khác nhau như quy trình làm việc của doanh nghiệp, sản xuất tự động và thực thi tự động. Ngành AI toàn cầu đã chính thức bước vào giai đoạn mới “thực thi tự chủ” từ “phản ứng thụ động”. Cốt lõi của cạnh tranh trong ngành từ lâu đã chuyển từ cạnh tranh đơn giản về các tham số mô hình lớn sang cạnh tranh về khả năng triển khai và khả năng suy luận logic mạnh mẽ là nền tảng cốt lõi hỗ trợ cho sự chuyển đổi này.

Sự thay đổi mô hình của các kịch bản ứng dụng cũng đã dẫn đến sự thay đổi cơ bản về nhu cầu cơ sở hạ tầng điện toán ngược dòng: Trọng tâm của mức tiêu thụ điện năng tính toán tiếp tục chuyển từ đào tạo mô hình sang lý luận kinh doanh và xu hướng này là không thể đảo ngược. Tuy nhiên, hệ thống điện toán tập trung chính thống hiện nay, khi phải đối mặt với những biến động cực đại, tần số cao và dữ dội trong các yêu cầu lý luận, sẽ bộc lộ những vấn đề như chi phí vận hành cao, khả năng mở rộng đàn hồi yếu và độ ổn định dịch vụ không đủ. Toàn bộ ngành công nghiệp AI đang gặp phải những nút thắt trong quá trình phát triển ở cấp độ cung cấp năng lượng điện toán.

Vào ngày 17 tháng 6, hệ sinh thái truyền tải phi tập trung cũ BitTorrent ra mắt các sản phẩm chiến lược——BTTInferGrid, neo theo dõi suy luận AI và xây dựng mạng lưới điện toán phi tập trung. Dựa vào kiến ​​trúc phân tán phi tập trung, nền tảng này tổng hợp một cách hiệu quả các tài nguyên điện toán GPU nhàn rỗi rải rác trên khắp thế giới, phá vỡ các rào cản kết nối giữa nhà cung cấp tài nguyên và nhà phát triển AI, đồng thời cung cấp các dịch vụ điện toán suy luận AI mở và dễ truy cập, với kết quả điện toán có thể được xác minh trên chuỗi và thanh toán linh hoạt khi bạn sử dụng.

Dựa vào những ưu điểm của công nghệ phi tập trung,BTTInferGrid Nó không chỉ bù đắp những thiếu sót của sức mạnh tính toán tập trung truyền thống trong các tình huống biến động tải và đồng thời cao mà còn đạt được bước đột phá vượt bậc về phía nguồn cung cấp năng lượng tính toán và xây dựng lại logic phân bổ và lưu thông tài nguyên của toàn bộ hệ sinh thái sức mạnh tính toán.

Trong khi đó, BTTInferGrid là BitTorrent dựa trên data-index-in-node="36">BTFS Một sản phẩm chiến lược được nâng cấp từ dịch vụ. Đây không chỉ là phần mở rộng quan trọng của khả năng lập kế hoạch tài nguyên phi tập trung của BitTorrent mà nó đã phát triển trong nhiều năm, từ lộ trình lưu trữ đến lĩnh vực điện toán, mà còn là một bước quan trọng trong cách bố trí lộ trình AI phi tập trung.

Cấu trúc nhu cầu năng lượng điện toán chuyển từ "đào tạo" sang "suy luận": BTTInferGrid Tái tạo nguồn cung cấp năng lượng tính toán suy luận AI theo cách phi tập trung

BTTInferGrid hy vọng sẽ sử dụng mô hình phi tập trung để tái cấu trúc hệ thống cung cấp năng lượng điện toán nhằm giải quyết các vấn đề về chi phí cao và thiếu hụt nguồn cung sức mạnh điện toán suy luận AI, cải thiện hiệu quả suy luận mô hình lớn đồng thời giảm chi phí và tăng hiệu quả, từ đó cung cấp cho ngành cơ sở hạ tầng sức mạnh điện toán hiệu suất cao, khả năng phục hồi cao và tiết kiệm chi phí.

Nếu 2024 đến 2025 là "Cuộc chiến ngàn chế độ" trong ngành AI và cuộc chạy đua vũ trang tham số do Wanka Cluster thống trị, thì vào năm 2026, với AI Agent With triển khai trên quy mô lớn, AI đã chính thức bước vào "kỷ nguyên suy luận" nơi các ứng dụng quy mô lớn bùng nổ. Suy luận AI là mắt xích quan trọng trong việc hiện thực hóa giá trị mô hình. Nó có thể biến các “mô hình được đào tạo” thành các ứng dụng thực tế, giá trị kinh doanh và dịch vụ hàng ngày. Nói tóm lại, đào tạo là "dạy AI học" và lý luận là "đưa AI vào sử dụng" - ví dụ, một chiếc ô tô tự lái nhận ra biển báo dừng trên con đường mà nó chưa từng lái qua là một hành vi lý luận điển hình. Khả năng suy luận ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng, chi phí vận hành và giá trị kinh doanh của các sản phẩm AI.

Có sự đồng thuận chung trong ngành rằng trong tương lai, ultra data-index-in-node="13">70% tài nguyên sức mạnh điện toán sẽ được sử dụng cho các kịch bản suy luận. Oracle đã dự đoán rằng quy mô thị trường của sức mạnh tính toán suy luận cuối cùng sẽ vượt quá sức mạnh tính toán đào tạo. Zheng Weimin, một học giả của Học viện Kỹ thuật Trung Quốc, cũng chỉ ra rằng hiện tại phần lớn sức mạnh tính toán được tiêu thụ trong các tương tác hàng ngày giữa người dùng và các mô hình lớn. Từ góc độ cấu trúc chi phí, nhân lực chỉ chiếm 3% và dữ liệu chiếm 2% chi phí suy luận mô hình lớn. data-index-in-node="126">Sức mạnh tính toán chiếm tới 95%; chi phí năng lượng tính toán của các ứng dụng đầu là rất đáng kể. Chi phí suy luận hàng ngày của ChatGPT là khoảng 700.000 đô la Mỹ và DeepSeek V3 cũng lên tới 87.000 đô la Mỹ.

Khi nhu cầu về sức mạnh điện toán AI lan rộng từ việc đào tạo tập trung của một số gã khổng lồ công nghệ đến các kịch bản lý luận thương mại của hàng triệu nhà phát triển trong các ngành khác nhau, tiêu chí đánh giá cơ sở hạ tầng cơ bản cũng thay đổi. Trong thời đại đào tạo, các nhà phát triển chủ yếu tập trung vào quy mô tập trung và hiệu quả của sức mạnh tính toán; Trong kỷ nguyên suy luận, các dịch vụ AI hướng trực tiếp đến lượng lớn người dùng cuối, với trung bình hàng trăm tỷ tương tác mỗi ngày dẫn đến mức tiêu thụ năng lượng tính toán rất lớn. Trọng tâm của các nhà phát triển chuyển sang chi phí của mỗi cuộc gọi, tốc độ phản hồi và độ ổn định của dịch vụ. Ngày nay, việc cung cấp năng lượng điện toán, chi phí cuộc gọi và tính khả dụng của dịch vụ đã trở thành cơ sở cốt lõi để đánh giá cơ sở hạ tầng AI và cũng là chìa khóa để xác định liệu các ứng dụng AI có thể được triển khai thành công hay không.

Tuy nhiên, trước nhu cầu suy luận tăng theo cấp số nhân, những thiếu sót của hệ thống sức mạnh điện toán tập trung chính thống ngày càng trở nên nổi bật: Giá thuê GPU tiếp tục tăng, dịch vụ nền tảng thường xuyên ngừng hoạt động và nhiều ứng dụng AI buộc phải ngừng hoạt động do chi phí điện năng tính toán. Những vấn đề này tập trung ở ba khía cạnh sau:

• Đầu tiên, tính linh hoạt của việc lập kế hoạch sức mạnh điện toán không đủ để đối phó với những thay đổi về lưu lượng cao điểm và thung lũng, đồng thời bị mắc kẹt trong tình thế tiến thoái lưỡng nan về mất cân bằng chi phí và độ ổn định: Mặc dù các công ty AI hàng đầu và nhà cung cấp đám mây tiếp tục tăng cường đầu tư vào cơ sở năng lượng điện toán, nhu cầu suy luận đang tăng nhanh và cho thấy các đặc điểm đỉnh và đáy rõ ràng - khối lượng yêu cầu có thể tăng hàng chục lần trong ngày trong thời gian cao điểm văn phòng hoặc tiếp thị; nó rơi khỏi vách đá vào đêm khuya. Phòng máy tính tập trung thiếu khả năng lập kế hoạch linh hoạt và khó thích ứng với sự thay đổi năng động này: nếu được cấu hình theo giá trị đỉnh, chi phí khấu hao sẽ cao trong thời kỳ thấp điểm; nếu được cấu hình theo giá trị trung bình, dịch vụ sẽ bị gián đoạn trong thời gian cao điểm, rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan là “chi phí cao” và “độ ổn định thấp”. Đồng thời, sức mạnh tính toán tập trung cũng đòi hỏi nhiều lớp chi phí như xây dựng phòng máy tính, điện, vận hành và bảo trì cũng như lợi nhuận thương mại. Chi phí điện năng tính toán cuối cùng cao, giúp giảm đáng kể không gian thử và sai của các nhóm đổi mới vừa và nhỏ. Thị trường đang rất cần các giải pháp mới kết hợp lợi thế về chi phí và khả năng lập kế hoạch linh hoạt.

• Thứ hai, giá thuê GPU tiếp tục tăng và chi phí cao cản trở việc triển khai đổi mới của các doanh nghiệp và nhà phát triển vừa và nhỏ: Mặc dù các mô hình lớn nguồn mở (như Qwen, DeepSeek, v.v.) đã hạ thấp rào cản gia nhập lĩnh vực AI, việc triển khai và vận hành các mô hình vẫn dựa vào sức mạnh tính toán suy luận ổn định, rẻ và dễ truy cập. Nhưng thực tế là chi phí thuê GPU vẫn tiếp tục tăng. Lấy card đồ họa H100 phổ thông làm ví dụ, giá thuê mỗi giờ của một card đã tăng từ 1,70 USD vào tháng 10 năm 2025 lên 2,35 USD vào tháng 3 năm 2026, tăng gần 40% trong nửa năm. Chi phí cao đã khiến nhiều nhà phát triển cá nhân và doanh nghiệp vừa và nhỏ nản lòng với các giải pháp chất lượng cao, đồng thời họ rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan “có mô hình nhưng không có sức mạnh tính toán”, điều này đã cản trở nghiêm trọng sức sống đổi mới và phát triển quy mô lớn của ngành công nghiệp AI.

• Thứ ba, một số lượng lớn tài nguyên GPU nhàn rỗi trên khắp thế giới chưa được sử dụng một cách hiệu quả và có sự mất cân đối nghiêm trọng giữa cung và cầu: Trái ngược hoàn toàn với "sự thiếu hụt năng lượng điện toán" của thị trường, có một lượng lớn tài nguyên sức mạnh điện toán GPU hiệu suất cao nhàn rỗi được tích lũy trên khắp thế giới, nằm rải rác trong thiết bị cá nhân, phòng thí nghiệm của trường đại học, các phòng máy tính nhỏ và cơ sở vật chất còn sót lại sau quá trình chuyển đổi tiền điện tử. Do thiếu các kênh truy cập được tiêu chuẩn hóa và công cụ lập lịch hiệu quả, những sức mạnh tính toán này không thể thâm nhập vào thị trường suy luận chính thống, dẫn đến tình trạng mâu thuẫn là "khó tìm được một thẻ" ở phía cầu và "sức mạnh tính toán đang ngủ" ở phía cung. Còn rất nhiều cơ hội để cải thiện việc sử dụng tài nguyên và sự không phù hợp giữa cung và cầu cần được giải quyết khẩn cấp.

Tóm lại, thị trường sức mạnh tính toán suy luận AI hiện tại đang phải đối mặt với ba tình huống khó xử về cơ cấu: một mặt, nguồn cung tập trung không thể tính đến chi phí và tính linh hoạt; mặt khác, giá thuê năng lượng điện toán tiếp tục tăng cao và cản trở sự đổi mới của AI; mặt khác, có một lượng lớn tài nguyên GPU nhàn rỗi đã không hoạt động trong một thời gian dài và chưa được kích hoạt. Đối mặt với hàng loạt vấn đề của ngành, BTTInferGrid dựa vào công nghệ phi tập trung để đưa ra các giải pháp mới cho tình thế tiến thoái lưỡng nan về cung và cầu sức mạnh tính toán không phù hợp.

BTTInferGrid nhằm mục đích kết nối hiệu quả các tài nguyên GPU nhàn rỗi phân tán trên toàn cầu với các nhà phát triển AI khổng lồ thông qua cách tiếp cận phi tập trung, về cơ bản phá vỡ sự độc quyền và tắc nghẽn của sức mạnh điện toán tập trung. Một mặt, nền tảng này tích hợp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi rải rác để xây dựng cơ sở hạ tầng sức mạnh tính toán mở và chia sẻ; mặt khác, mở ra kênh kết nối giữa bên cung và bên cầu, xóa bỏ các rào cản gia nhập và hộp đen định giá của mô hình tập trung truyền thống. Đồng thời, dựa vào cơ chế cộng tác và khuyến khích của DePIN, BTTInferGrid có thể tiếp tục tạo ra sức mạnh tính toán suy luận hiệu quả về mặt chi phí, giải quyết cơ bản các điểm yếu cốt lõi của chi phí điện năng tính toán cao và tình trạng thiếu nguồn cung, đồng thời thực sự giải phóng hiệu suất suy luận và giá trị thương mại của các mô hình lớn.

BTTInferGrid: Xây dựng mạng sức mạnh điện toán phi tập trung theo định hướng AI cho các tình huống suy luận, ba ưu điểm chính xác định lại cơ chế phân bổ sức mạnh điện toán

BTTInferGrid có vị trí rõ ràng và rõ ràng. Nó tập trung vào việc xây dựng mạng lưới sức mạnh điện toán phi tập trung cho các kịch bản suy luận AI, kết nối nguồn cung cấp sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi trên toàn cầu và nhu cầu thị trường suy luận AI, đồng thời cung cấp hệ thống dịch vụ sức mạnh điện toán AI toàn cầu với quyền truy cập mở, kết quả có thể kiểm chứng và thanh toán theo nhu cầu sử dụng.

Đặc biệt, BTTInferGrid dựa vào cơ chế mạng cơ bản DePIN để khớp chính xác nguồn cung cấp năng lượng điện toán và sự tăng trưởng bùng nổ của nhu cầu suy luận AI, đạt được sự trao quyền giá trị hai chiều ở cả hai bên cung và cầu:

• Phần cung cấp năng lượng máy tính: Tổng hợp hiệu quả các tài nguyên GPU nhàn rỗi bị phân mảnh toàn cầu để xây dựng cơ sở sức mạnh điện toán mở và chia sẻ. Đồng thời, với sự trợ giúp của cơ chế lập kế hoạch thông minh và khuyến khích của DePIN, một mặt mở ra kênh doanh thu kiếm tiền bền vững, ngưỡng thấp cho các chủ sở hữu sức mạnh máy tính, cho phép các "GPU đang ngủ" nhàn rỗi của thế giới thực sự trở thành "tài sản lưu động"; mặt khác, nó đảm bảo tính ổn định và mở rộng linh hoạt của sức mạnh tính toán, tạo ra khả năng dịch vụ suy luận toàn cầu hiệu quả về mặt chi phí, có khả năng mở rộng cao, an toàn và đáng tin cậy.

• Phía nhu cầu sức mạnh tính toán: Đối với các nhà phát triển AI toàn cầu, nó cung cấp các dịch vụ suy luận toàn cầu với quyền truy cập thuận tiện, xác minh kết quả trên chuỗi và thanh toán theo mức sử dụng. So với mức giá cao hơn của các nhà cung cấp đám mây tập trung, BTTInferGrid có lợi thế cực lớn về chi phí và khả năng mở rộng linh hoạt, có thể giúp các nhóm đổi mới khoa học và công nghệ vừa và nhỏ cũng như các nhà phát triển độc lập giảm chi phí thử nghiệm và lỗi kinh doanh, hoàn thành xác minh sản phẩm và lặp lại hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả, đồng thời trao quyền ngược lại cho hệ sinh thái cung cấp năng lượng điện toán thượng nguồn.

Do đó, BTTInferGrid không chỉ giải quyết hiệu quả nhu cầu cấp thiết của Nhà phát triển AI về sức mạnh tính toán chi phí thấp và có độ đàn hồi cao trong giai đoạn "cạnh tranh ứng dụng" mà còn mở ra một kênh hiện thực hóa giá trị bền vững cho nguồn tài nguyên phần cứng nhàn rỗi khổng lồ của thế giới.

Quan trọng hơn, nền tảng BTTInferGrid sẽ xây dựng thành công bánh đà tăng trưởng tích cực tự cung tự cấp: các nút GPU nhàn rỗi tiếp tục mở rộng, chi phí điện năng tính toán suy luận tiếp tục giảm, thu hút nhiều nhà phát triển tham gia hơn; nhu cầu thị trường tiếp tục tăng, càng thúc đẩy các nhà cung cấp năng lượng điện toán toàn cầu tham gia hệ sinh thái. BTTInferGrid tái cấu trúc nguồn cung cấp sức mạnh tính toán theo mô hình phi tập trung, biến sức mạnh tính toán AI chuyên dụng khan hiếm và giá cao thành cơ sở hạ tầng AI cơ bản công cộng mới, toàn diện và sẵn có theo yêu cầu.

Xét về lợi thế về hiệu suất sản phẩm, hầu hết các nền tảng GPU phi tập trung hiện có trên thị trường đều có những vấn đề chung như ngưỡng truy cập sức mạnh tính toán cao, độ tin cậy dịch vụ không đủ và khó khăn khi vận hành lâu dài các mô hình kinh tế. BTTInferGrid bắt đầu từ việc tối ưu hóa kiến ​​trúc cơ bản và đạt được những đột phá toàn diện trong ba khía cạnh là tổng hợp sức mạnh tính toán, xác minh dịch vụ và tính bền vững của hệ thống kinh tế, hình thành khả năng cạnh tranh cốt lõi độc đáo. Những ưu điểm cụ thể như sau:

1. Mạng cung cấp năng lượng điện toán truy cập mở, thu thập nhanh chóng các tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn thế giới: Ngưỡng đầu vào cho sức mạnh điện toán đám mây truyền thống cao (chẳng hạn như phòng máy tính tuân thủ, mạng công cộng cố định) IP, bộ chuyển mạch đắt tiền, v.v.), BTTInferGrid đã xây dựng một mạng cung cấp năng lượng điện toán truy cập mở thực sự. Bất kỳ tổ chức hoặc cá nhân nào có GPU nhàn rỗi và các tài nguyên điện toán khác đều có thể truy cập liền mạch miễn là nó đáp ứng các thông số hiệu suất cơ bản (chẳng hạn như dung lượng bộ nhớ video, điểm chuẩn sức mạnh tính toán) và yêu cầu về độ ổn định của mạng. Thiết kế này làm giảm đáng kể ngưỡng tham gia từ phía cung cấp tài nguyên máy tính, cho phép sức mạnh tính toán GPU nhàn rỗi toàn cầu được kết nối và tổng hợp trong một ma trận ở tốc độ cực cao.

2. Chất lượng dịch vụ và hành vi của nút có thể xác minh được, giải quyết vấn đề tin cậy phi tập trung: Điểm yếu lớn nhất của điện toán phi tập trung là độ tin cậy - làm cách nào để ngăn thợ mỏ sử dụng card đồ họa cấp thấp để mạo danh thẻ hiệu suất cao? Làm thế nào để đảm bảo rằng kết quả lý luận là đúng và đáng tin cậy? BTTInferGrid xây dựng một vòng khép kín có thể xác minh chéo thông qua lập lịch tác vụ (phân phối thông minh), xác minh thử thách (kiểm tra tại chỗ bằng mật mã), chấm điểm đồng thuận (điểm danh tiếng động) và phối hợp trên chuỗi (thưởng và trừng phạt hợp đồng thông minh), cải thiện hiệu quả độ tin cậy của các dịch vụ lý luận.

3. Mô hình kinh tế theo nhu cầu để tạo ra một hệ sinh thái bền vững: Các dự án DePIN ban đầu thường rơi vào vòng xoáy chết chóc của "phát hành mã thông báo cao để thu hút các nút khai thác một cách mù quáng, nhưng do thiếu nhu cầu thực tế, lạm phát mã thông báo, giá giảm mạnh và các nút rời khỏi thị trường". BTTInferGrid ngay từ khi thành lập đã xác định rằng nó sẽ tạo ra một hệ sinh thái kinh tế được thúc đẩy bởi nhu cầu thực tế - với các yêu cầu lý luận thực tế và hiệu suất nút làm cơ sở khuyến khích cốt lõi. Chỉ khi các nhà phát triển AI thực sự trả tiền để gọi mô hình, nhà cung cấp sức mạnh tính toán mới có thể nhận được phần doanh thu cốt lõi và phần thưởng danh tiếng. Thiết kế này sẽ thúc đẩy hiệu quả sự tăng trưởng thích ứng lành mạnh của quy mô cung ứng và nhu cầu thị trường, đảm bảo sự phát triển lành mạnh và bền vững lâu dài của hệ sinh thái mạng.

Tóm lại, từ một mạng lưới cung cấp mở phá vỡ các rào cản gia nhập truyền thống và cho phép truy cập liền mạch vào bất kỳ GPU nhàn rỗi nào trên thế giới đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất, đến một tuyến phòng thủ tin cậy có thể kiểm chứng được trong toàn bộ quy trình được xây dựng với bốn vòng khép kín gồm lập lịch tác vụ, xác minh thử thách, chấm điểm đồng thuận và phần thưởng và hình phạt trên chuỗi, đến mô hình kinh tế theo nhu cầu hoàn toàn từ bỏ các bong bóng đầu cơ và các ưu đãi cố định trong lệnh gọi suy luận AI thực - BTTInferGrid Cơ chế phân bổ tài nguyên điện toán đang được thực hiện được xác định lại từ ba khía cạnh tổng hợp tài nguyên, độ tin cậy của dịch vụ và phân phối giá trị.

BTTInferGrid Một hệ sinh thái sức mạnh điện toán mới được thúc đẩy bởi nhu cầu thực tế sẽ được xây dựng theo từng giai đoạn

BTTInferGrid không phải là một "tập hợp sức mạnh điện toán" đơn giản, mà là một mạng sức mạnh điện toán phi tập trung phức tạp tích hợp lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ suy luận AI, kết hợp và kết nối thông minh giữa cung và cầu điện toán, điều phối và thanh lý tài nguyên trên chuỗi cũng như các chức năng khác.

Trong hệ sinh thái sức mạnh tính toán phi tập trung của BTTInferGrid, tất cả những người tham gia đã hình thành ba loại vai trò cốt lõi xung quanh việc "cung cấp, sử dụng và xác minh" sức mạnh tính toán:

• Nhà cung cấp năng lượng tính toán (thợ đào): Cung cấp tài nguyên GPU nhàn rỗi, đảm nhận và thực thi AI. Đối với các nhiệm vụ lý luận, hệ thống sẽ tự động phân bổ phần thưởng tương ứng dựa trên khối lượng công việc thực tế, chất lượng hoàn thành nhiệm vụ và điểm hiệu suất động sau khi xác minh.

• Người yêu cầu sức mạnh tính toán (nhà phát triển AI): BTTInferGrid cung cấp giao diện dịch vụ API tiêu chuẩn và thống nhất để hỗ trợ các nhà phát triển truy cập tài nguyên GPU được phân phối trên toàn cầu.

• Người bảo vệ mạng (Người xác minh): Tham gia vào hệ thống tính điểm và xác minh phi tập trung, tiến hành kiểm tra và thử thách ngẫu nhiên về hiệu suất tính toán của các nút khai thác, xác định các hành vi bất thường và duy trì chất lượng dịch vụ mạng. Đồng thời, người xác thực nhận được phần thưởng vì duy trì tính toàn vẹn của mạng và cùng nhau đảm bảo tính công bằng và đáng tin cậy của mạng.

Tóm lại, đối với các nhà phát triển AI, BTTInferGrid mang đến dịch vụ suy luận AI tiết kiệm chi phí hơn, có khả năng mở rộng cao, an toàn và đáng tin cậy, giảm thiểu hiệu quả tình trạng gián đoạn sản phẩm và tình trạng rời bỏ khách hàng do không đủ năng lực tính toán. Đối với các nhà cung cấp GPU, chúng tôi sẽ khôi phục lại các tài nguyên phần cứng nhàn rỗi và biên toàn cầu, đồng thời thiết lập kênh doanh thu bền vững cho các nhà cung cấp tài nguyên GPU, để mọi sức mạnh tính toán đều có thể phát huy giá trị xứng đáng của nó trong kỷ nguyên suy luận.

Về việc ra mắt sản phẩm cụ thể, không giống như mô hình nặng về tài sản của các nhà cung cấp đám mây tập trung truyền thống "xây dựng phần cứng trước rồi chờ nhu cầu", DePIN đương nhiên phải đối mặt với những thách thức phối hợp hai chiều trong giai đoạn đầu xây dựng - cung vượt cầu sẽ dẫn đến các nút nhàn rỗi và sự sụp đổ của nền kinh tế mã thông báo, trong khi nguồn cung dưới mức sẽ gây tổn hại đến trải nghiệm của nhà phát triển và hiệu quả hệ thống. Để đạt được mục tiêu này, BTTInferGrid đã xây dựng một chiến lược triển khai theo từng giai đoạn rõ ràng, mạnh mẽ và theo định hướng nhu cầu, từ bỏ sự tăng trưởng rộng rãi và hỗn loạn, đồng thời ưu tiên sử dụng tài nguyên, tính bền vững kinh tế và mở rộng ổn định kiến ​​trúc kỹ thuật của mình.

• Mục tiêu ngắn hạn (2026): Khởi động nguội mạng, hoàn thành xác minh quyền truy cập nút lõi cơ bản và các dịch vụ suy luận phân tán, đồng thời dần dần mở rộng quy mô của các nút GPU.

• Mục tiêu trung hạn (2027): Đa dạng hóa sinh thái, cải thiện tính ổn định và bảo mật quyền riêng tư của các dịch vụ mạng, đồng thời tương thích với nhiều định dạng mô hình AI và khung suy luận hơn, đồng thời dần dần mở rộng sang các kịch bản ứng dụng như tinh chỉnh mô hình.

• Mục tiêu dài hạn (2028 trở đi): Trở thành cơ sở hạ tầng cơ bản dành cho AI, xây dựng lớp sức mạnh điện toán ưa thích cho Tác nhân AI và các ứng dụng tự động, cung cấp hỗ trợ sức mạnh điện toán linh hoạt cho các ứng dụng AI quy mô lớn và cuối cùng là cho phép sức mạnh điện toán, bộ nhớ phân tán và các hợp đồng thông minh trên chuỗi hoạt động cộng tác trong một kiến ​​trúc thống nhất.

In terms of implementation, BTTInferGrid also adopts a phased evolution strategy. In the initial stage of launch, the network will be dominated by professional graphics cards, and access to the computing power supply side (miners) must be reviewed, while demand-side users can call inference services through the platform. In the future, it will evolve into a fully open super computing power grid: supporting multiple GPU types such as consumer grade, professional grade, and data center grade, with graded access and pricing based on performance; open access for miners, and the introduction of a pledge mechanism to ensure service quality; and a unified API interface on the demand side, compatible with multiple AI model formats and inference frameworks, and providing flexible deployment options.

Currently, BTTInferGrid has successfully connected to a number of mainstream AI open source large models, including Alibaba Cloud Qwen series Qwen3.6 27B and Qwen2.5 7B Instruct, and Meta's Llama 3.1 8B Instruct. AI developers can flexibly call on demand based on actual business scenarios. In the future, the platform will continue to expand the model ecosystem and provide developers with more cutting-edge model support.

More importantly, BTTInferGrid has the long-term accumulation of BitTorrent and BTFS as a solid backing, and has natural development advantages. BitTorrent and its subsidiary BTFS have been working in the field of decentralized storage for many years, and BitTorrent hasWith more than 100 million active users and 2 billion installations, it has successfully verified the feasibility of the DePIN model and accumulated mature capabilities such as resource access, token incentives, on-chain settlement, and community operations. As BitTorrent's strategic product for laying out the AI ​​track, BTTInferGrid is an upgrade based on the existing BTFS service. It can seamlessly migrate these mature experiences to the field of AI inference computing power, and can quickly promote ecological growth.

Relying on decentralized technology, BTTInferGrid accurately solves the industry dilemma of "idle computing power" and "shortage of computing power". Its concepts of open access, decentralized collaboration, verifiable contributions and community co-construction are not only a powerful breakthrough against the traditional centralized computing power monopoly, but also draw an imaginative new blueprint for decentralized global computing power with its clear product positioning and solid technical foundation. Here, every idle computing power will be activated, and every developer can access the intelligent future at an inclusive cost.