L’IA × DePIN n’a pas toujours besoin d’immenses grappes de GPU
Une chose qui a retenu mon attention chez
@Acurast, c’est Laya, un modèle open source conçu pour exécuter des tâches de prise de décision directement sur les processeurs des téléphones Android.
Selon Acurast, certaines tâches peuvent être exécutées en environ 0,2 à 1 seconde, notamment la classification des e-mails et la détection des contenus toxiques.
L’idée est simple : toutes les charges de travail liées à l’IA n’ont pas besoin d’une infrastructure coûteuse. Certaines peuvent être exécutées sur des appareils que nous avons déjà dans nos poches.
Acurast utilise également un TEE pour contribuer à isoler l’exécution et à rendre les calculs plus vérifiables.
Mais il y a un point à garder à l’esprit.
Le fait que des centaines de milliers d’appareils soient connectés ne signifie pas automatiquement qu’il existe une forte demande pour leur puissance de calcul.
La vraie question est de savoir si les développeurs déploieront des charges de travail utiles et paieront pour utiliser le réseau à grande échelle.
À mes yeux, c’est ce qui comptera le plus pour le potentiel à long terme de l’IA × DePIN : pas seulement le nombre d’appareils connectés, mais la quantité de travail utile qu’ils accomplissent réellement.
Faites vos propres recherches.
Une chose qui a retenu mon attention chez
@Acurast, c’est Laya, un modèle open source conçu pour exécuter des tâches de prise de décision directement sur les processeurs des téléphones Android.
Selon Acurast, certaines tâches peuvent être exécutées en environ 0,2 à 1 seconde, notamment la classification des e-mails et la détection des contenus toxiques.
L’idée est simple : toutes les charges de travail liées à l’IA n’ont pas besoin d’une infrastructure coûteuse. Certaines peuvent être exécutées sur des appareils que nous avons déjà dans nos poches.
Acurast utilise également un TEE pour contribuer à isoler l’exécution et à rendre les calculs plus vérifiables.
Mais il y a un point à garder à l’esprit.
Le fait que des centaines de milliers d’appareils soient connectés ne signifie pas automatiquement qu’il existe une forte demande pour leur puissance de calcul.
La vraie question est de savoir si les développeurs déploieront des charges de travail utiles et paieront pour utiliser le réseau à grande échelle.
À mes yeux, c’est ce qui comptera le plus pour le potentiel à long terme de l’IA × DePIN : pas seulement le nombre d’appareils connectés, mais la quantité de travail utile qu’ils accomplissent réellement.
Faites vos propres recherches.