⚡ デバイス上のAIエージェントが急加速、$FET インフラが注目 🦈

PrismMLは、Qwenベースのモデルを三値重みに圧縮し、サイズを約89%削減しながら、一般向けハードウェアで毎秒最大120トークンを実現しました。📊 この構造的な効率性の飛躍により、中央集権型サーバークラスターに頼らず、真のローカルエージェント実行が可能になります。

エッジコンピューティングが複数ターンにわたる推論やツール操作の性能差を縮めるなか、$FET のような分散型インテリジェンスネットワークは、後続の実行フローを取り込む可能性があります。💡 ハードウェアの壁が崩れれば、自律型エージェントの普及は指数関数的に拡大します。🤔 ローカルエッジモデルは、分散型AIプロトコルの次なる機関投資家による拡大を引き起こすでしょうか？👇

⚠️ 投資助言ではありません。常にリスクを管理してください。🛡️

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