AIには2つのボトルネックがある 🧠 $TAO と $RENDER を追っていると、AIインフラにおけるある違いがますます明確になってくる。より高性能なAIモデルを構築することは、課題の一つだ。それらを安定して稼働させるだけの計算能力を確保することも、また別の課題だ。 ほとんどのプロジェクトは、この問題のどちらか一方に注力している。 $B3 は、2つの異なるプロダクトを通じて、その両方に取り組んでいる。 B3OSは、LLMエージェントの安定した実行に重点を置き、既存のシステムと連携して、エージェントが一貫してタスクを完了できるよう支援する。 B3IQは物理的な側面に対応し、顧客がNVIDIA GPUシステムの資金を調達できるようにしながら、B3がホスティングと運用を担う。 対象とする顧客層は異なるが、ニーズはつながっている。 AI開発者には、安定して実行できるエージェントが必要だ。そうしたエージェントを導入する企業には、それらを動かすハードウェアへの信頼できるアクセスも必要になる。 そして、エージェントが質問に答えるだけでなく、継続的なタスクを実行するようになれば、両方への需要は大きく伸びる可能性がある。 課題は、ソフトウェアの信頼性とGPUインフラが、規模を拡大するうえでまったく異なる2つのビジネスだということだ。でも、それこそがB3に注目する価値を与えているとも思う。 信頼できるエージェントと自社保有の計算資源は、次のAIサイクルにおける最も重要な要素のうち、2つになるかもしれない。 👀 #AI #DePIN