Стратегический вход BitTorrent Chain в сектор искусственного интеллекта с BTTInferGrid — ориентированным на децентрализованный инференс и edge-вычисления — полностью меняет ее рыночную позицию.

Хотя проект все еще находится на начальной стадии внедрения — Фаза 1 (Network Bootstrapping) — BTTInferGrid располагает структурными ресурсами, которые дают определенное преимущество в этом переходе позиционирования. Например, тот факт, что проект не создается с нуля, поскольку он использует уже подтвержденную инфраструктуру BitTorrent File System (BTFS).

Тот факт, что сеть BitTorrent уже имеет более 100 миллионов активных пользователей и массивную глобальную сеть узлов хранения, дает определенный запас уверенности в этом изменении рыночной позиции.

Благодаря этой базе узлов DePIN переход поставщиков хранилищ к поставщикам вычислительной мощности — к простаивающим GPU — будет упрощен.

Кроме того, есть и другие ценные активы, которые служат отправной точкой для этого нового этапа проекта — особенно то, что BTTInferGrid, по сути, поддерживает ключевые open-source модели: Llama (от META) и Qwen (от Alibaba).

Таким образом, внешние разработчики могли бы перенести или протестировать свои приложения внутри BTTInferGrid без необходимости переписывать сложный код с нуля.

Однако главная стратегическая партнерская связь проекта по-прежнему — сам конгломерат, к которому он относится, то есть СЕТЬ TRON. Это можно рассматривать и как преимущество, и как недостаток одновременно, поскольку в других возможностях поддержка Сети и CEO Джастина Сана оказывалась недостаточной. Другими словами, проекту нужно также снизить репутационную слабость: только такая поддержка, без четкого курса и консолидированной стратегии расширения, может выглядеть как оппортунистический и спекулятивный переход — просто чтобы «оседлать» хайп на крипто+ИИ без прочной базы.

Ниже перечислены главные конкуренты на этом рынке, в которые BTTInferGrid планирует войти; это они:

Render Network (RNDR / RENDER)

Кто сегодня является безоговорочным лидером в децентрализованном поставке высокопроизводительных GPU.

Исторически проект ориентирован на 3D-визуализацию и визуальные эффекты, но при этом он агрессивно переходит в сторону корпоративного ИИ.

У проекта Render есть сильная институциональная поддержка, крупные партнерства с технологическими гигантами и огромная комьюнити создателей контента и цифровых студий.

io.net

Этот проект использует децентрализованную вычислительную сеть, построенную специально для кластеров машинного обучения (Machine Learning) и ИИ высочайшего масштаба.

Может нарастить мощность не только за счет независимых майнеров, но и за счет независимых дата-центров по всему миру.

Это самый прямой конкурент BTTInferGrid с точки зрения архитектуры кластеров GPU для инференса.

Akash Network (AKT)

Проект Akash, также известный как «Airbnb вычислений в облаке», работает как открытый и децентрализованный маркетплейс вычислений (CPU, хранилище и, совсем недавно, корпоративные GPU уровня H100 и A100).

Сильно интегрирован с экосистемой Cosmos: имеет зрелый, стабильный продукт и агрессивно более низкие цены, чем AWS или Google Cloud, для разработчиков Web3.

Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (ASI)

Этот проект ориентирован на слой автономных агентов ИИ и экономику данных. Он делает ставку не только на аппаратную часть (GPU), а на создание интеллекта, который работает поверх этих сетей.

Ведет нарратив о практической полезности ИИ в крипто-экосистеме, связывая автоматизированные сервисы и смарт-контракты.

Хотя BTTInferGrid обладает некоторыми техническими преимуществами, такими как механизм децентрализованного консенсуса Trustless Yuma Consensus (для проверки целостности вычислений ИИ) и гибкая тарификация, чтобы обойти конкурентов, которые уже имеют закрепившиеся бренды и широкое внедрение, на наш взгляд, проекту потребовались бы альянсы по трем ключевым направлениям, а именно:

1. Глобальные поставщики ИИ-оборудования (со стороны предложения)

Чтобы конкурировать с дата-центрами io.net и топовыми GPU от Akash, BTTInferGrid нужны были бы узлы, которые обеспечивают больше, чем домашние игровые GPU.

По нашему мнению, проекту потребуется искать компании майнинга Bitcoin, которые перенаправляют свои мощности на HPC (высокопроизводительные вычисления) и независимые дата-центры уровня Tier 3.

С такими партнерами было бы гарантировано постоянное обеспечение корпоративными GPU (NVIDIA H100, A100, B200) для обработки сложных моделей вроде Llama и Qwen с низкой задержкой.

2. Крупные репозитории и хабы open-source моделей (со стороны спроса)

На этом стратегическом этапе, по нашему мнению, разработчикам потребуется доступ в стиле plug-and-play — то есть BTTInferGrid должен быть интегрирован там, где уже работают инженеры ИИ.

Таким образом, целевыми для стратегического партнерства были бы компании вроде Hugging Face или платформы MLOps (операции машинного обучения), широко используемые на традиционном рынке.

Согласно нашей точке зрения, такой тип партнерства позволил бы разработчику извлечь языковую или изображенческую модель с Hugging Face и одним кликом или строкой кода запустить инференс с использованием сети BTTInferGrid — прозрачно и недорого.

3. Сети агентов ИИ и Web3-протоколы, ориентированные на потребление (приложения)

На этом этапе BTTInferGrid понадобится органический транзакционный объем, генерируемый приложениями ИИ, которым требуется непрерывный вывод (инференс) в режиме реального времени.

Итак, с нашей точки зрения, проекту стоит искать партнерства с протоколами агентов ИИ (например, с самой Fetch.ai / ASI или Bittensor), а также с проектами dApps Web3, которые используют ИИ (генераторы NFT-арта, автоматизированные ассистенты для трейдинга или NPC в играх на блокчейне).

Благодаря этому BTTInferGrid выступал бы как «невидимый вычислительный двигатель» за кулисами сторонних экосистем.

Если экономика агентов ИИ из других сетей будет работать поверх аппаратных мощностей BitTorrent благодаря соотношению цена/выгода, то токен BTT получает массовый поток полезности через свою программу выкупа и сжигания.

Подождём, какие будут следующие шаги у разработчиков.

С вашей точки зрения, что нужно сделать, чтобы повысить ценность проекта и его более широкое использование в реальном мире?

В этот раз проект взлетит?

Оставьте свое мнение, поставьте лайк, поделитесь и подпишитесь на нас!

Статья не является финансовой рекомендацией. У каждого инвестора свой профиль риска. Изучайте, ищите надежные источники и удачи в крипто-путешествии!