Podflow AI by Virtuals (POD)

AI 추론 x 암호화는 완벽합니다

우리는 $pod와 함께 견고하고 유기적인 프로젝트를 보유하고 있으며, 상대적으로 낮은 위치에 있습니다.

$vvv가 이끄는 카테고리 전체이며, 실제로는 인공적으로 조작된 VC 사기일 뿐입니다. @ErikVoorhees는 사기꾼이며, 전통 시장에서는 감옥에 갈 것입니다.

관찰하십시오.

$POD 👀

$POD와 $VVV를 비교하는 사람들을 위해, 이들은 밀접하게 연관되어 있지만 스택의 완전히 다른 레이어에서 작동한다는 점을 기억하라.

Venice: 프라이버시, 사용 편의성, 창작 도구에 중점을 둔 최종 사용자 경험 레이어

POD: 확장 가능하고 무허가 추론 컴퓨팅 및 오픈 모델 개발에 초점을 맞춘 인프라 레이어

그들은 직접적인 경쟁자가 아니라 시너지 파트너이다. AI 가치 사슬을 레이어별로 나누어 보면👇

1. 최전선 훈련(하이퍼스케일러 주도)
2. 모델 가중치 & 파인 튠(점점 오픈화 및 상품화)
3. 추론 제공 & 오케스트레이션(전쟁터)
4. 애플리케이션/에이전트 레이어(폭발적 성장)

@dphnAI는 3번째 레이어에 정확히 위치하지만 모델 큐레이션으로 위쪽으로, 하드웨어 인센티브로 아래쪽으로 확장된다. 그것은…

- 하이퍼스케일러와 직교(그들은 피크 스케일과 엔터프라이즈 SLA에서 승리한다)
- 범용 GPU DePIN과 보완적
- Venice와 같은 프라이버시 우선 프론트엔드와도 시너지

개인적으로 나는 이것이 중앙집중식 시스템이 구조적으로 최적화할 수 없는 속성(즉 사용자 정의 정렬, 무허가 참여 및 가치 피드백에 대한 직접 사용)을 최적화한 병렬 AI 인프라 스택의 가장 명확한 표현이라고 본다.