Analysoor (ZERO)

看起来一切都还好，但有一点需要注意。

$ZERO 9.38M
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项目旨在作为中心化 AI 的替代方案：注重隐私、无审查、对停机的弹性以及对数据中心垄断的抵抗。

顺便说一下，我基本上以用户身份测试了该模型。提出了数十个复杂棘手的问题，95%的答案是正确的。就产品而言，我在浏览器中看到的相当不错。

开发者可以独立进行研究，并得出结论 @leyten

可见的链上分布块看起来正常。

我看到的最大风险信号是这些 KOL 以及他们在侧钱包中的持仓。我根本不明白他们在这个项目中做了什么，这并不是他们的领域。希望他们并没有暗中主导该项目。

在 Moonshot 上已验证，既不差也不佳。

> 我在 Meteora 的持仓位置
这不是我第一次使用该代币。每日重新平衡 1-2 次。根据预期，我会选择不同的流动性池。

· 如果我预期会出现剧烈下跌 https://t.co/Tjpgij1NoA

· If I e

去中心化 AI 计算是一个臭名昭著的该死的严苛领域。

还有一个原因，大多数“分布式前沿模型”梦想破灭并燃烧殆尽：延迟。

尝试将一个拥有 100B+ 参数的模型拆分（shard）到遍布公共互联网的多台消费级 GPU 上，你不会得到奇迹，只会得到痛苦：每秒只有个位数的 token，系统基本不可用。

所以当 @c0mputeAI 说他们终于消除了延迟瓶颈，并与 @virtuals_io Protocol 达成合作，提供代币化 AI 代理的计算层时，我不得不关注。

它真的像听起来那么好吗… 那么隐藏的陷阱在哪里？

下面是我的个人分析。

---

➥ 突破：“Shard” 分布式推理

要理解 c0mpute 为什么有趣，你必须了解去中心化 AI 推理历史上为何失败。

单个消费级 GPU（如 RTX 4090）只有 24GB VRAM，勉强容纳 8B-30B 模型。运行前沿模型（例如 744B 参数）通常

去中心化 AI 计算是一个臭名昭著的该死的严苛领域。

还有一个原因，大多数“分布式前沿模型”梦想破灭并燃烧殆尽：延迟。

尝试将一个拥有 100B+ 参数的模型拆分（shard）到遍布公共互联网的多台消费级 GPU 上，你不会得到奇迹，只会得到痛苦：每秒只有个位数的 token，系统基本不可用。

所以当 @c0mputeAI 说他们终于消除了延迟瓶颈，并与 @virtuals_io Protocol 达成合作，提供代币化 AI 代理的计算层时，我不得不关注。

它真的像听起来那么好吗… 那么隐藏的陷阱在哪里？

下面是我的个人分析。

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➥ 突破：“Shard” 分布式推理

要理解 c0mpute 为什么有趣，你必须了解去中心化 AI 推理历史上为何失败。

单个消费级 GPU（如 RTX 4090）只有 24GB VRAM，勉强容纳 8B-30B 模型。运行前沿模型（例如 744B 参数）通常