Pundi AI совместно с MemoLabs: формируется замкнутый цикл данных для децентрализованного ИИ

Основной проблемой децентрализованного ИИ являются данные. Кто будет предоставлять данные, как они хранятся и как владелец получает прибыль — эти проблемы давно преследуют экосистему открытого ИИ. 27 января сотрудничество между Pundi AI и MemoLabs может предложить реальное решение: через токенизацию данных и децентрализованное хранение создание, хранение и применение формируют полный замкнутый цикл.

Позиционирование ролей для обоих проектов

Решение Pundi AI по токенизации данных

Pundi AI сосредоточен на преобразовании данных в прозрачные, управляемые сообществом активы. Проще говоря, она превращает в нематериальные данные в торговые и проверяемые активы в блокчейне. Через он-чейн-токенизацию, токенизацию наборов данных и открытые рынки любой может вносить данные и получать доходность, не полагаясь на посредников с централизованных платформ.

Инфраструктура хранения MemoLabs

В отличие от этого, MemoLabs обеспечивает поддержку на уровне физической инфраструктуры — децентрализованной инфраструктуры хранения и обмена данными, управляемой пользователями. Если Pundi AI решает проблему «как данные становятся активом», то MemoLabs решает проблему «где хранятся данные и кто может к ним получить доступ».

Стратегическое значение сотрудничества

| До партнерства | После сотрудничества | |------|------| | Схемы токенизации данных не имеют надёжного слоя хранения | Полный конвейер данных от создания до хранения и приложения | | Разработчикам сложно получить доступ к проверяемым данным | Разработчики имеют прямой доступ к проверяемым данным сообщества | | Поставщики данных сталкиваются с проблемами хранения и доходности | Участники обеспечивают владение данными и справедливые льготы |

Суть этого сотрудничества — компенсировать недостатки. Токенизация данных в Pundi AI требует надёжного слоя хранения данных для обеспечения безопасности и доступности, тогда как децентрализованное хранилище MemoLabs требует верхнеуровневого уровня экосистемы приложений для создания ценности данных. Оба процесса объединяются, образуя полный замкнутый цикл от создания данных до развертывания приложений.

Влияние на три группы

• Разработчик ИИ: Получайте проверяемые данные сообщества, не полагайтесь на централизованные платформы данных и создавайте модели более гибко
• Участники данных: Владение данными и распределение доходов стало более прозрачным и участием
• Экологические участники: Способствует внедрению децентрализованного ИИ от концепции до реальной инфраструктуры

Постепенное улучшение децентрализованной экосистемы ИИ

Это сотрудничество отражает тенденцию: децентрализованный ИИ больше не является изолированной попыткой одного проекта, а полноценной экосистемой, созданной несколькими проектами совместно. Слой данных, слой хранения и прикладной слой постепенно соединяются.

С точки зрения отрасли, если децентрализованный ИИ хочет сравнивать централизованные платформы ИИ (такие как OpenAI и Google), он должен предоставлять надёжные решения в области сбора, хранения, приложений и других связей данных. Партнёрство Pundi AI с MemoLabs — это шаг в этом направлении.

Лично я считаю, что такой тип инфраструктурного сотрудничества заслуживает большего внимания, чем финансирование или запуск токенов одного проекта. Потому что это напрямую связано с тем, может ли децентрализованный ИИ быть действительно пригоден для использования, а не только на теоретическом уровне.

Краткое содержание

Партнёрство между Pundi AI и MemoLabs преодолевает недостатки инфраструктуры данных децентрализованного ИИ. Объединяя токенизацию данных с децентрализованным хранением, это сотрудничество предоставляет разработчикам ИИ полный конвейер данных, а также позволяет участникам данных действительно владеть и получать из них прибыль. Это не только стратегическое стыковкание между двумя проектами, но и отражает эволюцию децентрализованной экосистемы ИИ от фрагментации к систематизации. Если эта модель будет эффективно работать, она может служить эталоном для последующих совместных проектов в области децентрализованного ИИ.