¿Qué es DeepBrain Chain? Todo lo que necesitas saber sobre DeepBrain Chain

Principiante8/8/2024, 2:12:31 PM
DeepBrain Chain se posiciona en el sector de la informática de alto rendimiento, integrando la IA con la tecnología Web3. Proporciona una plataforma de computación de IA descentralizada para productos de inteligencia artificial, convirtiéndose en una cadena pública fundamental para la IA con atributos como bajo costo, alta concurrencia, baja latencia, protección de la privacidad y oferta elástica.

¿Qué es DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) es una red de computación descentralizada de alto rendimiento de GPU que puede expandirse infinitamente. Integra y proporciona energía informática inactiva y recursos de datos de todo el mundo, ofreciendo una garantía segura y económica para el desarrollo de aplicaciones de IA. Su objetivo es convertirse en la infraestructura de computación de GPU más utilizada en la era global de IA y metaverso.

Antecedentes del proyecto

DeepBrain Chain se lanzó oficialmente en 2017, completó su recaudación de fondos y se enlistó en Huobi Exchange en 2018. Para 2020, había brindado servicios a más de 500 universidades y laboratorios relacionados con la IA en todo el mundo. En 2021, se lanzó oficialmente la red principal para nodos. Este año, DeepBrain Chain planea desarrollar un modelo de alquiler de GPU a corto plazo y lograr interacciones de tokens dentro de la red.

Miembros del equipo principal

He Yong: Presidente y CEO de la Fundación DeepBrain Chain, experto en IA y una figura innovadora en la industria informática de Shanghai. Comenzó a investigar Bitcoin y la tecnología blockchain en 2014. Es experto en diseño de productos y algoritmos de aprendizaje automático, y es el inventor de un motor inteligente de corrección de errores semánticos comúnmente utilizado en la traducción de juegos. He Yong también es uno de los primeros empresarios en el campo de la IA en China y lideró el desarrollo del primer altavoz de IA del mundo.

Wang Dongyan: Director de Inteligencia Artificial de DeepBrain Chain. Es un experto con casi 20 años de experiencia en inteligencia artificial, inteligencia empresarial y ciencia de datos en Silicon Valley. El Dr. Wang Dongyan ha liderado equipos técnicos de primer nivel para empresas Fortune 500 (Cisco, NetApp, Grupo Midea, Samsung) y ha ganado numerosos premios.

Brain Xu: Chief Data Scientist de DeepBrain Chain. Desde 1998, ha tenido una amplia experiencia con más de 48 productos (IA, ML, análisis de datos, etc.) en el campo del software. Ha desarrollado 20 proyectos para clientes importantes (Boeing, DARPA, etc.), ha escrito 38 artículos técnicos y patentes estadounidenses, y ha producido 76 informes técnicos.

Jason Pai: Experto en Productos Senior y Director de Máquinas de Minería de IA en Silicon Valley Labs. Tiene una Maestría en Análisis de Negocios de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York y una Maestría en Ingeniería Industrial de la Escuela de Ingeniería Fulton de la Universidad Estatal de Arizona, centrándose en la gestión de tecnología e investigación operativa. Antes de unirse a DeepBrain Chain, Jason tenía 15 años de experiencia en I+D de hardware y gestión de productos, habiendo trabajado en Supermicro, IBM y Ford Motor Company.

Datos de DeepBrain Chain


Fuente: DeepBrain Chain

A partir del 30 de julio de 2024, había 810 GPUs en la red principal de potencia informática, con 11 grupos de computación participantes. El valor total de la potencia informática ha alcanzado los 272.731,31. Estas GPUs han apostado colectivamente 80.544.779 $DBC, con una tasa de alquiler de GPU del 77,41%. Más de 200.000 direcciones tienen $DBC, con casi 1,3 mil millones de tokens apostados.

Estructura y optimización de DeepBrain Chain

Estructura de la red de DeepBrain Chain:

  1. La estructura de toda la red se divide en la cadena principal (DeepBrain Chain), nodos de relé y cadenas de trabajo / cadenas laterales.
  2. La DeepBrain Chain, como cadena principal, será responsable de todas las transacciones (intercadenas) de las cadenas de trabajo/cadenas laterales.
  3. Los nodos de retransmisión conectan la cadena principal y las cadenas de trabajo/cadenas laterales.
  4. Las cadenas de trabajo y las cadenas laterales manejarán de forma independiente sus respectivas aplicaciones comerciales y necesidades comerciales. A través de nodos de relé, la cadena principal, las cadenas de trabajo y las cadenas laterales pueden lograr el anclaje y la conversión bidireccionales.


Fuente: Cadena de Cerebro Profundo

DeepBrain Chain básicamente construye la infraestructura para la era 5G+AI como una red distribuida de computación de alto rendimiento. Las blockchains actuales enfrentan un rendimiento insuficiente, escalabilidad, dificultades de actualización y falta de infraestructura. DeepBrain Chain ha realizado numerosas optimizaciones técnicas para abordar estos problemas existentes en las blockchains.

  1. Plataforma Matrix y Arquitectura de Software Específica del Tema: DeepBrain Chain adopta la plataforma Matrix y la arquitectura de software única del tema.
  2. Arquitectura de cadena de bloques en capas: La arquitectura se divide en capas de almacenamiento, red y computación, cada una procesada de manera escalonada y en forma de canalización. Cada capa utiliza una arquitectura altamente escalable que admite escalabilidad elástica.
  3. Marco de múltiples cadenas: consta de una cadena principal y múltiples cadenas de trabajo. La cadena principal incluye las definiciones del esquema para todas las cadenas de trabajo, sin límite en el número de cadenas de trabajo. Las cadenas de trabajo están compuestas por blockchains fragmentados, que admiten fragmentación ilimitada.
  4. Compresión de transacciones: Admite el almacenamiento comprimido y la transmisión de datos de transacción, mejorando la eficiencia de transmisión en un 40%.
  5. Protocolo de transmisión de doble capa: Utiliza un protocolo de transmisión de doble capa de auto-codificación o un protocolo de transmisión de encriptación de doble capa, reduciendo el ancho de banda de la red. El protocolo de codificación de diferentes paquetes de mensajes en el mismo enlace puede cambiarse libremente, lo que hace que la transmisión sea más segura.
  6. Red de múltiples capas: Construida sobre la red P2P, introduce nodos de retransmisión y adopta un mecanismo de enrutamiento de mensajes de múltiples capas, mejorando la eficiencia general de transmisión de la red y la conectividad.
  7. Mecanismo de consenso AI-POC (Proof of Contribution): Este mecanismo utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para demostrar contribuciones basadas en los activos y niveles de participación del usuario.

Ecosistema de aplicaciones de DeepBrain Chain

Cualquier persona puede construir su propia plataforma de servicios en la nube GPU basada en la red DeepBrain. DeepBrain Chain tiene como objetivo establecer un ecosistema integral, generando plataformas de intercambio de datos de IA, plataformas de intercambio de algoritmos de IA, plataformas de intercambio de modelos de IA, plataformas de intercambio de contenedores de IA y plataformas de intercambio de aplicaciones de IA.

Entrenamiento de IA
La capacitación de IA implica utilizar grandes cantidades de datos y algoritmos para entrenar redes. El objetivo es obtener un modelo capaz de hacer predicciones. Se espera que el tamaño del mercado de servidores de GPU utilizados para la capacitación de IA alcance los $12 mil millones para 2024 y continúe creciendo.

Inferencia de IA
La inferencia de IA permite que los modelos de IA entrenados hagan predicciones basadas en nuevos datos. Se espera que el mercado alcance los $8 mil millones este año y siga creciendo.

Juegos en la nube
Los servicios de juegos en la nube permiten que los juegos se rendericen y procesen a través de servidores GPU basados en la nube, con las imágenes del juego transmitidas a los dispositivos de los jugadores. Los juegos en la nube permiten que cualquier juego AAA se ejecute en cualquier dispositivo.

Renderizado visual
Las soluciones de renderizado visual se utilizan principalmente en las industrias del cine y la animación 3D. El tamaño del mercado mundial alcanzó los $723.7 millones en 2023 y se espera que crezca rápidamente este año.

Café en la nube
Los cafés en la nube son un nuevo servicio de cibercafés basado en la tecnología de computación en la nube. En los cafés en la nube, los juegos y las aplicaciones se ejecutan en servidores GPU remotos y se transmiten en tiempo real a las computadoras del café. Los operadores de cibercafés no necesitan invertir en hardware de GPU de alto rendimiento, lo que reduce significativamente los costos de inversión en hardware. Hasta 2023, había más de 200,000 cibercafés en todo el mundo con 10 millones de computadoras.

Minería ZK
La minería ZK se refiere a proyectos como Filecoin, Aleo y las redes de capa 2 de Ethereum que requieren servidores GPU para cálculos de prueba de conocimiento cero.

Modelo económico del token $DBC

El token nativo de DeepBrain Chain, $DBC, tiene una emisión total de 10 mil millones de tokens. El 40% del suministro total se genera a través de la minería, y se espera que todo el suministro se emita completamente en 100 años. $DBC sigue un modelo deflacionario: cuando el número total de GPUs en la red DeepBrain Chain es inferior a 5,000, se quema el 30% de las tarifas de alquiler de los usuarios. Cuando el número supera los 5,000, la tasa de quema aumenta al 70%; cuando supera los 10,000, alcanza el 100%.


Asignación de $DBC (Fuente: DeepBrain Chain)

  • 15% para ventas anticipadas
  • 17.35% para la Fundación DBC
  • 10% para el equipo
  • 10% para incentivos de potencia de cálculo antes del lanzamiento de la red principal
  • 7.65% para el Consejo DBC
  • 8% para supernodos
  • 32% para recompensas de nodo

Casos de uso del token $DBC

  • Alquiler de GPU: cada vez que los usuarios alquilan GPU, deben comprar $DBC en los intercambios y luego pagar una cierta cantidad de $DBC a DeepBrain Chain para obtener los derechos de uso de la GPU. El token esencialmente incluye las tarifas de alquiler.
  • Derechos de voto: Cada token $DBC otorga un voto, lo que permite a los titulares participar en decisiones de gobernanza.
  • Transacciones de datos: $DBC se puede utilizar para comprar y vender datos, que pueden abarcar áreas como entrenamiento de IA y análisis de mercado.
  • Recompensas del ecosistema: $DBC se puede utilizar para recompensar a los participantes del ecosistema, como desarrolladores, mineros y operadores de nodos, por promover el desarrollo y la operación de la plataforma.

Cómo obtener tokens $DBC

Para obtener tokens $DBC, puedes comprarlos a través de intercambios de criptomonedas. Por ejemplo, el intercambio confiable Gate.io admite compras de $DBC. Solo necesitas crear una cuenta en Gate.io, completar el proceso KYC y depositar fondos en tu cuenta para comprar tokens $DBC directamente.

Desarrollo futuro

DeepBrain Chain se está expandiendo activamente en los mercados internacionales. Un reciente meetup en Seúl atrajo a numerosos inversores, desarrolladores de medios y profesionales de la industria, lo que resultó en un evento exitoso. La empresa también está avanzando en los mercados de aplicaciones internacionales como Singapur y Vietnam. Tras el establecimiento de DBC-IDC en Corea, se está llevando a cabo el despliegue de cafeterías en la nube.

Además, DeepBrain Chain tiene como objetivo promover la adopción global de la inteligencia artificial descentralizada y las capacidades de GPU. Busca fomentar la colaboración entre los desarrolladores de IA, los proveedores de GPU y los inversores, creando y manteniendo un ecosistema vibrante e innovador. Este enfoque no solo se adapta al futuro de la IA, sino que también lo moldea activamente, impulsando la innovación y eficiencia global.

Conclusión

DeepBrain Chain ayuda a los practicantes de IA, empresas, universidades, instituciones de investigación, juegos en la nube, renderizado y usuarios de blockchain a reducir los costos de computación, mejorar la eficiencia computacional y mejorar las experiencias de los productos. Se ha logrado un progreso significativo en las plataformas en la nube de GPU, las redes de computación distribuida y la mainnet.

DeepBrain Chain proporciona servicios rápidos, económicos y seguros a la comunidad global de IA. La integración efectiva de la tecnología Web3 aborda varios desafíos en el dominio de la aplicación de IA, como la privacidad y los altos costos, y continúa expandiendo su alcance de aplicación. El equipo de DeepBrain Chain, con su alta reputación y amplia experiencia en la industria de la IA, ahora está expandiéndose activamente en los mercados internacionales y desarrollando el ecosistema de la red. Si eres optimista sobre el futuro de la industria de la IA, podría valer la pena considerar una inversión temprana en DeepBrain Chain.

著者: Grace
翻訳者: Piper
レビュアー: Piccolo、KOWEI、Elisa、Ashley、Joyce
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¿Qué es DeepBrain Chain? Todo lo que necesitas saber sobre DeepBrain Chain

Principiante8/8/2024, 2:12:31 PM
DeepBrain Chain se posiciona en el sector de la informática de alto rendimiento, integrando la IA con la tecnología Web3. Proporciona una plataforma de computación de IA descentralizada para productos de inteligencia artificial, convirtiéndose en una cadena pública fundamental para la IA con atributos como bajo costo, alta concurrencia, baja latencia, protección de la privacidad y oferta elástica.

¿Qué es DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) es una red de computación descentralizada de alto rendimiento de GPU que puede expandirse infinitamente. Integra y proporciona energía informática inactiva y recursos de datos de todo el mundo, ofreciendo una garantía segura y económica para el desarrollo de aplicaciones de IA. Su objetivo es convertirse en la infraestructura de computación de GPU más utilizada en la era global de IA y metaverso.

Antecedentes del proyecto

DeepBrain Chain se lanzó oficialmente en 2017, completó su recaudación de fondos y se enlistó en Huobi Exchange en 2018. Para 2020, había brindado servicios a más de 500 universidades y laboratorios relacionados con la IA en todo el mundo. En 2021, se lanzó oficialmente la red principal para nodos. Este año, DeepBrain Chain planea desarrollar un modelo de alquiler de GPU a corto plazo y lograr interacciones de tokens dentro de la red.

Miembros del equipo principal

He Yong: Presidente y CEO de la Fundación DeepBrain Chain, experto en IA y una figura innovadora en la industria informática de Shanghai. Comenzó a investigar Bitcoin y la tecnología blockchain en 2014. Es experto en diseño de productos y algoritmos de aprendizaje automático, y es el inventor de un motor inteligente de corrección de errores semánticos comúnmente utilizado en la traducción de juegos. He Yong también es uno de los primeros empresarios en el campo de la IA en China y lideró el desarrollo del primer altavoz de IA del mundo.

Wang Dongyan: Director de Inteligencia Artificial de DeepBrain Chain. Es un experto con casi 20 años de experiencia en inteligencia artificial, inteligencia empresarial y ciencia de datos en Silicon Valley. El Dr. Wang Dongyan ha liderado equipos técnicos de primer nivel para empresas Fortune 500 (Cisco, NetApp, Grupo Midea, Samsung) y ha ganado numerosos premios.

Brain Xu: Chief Data Scientist de DeepBrain Chain. Desde 1998, ha tenido una amplia experiencia con más de 48 productos (IA, ML, análisis de datos, etc.) en el campo del software. Ha desarrollado 20 proyectos para clientes importantes (Boeing, DARPA, etc.), ha escrito 38 artículos técnicos y patentes estadounidenses, y ha producido 76 informes técnicos.

Jason Pai: Experto en Productos Senior y Director de Máquinas de Minería de IA en Silicon Valley Labs. Tiene una Maestría en Análisis de Negocios de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York y una Maestría en Ingeniería Industrial de la Escuela de Ingeniería Fulton de la Universidad Estatal de Arizona, centrándose en la gestión de tecnología e investigación operativa. Antes de unirse a DeepBrain Chain, Jason tenía 15 años de experiencia en I+D de hardware y gestión de productos, habiendo trabajado en Supermicro, IBM y Ford Motor Company.

Datos de DeepBrain Chain


Fuente: DeepBrain Chain

A partir del 30 de julio de 2024, había 810 GPUs en la red principal de potencia informática, con 11 grupos de computación participantes. El valor total de la potencia informática ha alcanzado los 272.731,31. Estas GPUs han apostado colectivamente 80.544.779 $DBC, con una tasa de alquiler de GPU del 77,41%. Más de 200.000 direcciones tienen $DBC, con casi 1,3 mil millones de tokens apostados.

Estructura y optimización de DeepBrain Chain

Estructura de la red de DeepBrain Chain:

  1. La estructura de toda la red se divide en la cadena principal (DeepBrain Chain), nodos de relé y cadenas de trabajo / cadenas laterales.
  2. La DeepBrain Chain, como cadena principal, será responsable de todas las transacciones (intercadenas) de las cadenas de trabajo/cadenas laterales.
  3. Los nodos de retransmisión conectan la cadena principal y las cadenas de trabajo/cadenas laterales.
  4. Las cadenas de trabajo y las cadenas laterales manejarán de forma independiente sus respectivas aplicaciones comerciales y necesidades comerciales. A través de nodos de relé, la cadena principal, las cadenas de trabajo y las cadenas laterales pueden lograr el anclaje y la conversión bidireccionales.


Fuente: Cadena de Cerebro Profundo

DeepBrain Chain básicamente construye la infraestructura para la era 5G+AI como una red distribuida de computación de alto rendimiento. Las blockchains actuales enfrentan un rendimiento insuficiente, escalabilidad, dificultades de actualización y falta de infraestructura. DeepBrain Chain ha realizado numerosas optimizaciones técnicas para abordar estos problemas existentes en las blockchains.

  1. Plataforma Matrix y Arquitectura de Software Específica del Tema: DeepBrain Chain adopta la plataforma Matrix y la arquitectura de software única del tema.
  2. Arquitectura de cadena de bloques en capas: La arquitectura se divide en capas de almacenamiento, red y computación, cada una procesada de manera escalonada y en forma de canalización. Cada capa utiliza una arquitectura altamente escalable que admite escalabilidad elástica.
  3. Marco de múltiples cadenas: consta de una cadena principal y múltiples cadenas de trabajo. La cadena principal incluye las definiciones del esquema para todas las cadenas de trabajo, sin límite en el número de cadenas de trabajo. Las cadenas de trabajo están compuestas por blockchains fragmentados, que admiten fragmentación ilimitada.
  4. Compresión de transacciones: Admite el almacenamiento comprimido y la transmisión de datos de transacción, mejorando la eficiencia de transmisión en un 40%.
  5. Protocolo de transmisión de doble capa: Utiliza un protocolo de transmisión de doble capa de auto-codificación o un protocolo de transmisión de encriptación de doble capa, reduciendo el ancho de banda de la red. El protocolo de codificación de diferentes paquetes de mensajes en el mismo enlace puede cambiarse libremente, lo que hace que la transmisión sea más segura.
  6. Red de múltiples capas: Construida sobre la red P2P, introduce nodos de retransmisión y adopta un mecanismo de enrutamiento de mensajes de múltiples capas, mejorando la eficiencia general de transmisión de la red y la conectividad.
  7. Mecanismo de consenso AI-POC (Proof of Contribution): Este mecanismo utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para demostrar contribuciones basadas en los activos y niveles de participación del usuario.

Ecosistema de aplicaciones de DeepBrain Chain

Cualquier persona puede construir su propia plataforma de servicios en la nube GPU basada en la red DeepBrain. DeepBrain Chain tiene como objetivo establecer un ecosistema integral, generando plataformas de intercambio de datos de IA, plataformas de intercambio de algoritmos de IA, plataformas de intercambio de modelos de IA, plataformas de intercambio de contenedores de IA y plataformas de intercambio de aplicaciones de IA.

Entrenamiento de IA
La capacitación de IA implica utilizar grandes cantidades de datos y algoritmos para entrenar redes. El objetivo es obtener un modelo capaz de hacer predicciones. Se espera que el tamaño del mercado de servidores de GPU utilizados para la capacitación de IA alcance los $12 mil millones para 2024 y continúe creciendo.

Inferencia de IA
La inferencia de IA permite que los modelos de IA entrenados hagan predicciones basadas en nuevos datos. Se espera que el mercado alcance los $8 mil millones este año y siga creciendo.

Juegos en la nube
Los servicios de juegos en la nube permiten que los juegos se rendericen y procesen a través de servidores GPU basados en la nube, con las imágenes del juego transmitidas a los dispositivos de los jugadores. Los juegos en la nube permiten que cualquier juego AAA se ejecute en cualquier dispositivo.

Renderizado visual
Las soluciones de renderizado visual se utilizan principalmente en las industrias del cine y la animación 3D. El tamaño del mercado mundial alcanzó los $723.7 millones en 2023 y se espera que crezca rápidamente este año.

Café en la nube
Los cafés en la nube son un nuevo servicio de cibercafés basado en la tecnología de computación en la nube. En los cafés en la nube, los juegos y las aplicaciones se ejecutan en servidores GPU remotos y se transmiten en tiempo real a las computadoras del café. Los operadores de cibercafés no necesitan invertir en hardware de GPU de alto rendimiento, lo que reduce significativamente los costos de inversión en hardware. Hasta 2023, había más de 200,000 cibercafés en todo el mundo con 10 millones de computadoras.

Minería ZK
La minería ZK se refiere a proyectos como Filecoin, Aleo y las redes de capa 2 de Ethereum que requieren servidores GPU para cálculos de prueba de conocimiento cero.

Modelo económico del token $DBC

El token nativo de DeepBrain Chain, $DBC, tiene una emisión total de 10 mil millones de tokens. El 40% del suministro total se genera a través de la minería, y se espera que todo el suministro se emita completamente en 100 años. $DBC sigue un modelo deflacionario: cuando el número total de GPUs en la red DeepBrain Chain es inferior a 5,000, se quema el 30% de las tarifas de alquiler de los usuarios. Cuando el número supera los 5,000, la tasa de quema aumenta al 70%; cuando supera los 10,000, alcanza el 100%.


Asignación de $DBC (Fuente: DeepBrain Chain)

  • 15% para ventas anticipadas
  • 17.35% para la Fundación DBC
  • 10% para el equipo
  • 10% para incentivos de potencia de cálculo antes del lanzamiento de la red principal
  • 7.65% para el Consejo DBC
  • 8% para supernodos
  • 32% para recompensas de nodo

Casos de uso del token $DBC

  • Alquiler de GPU: cada vez que los usuarios alquilan GPU, deben comprar $DBC en los intercambios y luego pagar una cierta cantidad de $DBC a DeepBrain Chain para obtener los derechos de uso de la GPU. El token esencialmente incluye las tarifas de alquiler.
  • Derechos de voto: Cada token $DBC otorga un voto, lo que permite a los titulares participar en decisiones de gobernanza.
  • Transacciones de datos: $DBC se puede utilizar para comprar y vender datos, que pueden abarcar áreas como entrenamiento de IA y análisis de mercado.
  • Recompensas del ecosistema: $DBC se puede utilizar para recompensar a los participantes del ecosistema, como desarrolladores, mineros y operadores de nodos, por promover el desarrollo y la operación de la plataforma.

Cómo obtener tokens $DBC

Para obtener tokens $DBC, puedes comprarlos a través de intercambios de criptomonedas. Por ejemplo, el intercambio confiable Gate.io admite compras de $DBC. Solo necesitas crear una cuenta en Gate.io, completar el proceso KYC y depositar fondos en tu cuenta para comprar tokens $DBC directamente.

Desarrollo futuro

DeepBrain Chain se está expandiendo activamente en los mercados internacionales. Un reciente meetup en Seúl atrajo a numerosos inversores, desarrolladores de medios y profesionales de la industria, lo que resultó en un evento exitoso. La empresa también está avanzando en los mercados de aplicaciones internacionales como Singapur y Vietnam. Tras el establecimiento de DBC-IDC en Corea, se está llevando a cabo el despliegue de cafeterías en la nube.

Además, DeepBrain Chain tiene como objetivo promover la adopción global de la inteligencia artificial descentralizada y las capacidades de GPU. Busca fomentar la colaboración entre los desarrolladores de IA, los proveedores de GPU y los inversores, creando y manteniendo un ecosistema vibrante e innovador. Este enfoque no solo se adapta al futuro de la IA, sino que también lo moldea activamente, impulsando la innovación y eficiencia global.

Conclusión

DeepBrain Chain ayuda a los practicantes de IA, empresas, universidades, instituciones de investigación, juegos en la nube, renderizado y usuarios de blockchain a reducir los costos de computación, mejorar la eficiencia computacional y mejorar las experiencias de los productos. Se ha logrado un progreso significativo en las plataformas en la nube de GPU, las redes de computación distribuida y la mainnet.

DeepBrain Chain proporciona servicios rápidos, económicos y seguros a la comunidad global de IA. La integración efectiva de la tecnología Web3 aborda varios desafíos en el dominio de la aplicación de IA, como la privacidad y los altos costos, y continúa expandiendo su alcance de aplicación. El equipo de DeepBrain Chain, con su alta reputación y amplia experiencia en la industria de la IA, ahora está expandiéndose activamente en los mercados internacionales y desarrollando el ecosistema de la red. Si eres optimista sobre el futuro de la industria de la IA, podría valer la pena considerar una inversión temprana en DeepBrain Chain.

著者: Grace
翻訳者: Piper
レビュアー: Piccolo、KOWEI、Elisa、Ashley、Joyce
* 本情報はGate.ioが提供または保証する金融アドバイス、その他のいかなる種類の推奨を意図したものではなく、構成するものではありません。
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