分散コンピューティングは依然として約束を破っていますが、@theblessnetworkはそれを実現するためのインフラストラクチャを構築しています。 Blessが有効にする実際の使用例をいくつか紹介します。 機械学習とAI処理 Blessは、分散型AIエコシステムを構築し、誰もが機械学習にアクセスしやすくすることで、AIを民主化しています。 複数のデバイス間でモデルのシャーディングを有効にすることで、分散ノード間でモデルを提供および微調整できます。これにより、大規模な並列化によりトレーニング時間が短縮されながら、コストが削減されます。 ネットワークのフェデレーテッド学習機能により、企業はデータをローカルに保ちながらモデルトレーニングに貢献できます。医療企業は、患者データが病院を離れることなく、AI をトレーニングできます。 勾配更新のみがネットワーク全体で共有されるため、規制された業界での AI 導入に対する最も重要な障壁の 1 つに対処します。 ゲームレイテンシー オンライン ゲームを悩ませている問題の 1 つは遅延です。プレイヤーは、地理的な場所に基づいて、大きく異なる品質のゲームプレイを体験します。 Blessは階層的な状態同期を通じてこれを解決する。リージョンのゲーム状態は、応答性の高いゲームプレイのためにローカルに維持され、グローバルな一貫性を維持するためにリージョン間で同期されます。 ゲームの物理演算を遠く離れたデータセンターではなく、プレイヤーの近くで実行できるようにすることで、ゲーマーは場所に関係なく一貫性のある応答性の高いゲームプレイの恩恵を受けることができます。 パートナーシップ Bless は @SpaceandTimeDB と協力して、ZK プルーフ機能をネットワークに統合しています。 Bless を通じて展開された AI エージェントは、天気予報、送電網位置予測、エネルギー価格など、暗号的に検証可能な入力にアクセスできます。 このアーキテクチャは、EV 充電ネットワークに適しています。エージェントは、リアルタイムの送電網容量、電力価格、ユーザーの需要パターンを分析して、送電網の過負荷を防ぎ、ユーザーのコストを最小限に抑えることができます。 Bless はまた、@monad と提携して、オンチェーンで対話しながらユーザー デバイス上で完全に実行される自律型 AI 取引エージェントの展開を可能にしました。 Monad は高スループットと低レイテンシーを実現し、Bless はローカルで低レイテンシーのエージェント推論のためのコンピューティングレイヤーを提供することでそれを補完します。 これらのエージェントは市場パターンをリアルタイムで分析し、HFT への参入障壁を下げることができます。これにより、誰でも自分のデバイスに高度な取引エージェントを展開できます。

@theblessnetwork ブレスは理論を実践に変えます。 チームがビジョンを実行できれば、分散型インターネット インフラストラクチャへの真の移行を示す可能性があります。 コンサルティングレポートの全文はこちらから無料で読むことができます。