L'infrastructure AI x crypto est bruyante ; la valeur durable s'accumule là où le calcul rencontre la vérifiabilité.

Je cartographie des réseaux d'IA décentralisés avec 4 leviers ↓

• Agrégation de l'approvisionnement : GPU hétérogènes, temps de disponibilité, qualité de routage
• Demande UX : APIs/SDKs propres, SLA de latence, tarification transparente
• Confiance : inférence vérifiable, attestation, séquestre/slashing
• Économie : partage des frais, émissions durables, résistance MEV au niveau des tâches

Où @ownaiNetwork pourrait devenir intéressant : s'ils expédient des reçus on-chain à la demande + un routage d'agent à faible latence, vous activez une boucle où les applications paient pour des résultats déterministes, les fournisseurs poursuivent la QoS, et le réseau renforce la confiance.

Comparé à $TAO et $RNDR : la liquidité de calcul est un enjeu de base ; la vérifiabilité + le confort des développeurs capturent de la valeur.

Liste de surveillance pour le réseau principal : mesure par inférence, balises de provenance des données, marchés d'agents et sécurité partagée neutre

Que compte le plus en ce moment ?
A) Inférence vérifiable
B) SDKs côté demande
C) Incitations des fournisseurs
D) Agent de routage