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Fluence AI路线图: 使用FLT为未来智能提供中立计算层 | 比特币ist.com
Spheron、Aethir、IO.net(以及存储)Filecoin、Arweave、Akave、IPFS(等多个项目,进一步巩固了其作为中立计算数据层的地位。为了实现这一愿景,2025年至2026年的路线图着重于三个关键行动领域的融合。
) 1. 推出全球 GPU 驱动的计算层
Fluence将很快支持全球范围内的GPU节点,使计算提供商能够为网络贡献AI-ready硬件。这种新的GPU网格将将Fluence平台从基于CPU的容量升级为额外的AI级计算层,专为推断、微调和模型服务而设计。Fluence将集成容器支持,以进行安全、可移植的GPU作业执行。容器化实现了可靠的ML工作负载服务,并为未来推断、微调和代理应用程序在去中心化网络上建立了关键基础设施。
Fluence将通过GPU上的机密计算探索隐私保护推理,保持敏感的商业或个人数据隐私,同时帮助减少AI推理的成本。使用受信任的执行环境###TEE(和加密内存,这一研发计划实现了敏感工作负载的处理,同时保持去中心化,并支持主权代理开发。
关键里程碑:
) 2. 托管的AI模型和统一推理
Fluence将为流行的开源模型提供一键部署模板,包括LLMs,LangChain等编排框架,代理堆栈和MCP服务器。Fluence平台AI堆栈将通过集成推理层为托管模型和代理扩展。这简化了AI模型部署,同时利用社区贡献和外部开发支持。
3. 启用可验证的、社区驱动的SLA
Fluence将通过Guardians引入一种新的网络信任和韧性方法——零售和机构参与者验证计算可用性。Guardians不依赖封闭的仪表板,而是通过分散的遥测监控基础设施,并通过强制执行服务水平协议###SLAs(获得FLT奖励。
Guardians将企业级基础设施网络转变为任何人都可以参与的东西—而无需拥有硬件。Guardian计划由无意义计划(Pointless Program)作为补充,后者是一个基于游戏化的声誉系统,奖励社区贡献,并导致成为Guardian的资格。
关键里程碑:
) 4. 将AI计算与可组合数据堆栈集成
人工智能不仅仅是计算-它是计算+数据。Fluence正在与去中心化存储网络(如Filecoin,Arweave,Akave和IPFS)建立深度集成,为开发人员提供可验证数据集的访问权限,同时提供执行环境。这些集成将允许用户定义访问持久性分布式数据并在GPU支持的节点上运行的作业-将Fluence转变为通过FLT进行编排的全栈人工智能后端
为支持此功能,网络将提供可组合的模板和预构建的SDK模块,用于连接计算作业与存储桶或链上数据集。构建AI代理、LLM推理工具或科学应用程序的开发人员将能够将Fluence视为模块化人工智能流水线——通过协议逻辑将开放数据、计算和验证紧密结合在一起。
关键里程碑:
*分散式存储备份 - 2026年第一季度
从无云计算到共享智能
通过专注于GPU入职、可验证执行和无缝数据访问的路线图,Fluence正在为人工智能的下一个时代奠定基础——一个不会被少数超大规模运算提供商控制,而是由一个全球社区的合作和去中心化的计算提供商和参与者推动的时代。
AI的基础设施必须反映我们希望AI提供的价值观:开放性、合作性、可验证性和问责制。Fluence正在将这一原则转化为一个协议。
参与任务:
开始攀登无益排行榜,赢得守护者身份
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