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Walrus GPU: Transforming Access and Scaling of AI Computation
The swift growth of artificial intelligence has uncovered a new limitation: availability of GPU resources. Although AI models are advancing rapidly, the infrastructure that underpins them continues to be restricted, costly, and heavily managed by a small number of leading cloud companies. This disparity hampers innovation and poses obstacles for startups, researchers, and independent developers. Walrus GPU appears as a solution to this escalating issue.
Instead of considering GPU power as an exclusive, centralized resource, Walrus GPU offers a more accessible and adaptable method for AI computation. The concept is straightforward yet impactful: allow GPU resources to be utilized, accessed, and expanded throughout a wider network. This decreases dependence on individual suppliers and allows for additional contributors to participate and gain from AI advancements.
What makes the Walrus GPU particularly pertinent is its alignment with practical AI requirements. AI workloads are not stable—demand peaks during training, testing, and implementation. A more decentralized GPU framework enables the efficient use of computing resources, avoiding long-term commitments or wasted capacity. Developers can obtain what they require whenever they require it.
The Walrus GPU promotes innovation at the edge as well. Smaller teams acquire the capacity to innovate, assess, and launch AI products without significant initial infrastructure expenses. This equalizes opportunities and promotes quicker experimentation across various sectors.
With the rapid growth of AI adoption, the future will benefit platforms that reevaluate access to both data and computing resources. Walrus GPU signifies this transition—transforming GPU capabilities from a limited asset into a communal platform for the upcoming surge of AI advancements.
#wal #WalrusGPU #AIInfrastructure #ComputeReimagined

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@Walrus 🦭/acc
ワルラス（WAL）：AIおよびWeb3ソリューションの未来を牽引
AIとWeb3の拡大が続く中、一つの課題がますます無視できなくなっています：データインフラの整備。AIシステムは大規模なデータセットを必要とし、Web3アプリケーションは信頼できないストレージを必要としますが、現状の大多数のソリューションは中央集権的なサーバーに依存しています。ワルラス（WAL）は、この状況を変えるために開発されました。
Suiエコシステム内に構築されたワルラスは、単なる基本ファイルではなく、大規模なデータを対象とした分散型ストレージネットワークです。開発者は、ブロックチェーンネイティブな方法でAIデータセット、動画、NFT、アプリケーションアセット、本人情報などを安全かつコスト効率よく保存できます。

大多数は、間違った場所を見ている。

あらゆる技術的ブームにおいて、市場は最初に目に見えるものを追いかける…そして後に、本質的なものを発見する。

現在のAIについて語られているのは：
モデル、
エージェント、
GPU、
自動化。

しかし、これらのシステムのどれも信頼できるデータがなければ機能しない。そして、そこが物語が崩れ始めるポイントだ。

AIの本当のボトルネックは計算能力ではない
それはデータの経済である。

現実の状況は不快なものだ：

データは閉鎖されたスイロに集中している

検証は弱い、あるいは存在しない

Anthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、オンチェーンAIを実際に使えるようにする最大の飛躍かもしれません。
おもちゃのチャットボットは忘れてください。我々が話しているのは、理解し、行動し、持続するAIエージェントのことです — 分散インフラに直接接続しながら。
それで、何が大きな問題なのですか？
MCPはAIのためのUSB-Cポートのようなものです。1つのインターフェースでエージェントがツール、スマートコントラクト、ストレージ、アイデンティティシステムに安全にアクセスできます — エコシステムやチェーンを越えて。すべてのブロックチェーン、すべての機能、すべての時間のためのカスタムコードはもう必要ありません。

ほとんどのAIトークンは熱狂に基づいていますが、Solidus $AITECH はAIとブロックチェーンを接続する実際のインフラを提供することによって異なるアプローチを取っています。
@WatcherGuru-1 の機能で強調されているように、AITECHは二重市場を運営しています：1つはAIモデルとエージェント用、もう1つはGPU計算能力用です。これにより、開発者と企業は$AITECHによって提供される実際のサービスにアクセスできます。
安定性を確保するために、プロジェクトはUSDAIクレジットシステムを導入し、ユーザーを暗号のボラティリティから保護します。これを支えるのは、実際の計算能力を提供するヨーロッパの高性能コンピューティング（HPC）データセンターです。