비트토렌트, AI 연산력 진출: BTTInferGrid, 탈중앙화 AI 추론 연산력 네트워크 구축

AI 에이전트가 기업의 작업 흐름, 자동화 생산 및 자율 실행 등 다양한 복잡한 상황에서 실제로 적용됨에 따라, 전 세계 AI 산업은 공식적으로 "수동 응답"에서 "자율 실행"의 새로운 단계로 나아가고 있습니다. 산업 경쟁의 핵심 또한 단순한 대형 모델 파라미터 경쟁에서 벗어나 실제 실행 능력의 경쟁으로 전환되었으며, 강력한 논리적 추론 능력이 이러한 변화를 지탱하는 핵심 기반이 되고 있습니다.

응용 사례의 패러다임 변화는 상류 컴퓨팅 인프라의 수요에도 근본적인 변화를 가져왔습니다: 컴퓨팅 소비의 중심이 모델 훈련에서 비즈니스 추론으로 지속적으로 기울어지고 있습니다, 이 추세는 되돌릴 수 없습니다. 그러나 현재 주류의 중앙 집중식 컴퓨팅 시스템은 대량의 고빈도 및 극심한 피크와 저점 변동의 추론 요청에 직면하여 운영 비용이 높고, 유연한 확장이 부족하며, 서비스 안정성이 부족한 문제를 드러내고 있으며, 전체 AI 산업은 컴퓨팅 공급 측면에서 발전의 병목 현상을 겪고 있습니다.

6월 17일, 오랜 역사를 가진 분산 전송 생태계 BitTorrent는 전략적 제품인 BTTInferGrid를 출시하여 AI 추론 분야에 진입하고 분산형 컴퓨팅 네트워크를 구축했습니다. 이 플랫폼은 분산형 아키텍처를 기반으로 전 세계의 분산된 유휴 GPU 컴퓨팅 자원을 효율적으로 집계하여 자원 공급 측과 AI 개발자 간의 연결 장벽을 허물고, 개방적이며 접근이 용이하고, 계산 결과를 블록체인에서 검증할 수 있으며, 유연한 종량제 요금제를 제공하는 AI 추론 컴퓨팅 서비스를 제공합니다.

분산형 기술의 이점을 바탕으로 BTTInferGrid는 전통적인 중앙 집중식 컴퓨팅의 높은 동시 처리 및 부하 변동 상황에서의 단점을 보완할 뿐만 아니라, 컴퓨팅 공급 측에서 비약적인 돌파구를 실현하여 전체 컴퓨팅 생태계의 자원 배분 및 흐름 논리를 재구성했습니다.

동시에 BTTInferGrid는 BitTorrent가 기존 BTFS 서비스를 업그레이드하여 만든 전략적 제품으로, 이는 BitTorrent가 수년간 심화해온 분산형 자원 조정 능력을 저장 분야에서 컴퓨팅 분야로 확장하는 중요한 전환점이자, 분산형 AI 분야에 대한 전략적 배치의 핵심입니다.

컴퓨팅 수요 구조가 "훈련"에서 "추론"으로 전환됨: BTTInferGrid는 분산형 방식으로 AI 추론 컴퓨팅 공급을 재구성합니다.

BTTInferGrid는 분산형 모델을 통해 컴퓨팅 공급 시스템을 재구성하고 AI 추론 컴퓨팅 비용이 과도하게 높고 공급이 부족한 문제를 해결하여 비용 절감과 효율성을 높이는 동시에 대형 모델의 추론 효율성을 향상시켜 산업에 고성능, 고탄력성, 고비용 효율의 컴퓨팅 인프라를 제공합니다.

2024년부터 2025년까지는 AI 산업의 "천모 전쟁"과 만카 클러스터 주도의 파라미터 군비 경쟁의 시기라면, 2026년에는 AI 에이전트의 대규모 실현과 함께 AI가 대규모 응용 폭발의 "추론 시대"에 공식적으로 진입하게 됩니다. AI 추론은 모델 가치 실현의 핵심 단계로, "훈련된 모델"을 실제 응용, 상업적 가치 및 일상 서비스로 전환할 수 있습니다. 간단히 말해, 훈련은 "AI에게 학습을 가르치는 것"이고, 추론은 "AI를 실제로 사용하는 것"입니다. 예를 들어, 자율주행차가 한 번도 주행해본 적 없는 도로에서 정지 신호를 인식하는 것은 전형적인 추론 행동입니다. 추론 능력은 AI 제품의 사용자 경험, 운영 비용 및 상업적 가치에 직접적인 영향을 미칩니다.

업계에서는 향후 70% 이상의 컴퓨팅 자원이 추론 장면에 사용될 것이라는 데에 공감하고 있습니다. 오라클은 추론 컴퓨팅 시장 규모가 결국 훈련 컴퓨팅을 초과할 것이라고 예측했습니다. 중국 공학원 원사인 정웨이민은 현재 대부분의 컴퓨팅 자원이 사용자와 대형 모델 간의 일상적인 상호작용에 소비되고 있다고 지적했습니다. 비용 구성 측면에서 대형 모델 추론 비용에서 인건비는 3%, 데이터는 2%를 차지하며, 컴퓨팅 비율은 95%에 달합니다; 주요 응용의 컴퓨팅 비용은 상당히 큽니다. ChatGPT의 일일 추론 비용은 약 70만 달러에 달하며, DeepSeek V3는 8.7만 달러에 이릅니다.

AI 컴퓨팅 수요가 소수의 기술 대기업의 집중 훈련에서 각 산업의 수백만 개발자의 상업적 추론 장면으로 확산되면, 기본 인프라의 평가 기준도 변화하게 됩니다. 훈련 시대에는 개발자가 컴퓨팅의 집중 규모와 효율성에 주로 주목했으나, 추론 시대에 접어들면서 AI 서비스는 대량의 최종 사용자에게 직접 제공되며, 일일 수십억 번의 상호작용이 대량의 컴퓨팅 소비를 촉발하고, 개발자의 관심은 호출 비용, 응답 속도 및 서비스 안정성으로 전환되었습니다. 현재 컴퓨팅 공급, 호출 비용, 서비스 가용성은 AI 인프라를 평가하는 핵심 기준이 되었으며, AI 응용이 원활하게 실현될 수 있는지의 핵심 요소입니다.

그러나 기하급수적으로 증가하는 추론 수요에 직면하여, 주류 중앙 집중식 컴퓨팅 시스템의 단점이 점점 더 두드러지고 있습니다: GPU 임대료가 지속적으로 상승하고, 플랫폼 서비스가 자주 중단되며, 많은 AI 응용이 컴퓨팅 비용 때문에 중단되고 있습니다. 이러한 문제는 다음 세 가지 측면에서 집중적으로 나타납니다:

• 첫째, 컴퓨팅 조정의 유연성이 부족하여 트래픽 피크와 저점 변동에 대응할 수 없고, 비용과 안정성의 불균형에 빠져 있습니다: 주요 AI 회사와 클라우드 공급자는 지속적으로 컴퓨팅 시설에 투자하고 있지만, 추론 수요는 빠르게 증가하고 뚜렷한 피크와 저점 특성을 보입니다. 즉, 낮에는 사무실이나 마케팅 피크 시 요청량이 수십 배 폭증할 수 있으며, 깊은 밤에는 급격히 감소합니다. 중앙 집중식 데이터 센터는 이러한 동적 변화를 수용할 수 있는 유연한 조정 능력이 부족하여, 피크에 맞춰 구성하면 저피크 시 감가상각 비용이 높고, 평균에 맞추면 피크 시 서비스가 중단되어 "높은 비용"과 "낮은 안정성"의 딜레마에 빠지게 됩니다. 동시에 중앙 집중식 컴퓨팅은 데이터 센터 건설, 전력, 운영, 상업적 이익 등 여러 비용을 추가해야 하므로 최종적으로 컴퓨팅 비용이 높아져 중소 혁신 팀의 시도 공간을 크게 압축하고, 시장은 비용 우위와 유연한 조정 능력을 갖춘 새로운 솔루션을 절실히 필요로 하고 있습니다.

• 둘째, GPU 임대 가격이 지속적으로 상승하여 높은 비용이 중소기업과 개발자의 혁신 실현을 저해하고 있습니다: 오픈 소스 대형 모델(예: Qwen, DeepSeek 등)은 AI 분야의 진입 장벽을 낮추었지만, 모델의 배포 및 운영은 여전히 안정적이고 저렴하며 접근이 용이한 추론 컴퓨팅에 의존하고 있습니다. 그러나 현실은 GPU 임대 비용이 계속 상승하고 있으며, 주류 H100 그래픽 카드의 경우, 단일 카드 시간 임대 가격이 2025년 10월의 1.70달러에서 2026년 3월의 2.35달러로 상승하여 반년 동안 거의 40% 상승했습니다. 높은 비용으로 인해 많은 우수한 솔루션을 가진 개인 개발자와 중소기업이 진입을 포기하게 되어 "모델은 있지만 컴퓨팅 자원은 없다"는 상황에 빠지게 되어 AI 산업의 혁신 활력과 규모 있는 발전이 심각하게 억제되고 있습니다.

• 셋째, 전 세계적으로 대량의 유휴 GPU 자원이 효과적으로 활용되지 않고 있으며, 공급과 수요가 심각하게 불일치하고 있습니다: 시장의 "컴퓨팅 부족"과 뚜렷한 대조를 이루는 것은 전 세계적으로 방대한 양의 유휴 고성능 GPU 컴퓨팅 자원이 개인 장치, 대학 실험실, 소형 데이터 센터 및 암호화폐 전환에 남겨진 시설에 분산되어 존재한다는 것입니다. 표준화된 접근 경로와 효율적인 조정 엔진이 부족하여 이러한 컴퓨팅 자원은 주류 추론 시장에 진입할 수 없으며, 수요 측에서는 "한 카드 구하기 어려움"과 공급 측에서는 "컴퓨팅 자원이 잠들어 있음"이라는 모순된 상황이 발생하고 있으며, 자원 활용률에는 큰 개선 여지가 있으며, 공급과 수요의 불일치 문제는 시급히 해결되어야 합니다.

종합적으로 볼 때, 현재 AI 추론 컴퓨팅 시장은 세 가지 구조적 위기에 직면해 있습니다: 한쪽은 중앙 집중식 공급이 비용과 유연성을 모두 고려할 수 없고, 다른 한쪽은 컴퓨팅 임대료가 지속적으로 상승하여 AI 혁신을 억제하고 있으며, 또 한쪽에는 대량의 유휴 GPU 자원이 오랫동안 잠들어 활성화되지 않고 있습니다. 이러한 일련의 산업 문제에 직면하여, BTTInferGrid는 분산형 기술을 바탕으로 컴퓨팅 공급과 수요의 불일치 문제를 해결하기 위한 새로운 솔루션을 제공합니다.

BTTInferGrid는 분산형 방식을 통해 전 세계의 분산된 유휴 GPU 자원과 대량의 AI 개발자를 효율적으로 연결하여 근본적으로 중앙 집중식 컴퓨팅의 독점과 병목을 타파하는 것을 목표로 하고 있습니다. 한편, 플랫폼은 분산된 유휴 GPU 컴퓨팅 자원을 통합하여 개방적이고 공유 가능한 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 공급 측과 수요 측 간의 연결 통로를 열어 전통적인 중앙 집중식 모델의 진입 장벽과 가격 블랙박스를 제거합니다. 동시에 DePIN의 인센티브 및 협력 메커니즘을 바탕으로 BTTInferGrid는 지속적으로 고비용 효율의 추론 컴퓨팅을 제공하여 컴퓨팅 비용 상승과 공급 부족의 핵심 문제를 근본적으로 해결하고, 대형 모델의 추론 효율성과 상업적 가치를 진정으로 발휘할 수 있도록 합니다.

BTTInferGrid: AI 추론 장면을 위한 분산형 컴퓨팅 네트워크 구축, 세 가지 주요 이점으로 컴퓨팅 배분 메커니즘 재정의

BTTInferGrid는 명확하고 분명한 포지셔닝을 가지고 있으며, AI 추론 장면을 위한 분산형 컴퓨팅 네트워크를 구축하고 전 세계의 유휴 GPU 컴퓨팅 공급과 AI 추론 시장 수요를 연결하며, 개방적 접근, 결과 검증 가능, 종량제 요금제를 제공하는 글로벌 AI 컴퓨팅 서비스 시스템을 제공합니다.

구체적으로 말하자면, BTTInferGrid는 DePIN의 기본 네트워크 메커니즘을 바탕으로 컴퓨팅 공급과 폭발적으로 증가하는 AI 추론 수요를 정밀하게 매칭하여 공급과 수요 양측의 가치 창출을 이룹니다:

• 컴퓨팅 공급 측: 전 세계의 분산된 유휴 GPU 자원을 효율적으로 집계하여 개방적이고 공유 가능한 컴퓨팅 기반을 구축합니다. 동시에 DePIN의 인센티브 및 스마트 조정 메커니즘을 활용하여, 한편으로는 컴퓨팅 보유자에게 낮은 진입 장벽과 지속 가능한 수익 경로를 제공하여 전 세계의 유휴 "잠자는 GPU"를 진정한 "유동 자산"으로 전환하고, 다른 한편으로는 컴퓨팅의 안정성과 유연한 확장을 보장하여 고비용 효율, 높은 확장성, 안전하고 신뢰할 수 있는 글로벌 추론 서비스 능력을 구축합니다.

• 컴퓨팅 수요 측: 전 세계 AI 개발자를 대상으로 접근이 용이하고 결과를 블록체인에서 검증할 수 있으며, 종량제 요금제를 제공하는 글로벌 추론 서비스를 제공합니다. 중앙 집중식 클라우드 공급자의 높은 프리미엄 가격에 비해 BTTInferGrid는 극도의 비용 우위와 유연한 확장 능력을 갖추고 있어 중소 과학 기술 팀과 독립 개발자가 비즈니스 시도 비용을 낮추고, 제품 검증 및 비즈니스 반복을 효율적으로 완료할 수 있도록 도와주며, 동시에 상류 컴퓨팅 공급 생태계에 역으로 힘을 실어줍니다.

따라서 BTTInferGrid는 AI 개발자가 "응용 전투" 단계에서 저비용, 고유연성 컴퓨팅에 대한 절실한 수요를 실질적으로 해결할 뿐만 아니라, 전 세계의 대량 유휴 하드웨어 자원에 지속 가능한 가치 실현 경로를 개척합니다.

더 중요한 것은, BTTInferGrid 플랫폼이 자급자족의 긍정적 성장 플라이휠을 성공적으로 구축할 것이라는 점입니다: 유휴 GPU 노드가 지속적으로 확장되고, 추론 컴퓨팅 비용이 지속적으로 낮아져 더 많은 개발자를 유치합니다; 시장 수요가 지속적으로 증가하여 전 세계 컴퓨팅 공급자가 생태계에 참여하도록 더욱 자극합니다. BTTInferGrid는 분산형 모델로 컴퓨팅 공급을 재구성하여 희소하고 고가의 전용 AI 컴퓨팅을 보편적이고 필요에 따라 호출할 수 있는 AI 공공 기반 시설로 전환합니다.

제품 성능 우위 측면에서 현재 시장에 있는 대부분의 분산형 GPU 플랫폼은 일반적으로 컴퓨팅 접근 장벽이 높고, 서비스 신뢰도가 부족하며, 경제 모델이 장기적으로 운영되기 어려운 문제를 안고 있습니다. BTTInferGrid는 기본 아키텍처에서 최적화하여 컴퓨팅 집계, 서비스 검증, 경제 시스템의 지속 가능성 세 가지 차원에서 전면적인 돌파구를 이루어 독특한 핵심 경쟁력을 형성하고 있으며, 구체적인 이점은 다음과 같습니다:

1. 개방적 접근의 컴퓨팅 공급 네트워크, 전 세계 유휴 GPU 자원을 신속하게 집계: 전통적인 클라우드 컴퓨팅의 접근 장벽이 높아(예: 규정 준수 데이터 센터, 고정 공용 IP, 비싼 스위치 등), BTTInferGrid는 진정으로 개방적 접근의 컴퓨팅 공급 네트워크를 구축하여 유휴 GPU 등 컴퓨팅 자원을 보유한 모든 실체나 개인이 기본 성능 매개변수(예: 비디오 메모리 용량, 컴퓨팅 기준)와 네트워크 안정성 요구 사항을 충족하기만 하면 원활하게 접속할 수 있습니다. 이 설계는 컴퓨팅 자원 공급 측의 참여 장벽을 크게 낮추어 전 세계 유휴 GPU 컴퓨팅이 매우 빠른 속도로 네트워크화되고 매트릭스화되도록 합니다.

2. 검증 가능한 서비스 품질 및 노드 행동, 분산형 신뢰 문제 해결: 분산형 컴퓨팅의 가장 큰 문제는 신뢰성입니다. 즉, 어떻게 광부가 저급 그래픽 카드를 사용하여 고성능 카드를 가장할 수 없도록 할 것인가? 어떻게 추론 결과가 진실하고 신뢰할 수 있도록 보장할 것인가? BTTInferGrid는 작업 조정(스마트 배포), 도전 검증(암호학적 샘플링), 합의 점수(동적 신뢰 점수) 및 블록체인 조정(스마트 계약 보상 및 처벌) 등을 통해 교차 검증 가능한 폐쇄 루프를 구축하여 추론 서비스의 신뢰성을 효과적으로 높입니다.

3. 수요 주도의 경제 모델, 지속 가능한 생태계 구축: 초기 DePIN 프로젝트는 종종 "높은 토큰 발행으로 노드를 유치하지만 실제 수요가 부족하여 토큰 인플레이션, 가격 폭락, 노드 이탈"의 악순환에 빠지는 경향이 있습니다. BTTInferGrid는 시작 단계부터 실제 수요에 의해 주도되는 경제 생태계를 구축할 것을 확립했습니다. 즉, 실제 추론 호출과 노드 성과를 핵심 인센티브 기준으로 삼습니다. AI 개발자가 모델을 실제로 호출할 때만 컴퓨팅 제공자가 핵심 수익 분배와 신뢰도 상승을 얻을 수 있습니다. 이러한 설계는 공급 규모와 시장 수요의 선순환적 성장을 촉진하여 네트워크 생태계의 장기적인 건강하고 지속 가능한 발전을 보장합니다.

종합적으로 볼 때, 전통적인 접근 장벽을 허물고 전 세계의 성능 기준에 부합하는 유휴 GPU가 원활하게 접속할 수 있는 개방적 공급 그리드에서부터 작업 조정, 도전 검증, 합의 점수 및 블록체인 보상과 처벌로 구성된 전 과정 검증 가능한 신뢰 방어선에 이르기까지, BTTInferGrid는 자원 집계, 서비스 신뢰 및 가치 배분의 세 가지 차원에서 컴퓨팅 자원의 배분 메커니즘을 재정의하고 있습니다.

BTTInferGrid는 단계적으로 실제 수요에 의해 주도되는 컴퓨팅 신생태계를 구축할 것입니다.

BTTInferGrid는 단순한 "컴퓨팅 집계"가 아니라 AI 추론 작업 조정 및 실행, 컴퓨팅 공급과 수요의 스마트 매칭 및 연결, 블록체인 자원 조정 및 정산 등 여러 기능을 통합한 정밀한 분산형 컴퓨팅 네트워크입니다.

BTTInferGrid의 분산형 컴퓨팅 생태계에서 모든 참여자는 컴퓨팅의 "공급, 사용 및 검증"을 중심으로 세 가지 핵심 역할을 형성합니다:

• 컴퓨팅 공급자(광부): 유휴 GPU 자원을 제공하고 AI 추론 작업을 수행하며, 시스템은 검증된 실제 작업량, 작업 완료 품질 및 동적 성능 점수에 따라 자동으로 보상을 분배합니다.

• 컴퓨팅 수요자(AI 개발자): BTTInferGrid는 표준화된 API 서비스 인터페이스를 제공하여 개발자가 전 세계 분산 GPU 자원에 접근할 수 있도록 지원합니다.

• 네트워크 수호자(검증자): 분산형 검증 및 점수 시스템에 참여하여 광부 노드의 계산 성과를 감사하고 무작위로 도전하여 비정상적인 행동을 식별하고 네트워크 서비스 품질을 유지합니다. 동시에 검증자는 네트워크의 완전성을 유지함으로써 보상을 얻어 네트워크의 공정성과 신뢰성을 보장합니다.

종합적으로 볼 때, AI 개발자에게 BTTInferGrid는 더 높은 비용 효율성, 높은 확장성 및 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 추론 서비스를 제공하여 컴퓨팅 부족으로 인한 제품 중단 및 고객 이탈 문제를 효과적으로 완화합니다. GPU 제공자에게는 전 세계의 엣지 및 유휴 하드웨어 자원을 활성화하여 GPU 자원 제공자에게 지속 가능한 수익 경로를 구축하고, 추론 시대에 모든 컴퓨팅 자원이 그 가치를 발휘할 수 있도록 합니다.

구체적인 제품 실현 측면에서, 전통적인 중앙 집중식 클라우드 공급자의 "먼저 하드웨어를 쌓고, 그 후 수요를 기다리는" 중량 자산 모델과는 달리, DePIN은 구축 초기부터 양방향 조정의 도전에 직면합니다. 공급 과잉은 노드의 유휴화와 토큰 경제의 붕괴를 초래하고, 공급 부족은 개발자 경험과 시스템 효율성을 해칠 수 있습니다. 따라서 BTTInferGrid는 명확하고 안정적이며 수요 지향적인 단계적 시작 전략을 수립하여 무질서한 성장 대신 자원 활용률, 경제적 지속 가능성 및 기술 아키텍처의 안정적 확장에 우선 집중합니다.

• 단기 목표(2026년): 네트워크 냉각 시작, 기본 핵심 노드 접속 및 분산 추론 서비스 검증 완료, GPU 노드 규모 점진적 확대.

• 중기 목표(2027년): 생태계 다변화, 네트워크 서비스의 안정성과 개인 정보 보호를 개선하고, 더 많은 AI 모델 형식 및 추론 프레임워크를 호환하며, 점진적으로 모델 미세 조정 등 응용 장면으로 확장.

• 장기 목표(2028년 이후): AI 원주율 기반 인프라가 되기, AI 에이전트 및 자동화 응용을 위한 컴퓨팅 레이어를 구축하여 대규모 AI 응용에 유연한 컴퓨팅 지원을 제공하고, 궁극적으로 컴퓨팅, 분산 저장 및 블록체인 스마트 계약이 통합 아키텍처에서 협력하여 운영될 수 있도록 합니다.

실행 측면에서도 BTTInferGrid는 단계적 진화 전략을 채택합니다. 초기에는 전문 그래픽 카드가 주를 이루고, 컴퓨팅 공급 측(광부)의 접속은 심사를 거쳐야 하며, 수요 측 사용자는 플랫폼을 통해 추론 서비스를 호출할 수 있습니다. 미래에는 소비자급, 전문급, 데이터 센터급 등 다양한 GPU 유형을 지원하고 성능에 따라 등급을 매기고 가격을 책정하는 완전 개방형 슈퍼 컴퓨팅 그리드로 발전할 것입니다. 광부는 개방적으로 접속할 수 있으며, 서비스 품질을 보장하기 위해 스테이킹 메커니즘을 도입합니다. 수요 측은 통합 API 인터페이스를 개방하여 다양한 AI 모델 형식 및 추론 프레임워크와 호환되며 유연한 배포 옵션을 제공합니다.

현재 BTTInferGrid는 알리바바 클라우드 Qwen 시리즈의 Qwen3.6 27B 및 Qwen2.5 7B Instruct, 메타의 Llama 3.1 8B Instruct 등 여러 주류 AI 오픈 소스 대형 모델에 성공적으로 접속되었습니다. AI 개발자는 실제 비즈니스 장면에 따라 필요에 따라 유연하게 호출할 수 있습니다. 앞으로 플랫폼은 모델 생태계를 지속적으로 확장하여 개발자에게 더 많은 최전선 모델 지원을 제공할 것입니다.

더 중요한 것은, BTTInferGrid가 BitTorrent 및 BTFS의 오랜 축적을 기반으로 한 견고한 뒷받침을 가지고 있으며, 자연적인 발전 우위를 갖추고 있다는 점입니다. BitTorrent와 그 자회사 BTFS는 분산형 저장 분야에서 수년간 심화해왔으며, BitTorrent는 1억 명 이상의 활성 사용자 및 20억 회 설치를 보유하고 있어 DePIN 모델의 실행 가능성을 성공적으로 검증하고, 자원 접속, 토큰 인센티브, 블록체인 정산, 커뮤니티 운영 등 성숙한 능력을 축적했습니다. BitTorrent가 AI 분야에 진출하기 위한 전략적 제품으로서 BTTInferGrid는 기존 BTFS 서비스를 업그레이드하여 이러한 성숙한 경험을 AI 추론 컴퓨팅 분야로 원활하게 이전할 수 있으며, 생태계 성장을 빠르게 촉진할 수 있습니다.

분산형 기술을 바탕으로 BTTInferGrid는 "컴퓨팅 유휴"와 "컴퓨팅 부족"이 공존하는 산업 문제를 정밀하게 해결했습니다. 그 개방적 접근, 분산형 협력, 검증 가능한 기여 및 커뮤니티 공동 구축의 이념은 전통적인 중앙 집중식 컴퓨팅 독점을 강력하게 돌파할 뿐만 아니라, 명확한 제품 포지셔닝과 견고한 기술 기반을 통해 상상력이 풍부한 분산형 글로벌 컴퓨팅의 새로운 청사진을 그립니다. 여기서 모든 유휴 컴퓨팅 자원은 활성화되고, 모든 개발자는 보편적인 비용으로 스마트한 미래에 도달할 수 있습니다.