BitTorrent tiến vào sức mạnh AI: BTTInferGrid xây dựng mạng lưới sức mạnh suy diễn AI phi tập trung

随着 AI Agent 在 doanh nghiệp workflow, tự động hóa sản xuất và thực hiện tự chủ trong các tình huống phức tạp khác nhau, ngành công nghiệp AI toàn cầu chính thức bước vào giai đoạn mới từ "phản ứng thụ động" sang "thực hiện tự chủ". Cốt lõi của cạnh tranh trong ngành đã sớm thoát khỏi cuộc đua đơn thuần về tham số mô hình lớn, chuyển sang cuộc cạnh tranh về khả năng thực hiện, trong đó khả năng suy luận logic mạnh mẽ chính là nền tảng cốt lõi hỗ trợ cho sự chuyển biến này.

Cuộc cách mạng về mô hình ứng dụng cũng đã thúc đẩy nhu cầu về cơ sở hạ tầng tính toán ở cấp trên xảy ra sự thay đổi căn bản: Trọng tâm tiêu thụ tính toán đang tiếp tục nghiêng từ đào tạo mô hình sang suy luận kinh doanh, xu hướng này đã không thể đảo ngược. Nhưng hiện tại, hệ thống tính toán tập trung chủ đạo đang đối mặt với hàng triệu yêu cầu suy luận với tần suất cao và biến động mạnh, bộc lộ ra các vấn đề như chi phí vận hành cao, khả năng mở rộng linh hoạt yếu, và độ ổn định dịch vụ không đủ, toàn bộ ngành công nghiệp AI đang gặp phải bế tắc trong phát triển ở cấp cung cấp tính toán.

Ngày 17 tháng 6, hệ sinh thái truyền tải phi tập trung lâu đời BitTorrent đã ra mắt sản phẩm chiến lược - BTTInferGrid, nhắm vào lĩnh vực suy luận AI, xây dựng mạng lưới tính toán phi tập trung. Nền tảng này dựa vào kiến trúc phân tán phi tập trung, hiệu quả tập hợp các nguồn tài nguyên GPU nhàn rỗi rải rác trên toàn cầu, kết nối giữa phía cung cấp tài nguyên và các nhà phát triển AI, cung cấp dịch vụ suy luận AI với khả năng truy cập mở, kết quả có thể xác minh trên chuỗi, và tính phí linh hoạt theo nhu cầu.

Dựa vào lợi thế công nghệ phi tập trung, BTTInferGrid không chỉ bù đắp cho những điểm yếu của tính toán tập trung trong các tình huống có lưu lượng cao và biến động tải, mà còn đạt được bước đột phá vượt bậc ở phía cung cấp tính toán, tái cấu trúc toàn bộ logic phân phối và lưu thông tài nguyên của hệ sinh thái tính toán.

Trong khi đó, BTTInferGrid là sản phẩm chiến lược được nâng cấp từ dịch vụ BTFS hiện có của BitTorrent, không chỉ là sự mở rộng quan trọng từ khả năng điều phối tài nguyên phi tập trung mà BitTorrent đã dày công phát triển trong nhiều năm qua từ lĩnh vực lưu trữ sang lĩnh vực tính toán, mà còn là bước đi quan trọng trong việc xây dựng lĩnh vực AI phi tập trung.

Cấu trúc nhu cầu tính toán chuyển từ "đào tạo" sang "suy luận": BTTInferGrid tái cấu trúc cung cấp tính toán suy luận AI theo cách phi tập trung

BTTInferGrid hy vọng thông qua mô hình phi tập trung tái cấu trúc hệ thống cung cấp tính toán, giải quyết các vấn đề như chi phí suy luận AI quá cao và thiếu hụt cung cấp, đồng thời nâng cao hiệu quả suy luận của mô hình lớn, từ đó cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán hiệu suất cao, độ bền cao và chi phí hợp lý cho ngành.

Nếu nói rằng từ năm 2024 đến 2025 là "cuộc chiến nghìn mô hình" và cuộc đua vũ trang tham số do cụm hàng triệu thẻ dẫn đầu trong ngành AI, thì vào năm 2026, với sự hiện diện quy mô của AI Agent, AI chính thức bước vào "thời đại suy luận" bùng nổ ứng dụng quy mô lớn. Suy luận AI là khâu then chốt để giá trị mô hình được hiện thực hóa, nó có thể chuyển đổi "mô hình đã được đào tạo" thành ứng dụng thực tế, giá trị thương mại và dịch vụ hàng ngày. Nói ngắn gọn, đào tạo là "dạy AI học", suy luận là "để AI được sử dụng" - ví dụ như ô tô tự lái nhận diện biển báo dừng trên con đường chưa từng đi qua, chính là hành vi suy luận điển hình. Khả năng suy luận trực tiếp ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng, chi phí vận hành và giá trị thương mại của sản phẩm AI.

Ngành công nghiệp đã đạt được sự đồng thuận rằng trong tương lai, hơn 70% tài nguyên tính toán sẽ được sử dụng cho các tình huống suy luận. Oracle đã từng dự đoán rằng quy mô thị trường của sức mạnh suy luận cuối cùng sẽ vượt qua sức mạnh đào tạo. Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc cũng chỉ ra rằng hiện tại phần lớn sức mạnh tính toán đều tiêu tốn trong các tương tác hàng ngày giữa người dùng và mô hình lớn. Từ góc độ cấu thành chi phí, chi phí suy luận mô hình lớn chỉ có 3% là nhân lực, 2% là dữ liệu, sức mạnh tính toán chiếm tới 95%; chi phí tính toán của các ứng dụng hàng đầu rất đáng kể, chi phí suy luận hàng ngày của ChatGPT khoảng 700.000 USD, DeepSeek V3 cũng đạt 87.000 USD.

Khi nhu cầu sức mạnh AI từ việc đào tạo tập trung của một số ít gã khổng lồ công nghệ lan rộng ra hàng triệu nhà phát triển trong các ngành khác nhau, tiêu chuẩn đánh giá cơ sở hạ tầng cấp dưới cũng thay đổi theo. Trong thời đại đào tạo, các nhà phát triển chủ yếu chú trọng đến quy mô và hiệu quả tập trung của sức mạnh tính toán; bước vào thời đại suy luận, dịch vụ AI trực tiếp hướng tới hàng triệu người dùng cuối, hàng tỷ tương tác hàng ngày tạo ra lượng tiêu thụ sức mạnh tính toán khổng lồ, sự chú ý của các nhà phát triển chuyển sang chi phí mỗi lần gọi, tốc độ phản hồi và độ ổn định dịch vụ. Hiện nay, cung cấp sức mạnh tính toán, chi phí gọi, và khả năng sử dụng dịch vụ đã trở thành những tiêu chí cốt lõi để đánh giá cơ sở hạ tầng AI, cũng là yếu tố quyết định xem ứng dụng AI có thể triển khai thành công hay không.

Tuy nhiên, đối mặt với nhu cầu suy luận tăng theo cấp số nhân, những điểm yếu của hệ thống sức mạnh tính toán tập trung ngày càng bộc lộ: giá thuê GPU liên tục tăng, dịch vụ nền tảng thường xuyên ngừng hoạt động, nhiều ứng dụng AI buộc phải ngừng hoạt động do chi phí tính toán cao. Những vấn đề này tập trung vào ba khía cạnh sau:

• Thứ nhất, tính linh hoạt trong điều phối sức mạnh tính toán không đủ, không thể ứng phó với biến động lưu lượng, rơi vào tình trạng mất cân bằng giữa chi phí và độ ổn định: Các công ty AI hàng đầu và các nhà cung cấp đám mây mặc dù liên tục tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng tính toán, nhưng nhu cầu suy luận tăng nhanh và có đặc điểm rõ rệt về đỉnh và đáy - vào giờ cao điểm văn phòng hoặc tiếp thị, lượng yêu cầu có thể tăng vọt hàng chục lần; vào giữa đêm thì giảm mạnh. Các trung tâm dữ liệu tập trung thiếu khả năng điều phối linh hoạt để thích ứng với sự thay đổi động này: nếu cấu hình theo đỉnh, chi phí khấu hao trong thời gian thấp sẽ rất cao; nếu cấu hình theo trung bình, thì vào giờ cao điểm dịch vụ sẽ bị gián đoạn, rơi vào tình thế "chi phí cao" và "độ ổn định thấp". Đồng thời, sức mạnh tính toán tập trung còn phải cộng thêm nhiều chi phí như xây dựng trung tâm dữ liệu, điện năng, vận hành, lợi nhuận thương mại, cuối cùng dẫn đến chi phí tính toán cao, làm giảm không gian thử nghiệm của các đội ngũ đổi mới nhỏ và vừa, thị trường cần một giải pháp mới vừa có lợi thế về chi phí vừa có khả năng điều phối linh hoạt.

• Thứ hai, giá thuê GPU liên tục tăng, chi phí cao cản trở sự đổi mới của các doanh nghiệp nhỏ và nhà phát triển: Các mô hình lớn mã nguồn mở (như Qwen, DeepSeek, v.v.) mặc dù đã giảm bớt rào cản gia nhập trong lĩnh vực AI, nhưng việc triển khai và vận hành mô hình vẫn phụ thuộc vào sức mạnh tính toán suy luận ổn định, giá rẻ và dễ tiếp cận. Nhưng thực tế là chi phí thuê GPU ngày càng tăng, ví dụ như giá thuê theo giờ của thẻ H100 phổ biến đã tăng từ 1,70 USD vào tháng 10 năm 2025 lên 2,35 USD vào tháng 3 năm 2026, mức tăng gần 40% trong nửa năm. Chi phí cao khiến nhiều nhà phát triển cá nhân và doanh nghiệp nhỏ nắm giữ các giải pháp chất lượng cao phải chùn bước, rơi vào tình trạng "có mô hình, không có sức mạnh tính toán", nghiêm trọng kìm hãm sự đổi mới và phát triển quy mô trong ngành AI.

• Thứ ba, hàng triệu tài nguyên GPU nhàn rỗi trên toàn cầu chưa được sử dụng hiệu quả, cung cầu nghiêm trọng mất cân bằng: Trái ngược với "khủng hoảng sức mạnh tính toán" trên thị trường, trên toàn cầu có một lượng lớn tài nguyên GPU hiệu suất cao nhàn rỗi, phân tán trong các thiết bị cá nhân, phòng thí nghiệm đại học, trung tâm dữ liệu nhỏ và các cơ sở còn lại từ chuyển đổi tiền điện tử. Do thiếu kênh tiếp cận tiêu chuẩn hóa và động cơ điều phối hiệu quả, những sức mạnh tính toán này không thể tham gia vào thị trường suy luận chính, tạo ra mâu thuẫn giữa "khó khăn trong việc tìm kiếm một thẻ" ở phía cầu và "sức mạnh tính toán đang ngủ" ở phía cung, tỷ lệ sử dụng tài nguyên có không gian lớn để cải thiện, mâu thuẫn mất cân bằng cung cầu cần phải được giải quyết.

Tóm lại, hiện tại thị trường sức mạnh tính toán suy luận AI đang đối mặt với ba bế tắc cấu trúc: một bên là cung cấp tập trung không thể cân bằng giữa chi phí và tính linh hoạt, một bên là giá thuê sức mạnh tính toán liên tục tăng cản trở sự đổi mới AI, và bên kia là hàng triệu tài nguyên GPU nhàn rỗi nhưng lâu dài chưa được kích hoạt. Đối mặt với loạt vấn đề ngành này, BTTInferGrid dựa vào công nghệ phi tập trung, mang đến giải pháp mới để giải quyết mâu thuẫn cung cầu sức mạnh tính toán.

BTTInferGrid nhằm mục đích thông qua cách tiếp cận phi tập trung, kết nối hiệu quả các tài nguyên GPU nhàn rỗi phân tán trên toàn cầu với hàng triệu nhà phát triển AI, từ gốc rễ phá vỡ sự độc quyền và bế tắc của sức mạnh tính toán tập trung. Một mặt, nền tảng tích hợp các sức mạnh GPU nhàn rỗi rải rác, xây dựng cơ sở hạ tầng tính toán chia sẻ mở; mặt khác, kết nối giữa phía cung và phía cầu, loại bỏ rào cản gia nhập và "hộp đen" định giá của mô hình tập trung truyền thống. Đồng thời, dựa vào cơ chế khuyến khích và hợp tác của DePIN, BTTInferGrid có thể liên tục cung cấp sức mạnh tính toán suy luận với chi phí hợp lý, từ gốc rễ giải quyết vấn đề chi phí cao và thiếu hụt cung cấp sức mạnh tính toán, thực sự giải phóng hiệu suất suy luận và giá trị thương mại của mô hình lớn.

BTTInferGrid: Xây dựng mạng lưới tính toán phi tập trung hướng tới các tình huống suy luận AI, ba lợi thế định nghĩa lại cơ chế phân phối sức mạnh tính toán

BTTInferGrid có vị trí rõ ràng và cụ thể, tập trung xây dựng mạng lưới tính toán phi tập trung hướng tới các tình huống suy luận AI, kết nối cung cấp GPU nhàn rỗi toàn cầu với nhu cầu thị trường suy luận AI, cung cấp hệ thống dịch vụ tính toán AI toàn cầu với khả năng truy cập mở, kết quả có thể xác minh, và tính phí theo nhu cầu.

Cụ thể, BTTInferGrid dựa vào cơ chế mạng lưới DePIN, chính xác khớp nối cung cấp sức mạnh tính toán với nhu cầu suy luận AI tăng trưởng bùng nổ, đạt được sự trao quyền giá trị hai chiều giữa cung và cầu:

• Phía cung cấp sức mạnh tính toán: Tập hợp hiệu quả các tài nguyên GPU nhàn rỗi phân tán toàn cầu, xây dựng nền tảng tính toán chia sẻ mở. Đồng thời, nhờ vào cơ chế khuyến khích và điều phối thông minh của DePIN, một mặt mở ra kênh thu nhập bền vững với rào cản thấp cho các chủ sở hữu sức mạnh tính toán, biến "GPU đang ngủ" thành "tài sản lưu động"; mặt khác đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng linh hoạt của sức mạnh tính toán, tạo ra khả năng dịch vụ suy luận toàn cầu với chi phí hợp lý, khả năng mở rộng cao và độ tin cậy an toàn.

• Phía nhu cầu sức mạnh tính toán: Hướng tới các nhà phát triển AI toàn cầu, cung cấp dịch vụ suy luận toàn cầu với khả năng truy cập dễ dàng, kết quả có thể xác minh trên chuỗi, và tính phí theo nhu cầu. So với mức giá cao của các nhà cung cấp đám mây tập trung, BTTInferGrid có lợi thế chi phí cực kỳ lớn và khả năng mở rộng linh hoạt, có thể giúp các đội ngũ khoa học công nghệ nhỏ và vừa, các nhà phát triển độc lập giảm chi phí thử nghiệm kinh doanh, hoàn thành xác thực sản phẩm và lặp lại kinh doanh một cách hiệu quả, đồng thời trao quyền ngược lại cho hệ sinh thái cung cấp sức mạnh tính toán ở cấp trên.

Do đó, BTTInferGrid không chỉ giải quyết nhu cầu cấp thiết về sức mạnh tính toán chi phí thấp và linh hoạt của các nhà phát triển AI trong giai đoạn "cuộc chiến ứng dụng", mà còn mở ra kênh biến đổi giá trị bền vững cho hàng triệu tài nguyên phần cứng nhàn rỗi toàn cầu.

Quan trọng hơn, nền tảng BTTInferGrid sẽ thành công trong việc xây dựng vòng quay tăng trưởng tích cực tự cung tự cấp: các nút GPU nhàn rỗi liên tục mở rộng, chi phí sức mạnh suy luận liên tục giảm, thu hút nhiều nhà phát triển tham gia; nhu cầu thị trường không ngừng tăng, tiếp tục khuyến khích các bên cung cấp sức mạnh tính toán toàn cầu tham gia vào hệ sinh thái. BTTInferGrid tái cấu trúc cung cấp sức mạnh tính toán theo cách phi tập trung, biến sức mạnh AI chuyên dụng hiếm có và đắt đỏ thành cơ sở hạ tầng công cộng AI có thể truy cập theo nhu cầu.

Về mặt lợi thế hiệu suất sản phẩm, hiện tại hầu hết các nền tảng GPU phi tập trung trên thị trường đều gặp phải các vấn đề như rào cản gia nhập sức mạnh tính toán cao, độ tin cậy dịch vụ không đủ, và mô hình kinh tế khó duy trì lâu dài. BTTInferGrid lại bắt đầu tối ưu từ kiến trúc cấp dưới, đạt được bước đột phá toàn diện trong ba khía cạnh: tập hợp sức mạnh tính toán, xác minh dịch vụ, và tính bền vững của hệ thống kinh tế, hình thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi độc đáo, cụ thể như sau:

1. Mạng lưới cung cấp sức mạnh tính toán mở, nhanh chóng tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi toàn cầu: Rào cản gia nhập sức mạnh tính toán đám mây truyền thống cao (như cần phòng máy tuân thủ, IP công cộng cố định, switch đắt tiền, v.v.), BTTInferGrid đã xây dựng một mạng lưới cung cấp sức mạnh tính toán thực sự mở, bất kỳ thực thể hoặc cá nhân nào sở hữu tài nguyên GPU nhàn rỗi, chỉ cần đáp ứng các thông số hiệu suất cơ bản (như dung lượng bộ nhớ đồ họa, tiêu chuẩn sức mạnh tính toán) và yêu cầu về độ ổn định mạng, đều có thể kết nối liền mạch. Thiết kế này đã giảm đáng kể rào cản tham gia của phía cung cấp tài nguyên tính toán, giúp sức mạnh GPU nhàn rỗi toàn cầu nhanh chóng được mạng hóa và ma trận hóa.

2. Chất lượng dịch vụ có thể xác minh và hành vi của các nút, giải quyết vấn đề tin cậy trong phi tập trung: Điểm đau lớn nhất của tính toán phi tập trung là độ tin cậy - làm thế nào để ngăn chặn thợ mỏ sử dụng card đồ họa cấp thấp giả mạo card hiệu suất cao? Làm thế nào để đảm bảo kết quả suy luận là thật và đáng tin cậy? BTTInferGrid đã xây dựng một vòng lặp có thể xác minh chéo thông qua phân phối nhiệm vụ (phân phối thông minh), xác minh thách thức (kiểm tra mật mã), đánh giá đồng thuận (điểm tín nhiệm động) và phối hợp trên chuỗi (thưởng phạt hợp đồng thông minh), nâng cao hiệu quả độ tin cậy của dịch vụ suy luận.

3. Mô hình kinh tế dựa trên nhu cầu, xây dựng hệ sinh thái bền vững: Các dự án DePIN giai đoạn đầu thường rơi vào "tử thần xoáy" khi "phát hành token lớn thu hút các nút khai thác mù quáng, nhưng do thiếu nhu cầu thực tế dẫn đến lạm phát token, giá giảm mạnh, các nút rời bỏ". BTTInferGrid từ giai đoạn khởi đầu đã xác định rõ ràng rằng sẽ xây dựng một hệ sinh thái kinh tế dựa trên nhu cầu thực tế - dựa vào các cuộc gọi suy luận thực tế và hiệu suất của các nút làm cơ sở khuyến khích cốt lõi. Chỉ khi các nhà phát triển AI thực sự trả tiền để gọi mô hình, các nhà cung cấp sức mạnh tính toán mới có thể nhận được phần chia lợi nhuận cốt lõi và tăng cường uy tín. Thiết kế này sẽ thúc đẩy sự phát triển thích ứng tích cực giữa quy mô cung cấp và nhu cầu thị trường, đảm bảo sự phát triển lâu dài và bền vững của hệ sinh thái mạng.

Tóm lại, từ việc phá vỡ rào cản gia nhập truyền thống, cho phép bất kỳ GPU nhàn rỗi nào đáp ứng tiêu chuẩn hiệu suất kết nối liền mạch vào mạng lưới cung cấp mở, đến việc xây dựng hàng rào tin cậy có thể xác minh toàn bộ quy trình thông qua phân phối nhiệm vụ, xác minh thách thức, đánh giá đồng thuận và thưởng phạt trên chuỗi, cho đến việc hoàn toàn từ bỏ bong bóng đầu cơ, định hình nền tảng khuyến khích dựa trên nhu cầu thực tế của các cuộc gọi suy luận AI - BTTInferGrid đang định nghĩa lại cơ chế phân phối tài nguyên sức mạnh tính toán từ ba khía cạnh: tập hợp tài nguyên, độ tin cậy dịch vụ và phân phối giá trị.

BTTInferGrid sẽ từng bước xây dựng một hệ sinh thái sức mạnh tính toán mới dựa trên nhu cầu thực tế

BTTInferGrid không chỉ đơn thuần là "tập hợp sức mạnh tính toán", mà là một mạng lưới tính toán phi tập trung tinh vi tích hợp nhiều chức năng như lập lịch và thực hiện nhiệm vụ suy luận AI, kết nối và khớp nối thông minh giữa cung và cầu sức mạnh tính toán, phối hợp và thanh toán tài nguyên trên chuỗi.

Trong hệ sinh thái tính toán phi tập trung của BTTInferGrid, tất cả các bên tham gia xoay quanh "cung cấp, sử dụng và xác minh" sức mạnh tính toán, hình thành ba vai trò cốt lõi:

• Bên cung cấp sức mạnh tính toán (thợ mỏ): Cung cấp tài nguyên GPU nhàn rỗi, tiếp nhận và thực hiện các nhiệm vụ suy luận AI, hệ thống tự động phân phối phần thưởng tương ứng dựa trên khối lượng công việc thực tế đã được xác minh, chất lượng hoàn thành nhiệm vụ và điểm hiệu suất động.

• Bên nhu cầu sức mạnh tính toán (các nhà phát triển AI): BTTInferGrid cung cấp giao diện dịch vụ API thống nhất, hỗ trợ các nhà phát triển truy cập tài nguyên GPU phân tán toàn cầu.

• Người bảo vệ mạng (người xác minh): Tham gia vào hệ thống xác minh và đánh giá phi tập trung, kiểm toán và thách thức ngẫu nhiên hiệu suất tính toán của các nút thợ mỏ, nhận diện hành vi bất thường và duy trì chất lượng dịch vụ mạng. Đồng thời, người xác minh nhận phần thưởng từ việc duy trì tính toàn vẹn của mạng, cùng nhau đảm bảo sự công bằng và độ tin cậy của mạng.

Tóm lại, đối với các nhà phát triển AI, BTTInferGrid mang đến dịch vụ suy luận AI có lợi thế chi phí, khả năng mở rộng cao và độ tin cậy an toàn, hiệu quả giảm thiểu vấn đề gián đoạn sản phẩm và mất khách hàng do thiếu sức mạnh tính toán. Đối với các nhà cung cấp GPU, BTTInferGrid kích hoạt tài nguyên phần cứng nhàn rỗi và biên giới toàn cầu, xây dựng một kênh thu nhập bền vững cho các nhà cung cấp GPU, giúp mỗi đơn vị sức mạnh tính toán đều có thể phát huy giá trị của mình trong thời đại suy luận.

Về việc triển khai sản phẩm, khác với mô hình nặng nề "tích lũy phần cứng trước, sau đó chờ nhu cầu" của các nhà cung cấp đám mây tập trung truyền thống, DePIN trong giai đoạn xây dựng ban đầu tự nhiên đối mặt với thách thức điều phối hai chiều - cung vượt quá sẽ dẫn đến nút nhàn rỗi và sụp đổ kinh tế token, cung không đủ sẽ làm tổn hại đến trải nghiệm của nhà phát triển và hiệu suất hệ thống. Do đó, BTTInferGrid đã thiết lập một chiến lược khởi động rõ ràng, vững chắc và hướng đến nhu cầu theo từng giai đoạn, từ bỏ sự tăng trưởng không có trật tự, ưu tiên tập trung vào tỷ lệ sử dụng tài nguyên, tính bền vững kinh tế và mở rộng kiến trúc công nghệ một cách ổn định.

• Mục tiêu ngắn hạn (năm 2026): Khởi động mạng lạnh, hoàn thành việc kết nối các nút cốt lõi và xác minh dịch vụ suy luận phân tán, dần dần mở rộng quy mô các nút GPU.

• Mục tiêu trung hạn (năm 2027): Đa dạng hóa hệ sinh thái, hoàn thiện tính ổn định và an toàn riêng tư của dịch vụ mạng, đồng thời tương thích với nhiều định dạng mô hình AI và khung suy luận hơn, dần dần mở rộng sang các tình huống ứng dụng như tinh chỉnh mô hình.

• Mục tiêu dài hạn (từ năm 2028 trở đi): Trở thành cơ sở hạ tầng nền tảng AI nguyên bản, xây dựng lớp sức mạnh tính toán ưu tiên cho AI Agent và ứng dụng tự động hóa, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán linh hoạt cho các ứng dụng AI quy mô lớn, cuối cùng làm cho sức mạnh tính toán, lưu trữ phân tán và hợp đồng thông minh trên chuỗi hoạt động đồng bộ trong một kiến trúc thống nhất.

Trong việc thực hiện, BTTInferGrid cũng áp dụng chiến lược tiến hóa theo từng giai đoạn. Trong giai đoạn đầu, mạng sẽ chủ yếu sử dụng card đồ họa chuyên nghiệp, phía cung cấp sức mạnh tính toán (thợ mỏ) cần được phê duyệt để kết nối, trong khi người dùng phía nhu cầu có thể gọi dịch vụ suy luận thông qua nền tảng. Trong tương lai, nó sẽ tiến hóa thành một mạng lưới sức mạnh tính toán siêu mở: hỗ trợ nhiều loại GPU tiêu dùng, chuyên nghiệp và trung tâm dữ liệu, và kết nối và định giá theo cấp độ hiệu suất; thợ mỏ sẽ mở cửa kết nối, đồng thời giới thiệu cơ chế đặt cọc để đảm bảo chất lượng dịch vụ; phía nhu cầu sẽ mở giao diện API thống nhất, tương thích với nhiều định dạng mô hình AI và khung suy luận, cung cấp tùy chọn triển khai linh hoạt.

Hiện tại, BTTInferGrid đã thành công kết nối với nhiều mô hình AI mã nguồn mở chính, bao gồm dòng Qwen của Alibaba Cloud Qwen3.6 27B và Qwen2.5 7B Instruct, cũng như Llama 3.1 8B Instruct của Meta. Các nhà phát triển AI có thể thực hiện gọi linh hoạt theo nhu cầu dựa trên tình huống kinh doanh thực tế. Trong tương lai, nền tảng sẽ tiếp tục mở rộng hệ sinh thái mô hình, cung cấp nhiều hỗ trợ mô hình tiên tiến hơn cho các nhà phát triển.

Quan trọng hơn, BTTInferGrid có sự tích lũy lâu dài của BitTorrent và BTFS làm nền tảng vững chắc, có lợi thế phát triển tự nhiên. BitTorrent và BTFS đã dày công phát triển trong lĩnh vực lưu trữ phi tập trung trong nhiều năm, trong đó BitTorrent đã có hơn 100 triệu người dùng hoạt động và 2 tỷ lượt cài đặt, đã chứng minh tính khả thi của mô hình DePIN, và tích lũy được các khả năng trưởng thành như kết nối tài nguyên, khuyến khích token, thanh toán trên chuỗi, và vận hành cộng đồng. Là sản phẩm chiến lược của BitTorrent trong lĩnh vực AI, BTTInferGrid được nâng cấp từ dịch vụ BTFS hiện có, có thể nhanh chóng chuyển giao những kinh nghiệm trưởng thành này vào lĩnh vực sức mạnh tính toán suy luận AI, thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái một cách nhanh chóng.

Dựa vào công nghệ phi tập trung, BTTInferGrid chính xác giải quyết được tình huống "sức mạnh nhàn rỗi" và "thiếu hụt sức mạnh" đồng thời trong ngành. Quan điểm của nó về việc truy cập mở, hợp tác phi tập trung, đóng góp có thể xác minh và xây dựng cộng đồng không chỉ là một sự đột phá mạnh mẽ đối với sự độc quyền của sức mạnh tính toán tập trung truyền thống, mà còn nhờ vào định vị sản phẩm rõ ràng và nền tảng công nghệ vững chắc, vẽ nên một bức tranh mới đầy tưởng tượng về sức mạnh tính toán toàn cầu phi tập trung. Tại đây, mỗi đơn vị sức mạnh nhàn rỗi sẽ được kích hoạt, mỗi nhà phát triển đều có thể tiếp cận tương lai thông minh với chi phí hợp lý.