Podflow AI by Virtuals (POD)

.@dphnAI $pod v2는 월요일 밤 또는 화요일 아침에 출시될 예정입니다

v2에서 개선될 것으로 기대되는 사항은 다음과 같습니다

- 작업자 자동 업데이트(이번이 최종 출시이므로 다시 끄거나 마이그레이션할 필요 없음)
- Blackwell GPU에서 NVFP4 지원(5090 / B200 / B300 / RTX 6K PRO)
- GPU당 활용도 상승
- 라우팅/바이너리 보안 개선
- 공개 API가 출시 후 매우 빨리 크레딧과 함께 실시간 제공
- 8x GPU 머신 지원

또한 @jkrdoc이 제공한 좋은 계산으로 v2가 가동될 때 기대할 수 있는 내용을 보여줍니다 🫡
https://t.co/4xKuij56Yo

$POD에 대한 몇 가지 생각.

나는 약 2주 동안 깊이 파고들었으며, 일반 사용자/소매가 널리 받아들일 명확한 메타가 몇 가지 있다는 것을 확신할 수 있습니다. 그것은:

> 탈중앙화 AI

우리는 이미 AI 애호가들이 사적 추론으로 돌아가고, 프론티어 모델을 사용하면서 쿼리가 암호화된 경계를 넘어섰습니다.

하지만 프론티어 모델은 여전히 제한되고 검열되기 때문에 이 문제에 대한 임시 해결책입니다. 오픈소스 모델이 이 문제를 해결했지만, 대부분은 인프라를 유지할 충분한 능력이 없습니다. RAM+에너지 문제.

그래서 우리는 DeAI가 필요합니다. 아이디어 자체는 이미 진화 중입니다 - 수많은 GPU가 사용자가 보낸 프롬프트를 처리하면서 초기 요청의 작성자를 알지 못합니다(‘사적 추론’이라고 합니다).

@dphnAI 가 정확히 이것을 합니다. GPU 공급자들의 분산 네트워크가 인터페이스 + API 를 통해 $POD 로 요청을 처리합니다.

Dolphin 을 다르게 만드는 것은 토큰에 연결된 플라이휠입니다. 탈중앙화 + 사적 의 아이디어…

이것이 부드러운 홍보인지 모르겠지만, 기본적으로 $POD @dphnAI

> peer-to-pool 모델을 사용하고 peer-to-peer 대신 100% 가동 시간을 보장합니다. 이는 다른 네트워크가 해결하지 못한 문제이며(그들은 임대이며 GPU가 끊기기 때문에 대규모 확장이 불가능합니다).

> peer-to-pool은 견고한 검증 레이어와 함께 작동해야 하며, 해당 레이어는 노드가 사용자가 비용을 지불한 요청된 LLM을 실행하고 있음을 증명합니다. 이는 팀이 핵심 혁신으로 만든 것으로(대부분이 알지 못함) 스택에서 가장 중요한 부분일 가능성이 높습니다.

그 핵심 부분은 Live-Weight-Proofs 또는 Proof-of-Weight라 불리며 [스크린샷에 더 많은 정보]가 있습니다.

5명 이하만 이 이야기를 했으므로, 여기의 방어성을 제대로 이해하려면 peer-to-pool + 검증 스택에 집중해야 합니다.

> 입증된 수요가 @AskVenice의 주요 검열되지 않은 모델이며 a16z 팀의 지원을 받아 실제 암호 프로젝트보다 실제 회사에 가깝습니다.

촉매제로는 V2 출시 + API 릴리스 + @OpenRouter에 상장되는 것이 포함되어 있으며 — 이는