ZeroLend (ZERO)

탈중앙화 AI 컴퓨팅은 악명 높은 빌어먹을 가혹한 영역입니다.

대부분의 “분산 프런티어 모델” 꿈이 무너지고 소멸된 이유가 있습니다: 지연.

100B+ 파라미터 모델을 공용 인터넷에 흩어져 있는 여러 소비자 GPU에 샤딩해보면 마법이 아니라 고통을 얻습니다: 초당 한 자릿수 토큰만 나오고 시스템은 사실상 사용할 수 없습니다.

그래서 @c0mputeAI가 마침내 지연 병목 현상을 없앴다고 말하고, @virtuals_io Protocol과 파트너십을 맺어 토큰화된 AI 에이전트의 컴퓨팅 레이어를 제공한다면, 나는 주목하지 않을 수 없었습니다.

실제로 말만큼 좋은가요… 그리고 숨겨진 함정은 어디에 있나요?

여기에 개인적인 분석을 제시합니다.

---

➥ 혁신: "Shard" 분산 추론

c0mpute가 왜 흥미로운지 이해하려면, 탈중앙화 AI 추론이 과거에 왜 실패했는지를 이해해야 합니다.

단일 소비자 GPU(예: RTX 4090)는 24GB VRAM만 가지고 있어 8B-30B 모델을 겨우 수용할 수 있습니다. 프런티어 모델(예: 744B 파라미터)을 실행하면 보통

탈중앙화 AI 컴퓨팅은 악명 높은 빌어먹을 가혹한 영역입니다.

대부분의 “분산 프런티어 모델” 꿈이 무너지고 소멸된 이유가 있습니다: 지연.

100B+ 파라미터 모델을 공용 인터넷에 흩어져 있는 여러 소비자 GPU에 샤딩해보면 마법이 아니라 고통을 얻습니다: 초당 한 자릿수 토큰만 나오고 시스템은 사실상 사용할 수 없습니다.

그래서 @c0mputeAI가 마침내 지연 병목 현상을 없앴다고 말하고, @virtuals_io Protocol과 파트너십을 맺어 토큰화된 AI 에이전트의 컴퓨팅 레이어를 제공한다면, 나는 주목하지 않을 수 없었습니다.

실제로 말만큼 좋은가요… 그리고 숨겨진 함정은 어디에 있나요?

여기에 개인적인 분석을 제시합니다.

---

➥ 혁신: "Shard" 분산 추론

c0mpute가 왜 흥미로운지 이해하려면, 탈중앙화 AI 추론이 과거에 왜 실패했는지를 이해해야 합니다.

단일 소비자 GPU(예: RTX 4090)는 24GB VRAM만 가지고 있어 8B-30B 모델을 겨우 수용할 수 있습니다. 프런티어 모델(예: 744B 파라미터)을 실행하면 보통

탈중앙화 AI 컴퓨팅은 악명 높은 빌어먹을 가혹한 영역입니다.

대부분의 “분산 프런티어 모델” 꿈이 무너지고 소멸된 이유가 있습니다: 지연.

100B+ 파라미터 모델을 공용 인터넷에 흩어져 있는 여러 소비자 GPU에 샤딩해보면 마법이 아니라 고통을 얻습니다: 초당 한 자릿수 토큰만 나오고 시스템은 사실상 사용할 수 없습니다.

그래서 @c0mputeAI가 마침내 지연 병목 현상을 없앴다고 말하고, @virtuals_io Protocol과 파트너십을 맺어 토큰화된 AI 에이전트의 컴퓨팅 레이어를 제공한다면, 나는 주목하지 않을 수 없었습니다.

실제로 말만큼 좋은가요… 그리고 숨겨진 함정은 어디에 있나요?

여기에 개인적인 분석을 제시합니다.

---

➥ 혁신: "Shard" 분산 추론

c0mpute가 왜 흥미로운지 이해하려면, 탈중앙화 AI 추론이 과거에 왜 실패했는지를 이해해야 합니다.

단일 소비자 GPU(예: RTX 4090)는 24GB VRAM만 가지고 있어 8B-30B 모델을 겨우 수용할 수 있습니다. 프런티어 모델(예: 744B 파라미터)을 실행하면 보통