Podflow AI by Virtuals (POD)

.@dphnAI $pod v2 计划在周一晚上或周二上午发布

可以预期在 v2 中得到改进的内容有：

- 自动更新工作者（这是最终发布，无需再关闭或进行迁移）
- 支持 Blackwell GPU 上的 NVFP4（5090 / B200 / B300 / RTX 6K PRO）
- 提高每个 GPU 的利用率
- 改进路由 / 二进制安全性
- 公共 API 将在发布后很快上线并提供积分
- 支持 8x GPU 机器

还有 @jkrdoc 提供的良好计算，展示了 v2 正式运行后我们可以期待的情况 🫡
https://t.co/4xKuij56Yo

对 $POD 的一些想法。

我已经深入研究约2周，可以肯定地说，我们有几个明确的元趋势，普通用户/零售即将广泛接受。它是：

> 去中心化 AI

我们已经跨越了 AI 爱好者回到私有推理并使用前沿模型，同时查询被加密的界线。

但这只是对该问题的临时解决方案，因为前沿模型仍受限且被审查。开源模型已解决此问题，然而大多数仍缺乏足够的能力来维护基础设施。RAM+能耗问题。

这就是我们需要 DeAI 的原因。该理念本身已在演进——众多 GPU 协同处理用户发送的提示，且不知初始请求的作者（称为“私有推理”）。

@dphnAI 正是如此。分布式 GPU 供应商网络通过接口+API 用 $POD 支付以处理请求。

使 Dolphin 与众不同的是与代币绑定的飞轮。去中心化+私有的理念…

我不知道这是否是软性宣传，但它基本上是 $POD @dphnAI

> 使用 peer-to-pool 模型而非 peer-to-peer，以保证 100% 正常运行时间，这是其他网络无法解决的（它们是租用的，GPU 会断连，因而无法实现大规模）。

> peer-to-pool 只能在坚实的验证层下运行，该层证明节点正在运行您付费的所请求的 LLM，这是团队构建的关键创新（大多数人并不知晓），并且可能是整个堆栈最重要的部分。

其核心部分称为 Live-Weight-Proofs 或 Proof-of-Weight【更多信息见截图】。

我见过不到 5 个人谈论此事，所以如果您想真正了解其壁垒，需要关注 peer-to-pool 加上验证堆栈。

> 它已被证明需求旺盛，是 @AskVenice 的主要未审查模型，并得到 a16z 的团队支持，所以这是一家真实公司，而非单纯的加密项目。

催化剂包括 V2 上线 + API 发布 + 在 @OpenRouter 上市 — 将会