Pundi AI sta avviando una partnership strategica con REI Network per offrire un’infrastruttura dati a costo zero per l’ecosistema Web3. Questa collaborazione combina la potenza della piattaforma dati decentralizzata di Pundi AI con l’architettura blockchain ad alte prestazioni e senza gas di REI Network. Ci si aspetta che cambi il modo in cui le applicazioni AI accedono e utilizzano set di dati basati su blockchain.
Infrastruttura Dati Senza Commissioni per Applicazioni AI
La partnership si concentra sull’integrazione delle soluzioni dati di Pundi AI all’interno dell’ecosistema REI Network. Questo permette agli sviluppatori di creare programmi di intelligenza artificiale con accesso diretto a set di dati verificabili e controllati dalla comunità, senza dover sostenere costose commissioni di gas. REI Network, precedentemente conosciuta come GXChain, è una blockchain Layer-1 compatibile con EVM progettata per eliminare le commissioni di transazione tramite un modello di banda basato su staking, sostituendo così le tradizionali commissioni di gas per ogni transazione.
Pundi AI ha costruito una solida base dati attraverso la sua innovativa piattaforma e il lancio previsto del AI Data Marketplace. Attraverso un ecosistema Tag-to-Earn, la Pundi AI Platform consente agli utenti di fornire etichette e annotazioni sui dataset in cambio di token PUNDIAI. Pundi AI pone l’accento su un approccio basato su evidenze e centrato sull’uomo per fornire dataset di alta qualità agli sviluppatori AI. Di conseguenza, ciò riduce i costi e risolve problemi chiave legati all’accessibilità dei dataset.
Sinergie Tecniche e Applicazioni Pratiche
L’integrazione perfetta delle due piattaforme apre possibilità entusiasmanti per diverse applicazioni. REI Network consente quasi 3.000 transazioni al secondo con tre secondi per blocco, garantendo la velocità necessaria per applicazioni AI che dipendono da un accesso rapido ai dati. Il suo modello di staking senza gas elimina i costi imprevedibili che spesso frenano lo sviluppo AI su blockchain.
Pundi AI Data Marketplace amplierà l’uso di dataset addestrati e non addestrati a partire dal 2025. I fornitori di dati avranno la possibilità di verificare la fonte e proteggere la provenienza dei loro dataset quando li tokenizzano come NFT tramite un processo di validazione multilivello; e grazie al supporto di REI Network, gli sviluppatori potranno accedere a questi dataset senza sostenere costi aggiuntivi per scambiarli o utilizzarli per addestrare e validare i propri modelli.
Inoltre, questa partnership favorirà la proprietà e la trasparenza dei dati canalizzando la proprietà intellettuale dalla blockchain on-chain fino alla governance decentralizzata.
Contesto di Mercato e Implicazioni per il Settore
Questa partnership nasce nel contesto della continua convergenza tra AI e blockchain all’interno del panorama tecnologico. Si prevede che la domanda globale per l’AI raggiungerà i 300 miliardi di dollari nel 2026, mentre le soluzioni blockchain vengono sempre più utilizzate per risolvere problemi di scalabilità, privacy dei dati ed efficienza.
Sebbene questa partnership supporti la strategia generale di REI Network di portare le blockchain nella pratica, anche attraverso collaborazioni recenti con Titan Trading Platform e AppBase, è molto focalizzata sulle applicazioni basate su AI.
Considerando l’ambiente competitivo, Pundi AI può sfruttare l’architettura senza commissioni di REI Network combinata con i dataset curati da persone di Pundi per offrire una proposta di valore attraente e orientata agli sviluppatori.
Conclusione
Eliminando le spese di gas per lo sviluppo AI su Web3 e offrendo dati di alta qualità curati dalla comunità, questi accordi aumentano l’accessibilità allo sviluppo AI su Web3. Entrambe le aziende consentono lo sviluppo di agenti AI scalabili e autonomi superando i problemi di costo e accesso ai dati per gli sviluppatori. Questo rende le due società fornitori chiave di infrastrutture per applicazioni decentralizzate che combinano l’innovazione AI con la sicurezza e trasparenza della blockchain.
