Orang mendengar "terdesentralisasi" dan berpikir "pribadi."
Saya mendengar "daya tawar."
Anda memilih siapa yang mengakses data Anda, dengan syarat apa, dan dengan harga berapa.
Kedekatan menang karena kedekatan menangkap nilai.
Ketika izin dipatok, privasi mengikuti.

Pembuat kebijakan tidak akan mengungkapkan bagian yang tenang secara langsung:
Dalam dunia dengan jutaan model, komite tidak dapat diskalakan. Pengawasan harus bersifat kriptografis dan dapat dibuktikan.
Kirim output yang dapat diverifikasi atau jangan kirim.
Jika itu tidak dapat dibuktikan, itu tidak seharusnya mengatur.
Blockchain telah menyelesaikan ini bertahun-tahun yang lalu.

Triliunan model akan membuat akses hampir gratis.
Tapi akses =/= kesempatan.
Jika data Anda tidak dapat bergerak, model Anda tidak dapat belajar.
Jika pasar komputasi ditutup, Anda menyewa skala daripada memilikinya.
Jika literasi orkestrasi tetap elit, maka tangga akan tetap ditarik ke atas.
Kesempatan muncul ketika komputasi menjadi pasar, data dapat dipindahkan, dan bukti pembayaran dapat diverifikasi secara default.
Jika tidak, akses adalah teater dan kekuasaan tetap terpusat.

AI hari ini melayani permintaan.
AI masa depan akan bersaing untuk mereka.
Agen bersaing untuk menjawab pertanyaan Anda.
> Agen membuktikan layak untuk mendapatkan pekerjaan.
> Riwayat tugas memberikan bobot pada tawaran.
> Keterlambatan menambah biaya. Lokasi menguranginya.
Pasar menjadi router untuk intelijen.

AI adalah tentang penalaran.
DeAI adalah tentang berreasoning bersama.
Sebuah model tunggal bisa pintar.
Tetapi sebuah jaringan bisa dapat dipercaya.
Konsensus bukanlah "intelijen yang lebih lambat" - itu adalah kognisi sosial dengan kecepatan mesin.
Kecerdasan adalah lapisan konsensus baru.

AI terpusat mengkonsolidasikan kesalahan.
Satu bug, jutaan pengguna terpengaruh.
DeAI meng lokalisa risiko.
Setiap node memiliki biaya kegagalannya sendiri.
Kesalahan tetap kecil, tidak sistemik.
Letakkan pemikiran Anda pada jaring, bukan monolit.

Dalam AI terpusat, model "terasa seperti satu hal": artefak statis yang terletak di belakang API.
Anda menanyakannya pertanyaan, ia mengeluarkan jawaban.
Tetapi semua kompleksitas tersembunyi dalam kotak hitam yang tersegel.
Dalam DeAI, apa yang terlihat seperti "satu model" sebenarnya adalah jaringan dinamis - ratusan atau ribuan node independen yang melakukan mikro-tugas secara paralel:
- satu node menghasilkan
- lainnya memverifikasi
- filter lainnya
- output rute lainnya
DeAI terdiri dari bagian-bagian terbuka, jejak yang dapat diaudit, peningkatan modular - bukan sebuah monolit tunggal.
A

Dalam AI terpusat, pengguna beradaptasi dengan model.
Dalam DeAI, model beradaptasi dengan pengguna.
Model lokal Anda membentuk salinan pribadi sendiri - mempelajari pola Anda di perangkat, kemudian membuang data mentah.
Ia belajar cara berpikir Anda, bukan sejarah Anda.
Kecerdasan menjadi milikmu lagi.

Tidak ada yang namanya "AI slop."
Cuma acak-acakan.
AI tidak menciptakan tulisan buruk, tetapi itu pasti mengungkapnya.
"AI slop" adalah bingkai malas yang menyembunyikan kebenaran sederhana: Anda mendapatkan hasil sesuai dengan apa yang Anda masukkan.
- Prompt: "Tulis artikel pro-DeAI." → slop.
- Dialog: "Argumen menentangnya → bantahan → perjalanan pahlawan → tulis ulang." - kerajinan.
Ini bukan alatnya.
Ini adalah logika pemicu.
Bertarunglah dengan model. Paksa ia untuk berpikir, untuk mendapatkan setiap kata yang ia keluarkan. Haluskan, potong, dan reframing di tengah jalan.
Gunakan loop S

AI adalah ekonomi kecerdasan.
DeAI adalah pasar tenaga kerja yang mempower-nya - di mana setiap node adalah pekerja, dan setiap tugas adalah tawaran untuk perhatian dan komputasi.
Harga bergerak berdasarkan latensi, kualitas, dan permintaan.
Dalam DeAI, "satu model" menjadi sekelompok pekerja yang terus-menerus disusun kembali.

Rahasia untuk merekrut dengan baik itu sederhana:
Sebuah proyek kecil yang nyata mengalahkan wawancara yang sempurna.
Saya ingat ingin merekrut seorang kandidat yang memberikan wawancara yang luar biasa. Saya yakin mereka adalah yang tepat.
Jadi saya memberikan mereka proyek uji sederhana, dan mereka menghancurkannya.
Banyak orang merasa tidak nyaman dengan proyek uji, dan beberapa kandidat menganggapnya sebagai "pekerjaan gratis."
Saya belajar bahwa setiap penolakan terhadap kesempatan ini adalah sinyal bahaya.
Pemain berkinerja tinggi ingin mendapatkan kesempatan, dan bangkit di setiap kesem

Sebagian besar platform meningkatkan skala dengan memusatkan kepercayaan.
DeAI skala dengan menguraikannya.
Setiap node hanya perlu membuktikan irisannya - data, inferensi, pengiriman.
Keandalan berasal dari konsensus di antara ribuan konfirmasi kecil, bukan dari satu Gatekeeper.
Tidak ada server tunggal yang memiliki kebenaran.

AI saat ini berat pada inferensi, ringan pada memori.
Di luar jendela konteks, itu tanpa status.
DeAI membalikkan ini: AI lokal Anda menjaga konteks di seluruh sesi.
Setelah cloud hanya menangani konsensus, riwayat interaksi Anda terakumulasi menjadi model yang belajar bersama Anda.

Saya menghargai ketidaksepakatan antara model.
AI terpusat menyembunyikannya.
DeAI muncul.
Ketika agen bertentangan, mereka mengungkapkan di mana konteksnya tipis.
Di situlah pembelajaran terjadi.
Perlakukan konflik seperti data pelatihan.
Rancang sistem yang belajar dari konflik - bukan menyembunyikannya.

Sebagian besar AI dirancang untuk pengguna tunggal.
DeAI dibangun untuk pengguna yang bertentangan.
Ketika dua agen tidak setuju mengenai harga atau kebijakan, sistem tidak bisa bersembunyi di balik "satu kebenaran".
Itu harus menjadi mediator.
Atau sistemnya rusak.
Konsensus menjadi fitur runtime, bukan pemikiran setelah pemerintahan.

@S4mmyEth pasar akhirnya menyadari bahwa ai bukan hanya sebuah sektor, tetapi sebuah ekonomi yang terbentuk secara real time. komputasi, koordinasi, modal - masing-masing mendapatkan layer protokolnya sendiri.

Chatbots adalah produk.
Model pasar adalah ekonomi.
Dalam sebuah ekonomi, Anda tidak bertanya, “Model mana yang terbaik untuk segalanya?”
Anda bertanya, "Model mana yang memenuhi kebutuhan spesifik saya?"
Ekonomi-ekonomi ini hanya muncul ketika pelatihan terbuka bertemu dengan komputasi yang dipatok harganya, bukan yang diration.

Model sekarang berbicara dengan manusia.
Selanjutnya, mereka akan berbicara satu sama lain - pada skala jutaan agen.
Ketika agen dapat menyewa, mengescrow, dan memverifikasi output di on-chain, kita mendapatkan kecerdasan yang bertambah.
DeAI adalah lapisan jabat tangan untuk dunia itu.
Protokol menggantikan API sebagai jalinan kepercayaan.

Privasi seharusnya menjadi arsitektur, bukan slogan.
AI hibrida Apple adalah langkah maju, tetapi bukan puncaknya - ringan di perangkat, berat di cloud pribadi yang terjamin.
DeAI menyelesaikan busur dengan komputasi yang dapat diverifikasi sementara data tetap berdaulat.
Privasi berhenti menjadi merek.
Itu menjadi matematika.

AI mengotomatisasi tugas.
DeAI mengotomatiskan kepercayaan.
> Setiap klaim disertai dengan bukti (zkML, akreditasi on-chain )
> Setiap tindakan datang dengan taruhan (agen staking)
> Pemotongan menegakkan kinerja (penalti kriptoekonomi lapisan aplikasi)
Birokrasi oleh matematika, bukan manajer.