Wenn ich mit Projekten spreche, die im Bereich KI entwickeln, verfolgen sie entweder den Ansatz, das vollständige LLM zu nutzen, indem sie ein H100 buchen und mieten, aber darauf abzielen, das LLM-Monster unter Kontrolle zu bringen. Der interessante Teil ist, dass ein LLM nicht nur in der Lage ist, Informationen beispielsweise über Automobilmechanik oder Gesundheitsversorgung zu geben, sondern auch über Goethe, die neuesten Trends auf X, Bitcoin-Bewegungen und -Geschichte und so weiter. Das bedeutet, dass du eine High-End-GPU benötigst, weil das Modell "zu intelligent" ist. Aber wenn du ein spezialisiertes Modell erstellen möchtest, zum Beispiel nur um On-Chain-Daten zu überprüfen, LP-Transaktionen in Kombination mit CT-Sentiment auf X, brauchst du nicht all das Zeug mit Goethe oder wie man eine Rakete baut, oder? Hier kann @OpenledgerHQ mit ihrer Infrastruktur helfen. Sie können helfen, ein SLM basierend auf einem allgemeinen Modell zu erstellen, auch den Prozess, wie LLMs auf GPUs funktionieren, nachzubilden, sodass sie die benötigten Ressourcen reduzieren und die Kosten senken. Ich habe immer noch nicht den gesamten technischen Hintergrund gesehen und wie die Architektur im realen Leben funktioniert, aber wenn Openledger das liefert, was sie derzeit vorbereiten, wäre es eine Kerninfrastruktur für viele KI-Startups. Das Beste? KI-Startups können sogar einen zweiten Einnahmefluss mit dem Datenbelohnungssystem von Openledger schaffen.