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AIOZ Network
AIOZ Network Price Converter
AIOZ Network Information
AIOZ Network Supported Platforms
AIOZ | ERC20 | ETH | 0x626e8036deb333b408be468f951bdb42433cbf18 | 2021-04-01 |
AIOZ | BEP20 | BNB | 0x33d08D8C7a168333a85285a68C0042b39fC3741D | 2021-04-01 |
About AIOZ Network
Le réseau AIOZ est une blockchain de couche 1 conçue pour faciliter le stockage décentralisé de données, la livraison de contenu et le calcul en intelligence artificielle (IA). Construite sur le cadre Cosmos et compatible avec la machine virtuelle Ethereum (EVM), elle prend en charge l'interopérabilité entre chaînes. Le réseau fonctionne par le biais d'un réseau d'infrastructure physique décentralisé (DePIN), où un réseau distribué de nœuds fournit des ressources de calcul pour diverses applications.
L'infrastructure du réseau AIOZ est conçue pour soutenir :
- Stockage décentralisé : Un réseau de nœuds stocke des données sans s'appuyer sur des serveurs centralisés.
- Livraison de contenu décentralisée (dCDN) : Les nœuds facilitent la distribution de contenu, visant à améliorer l'évolutivité et la disponibilité des données.
- Calcul décentralisé en IA : Le réseau permet la formation et l'inférence de modèles IA en utilisant des ressources de calcul distribuées.
AIOZ est le jeton natif du réseau AIOZ et remplit plusieurs fonctions au sein de l'écosystème :
- Staking : Les participants mettent en jeu des AIOZ pour contribuer à la validation et à la gouvernance du réseau.
- Frais de transaction : Utilisé pour payer des services tels que la livraison de contenu, le stockage et le calcul en IA.
- Incitations pour les nœuds : Les opérateurs de nœuds gagnent des jetons AIOZ pour la fourniture de ressources de calcul.
- Participation au marché de l'IA : Les développeurs et les fournisseurs de données utilisent AIOZ pour interagir avec des services et des ensembles de données liés à l'IA.
Le réseau AIOZ intègre le calcul IA dans son cadre décentralisé. Sa plateforme W3AI prend en charge :
- Formation et inférence de modèles IA : Des ressources de calcul distribuées facilitent les charges de travail d'IA.
- Apprentissage fédéré : Les modèles d'IA peuvent être formés sur plusieurs nœuds tout en préservant la confidentialité des données.
- Marché de l'IA : Les utilisateurs peuvent contribuer des modèles d'IA et des ensembles de données tout en gagnant des incitations.