
AIOZ Network
AIOZ Network Prijsconverter
AIOZ Network Informatie
AIOZ Network Markten
AIOZ Network Ondersteunde Platforms
AIOZ | ERC20 | ETH | 0x626e8036deb333b408be468f951bdb42433cbf18 | 2021-04-01 |
AIOZ | BEP20 | BNB | 0x33d08D8C7a168333a85285a68C0042b39fC3741D | 2021-04-01 |
Over ons AIOZ Network
AIOZ Network is een Layer-1 blockchain die is ontworpen om gedecentraliseerde opslag van gegevens, contentlevering en kunstmatige intelligentie (AI) computing te faciliteren. Gebouwd op het Cosmos-framework en compatibel met de Ethereum Virtual Machine (EVM), ondersteunt het cross-chain interoperabiliteit. Het netwerk opereert via een Gedecentraliseerd Fysiek Infrastructuur Netwerk (DePIN), waar een gedistribueerd netwerk van knooppunten computerbronnen biedt voor verschillende toepassingen.
De infrastructuur van AIOZ Network is ontworpen om te ondersteunen:
- Gedecentraliseerde Opslag: Een netwerk van knooppunten slaat gegevens op zonder afhankelijk te zijn van gecentraliseerde servers.
- Gedecentraliseerde Contentlevering (dCDN): Knooppunten vergemakkelijken de distributie van content, met als doel de schaalbaarheid en gegevensbeschikbaarheid te verbeteren.
- Gedecentraliseerde AI Computing: Het netwerk maakt AI-modeltraining en inferentie mogelijk met behulp van gedistribueerde computerbronnen.
AIOZ is de native token van het AIOZ Network en heeft verschillende doeleinden binnen het ecosysteem:
- Staking: Deelnemers staken AIOZ om bij te dragen aan netwerkvalidatie en governance.
- Transactiekosten: Gebruikt om te betalen voor diensten zoals contentlevering, opslag en AI-berekeningen.
- Knooppuntbeloningen: Knooppuntoperators verdienen AIOZ-tokens voor het leveren van computerbronnen.
- Deelname aan AI Marketplace: Ontwikkelaars en gegevensleveranciers gebruiken AIOZ om te interageren met AI-gerelateerde diensten en datasets.
AIOZ Network integreert AI-computing binnen zijn gedecentraliseerde raamwerk. Het W3AI-platform ondersteunt:
- AI-modeltraining en -inferentie: Gedistribueerde computerbronnen vergemakkelijken AI-werkbelastingen.
- Federated Learning: AI-modellen kunnen over meerdere knooppunten worden getraind terwijl de privacy van gegevens behouden blijft.
- AI Marketplace: Gebruikers kunnen AI-modellen en datasets bijdragen terwijl ze beloningen verdienen.