Una perspectiva cada vez más importante es que el verdadero valor de la IA en la cadena no depende del tamaño del modelo, sino de si los datos son confiables y si los resultados son verificables.

@bluwhaleai es precisamente en esta cuestión clave donde ha dado su propia respuesta. Bluwhale se centra en combinar datos reales, inferencia de IA y verificación en la cadena, de modo que la IA no solo produzca conclusiones, sino que puedan ser rastreadas, evaluadas y motivadas.

Al integrar a los contribuyentes de datos, ejecutores de modelos y usuarios en un mismo mecanismo, la plataforma intenta establecer una red de colaboración sostenible, en lugar de un consumo unidireccional de potencia de cálculo o datos.

A largo plazo, $BLUAI no solo soporta funciones de pago o gobernanza, sino que funciona más como el núcleo de incentivos para toda la colaboración en la red.

Permite que la provisión de datos, la ejecución de modelos y la verificación de resultados formen un ciclo cerrado, dotando a la conducta de IA de restricciones económicas y transparencia en la cadena.

Este diseño no busca la popularidad a corto plazo, sino que sienta las bases para la aplicación a largo plazo de la IA en escenarios Web3.

Si en el futuro la IA en la cadena quiere realmente entrar en escenarios de alta confianza como finanzas, contenido y toma de decisiones, caminos como Bluwhale, que enfatizan datos reales y razonamiento verificable, podrían ser especialmente importantes.

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