Стоит читать если: вы ищете способы снизить операционные расходы на AI-инференс, интересуетесь новыми моделями финансирования AI-инфраструктуры или работаете с Gemma-4-31B-it-pearl. Можно пропустить если: ваша работа не связана с экономикой AI-вычислений или вы не используете модели Together AI.
Инференс AI + Proof of Useful Work = снижение затрат
Together AI анонсировала эксклюзивное партнёрство с Pearl Research Labs, создателями блокчейн-протокола Pearl Network. Этот протокол использует Proof of Useful Work для того, чтобы задействовать вычислительные мощности инференса и обучения AI для защиты блокчейна и майнинга новой криптовалюты. Основная идея Pearl заключается в математическом прорыве: каждый цикл GPU, используемый для AI, может одновременно генерировать доказательство выполнения работы (в форме матричных умножений, которые происходят в прямых и обратных проходах обучения и инференса) и майнить цифровую монету ¶PRL без дополнительных затрат.
Это напрямую влияет на unit-экономику AI. Вместо того чтобы быть чистым расходом, каждый токен, генерируемый AI-моделью, теперь может параллельно производить ценность в виде крипто-эмиссий. Цель — снизить цену за токен LLM, увеличивая экономическую пропускную способность GPU.
Модель Gemma-4-31B-it-pearl с дисконтом 25%
Первым продуктом, интегрирующим Pearl Network, стал новый эндпоинт для инструктивно-тюнингованной модели gemma-4-31b-it-pearl. Этот эндпоинт предлагает скидку более 25%, компенсируемую будущей стоимостью крипто-эмиссий. Together AI ожидает дальнейшего снижения цен по мере роста спотовой цены ¶PRL, используя этот механизм для увеличения дисконта.
Сооснователь и CEO Pearl Research Labs Омри Вайнштейн отметил, что партнёрство с Together AI позволяет им внедрить первую точку инференса, чья стоимость снижается благодаря параллельной генерации монет Pearl. В будущем Together AI планирует расширить своё портфолио продуктов на базе Pearl и предложить клиентам способы прямого получения части эмиссии валюты.
Что это значит
Интеграция крипто-майнинга в процесс AI-инференса может изменить модель ценообразования для AI-сервисов. Вместо фиксированной или переменной стоимости, полностью зависящей от инфраструктуры, появляется механизм, который динамически компенсирует часть затрат, привязывая их к ценности нового цифрового актива. Это может открыть путь к более доступным и экономически устойчивым AI-вычислениям, особенно для долгосрочных или крупномасштабных рабочих нагрузок, где каждый процент экономии имеет значение.
Ссылки:
- Анонс
- Эндпоинт Gemma-4-31B-it-pearl
- Pearl Research Labs
- Блог Together AI
- Модели Together AI
- Цены Together AI
- Документация Together AI
- Get Started
- Продукты
- Разработчикам
- Ресурсы
- О нас
- Карьера
- Истории клиентов
- Поддержка
- Политика конфиденциальности
- Условия обслуживания
- Политика использования файлов cookie