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AIOZ Network
AIOZ Network Preisumrechner
AIOZ Network Informationen
AIOZ Network Unterstützte Plattformen
| AIOZ | ERC20 | ETH | 0x626e8036deb333b408be468f951bdb42433cbf18 | 2021-04-01 |
| AIOZ | BEP20 | BNB | 0x33d08D8C7a168333a85285a68C0042b39fC3741D | 2021-04-01 |
Über uns AIOZ Network
Das AIOZ Network ist eine Layer-1-Blockchain, die entwickelt wurde, um dezentralisierte Datenspeicherung, Inhaltsbereitstellung und künstliche Intelligenz (KI) Computing zu ermöglichen. Es basiert auf dem Cosmos-Framework und ist mit der Ethereum Virtual Machine (EVM) kompatibel, was die Interoperabilität zwischen verschiedenen Blockchains unterstützt. Das Netzwerk funktioniert über ein Decentralised Physical Infrastructure Network (DePIN), bei dem ein verteiltes Netzwerk von Knoten Rechenressourcen für verschiedene Anwendungen bereitstellt.
Die Infrastruktur des AIOZ Networks ist darauf ausgelegt, folgende Aspekte zu unterstützen:
- Dezentralisierte Speicherung: Ein Netzwerk von Knoten speichert Daten, ohne auf zentralisierte Server angewiesen zu sein.
- Dezentralisierte Inhaltsbereitstellung (dCDN): Knoten erleichtern die Inhaltsverteilung mit dem Ziel, Skalierbarkeit und Datenverfügbarkeit zu verbessern.
- Dezentralisierte KI-Computing: Das Netzwerk ermöglicht das Training und die Inferenz von KI-Modellen mithilfe verteilter Rechenressourcen.
AIOZ ist der native Token des AIOZ Networks und erfüllt innerhalb des Ökosystems mehrere Zwecke:
- Staking: Teilnehmer setzen AIOZ ein, um zur Validierung und Governance des Netzwerks beizutragen.
- Transaktionsgebühren: Wird verwendet, um für Dienstleistungen wie Inhaltsbereitstellung, Speicherung und KI-Berechnung zu bezahlen.
- Node-Incentives: Knotenbetreiber verdienen AIOZ-Token, indem sie Rechenressourcen bereitstellen.
- Teilnahme am KI-Marktplatz: Entwickler und Datenanbieter nutzen AIOZ, um mit KI-bezogenen Dienstleistungen und Datensätzen zu interagieren.
Das AIOZ Network integriert KI-Computing in sein dezentrales Framework. Die W3AI-Plattform unterstützt:
- Training und Inferenz von KI-Modellen: Verteilt Rechenressourcen erleichtern KI-Arbeitslasten.
- Föderiertes Lernen: KI-Modelle können über mehrere Knoten hinweg trainiert werden, während die Datensicherheit gewahrt bleibt.
- KI-Marktplatz: Benutzer können KI-Modelle und Datensätze beitragen und dabei Anreize verdienen.