電力、計算、データの共置はAIにとって不可欠です。 そして、モデルの移動やデータのトレーニングがイノベーションに対する最大の税金となっています。 昨年@jump_とのコラボを始めたとき、@shelbyserves最も強力で破壊的なサービングレイヤーになると信じていました。トレーニング、推論、微調整、長期記憶など、グローバルなインフラにまたがるデータ転送がどれほど重要か知りませんでした。そのスケーラブルな性質により、世界中のすべての企業や個人にデータをローカル化し、大手ハイパースカラよりも約70%のコストで提供され、分散化により高い可用性を実現しています。 本日の早期アクセス@shelbyservesこの旅路における大きな節目です。シェルビー開発ネットを経験し、ついに自分たちのニーズに合った製品が見つかった多くのビルダーから大きな働きかけが寄せられています。高性能ストレージサービングレイヤーの構築には時間がかかります(私もキャリアの中で何度かやったことがあります、笑)。これほど早く新しい製品を発売できたのは、Jump/Aptosの才能とシナジーの直接的な結果です。 この種の高性能サービスインフラには、@Aptos(<40msブロック時間、99.99%の稼働率、ネイティブ取引VM)で高性能な取引エンジンが必要です。devnetで開発しているビルダーコミュニティ、大企業からスタートアップまで、私たちは本当に驚かされています。Testnetはより大きく、より良い遊び場で、メインネットもまもなく登場します!