Dolphin — це децентралізована мережа ШІ-інференсу, що поєднує штучний інтелект із DePIN і створена для побудови відкритої інфраструктури ШІ шляхом використання невикористаних ресурсів GPU у всьому світі. Зі зростанням попиту на обчислювальну потужність для великих мовних моделей (LLM) і AI Agent, дедалі очевиднішими стають високі витрати та концентрація ресурсів у традиційних централізованих хмарних платформах. Dolphin прагне знизити бар’єри для інференсу ШІ через розподілену співпрацю GPU, підвищуючи відкритість мережі та стійкість до цензури.
У сучасному середовищі Web3 AI-інфраструктури Dolphin поєднує можливості ШІ, DePIN і розподілених мереж інференсу. Його флагманський продукт, Dolphin Network, дозволяє власникам GPU надавати хеш-потужність у періоди простою для обробки запитів ШІ та отримувати винагороди в токенах. Розробники можуть використовувати інференс-можливості мережі без повної залежності від традиційних хмарних обчислювальних платформ.
Dolphin — це проєкт, зосереджений на розробці моделей ШІ та розподіленому інференсі, основна мета якого — створення відкритої децентралізованої мережі інференсу ШІ. Головний продукт, Dolphin Network, агрегує глобальні ресурси GPU для надання розподілених інференс-послуг для моделей ШІ, використовуючи криптоекономічні механізми для координації взаємодії між вузлами та користувачами.

Dolphin не є традиційним застосунком для чатів із ШІ, а виступає фундаментальною інфраструктурою штучного інтелекту. Мета проєкту — надати розробникам легший доступ до інференсу ШІ та зменшити залежність від окремих централізованих хмарних платформ. Довгострокові цілі включають відкритий деплой моделей, розподілений маркетплейс інференсу та більш автономну екосистему інфраструктури ШІ.
На рівні токена POD виступає скороченням токена на торгових платформах і є основним токеном екосистеми, який використовується насамперед для оплати інференсу, стимулювання вузлів і підтримки економічного циклу мережі.
Основна логіка Dolphin Network полягає в розподілі завдань інференсу ШІ між децентралізованими вузлами GPU. Коли розробники або застосунки надсилають запити на інференс, мережа автоматично розбиває ці завдання та призначає їх доступним вузлам, після чого перевіряє коректність результату за допомогою надійного механізму валідації.
Власники GPU можуть запускати вузли у періоди простою пристроїв, беручи участь у виконанні завдань інференсу в мережі. Після виконання завдань вузли отримують винагороди у POD, які можуть компенсувати витрати на GPU або використовуватись у межах екосистеми.
Для запобігання надсиланню некоректних результатів шкідливими вузлами Dolphin застосовує механізми випадкової вибіркової перевірки, шифрування та економічного стейкінгу для підтримки цілісності мережі. Така модель подібна до валідації у традиційних блокчейн-мережах, але акцент зміщено з транзакційних даних на результати інференсу ШІ.
POD — це основний утилітарний токен мережі Dolphin, який використовується для оплати інференсу ШІ, винагород вузлів, стейкінгу та управління.
На рівні AI-сервісу розробники сплачують POD за інференс моделей. На рівні мережі вузли GPU отримують POD за надання хеш-потужності. У деяких випадках вузли повинні стейкати токени для участі у валідації мережі, що підвищує безпеку системи.
Концепція POD подібна до більшості DePIN-проєктів — стимулювання розвитку реальної інфраструктури через токенні винагороди. Зі зростанням кількості вузлів GPU загальна інференс-потужність Dolphin збільшується, формуючи циклічний зв’язок між інфраструктурою ШІ та токен-економікою.
DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) — це мережі Web3, які використовують токенні стимули для координації реальних інфраструктурних ресурсів. Типові DePIN-проєкти включають децентралізоване сховище, бездротові мережі та GPU-мережі.
Основний ресурс Dolphin — хеш-потужність GPU, що чітко позиціонує проєкт у секторі AI DePIN. Dolphin стимулює власників GPU ділитися невикористаними ресурсами, перетворюючи розрізнане обладнання на єдину мережу інференсу ШІ.
Порівняно з традиційними хмарними платформами, DePIN акцентує відкритість і спільне використання ресурсів. Наприклад, геймери чи власники GPU можуть брати участь у мережі без необхідності будувати великі дата-центри. Такий підхід допомагає зменшити централізацію інфраструктури ШІ й підвищує глобальну утилізацію хеш-потужності.
Основні сценарії використання Dolphin — інференс ШІ та відкриті сервіси ШІ.
На рівні моделей ШІ розробники можуть розгортати відкриті великі моделі на Dolphin і виконувати розподілений інференс через мережу. Проєкт підтримує застосування чатботів і AI Agent, такі як відкриті AI-асистенти та автоматизовані інференс-застосунки.
Оскільки Dolphin акцентує відкритість і контроль, його використовують у дискусіях щодо моделей ШІ, стійких до цензури, та автономних AI-систем. Деякі моделі Dolphin дозволяють користувачам налаштовувати системні правила, поведінку моделей і контроль даних, а не покладатися на типові політики централізованих провайдерів ШІ.
Dolphin і Render — це Web3-проєкти, що будують інфраструктуру на основі розподілених ресурсів GPU і часто порівнюються між собою.
Однак Dolphin і Render мають принципово різні цілі: Render зосереджений на GPU-рендерінгу та створенні цифрового контенту, тоді як Dolphin спрямований на побудову децентралізованої мережі інференсу ШІ. Вони значно відрізняються за типом завдань, розподілом ресурсів, цільовими користувачами та структурою мережі.
| Порівнювана характеристика | Dolphin | Render |
|---|---|---|
| Основне позиціонування | Децентралізована мережа інференсу ШІ | Децентралізована мережа GPU-рендерінгу |
| Основні сценарії | Інференс ШІ, AI Agent, сервіси LLM | 3D-рендерінг, створення візуального контенту |
| Основний ресурс | Хеш-потужність інференсу ШІ | Хеш-потужність графічного рендерінгу |
| Цільові користувачі | Розробники ШІ, AI-застосунки | Дизайнери, анімаційні команди, творці |
| Сторона мережі | AI DePIN | GPU Render DePIN |
| Типові сценарії | AI API, сервіси інференсу, деплой моделей | Blender, OctaneRender, рендерінг анімації |
| Підтримка відкритих моделей | Наголос на відкритих AI-моделях | Не фокусується на відкритості AI-моделей |
Головна відмінність Dolphin від традиційних AI-платформ полягає в інфраструктурі та контролі.
Традиційні сервіси ШІ базуються на централізованих дата-центрах, де одна платформа контролює моделі, системні правила, API й доступ до даних. Розробники змушені дотримуватись обмежень платформи та приймати ризик зміни моделей або цінової політики.
Dolphin зменшує централізацію завдяки розподіленій мережі GPU. Вузли забезпечуються глобальними користувачами, що дозволяє розробникам використовувати відкритіші моделі й середовища інференсу та зберігати більший контроль над даними.
Водночас відкритий підхід створює певні виклики: стабільність вузлів, валідація результатів, затримки в мережі та координація інфраструктури. Тому децентралізовані AI-мережі перебувають на ранній стадії розвитку.
Головні переваги Dolphin — відкрита мережа GPU та децентралізовані можливості інференсу ШІ. У порівнянні з централізованими AI-платформами ця модель може підвищити ефективність використання GPU та знизити певні витрати на сервіси ШІ.
Відкриті мережі ШІ також забезпечують більшу стійкість до цензури, надаючи розробникам більше свободи у впровадженні моделей і контролі поведінки системи та стратегії роботи з даними.
З іншого боку, Dolphin стикається з практичними викликами: продуктивність вузлів GPU у мережі може різнитися, що впливає на стабільність інференсу; валідація результатів інференсу ШІ є складною; а нормативна база для відкритих моделей ШІ залишається невизначеною.
Dolphin (POD) — це децентралізований проєкт інференсу ШІ, що поєднує штучний інтелект, DePIN і розподілені GPU-мережі. Його місія — побудувати відкриту інфраструктуру ШІ та стимулювати власників GPU у всьому світі до співпраці через токени.
Оскільки обчислювальні потреби моделей ШІ продовжують зростати, концентрація ресурсів у централізованих хмарних платформах ШІ привертає все більше уваги. AI DePIN-модель Dolphin пропонує нові інфраструктурні рішення для інференсу ШІ, використовуючи стимули Web3 і відкриті мережеві структури.
Dolphin належить до обох секторів — AI і DePIN, а його основна місія полягає у наданні інференсу ШІ через розподілену мережу GPU.
Власники GPU можуть запускати вузли у періоди простою, брати участь у завданнях інференсу ШІ та отримувати винагороди у токенах.
Традиційні AI-платформи залежать від централізованих дата-центрів, тоді як Dolphin використовує розподілену мережу GPU для надання послуг інференсу ШІ, акцентуючи відкритість і спільне використання ресурсів.
Так. Деякі моделі Dolphin акцентують відкритість і контроль, дозволяючи користувачам налаштовувати системні правила та поведінку моделей.





