近年来，越来越多的公司寻求方法来利用AI的力量，同时最大程度地减少了与这种新兴技术相关的成本和复杂性。这是一项繁琐的任务，因为训练模型所需的计算能力的成本是加倍每9个月。
一系列公司进入了AI竞赛，许多公司只是在寻找利用新工具的最佳方法来增强工作流程并提高效率以保持竞争力。但是，如果没有与AI相关的成本（尤其是计算基础架构）的坚定掌握，公司就可以轻松地吹嘘预算，而无需获得所希望的效率回报。
搜索解决方案。现在，公司正在戴上帽子，试图解决企业不断增长的问题，迫切需要创造性的解决方案。Neurochainai由于其创新的计算网络优化解决方案，是一家重塑AI基础设施景观的公司。
该解决方案不仅被视为另一种编排工具，还提供了独特的路由和优化基础，为现有的AI计算基础架构提供了无与伦比的效率和成本效益水平，尤其是那些由Web2公司利用的基础架构。
Neurochainai上述产品的核心是推理路由解决方案（IRS），这是一个超越传统云计算和编排工具的数字模块。与依赖虚拟化和预分配的GPU群集的现有解决方案不同，它以与区块链非常相似的方式工作，其中整个网络可以动态拾取并执行AI计算任务，从而实现无限可伸缩性和可靠性。
技术前景。从外面看，美国国税局以三个关键级别运行，以优化每月的AI推理成本。首先，它采用了AI模型优化框架（使用量化），该框架降低了神经网络中数字的精度而不牺牲准确性。这会导致较小，更快的模型，这些模型在维持性能水平的同时使用较小的计算能力。
其次，该软件充当负载平衡器和网络编排的组合，监视与系统现有的AI任务相关的GPU可用性，并根据最佳执行优化这些任务的分配。这样的路由方法允许多个AI模型在单个GPU上有效运行，从而大大减少了所需的处理单元的总数，并因此减少了基础架构成本。
NeuroChainai还为客户提供基础架构设置分析和咨询，以及有关优化现有基础架构组成的方法的评论和建议，以最大程度地利用IRS提供的好处。
转换Web2适用于Web2公司。这项技术的含义是深刻的，尤其是因为我们生活在AI对业务运营变得越来越重要的时代。实际上，据估计40％全球公司的公司正在积极使用AI，而另外42％的公司正在探索AI在其现有系统中的潜在应用。
在这种情况下，NeuroChainai的解决方案解决了采用AI的最重要障碍之一：与AI计算基础架构相关的陡峭成本。通过可能减少这些成本68％，该公司正在使这项技术可访问更广泛的业务（从初创企业到建立企业）。
NeuroChainai解决方案的灵活性特别吸引了Web2公司，因为IRS可以通过两种方式在现有基础架构上实施：作为一种完全管理的服务，NeuroChainai可以在其中Neurochainai处理实施，维护和监视，或者作为一项自我管理的服务，在该服务中，公司将接收端口和指示来运行计算Nodes本身。
Web2公司的另一个重要优势是该解决方案与流行的开源AI模型（如Mistral，Vicuna，Llama和Flux）的兼容性，以确保企业可以利用其现有的AI Investments，同时从IRS的优化功能中受益。
Neurochainai解决方案的影响范围远远超出了它可以帮助用户节省一些美元的事实。通过优化其本地AI基础架构，Web2公司可以加速其AI计划，将产品和服务更快地带入市场。
引起Google的注意。这种尖端的方法尚未引起人们的注意。 Neurochainai的创新最近被Google认可，从而使其接受Google AI启动计划。 Google正在利用NeuroChainai，为在Google Cloud上建立的公司提供其分布式推理网络（DIN）和推理路由解决方案。通过与Google Cloud的AI生态系统集成，Google已经认识到Neurochainai如何帮助企业优化其AI计算基础架构成本，推动各种规模的组织的可及性和负担能力。
探索AI基础设施的未来。最近几个月，Neurochainai培养了一个分散的AI作为服务（daias）方法可以改变开发和部署AI应用程序的方式。这种分层的布置包括消费级GPU分散的物理基础设施网络（DEPIN），用于社区驱动数据收集和验证的数据层以及带有AI模型市场的DAPP层。
这种方法大大减少了AI应用的开发时间（仅5-9个小时），尤其是与传统方法相比，最多可能需要120个小时的时间 - 这是惊人的25倍速度。
AI市场只会继续其头部旋转增长，预计将达到2230亿美元到2030年。像Neurochainai这样的解决方案已被包括Google在内的最大技术参与者认可，因为他们认为它将在使AI民主化中发挥的关键作用。
