Теперь, когда мы преодолели огромный барьер — продемонстрировав, что децентрализованное обучение ИИ возможно — это знание приводит нас к следующему этапу размышлений о роли децентрализованного стека ИИ для вывода. Учитывая, что сети могут производить модели, децентрализованный вывод становится *гораздо* более интересным. Почему? Ранее децентрализованный вывод означал возможность взять d-сеть и предоставить выходные данные модели. Модели были традиционными открытыми или закрытыми моделями. И суть заключалась в снижении затрат, чтобы клиент предпочел d-вывод обычному. Но это проблематично в d-выводе, потому что d- на самом деле делает вывод более дорогим (с некоторыми спекулятивными решениями, самым захватывающим из которых является субсидия). Однако, если мы знаем, что сети могут производить и коллективно *владеть* моделями, то вывод становится точкой, в которой генерируется доход. Клиенты *должны* обращаться к сети, чтобы получить выходные данные модели, и многие схемы токенизации будут зависеть от этой возможности. Например, если вы хотите токенизировать модели deAI, вам нужно будет перенаправить поток доходов от вывода к держателям токенов. Децентрализованный вывод — это интересная область для размышлений, но она становится *критически* важной, когда мы садимся за создание токенов в пространстве deAI!