Тепер, коли ми подолали величезну перешкоду – продемонструвавши, що децентралізоване навчання штучного інтелекту можливе – ці знання приводять нас до наступного етапу роздумів про роль децентралізованого стека штучного інтелекту для висновків. Враховуючи, що мережі можуть продукувати моделі, децентралізоване висновування стає набагато цікавішим. Чому? Що ж, раніше децентралізоване висновування означало можливість брати d-мережу та обслуговувати виходи моделі. Це були традиційні моделі з відкритим або закритим вихідним кодом. І назва гри полягала в зниженні витрат, щоб клієнт віддавав перевагу d-висновку перед звичайним. Але це є проблематичним у d-висновуванні, оскільки d- фактично робить висновок дорожчим (з деякими спекулятивними рішеннями, найцікавішим з яких є субсидія). Однак, якщо ми знаємо, що мережі можуть виробляти і колективно володіти моделями, то висновок стає точкою, в якій генерується дохід. Клієнти *повинні* йти в мережу, щоб отримати вихідні дані моделі, і так багато схем токенізації буде залежати від цього об'єкта. Наприклад, якщо ви хочете токенізувати моделі deAI, вам потрібно буде перенаправити потік доходів від висновків власникам токенів. Децентралізоване висновування – це крута область для роздумів, але вона стає критичною, коли ми сідаємо за створення моделей токенів у просторі deAI!