В большинстве AI-проектов люди зациклены на вычислительной мощности — кластерах GPU, скорости обработки, оптимизации. Но вот что действительно тормозит развитие: качество и доступность данных. Узкое место — это не то, что запускает модели, а то, что их обучает.

Perceptron NTWK решает эту проблему с помощью двух подходов. Во-первых, собирает проверенные обучающие данные через распределенную сеть, а не полагается на централизованные наборы данных. Во-вторых, обрабатывает все это через децентрализованную инфраструктуру вместо серверов, привязанных к складам данных. Вы одновременно исправляете цепочку поставок и слой выполнения.

Построенная на базе фреймворка Mindo AI, эта система устраняет традиционные ограничения, которые заставляют большинство проектов застревать в ловушке масштабирования. Когда ваша дата-пайплайн и вычислительная инфраструктура оба децентрализованы, математика внезапно меняется. Вы не ждете, пока узкие места решатся — вы проектируете их устранение.