Qu’est-ce que Janction (JCT)•?

Analyse détaillée

1. Objectif et proposition de valeur

Janction répond au coût élevé et à la centralisation du calcul pour l’IA en créant un marché décentralisé où les propriétaires de GPU peuvent louer leur capacité inutilisée aux développeurs. Ce modèle réduit la dépendance aux fournisseurs cloud centralisés comme AWS, permettant de diminuer les coûts jusqu’à 70 % pour les tâches d’entraînement d’IA (JANCTION Tokenomics). La plateforme cible principalement les PME et les startups qui ont besoin de ressources IA abordables et évolutives.

2. Technologie et architecture

En tant que blockchain de couche 2, Janction utilise un Cluster GPU Pool pour une planification dynamique des ressources et intègre des contrats intelligents pour automatiser des tâches comme le prétraitement des données et l’entraînement des modèles. Son architecture met l’accent sur :
- Calcul vérifiable : Des mécanismes de preuve de charge de travail valident les contributions des GPU.
- Conteneurs microservices : Simplifient le déploiement d’IA avec des environnements pré-optimisés.
- Compatibilité cross-chain : Le support EVM permet l’intégration avec Ethereum et BSC (Janction Docs).

3. Tokenomics et gouvernance

Les 50 milliards de tokens JCT sont répartis entre les parties prenantes, notamment les fournisseurs de GPU (34,29 % dans le pool écosystémique) et les développeurs. Les principales utilisations sont :
- Staking : Les fournisseurs bloquent des JCT pour obtenir des veJCT, qui donnent priorité dans les enchères et des droits de gouvernance.
- Paiements : Les utilisateurs d’IA paient en JCT ou en stablecoins, avec des réductions de frais pour l’utilisation du token.
- Gouvernance : Les détenteurs de veJCT votent sur des paramètres comme les modèles de tarification et l’allocation des subventions.

Conclusion

Janction se positionne comme une infrastructure décentralisée essentielle pour le développement de l’IA, utilisant la blockchain pour optimiser le partage des ressources GPU. Son succès dépendra de sa capacité à équilibrer l’offre et la demande de GPU tout en faisant évoluer ses systèmes de vérification. La coordination décentralisée pourra-t-elle surpasser les fournisseurs cloud centralisés dans la course à la puissance de calcul pour l’IA ?