Daya, komputasi, & lokasi bersama data sangat penting untuk AI. Dan memindahkan model dan data pelatihan sekarang menjadi pajak terbesar atas inovasi. Ketika kami memulai kolaborasi dengan @jump_ tahun lalu, saya percaya @shelbyserves akan menjadi lapisan penyajian yang paling kuat dan mengganggu yang bisa dibayangkan. Saya tidak tahu betapa pentingnya memindahkan data untuk pelatihan, inferensi, penyempurnaan, memori jangka panjang, dan lainnya yang mencakup infrastruktur global. Sifatnya yang dapat diskalakan melokalkan data ke setiap perusahaan dan orang di dunia dengan biaya ~70% lebih murah daripada hiperskalar besar, dengan ketersediaan yang lebih tinggi karena desentralisasi. @shelbyserves akses awal saat ini adalah tonggak besar dalam perjalanan ini. Ada penjangkauan yang luar biasa dari begitu banyak pembangun yang telah mengalami Shelby devnet dan tahu bahwa akhirnya ada produk yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Lapisan penyajian penyimpanan berkinerja tinggi membutuhkan waktu untuk dibangun (saya telah melakukan ini beberapa kali dalam karir saya, lol). Mengirimkan produk baru secepat ini adalah hasil langsung dari bakat & sinergi Jump/Aptos. Jenis infrastruktur penayangan berperforma tinggi ini membutuhkan mesin perdagangan berkinerja tinggi dalam @Aptos (<40ms waktu blok, 99,99% waktu aktif, VM perdagangan asli). Kami terpesona oleh komunitas pembangun yang berkreasi di devnet - perusahaan besar dan startup. Testnet adalah taman bermain yang lebih besar dan lebih baik, mainnet segera hadir!