Les détenteurs de jetons de SingularityNet, Fetch.ai et Ocean ont approuvé un marché de 7,5 milliards de dollars d’intelligence artificielle (IA) qui créerait un projet d’Alliance d’Intelligence Supérieure Artificielle (ASI).
Combinaison d’ASI et Token ASI
L’ASI serait composée de SingularityNet, Fetch.ai et Ocean, et serait basée sur la plateforme de SingularityNet, qui est basée à Zug, en Suisse. La plateforme de SingularityNet explore l’utilisation de l’IA dans des domaines tels que le finance, le robotique, la biomédecine, le média, l’art et l’entertainement.
Le jeton Fetch.AI (FET) deviendrait le jeton ASI avec une fourchette de 2,6 milliards de jetons. Les jetons SingularityNet (AGIX) et Ocean (OCEAN) seraient convertis en jetons ASI à des taux d’approximation de 0,43:1. Les jetons ASI auraient une valeur combinée de 7,5 milliards de dollars après le marché.
Objectifs d’ASI et Déploiement de ses produits
L’ASI a pour mission de créer une infrastructure IA décentralisée à grande échelle, en s’assurant de pratiques éthiques et transparente. Elle examine actuellement trois lignes de produits distinctes : le déploiement d’agents IA dans des environnements commerciaux, les modèles d’apprentissage symbolique et langage (LLMs) et l’utilisation et le partage des données IA.
Dans les prochains temps, l’ASI prévoit de générer des revenus en lançant le réseau d’agents pour le déploiement. Dans le court terme, elle se concentrera sur le déploiement de nombreux produits commerciaux qui donnent vie aux applications IA.
Conclusion
Les détenteurs de jetons de SingularityNet, Fetch.ai et Ocean ont donné leur accord à une fusion de 7,5 milliards de dollars dans le domaine de l’intelligence artificielle, visant à établir une Alliance d’Intelligence Supérieure Artificielle (ASI). Cette initiative vise à mettre en place une infrastructure IA décentralisée à grande échelle, tout en respectant des pratiques éthiques et transparentes. L’ASI se concentre sur trois axes principaux : le déploiement d’agents IA dans des contextes commerciaux, les modèles d’apprentissage symbolique et de langage (LLMs), ainsi que l’utilisation et le partage des données en intelligence artificielle.
