FLOPS是一个去中心化的 AI 算力区块链网络

FLOPS 是一个去中心化的 AI 算力区块链网络，将灵活高效的 GPU 计算资源与安全、高性能的区块链技术相结合。基于混合共识（POS和POW）机制，FLOPS允许任何人通过贡献GPU资源或通过代币质押成为网络验证节点。GPU 节点不仅维护了区块链网络的正常运行，还为大型 AI 模型训练提供了强大的计算支持，从而构建了服务于 AI 行业的生态系统。目前手机版根据得到的积分进行空投代币。

FLOPS参与机制

FLOPS token 总量:4.2亿枚

1.Airdrop(空投) 12.5%空投将分三种渠道发放:社区建设推广、测试网交互、算力挖矿

2.挖矿产出 60%FLOPS网络所有节点(POW&POS)以挖矿的方式产出(主网上线后开始)

3.基金会FLOPS将成立生态基金会，以DAO模式运行，针对促进生态发展的项目及计划等给予token奖励

4.超级节点预售针对网络的超级节点预售Token，以支撑POS&POW节点稳定性;超级节点的token将以线性释放方式按季度解锁

5.战略投资FLOPS主网上线后，将引入web3 头部资本，资金及资源加持，促进FLOPS生态进一步发展壮大;机构注资所获token 将以长周期线性释放

6.团队维持团队正常运营开发，将 以更长的时间周期线性释放。

 

FLOPS 注册方法

注册链接（复制浏览器）：https://flopsai.xyz/share/?pusername=F3614D34

注册步骤：

FLOPS融资及合作伙伴

FLOPS已融资2000万刀是ai公链项目b总量4.2亿有APP不开梯子的零撸很简单24小时启动一下看图点获取再点保存直推一人获得1个Token。

 

FLOPS 致力于通过其去中心化算力区块链加速 AI 生态系统的发展。我们的目标是为更多的小微企业提供高性价比的计算资源和易于开发的区块链基础设施，降低 AI 开发门槛，促进创新。这不仅有助于企业降本增效，还激发了更多的创新思维和应用场景。

FLOPS的解决方案

为了解决当前 AI 市场的计算能力短缺问题，FLOPS 通过其去中心化的 AI 计算能力共享网络提供了一种创新的解决方案：

 

利用空闲的计算资源：

 

全球资源整合：FLOPS 利用去中心化平台聚合全球闲置的计算资源，形成一个庞大的计算网络，降低使用成本。这种方法与 Garcia 等人（2023 年）的“去中心化计算：未来”的发现一致，该研究讨论了去中心化云计算（Nexford 大学）的成本效益。

 

弹性扩展：

 

平台可以根据需求动态调整计算资源的分配，提高资源利用率，满足各种规模的计算需求。这种适应性对于满足 AI 工作负载的动态需求 （Tech Xplore） 至关重要。

降低使用成本：

 

成本效益：与传统的集中式云计算服务相比，FLOPS 的去中心化云计算平台整合了更多的闲置资源，提供了更具成本效益的服务。该模型得到了 Lee 等人（2022 年）的“去中心化云计算经济学”的支持，强调了去中心化方法的经济利益 （Tech Xplore）。

 

按量付费：用户可以根据自己的实际需求购买计算资源，避免不必要的浪费，进一步降低使用成本。这种灵活的定价模式鼓励更广泛的参与和使用（Nexford University）。

 

促进公平竞争：

 

打破垄断：FLOPS 的去中心化云计算平台将计算资源的控制权从少数巨头转移到更广泛的用户群，促进公平的市场竞争。这种资源的民主化与 Johnson 等人（2024 年）在“区块链和人工智能：集成应用”中讨论的原则一致，该原则强调了区块链分散控制和增强创新的潜力（Nexford 大学）。

鼓励创新：通过提供更便捷、更经济的计算资源支持，FLOPS 可以激发更大的创新，推动 AI 技术的进步。这种创新友好的环境对于下一波人工智能发展 （Tech Xplore） 至关重要。

 

FLOPS 旨在通过构建去中心化的 AI 算力共享网络，为广泛的用户提供高效、经济、安全的计算资源支持，推动 AI 与 Web3 的深度融合，开辟新的商业模式和应用场景。这不仅是解决当前算力成本、垄断等问题的最佳方案，也是推动技术创新和公平发展的重要手段。

 

生态系统价值

1. AI 产品开发人员

 

a. 降低开发成本

 

计算租赁：AI 产品开发人员可以根据需要租用计算能力，从而避免购买昂贵硬件的高初始成本。

 

成本效益：去中心化网络的竞争机制保证了合理的计算价格，让开发者能够以更低的成本获得高性能的计算资源。

 

b. 灵活的计算资源

 

按需分配：开发者可以根据项目需求动态调整算力规模，灵活满足不同开发阶段的需求。

 

高可用性：网络中大量的节点提供高可用性，确保开发任务不会因单点故障而中断。

 

c. 开放的开发环境

 

透明度：区块链技术的透明度确保开发人员可以清楚地了解计算资源的使用情况和成本。

跨平台支持：支持各种开发工具和平台，使开发人员能够在熟悉的环境中开发和训练 AI 模型。

 

2. 大型模型训练

 

a. 海量计算能力支持

 

大规模并行计算：去中心化网络能够聚合大量 GPU 资源，满足大型模型训练的巨大计算能力要求。

 

快速迭代：强大的计算能力可加速模型训练和迭代，使新模型的开发和优化更加高效。

 

b. 分散式数据处理

 

分布式数据存储：利用去中心化存储技术确保训练数据的安全性和隐私性，同时实现高效的数据分发和访问。

 

隐私保护：通过隐私保护计算技术（如 ZK 或 FHE），保护训练期间的数据隐私，防止敏感数据泄露。

c. 社区协作和共享

 

模型共享：开发人员和研究人员可以在平台上共享经过训练的模型，从而促进社区协作和知识共享。

 

计算众筹：大型模型训练项目可以在平台上发起计算众筹，获得社区支持并降低训练成本。

 

3. 一般用户

 

a.一个使 AI 技术大众化

 

大众化 AI：通过提供经济实惠且可访问的计算资源，降低使用 AI 技术的障碍，使更多个人和小型企业能够利用 AI。

 

教育培训：平台可提供 AI 学习资源和工具，帮助普通用户学习和掌握 AI 技术，促进 AI 知识的传播。

 

b. 个人计算资源共享

 

共享经济：普通用户可以贡献闲置的 GPU 资源成为网络节点，获得代币奖励，形成共享经济。

 

环境和经济效益：通过充分利用闲置资源，减少浪费，让用户在获得经济回报的同时为环境保护做出贡献。

 

c. 安全和隐私

 

数据主权：用户可以完全控制他们在去中心化网络中的数据，确保数据安全和隐私。

 

可信计算：区块链技术的不变性和透明性确保了计算任务和结果的可信度，增强了用户对平台的信任。

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