@Hemi 被誤解的去中心化人工智能計算成本。
圍繞去中心化人工智能計算（dAI）的傳統敘述僅僅關注未使用的GPU容量。Hemi協議提供了一個引人注目的願景，但我的分析表明，真正的摩擦點不是硬件的可用性，而是去中心化信任和協調在現有云壟斷下的經濟可行性。
聲明1：信任悖論削弱了計算效率。Hemi的去中心化架構承諾效率，但引入了信任層的要求——驗證複雜鏈外機器學習計算的完整性和正確性。這一必要的驗證和共識機制增加了延遲和計算開銷（即“信任成本”），而超大規模雲服務商（如AWS）則通過集中控制來繞過這一點。
聲明2：經濟激勵不足以維持企業需求。當前的激勵模型主要獎勵硬件提供商的質押和正常運行時間。然而，持續的企業需求需要高服務水平協議（SLA）保證，這在無許可的、波動的硬件池中是 notoriously difficult to enforce 。
影響：Hemi的長期成功取決於吸引那些更重視去中心化審查抵抗的計算消費者，而不是集中提供者提供的99.999%正常運行時間和及時支持。
聲明3：社區採用策略忽視了機器學習工作流的差距。Hemi的採用策略必須解決現有AI/ML工具鏈（如PyTorch和TensorFlow）在集中雲生態系統中的深度集成。移動計算還不夠；去中心化平臺需要提供無縫、熟悉的開發者體驗。
影響：如果 $HEMI 無法構建一個直接映射到已建立的MLOps實踐的簡單抽象層，社區採用將限於小衆加密原生用戶，主流機器學習工程師將被邊緣化。
