棉托尼亚（Cottonia）是一种面向分布式云加速的基础设施，旨在为人工智能（AI）应用、自主代理生态系统和Web3环境提供高性能且可验证的计算能力。棉托尼亚很高兴推进面向AI原生的分布式计算基础设施，以运行可扩展、始终在线的AI代理。此步骤的主要目的，是为下一代AI系统推动计算。
AI正从训练时代迈向执行时代，在这个时代，AI代理会持续运行，而不仅仅是在训练期间运行。这种转变需要一种全新的计算基础设施 ⚡#Cottonia正在构建面向可扩展AI代理的AI原生分布式计算 请查看更多👇 pic.twitter.com/gpZwh1GCR2
—— 棉托尼亚（Cottonia）(@CottoniaAI) 2026年4月1日
现在，AI正在从训练时代转向全面的执行时代，因为进步需要精确与完美。在这个数字化世界中，AI代理对资源要求很高，并且始终在持续运行大规模工作负载。过去，集中式云架构非常适合以更高层级进行周期性训练。棉托尼亚通过其官方社交媒体X账号发布了这一消息
棉托尼亚推动向分布式AI执行网络的转变
AI执行的未来不会依赖单一云提供商；相反，它将运行在更开放、更动态、且更分布式的计算网络上。在现代AI代理时代，算力需求将转向持续推理工作负载，包括自动化工作流程、AI编程以及多代理协作。尽管在过去，计算系统完全依赖于集中式且周而复始的系统。
棉托尼亚的设计初衷就是围绕这种正在出现的转变展开，而不是提供单一的云资源池。棉托尼亚的设计宗旨，是为用户提供弹性算力，以服务AI代理和大规模推理工作负载。该最新模型在Web2时代证明了极高的成功性，但它在AI执行时代带来了明确的限制。
通过AI原生分布式计算克服云扩展成本
AI代理通过高频调用与持续推理来运作，而集中式云定价模型会导致成本随使用量线性增长。AI执行时代的主要好处之一，体现在AI编程与长上下文推理场景中：在这些场景里，大量token会被持续反复处理，从而浪费计算资源。
这种架构把计算能力从一种僵化的资源，转变为一种灵活的动态能力。一个AI代理可以不依赖单一的云端促进方，轻松在全球范围按需获取计算能力。此外，更有趣的是，AI代理是完全自我运行的，并已准备好自动执行该过程。
棉托尼亚以激励型节点推动自主AI执行
棉托尼亚的“基于贡献的奖励”模型表明了这种演进。计算提供商、缓存贡献者和验证节点会根据其参与情况获得奖励，从而形成可持续的计算经济
AI的未来不会依赖单一的云平台，而将依托全球范围分布式的计算网络。AI代理会在需要时获取计算能力，任务也将迁移到整个世界的节点上。
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