Dweve Mesh: Jouw AI-netwerk dat echt werkt
Zet ongebruikte Europese apparaten om in AI-infrastructuur. Verdien tokens door rekenkracht te delen, gebruik tokens voor AI-diensten. 96% minder energie, volledige privacy, Europese soevereiniteit.
We begrijpen je frustratie
Je bent het beu om te betalen voor dure AI die niet werkt wanneer je het het hardst nodig hebt. Cloud-diensten die vertragen wanneer iedereen ze gebruikt, kosten die uit de hand lopen, en geen enkele controle over je eigen data. Je wilt AI die betrouwbaar is, betaalbaar, en écht van jou.
Duur en onbetrouwbaar
Cloud-AI wordt snel duur en vertraagt precies wanneer je het nodig hebt. Je betaalt voor piekgebruik maar krijgt wisselende prestaties bij hoge vraag.
Geen controle over je data
Je gevoelige bedrijfsdata wordt naar servers van anderen gestuurd. Je hebt geen idee waar het heen gaat, wie er toegang toe heeft, of hoe lang ze het bewaren.
Vendor lock-in val
Zodra je bouwt op een cloud-AI platform, zit je vast. Overstappen naar een andere aanbieder betekent alles opnieuw opbouwen, dus kunnen ze prijzen verhogen wanneer ze maar willen.
Europese AI gebouwd op ongebruikte apparaten
Zet 10-16 uur dagelijkse inactieve computertijd om in productieve AI-infrastructuur. Verdien tokens door rekenkracht bij te dragen, gebruik tokens voor AI-diensten.
De meeste EU-datacenters zijn eigendom van Amerikaanse en Chinese bedrijven. Maar Europa heeft meer thuis- en kantoorapparaten dan welk continent dan ook. Deze machines staan 10-16 uur per dag stil en verspillen elektriciteit. Dweve Mesh transformeert deze verspilling in Europese AI-infrastructuur.
Hybride privacy: je privédata blijft lokaal, algemene AI-taken worden verdeeld over het netwerk. Installeer native voor beste prestaties, of draag bij via je browser met WebAssembly. Simpele token-credits (1 token = 1 woord) voor transparante prijzen.
Gedistribueerde efficiëntie
Benut ongebruikte rekencapaciteit in heel Europa. Transformeer verspilde elektriciteit in productieve AI-infrastructuur.
Hybride privacy
Privédata blijft lokaal, komt nooit in het netwerk. Niet-privé berekeningen worden gedistribueerd voor optimale prestaties. GDPR-compliance via technische architectuur.
Europese soevereiniteit
Concurreer met Amerikaanse en Chinese datacenter-infrastructuur via Europa's gedistribueerde apparatenvoordeel. Data verwerkt op Europese hardware onder EU-jurisdictie.
Belangrijkste technische voordelen
Efficiënte berekeningen
Low-bit operaties (1-8 bits) verminderen de rekenlast per operatie, wat efficiënte inferentie op standaard hardware mogelijk maakt.
Compacte modellen
Discrete representaties verminderen geheugenvereisten drastisch, waardoor grotere modellen op consumenten-hardware kunnen draaien.
Laag stroomverbruik
96% minder energie per operatie vergeleken met traditionele AI, waardoor deelname van inactieve apparaten duurzaam is.
Brede hardware-ondersteuning
Geoptimaliseerde implementaties voor CPU, GPU, FPGA en NPU maken deelname mogelijk op diverse hardwareconfiguraties.
3-laags netwerkontwerp
Geoptimaliseerd voor prestaties en veerkracht over edge-, reken- en coördinatielagen
Wereldwijde netwerkorkestratie & consensus
High-performance gedistribueerd rekenen
Lokale & gedistribueerde inferentie
Laagspecialisatie & rollen
Coördinatielaag-functies
Beheert wereldwijde netwerkstatus en handhaaft consensus.
- Netwerktopologie-optimalisatie en routing
- Wereldwijde load-balancing over gedistribueerde nodes
- Byzantijnse fouttolerante consensus-mechanismen
Rekenlaag-functies
Verwerkt intensieve reasoning en gefedereerd leren.
- Complex reasoning met 10 tot 20 keer versnelling
- Gedistribueerd gefedereerd leren met versleutelde updates
- 96% minder energie door low-bit operaties (1-8 bits)
Architectuurvoordelen
Edge-laag functies
Lokale inferentie op bijdrager-apparaten tijdens inactieve periodes.
- Desktop en thuis-hardware (inactief 10-16 uur per dag)
- Native installatie of WebAssembly browser-bijdrage
- Universiteiten verdienen kortingen door rekenkracht bij te dragen
Belangrijkste architectuurvoordelen
Bliksemsnelle gedistribueerde inferentie
Parallelle verwerking over gedistribueerde nodes voor hoge snelheid en schaalbaarheid
Hoe gedistribueerde inferentie werkt
Input-decompositie
Automatisch queries opsplitsen in paralleliseerbare subtaken voor efficiënte distributie over het netwerk.
Parallelle uitvoering
Subtaken distribueren met optimale routing gebaseerd op node-capaciteiten, locatie en huidige belasting.
Resultaat-aggregatie
Gedeeltelijke resultaten samenvoegen met consensus-algoritmen om coherente, uitgebreide oplossingen te produceren.
Prestatievoordelen
Discrete AI-architectuur (1-8 bits) levert efficiënte gedistribueerde prestaties op ongebruikte Europese apparaten.
Efficiënte operaties
Low-bit operaties verminderen de rekenlast, wat efficiënte gedistribueerde inferentie mogelijk maakt.
Schaalbare capaciteit
Netwerkcapaciteit schaalt dynamisch met deelnemende apparaten in heel Europa.
Duurzame verwerking
96% minder energie per operatie maakt duurzame AI mogelijk op inactieve consumenten-hardware.
Real-time verwerking
Lage latentie inferentie met gedistribueerde parallelle uitvoering over het mesh-netwerk.
Elastische schaalbaarheid
Automatisch schalen van capaciteit op basis van vraag met 96% minder energieverbruik.
Fouttolerantie
Redundante verwerking garandeert continuïteit wanneer nodes uitvallen of loskoppelen.
Privacy-first gefedereerd leren
Collaboratieve modeltraining zonder data te delen, privacy behouden terwijl collectieve intelligentie mogelijk wordt
Privacy-behoudend collaboratief leren
Dweve Mesh stelt meerdere partijen in staat om gezamenlijk AI-modellen te trainen zonder hun ruwe data te delen. Met discrete AI (1-8 bit berekening) met 10 tot 20 keer versnelling en efficiënte low-bit encoding, behoudt deze aanpak privacy terwijl de voordelen van grootschalige, diverse trainingsdata mogelijk worden.
Lokale training
Elke deelnemer traint het globale model op hun lokale data met efficiënte low-bit operaties, waarbij gradiënten worden berekend zonder ruwe informatie te delen en 96% minder energie wordt gebruikt.
Beveiligde aggregatie
Model-updates worden versleuteld en geaggregeerd met cryptografische protocollen die individuele privacy behouden.
Globale model-update
Het verbeterde globale model wordt terug gedistribueerd naar alle deelnemers, profiterend van collectieve leerinzichten terwijl compacte low-bit representaties behouden blijven.
Belangrijke voordelen
Volledige privacybescherming
Ruwe data verlaat nooit de oorsprong. Alleen versleutelde model-updates worden gedeeld, wat volledige data-soevereiniteit en GDPR-compliance garandeert.
Superieure modelprestaties
Toegang tot diverse, gedistribueerde datasets resulteert in robuustere en meer generaliseerbare AI-modellen via privacy-behoudend collaboratief leren.
Verlaagde infrastructuurkosten
Gedistribueerde training met efficiënte low-bit operaties en 96% minder energieverbruik maakt gebruik van inactieve hardware in plaats van enorme datacenter-investeringen te vereisen.
Belangrijkste toepassingsgebieden
Medisch onderzoek tussen ziekenhuizen zonder patiëntdata te delen
Fraudedetectie tussen instellingen met behoud van klantprivacy
Enterprise-grade privacy & GDPR-compliance
Ingebouwde privacybescherming en regelgevende compliance voor de meest veeleisende enterprise-omgevingen
Privacy by design architectuur
Dweve Mesh implementeert hybride privacybescherming op architectuurniveau: privédata blijft exclusief lokaal, terwijl niet-privé berekeningen gedistribueerd worden over het netwerk. Privacy is fundamenteel voor de werking van het systeem, met 10 tot 20 keer versnelling door efficiënte discrete operaties.
Zero-knowledge verwerking
Cryptografische protocollen maken berekeningen op versleutelde data mogelijk zonder ooit de onderliggende informatie bloot te geven.
Differentiële privacy
Wiskundige garanties dat individuele datapunten niet geïdentificeerd kunnen worden uit geaggregeerde resultaten.
Volledige GDPR-compliance
Dweve Mesh biedt uitgebreide tools en mechanismen om volledige compliance met GDPR en andere privacyregelgeving in alle rechtsgebieden te garanderen.
Recht op informatie
Geautomatiseerde transparantierapporten tonen precies hoe persoonsgegevens worden verwerkt, opgeslagen en gebruikt binnen het netwerk.
Recht op dataportabiliteit
Gestandaardiseerde exportmechanismen stellen gebruikers in staat hun data op te halen in machine-leesbare formaten.
Recht op verwijdering
Beveiligde verwijderingsprotocollen garanderen volledige verwijdering van persoonsgegevens van alle netwerk-nodes.
Simpele token-credits
Transparante gebruiksgebaseerde prijzen: verdien tokens door inactieve rekenkracht bij te dragen, gebruik tokens voor AI-diensten
Simpel creditsysteem
API-tokens werken als credits: 1 token is gelijk aan 1 compleet woord (geen subtokens zoals bij concurrenten). Verdien tokens door inactieve rekenkracht bij te dragen aan het publieke netwerk, gebruik tokens voor AI-API gebruik. Geen handel, geen blockchain, geen cryptocurrency. Gewoon transparante prijzen exclusief verkocht door Dweve.
Verdien tokens door rekenkracht bij te dragen
Transformeer inactieve hardware (10-16 uur per dag) in productieve capaciteit en verdien API-tokens voor het verwerken van inferentie-verzoeken.
- Draag bij via native installatie
- Draag bij via WebAssembly in browser (geen installatie)
- Universiteiten verdienen kortingen op Dweve-producten
Gebruik tokens voor AI-diensten
Gebruik verdiende of gekochte tokens voor AI-API calls met transparante prijs per woord. Voorspelbare kosten, geen verborgen kosten.
API-gebruikscredits
1 token = 1 compleet woord. Simpele, transparante prijzen voor alle AI-diensten op het Dweve-platform.
Netwerkparticipatie
Tokenhouders kunnen deelnemen aan netwerkbestuur en protocolverbeteringen.
Industrie toepassingen
Industrieën transformeren met gedecentraliseerde AI-infrastructuur
Gezondheidszorg
Privacy-behoudend medisch onderzoek en samenwerking tussen instellingen zonder gevoelige patiëntdata te delen.
- • Medisch onderzoek tussen ziekenhuizen
- • Gefedereerde modeltraining
- • Patiëntprivacybescherming
- • Gedistribueerde diagnostische systemen
Financiële diensten
Collaboratieve fraudedetectie en risico-modellering met strikte dataprivacy en regelgevende compliance.
- • Fraudedetectie tussen instellingen
- • Gedistribueerde risico-modellering
- • Regelgevende compliance
- • Klantprivacybescherming
Publieke sector
Veilige samenwerking tussen overheidsinstanties en onderzoeksinstellingen met behoud van data-soevereiniteit.
- • Data-analyse tussen agentschappen
- • Privacy-behoudend onderzoek
- • Burgerdatabescherming
- • Regelgevende compliance
Laten we echt praten
Geen salesrobots, geen automatische antwoorden – alleen mensen die AI snappen en je echt willen helpen slagen.
Klaar voor een gesprek?
Of je nu de technologie wilt verkennen, een specifieke use case wilt bespreken of wilt deelnemen aan ons selectieve onboardingprogramma, we staan voor je klaar.