قبل فترة، خلال تصفح أوامر العقود، فجأة تأملت في سؤال: إذا استطاع الذكاء الاصطناعي على السلسلة أن يقوم بالحسابات مباشرة على السلسلة، مع توفير الذهاب والإياب بين السلسلة والطبقات الوسيطة، فهل يكون هذا التصميم هو "الذي ينبغي أن يكون عليه الآلة"؟

هذا التفكير لفت انتباهي إلى منطق تصميم OpenGradient — يبدو غير ملحوظ، لكنه في الواقع قوي جدًا.

ما هو جوهر فكرته؟ أن مرحلة المعالجة المسبقة للبيانات يمكن إتمامها مباشرة على مستوى العقود الذكية. بمعنى آخر، لا حاجة لنقل البيانات إلى خارج السلسلة لمعالجتها ثم إعادتها، بل يمكن أن تكون منطق المعالجة المسبقة جزءًا من العقد نفسه.

ماذا يعني ذلك؟ أن مسار تدفق البيانات سيكون أقصر، والطبقات الوسيطة أقل، وسهولة ضمان اتساق الحالة على السلسلة. من ناحية الكفاءة، هذا يمثل نمط ذكاء اصطناعي على السلسلة أكثر نقاءً — البيانات، الحسابات، والنتائج كلها في حلقة مغلقة على السلسلة، بدون تنقلات غير ضرورية.

المثير للاهتمام هو أن الكثيرين عند مناقشة الذكاء الاصطناعي على السلسلة يغفلون عن هذا المنطق في التصميم، وبدلاً من ذلك يركزون على النموذج نفسه. لكن في الواقع، تصميم الهيكل هو المفتاح الذي يحدد ما إذا كانت هذه المنظومة ستعمل بكفاءة حقيقية أم لا.