إذا نظرنا إلى @dgrid_ai في سياق مسار تطور الذكاء الاصطناعي اللامركزي، فإن ما يقوده حقاً هو تحول قوة الحوسبة من التوريد المركزي إلى الجدولة الموزعة على الشبكة.

يظل أحد الاختناقات الأساسية للذكاء الاصطناعي الحالي هو قوة الحوسبة، لكنها لا تختفي، بل تتركز بشدة في أيدي عدد قليل من المنصات. لم يتم الاستفادة الفعالة من مجموعة كبيرة من الأجهزة الطرفية والموارد المتفرقة، مما يؤدي إلى عدم التوازن في هيكل العرض الإجمالي. فكرة dgrid_ai هي تنظيم هذه الموارد المتفرقة والمشاركة في حسابات الذكاء الاصطناعي من خلال آليات جدولة موزعة على الشبكة.
في هذا النظام، لا توفر قوة الحوسبة من قبل مركز واحد، بل يتم إنجاز المهام بشكل مشترك من قبل عدة عقد. يتم تقسيم المهام وتوزيعها، ثم تنفيذها من قبل عقد مختلفة وإرجاع النتائج. هذا الهيكل لا يعزز معدل استخدام الموارد فحسب، بل يقلل أيضاً من المخاطر الناجمة عن الاعتماد على نقطة واحدة.
الأهم من ذلك، أن هذا النموذج يقدم آليات سوق لقوة الحوسبة نفسها. يمكن لعقد مختلفة الحصول على عوائد مختلفة بناءً على الأداء والاستقرار، مما يشكل علاقة منافسة ديناميكية. على المدى الطويل، هذا سيدفع بعرض قوة الحوسبة نحو التطور بجودة أعلى.
عندما تتحول قوة الحوسبة من مورد إلى خدمة قابلة للتداول، سيتغير مسار تطور الذكاء الاصطناعي أيضاً. ما يدفعه dgrid_ai هنا هو السماح لبنية الذكاء الاصطناعي الأساسية بالانتقال من الأنظمة المغلقة إلى الشبكات المفتوحة، هذا التغيير له أهمية طويلة الأجل قوية جداً.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate