الكثير من الناس عند مناقشة الذكاء الاصطناعي يركزون دائمًا على النموذج نفسه، ويتجاهلون مشكلة أعمق بكثير.

من أين تأتي القدرة الحاسوبية، كيف يتم جدولة البيانات، وكيف يتم استخدام الموارد بشكل فعال حقًا.
إذا لم يتم حل هذه المشكلات، فإن أقوى النماذج ستظل مجرد عرض قدرات في المختبرات.
وهذا هو السبب في أنني بدأت أركز على @RiverdotInc، فهي لا تحاول إعادة اختراع نموذج، بل تحول موارد القدرة الحاسوبية نفسها إلى بنية تحتية يمكن ربطها وتدفقها.
من حيث الهيكل، فهي أقرب إلى شبكة موارد موجهة للذكاء الاصطناعي، وليست منصة تقليدية، حيث يشارك العقد، ويتم جدولة القدرة الحاسوبية، وتوزيع الموارد، كلها تتجه نحو مزيد من اللامركزية وقابلية التوسع.
وجود @River4fun في الواقع يوفر مدخلًا أقرب للمستخدمين لهذا النظام.
الكثير من الناس لا يدركون البنية التحتية الأساسية، لكن من خلال طرق أخف وزنًا وأكثر مشاركة، يصبح من الأسهل فهم قيمة هذا النظام.
هذا التصميم من البنية التحتية إلى مستوى المستخدم هو شيء أراه مقيدًا لكنه فعال جدًا.
على المدى الطويل، إذا دخل الذكاء الاصطناعي فعلاً مرحلة التطبيق الواسع، فلن تكون القدرة الحاسوبية حكرًا على قلة من الشركات الكبرى، بل ستصبح مثل عرض النطاق الترددي، يمكن جدولتها وتداولها.
ما تسعى River لحله هو جوهر هذا التحول، وهو الطبقة الأهم في العملية.
$RIVER $RiverPts @Galxe @River4fun @RiverdotInc @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi