هناك مشكلة بدأت تصبح لا مفر منها بالفعل: عندما يصبح الذكاء الاصطناعي هو الإنتاجية ذاتها، أين يعمل بالضبط؟

الإجابة اليوم بسيطة، على السحابة، وفي يد عدد قليل من الشركات، لكن هذا هو بالضبط مصدر أكبر للشكوك.
@0G_labs تحاول تقديم مسار آخر.
إنها تبني طبقة أساسية موجهة للذكاء الاصطناعي، تفصل بين التخزين، والحوسبة، وتوافر البيانات إلى مكونات مستقلة، ثم تعيد تنظيمها عبر نظام على السلسلة.
مفتاح هذا التصميم، ليس الأداء، بل السيطرة.
عندما ينتقل بيئة تشغيل الذكاء الاصطناعي من السحابة المركزية إلى شبكة موزعة، تبدأ البيانات، والنماذج، ومنطق التنفيذ في أن تكون قابلة للتحقق.
هذا يعني تغيّر أعمق، حيث لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل يبدأ في أن يصبح جزءًا من نظام على السلسلة.
من وجهة نظر المطور، يبدو الأمر أشبه بالبنية التحتية الأساسية، حيث لم تعد تعتمد على واجهة برمجة تطبيقات معينة، بل تستدعي الحوسبة، والتخزين، والنماذج عبر شبكة مفتوحة.
عندما يتم تجزيء القدرة، لم تعد الابتكارات مقيدة بمنصة، ولهذا السبب تعتبر هذه المشاريع أكثر كأنها أساس، وليس سردًا على مستوى التطبيق.
المنافسة الحقيقية، ليست أبدًا حول من لديه النموذج الأقوى، بل من يوفر بيئة تشغيل أكثر حرية.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi