لقد تحدث الجميع عن الحوسبة اللامركزية في السنوات القليلة الماضية، لكن معظم الحلول لا تزال في مستوى المفهوم.

إما أن الأداء غير كافٍ، أو أن التكلفة مرتفعة جدًا، أو أنها لا تستطيع دعم أحمال العمل الحقيقية للذكاء الاصطناعي.
مسار @0G_labs أكثر جرأة، فهو لا يحاول تحسين جزء معين، بل يعيد بناء السلسلة بأكملها مباشرة. يتم فصل توفر البيانات، والتخزين، والحوسبة، ثم يتم دمجها بطريقة نمطية.
التغيير الذي يجلبه هذا التصميم هو أن النظام لم يعد مقيدًا بعنق زجاجة نقطة واحدة. يمكن توسيع الحساب أفقيًا، ويمكن قراءة البيانات بكفاءة، ويمكن زيادة التخزين بتكلفة منخفضة.
بالنسبة للذكاء الاصطناعي، هذا يعني شيئًا واقعيًا جدًا. لم يعد التدريب والاستنتاج يعتمدان على السحابة المركزية، بل يمكن إتمامهما على شبكة مفتوحة.
هذه ليست مسألة تكلفة فقط، بل أيضًا مسألة هيكل السلطة.
من يسيطر على القدرة الحاسوبية، هو من يحدد القواعد. وما يفعله @0G هو توزيع هذا التحكم على الشبكة.
من وجهة نظر المطور، تكمن أهمية هذه البنية التحتية في تحويل عملية إنتاج الذكاء الاصطناعي المعقدة والمغلقة إلى وحدات قابلة للتجميع والاستدعاء.
عندما تصبح الحوسبة موردًا عامًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يصبح جزءًا حقيقيًا من النظام البيئي المفتوح.
إذا نظرنا إلى المدى الطويل، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين لن يحدث على مستوى التطبيق، بل على مستوى البنية التحتية.
ما يسيطر عليه @0G هو بالضبط هذا الموقع.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi