إذا قمت بتفكيك تطور Web3 على مدى السنوات القليلة الماضية، ستكتشف هيكلاً واضحاً جداً.

العالم على السلسلة أصبح بارعاً جداً في التعامل مع القيمة.
التداول والإقراض والمشتقات والسيولة، كل شيء متعلق بالتمويل يتم تحسينه باستمرار. لكن بمجرد أن يتحول النقاش إلى الذكاء الاصطناعي، يظهر اختناق جديد فجأة.
أين البيانات؟
كيف يتم تخصيص قوة الحوسبة؟
كيف يتم استدعاء النماذج؟
العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تحل مشاكل النموذج نفسه، لكن قليل من يعيد تصميم البنية الأساسية السفلية.
الفكرة من @0G_labs مباشرة جداً في الواقع. لا تتعلق بإنشاء نموذج ذكاء اصطناعي جديد، بل ببناء مجموعة كاملة من البنية الأساسية على السلسلة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك طبقة توفر البيانات المعيارية وشبكة التخزين القابلة للتوسع، مما يسمح ببيانات التدريب والنماذج والاستدلال في الذكاء الاصطناعي بالتدفق في بيئة أكثر انفتاحاً.
في المرة الأولى التي فهمت فيها هذا الهيكل، شعرت وكأنني أراقب نظام تشغيل جديد قيد الإنشاء.
إذا كان الذكاء الاصطناعي على السلسلة سيظهر بالفعل على نطاق واسع في المستقبل، فيجب أن تكون هناك طبقة تنسيق جديدة بين البيانات والحوسبة والنماذج.
ربما لا يزال الكثير من الناس الآن ينظرون إلى الذكاء الاصطناعي فقط كتطبيق، لكن عندما تبدأ البنية الأساسية في التشكل، ستكتشف شيئاً آخر.
قد يكون الذكاء الاصطناعي ببطء يصبح القوة الدافعة الأساسية للاقتصاد على السلسلة من الجيل القادم.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate