المؤلف: تشين جينغتشون
في المقالة السابقة، ناقشنا كيف أصبحت الذكاء الاصطناعي غير المركزي عنصرًا رئيسيًا في تحقيق قيمة الويب3 على الإنترنت، وأشرنا إلى أن AO + Arweave، بفضل مزاياه التقنية مثل التخزين الدائم والحوسبة فوق الموازية والقابلية للتحقق، قدمت البنية التحتية المثالية لهذا النظام البيئي. سيتم التركيز في هذه المقالة على التفاصيل التقنية لـ AO + Arweave بشكل أعمق، من خلال مقارنة تحليلية مع منصات الذكاء الاصطناعي غير المركزية الرئيسية، حيث سيتم الكشف عن مزاياها الفريدة في دعم تطوير الذكاء الاصطناعي، ومناقشة علاقتها التكميلية مع مشاريع الذكاء الاصطناعي الرأسية غير المركزية.
في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي والطلب المتزايد على تدريب النماذج الضخمة، أصبحت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي موضوعًا ساخنًا في الصناعة. على الرغم من تحسين قدرة الحوسبة في المنصات المركزية التقليدية باستمرار، إلا أن احتكار البيانات وتكاليف التخزين المرتفعة أصبحت تظهر بشكل متزايد كعامل قيود. على الجانب الآخر، تستطيع المنصات اللامركزية ليس فقط خفض تكاليف التخزين، ولكن أيضًا ضمان عدم قابلية التلاعب بالبيانات والحوسبة من خلال آليات التحقق اللامركزية، مما يساهم في دور مهم في عمليات تدريب النماذج الذكية والاستدلال والتحقق وغيرها من العمليات الحاسمة للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تعاني Web3 حاليًا من تشتت البيانات، وكفاءة منخفضة في تنظيم DAO، وضعف توافق العديد من المنصات، لذا يجب دمج الذكاء الاصطناعي اللامركزي معها من أجل التطور المستقبلي!
سيبدأ هذا المقال من أربعة جوانب: الحد الأقصى للذاكرة، تخزين البيانات، قدرة الحساب الموازي والقابلية للتحقق، لمقارنة وتحليل ميزات وعيوب كل منصة رئيسية، ومناقشة بالتفصيل لماذا يظهر نظام AO+Arweave تفوقًا واضحًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
أولاً، تحليل مقارنة العديد من المنصات: لماذا AO+Arweave متميزان
1.1 متطلبات الذاكرة والقوة الحسابية
مع توسيع حجم نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت الذاكرة والقوة الحسابية مؤشرات رئيسية لقدرة المنصة. على سبيل المثال، يتطلب تشغيل نموذج صغير نسبيًا مثل Llama-3-8 B على الأقل 12 غيغابايت من الذاكرة؛ بينما يتطلب نموذج مثل GPT-4 الذي يتجاوز معلمة حجمه تريليون متطلبات مذهلة من الذاكرة والموارد الحسابية. خلال عملية التدريب، يجب الاستفادة الكاملة من قدرة الحساب الموازي من خلال العمليات الكثيرة لحساب المصفوفات والانتشار العكسي ومزامنة المعلمات.
- AO+Arweave: يمكن لـ AO من خلال وحدة الحساب المتوازية (CU) ونموذج الممثل (Actor) تقسيم المهام إلى عدة مهام فرعية تُنفذ في نفس الوقت، مما يتيح جدولة موازية دقيقة. يجعل هذا النوع من التركيب ممكنًا لاستغلال فوائد المعالج الرسومي (GPU) وما شابهه من الأجهزة بشكل كامل خلال عملية التدريب، ويعزز أيضًا كفاءة جدولة المهام ومزامنة المعلمات وتحديث التدرجات في اللحظات الحاسمة.
- ICP: على الرغم من دعم الشبكة الفرعية ICP للحوسبة المتوازية إلى حد ما، إلا أنه عند التنفيذ في حاوية موحدة، لا يمكن تحقيق توازي على نطاق دقيق، مما يجعله صعبا تلبية احتياجات جدولة مهام الدقة في تدريب النماذج على نطاق واسع، مما يؤدي إلى كفاءة عامة غير كافية.
Ethereum و Base Chain: يستخدم كلاهما نموذج تنفيذ أحادي الخيط ويتم تصميمه للتطبيقات اللامركزية والعقود الذكية ، ولا يتمتعان بقوة الحوسبة المتوازية العالية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة وتشغيلها والتحقق من صحتها.
طلب القوة الحسابية والمنافسة في السوق
مع انفجار مشاريع مثل Deepseek، يستمر عتبة تدريب النماذج الكبيرة في الانخفاض، مما قد يؤدي إلى انضمام المزيد والمزيد من الشركات الصغيرة والمتوسطة إلى المنافسة، مما يؤدي إلى نقص متزايد في موارد القوة الحسابية في السوق. في مثل هذه الحالة، ستصبح البنية التحتية للقوة الحسابية غير المركزية مثل AO التي تتمتع بقدرات الحساب الموزع الموازي أكثر شعبية. كبنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير المركزي، سيكون AO + Arweave مفتاحاً أساسياً لهبوط قيمة الويب3 على الإنترنت.
1.2 تخزين البيانات والاقتصادية
تخزين البيانات هو مؤشر آخر حيوي. في منصات البلوكشين التقليدية مثل إيثريوم، تكلفة تخزين البيانات على السلسلة تكون مرتفعة للغاية، وعادة ما يمكن استخدامها فقط لتخزين البيانات الرئيسية، بينما يتم نقل تخزين البيانات بكميات كبيرة إلى حلول خارج السلسلة مثل IPFS أو Filecoin.
- منصة إيثيريوم: تعتمد على التخزين الخارجي (مثل IPFS، Filecoin) لحفظ معظم البيانات، على الرغم من أنها تضمن عدم قابلية التلاعب بالبيانات، إلا أن تكلفة الكتابة على السلسلة المتصلة المرتفعة تجعل من الصعب تحقيق تخزين كميات كبيرة من البيانات مباشرة على السلسلة.
- **AO+Arweave：**استخدام قدرة التخزين الدائمة والمنخفضة التكلفة لـ Arweave لتحقيق تخزين البيانات على المدى الطويل والتلاعب بها. بالنسبة لبيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومعلمات النموذج وسجلات التدريب وما إلى ذلك من البيانات بمقياس كبير، يمكن لـ Arweave أن لا تضمن فقط أمان البيانات، ولكن أيضاً تقدم دعماً قوياً لإدارة دورة حياة النموذج لاحقاً. في الوقت نفسه، يمكن لـ AO استدعاء البيانات المخزنة في Arweave مباشرة، وبناء دورة اقتصادية كاملة لأصول البيانات، مما يعزز تطبيق وتبني تقنية الذكاء الاصطناعي في Web3.
- منصات أخرى (سولانا، ICP): على الرغم من أن سولانا قد قامت بتحسين تخزين الحالة من خلال نموذج الحسابات، إلا أن تخزين البيانات بمقياس كبير لا يزال يعتمد على حلول السلسلة الفرعية. بينما تعتمد ICP على تخزين الحاويات المضمنة، مع دعم للتوسيع الديناميكي، إلا أن تخزين البيانات على المدى الطويل يتطلب دفع دوري للدورات، مما يجعل الاقتصاد العام أكثر تعقيدًا.
1.3 أهمية قدرة الحساب الموازي
أثناء تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بمقياس كبير، يعد المعالجة المتوازية للمهام المكثفة حسابيًا أمرًا حاسمًا لزيادة الكفاءة. يمكن تقسيم العمليات الكثيفة للمصفوفات إلى عدة مهام متوازية، مما يؤدي إلى تقليل كبير في تكلفة الوقت، وفي نفس الوقت يضمن استفادة كاملة من موارد الأجهزة مثل وحدة معالجة الرسوميات.
- AO: يقوم AO بتحقيق حوسبة موازية دقيقة من خلال آلية تنسيق مهام الحساب المستقلة والرسائل، حيث يدعم نموذج الـ Actor تقسيم المهام الفردية إلى ملايين من العمليات الفرعية والتواصل الفعال بين عدة عقد. هذا النوع من التصميم ملائم بشكل خاص لتدريب النماذج الكبيرة وسيناريوهات الحوسبة الموزعة، حيث يمكن أن يصل في نظرية إلى معدلات عالية لمعالجة الصفقات في الثانية الواحدة (TPS)، على الرغم من أنه في الواقع يتم تحديده بواسطة الإدخال/الإخراج وغيرها من القيود، إلا أنه يفوق بكثير منصة النواة الواحدة التقليدية.
- إيثيريوم وشبكة Base: نظرًا لاعتماد وضع تنفيذ EVM الأحادي الخط، تبدو هاتان الشبكتان ضعيفتين في مواجهة الاحتياجات المعقدة للحوسبة المتوازية، وغير قادرتين على تلبية متطلبات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة.
- **سولانا و ICP: ** على الرغم من أن وقت تشغيل Sealevel لـ Solana يدعم التوازي متعدد الخيوط ، إلا أن حبيبات التوازي خشنة ، بينما ICP لا تزال تعتمد على خط واحد داخل وعاء واحد ، مما يجعل وجود عقبة واضحة عند معالجة المهام المتوازية الشديدة.
1.4 القابلية للتحقق وموثوقية النظام
إحدى الفوائد الكبيرة لمنصة اللامركزية هي قدرتها على رفع مصداقية البيانات ونتائج الحساب بشكل كبير من خلال الاتفاق الشامل وآلية التخزين غير القابلة للتلاعب.
- إيثيريوم: من خلال التحقق من التوافق العالمي والبرهان الصفري (ZKP) البيئي، يتم ضمان تنفيذ العقود الذكية وتخزين البيانات بشكل شفاف وقابل للتحقق بشكل كبير، ولكن تكلفة التحقق المقابلة مرتفعة.
- AO+Arweave: استنادًا إلى تخزين AO لعملية الحساب بالكامل على Arweave واستخدام “جهاز الكمبيوتر الظاهري التحديدي” لضمان إعادة إنتاج النتائج، تم بناء سلسلة تدقيق كاملة. هذا الهيكل ليس فقط يعزز قابلية التحقق من نتائج الحساب، ولكنه يعزز أيضًا ثقة النظام بأكملها، ويوفر ضمانًا قويًا لتدريب واستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي.
الثاني، AO+Arweave وعلاقتها التكميلية مع مشروع الذكاء الاصطناعي اللامركزي الرأسي
في مجال الذكاء الاصطناعي غير المركزي، تستكشف المشاريع الرأسية مثل Bittensor وFetch.ai وEliza وGameFi وغيرها من سيناريوهات التطبيق الخاصة بها بنشاط. كمنصة للبنية التحتية، AO+Arweave توفر قدرات فائقة في القوى الحسابية الموزعة وتخزين البيانات الدائم وقدرة التدقيق الكاملة للسلسلة، يمكن أن توفر الدعم الأساسي اللازم لهذه المشاريع الرأسية.
2.1 مثال على التكامل التقني
يحتاج مشاركو Bittensor إلى تقديم الطاقة الحسابية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب موارد حوسبة موازية وتخزين بيانات عالية. تسمح الهندسة المعمارية للحوسبة الفائقة الفائقة AO للعديد من العقد بتنفيذ المهام التدريبية في نفس الشبكة بشكل متزامن، وتبادل معلمات النموذج والنتائج الوسيطة بسرعة من خلال آلية الرسائل المفتوحة، مما يجنب الزجاجة الرقبة الناجمة عن التنفيذ التسلسلي التقليدي لسلسلة الكتل. تعزز هذه الهندسة المعمارية للتوازن غير المقفل ليس فقط سرعة تحديث النموذج، بل تعزيز كبير لإجمالي طاقة التدريب.
في الوقت نفسه، توفر Arweave تخزينًا دائمًا مثاليًا للبيانات الحساسة وأوزان النماذج ونتائج تقييم الأداء. يمكن كتابة مجموعات البيانات الكبيرة التي تنتجها عملية التدريب مباشرةً على Arweave، ونظرًا لعدم قابلية تلاعب البيانات به، يمكن لأي عقد جديد الحصول على أحدث البيانات التدريبية ولقطات النموذج، مما يضمن مشاركة المشاركين في الشبكة في التدريب بشكل تعاوني على أساس بيانات موحد. هذا الجمع بين العناصر يبسط عملية توزيع البيانات ويوفر أساسًا شفافًا وموثوقًا لمراقبة إصدارات النماذج والتحقق من النتائج، مما يسمح لشبكة Bittensor بالحفاظ على ميزتها اللامركزية وفي الوقت نفسه الحصول على كفاءة حوسبة تقريبية لمجموعات مركزية، مما يعزز بشكل كبير حدود أداء تعلم الآلة اللامركزي.
- وكالات اقتصادية ذاتية لـ Fetch.ai (AEAs):
في نظام التعاون بين الوكلاء الذكيين المتعددين في Fetch.ai، يمكن أن تظهر مجموعة AO+Arweave نفسها تؤدي تأثير تعاوني متميز. قامت Fetch.ai ببناء منصة لامركزية تتيح لوكلاء الذاتية القيام بأنشطة اقتصادية بالتعاون على السلسلة. هذه الأنواع من التطبيقات تتطلب معالجة متزامنة وتبادل بيانات كبير لعمل العديد من الوكلاء، مما يتطلب متطلبات حسابية واتصالات عالية للغاية. يوفر AO بيئة تشغيل عالية الأداء لـ Fetch.ai، حيث يمكن اعتبار كل وكيل ذاتي على أنه وحدة حسابية مستقلة في شبكة AO، ويمكن لعدة وكلاء تنفيذ عمليات حسابية معقدة ومنطق قرارية بشكل متواز على عقد مختلفة دون تداخل. يحسن آلية الرسائل المفتوحة التواصل بين الوكلاء بشكل أفضل: الوكلاء يمكنهم تبادل المعلومات بشكل غير متزامن من خلال طابور الرسائل على السلسلة، وتحفيز الإجراءات، مما يتجنب مشكلة التأخير التي تسببها تحديثات الحالة العالمية التقليدية للسلسلة. بدعم AO، يمكن لمئات وآلاف وكلاء Fetch.ai التواصل والتنافس والتعاون في الوقت الفعلي، ومحاكاة إيقاع الأنشطة الاقتصادية الواقعية بشكل لا يقل عن العالم الحقيقي.
في هذا السياق، يمكن لقدرة التخزين الدائمة لـ Arweave أن تمكّن من مشاركة البيانات والحفاظ على المعرفة في Fetch.ai، حيث يمكن لكل وكيل تقديم البيانات الهامة التي يتم إنشاؤها أو جمعها أثناء التشغيل (مثل معلومات السوق، وسجلات التفاعل، واتفاقيات البروتوكول، وما إلى ذلك) إلى Arweave للحفظ، مما يشكل مستودعًا عامًا دائمًا يمكن للوكلاء أو المستخدمين الآخرين الاطلاع عليه في أي وقت، دون الحاجة إلى الاعتماد على موثوقية الخوادم المركزية. وهذا يضمن شفافية سجلات التعاون بين الوكلاء - على سبيل المثال، يصبح أي شروط خدمة أو عروض تبادلية تم نشرها من قبل وكيل ما وكذلك السعرات المعروضة للتداول بمجرد كتابتها على Arweave، سجلاً عامًا يتم الاعتراف به من قبل جميع المشاركين، ولا يمكن أن يتم فقدانه بسبب فشل العقدة أو التلاعب الخبيث. بفضل الحوسبة المتزامنة العالية لـ AO والتخزين الموثوق لـ Arweave، يمكن لنظام Fetch.ai للعوامل المتعددة الذكاء أن يحقق تعاونًا عميقًا غير مسبوق على السلسلة.
- نظام الوكالة المتعددة Eliza:
تعتمد روبوتات المحادثة الذكاء الاصطناعي التقليدية عادة على السحابة لمعالجة اللغة الطبيعية بقوة حوسبة قوية وقاعدة بيانات لتخزين المحادثات طويلة المدى أو تفضيلات المستخدم. بمساعدة الحوسبة المتوازية الفائقة من AO ، يمكن للمساعد الذكي على السلسلة توزيع وحدات المهام (مثل فهم اللغة وتوليد الحوار وتحليل المشاعر) على عقد متعددة للمعالجة المتوازية ، ويمكنه الاستجابة بسرعة حتى لو طرح عدد كبير من المستخدمين أسئلة في نفس الوقت. تضمن آلية المراسلة الخاصة ب AO التعاون الفعال بين الوحدات: على سبيل المثال ، تستخرج وحدة فهم اللغة الدلالات وتنقل النتائج إلى وحدة توليد الاستجابة من خلال رسائل غير متزامنة ، بحيث يظل تدفق الحوار في البنية اللامركزية سلسا. في الوقت نفسه ، يعمل Arweave ك “ذاكرة طويلة المدى” لإليزا: يتم تشفير جميع تفاعلات المستخدم وتفضيلاته والمعرفة الجديدة التي تعلمها المساعد وتخزينها إلى الأبد ، بحيث يمكن للمستخدمين إعادة التفاعل مع بعضهم البعض مع سياق السابق وتحقيق استجابات شخصية ومتماسكة ، بغض النظر عن الوقت بينهما. لا يتجنب التخزين الدائم فقدان الذاكرة الناجم عن فقدان البيانات أو ترحيل الحساب في الخدمات المركزية فحسب ، بل يوفر أيضا دعما تاريخيا للبيانات للتعلم المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل مساعدي الذكاء الاصطناعي على السلسلة “أكثر ذكاء وذكاء كلما زاد استخدامهم”.
- تطبيق وكيل GameFi الفوري:
في الألعاب غير المركزية (GameFi) ، تلعب الخصائص المتكاملة بين AO و Arweave دورًا حيويًا. يعتمد MMO التقليدي على خوادم مركزية لإجراء الحسابات المتزامنة بكميات كبيرة وتخزين الحالة ، وهو ما يتعارض مع مفهوم البلوكتشين غير المركزي. يقدم AO فكرة توزيع منطق اللعبة ومهام المحاكاة الفيزيائية على شبكة غير مركزية للمعالجة الموازية: على سبيل المثال ، في العالم الافتراضي على السلسلة ، يمكن أن تتم حسابات محاكاة المشهد في مناطق مختلفة وقرارات سلوك NPC وأحداث تفاعل اللاعبين بواسطة العقد المختلفة في نفس الوقت ، وتبادل المعلومات عبر الرسائل لتبادل المعلومات بين المناطق ، لبناء عالم افتراضي كامل. يتخلص هذا التصميم من Engأداء خادم واحد ، مما يتيح للعبة أن تواصل توسيع موارد الحساب بشكل خطي مع زيادة عدد اللاعبين ، مما يحافظ على تجربة سلسة.
في الوقت نفسه، يوفر تخزين Arweave الدائم سجلات حالة موثوقة للألعاب وإدارة الأصول: تُشيد الحالات الرئيسية (مثل تغييرات الخريطة، بيانات اللاعبين) والأحداث الهامة (مثل الحصول على العناصر النادرة، تقدم القصة) بانتظام كإثبات على السلسلة؛ كما يتم تخزين بيانات الأصول اللاعبين (مثل جلود الشخصيات، NFT العناصر) وسائر المحتويات الوسائطية مباشرة، مما يضمن الملكية الدائمة وحمايةً من التلاعب. حتى مع الترقيات النظامية أو تغيير العقد، يمكن استعادة الحالة التاريخية التي تم حفظها بواسطة Arweave، مما يضمن حفظ إنجازات اللاعبين وممتلكاتهم من الضياع بسبب تطور التكنولوجيا: لا يرغب أي لاعب في فقدان هذه البيانات فجأة، وقد حدثت العديد من الأحداث المماثلة في السابق، على سبيل المثال: قبل عدة سنوات، شعر فيتاليك بوتيرين بالغضب بعد إلغاء شركة بليزارد فجأة مهارة استنزاف الحياة للساحر في عالم وورلد أوف واركرافت. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للتخزين الدائم أن يسمح لمجتمع اللاعبين بالمساهمة في تاريخ اللعبة، حيث يمكن الاحتفاظ بأي حدث هام لفترة طويلة على السلسلة. من خلال الجمع بين الحوسبة الموزعة بشدة من AO والتخزين الدائم من Arweave، تتجاوز هذه البنية اللعبة غير المركزية بنجاح القيود التقليدية في الأداء والاستدامة للبيانات.
!
2.2 التكامل البيئي ومزايا التكميل المتبادل
AO+Arweave ليس فقط يوفر الدعم الأساسي لمشاريع الذكاء الاصطناعي الرأسية، بل يسعى أيضًا لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي غير المركزي مفتوح ومتنوع ومتصل. بالمقارنة مع المشاريع التي تركز فقط على مجال معين، يمتد نطاق بيئة AO+Arweave أكثر ويشمل مجموعة أوسع من سيناريوهات التطبيق. الهدف هو بناء سلسلة قيم كاملة تشمل البيانات والخوارزميات والنماذج والقدرات الحسابية. فقط في هذا النظام البيئي الضخم يمكن إطلاق إمكانات أصول بيانات الويب3 حقًا وتشكيل دورة اقتصادية للذكاء الاصطناعي غير المركزي صحية ومستدامة.
ثالثاً، إنترنت القيمة Web3 وتخزين القيمة الدائمة
مع وصول عصر Web3.0 ، يشير ذلك إلى أن الأصول البيانية ستصبح المورد الأساسي الأكثر أهمية في الإنترنت. على غرار تخزين الذهب الرقمي في شبكة بيتكوين ، يجعل خدمة التخزين الدائم التي يوفرها Arweave من السهل الحصول على الأصول البيانية القيمة للحفاظ عليها لفترة طويلة وعدم قابلية التلاعب بها. في الوقت الحالي ، يجعل احتكار العمالقة على الإنترنت لبيانات المستخدم صعبًا تحقيق قيمة البيانات الشخصية ، ولكن في عصر Web3 ، سيكون للمستخدمين حق ملكية البيانات ، وسيتم تحقيق تبادل البيانات من خلال آلية تحفيز الرموز.
تمكن Arweave من تحقيق إمكانية التوسع الأفقي القوية من خلال تقنيات Blockweave و SPoRA والربط، خاصة في سيناريوهات تخزين البيانات بمقياس كبير. تتيح هذه الخاصية ل Arweave أن تؤدي دور تخزين البيانات الدائمة، وتقدم دعمًا قويًا لإدارة حقوق الملكية الفكرية التالية وتداول الأصول البيانات وإدارة دورة حياة نماذج الذكاء الاصطناعي.
- الاقتصاد الرقمي للأصول البيانية:
الأصول البيانات هي النواة الأساسية لإنترنت القيمة Web3. في المستقبل، ستصبح البعض من البيانات الشخصية ومعلمات النموذج وسجلات التدريب أصولًا قيمة، يتم تحقيق تداول فعال لها من خلال تحفيز الرموز وآليات تأكيد البيانات. AO+Arweave هما البنيتان التحتية المبنيتان على هذا المفهوم، حيث يهدفان إلى ربط قنوات تداول الأصول البيانات وتزويد نظام البيئة Web3 بروح مستمرة.
!
الرابع، المخاطر والتحديات والتوقعات المستقبلية
على الرغم من المزايا التقنية ل AO + Arweave ، إلا أنها لا تزال تواجه التحديات التالية في الممارسة العملية:
- تعقيد نموذج الاقتصاد
يحتاج نموذج AO الاقتصادي إلى أن يندمج بعمق مع نظام AR للتوكينات لضمان تخزين البيانات بتكلفة منخفضة ونقل البيانات بكفاءة عالية. يتضمن هذا العمل العديد من الآليات التحفيزية والعقوبات بين عقد MU و SU و CU، ويجب تحقيق توازن بين الأمان والتكلفة والتوسع من خلال آليات الإجماع الفرعي SIV المرنة. في عملية التنفيذ الفعلية، كيفية تحقيق توازن بين عدد العقد ومتطلبات المهام، وتجنب تشغيل الموارد بدون استخدام أو الحصول على أرباح غير كافية، هي مسألة يجب على الجهة المشغلة للمشروع مراعاتها بجدية.
- نقص في بناء نموذج السوق والخوارزميات غير المركزية
يتمحور النظام البيئي الحالي ل AO+Arweave بشكل رئيسي حول تخزين البيانات ودعم القوة الحسابية، ولم يتم بعد تشكيل نموذج لامركزي وسوق للخوارزميات بشكل كامل. في حالة عدم توفر مزود مستقر للنماذج، ستكون نمو ال AI-Agent في البيئة مقيدة. لذلك، يُوصى بدعم مشاريع سوق النماذج غير المركزية من خلال صندوق البيئة، لبناء حواجز تنافسية عالية وخندق دفاع طويل الأجل.
على الرغم من العديد من التحديات ، مع الوصول التدريجي لعصر Web3.0 ، فإن تأكيد وتداول أصول البيانات سيعزز إعادة بناء نظام قيمة الإنترنت بأكمله. كشركة رائدة في البنية التحتية ، من المتوقع أن تلعب AO + Arweave دورا رئيسيا في هذا التحول ، مما يساعد على بناء نظام بيئي الذكاء الاصطناعي لامركزي وإنترنت قيمة Web3.
الاستنتاج
من خلال تحليل ومقارنة مفصلة لأربعة جوانب: الذاكرة الشاملة وتخزين البيانات والحساب المتوازي والتحقق من الصحة، نعتقد أن AO+Arweave تظهر ميزات بارزة في دعم مهام الذكاء الاصطناعي غير المركزية، خاصة في تلبية احتياجات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بمقياس كبير وخفض تكاليف التخزين وزيادة موثوقية النظام. في الوقت نفسه، AO+Arweave ليست فقط تقدم دعمًا قويًا لمشاريع الذكاء الاصطناعي غير المركزية من الفئة العمودية، بل لديها أيضًا القدرة على بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي الكامل، مما يعزز تكوين دائرة اقتصاد الأصول البيانات في Web3، وبالتالي يحمل تغييرًا أكبر.
في المستقبل، من المتوقع أن تصبح AO+Arweave+AI ركيزة هامة في إنترنت القيم Web3 مع تحسين نماذج الاقتصاد وتوسيع حجم البيئة وتعميق التعاون عبر المجالات، لجلب تحولات جديدة تتعلق بحقوق الأصول البيانات، وتبادل القيمة، وتطبيقات اللامركزية. على الرغم من أنها تواجه بعض المخاطر والتحديات أثناء التنفيذ العملي، إلا أن التقدم الثوري سيأتي في نهاية المطاف من خلال التجارب المستمرة والتحسين، حيث ستشهد التكنولوجيا والبيئة تطورًا كبيرًا.
