ما زال أغلب الناس يتعاملون مع الذكاء الاصطناعي كأداة، بينما بدأ قلة منهم يدركون أن طريقة تنظيم البيانات وقدرة الحوسبة هي جوهر المنافسة في الجولة المقبلة.

عُدْتُ مؤخّرًا لإلقاء نظرة جديدة على التصميم المعماري لدى @0G_labs، فشعرت وكأنني استيقظت على حقيقة ما.
ليس الأمر مجرد إضافة الذكاء الاصطناعي فوق السلسلة، بل إنهم يحاولون إعادة بناء طبقة من قابلية استخدام البيانات وبيئة تنفيذية معيارية صُمّمت أصلًا لخدمة الذكاء الاصطناعي.
إذا كانت الشبكات العامة (السلاسل العامة) في الماضي تحاول حل مشكلة المعاملات، فإن 0G تبدو أشبه بمحاولة حل مشكلة الإمداد الأساسي للتوليد الذكي.
كيف يمكن تخزين البيانات بكفاءة، وكيف يمكن استدعاؤها بسرعة، وكيف يمكن الحفاظ على الاتساق في بيئة موزعة—هذه هي المفاتيح الحقيقية لتمكين الذكاء الاصطناعي من أرض الواقع.
والأهم من ذلك أن هذا التصميم لا يقتصر على مستوى السرد، بل يمضي قدمًا في اتجاه التصميم المعياري وDA عالي الأداء، وهو ما يتناغم مع مسار توسعة إيثريوم الحالي.
عندما تنقل منظورك من طبقة التطبيقات إلى طبقة أدنى، ستكتشف أن الشيء الأكثر ندرة ليس النموذج، بل البنية التحتية التي تدعم تشغيل النموذج.
إن ما تحاول 0G القيام به هو في الواقع اقتناص موقع مبكر لسد هذا الفراغ البنيوي.
لم يدرك كثيرون بعد أن هذا قد يكون نوعًا من الأصول الأكثر التقليل في قيمته خلال الدورة المقبلة.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi