هل نحن حقًا مستعدون لجعل استنتاجات الذكاء الاصطناعي شبكة لامركزية حقًا وقابلة للتحقق وذات حوافز عادلة؟@dgrid_ai يحاول معالجة هذه المشكلة الأساسية. تدعي DGrid AI أنها أول بوابة تجميع استنتاجات ذكاء اصطناعي لامركزية حقيقية من نوع Web3 في العالم، تهدف إلى تمكين المطورين، مشغلي العقد، مساهمي النماذج والمستخدمين من إجراء استنتاجات، استدعاءات وتعاونات AI في بيئة مفتوحة وأقل ثقة، من خلال بنية Web3 الأصلية، تحاول تجاوز قيود المجمّعات المركزية للذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بالتحكم، الحوافز والثقة. في تصميم DGrid، يُعد إثبات الجودة (Proof of Quality) أحد الآليات الأساسية، وهو نظام يجمع بين التحقق التشفيري ونظرية الألعاب لضمان أن كل نتيجة استنتاج AI قابلة للمراجعة، وقابلة للتتبع. يتم اختيار عقد التحقق في الشبكة بشكل عشوائي وإعادة فحص مخرجات مهمة الاستنتاج، وإذا قدم العقد نتائج غير مطابقة، قد يواجه عقوبة حجز الرموز المميزة. تضمن هذه الآلية أن يكون استنتاج AI اللامركزي فعالًا وموثوقًا به. والأهم من ذلك، أن DGrid ليست مجرد بروتوكول تقني، بل تبني أيضًا نظامًا بيئيًا كاملًا: واجهة RPC موحدة، تجمع موارد العقد الموزعة عالميًا، نظام تسوية قائم على العقود الذكية على السلسلة، وطبقة إدارة المجتمع. هذا يعني أن المطورين يمكنهم استدعاء النماذج المختلفة بسهولة كما لو كانوا يستدعون العقود الذكية، ويمكن لأي شخص دفع $DGAI رسوم الاستنتاج، ورهن الحوكمة للمشاركة في اتخاذ القرارات. لكن ما يستحق التفكير حقًا هو، عندما يصبح استنتاج AI بنية تحتية لهذا الشبكة المفتوحة، هل يمكننا ضمان استقرارها على المدى الطويل، أمانها وعدالتها؟ رؤية DGrid هي تحويل استنتاج AI من خدمة مركزية إلى منتج عام يشبه البنية التحتية للكهرباء أو الإنترنت، وهذه التطور بلا شك يضع معايير جديدة لكامل نظام AI وWeb3. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX