من منظور آخر، ‏@dgrid_ai‏ يعمل على حل مشكلة أعمق، وهي كيفية تسعير موارد الذكاء الاصطناعي في السوق.

في البيئة الحالية، غالبًا ما يتم تسعير النماذج بواسطة المنصات، ويكون المستخدمون مجبرين على قبول ذلك بشكل سلبي. أما في ‏DGrid‏، فإن تكلفة الاستدلال يتم حسابها بشكل ديناميكي، ويتم تعديلها وفقًا لتعقيد الحساب، وزمن التأخير، وعوامل أخرى، وهذا في الواقع يشكّل “نظام تسعير فوري”.
يترتب على ذلك تأثير حاسم على الصناعة. لم يعد الذكاء الاصطناعي خدمة بسعر ثابت، بل بدأ يتصرف مثل سوق الحوسبة، حيث يتغير السعر تلقائيًا تبعًا لتغيرات العرض والطلب.
ومن ناحية تجربة المستخدم، فإن هذه الآلية ستكون أكثر مرونة. يمكنك الاختيار بين التكلفة والأداء، بدلًا من أن تكون مقيدًا بخيار واحد. وبالنسبة للمطورين، فإن هذه المرونة ستقلل بوضوح تكاليف التكامل.
وفي الوقت نفسه، ستنشأ منافسة بين العقد. فكل من يملك زمن تأخير أقل، وأداءً أكثر ثباتًا، سيحصل على المزيد من المهام والأرباح. إن آلية المنافسة هذه ستدفع بكفاءة الشبكة بأكملها إلى التحسن المستمر.
إذا نجح هذا النموذج، فقد لا يعود نظام تسعير الذكاء الاصطناعي في المستقبل تحت سيطرة عدد قليل من المنصات، بل سيحدده السوق ديناميكيًا. هذه بنية أقرب إلى منطق Web3.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate