الكثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي عند الحديث عن سرد Web3، في الواقع تتجاهل مشكلة حقيقية.

تكاليف تشغيل الذكاء الاصطناعي مرتفعة جدًا.
تتطلب استنتاجات النماذج قوة حسابية، والكثير من البيانات تحتاج إلى تخزين، وهذه الموارد اليوم تسيطر عليها غالبًا منصات خدمات السحابة القليلة.
إذا أراد Web3 أن يشارك حقًا في صناعة الذكاء الاصطناعي، فإنه يجب أن يوفر خيار بنية تحتية بديل.
وهذا هو بالضبط المشكلة التي تريد @0G_labs حلها.
إنها تبني شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية، تتيح لعقد الحوسبة، وعقد التخزين، والمطورين التعاون في نفس النظام البيئي. لم تعد موارد الحوسبة وتخزين البيانات تعتمد على منصة واحدة، بل يتم توفيرها من قبل مشاركي الشبكة معًا.
هذا النموذج لا يغير فقط من الناحية التقنية.
عندما تبدأ موارد الحوسبة والتخزين والبيانات في التوزيع عبر شبكة مفتوحة، فإن عتبة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي ستنخفض بشكل واضح. لن يحتاج المطورون بعد الآن إلى الاعتماد الكامل على خدمات السحابة التقليدية لنشر أنظمتهم.
من منظور صناعي، هذا يمثل منطق بنية تحتية جديد.
إذا ظهرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في المستقبل، فإن موارد الحوسبة والبيانات التي توفرها الشبكة اللامركزية قد تصبح مكملًا هامًا للنظام البيئي بأكمله.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi @3look_io