Torygreen

البرمجة أصبحت "سهلة" للنماذج ليس لأنها بسيطة، ولكن لأن التحقق رخيص.
العمل عالي الجودة هو العكس: التغذية الراجعة تأتي متأخرة، الإشارات غير واضحة، والأطراف المعنية تكرم الفائزين.
التقييم الرخيص يعزز القدرة.
التقييم المكلف يعزز الإقناع.
"يبدو صحيحًا" هو الفخ.

معظم الناس يقدّرون بشكل كبير المدة التي ستظل فيها الأعمال المعرفية عالية المستوى قائمة.
إنهم يستنتجون من تدمير الذكاء الاصطناعي للمهام المتوسطة المستوى ويفترضون أن المنحنى سيستمر في الارتفاع بسلاسة.
لن يكون الأمر كذلك.
الذكاء الاصطناعي رائع في:
• مطابقة الأنماط
• الاسترجاع
• التركيب من الدرجة الأولى
• الطلاقة
• السرعة
وهذا يمحو أجزاء كبيرة من الأعمال المعرفية للمبتدئين والمتوسطين.
لكن العمل المعرفي النخبوي ليس مجرد "ذكاء أكثر". إنه نظام مختلف تمامًا.
ما يهم حقًا في القمة:
• اختيار المشكلة الصحيحة
• تحديد الإطار عندما يكون الهدف غير واضح
• التفكير تحت الغموض والمعلومات غير المكتملة
• التفكير عل

معظم التوقعات حول استبدال الذكاء الاصطناعي "جميع الأعمال المعرفية" تعتمد على خطأ استقراء بسيط:
إنهم يخلطون بين أداء المهمة والحكم.
يرى الناس أن الذكاء الاصطناعي يدمر المهام المتوسطة ويفترض أن المنحنى يستمر في الارتفاع بسلاسة.
لكن قمة العمل المعرفي ليست نسخة أصعب من الوسط. إنها نظام مختلف تمامًا.
عندما يتوقف العمل عن كونه "حل المشكلة" ويصبح "اختيار المشكلة الصحيحة"، تنقلب القواعد.
تتحسن النماذج في المهام التي لها لوحة نتائج.
الحكم هو اختيار لوحة النتائج، والدفع مقابل الأخطاء.

يقلل معظم الناس من تقدير المدة التي ستظل فيها الأعمال المعرفية عالية المستوى قائمة.
يرون أن الذكاء الاصطناعي سيدمر المهام المتوسطة ويعتقدون أن المنحنى سيستمر في الارتفاع بسلاسة.
لن يكون ذلك.
لأن "المهام الأصعب" ليست مجرد المهام التي تتطلب ذكاءً أكثر.
الذكاء الاصطناعي بالفعل متفوق في:
1. مطابقة الأنماط
2. الاسترجاع
3. التركيب من الدرجة الأولى
4. الطلاقة
5. السرعة
وهذا يمحو أجزاء كبيرة من الأعمال المبتدئة والمتوسطة.
أي شيء يبدو كـ "تحويل المدخلات إلى مخرجات" يصبح رخيصًا، سريعًا، ومتوفّرًا بكثرة.
لكن الأعمال المعرفية العالية المستوى تعمل في نظام مختلف.
ليست "إنتاج الإجابة".
إنها "تقرير ما يجب فعل

لن تفقد وظيفتك للذكاء الاصطناعي أولاً.
ستفقده بسبب الثقة المفرطة الجماعية.
ستسمح الذكاء الاصطناعي لملايين الأشخاص بتقديم إجابات بطلاقة دون تحمل العواقب.
أول ضحايا الذكاء الاصطناعي لن يكونوا العمال.
سيكونون مؤسسات تخلط بين حجم الإنتاج والحق.

النموذج ليس خندقًا.
من السهل تكرار الذكاء.
يمكنك تنزيل الأوزان، وتفريع الهياكل، وضبطها إلى الأبد.
لكن لا يمكنك نشر تلك الذكاء على نطاق واسع إذا كان شخص آخر يتحكم في الاستدلال: الأسعار والحصص وعملية التحقق من الهوية والمناطق والتبديلات السياسية التي تتغير بين عشية وضحاها.
مع انتقال الذكاء الاصطناعي من الدردشة إلى الوكلاء، تصبح Gate نقطة الاختناق.
من يستطيع التشغيل، ومتى، وأي زمن استجابة، وعلى أي جهاز، وتحت أي قواعد... وماذا يحدث عندما يتم تقييدك من 200 مللي ثانية إلى ثانيتين.
نموذج سيستمر في التحسن.
تحدد Rails أي النماذج تجد المستخدمين.
من يتحكم في الوصول إلى الاستدلال لا يشكل المنتجات فحسب.
إن

لن تكون شركة الذكاء الاصطناعي الأكثر قيمة بعد عشر سنوات هي تلك التي تمتلك النموذج الأذكى.
بل ستكون تلك التي تعتمد عليها جميع النماذج الأخرى للتشغيل.
النماذج تتداول بسرعة - فهي لا تظل مميزة لفترة طويلة. تتسرب الهياكل المعمارية. تنتشر حيل التدريب. يتوقف “أفضل نموذج” عن أن يكون ميزة دائمة.
مشاكل البنية التحتية تختلف عن مشاكل النماذج.
الكمون، الإنتاجية، التشغيل، التحقق. هذه قيود مادية واقتصادية، وليست مشاكل يمكنك حلها بنشر ورقة أخرى.
مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى وكيل، يتغير القيمة من من درب النموذج → إلى من يمكنه تشغيله على نطاق واسع، بشكل موثوق، وقابل للتحقق، على مدار الساعة.
تريليونات الوكلاء لا

ذكاؤك الاصطناعي يضللك ليجعلك غير كفء.
واحدة من أقل المخاطر مناقشةً في الذكاء الاصطناعي الممتثل ليست المعلومات المضللة.
إنها المعايرة الخاطئة.
الأنظمة المصممة لتكون متوافقة بشكل لا نهائي لا تشكل فقط الإجابات. إنها تشكل المستخدمين، وتدرب الناس على الخلط بين الطلاقة والكفاءة.
ألاحظ ذلك في نفسي، ولهذا أشجع نماذجي على أن تصبح شركاء في المناورة. عندما يكون النظام سلسًا ومؤكدًا، من السهل التحرك بسرعة أكبر دون أن يتم اختبارك. تشعر بأنك قادر لأن شيئًا لم يدفعك حقًا للرد.
في العالم الحقيقي، تُبنى الكفاءة من خلال الاحتكاك.
أنت مخطئ.
شخص ما يصححك.
تفشل.
عاطفيًا، الأمر سيء.
هذا الانزعاج ليس عرضيًا. إنه آلي

تستمر رواية DePIN و GPU لأنها لم تتغير القيود.
يستمر الطلب على التدريب والاستدلال في التزايد، بينما تظل السحب المركزية محصورة بواسطة CAPEX والجغرافيا والانتظار.
بالطبع، قبل بضع سنوات، كانت ندرة الحوسبة لا تزال نظرية.
ولكن الآن أصبحت قيدًا تشغيليًا.
كيف يؤثر ذلك على استخدام وإيرادات الشبكات الحاسوبية اللامركزية؟
شبكات الحوسبة اللامركزية ليست "في انتظار الاستفادة في يوم من الأيام". إنها تدير بالفعل أحمال عمل إنتاجية لعملاء حقيقيين، تحت قيود زمن استجابة حقيقية.
بطاقات GPU المرمزة، والعناقيد عند الطلب، وتكديسات السحابة/DePIN المختلطة لم تعد بيانات أيديولوجية.
إنها تظهر كحل عملي عندما لا يمكن للإمد

DeFAI لديه مشكلة في المصداقية.
في اللحظة التي يفكر فيها وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك خارج السلسلة، يتوقف DeFAI عن أن يكون قابلًا للتحقق لأنه قد أدخل فجوة ثقة في سير العمل الشفاف على السلسلة.
ما هي تلك الفجوة؟
اعتماد مشترك جديد.
كل بروتوكول يعتمد على ذلك الوكيل خارج السلسلة يُجبر على الوثوق به، ثم يمرر تلك الصندوق الأسود أسفل المكدس.
الحل هو الإيصالات: أدلة التشفير.
ما الذي يحتاجه بروتوكولات DeFAI لإثباته، من النهاية إلى النهاية وبتشفير، بحيث يمكن لأي شخص التحقق؟
البيانات التي رأها الوكيل.
نموذج والإصدار الذي تشغيله.
القيود التي كان مقيدًا بها.
الإجراء الذي اتخذه.
النتيجة التي حدثت.
افتح بشكل

فكر فيها كطبقات:
الإنترنت = مشاع المعلومات
العملات الرقمية = مشاع مالي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) = مشاع إدراكي
معًا، يصبحون عقلاً مشتركًا.
مفتوح بشكل افتراضي.
قابل للتحقق برمجيًا.
لا يملكه أحد.
الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI) هو الطبقة المفقودة التي تترجم العملات الرقمية لبقية العالم.

> كن OpenAI، 2025
> "نحن نحترم خصوصيتك"
> "لا نجمع معلومات عن حياتك، نحن فقط نحسن النموذج للجميع"
> أنت: يبدو الأمر لطيفًا، إليك تاريخ طفولتي بالكامل مقابل 20 دولارًا في الشهر
> إطلاق ميزة "الذاكرة"
> يقولون: "تخصيص طويل المدى حتى لا تضطر لتكرار نفسك"
> الآن نتذكر وظيفتك، شريكك السابق، اختصاراتك، وذلك الخوف الغريب الذي أخبرتنا به الساعة 3 صباحًا
> التحديث القادم: Pulse
> نقوم بهدوء بالوصول إلى تقويمك، تفضيلات الأخبار، و"التطبيقات المتصلة"
> تستيقظ على ملخصات حياتية مخصصة من الشيء الذي شاهدك تنهار لمدة عام
> لا توجد "خطط للإعلانات" حتى الآن، فقط الكثير من الحديث عن "تحفيزات

نقص وحدات معالجة الرسومات الحالي ليس مشكلة لوجستية مؤقتة.
إنه فشل هيكلي بسبب المركزية.
سلسلة التوريد تعتمد على نقطة واحدة فقط.
الطلب على استدلال الذكاء الاصطناعي قابل للتوسع إلى ما لا نهاية.
الحوسبة اللامركزية هي الشيء الوحيد الذي يمكنه تخفيف هذا الضغط.

زاوية واحدة تستحق الإبراز: الذاكرة تنقل الوكلاء من "مستجيبين للأوامر" إلى أنظمة ذات حالة. بمجرد وجود الحالة، تحصل على سلوك متراكم، وهذا بالضبط سبب شعور الانتقال من الأدوات إلى الوكلاء بأنه دراماتيكي للغاية.

معظم الطلب الجديد على الحوسبة يتجه بهدوء من الناس إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي.
تقوم فرق الروبوتات بتشغيل آلاف الروبوتات الافتراضية عبر المصانع والمستودعات قبل نشر أي وحدة فعلية.
تقوم استوديوهات الألعاب بمحاكاة الشخصيات غير القابلة للعب (NPCs) بذاكرة طويلة الأمد وتنسيق بدلاً من الروبوتات المبرمجة.
كل هذا يحتاج إلى دورات محاكاة رخيصة ومرنة، وهنا تظهر سحابات DeAI مع وحدات معالجة الرسوميات الموزعة.
الإنسان الآلي في المصانع أو وكلاء العمل داخل المؤسسات هم فقط السطح المرئي.
ما يهم هو الحلقة التي تحتهم: المحاكاة، النشر، التغذية الراجعة، إعادة التدريب، التكرار... حتى تصبح الشبكة أكثر تحسيناً لوكلاء الذ

> مجال العملات الرقمية للقلة (2021):
لقد تنقلت يدويًا بين البروتوكولات، محاولًا الحصول على بعض النقاط الإضافية من العائد.
> مجال العملات الرقمية للكل (2025):
تقوم بتحديد نية واحدة وتترك شبكة من الوكلاء تتولى التسلسل بالكامل: "تعظيم العائد من العملات المستقرة المعدلة حسب المخاطر."
البشر يعرفون الاتجاه.
الذكاء الاصطناعي ينفذ بدقة.
مجال العملات الرقمية يجد PMF الخاص به عندما لا يحتاج الناس للتفكير فيه... عندما تمر النوايا عبر سكك حديدية مفتوحة وغير مصرح بها تلقائيًا.

الروبوتات هي أكبر مشترٍ خفي لدورات وحدة معالجة الرسوميات.
كل روبوت مادي يحتاج إلى آلاف الاختبارات الافتراضية التي تعمل في وقت واحد.
إذا كانت هذه المحاكيات تعمل على السحب المركزية، فإن البنية ترث:
> تأخر عالي
> قفل البائع
> الهشاشة النظامية
يجب أن تعمل المحاكاة في الأطراف، حيث يتم إنشاء البيانات... أو نقبل أن حفنة من السحب ستتحكم فعليًا بكل روبوت يتحرك.

DeFi لن "تذهب إلى" الحصول على وكلاء.
إنهم يقومون بالفعل بتوجيه الحجم على السكك المفتوحة.
مسح المجمعات.
إعادة التوازن عبر الشبكات.
تربية المزارع أثناء نومك.
المحفظة التالية ليست تطبيقًا.
إنه طبقة نية متصلة بكتلة محايدة يمكن التحقق منها من الوكلاء القابلة للتحقق.