الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس تعديلا على السحابة ، إنه كسر الحماية. اربط وحدات معالجة الرسومات الخاملة في جميع أنحاء العالم ، وخفض التكاليف بمقدار 10 أضعاف ، واحذف حالات فشل النقطة الواحدة. يجب أن يتوسع الذكاء كما فعلت البيتكوين: بلا إذن ، بلا حدود ، لا يمكن إيقافه.

يمكن أن يكون DeAI أكبر حالة استخدام + فرصة في السوق شهدتها صناعتنا حتى الآن. نحن نتحدث عن تريليونات هنا. لماذا؟ البنية التحتية اللامركزية مهمة عبر العديد من طبقات مكدس الذكاء الاصطناعي: - أنظمة الحوافز الاقتصادية للمساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ، على سبيل المثال تحسين النماذج على شبكات الابتكار المفتوحة مثل Bittensor أو @tigfoundation أو توفير البيانات (المنسوبة) إلى مجموعات البيانات التدريبية / الدقيقة على @OpenledgerHQ. - استدلال يمكن التحقق منه لإنشاء مساءلة حقيقية ، ومحاربة الهلوسة ، وتمكين الأنظمة الوكيلة من خلال إمكانية تتبع السلسلة القابلة للتدقيق بالكامل مع حلول تتراوح من الشبكات المصممة لهذا الغرض مثل @Mira_Network إلى zkTLS من @OpacityNetwork أو أدوات @wardenprotocol لإنشاء تطبيقات تستفيد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن التحقق منها ، من بين أمور أخرى. - البنية التحتية للتدريب اللامركزية التي تمكن من تدريب النماذج مفتوحة المصدر على نطاق واسع بشكل جماعي ، وهو إلى حد كبير ما تم تصميم Bittensor و @tigfoundation من أجله ، تماما مثل @AlloraNetwork (تركز بشكل ضيق على الذكاء التنبؤي) ، أو الشبكات الفرعية المتخصصة على Bittensor مثل @tplr_ai التي أدت بالفعل إلى ظهور Templar I. - تعد شبكات الحوسبة الخاصة القائمة على MPC والتي تتيح التدريب والاستدلال على النماذج السرية مثل @nillionnetwork أو @ArciumHQ أو @LitProtocol عوامل تمكين حاسمة لأي حالات استخدام مدفوعة الذكاء الاصطناعي تتضمن بيانات حساسة / شخصية من قطاعات مثل الرعاية الصحية إلى التأمين والتمويل ، أو حتى (أشكال مختلفة) من رفقاء الذكاء الاصطناعي الشخصيين. - شبكات GPU اللامركزية مثل @ionet التي تسمح بالتجميع الموزع جغرافيا لوحدات معالجة الرسومات الخاملة على مستوى العالم ، وإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الحوسبة ، وتحسين الكفاءة في تخصيص الموارد ، ليس فقط توفير بديل فعال من حيث التكلفة لمقدمي الخدمات المركزيين ، ولكن معالجة النقص العالمي في GPU بنشاط ، وحقيقة أن إنتاج GPU غير قادر على مواكبة الطلب المتزايد بسرعة. - نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المملوكة للمستخدم مهمة ، ويجب أن تكون الملكية + الحوكمة عبر المكدس ، ولكن بشكل خاص على مستوى النموذج ، مصلحة عامة أساسية ، نظرا لأهمية الذكاء الاصطناعي وهيمنته المتزايدة في حياتنا. في نموذج الذكاء الاصطناعي المركزي ، أنت المنتج ، في حين أن عمالقة الشركات الذين يبنون نماذج مغلقة المصدر ويكتنزون بياناتك خلف جدران الشركات الخاصة بهم ، يزدادون قوة. وفي الوقت نفسه ، يخضع جميع المستخدمين والمتكاملين للتغييرات التي يختار الكيان المتحكم تنفيذها على النموذج. لتجنب التلاعب وضمان السلامة وزيادة الأداء إلى أقصى حد ، سيكون وجود نماذج قوية ومفتوحة ومحكومة ديمقراطيا من ناحية ، ونماذج صغيرة متخصصة مشتقة من نماذج قاعدة مفتوحة المصدر لحالات الاستخدام المختلفة من ناحية أخرى ، أهمية متزايدة. كلاهما يصبح ممكنا مع التشفير. من المؤكد أنها نقطة واسعة جدا ، ولكنها لا تزال تستحق تسليط الضوء على @NEARProtocol هنا لجهودها على جبهة الذكاء الاصطناعي المملوكة للمستخدم (خاصة مع @near_ai ولكن أيضا بالنظر إلى الجهود المبذولة لبناء أكبر LLM مفتوح المصدر في السوق) ، أو @OpenledgerHQ لتمكين (بدون رمز) الضبط الدقيق لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر على مجموعات البيانات التي يمكن إعزاؤها والتحقق منها. - توفر سلاسل الكتل العامة البنية التحتية المالية الحاسمة والقابلة للبرمجة لوكلاء الذكاء الاصطناعي للانخراط في النشاط الاقتصادي والازدهار. بينما في "العالم الحقيقي" ، لا يمكن للوكلاء التسجيل للحصول على بطاقة ائتمان وقد يضطرون إلى الانتظار لأيام للتحويل المصرفي (نظرا لأنه يمكنهم الوصول إلى حساب) ، يقدم DeFi نظاما بيئيا واسعا من البدائيات المالية التي يمكن للوكلاء الاستفادة منها عند تزويدهم بمحفظة للعمل معها. نظرا لموقعها كblockchain أصلي الذكاء الاصطناعي ، فإن الأمر يستحق تسليط الضوء مرة أخرى على @NEARProtocol ، والتي نظرا لحساباتها المستخلصة أصلا ، ونوايا NEAR ، وانخفاض التكلفة / الأداء العالي ، والكثير من البنية التحتية / الأدوات المحيطة لبناة الذكاء الاصطناعي ، في مكان رائع لالتقاط الكثير من النشاط الوكيل. - تفتقر VLAs (نماذج الرؤية واللغة والعمل) إلى إطار عمل على غرار Langchain يمكن المشغلين المستقلين من تنفيذ مهام معقدة تتراوح من أتمتة سير العمل المستندة إلى سطح المكتب إلى رفقاء الألعاب المستندة إلى الذكاء الاصطناعي أو حتى تمكين أنظمة الروبوتات من العمل بسلاسة داخل بيئات معقدة (فكر داخل المصنع) بطريقة يمكن تتبعها بالكامل ويمكن التحقق منها. ومع ذلك ، هذا هو بالضبط ما تقوم @codecopenflow ببنائه ، مع سوق مدمج ورمزي للمشغلين ، وتدريب VLA بدون رمز ، وتجميع الحوسبة الذكية من الشبكات اللامركزية ، مما يمكن البناة من الأدوات السلسة والوصول إلى الحوسبة. وفي الوقت نفسه ، يمكن اختياريا تسجيل كل خطوة سير عمل من قبل المشغلين (التي يمكن تشغيلها أيضا على البنية التحتية الخاصة و / أو الخاصة) على Solana ، مما يضمن إمكانية التحقق الكامل من خلال تتبع قابل للتدقيق على السلسلة. IMO ضخم للغاية وعامل تمكين حاسم عبر مختلف القطاعات التي تستفيد من VLAs (والتي سترتفع قريبا إلى نفس المستوى من الشهرة التي وصلت إليها LLMs بالفعل). بالتأكيد هناك المزيد ، لكنني أعتقد أن ما ورد أعلاه يعرض بشكل مثير للإعجاب بالفعل لماذا وكيف يهم DeAI في سوق تبلغ قيمته تريليونات الدولارات مع استمرار النمو في صناعة الذكاء الاصطناعي الأوسع في التسارع بسرعة. ديور أنون.