السوق الآن يناقش الذكاء الاصطناعي، لكن الموضوع شوية ضايع. الكل مركز على مدى قوة النماذج، أو إذا كانت المنتجات سهلة الاستخدام، لكن قليل من الناس ينظروا للطبقة الأساسية - كيف يتم التدريب.

التدريب الحالي، في جوهره، لا يزال صندوق أسود: من يقدم قوة الحوسبة، كيف يتم تنفيذ العملية، ومدى موثوقية النتائج، كل شيء خارجي تقريبا غير مرئي. وهذا هو السبب في أن نظام الذكاء الاصطناعي بأكمله، في جوهره، مركزي.
ما تفعله Gensyn هو العكس تمامًا. هي لا تتجه نحو تعقيد النماذج، بل تقوم بتفكيك عملية "التدريب"، ووضعها في شبكة يمكن التحقق منها، والتعاون فيها، والتسوية. كيف تتواصل الآلات، وكيف يتم التعرف على المشاركين، وكيف يتم التحقق من النتائج، هذه المراحل التي تم تجاهلها، تم إعادة بنائها ككل من البنية التحتية.

بمجرد أن يتم إنشاء هذا النظام، سيتغير المنطق. التدريب لم يعد مجرد تكلفة، بل سيصبح موردًا يمكن تداوله؛ قوة الحوسبة لم تعد مجرد استثمار، بل ستصبح سلعة في السوق.

الأهم من ذلك، هو أنه بمجرد أن يعمل هذا الهيكل، فإن مسار التقاط القيمة سيكون واضحًا جدًا - كل الاستخدامات والتسويات داخل الشبكة ستعود في النهاية إلى الرمز الأصلي $AIGENSYN .
والآن، لم يعد مجرد سرد. الشبكة الرئيسية تعمل، والتدريب التعاوني قد وصل إلى حجم معين، وهذا يدل على أن ما تحله ليس "هل يمكن الحديث"، بل "هل يمكن الاستخدام".

لذا بدلاً من اعتبارها مشروع ذكاء اصطناعي، من الأفضل أن نطرح سؤالًا آخر: إذا توجه الذكاء الاصطناعي نحو الشبكة في المستقبل، فهل ستحتاج طبقة "التدريب" إلى بنية تحتية مثل Gensyn؟
إذا كانت الإجابة بنعم، فإن طريقة تسعير $AIGENSYN على الأرجح يجب ألا تقاس بنفس المنطق الحالي.