أكتب من منظور "سوق النماذج"، معلومات مرجعية حول @OpenGradient توكنميكس: OPG هو توكن الشبكة الأصلية لـ OpenGradient، يستخدم في استدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، والحكم، ونمو النظام البيئي؛ وقد تم الكشف عن إجمالي العرض البالغ 1 مليار قطعة، ويؤكد أنه سيتم التحقق من كل استدعاء لنموذج الذكاء الاصطناعي قبل التسوية على السلسلة.
الآن، يوجد فاصل مُقلل في AI Crypto: النماذج تزداد، لكن النماذج القابلة للاستخدام الآمن على السلسلة ليست كثيرة.
ليست المشكلة في قوة الحوسبة، ولا في وجود نماذج مفتوحة المصدر.
المشكلة هي أنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في الدخول في التداول، والإقراض، وإدارة المخاطر، والعميل الآلي، لا يمكن الاعتماد على "الثقة في المنصة" فقط.
#OpenGradient $OPG ما تحاول القيام به هو بناء سوق نماذج قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي على السلسلة.
ببساطة، في الماضي كان المطورون يستدعون النماذج كما لو كانوا يشترون إجابات من صندوق أسود؛
OpenGradient تريد فصل الاستضافة، وتنفيذ الاستدلال، والتحقق، وتسوية الرسوم، بحيث يكون لكل استدعاء أثر يمكن تتبعه.
قوة هذه المنطق تكمن في أنها ليست مجرد بيع مفهوم الذكاء الاصطناعي، بل تحاول تحويل "الاستدلال القابل للاعتماد" إلى خدمة على السلسلة يمكن تحصيل رسوم عليها.
لكن المخاطر واضحة.
إذا كانت تكلفة التحقق من الاستدلال مرتفعة جداً أو بطيئة، فلن يدفع المطورون؛ وإذا كانت جودة النموذج غير كافية، سيكون من الصعب على الشبكة تشكيل طلب حقيقي.
لذا، عند النظر إلى #OPG ، يجب ألا نركز فقط على حماس الذكاء الاصطناعي.
ما يجب أن ننظر إليه حقاً هو: هل ستكون التطبيقات على السلسلة مستعدة لدفع ثمن "نتائج ذكية قابلة للإثبات" في المستقبل؟
الآن، يوجد فاصل مُقلل في AI Crypto: النماذج تزداد، لكن النماذج القابلة للاستخدام الآمن على السلسلة ليست كثيرة.
ليست المشكلة في قوة الحوسبة، ولا في وجود نماذج مفتوحة المصدر.
المشكلة هي أنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في الدخول في التداول، والإقراض، وإدارة المخاطر، والعميل الآلي، لا يمكن الاعتماد على "الثقة في المنصة" فقط.
#OpenGradient $OPG ما تحاول القيام به هو بناء سوق نماذج قابلة للتحقق للذكاء الاصطناعي على السلسلة.
ببساطة، في الماضي كان المطورون يستدعون النماذج كما لو كانوا يشترون إجابات من صندوق أسود؛
OpenGradient تريد فصل الاستضافة، وتنفيذ الاستدلال، والتحقق، وتسوية الرسوم، بحيث يكون لكل استدعاء أثر يمكن تتبعه.
قوة هذه المنطق تكمن في أنها ليست مجرد بيع مفهوم الذكاء الاصطناعي، بل تحاول تحويل "الاستدلال القابل للاعتماد" إلى خدمة على السلسلة يمكن تحصيل رسوم عليها.
لكن المخاطر واضحة.
إذا كانت تكلفة التحقق من الاستدلال مرتفعة جداً أو بطيئة، فلن يدفع المطورون؛ وإذا كانت جودة النموذج غير كافية، سيكون من الصعب على الشبكة تشكيل طلب حقيقي.
لذا، عند النظر إلى #OPG ، يجب ألا نركز فقط على حماس الذكاء الاصطناعي.
ما يجب أن ننظر إليه حقاً هو: هل ستكون التطبيقات على السلسلة مستعدة لدفع ثمن "نتائج ذكية قابلة للإثبات" في المستقبل؟