ثلاثة أبعاد مختلفة للذكاء الاصطناعي اللامركزي: البنية التحتية والحوسبة على السلسلة بالكامل (ICP)، والتعلّم الآلي اللامركزي وشبكات الحوافز (TAO)، ووكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المستخدم (NEAR)

ثانيًا، تفصيل الأبعاد بعمق
1. $TAO : القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي اللامركزي
تؤدي الشبكات الفرعية المختلفة مهامًا مختلفة؛ فإحداها متخصصة في توليد النصوص، وأخرى في توليد الصور. يقدّم المعدّنون النماذج أو القدرة الحاسوبية، ويقيّمها المدقّقون، ويحصل أصحاب الأداء الأفضل على مكافآت من رموز TAO.
إنها حاليًا أنقى وأكبر «شبكة جماعية لنماذج الذكاء الاصطناعي والقدرة الحاسوبية» في عالم العملات المشفرة.

2.$ICP : السعي إلى حوسبة حقيقية لامركزية على السلسلة
تتيح للعقود الذكية تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيل استدلالها مباشرةً داخل حاويات على السلسلة.
تطبيقات لامركزية تعمل باستمرار ولا تخضع لسيطرة أي كيان منفرد.

3. $NEAR : وكلاء الذكاء الاصطناعي
يمكن للوكلاء مساعدة المستخدمين عبر السلاسل في تحويل الأموال، والتداول، وإدارة الأصول، بل وحتى تنفيذ المهام المعقدة.
توفر تجربة مستخدم ممتازة وقدرة سريعة على التوسع من خلال التجزئة. بنية تحتية مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، تجمع أصول Web3 وقدرات الذكاء الاصطناعي في Web2 على نحو مثالي.

ثالثًا، الخلاصة:
تتولى TAO إنتاج أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي والقدرات الحاسوبية وتدريبها على المستوى الأساسي من خلال آليات السوق.
توفر ICP بيئة تشغيل لامركزية بالكامل، لا تحتاج إلى الاعتماد على الخوادم التقليدية لتنفيذ هذه العمليات الحسابية.
أما NEAR فتعمل في الواجهة الأمامية، حيث تطوّر واجهات سهلة الاستخدام لوكلاء الذكاء الاصطناعي، لتمكين المستخدمين العاديين من توجيه هذا الذكاء الاصطناعي اللامركزي بسهولة لإنجاز المهام نيابةً عنهم.
أي ذكاء اصطناعي ستختار؟