OpenGradient（OPG）
أساسي
OpenGradient（OPG） هو مشروع بنية تحتية لامركزية على البلوكشين يركز على الاستدلال القابل للتحقق للذكاء الاصطناعي. وتتمثل تقنيته الأساسية في التعلم الآلي عديم المعرفة ZKML، وبالاعتماد على إطار OG Stack، يمكنه التحقق على السلسلة من عملية استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الخصوصية.
تُستخدم العملة الأصلية OPG في رهن القدرة الحاسوبية، وحوكمة النظام البيئي، ودفع رسوم استدلال الذكاء الاصطناعي. وقد أطلق المشروع بالفعل الشبكة التجريبية، ويهدف إلى تحقيق إثبات الملكية على السلسلة والتداول الموثوق للقدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي، ونتائج النماذج، وخدمة تطبيقات Web3 مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وDeFi، وألعاب البلوكشين.
الآفاق
قصير الأجل: مواصلة تطوير الشبكة التجريبية، وتحسين تكلفة عمليات ZKML، وجذب المطورين لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي على السلسلة، وتوليد طلب حقيقي تدريجيًا على استخدام القدرة الحاسوبية، ونقل المشروع من المفهوم إلى تطبيق مبسط وعملي.
متوسط الأجل: مع نمو الطلب في قطاع وكلاء الذكاء الاصطناعي، ستتجلى قيمة الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، وقد يتمكن المشروع من الاتصال بعدة أنظمة بيئية لسلاسل عامة، وتحقيق المزيد من السيناريوهات التجارية، وتوسيع نطاق عُقد القدرة الحاسوبية اللامركزية، والاستحواذ على حصة في قطاع البنية التحتية الأساسية للبلوكشين + الذكاء الاصطناعي.
طويل الأجل: إذا نضجت تقنية ZKML، فقد يمكن بناء شبكة أساسية لاقتصاد ذكاء اصطناعي موثوق، وكسر احتكار القدرة الحاسوبية المركزية للذكاء الاصطناعي، وبالإضافة إلى Web3، قد يكون هناك أيضًا فرصة للامتداد إلى الحوسبة الموثوقة للبيانات لدى الشركات التقليدية
أخطط للاستثمار طويل الأجل في opg#opg $OPG
أساسي
OpenGradient（OPG） هو مشروع بنية تحتية لامركزية على البلوكشين يركز على الاستدلال القابل للتحقق للذكاء الاصطناعي. وتتمثل تقنيته الأساسية في التعلم الآلي عديم المعرفة ZKML، وبالاعتماد على إطار OG Stack، يمكنه التحقق على السلسلة من عملية استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على الخصوصية.
تُستخدم العملة الأصلية OPG في رهن القدرة الحاسوبية، وحوكمة النظام البيئي، ودفع رسوم استدلال الذكاء الاصطناعي. وقد أطلق المشروع بالفعل الشبكة التجريبية، ويهدف إلى تحقيق إثبات الملكية على السلسلة والتداول الموثوق للقدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي، ونتائج النماذج، وخدمة تطبيقات Web3 مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وDeFi، وألعاب البلوكشين.
الآفاق
قصير الأجل: مواصلة تطوير الشبكة التجريبية، وتحسين تكلفة عمليات ZKML، وجذب المطورين لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي على السلسلة، وتوليد طلب حقيقي تدريجيًا على استخدام القدرة الحاسوبية، ونقل المشروع من المفهوم إلى تطبيق مبسط وعملي.
متوسط الأجل: مع نمو الطلب في قطاع وكلاء الذكاء الاصطناعي، ستتجلى قيمة الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق، وقد يتمكن المشروع من الاتصال بعدة أنظمة بيئية لسلاسل عامة، وتحقيق المزيد من السيناريوهات التجارية، وتوسيع نطاق عُقد القدرة الحاسوبية اللامركزية، والاستحواذ على حصة في قطاع البنية التحتية الأساسية للبلوكشين + الذكاء الاصطناعي.
طويل الأجل: إذا نضجت تقنية ZKML، فقد يمكن بناء شبكة أساسية لاقتصاد ذكاء اصطناعي موثوق، وكسر احتكار القدرة الحاسوبية المركزية للذكاء الاصطناعي، وبالإضافة إلى Web3، قد يكون هناك أيضًا فرصة للامتداد إلى الحوسبة الموثوقة للبيانات لدى الشركات التقليدية
أخطط للاستثمار طويل الأجل في opg#opg $OPG