السبب وراء استمرار جذب إعادة التخزين السائلة ليس فقط APY. بل لأن المستخدمين تعبوا من الاختيار بين الأمان، والعائد، والمرونة. رأس المال الذي يجلس بلا نشاط هو في الأساس وزن ميت في هذا السوق.
Bedrock تضع نفسها حول هذا التحول السلوكي بالضبط.
بدلاً من النموذج القديم: تخزين الأصول → قفلها → الانتظار
النموذج الأحدث أصبح: تخزين الأصول → الاحتفاظ بالسيولة → إعادة استخدام رأس المال عبر النظم البيئية
هذا يغير نفسية المستخدم تمامًا.
البروتوكولات التي تقلل من "احتكاك رأس المال" عادة ما تنمو بشكل أسرع لأنها تتماشى مع كيفية استخدام الناس للعملات المشفرة خلال الأسواق المتقلبة. يريد المستخدمون التعرض، والخيارات، والعائد في نفس الوقت.
وبصراحة، هنا لا يزال الكثير من الناس ي underestimate BR.
أكبر الفائزين في الدورة التالية قد لا يكونون السلاسل الأكثر ضجيجًا أو الميمات الأكثر لمعانًا. قد تكون البنية التحتية التي تجعل رأس المال أكثر كفاءة بهدوء تحت كل شيء آخر.
تلك الطبقة تضاعف القيمة ببطء حتى تعتمد عليها فجأة الجميع.
لماذا يبدو OpenLedger مختلفاً عن معظم روايات الذكاء الاصطناعي الآن
مؤخراً، لاحظت أن معظم المناقشات حول الذكاء الاصطناعي في عالم الكريبتو تدور حول نفس المواضيع. نماذج أفضل. مزيد من الأتمتة. مخرجات أسرع. وبصراحة، هذا منطقي لأن هذه هي التحسينات الأسهل التي يمكن ملاحظتها على الفور. لكن كلما طالعت تطور قطاع الذكاء الاصطناعي، زاد شعوري بأن طبقة أخرى تصبح مهمة أيضاً. طبقة التنسيق تحت جميع المخرجات. بشكل رئيسي: كيف يتم تتبع المساهمات، كيف يتم تنظيم البيانات، وكيف تدير الأنظمة البيئية المشاركة مع توسعها.
لاحظت شيء مؤخرًا في نقاشات الذكاء الاصطناعي في عالم الكريبتو. تقريبًا الجميع يركز على نفس الأشياء: نماذج أفضل، أدوات أسرع، مزيد من الأتمتة. وهذا منطقي لأنه الجزء الأسهل للملاحظة. لكن كلما زاد اعتماد الذكاء الاصطناعي، كلما كنت أفكر في الطبقة الأساسية وراء كل ذلك. أساسيًا: من أين تأتي البيانات، كيف يتم تتبع المساهمات، وكيف تنسق الأنظمة البيئية المشاركة مع مرور الوقت. هذه في الحقيقة واحدة من الأسباب التي جعلت OpenLedger تبرز لي مؤخرًا. جانب النسب يبدو غير مُقدّر في الوقت الحالي.
OpenLedger هي واحدة من المشاريع القليلة في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا التي جعلتني أتوقف للحظة.
ليس بسبب الضجة.
في الغالب لأن زاوية النسبة تبدو أكثر أهمية كلما فكرت في الأمر.
الجميع يتحدث عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأذكى.
لكن بمجرد أن تصبح محتويات الذكاء الاصطناعي في كل مكان، من المحتمل أن يهتم الناس كثيرًا أكثر بـ: من أين جاءت البيانات، من ساهم، وكيف يتم تتبع المساهمات.
يبدو أن هذا الجانب من الذكاء الاصطناعي لا يزال غير مقدر بما فيه الكفاية.
لقد أظهرت العملات المشفرة بالفعل مدى سرعة تغير سلوكيات الناس عبر الإنترنت بمجرد أن تنمو الأنظمة البيئية.
لذا فإن البنية التحتية حول التنسيق والنسبة قد تصبح موضوعًا أكبر بكثير لاحقًا.
لا يزال الأمر مبكرًا بوضوح.
لكن أعتقد أن السوق يولي اهتمامًا أكبر بكثير لمخرجات الذكاء الاصطناعي مقارنةً بالأنظمة التي تحتها.
هذا هو السبب الرئيسي الذي جعلني أتابع $OPEN مؤخرًا.
المخاطر الحقيقية في الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست فشل النموذج. إنها تدهور البيانات.
لم أأخذ هذا على محمل الجد في البداية. كان الجميع مركّزين على النماذج. أكبر، أسرع، أرخص. كانت تلك هي السباق. جاء الذكاء الاصطناعي اللامركزي من زاوية مختلفة. بيانات أكثر، مساهمين أكثر، مشاركة مفتوحة. بدت قوية. كنت مؤمناً بهذه الفكرة لفترة. ثم بدأت أفكر في ما يحدث فعلاً عندما تفتح الأبواب. مساهمين أكثر لا يعني بيانات أفضل. عادةً ما يعني العكس. ليس على الفور. في البداية، تحصل على مدخلات حقيقية. الناس يجربون، يحاولون أشياء، يضيفون قيمة.
هناك تحول يحدث في كيفية تفكير الناس الجادين حول الذكاء الاصطناعي، وهو ما لم يقيمه السوق بالكامل بعد.
لفترة طويلة، كانت المحادثة تدور حول الذكاء. أي نموذج يستنتج بشكل أفضل، يهلوس أقل، ويتعامل مع المزيد من الأنماط. المعايير. القدرات. السباق للحصول على أفضل النتائج.
تبدأ هذه المحادثة بالتغير ببطء إلى واحدة أصعب. حول ما يحدث بعد أن تخرج النتائج من النموذج. أي الأنظمة تستهلكها في الأسفل. سواء كانت تلك الأنظمة تستطيع التحقق من مصدرها. سواء كانت طبقة الأدلة تحتها ظلت متماسكة قبل وصول الإجابة.
أصبح الذكاء الاصطناعي بنية تحتية. والبنية التحتية تُقيم بشكل مختلف عن المنتجات. المنتجات تتنافس على الميزات. البنية التحتية تتنافس على الموثوقية، وقابلية التدقيق، ومدى اعتماد العواقب على استمرار عملها بشكل صحيح عندما لا يراقب أحد.
@OpenLedger يبدو كأنه مشروع يفهم هذا التمييز بشكل أفضل من معظم المشاريع. التركيز ليس على بناء نموذج أذكى. بل على بناء الطبقة التي تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة بما يكفي لتحمل عواقب حقيقية في الأسفل. النسبة، الأصل، اقتصاديات المساهمين، سلوك الوكلاء القابل للتحقق.
ليس المشروع الأكثر ضجيجًا في الفضاء. ليس الرسم البياني الأكثر تألقًا للرموز.
لكن السؤال حول البنية التحتية الذي يجيب عليه هو الذي يهم حقًا مع انتقال الذكاء الاصطناعي من كونه مثيرًا للاهتمام إلى كونه أساسيًا.
اقتصاد "الذكاء الاصطناعي القابل للدفع" من OpenLedger يبدو أنيقًا
الـTokenomics هنا تصبح معقدة هناك نسخة من قصة OpenLedger تُقرأ بسلاسة. يرفع المساهمون في البيانات المعرفة المحددة بالمجال إلى Datanets. يتم تدريب النماذج على تلك المعرفة. في كل مرة ينتج فيها النموذج مخرجات تأثرت ببيانات أحد المساهمين، يقوم Proof of Attribution بتوجيه دفعة عائدة لذلك المساهم بـ $OPEN . دورة نظيفة. اقتصاد عادل. أخيرًا، تتدفق قيمة الإنترنت إلى الأشخاص الذين أنشأوها فعلاً. أؤمن باتجاه تلك الرؤية. أصبحت أكثر حذرًا بشأن الإيمان بالآليات.
OpenLedger والأهمية المتزايدة للنسب في الذكاء الاصطناعي
معظم النقاشات حول الذكاء الاصطناعي اليوم تركز على المخرجات. نماذج أفضل. استجابات أسرع. تكاليف أقل. هذا منطقي لأن الجانب الظاهر من الذكاء الاصطناعي يتحسن بسرعة كبيرة. لكن أعتقد أن طبقة أخرى بدأت تصبح أكثر أهمية مع مرور الوقت: نسبة. مع زيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي، من المرجح أن تضع الأنظمة الرقمية أهمية أكبر على فهم مصدر المعلومات، ومجموعات البيانات، والمساهمات. هذي واحدة من الأسباب اللي جذبت انتباهي لـ OpenLedger. اتجاه المشروع حول تتبع المساهمات والبنية التحتية للنسب يبدو متوافقًا مع كيفية تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
OpenLedger وتكلفة المستقبل للذكاء الاصطناعي منخفض الثقة
أعتقد أن معظم الناس لا يزالون يقللون من شأن ما يحدث بعد أن يصبح محتوى الذكاء الاصطناعي أمرًا طبيعيًا. الآن الجميع مركزون على الجزء المثير: نماذج أفضل توليد أسرع عملاء أذكى استدلال أقل تكلفة لكن دورات التكنولوجيا عادةً ما تخلق مشاكل من الدرجة الثانية التي تنتهي بأهمية أكبر من الابتكار الأصلي نفسه. ومع الذكاء الاصطناعي، أعتقد أن هذه المشكلة تصبح ثقة. ليست ثقة عاطفية. ثقة على مستوى النظام. لأنه بمجرد أن يصبح الذكاء قابلًا للتوسع بلا حدود، يصبح من الصعب التحقق من الفائدة نفسها.