إذا نظرت إلى الوراء على السنوات الماضية لاندماج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، ستكتشف اختناقاً موجوداً منذ فترة طويلة.

يمكن نظرياً لكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي أن تصعد إلى السلسلة، لكن عند التطبيق الفعلي تواجه مشاكل الأداء وتخزين البيانات وتكاليف الحساب.
البلوكتشين التقليدي لم يُصمم لسيناريوهات معالجة البيانات الضخمة مثل الذكاء الاصطناعي، وظهور @0G_labs يغير فعلياً هذا التقييد البنيوي.
0G تبني شبكة Layer1 معيارية موجهة خصيصاً للذكاء الاصطناعي، وتُعرف أيضاً بأنها نظام تشغيل ذكاء اصطناعي لامركزي.
تدمج الحساب وتوفر البيانات والتخزين في نفس البنية المعمارية، وتوفر دعم البنية التحتية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال وإدارة البيانات.
من خلال هذا التصميم المعياري، يمكن للمطورين اختيار مكونات مختلفة حسب الحاجة لبناء التطبيقات، وبالتالي تجنب قيود الأداء والقابلية للتوسع في السلاسل الأحادية التقليدية.
على مستوى الأداء، تم تصميم قدرة معالجة البيانات في 0G لتكون في مستوى عالي جداً، موجهة لدعم معالجة البيانات الضخمة المطلوبة للذكاء الاصطناعي.
هذه البنية المعمارية يمكنها توفير خط أنابيب بيانات مستقر للذكاء الاصطناعي على السلسلة و وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عالية التردد، وهي السيناريوهات التي يصعب تحقيقها عادة على البلوكتشين التقليدي.
من وجهة نظري، ما تغيره 0G ليس فقط سرعة السلسلة، بل بيئة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
عندما تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات وموارد الحساب من العمل في نفس الشبكة اللامركزية، لن يعتمد المطورون بالكامل على منصات السحابة المركزية.
يبدأ الذكاء الاصطناعي بامتلاك بنية تحتية قابلة للتحقق وقابلة للتركيب وقابلة للوصول المفتوح، وهذا ذو أهمية كبيرة جداً لتطور وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الآلية في المستقبل.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate