مؤشر ثقة المستهلك Gfk في ألمانيا لشهر يوليو

بدءًا من إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات العامل الحاسم في المنافسة بين النماذج. مع تراجع ميزة القوة الحاسوبية تدريجياً، ستصبح البيانات التدريبية عالية الجودة متغيراً مهماً يحدد قدرة النموذج. يمتلك مجال بيانات الذكاء الاصطناعي إمكانيات نمو طويلة الأجل، ومع زيادة التراكم، ستنتج الأصول البيانية أيضاً تأثير الفائدة المركبة. يمتلك Web3 ميزات طبيعية في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ظهور مفهوم DataFi. تشمل ميزاته الرئيسية: 1. تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية 2. الهيكل الموزع يجذب القوى العاملة العالمية للمشاركة 3. توفر البلوكشين آليات تحفيز وتسوية واضحة 4. يساعد في بناء سوق بيانات مفتوح وفعال بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن DataFi هو نقطة دخول مثالية للمشاركة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال مهام بسيطة مثل تقديم البيانات، والتعليق على التقييمات، وما إلى ذلك، مما يجعل العائق منخفضًا. حاليًا، تم جذب ساحة DataFi

صعود منصة البلوكتشين Layer 1 للذكاء الاصطناعي: تحليل عميق لخمس مشاريع مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، لم يعد الهيكل التقليدي للبلوكتشين قادرًا على تلبية متطلبات الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات المعقدة اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقد أدى ذلك إلى دفع Layer المصممة خصيصًا لتحسين الذكاء الاصطناعي.

من خلال مسار بيانات الذكاء الاصطناعي ، نرى إمكانيات DataFi في مجال الذكاء الاصطناعي، نحن في عصر يتنافس فيه العالم لبناء أفضل النماذج الأساسية. على الرغم من أن القدرة الحاسوبية وهندسة النماذج مهمة، إلا أن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. أكبر خبر هذا الشهر في دائرة الذكاء الاصطناعي هو عرض ميتا لقوتها، حيث يقوم مارك زوكربيرغ بتجنيد المواهب، وتشكيل فريق ذكاء اصطناعي فخم يضم بشكل أساسي العلماء الصينيين. يقود الفريق ألكسندر وانغ، البالغ من العمر 28 عامًا، والذي أسس شركة Scale AI التي تقدر قيمتها حاليًا بـ 29 مليار دولار، وتقدم خدمات البيانات للعديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي بما في ذلك الجيش الأمريكي، OpenAI، Anthropic، وMeta. تمكنت Scale AI من التميز لأنها اكتشفت في وقت مبكر أهمية البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. إذا قمنا بمقارنة النموذج الكبير بشخص، فإن النموذج هو الجسم، والقدرة الحاسوبية هي الغذاء، بينما البيانات هي المعرفة والمعلومات. في اللغة الكبيرة

تتناول المقالة أهمية بيانات الذكاء الاصطناعي في صناعة الذكاء الاصطناعي، وصعود Web3 DataFi. تبرز Scale AI بسبب تركيزها على البيانات، مما حول تركيز الصناعة. في الوقت نفسه، توفر خصائص اللامركزية في Web3 فرص جديدة لسوق بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث تدفع عدة مشاريع محتملة مثل Sahara AI و Yupp هذا الاتجاه، على الرغم من أنها لا تزال تواجه تحديات في الشفافية وإدارة جودة البيانات. يوفر الانخراط في DataFi فرصة دخول مريحة للمستخدمين العاديين.

ظهرت منصة البلوكتشين Layer 1 للذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي للحوسبة عالية الأداء. تحلل المقالة خمسة مشاريع مثل Bittensor و Vana و Kite AI و Nillion و Sahara AI، التي تعزز التعاون والابتكار في الذكاء الاصطناعي من خلال البنية التحتية اللامركزية، مما يدفع تطور النظام البيئي التكنولوجي ويعزز سيادة البيانات وحماية الخصوصية.