2.3 لماذا جعل ظهور @0G_labs الناس يعيدون التفكير في علاقة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين؟ في عالم البلوكشين التقليدي، مهمة السلسلة هي تنفيذ العقود الذكية والتسوية، بينما لا تزال عمليات تدريب واستنتاج الذكاء الاصطناعي تُشغل على خوادم مركزية. هدف @0G_labs هو كسر هذا الفصل، بحيث لا تقتصر السلسلة على معالجة المعاملات فحسب، بل تدعم أيضًا تخزين بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي، والتدريب، والاستنتاج، وسوق الخدمات. اقترحت رؤية لنظام تشغيل للذكاء الاصطناعي لا مركزي، يهدف إلى دمج هذه الوظائف بسلاسة في بنية معمارية معيارية، بحيث يمكن للمطورين نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة كما يفعلون مع التطبيقات اللامركزية العادية. على مستوى الممارسة، يتطلب هذا النظام توفر بيانات عالية جدًا وأداء شبكة ممتاز. تحل @0G_ من خلال فصل قناة نشر البيانات وقناة التخزين مشكلة البث، مما يجعل طبقة توفر البيانات فعالة ومنخفضة التكلفة عند التعامل مع كميات هائلة من بيانات الذكاء الاصطناعي. لا يقتصر هذا الأسلوب على زيادة قدرة معالجة البيانات على السلسلة بشكل يفوق الشبكات التقليدية من الطبقة الأولى (L1)، بل يوفر أيضًا إمكانيات توسع غير محدودة تقريبًا لنظام بيئة الذكاء الاصطناعي على السلسلة. لكن السؤال الأهم هو: عندما تدمج سلسلة جميع الموارد الأساسية اللازمة للذكاء الاصطناعي ضمن نظام لا مركزي، هل يمكنها حقًا التفوق على الحلول المركزية لمزودي خدمات السحابة التقليديين في المستقبل؟ وإذا لم تتمكن الشبكة اللامركزية من الحفاظ على استقرارها وتكلفتها على المدى الطويل مقارنة بالمنصات المركزية، فهل يمكنها حقًا دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى صناعي؟ هذا يمثل تحديًا جوهريًا لمفهوم الذكاء الاصطناعي اللامركزي بأكمله. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX