OpenLedger: جعل الذكاء الاصطناعي قابلاً للتكوين، سائلًا، وعادلًا على البلوكتشين

تقوم OpenLedger بثورة في تقنية البلوكتشين من خلال جعل الذكاء الاصطناعي من الدرجة الأولى، وقابل للتكوين، وسائلاً اقتصادياً داخل إطار عمل موثوق، داخل السلسلة، يكافئ المساهمين، ويراقب المصدر، ويخفض بشكل كبير تكلفة بناء ونشر الذكاء الاصطناعي المتخصص. أدناه هو تحليل موجز ولكنه مفصل حول كيفية تحقيق OpenLedger لهذا التحول ولماذا هو مهم. تقوم OpenLedger بإعادة كتابة الذكاء الاصطناعي و blockchain من خلال تشغيل بنية تحتية محلية للذكاء الاصطناعي داخل السلسلة. تعمل المنصة على طبقة 2 متوافقة مع Ethereum (OP Stack + EigenDA) مع عقود ذكية محددة مسبقًا خاصة بالذكاء الاصطناعي وسجلات داخل السلسلة لمجموعات البيانات والنماذج والمحولات والوكلاء، مما يتيح للمطورين تسجيل وإيراد والتحقق من الأصول المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مباشرة داخل السلسلة. الابتكار الرئيسي لها، Proof of Attribution (PoA) و Payable AI، تتبّع نقاط البيانات التي تؤثر بشكل كبير على مخرجات النموذج وتوزع تلقائيًا المكافآت على المساهمين عندما يتم استخدام بياناتهم في الاستدلال أو التدريب، مما يجعل البيانات أصلًا سائلًا وقابلًا للإيراد بدلاً من تكلفة غارقة. تقوم شبكات البيانات المتخصصة بجمع مجموعات بيانات "ذهبية" تغذي نماذج اللغة المتخصصة عالية الجودة (SLMs) المضبوطة للاستخدامات الرأسية مثل المالية والرعاية الصحية وحقوق الملكية الفكرية، مما يحسن الدقة ويقلل من احتياجات الحوسبة مقارنة بالنماذج العامة. كما توفر OpenLedger أدوات بدون كود مثل Model Factory والتعديل الدقيق المعتمد على LoRA مع OpenLoRA، مما يمكّن العديد من النماذج الصغيرة من التدريب والنشر بتكلفة منخفضة. يمكن أن تعمل الآلاف من المحولات على بنية تحتية مشتركة لوحدات معالجة الرسوميات، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف الاستدلال وزمن الانتظار.

تقوم المنصة بتنفيذ محرك نسب داخل السلسلة باستخدام طرق النسب المعتمدة على التدرجات ومصفوفة اللاحقات لدعم النسب عبر أحجام النماذج وأنواع الاستدلال، مما ينتج عنه أدلة يمكن تدقيقها وقابلة للتحقق داخل السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، تقوم طبقة السيولة الذكية من OpenLedger بتجزئة البيانات والنماذج والمحولات والوكلاء، مما ينشئ عناصر مالية قابلة للتكوين مثل البيانات كأصل، والنموذج كخدمة، والوكيل كمنتج التي تتكامل مع أدوات DeFi للإقراض، والتخزين، واقتصاديات السوق. تقلل الشراكات مع سُحب GPU اللامركزية ومشاريع مثل OpenLoRA من التكلفة الحدية للتدريب والاستدلال، مما يمكن خدمات الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة أو القريبة من السلسلة دون الاعتماد على احتكارات السحابة المركزية.

تُدار الحوكمة والاقتصاد بواسطة رمز OPEN، الذي يسهل الغاز، والتخزين، والحوكمة، وتوزيع الحوافز. إن هذا التوافق بين المساهمين، والمصادقين، والمطورين يعزز نمو شبكات البيانات عالية الجودة ونظم النماذج. توفر السجلات غير القابلة للتغيير وأدلة النسب مسار تدقيق قابل للتحقق لنسب النموذج وأصل البيانات، مما يبسط الامتثال والتراخيص وإدارة الملكية الفكرية لتبني الشركات.

تكمن أهمية OpenLedger في قدرتها على ديمقراطية قيمة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمساهمين - الباحثين ومالكي البيانات والمبدعين - لكسب إيرادات متكررة من بياناتهم ونماذجهم، مما يعكس تدفقات القيمة الاستخراجية لمنصات الذكاء الاصطناعي المركزية. تقلل SLMs المدمجة وOpenLoRA وModel Factory من الحواجز أمام الدخول، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتخصص في متناول الفرق الصغيرة والشركات الناشئة، مما يوسع الابتكار خارج نطاق الشركات الكبرى. تفتح الأصول الذكية المرمزة أسواق DeFi جديدة مثل القروض المضمونة للنماذج، والعائد من تدفقات الاستدلال، والمشتقات المدعومة بالبيانات التي لا توجد اليوم. تعزز الأصول على السلسلة والنسب الثقة والامتثال، مما يوفر نماذج قابلة للتدقيق قانونياً، وهو أمر ضروري للصناعات المنظمة. ومع ذلك، لا تزال التحديات قائمة. حدود الحوسبة داخل السلسلة تعني أن التدريب على النماذج الثقيلة لا يزال يتطلب موارد كبيرة؛ تقوم OpenLedger بالتخفيف من ذلك من خلال محولات LoRA وتجمعات GPU اللامركزية، ولكن التدريب الكامل داخل السلسلة للنماذج الكبيرة جداً محدود. تتطلب مراقبة الجودة ومنع استغلال النسب حوافز قوية للمدققين وحوكمة - يساعد نموذج OpenLedger القائم على السلطة، لكن الحوافز الواقعية ستكون الاختبار النهائي. تشمل عقبات التبني ثقة المؤسسات والأبحاث، نضج الأدوات، ووضوح القوانين؛ تدعم قابلية التدقيق داخل السلسلة التبني، ولكن لا يزال من الضروري التثقيف في السوق. في الختام، OpenLedger ليست مجرد مشروع آخر على البلوك تشين؛ إنها طبقة اقتصادية أصلية للذكاء الاصطناعي تقوم بتوكنة دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل - البيانات والنماذج والوكالات - بينما تعوض المساهمين بشكل عادل وشفاف من خلال إثبات النسبة والمكافآت القابلة للدفع. من خلال مواءمة الحوافز الاقتصادية، وتقليل حواجز التكلفة، وتوفير أصل يمكن تدقيقه، يمكن أن تغير OpenLedger بشكل جذري المكان الذي تتراكم فيه قيمة الذكاء الاصطناعي، moving it from centralized cloud monopolies into an open, decentralized market. @Openledger $OPEN #OpenLedger