لقد تجاوزت سرعة تطور الذكاء الاصطناعي بكثير خيال الكثير من الناس، لكن المشكلة الحقيقية في الواقع ليست القدرة على النمذجة بل من أين تأتي القوة الحسابية.

يتطلب تدريب النماذج الكبيرة موارد GPU ضخمة، لكن قوة الحوسبة في العالم الحقيقي مركزة بدرجة عالية في أيدي عدد قليل من المؤسسات.
يبدو هذا الهيكل طبيعياً في عصر Web2، لكنه يبدو غير متناسق في سياق Web3.
وفي هذه الخلفية، بدأت ألاحظ @dgrid_ai وعملتها $DGAI .
ما تحاول هذه المشروع فعله بسيط جداً في الواقع - ربط موارد GPU الموزعة حول العالم معاً لتشكيل شبكة حوسبية ذكاء اصطناعي لامركزية، تسمح للمطورين بالحصول على القوة الحسابية عند الطلب، بينما يمكن لمزودي القوة الحسابية الحصول على حوافز من خلال المساهمة بالموارد.
عندما تفهم هذا المنطق حقاً، ستشعر بانطباع حدسي جداً - يمكن استخدام القوة الحسابية العاطلة، ولا يحتاج مطورو الذكاء الاصطناعي إلى الاعتماد على بائع سحابة واحد، والنظام برمته يشبه أكثر سوقاً مفتوحة للقوة الحسابية.
من منظور المستخدم، التغييرات التي يجلبها هذا النموذج واضحة جداً بالفعل - الذكاء الاصطناعي لم يعد أداة حصرية للشركات الكبرى بل يمكن استخدامه من قبل المزيد من المطورين عبر شبكة مفتوحة.
حل Web3 على مدى السنوات الماضية البنية الأساسية المالية، بينما الموارد النادرة الحقيقية في عصر الذكاء الاصطناعي أصبحت القوة الحسابية.
إذا أصبح الذكاء الاصطناعي في المستقبل منتشراً مثل الإنترنت، فإن شبكات مثل dgrid_ai قد تصبح تلك الشبكة الكهربائية السفلية غير المرئية لكن الحيوية جداً.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate