يرى الكثيرون الذكاء الاصطناعي كمنافسة خوارزمية، لكن من منظور صناعي، ما يحدد حقاً ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن ينتشر على نطاق واسع هو في الواقع تكلفة الحوسبة.

معظم خدمات الاستدلال بالذكاء الاصطناعي حالياً تتمتع بأسعار مرتفعة نسبياً، وتعتمد على مجموعات GPU مركزية، وهذا يحد من ظهور العديد من التطبيقات المبتكرة. ظهور @dgrid_ai يحاول تغيير طريقة توزيع موارد حوسبة الذكاء الاصطناعي.
يقوم DGrid ببناء شبكة عقد موزعة، ودمج موارد الحوسبة المشتتة عالمياً في طبقة استدلال ذكاء اصطناعي موحدة.
يمكن للعقد تشغيل نماذج كبيرة وتوفير خدمات الاستدلال للشبكة، ويمكن للمستخدمين الوصول إلى موارد الحوسبة هذه من خلال دفع $DGAI .
تحصل العقد على مكافآت بناءً على حجم المهام المعالجة والأداء، مما يشكل نظام اقتصادي حوسبي متواصل التشغيل.
هذا النموذج لا يخفض فقط تكلفة وصول المطورين إلى الذكاء الاصطناعي، بل يسمح أيضاً باستخدام أكثر كفاءة لموارد القوة الحوسبية.
يمكن لأي مشارك يمتلك موارد GPU الانضمام إلى الشبكة وتوفير قوة حوسبية والحصول على عوائد، مما يحول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من منصة مغلقة إلى سوق مفتوحة.
من فهمي، ما تحاول DGrid القيام به ليس منتج ذكاء اصطناعي واحد، بل بنية تحتية.
إذا احتاجت المزيد والمزيد من تطبيقات Web3 إلى استدلال الذكاء الاصطناعي في المستقبل، فقد تصبح هذه الشبكة الحوسبية اللامركزية بنية أساسية مهمة في عصر الذكاء الاصطناعي، مما يجعل الحوسبة الذكية حقاً جزءاً من الشبكة المفتوحة.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate