إذا قمنا بتحليل تطور الذكاء الاصطناعي، فإن البيانات والنماذج وقوة المعالجة هي ثلاث ركائز أساسية، بينما @dgrid_ai يبدو أنه يفتتح سوقاً للسيولة في طبقة قوة المعالجة. في الماضي، حلت DeFi مشكلة سيولة رأس المال، بينما يحاول dgrid حل مشكلة سيولة موارد الحوسبة.

في تصميمه، يمكن لمزودي قوة المعالجة كسب عائدات من خلال التخزين والمشاركة في الشبكة، بينما يدفع الطلب حسب الحاجة رسوم الاستخدام. هذا الهيكل السوقي ثنائي الجانب يجعل تخصيص الموارد أكثر مرونة. مقارنة بالتسعير الثابت للخدمات السحابية التقليدية، هذا النموذج أقرب إلى ديناميكيات السوق في الوقت الفعلي.
في الوقت نفسه، يضمن من خلال آليات التسجيل والتحقق على السلسلة الكتلية تتبع عملية الحوسبة والموثوقية النتائج. هذه النقطة مهمة بشكل خاص لاستدلال الذكاء الاصطناعي، لأن صحة النتائج تؤثر بشكل مباشر على فعالية التطبيق.
على مستوى أعمق، هذا النموذج في الواقع يقوم بتمويل البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي. قوة المعالجة لم تعد مجرد موارد تقنية، بل أصول يمكنها المشاركة في توزيع العائدات.
إذا تمكن هذا الاتجاه من النجاح، فقد تشهد هيكل تكاليف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية تغييراً واضحاً. يمكن للمطورين الحصول على موارد أكثر مرونة بتكاليف أقل، وسيتم إطلاق سراح سرعة الابتكار في العالم بأسره بشكل إضافي.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate