لا يزال معظم الناس يناقشون من هو الأقوى بين نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن النقطة الفاصلة الحقيقية قد تحولت بهدوء إلى أمر آخر بالفعل: من يملك طريقة توزيع البيانات وقدرات الحوسبة.

وهذا هو سبب عودتي المتكررة إلى @0G_labs مؤخرًا.
إنها ليست مجرد إنشاء سلسلة أو أداة ذكاء اصطناعي، بل تحاول بناء حزمة كاملة من البنية التحتية المعيارية لوحدات عصر الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك طبقة لا مركزية لتوافر البيانات، وطبقة التخزين، وبيئة تنفيذ مهيأة للذكاء الاصطناعي.
والبنية في جوهرها تجيب عن سؤال واحد: إذا لم يعد الذكاء الاصطناعي يتبع مُورّدي السحابة المركزية، فكيف يمكن إعادة هيكلته؟
والذي أثر فيّ بشكل أكبر هو تعاملها مع توافر البيانات؛ فالسلاسل التقليدية تركز على اتساق بيانات المعاملات، لكن ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي هو تدفقات بيانات عالية الإنتاجية وقابلة للتحقق، وهذان في الحقيقة نمطان مختلفان تمامًا.
اختارت 0G أن تفصل DA وحدها، وتُجري تحسينات خاصة لسيناريوهات الذكاء الاصطناعي؛ وهذه ليست مجرد “تغليف سردي” بل قرار له حُكم تقني.
ومن منظور منطق الصناعة، لا تتمثل قيمة مثل هذه المشاريع في سعر الرموز على المدى القصير، بل في ما إذا كانت فعلًا تحمل تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
إذا بدأ Agent للذكاء الاصطناعي بالتموضع على السلسلة، فإن الحاجة إلى بنية تحتية مثل بنية 0G ستكون متطلبًا صارمًا.
هذا ليس مشروعًا يحكي القصص، بل يشبه إلى حد كبير شقّ طريق مسبقًا، لم يدركه معظم الناس بعد.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi