1. Market Positioning & Competitive Analysis​

Decentralized AI & GPU DePIN Landscape: The convergence of AI and blockchain has given rise to projects in two broad categories: decentralized AI networks (focus on AI services and agents) and GPU DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) focusing on distributed computing power. Key competitors include:

• SingularityNET (AGIX): A decentralized marketplace for AI algorithms, enabling developers to monetize AI services via its token. Founded by notable AI experts (Dr. Ben Goertzel of the Sophia robot project), it aspires to democratize AI by letting anyone offer or consume AI services on-chain. However, SingularityNET primarily provides an AI service marketplace and relies on third-party infrastructure for compute, which can pose scaling challenges.

• Fetch.ai (FET): One of the earliest blockchain platforms for autonomous AI agents, allowing the deployment of agents that perform tasks like data analytics and DeFi trading. Fetch.ai built its own chain (Cosmos-based) and emphasizes multi-agent collaboration and on-chain transactions. Its strength lies in agent frameworks and complex economic models, though it’s less focused on heavy GPU tasks (its agents often handle logic and transactions more than large-scale model inference).

• Render Network (RNDR): A decentralized GPU computing platform initially aimed at 3D rendering, now also supporting AI model rendering/training. Render connects users who need massive GPU power with operators who contribute idle GPUs, using the RNDR token for payments. It migrated to Solana for higher throughput and lower fees. Render’s Burn-and-Mint token model means users burn tokens for rendering work and nodes earn newly minted tokens, aligning network usage with token value. Its focus is infrastructure; it does not itself provide AI algorithms but empowers others to run GPU-intensive tasks.

• Akash Network (AKT): A decentralized cloud marketplace on Cosmos, offering on-demand computing (CPU/GPU) via a bidding system. Akash uses Kubernetes and a reverse auction to let providers offer compute at lower costs than traditional cloud. It’s a broader cloud alternative (hosting containers, ML tasks, etc.), not exclusive to AI, and targets cost-effective compute for developers. Security and reliability are ensured through reputation and escrow, but as a general platform it lacks specialized AI frameworks.

• Other Notables: Golem (one of the first P2P computing networks, now GPU-capable), Bittensor (TAO) (a network where AI model nodes train a collective ML model and earn rewards for useful contributions), Clore.ai (a GPU rental marketplace using proof-of-work with token-holder rewards), Nosana (Solana-based, focusing on AI inference tasks), and Autonolas (open platform for building decentralized services/agents). These projects underscore the rapidly evolving landscape of decentralized compute and AI, each with its own emphasis – from general compute sharing to specialized AI agent economies.

Cuckoo Network’s Unique Value Proposition: Cuckoo Network differentiates itself by integrating all three critical layers – blockchain (Cuckoo Chain), decentralized GPU computing, and an end-user AI web application – into one seamless platform. This full-stack approach offers several advantages:

• Integrated AI Services vs. Just Infrastructure: Unlike Render or Akash which mainly provide raw computing power, Cuckoo delivers ready-to-use AI services (for example, generative AI apps for art) on its chain. It has an AI web app for creators to directly generate content (starting with anime-style image generation) without needing to manage the underlying infrastructure. This end-to-end experience lowers the barrier for creators and developers – users get up to 75% cost reduction in AI generation by tapping decentralized GPUs and can create AI artwork in seconds for pennies, a value proposition traditional clouds and competitor networks haven’t matched.

• Decentralization, Trust, and Transparency: Cuckoo’s design places strong emphasis on trustless operation and openness. GPU node operators, developers, and users are required to stake the native token ($CAI) and participate in on-chain voting to establish reputation and trust. This mechanism helps ensure reliable service (good actors are rewarded, malicious actors could lose stake) – a critical differentiator when competitors may struggle with verifying results. The transparency of tasks and rewards is built-in via smart contracts, and the platform is engineered to be anti-censorship and privacy-preserving. Cuckoo aims to guarantee that AI computations and content remain open and uncensorable, appealing to communities worried about centralized AI filters or data misuse.

• Modularity and Expandability: Cuckoo started with image generation as a proof-of-concept, but its architecture is modular for accommodating various AI models and use cases. The same network can serve different AI services (from art generation to language models to data analysis) in the future, giving it a broad scope and flexibility. Combined with on-chain governance, this keeps the platform adaptive and community-driven.

• Targeted Community Focus: By branding itself as the “Decentralized AI Creative Platform for Creators & Builders,” Cuckoo is carving out a niche in the creative and Web3 developer community. For creators, it offers specialized tools (like fine-tuned anime AI models) to produce unique content; for Web3 developers it provides easy integration of AI into dApps via simple APIs and a scalable backend. This dual focus builds a two-sided ecosystem: content creators bring demand for AI tasks, and developers expand the supply of AI applications. Competitors like SingularityNET target AI researchers/providers generally, but Cuckoo’s community-centric approach (e.g., Telegram/Discord bot interfaces, user-generated AI art in a public gallery) fosters engagement and viral growth.

Actionable Positioning Recommendations:

• Emphasize Differentiators in Messaging: Highlight Cuckoo’s full-stack solution in marketing – “one platform to access AI apps and earn from providing GPU power.” Stress cost savings (up to 75% cheaper) and permissionless access (no gatekeepers or cloud contracts) to position Cuckoo as the most accessible and affordable AI network for creators and startups.

• Leverage Transparency & Trust: Build confidence by publicizing on-chain trust mechanisms. Publish metrics on task verification success rates, or stories of how staking has prevented bad actors. Educate users that unlike black-box AI APIs, Cuckoo offers verifiable, community-audited AI computations.

• Target Niche Communities: Focus on the anime/manga art community and Web3 gaming sectors. Success there can create case studies to attract broader markets later. By dominating a niche, Cuckoo gains brand recognition that larger generalist competitors can’t easily erode.

• Continuous Competitive Monitoring: Assign a team to track developments of rivals (tech upgrades, partnerships, token changes) and adapt quickly with superior offerings or integrations.

2. Monetization & Revenue Growth​

A sustainable revenue model for Cuckoo Network will combine robust tokenomics with direct monetization of AI services and GPU infrastructure usage. The strategy should ensure the $CAI token has real utility and value flow, while also creating non-token revenue streams where possible.

Tokenomics and Incentive Structure​

The $CAI token must incentivize all participants (GPU miners, AI developers, users, and token holders) in a virtuous cycle:

• Multi-Faceted Token Utility: $CAI should be used for AI service payments, staking for security, governance voting, and rewards distribution. This broad utility base creates continuous demand beyond speculation.

• Balanced Rewards & Emissions: A fair-launch approach can bootstrap network growth, but emissions must be carefully managed (e.g., halving schedules, gradual transitions to fee-based rewards) so as not to oversaturate the market with tokens.

• Deflationary Pressure & Value Capture: Introduce token sinks tying network usage to token value. For example, implement a micro-fee on AI transactions that is partially burned or sent to a community treasury. Higher usage reduces circulating supply or accumulates value for the community, supporting the token’s price.

• Governance & Meme Value: If $CAI has meme aspects, leverage this to build community buzz. Combine fun campaigns with meaningful governance power over protocol parameters, grants, or model additions to encourage longer holding and active participation.

Actionable Tokenomics Steps:

• Implement a Tiered Staking Model: Require GPU miners and AI service providers to stake $CAI. Stakers with more tokens and strong performance get priority tasks or higher earnings. This secures the network and locks tokens, reducing sell pressure.

• Launch a Usage-Based Reward Program: Allocate tokens to reward active AI tasks or popular AI agents. Encourage adoption by incentivizing both usage (users) and creation (developers).

• Monitor & Adjust Supply: Use governance to regularly review token metrics (price, velocity, staking rate). Adjust fees, staking requirements, or reward rates as needed to maintain a healthy token economy.

AI Service Monetization​

Beyond token design, Cuckoo can generate revenue from AI services:

• Freemium Model: Let users try basic AI services free or at low cost, then charge for higher-tier features, bigger usage limits, or specialized models. This encourages user onboarding while monetizing power users.

• Transaction Fees for AI Requests: Take a small fee (1–2%) on each AI task. Over time, as tasks scale, these fees can become significant. Keep fees low enough not to deter usage.

• Marketplace Commission: As third-party developers list AI models/agents, take a small commission. This aligns Cuckoo’s revenue with developer success and is highly scalable.

• Enterprise & Licensing Deals: Offer dedicated throughput or private instances for enterprise clients, with stable subscription payments. This can be in fiat/stablecoins, which the platform can convert to $CAI or use for buy-backs.

• Premium AI Services: Provide advanced features (e.g., higher resolution, custom model training, priority compute) under a subscription or one-time token payments.

Actionable AI Service Monetization Steps:

• Design Subscription Tiers: Clearly define usage tiers with monthly/annual pricing in $CAI or fiat, offering distinct feature sets (basic vs. pro vs. enterprise).

• Integrate Payment Channels: Provide user-friendly on-ramps (credit card, stablecoins) so non-crypto users can pay easily, with back-end conversion to $CAI.

• Community Bounties: Use some revenue to reward user-generated content, best AI art, or top agent performance. This fosters usage and showcases the platform’s capabilities.

GPU DePIN Revenue Streams​

As a decentralized GPU network, Cuckoo can earn revenue by:

• GPU Mining Rewards (for Providers): Initially funded by inflation or community allocation, shifting over time to usage-based fees as the primary reward.

• Network Fee for Resource Allocation: Large-scale AI tasks or training could require staking or an extra scheduling fee, monetizing priority access to GPUs.

• B2B Compute Services: Position Cuckoo as a decentralized AI cloud, collecting a percentage of enterprise deals for large-scale compute.

• Partnership Revenue Sharing: Collaborate with other projects (storage, data oracles, blockchains) for integrated services, earning referral fees or revenue splits.

Actionable GPU Network Monetization Steps:

• Optimize Pricing: Possibly use a bidding or auction model to match tasks with GPU providers while retaining a base network fee.

• AI Cloud Offering: Market an “AI Cloud” solution to startups/enterprises with competitive pricing. A fraction of the compute fees go to Cuckoo’s treasury.

• Reinvest in Network Growth: Use part of the revenue to incentivize top-performing GPU nodes and maintain high-quality service.

• Monitor Resource Utilization: Track GPU supply and demand. Adjust incentives (like mining rewards) and marketing efforts to keep the network balanced and profitable.

3. AI Agents & Impact Maximization​

AI agents can significantly boost engagement and revenue by performing valuable tasks for users or organizations. Integrating them tightly with Cuckoo Chain’s capabilities makes the platform unique.

AI Agents as a Growth Engine​

Agents that run on-chain can leverage Cuckoo’s GPU compute for inference/training, pay fees in $CAI, and tap into on-chain data. This feedback loop (agents → compute usage → fees → token value) drives sustainable growth.

High-Impact Use Cases​

• Autonomous Trading Bots: Agents using ML to handle DeFi trades, yield farming, arbitrage. Potential revenue via profit-sharing or performance fees.

• Cybersecurity & Monitoring Agents: Detect hacks or anomalies in smart contracts, offered as a subscription. High-value use for DeFi.

• Personalized AI Advisors: Agents that provide customized insights (financial, creative, or otherwise). Monetize via subscription or pay-per-use.

• Content Generation & NFT Agents: Autonomous creation of art, NFTs, or other media. Revenue from NFT sales or licensing fees.

• Industry-Specific Bots: Supply chain optimization, healthcare data analysis, etc. Longer-term partnerships required but high revenue potential.

Integration with Cuckoo Chain​

• On-Chain Agent Execution: Agents can use smart contracts for verifiable logic, custody of funds, or automated payouts.

• Resource Access via GPU DePIN: Agents seamlessly tap into GPU compute, paying in $CAI. This sets Cuckoo apart from platforms that lack a native compute layer.

• Decentralized Identity & Data: On-chain agent reputations and stats can boost trust (e.g., proven ROI for a trading bot).

• Economic Alignment: Require agent developers to stake $CAI or pay listing fees, while rewarding top agents that bring value to users.

Actionable Agent Strategy:

• Launch the Agent Platform (Launchpad): Provide dev tools, templates for common agents (trading, security), and easy deployment so developers flock to Cuckoo.

• Flagship Agent Programs: Build or fund a few standout agents (like a top-tier trading bot) to prove concept. Publicize success stories.

• Key Use Case Partnerships: Partner with DeFi, NFT, or gaming platforms to integrate agents solving real problems, showcasing ROI.

• Safety & Governance: Require security audits for agents handling user funds. Form an “Agent Council” or DAO oversight to maintain quality.

• Incentivize Agent Ecosystem Growth: Use developer grants and hackathons to attract talent. Offer revenue-sharing for high-performing agents.

4. Growth & Adoption Strategies​

Cuckoo can become a mainstream AI platform by proactively engaging developers, building a strong community, and forming strategic partnerships.

Developer Engagement & Ecosystem Incentives​

• Robust Developer Resources: Provide comprehensive documentation, open-source SDKs, example projects, and active support channels (Discord, forums). Make building on Cuckoo frictionless.

• Hackathons & Challenges: Host or sponsor events focusing on AI + blockchain, offering prizes in $CAI. Attract new talent and create innovative projects.

• Grants & Bounties: Dedicate a portion of token supply to encourage ecosystem growth (e.g., building a chain explorer, bridging to another chain, adding new AI models).

• Developer DAO/Community: Form a community of top contributors who help with meetups, tutorials, and local-language resources.

Marketing & Community Building​

• Clear Branding & Storytelling: Market Cuckoo as “AI for everyone, powered by decentralization.” Publish regular updates, tutorials, user stories, and vision pieces.

• Social Media & Virality: Maintain active channels (Twitter, Discord, Telegram). Encourage memes, user-generated content, and referral campaigns. Host AI art contests or other viral challenges.

• Community Events & Workshops: Conduct AMAs, webinars, local meetups. Engage users directly, show authenticity, gather feedback.

• Reward Contributions: Ambassador programs, bug bounties, contests, or NFT trophies to reward user efforts. Use marketing/community allocations to fuel these activities.

Strategic Partnerships & Collaborations​

• Web3 Partnerships: Collaborate with popular L1/L2 chains, data providers, and storage networks. Provide cross-chain AI services, bridging new user bases.

• AI Industry Collaborations: Integrate open-source AI communities, sponsor research, or partner with smaller AI startups seeking decentralized compute.

• Enterprise AI & Cloud Companies: Offer decentralized GPU power for cost savings. Negotiate stable subscription deals for enterprises, converting any fiat revenue into the ecosystem.

• Influencers & Thought Leaders: Involve recognized AI or crypto experts as advisors. Invite them to demo or test the platform, boosting visibility and credibility.

Actionable Growth Initiatives:

• High-Profile Pilot: Launch a flagship partnership (e.g., with an NFT marketplace or DeFi protocol) to prove real-world utility. Publicize user growth and success metrics.

• Global Expansion: Localize materials, host meetups, and recruit ambassadors across various regions to broaden adoption.

• Onboarding Campaign: Once stable, run referral/airdrop campaigns to incentivize new users. Integrate with popular wallets for frictionless sign-up.

• Track & Foster KPIs: Publicly share metrics like GPU nodes, monthly active users, developer activity. Address shortfalls promptly with targeted campaigns.

5. Technical Considerations & Roadmap​

Scalability​

• Cuckoo Chain Throughput: Optimize consensus and block sizes or use layer-2/sidechain approaches for high transaction volumes. Batch smaller AI tasks.

• Off-chain Compute Scaling: Implement efficient task scheduling algorithms for GPU distribution. Consider decentralized or hierarchical schedulers to handle large volumes.

• Testing at Scale: Simulate high-load scenarios on testnets, identify bottlenecks, and address them before enterprise rollouts.

Security​

• Smart Contract Security: Rigorous audits, bug bounties, and consistent updates. Every new feature (Agent Launchpad, etc.) should be audited pre-mainnet.

• Verification of Computation: In the short term, rely on redundancy (multiple node results) and dispute resolution. Explore zero-knowledge or interactive proofs for more advanced verification.

• Data Privacy & Security: Encrypt sensitive data. Provide options for users to select trusted nodes if needed. Monitor compliance for enterprise adoption.

• Network Security: Mitigate DDoS/spam by requiring fees or minimal staking. Implement rate limits if a single user spams tasks.

Decentralization​

• Node Distribution: Encourage wide distribution of validators and GPU miners. Provide guides, multi-language support, and geographic incentive programs.

• Minimizing Central Control: Transition governance to a DAO or on-chain voting for key decisions. Plan a roadmap for progressive decentralization.

• Interoperability & Standards: Adopt open standards for tokens, NFTs, bridging, etc. Integrate with popular cross-chain frameworks.

Phased Implementation & Roadmap​

1. Phase 1 – Foundation: Mainnet launch, GPU mining, initial AI app (e.g., image generator). Prove concept, gather feedback.
2. Phase 2 – Expand AI Capabilities: Integrate more models (LLMs, etc.), pilot enterprise use cases, possibly launch a mobile app for accessibility.
3. Phase 3 – AI Agents & Maturity: Deploy Agent Launchpad, agent frameworks, and bridging to other chains. NFT integration for creative economy.
4. Phase 4 – Optimization & Decentralization: Improve scalability, security, on-chain governance. Evolve tokenomics, possibly add advanced verification solutions (ZK proofs).

Actionable Technical & Roadmap Steps:

• Regular Audits & Upgrades: Schedule security audits each release cycle. Maintain a public upgrade calendar.
• Community Testnets: Incentivize testnet usage for every major feature. Refine with user feedback before mainnet.
• Scalability R&D: Dedicate an engineering sub-team to prototype layer-2 solutions and optimize throughput.
• Maintain Vision Alignment: Revisit long-term goals annually with community input, ensuring short-term moves don’t derail the mission.

By methodically implementing these strategies and technical considerations, Cuckoo Network can become a pioneer in decentralized AI. A balanced approach combining robust tokenomics, user-friendly AI services, GPU infrastructure, and a vibrant agent ecosystem will drive adoption, revenue, and long-term sustainability—reinforcing Cuckoo’s reputation as a trailblazer at the intersection of AI and Web3.

انقلاب منبع‌باز DeepSeek: بینش‌هایی از یک نشست خصوصی هوش مصنوعی​

DeepSeek در حال تسخیر دنیای هوش مصنوعی است. درست زمانی که بحث‌ها پیرامون DeepSeek-R1 فروکش نکرده بود، تیم یک بمب خبری دیگر را منتشر کرد: یک مدل چندوجهی منبع‌باز به نام Janus-Pro. سرعت سرسام‌آور است و اهداف واضح.

دو روز پیش، گروهی از محققان، توسعه‌دهندگان و سرمایه‌گذاران برجسته هوش مصنوعی برای یک بحث خصوصی به میزبانی Shixiang گرد هم آمدند که به طور انحصاری بر DeepSeek تمرکز داشت. در طول سه ساعت، آن‌ها نوآوری‌های فنی DeepSeek، ساختار سازمانی و پیامدهای گسترده‌تر ظهور آن را بررسی کردند—بر مدل‌های کسب‌وکار هوش مصنوعی، بازارهای ثانویه و مسیر بلندمدت تحقیقات هوش مصنوعی.

با پیروی از اصول شفافیت منبع‌باز DeepSeek، ما افکار جمعی خود را به عموم ارائه می‌دهیم. در اینجا بینش‌های خلاصه‌ای از بحث ارائه شده است که استراتژی DeepSeek، پیشرفت‌های فنی آن و تأثیری که می‌تواند بر صنعت هوش مصنوعی داشته باشد را پوشش می‌دهد.

DeepSeek: راز و مأموریت​

• مأموریت اصلی DeepSeek: مدیرعامل Liang Wenfeng فقط یک کارآفرین هوش مصنوعی دیگر نیست—او در اصل یک مهندس است. برخلاف Sam Altman، او بر اجرای فنی تمرکز دارد، نه فقط بر چشم‌انداز.
• چرا DeepSeek احترام کسب کرده است: معماری MoE (ترکیب کارشناسان) آن یک تمایز کلیدی است. تکرار اولیه مدل o1 OpenAI فقط آغاز بود—چالش واقعی مقیاس‌پذیری با منابع محدود است.
• مقیاس‌پذیری بدون تأیید NVIDIA: علیرغم ادعاها مبنی بر داشتن ۵۰,۰۰۰ GPU، DeepSeek احتمالاً با حدود ۱۰,۰۰۰ A100 قدیمی و ۳,۰۰۰ H800 قبل از ممنوعیت کار می‌کند. برخلاف آزمایشگاه‌های ایالات متحده که برای هر مشکلی محاسبات را به کار می‌گیرند، DeepSeek مجبور به کارایی است.
• تمرکز واقعی DeepSeek: برخلاف OpenAI یا Anthropic، DeepSeek بر "خدمت هوش مصنوعی به انسان‌ها" متمرکز نیست. در عوض، به دنبال خود هوش است. این ممکن است سلاح مخفی آن باشد.

کاوشگران در مقابل پیروان: قوانین قدرت هوش مصنوعی​

• توسعه هوش مصنوعی یک تابع پله‌ای است: هزینه رسیدن به سطح پیشرو ۱۰ برابر کمتر از پیشرو بودن است. "پیروان" از پیشرفت‌های گذشته با کسری از هزینه محاسباتی بهره‌مند می‌شوند، در حالی که "کاوشگران" باید به طور کورکورانه پیش بروند و هزینه‌های عظیم تحقیق و توسعه را متحمل شوند.
• آیا DeepSeek از OpenAI پیشی خواهد گرفت؟ این ممکن است—اما فقط اگر OpenAI لغزش کند. هوش مصنوعی هنوز یک مسئله باز است و رویکرد DeepSeek به مدل‌های استدلال یک شرط قوی است.

نوآوری‌های فنی پشت DeepSeek​

۱. پایان تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT)؟​

• ادعای مخرب‌ترین DeepSeek: ممکن است SFT دیگر برای وظایف استدلال ضروری نباشد. اگر درست باشد، این یک تغییر پارادایم است.
• اما نه به این سرعت... DeepSeek-R1 هنوز به SFT وابسته است، به ویژه برای هم‌ترازی. تغییر واقعی در نحوه استفاده از SFT است—استخراج وظایف استدلال به طور مؤثرتر.

۲. کارایی داده: خندق واقعی​

• چرا DeepSeek اولویت را به برچسب‌گذاری داده می‌دهد: گزارش شده است که Liang Wenfeng خود داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کند و اهمیت آن را نشان می‌دهد. موفقیت تسلا در رانندگی خودکار از طریق حاشیه‌نویسی دقیق انسانی به دست آمد—DeepSeek همان دقت را به کار می‌برد.
• داده‌های چندوجهی: هنوز آماده نیستند—علیرغم انتشار Janus-Pro، یادگیری چندوجهی همچنان به طور غیرقابل تحملی گران است. هیچ آزمایشگاهی هنوز دستاوردهای قانع‌کننده‌ای نشان نداده است.

۳. تقطیر مدل: یک شمشیر دو لبه​

• تقطیر کارایی را افزایش می‌دهد اما تنوع را کاهش می‌دهد: این می‌تواند قابلیت‌های مدل را در بلندمدت محدود کند.
• "بدهی پنهان" تقطیر: بدون درک چالش‌های اساسی آموزش هوش مصنوعی، تکیه بر تقطیر می‌تواند به مشکلات پیش‌بینی نشده‌ای منجر شود زمانی که معماری‌های نسل بعدی ظهور کنند.

۴. پاداش فرآیند: یک مرز جدید در هم‌ترازی هوش مصنوعی​

• نظارت بر نتایج سقف را تعریف می‌کند: یادگیری تقویتی مبتنی بر فرآیند ممکن است از هک جلوگیری کند، اما حد بالای هوش همچنان به بازخورد مبتنی بر نتایج بستگی دارد.
• پارادوکس RL: مدل‌های زبان بزرگ (LLM) شرایط برد تعریف شده‌ای مانند شطرنج ندارند. AlphaZero کار کرد زیرا پیروزی دودویی بود. استدلال هوش مصنوعی فاقد این وضوح است.

چرا OpenAI از روش‌های DeepSeek استفاده نکرده است؟​

• مسئله تمرکز: OpenAI بر مقیاس، نه کارایی، اولویت می‌دهد.
• "جنگ پنهان هوش مصنوعی" در ایالات متحده: ممکن است OpenAI و Anthropic رویکرد DeepSeek را نادیده گرفته باشند، اما برای مدت طولانی این کار را نخواهند کرد. اگر DeepSeek قابل اجرا باشد، انتظار تغییر در جهت تحقیقات را داشته باشید.

آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵​

• فراتر از ترانسفورمرها؟ احتمالاً هوش مصنوعی به معماری‌های متفاوت تقسیم خواهد شد. این حوزه هنوز بر ترانسفورمرها متمرکز است، اما مدل‌های جایگزین ممکن است ظهور کنند.
• پتانسیل استفاده نشده RL: یادگیری تقویتی در خارج از حوزه‌های محدود مانند ریاضی و کدنویسی همچنان استفاده نشده باقی مانده است.
• سال عامل‌های هوش مصنوعی؟ علیرغم هیاهو، هیچ آزمایشگاهی هنوز یک عامل هوش مصنوعی پیشگامانه ارائه نکرده است.

آیا توسعه‌دهندگان به DeepSeek مهاجرت خواهند کرد؟​

• هنوز نه. توانایی‌های برتر کدنویسی و پیروی از دستورالعمل‌های OpenAI همچنان به آن برتری می‌دهد.
• اما فاصله در حال کاهش است. اگر DeepSeek به حرکت خود ادامه دهد، ممکن است توسعه‌دهندگان در سال ۲۰۲۵ تغییر کنند.

شرط ۵۰۰ میلیارد دلاری OpenAI Stargate: آیا هنوز منطقی است؟​

• ظهور DeepSeek بر سلطه NVIDIA تردید می‌افکند. اگر کارایی بر مقیاس‌پذیری نیروی خام غلبه کند، ابررایانه ۵۰۰ میلیارد دلاری OpenAI ممکن است بیش از حد به نظر برسد.
• آیا OpenAI واقعاً ۵۰۰ میلیارد دلار خرج خواهد کرد؟ SoftBank حامی مالی است، اما نقدینگی ندارد. اجرا همچنان نامشخص است.
• Meta در حال مهندسی معکوس DeepSeek است. این اهمیت آن را تأیید می‌کند، اما اینکه آیا Meta می‌تواند نقشه راه خود را تطبیق دهد، همچنان نامشخص است.

تأثیر بازار: برندگان و بازندگان​

• کوتاه‌مدت: سهام تراشه‌های هوش مصنوعی، از جمله NVIDIA، ممکن است نوسان داشته باشند.
• بلندمدت: داستان رشد هوش مصنوعی همچنان پابرجاست—DeepSeek فقط ثابت می‌کند که کارایی به اندازه قدرت خام اهمیت دارد.

منبع‌باز در مقابل منبع‌بسته: جبهه جدید نبرد​

• اگر مدل‌های منبع‌باز به ۹۵٪ عملکرد منبع‌بسته برسند، کل مدل کسب‌وکار هوش مصنوعی تغییر می‌کند.
• DeepSeek دست OpenAI را مجبور می‌کند. اگر مدل‌های باز به بهبود ادامه دهند، هوش مصنوعی اختصاصی ممکن است ناپایدار شود.

تأثیر DeepSeek بر استراتژی جهانی هوش مصنوعی​

• چین سریع‌تر از حد انتظار در حال پیشرفت است. فاصله هوش مصنوعی بین چین و ایالات متحده ممکن است تنها ۳-۹ ماه باشد، نه دو سال همان‌طور که قبلاً تصور می‌شد.
• DeepSeek به عنوان یک اثبات مفهوم برای استراتژی هوش مصنوعی چین است. علیرغم محدودیت‌های محاسباتی، نوآوری مبتنی بر کارایی در حال کار است.

کلام آخر: چشم‌انداز بیش از فناوری اهمیت دارد​

• تمایز واقعی DeepSeek جاه‌طلبی آن است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی از فشار به مرزهای هوش به دست می‌آیند، نه فقط اصلاح مدل‌های موجود.
• نبرد بعدی استدلال است. هر کس که مدل‌های استدلال هوش مصنوعی نسل بعدی را پیشگام کند، مسیر صنعت را تعریف خواهد کرد.

یک آزمایش فکری: اگر یک فرصت داشتید تا از مدیرعامل DeepSeek، Liang Wenfeng، سوالی بپرسید، چه می‌پرسیدید؟ بهترین توصیه شما برای شرکت در حین مقیاس‌پذیری چیست؟ افکار خود را به اشتراک بگذارید—پاسخ‌های برجسته ممکن است دعوت‌نامه‌ای برای نشست خصوصی بعدی هوش مصنوعی کسب کنند.

DeepSeek فصل جدیدی در هوش مصنوعی باز کرده است. اینکه آیا کل داستان را بازنویسی می‌کند یا نه، هنوز مشخص نیست.

مقدمه​

چشم‌انداز هوش مصنوعی در حال تجربه یک تغییر اساسی است. در دو هفته گذشته، میزبان یک بحث پشت درهای بسته با پژوهشگران و توسعه‌دهندگان پیشرو در زمینه هوش مصنوعی بودیم و به بینش‌های جذابی درباره مسیر صنعت در سال ۲۰۲۵ دست یافتیم. آنچه به دست آمد، یک بازآرایی پیچیده قدرت، چالش‌های غیرمنتظره برای بازیگران قدیمی و نقاط عطف حیاتی است که آینده فناوری را شکل خواهند داد.

این فقط یک گزارش نیست—بلکه نقشه‌ای از آینده صنعت است. بیایید به برندگان، بازندگان و شرط‌های حیاتی که سال ۲۰۲۵ را تعریف می‌کنند، بپردازیم.

برندگان: ظهور یک ساختار قدرت جدید​

Anthropic: پیشگام عمل‌گرا​

Anthropic به عنوان یک رهبر در سال ۲۰۲۵ برجسته است، با استراتژی‌ای واضح و عمل‌گرا:

• پروتکل کنترل مدل (MCP): MCP فقط یک مشخصات فنی نیست بلکه یک پروتکل بنیادی است که به ایجاد استانداردهای صنعتی برای کدنویسی و جریان‌های کاری عاملانه می‌پردازد. آن را به عنوان TCP/IP برای عصر عامل در نظر بگیرید—حرکتی جاه‌طلبانه برای قرار دادن Anthropic در مرکز قابلیت همکاری هوش مصنوعی.
• تسلط بر زیرساخت: تمرکز Anthropic بر کارایی محاسباتی و طراحی تراشه سفارشی نشان‌دهنده پیش‌بینی در مواجهه با چالش‌های مقیاس‌پذیری در استقرار هوش مصنوعی است.
• شراکت‌های استراتژیک: با تمرکز انحصاری بر ساخت مدل‌های قدرتمند و برون‌سپاری قابلیت‌های مکمل به شرکا، Anthropic یک اکوسیستم همکاری را تقویت می‌کند. مدل Claude 3.5 Sonnet آنها همچنان برجسته است و برای شش ماه در برنامه‌های کدنویسی در صدر قرار دارد—که در اصطلاح هوش مصنوعی یک ابدیت است.

گوگل: قهرمان یکپارچه‌سازی عمودی​

سلطه گوگل ناشی از کنترل بی‌نظیر آن بر کل زنجیره ارزش هوش مصنوعی است:

• زیرساخت انتها به انتها: TPUهای سفارشی گوگل، مراکز داده گسترده و یکپارچگی محکم در سراسر سیلیکون، نرم‌افزار و برنامه‌ها یک خندق رقابتی غیرقابل تسخیر ایجاد می‌کنند.
• عملکرد Gemini Exp-1206: آزمایش‌های اولیه Gemini Exp-1206 معیارهای جدیدی را تعیین کرده و توانایی گوگل در بهینه‌سازی در سراسر پشته را تقویت می‌کند.
• راه‌حل‌های سازمانی: اکوسیستم داخلی غنی گوگل به عنوان یک زمینه آزمایشی برای راه‌حل‌های خودکارسازی جریان کار عمل می‌کند. یکپارچه‌سازی عمودی آنها را در موقعیتی قرار می‌دهد که بر هوش مصنوعی سازمانی به روش‌هایی تسلط یابند که نه شرکت‌های خالص هوش مصنوعی و نه ارائه‌دهندگان سنتی ابر نمی‌توانند با آن رقابت کنند.

بازندگان: زمان‌های چالش‌برانگیز پیش رو​

OpenAI: در یک دوراهی​

با وجود موفقیت اولیه، OpenAI با چالش‌های فزاینده‌ای روبرو است:

• مشکلات سازمانی: خروج‌های برجسته، مانند Alec Radford، نشان‌دهنده احتمال عدم هماهنگی داخلی است. آیا تغییر جهت OpenAI به برنامه‌های مصرف‌کننده تمرکز آن بر AGI را از بین می‌برد؟
• محدودیت‌های استراتژیک: موفقیت ChatGPT، در حالی که از نظر تجاری ارزشمند است، ممکن است نوآوری را محدود کند. در حالی که رقبا به بررسی جریان‌های کاری عاملانه و برنامه‌های سازمانی می‌پردازند، OpenAI خطر گرفتار شدن در فضای چت‌بات را دارد.

اپل: از دست دادن موج هوش مصنوعی​

پیشرفت‌های محدود اپل در زمینه هوش مصنوعی تهدیدی برای سلطه طولانی‌مدت آن در نوآوری موبایل است:

• نقاط کور استراتژیک: با توجه به اینکه هوش مصنوعی به مرکزیت اکوسیستم‌های موبایل تبدیل می‌شود، عدم مشارکت موثر اپل در راه‌حل‌های انتها به انتهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند کسب‌وکار اصلی آن را تضعیف کند.
• آسیب‌پذیری رقابتی: بدون پیشرفت قابل توجه در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در اکوسیستم خود، اپل خطر عقب ماندن از رقبایی را دارد که به سرعت در حال نوآوری هستند.

شرط‌های حیاتی برای ۲۰۲۵​

قابلیت‌های مدل: دوگانگی بزرگ​

صنعت هوش مصنوعی در یک دوراهی قرار دارد با دو آینده ممکن:

1. جهش AGI: یک پیشرفت در AGI می‌تواند برنامه‌های فعلی را منسوخ کند و صنعت را یک شبه تغییر دهد.
2. تکامل تدریجی: احتمالاً، بهبودهای تدریجی برنامه‌های عملی و خودکارسازی انتها به انتها را هدایت خواهند کرد، و به نفع شرکت‌هایی که بر قابلیت استفاده تمرکز دارند، به جای پیشرفت‌های بنیادی.

شرکت‌ها باید بین حفظ تحقیقات بنیادی و ارائه ارزش فوری تعادل برقرار کنند.

تکامل عامل: مرز بعدی​

عوامل نمایانگر یک تغییر تحول‌آفرین در تعامل انسان و هوش مصنوعی هستند.

• مدیریت زمینه: شرکت‌ها در حال حرکت به فراتر از مدل‌های ساده پرسش و پاسخ برای ادغام درک زمینه‌ای در جریان‌های کاری هستند. این امر معماری‌ها را ساده می‌کند و به برنامه‌ها اجازه می‌دهد با قابلیت‌های مدل تکامل یابند.
• همکاری انسان و هوش مصنوعی: تعادل بین خودمختاری و نظارت کلیدی است. نوآوری‌هایی مانند MCP Anthropic می‌تواند زمینه‌ساز یک فروشگاه برنامه‌های عامل باشد، که ارتباط بدون درز بین عوامل و سیستم‌های سازمانی را امکان‌پذیر می‌سازد.

نگاهی به آینده: پلتفرم‌های مگا بعدی​

عصر سیستم‌عامل هوش مصنوعی​

هوش مصنوعی آماده است تا پارادایم‌های پلتفرم را بازتعریف کند و "سیستم‌عامل‌های" جدیدی برای عصر دیجیتال ایجاد کند:

• مدل‌های بنیادی به عنوان زیرساخت: مدل‌ها خود به عنوان پلتفرم عمل می‌کنند، با توسعه API-محور و پروتکل‌های عامل استاندارد که نوآوری را هدایت می‌کنند.
• پارادایم‌های جدید تعامل: هوش مصنوعی فراتر از رابط‌های سنتی حرکت خواهد کرد و به طور یکپارچه در دستگاه‌ها و محیط‌های پیرامونی ادغام خواهد شد. عصر رباتیک و عوامل هوش مصنوعی پوشیدنی در حال نزدیک شدن است.
• تکامل سخت‌افزار: تراشه‌های تخصصی، محاسبات لبه و فرم‌فاکتورهای سخت‌افزاری بهینه‌سازی شده پذیرش هوش مصنوعی را در صنایع تسریع خواهند کرد.

نتیجه‌گیری​

صنعت هوش مصنوعی وارد مرحله‌ای تعیین‌کننده می‌شود که در آن کاربرد عملی، زیرساخت و تعامل انسانی در مرکز توجه قرار دارند. برندگان در موارد زیر برتری خواهند داشت:

• ارائه راه‌حل‌های انتها به انتها که مشکلات واقعی را حل می‌کنند.
• تخصص در برنامه‌های عمودی برای پیشی گرفتن از رقبا.
• ساخت زیرساخت‌های قوی و مقیاس‌پذیر برای استقرار کارآمد.
• تعریف پارادایم‌های تعامل انسان و هوش مصنوعی که تعادل بین خودمختاری و نظارت را حفظ می‌کنند.

این یک لحظه حیاتی است. شرکت‌هایی که موفق می‌شوند، آنهایی خواهند بود که پتانسیل هوش مصنوعی را به ارزش ملموس و تحول‌آفرین تبدیل می‌کنند. با فرا رسیدن سال ۲۰۲۵، رقابت برای تعریف پلتفرم‌ها و اکوسیستم‌های مگا بعدی آغاز شده است.

نظر شما چیست؟ آیا ما به سمت یک پیشرفت AGI پیش می‌رویم یا پیشرفت تدریجی غالب خواهد شد؟ نظرات خود را به اشتراک بگذارید و به گفتگو بپیوندید.

ما با افتخار اعلام می‌کنیم که یک همکاری پیشگامانه بین شبکه Cuckoo و Tenspect آغاز شده است، که زیرساخت‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز ما را با پلتفرم نوآورانه بازرسی خانگی Tenspect ترکیب می‌کند. این همکاری گامی مهم به سوی آوردن قدرت هوش مصنوعی غیرمتمرکز به صنعت املاک و مستغلات است.

چرا این همکاری مهم است​

Tenspect صنعت بازرسی خانگی را با پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی خود که به بازرسان امکان انجام بازرسی‌های سریع‌تر و کارآمدتر را می‌دهد، متحول کرده است. با ادغام با زیرساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز شبکه Cuckoo، Tenspect قادر خواهد بود قابلیت‌های قدرتمندتری ارائه دهد و در عین حال حریم خصوصی داده‌ها را تضمین کرده و هزینه‌ها را کاهش دهد.

مزایای کلیدی این همکاری شامل موارد زیر است:

1. پردازش هوش مصنوعی غیرمتمرکز: ویژگی‌های Smart Notetaker و AI Tenspect از شبکه استخراج GPU شبکه Cuckoo بهره‌برداری خواهند کرد و زمان پردازش سریع‌تر و حریم خصوصی بهبود یافته را تضمین می‌کنند.
2. کارایی هزینه: با استفاده از زیرساخت غیرمتمرکز شبکه Cuckoo، Tenspect می‌تواند خدمات هوش مصنوعی خود را با نرخ‌های رقابتی‌تری به بازرسان خانگی ارائه دهد.
3. حریم خصوصی بهبود یافته: رویکرد غیرمتمرکز ما تضمین می‌کند که داده‌های حساس بازرسی امن و خصوصی باقی می‌مانند و در عین حال از قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند.

یکپارچه‌سازی فنی​

Tenspect با Cuckoo Chain برای تراکنش‌های امن و شفاف یکپارچه خواهد شد و از شبکه استخراج GPU ما برای وظایف استنتاج هوش مصنوعی بهره‌برداری خواهد کرد. این شامل:

• پردازش تبدیل گفتار به متن از طریق نودهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز ما
• پردازش تحلیل تصویر برای مستندسازی بازرسی
• تولید گزارش‌های بازرسی با استفاده از منابع محاسباتی توزیع‌شده ما

گام‌های بعدی​

این همکاری تنها آغاز است. شبکه Cuckoo و Tenspect با هم کار خواهند کرد تا:

• قابلیت‌های هوش مصنوعی را برای بازرسان خانگی گسترش دهند
• ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی غیرمتمرکز برای صنعت املاک و مستغلات توسعه دهند
• راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ایجاد کنند که از نقاط قوت هر دو پلتفرم بهره‌برداری کند

ما از همکاری با Tenspect برای آوردن مزایای هوش مصنوعی غیرمتمرکز به صنعت بازرسی خانگی هیجان‌زده‌ایم. این همکاری کاملاً با مأموریت ما برای دموکراتیزه کردن دسترسی به هوش مصنوعی در حالی که حریم خصوصی و کارایی را تضمین می‌کند، همخوانی دارد.

برای به‌روزرسانی‌های بیشتر در مورد این همکاری هیجان‌انگیز با ما همراه باشید!

برای اطلاعات بیشتر در مورد این همکاری:

• از وب‌سایت Tenspect بازدید کنید
• به Discord ما بپیوندید
• ما را در X / Twitter دنبال کنید
• به تلگرام ما بپیوندید

در حالی که مدل‌های زبانی مانند GPT-4 و Gemini با توانایی‌های مکالمه‌ای خود توجه عمومی را جلب کرده‌اند، یک انقلاب عمیق‌تر در حال وقوع است: ظهور عوامل هوش مصنوعی. همان‌طور که در وایت‌پیپر اخیر گوگل توضیح داده شده است، این عوامل فقط چت‌بات‌های هوشمند نیستند – آن‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که می‌توانند به طور فعال دنیای واقعی را درک، استدلال و تأثیرگذاری کنند.

تکامل قابلیت‌های هوش مصنوعی​

به مدل‌های سنتی هوش مصنوعی مانند استادان بسیار دانا فکر کنید که در اتاقی بدون اینترنت یا تلفن قفل شده‌اند. آن‌ها می‌توانند بینش‌های درخشانی ارائه دهند، اما فقط بر اساس آنچه قبل از ورود به اتاق یاد گرفته‌اند. از سوی دیگر، عوامل هوش مصنوعی مانند استادانی هستند که مجموعه کاملی از ابزارهای مدرن در اختیار دارند – آن‌ها می‌توانند اطلاعات فعلی را جستجو کنند، ایمیل ارسال کنند، محاسبات انجام دهند و وظایف پیچیده را هماهنگ کنند.

اینجا چیزی است که عوامل را از مدل‌های سنتی متمایز می‌کند:

• اطلاعات در زمان واقعی: در حالی که مدل‌ها به داده‌های آموزشی خود محدود هستند، عوامل می‌توانند از طریق ابزارها و APIهای خارجی به اطلاعات فعلی دسترسی پیدا کنند
• اقدام‌گیری: عوامل فقط پیشنهاد نمی‌دهند – آن‌ها می‌توانند از طریق فراخوانی توابع و تعاملات API اقدامات را اجرا کنند
• مدیریت حافظه: عوامل زمینه را در تعاملات متعدد حفظ می‌کنند و از هر تبادل برای بهبود پاسخ‌های خود یاد می‌گیرند
• یکپارچه‌سازی ابزار: توانایی بومی برای استفاده از ابزارها و APIهای خارجی در معماری آن‌ها تعبیه شده است، نه به عنوان یک فکر بعدی

چگونه عوامل فکر می‌کنند: معماری شناختی​

جادوی واقعی عوامل در "معماری شناختی" آن‌ها نهفته است – سیستمی که نحوه استدلال و تصمیم‌گیری آن‌ها را مدیریت می‌کند. وایت‌پیپر سه رویکرد کلیدی را توضیح می‌دهد:

1. ReAct: چارچوبی که در آن عوامل بین استدلال درباره وضعیت خود و اقدام‌های مشخص متناوب می‌شوند. تصور کنید یک سرآشپز که به طور مداوم پیشرفت خود را ارزیابی می‌کند و استراتژی آشپزی خود را تنظیم می‌کند.

2. زنجیره‌ای از افکار: عوامل مشکلات پیچیده را به مراحل کوچکتر و قابل مدیریت تقسیم می‌کنند و کار خود را در طول مسیر نشان می‌دهند. این مشابه نحوه حل معادلات پیچیده توسط یک ریاضیدان به صورت مرحله به مرحله است.

3. درخت افکار: عوامل به طور همزمان مسیرهای مختلف راه‌حل را کاوش می‌کنند، مانند یک بازیکن شطرنج که حرکات مختلف و پیامدهای آن‌ها را در نظر می‌گیرد.

اینجا یک مثال واقعی از وایت‌پیپر است که چگونه یک عامل ممکن است یک درخواست رزرو پرواز را مدیریت کند:

کاربر: "می‌خواهم یک پرواز از آستین به زوریخ رزرو کنم"

فکر عامل: من باید ابتدا به دنبال پروازها بگردم
اقدام: [فراخوانی API جستجوی پرواز]
مشاهده: گزینه‌های پرواز متعدد یافت شد

فکر عامل: من باید بهترین قیمت‌ها و مسیرها را بررسی کنم
اقدام: [تحلیل نتایج جستجو]
مشاهده: اتصالات و قیمت‌های بهینه یافت شد

فکر عامل: کاربر نیاز به خلاصه‌ای واضح از گزینه‌ها دارد
پاسخ نهایی: "اینجا بهترین گزینه‌های پرواز هستند..."

جعبه‌ابزار عامل: چگونه با جهان تعامل می‌کنند​

وایت‌پیپر سه روش متمایز را شناسایی می‌کند که عوامل می‌توانند با سیستم‌های خارجی تعامل داشته باشند:

1. افزونه‌ها​

این‌ها ابزارهای سمت عامل هستند که اجازه فراخوانی مستقیم API را می‌دهند. آن‌ها را به عنوان دستان عامل در نظر بگیرید – آن‌ها می‌توانند به طور مستقیم با خدمات خارجی تعامل کنند. وایت‌پیپر گوگل نشان می‌دهد که این‌ها به ویژه برای عملیات‌های در زمان واقعی مانند بررسی قیمت‌های پرواز یا پیش‌بینی‌های آب و هوا مفید هستند.

2. توابع​

برخلاف افزونه‌ها، توابع در سمت مشتری اجرا می‌شوند. این امر کنترل و امنیت بیشتری را فراهم می‌کند و آن‌ها را برای عملیات‌های حساس ایده‌آل می‌سازد. عامل مشخص می‌کند که چه کاری باید انجام شود، اما اجرای واقعی تحت نظارت مشتری انجام می‌شود.

تفاوت بین افزونه‌ها و توابع:

3. ذخیره‌سازی داده‌ها​

این‌ها کتابخانه‌های مرجع عامل هستند که دسترسی به داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته را فراهم می‌کنند. با استفاده از پایگاه‌های داده برداری و جاسازی‌ها، عوامل می‌توانند به سرعت اطلاعات مرتبط را در مجموعه‌های داده بزرگ پیدا کنند.

چگونه عوامل یاد می‌گیرند و بهبود می‌یابند​

وایت‌پیپر سه رویکرد جذاب برای یادگیری عامل را توضیح می‌دهد:

1. یادگیری در زمینه: مانند یک سرآشپز که یک دستور جدید و مواد اولیه دریافت می‌کند، عوامل یاد می‌گیرند که وظایف جدید را از طریق مثال‌ها و دستورالعمل‌هایی که در زمان اجرا ارائه می‌شود، مدیریت کنند.

2. یادگیری مبتنی بر بازیابی: تصور کنید یک سرآشپز با دسترسی به یک کتابخانه بزرگ کتاب‌های آشپزی. عوامل می‌توانند به صورت پویا مثال‌ها و دستورالعمل‌های مرتبط را از ذخیره‌سازی داده‌های خود بازیابی کنند.

   

3. تنظیم دقیق: این مانند فرستادن یک سرآشپز به مدرسه آشپزی است – آموزش سیستماتیک در انواع خاصی از وظایف برای بهبود عملکرد کلی.

ساخت عوامل آماده تولید​

عملی‌ترین بخش وایت‌پیپر به پیاده‌سازی عوامل در محیط‌های تولیدی می‌پردازد. با استفاده از پلتفرم Vertex AI گوگل، توسعه‌دهندگان می‌توانند عواملی بسازند که ترکیب کنند:

• درک زبان طبیعی برای تعاملات کاربری
• یکپارچه‌سازی ابزار برای اقدامات دنیای واقعی
• مدیریت حافظه برای پاسخ‌های متنی
• سیستم‌های نظارت و ارزیابی

آینده معماری عامل​

شاید هیجان‌انگیزترین مفهوم "زنجیره‌سازی عامل" باشد – ترکیب عوامل تخصصی برای مدیریت وظایف پیچیده. تصور کنید یک سیستم برنامه‌ریزی سفر که ترکیب می‌کند:

• عامل رزرو پرواز
• عامل توصیه هتل
• عامل برنامه‌ریزی فعالیت‌های محلی
• عامل نظارت بر آب و هوا

هر کدام در حوزه خود تخصص دارند اما با هم کار می‌کنند تا راه‌حل‌های جامع ایجاد کنند.

این چه معنایی برای آینده دارد​

ظهور عوامل هوش مصنوعی نشان‌دهنده یک تغییر اساسی در هوش مصنوعی است – از سیستم‌هایی که فقط می‌توانند فکر کنند به سیستم‌هایی که می‌توانند فکر کنند و عمل کنند. در حالی که هنوز در روزهای اولیه هستیم، معماری و رویکردهای توضیح داده شده در وایت‌پیپر گوگل نقشه راه روشنی برای چگونگی تکامل هوش مصنوعی از یک ابزار منفعل به یک شرکت‌کننده فعال در حل مشکلات دنیای واقعی ارائه می‌دهند.

برای توسعه‌دهندگان، رهبران کسب‌وکار و علاقه‌مندان به فناوری، درک عوامل هوش مصنوعی فقط درباره به‌روز ماندن با روندها نیست – بلکه درباره آماده‌سازی برای آینده‌ای است که در آن هوش مصنوعی به یک شریک واقعی در تلاش‌های انسانی تبدیل می‌شود.

چگونه عوامل هوش مصنوعی را در صنعت خود می‌بینید که تغییر ایجاد می‌کنند؟ نظرات خود را در زیر به اشتراک بگذارید.

شبکه Cuckoo با هیجان اعلام می‌کند که به عنوان یک راه‌حل لایه ۲ به IoTeX گسترش می‌یابد و زیرساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را به اکوسیستم پررونق IoTeX می‌آورد. این همکاری استراتژیک تخصص Cuckoo در ارائه مدل‌های هوش مصنوعی را با زیرساخت قوی MachineFi IoTeX ترکیب می‌کند و فرصت‌های جدیدی برای هر دو جامعه ایجاد می‌کند.

نیاز​

کاربران و توسعه‌دهندگان IoTeX به منابع محاسبات هوش مصنوعی غیرمتمرکز و کارآمد نیاز دارند، در حالی که سازندگان برنامه‌های هوش مصنوعی به زیرساخت بلاکچین مقیاس‌پذیر نیاز دارند. با ساخت بر روی IoTeX، زنجیره Cuckoo به این نیازها پاسخ می‌دهد و بازار هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را به یک اکوسیستم جدید گسترش می‌دهد.

راه‌حل​

زنجیره Cuckoo بر روی IoTeX ارائه می‌دهد:

• ادغام بدون درز با زیرساخت MachineFi IoTeX
• هزینه‌های تراکنش کمتر برای ارائه مدل‌های هوش مصنوعی
• مقیاس‌پذیری بهبود یافته برای برنامه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز
• قابلیت همکاری بین زنجیره‌ای بین IoTeX و زنجیره Cuckoo

جزئیات ایردراپ​

برای جشن گرفتن این گسترش، شبکه Cuckoo یک کمپین ایردراپ برای اعضای جامعه IoTeX و Cuckoo راه‌اندازی می‌کند. شرکت‌کنندگان می‌توانند از طریق فعالیت‌های مختلف تعامل، توکن‌های $CAI کسب کنند:

1. پذیرندگان اولیه از اکوسیستم IoTeX
2. استخراج‌کنندگان GPU که به شبکه کمک می‌کنند
3. مشارکت فعال در فعالیت‌های بین زنجیره‌ای
4. تعامل جامعه و مشارکت در توسعه

نقل قول از رهبری​

"ساخت زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX یک نقطه عطف مهم در ماموریت ما برای غیرمتمرکز کردن زیرساخت هوش مصنوعی است"، می‌گوید Dora Noda، مدیر تولید شبکه Cuckoo. "این همکاری به ما امکان می‌دهد محاسبات هوش مصنوعی کارآمد و قابل دسترس را به اکوسیستم نوآورانه MachineFi IoTeX بیاوریم و در عین حال بازار هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را گسترش دهیم."

سوالات متداول

س: چه چیزی زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX را منحصر به فرد می‌کند؟

ج: زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX به طور منحصر به فرد ارائه مدل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز را با زیرساخت MachineFi IoTeX ترکیب می‌کند و محاسبات هوش مصنوعی کارآمد و مقرون به صرفه را برای دستگاه‌ها و برنامه‌های IoT فراهم می‌کند.

س: چگونه می‌توانم در ایردراپ شرکت کنم؟

ج: به https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ مراجعه کنید تا اقدامات واجد شرایط را کامل کرده و پاداش بگیرید.

س: چگونه می‌توانم بیشتر $CAI کسب کنم؟

• استیکینگ توکن‌های $CAI
• اجرای یک نود استخراج‌کننده GPU
• مشارکت در تراکنش‌های بین زنجیره‌ای
• مشارکت در توسعه جامعه

س: الزامات فنی برای استخراج‌کنندگان GPU چیست؟

ج: استخراج‌کنندگان GPU نیاز دارند:

• NVIDIA GTX 3080, L4 یا بالاتر
• حداقل ۸ گیگابایت RAM
• استیک و رأی‌گیری $CAI در بین ۱۰ استخراج‌کننده برتر
• اتصال اینترنت قابل اعتماد برای دستورالعمل‌های تنظیم دقیق، به مستندات ما در cuckoo.network/docs مراجعه کنید

س: این چه مزایایی برای کاربران IoTeX دارد؟

ج: کاربران IoTeX به دسترسی به:

• منابع محاسبات هوش مصنوعی غیرمتمرکز
• هزینه‌های تراکنش کمتر برای خدمات هوش مصنوعی
• ادغام با برنامه‌های MachineFi موجود
• فرصت‌های جدید کسب درآمد از طریق استخراج GPU و استیکینگ

س: قابلیت عملکرد بین زنجیره‌ای چگونه کار می‌کند؟

ج: کاربران قادر خواهند بود دارایی‌ها را به راحتی بین IoTeX، Arbitrum و زنجیره Cuckoo با استفاده از زیرساخت پل ما جابجا کنند، که نقدینگی و قابلیت همکاری یکپارچه را در سراسر اکوسیستم‌ها فراهم می‌کند. پل Arbitrum راه‌اندازی شده و پل IoTeX هنوز در حال کار است.

س: جدول زمانی برای راه‌اندازی چیست؟

ج: جدول زمانی:

• هفته ۸ ژانویه: آغاز توزیع ایردراپ بر روی شبکه اصلی زنجیره Cuckoo
• هفته ۲۹ ژانویه: استقرار پل بین IoTeX و زنجیره Cuckoo
• هفته ۱۲ فوریه: راه‌اندازی کامل سکوی راه‌انداز عامل خودمختار

س: چگونه توسعه‌دهندگان می‌توانند بر روی لایه ۲ زنجیره Cuckoo بر روی IoTeX بسازند؟

ج: توسعه‌دهندگان می‌توانند از ابزارها و زبان‌های آشنا Ethereum استفاده کنند، زیرا زنجیره Cuckoo سازگاری کامل با EVM را حفظ می‌کند. مستندات جامع و منابع توسعه‌دهنده در cuckoo.network/docs در دسترس خواهند بود.

س: تخصیص کل ایردراپ چقدر است؟

ج: کمپین ایردراپ "IoTeX x Cuckoo" بخشی از تخصیص کل ۱‰ را که برای پذیرندگان اولیه و اعضای جامعه از کل عرضه ۱ میلیارد توکن $CAI رزرو شده است، توزیع خواهد کرد.

اطلاعات تماس

برای اطلاعات بیشتر، به جامعه ما بپیوندید:

• وبسایت: https://cuckoo.network
• دیسکورد: https://cuckoo.network/dc
• تلگرام: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

آیین، که در سال ۲۰۲۳ توسط سرمایه‌گذار سابق پلی‌چین نیراج پنت و آکیلش پوتی تأسیس شده است، پروژه‌ای بلندپروازانه در تقاطع بلاکچین و هوش مصنوعی است. با حمایت یک سری A به ارزش ۲۵ میلیون دلار به رهبری آرکتایپ و سرمایه‌گذاری استراتژیک از پلی‌چین کپیتال، این شرکت قصد دارد شکاف‌های زیرساختی حیاتی در فعال‌سازی تعاملات پیچیده درون‌زنجیره‌ای و خارج‌اززنجیره‌ای را برطرف کند. با تیمی متشکل از ۳۰ متخصص از مؤسسات و شرکت‌های پیشرو، آیین در حال ساخت پروتکلی است که قابلیت‌های هوش مصنوعی را مستقیماً در محیط‌های بلاکچین ادغام می‌کند و موارد استفاده‌ای مانند قراردادهای هوشمند تولید شده به زبان طبیعی و پروتکل‌های وام‌دهی پویا مبتنی بر بازار را هدف قرار می‌دهد.

چرا مشتریان به وب۳ برای هوش مصنوعی نیاز دارند​

ادغام وب۳ و هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از محدودیت‌های موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی متمرکز سنتی را کاهش دهد.

1. زیرساخت غیرمتمرکز به کاهش خطر دستکاری کمک می‌کند: هنگامی که محاسبات هوش مصنوعی و خروجی‌های مدل توسط چندین گره مستقل اجرا می‌شوند، بسیار دشوارتر است که هر نهاد واحدی—چه توسعه‌دهنده یا یک واسطه شرکتی—نتایج را دستکاری کند. این امر اعتماد و شفافیت کاربران را در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تقویت می‌کند.

2. هوش مصنوعی بومی وب۳ دامنه قراردادهای هوشمند درون‌زنجیره‌ای را فراتر از منطق مالی پایه گسترش می‌دهد. با وجود هوش مصنوعی در حلقه، قراردادها می‌توانند به داده‌های بازار در زمان واقعی، درخواست‌های تولید شده توسط کاربران و حتی وظایف استنتاج پیچیده پاسخ دهند. این امر موارد استفاده‌ای مانند تجارت الگوریتمی، تصمیمات وام‌دهی خودکار و تعاملات در چت (مانند فرن‌راگ) را ممکن می‌سازد که تحت APIهای هوش مصنوعی موجود و جداگانه غیرممکن بود. از آنجا که خروجی‌های هوش مصنوعی قابل تأیید و با دارایی‌های درون‌زنجیره‌ای یکپارچه هستند، این تصمیمات با ارزش یا با ریسک بالا می‌توانند با اعتماد بیشتر و واسطه‌های کمتر اجرا شوند.

3. توزیع بار کاری هوش مصنوعی در سراسر یک شبکه می‌تواند به طور بالقوه هزینه‌ها را کاهش داده و مقیاس‌پذیری را افزایش دهد. حتی اگر محاسبات هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌بر باشد، یک محیط وب۳ به خوبی طراحی شده از یک منبع جهانی از منابع محاسباتی به جای یک ارائه‌دهنده متمرکز واحد بهره می‌برد. این امر قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیرتر، بهبود قابلیت اطمینان و امکان جریان‌های کاری هوش مصنوعی مداوم درون‌زنجیره‌ای را باز می‌کند—همه اینها با انگیزه‌های مشترک برای اپراتورهای گره برای ارائه قدرت محاسباتی خود پشتیبانی می‌شود.

رویکرد آیین​

سیستم سه لایه اصلی دارد—اوراکل اینفرنت، زنجیره آیین (زیرساخت و پروتکل) و برنامه‌های بومی—که هر کدام برای حل چالش‌های مختلف در فضای وب۳ x هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

1. اوراکل اینفرنت​

• چه کاری انجام می‌دهد اینفرنت اولین محصول آیین است که به عنوان پلی بین قراردادهای هوشمند درون‌زنجیره‌ای و محاسبات هوش مصنوعی خارج‌اززنجیره‌ای عمل می‌کند. به جای فقط دریافت داده‌های خارجی، وظایف استنتاج مدل هوش مصنوعی را هماهنگ می‌کند، نتایج را جمع‌آوری کرده و به صورت قابل تأیید به زنجیره بازمی‌گرداند.
• اجزای کلیدی
  • کانتینرها: محیط‌های امن برای میزبانی هر بار کاری هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (مثلاً مدل‌های ONNX، Torch، Hugging Face، GPT-4).
  • infernet-ml: یک کتابخانه بهینه‌سازی شده برای استقرار جریان‌های کاری هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، که ادغام‌های آماده استفاده با چارچوب‌های مدل محبوب ارائه می‌دهد.
  • SDK اینفرنت: یک رابط استاندارد ارائه می‌دهد تا توسعه‌دهندگان به راحتی قراردادهای هوشمندی بنویسند که نتایج استنتاج هوش مصنوعی را درخواست و مصرف کنند.
  • گره‌های اینفرنت: بر روی خدماتی مانند GCP یا AWS مستقر می‌شوند، این گره‌ها به درخواست‌های استنتاج درون‌زنجیره‌ای گوش می‌دهند، وظایف را در کانتینرها اجرا کرده و نتایج را به زنجیره بازمی‌گردانند.
  • پرداخت و تأیید: مدیریت توزیع هزینه (بین گره‌های محاسباتی و تأیید) و پشتیبانی از روش‌های مختلف تأیید برای اطمینان از اجرای صادقانه وظایف.
• چرا مهم است اینفرنت فراتر از یک اوراکل سنتی می‌رود با تأیید محاسبات هوش مصنوعی خارج‌اززنجیره‌ای، نه فقط فیدهای داده. همچنین از زمان‌بندی وظایف استنتاج تکراری یا حساس به زمان پشتیبانی می‌کند، و پیچیدگی پیوند دادن وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی به برنامه‌های درون‌زنجیره‌ای را کاهش می‌دهد.

2. زنجیره آیین​

زنجیره آیین ویژگی‌های دوستدار هوش مصنوعی را در هر دو لایه زیرساخت و پروتکل ادغام می‌کند. این طراحی شده است تا تعاملات مکرر، خودکار و پیچیده بین قراردادهای هوشمند و محاسبات خارج‌اززنجیره‌ای را مدیریت کند، که فراتر از آنچه که L1های معمولی می‌توانند مدیریت کنند، می‌رود.

2.1 لایه زیرساخت​

• چه کاری انجام می‌دهد زیرساخت زنجیره آیین از جریان‌های کاری هوش مصنوعی پیچیده‌تر از بلاکچین‌های استاندارد پشتیبانی می‌کند. از طریق ماژول‌های پیش‌کامپایل شده، یک زمان‌بند و یک افزونه EVM به نام EVM++، هدف آن تسهیل وظایف هوش مصنوعی مکرر یا جریانی، انتزاع حساب قوی و تعاملات خودکار قرارداد است.

• اجزای کلیدی

  • ماژول‌های پیش‌کامپایل شده

    :

    • افزونه‌های EIP (مثلاً EIP-665، EIP-5027) محدودیت‌های طول کد را حذف می‌کنند، هزینه گاز برای امضاها را کاهش می‌دهند و اعتماد بین وظایف هوش مصنوعی زنجیره‌ای و خارج‌اززنجیره‌ای را امکان‌پذیر می‌سازند.
    • پیش‌کامپایل‌های محاسباتی چارچوب‌هایی را برای استنتاج هوش مصنوعی، اثبات‌های دانش صفر و تنظیم مدل در قراردادهای هوشمند استاندارد می‌کنند.

  • زمان‌بند: وابستگی به قراردادهای خارجی "نگهدار" را با اجازه دادن به وظایف برای اجرا در یک برنامه ثابت (مثلاً هر ۱۰ دقیقه) از بین می‌برد. این برای فعالیت‌های مداوم مبتنی بر هوش مصنوعی حیاتی است.

  • EVM++: EVM را با انتزاع حساب بومی (EIP-7702) افزایش می‌دهد، به قراردادها اجازه می‌دهد تا تراکنش‌ها را برای یک دوره زمانی مشخص به طور خودکار تأیید کنند. این از تصمیمات مداوم مبتنی بر هوش مصنوعی (مثلاً تجارت خودکار) بدون دخالت انسانی پشتیبانی می‌کند.

• چرا مهم است با تعبیه ویژگی‌های متمرکز بر هوش مصنوعی مستقیماً در زیرساخت خود، زنجیره آیین محاسبات هوش مصنوعی پیچیده، تکراری یا حساس به زمان را ساده می‌کند. توسعه‌دهندگان یک محیط قوی‌تر و خودکارتر برای ساخت برنامه‌های غیرمتمرکز واقعاً "هوشمند" به دست می‌آورند.

2.2 لایه پروتکل اجماع​

• چه کاری انجام می‌دهد لایه پروتکل زنجیره آیین به نیاز به مدیریت وظایف متنوع هوش مصنوعی به طور کارآمد می‌پردازد. وظایف استنتاج بزرگ و گره‌های محاسباتی ناهمگن به منطق بازار هزینه ویژه و یک رویکرد اجماع نوآورانه نیاز دارند تا اجرای و تأیید روان را تضمین کنند.
• اجزای کلیدی
  • رزونانس (بازار هزینه):
    • نقش‌های "حراج‌کننده" و "کارگزار" را معرفی می‌کند تا وظایف هوش مصنوعی با پیچیدگی‌های مختلف را با گره‌های محاسباتی مناسب مطابقت دهد.
    • از تخصیص وظایف تقریباً جامع یا "بسته‌بندی شده" استفاده می‌کند تا توان شبکه را به حداکثر برساند و اطمینان حاصل کند که گره‌های قدرتمند وظایف پیچیده را بدون توقف انجام می‌دهند.
  • سمفونی (اجماع):
    • محاسبات هوش مصنوعی را به زیر وظایف موازی برای تأیید تقسیم می‌کند. گره‌های متعدد مراحل فرآیند و خروجی‌ها را به طور جداگانه تأیید می‌کنند.
    • از بارگذاری بیش از حد شبکه توسط وظایف بزرگ هوش مصنوعی جلوگیری می‌کند با توزیع بارهای کاری تأیید در چندین گره.
  • vTune:
    • نشان می‌دهد که چگونه می‌توان تنظیم مدل انجام شده توسط گره را با استفاده از بررسی‌های داده "پشتی" روی زنجیره تأیید کرد.
    • قابلیت گسترده‌تر زنجیره آیین را برای مدیریت وظایف هوش مصنوعی طولانی‌تر و پیچیده‌تر با حداقل فرضیات اعتماد نشان می‌دهد.
• چرا مهم است بازارهای هزینه سنتی و مدل‌های اجماع با بارهای کاری سنگین یا متنوع هوش مصنوعی مشکل دارند. با طراحی مجدد هر دو، زنجیره آیین می‌تواند وظایف را به طور پویا تخصیص داده و نتایج را تأیید کند، و امکانات درون‌زنجیره‌ای را فراتر از منطق پایه توکن یا قرارداد گسترش دهد.

3. برنامه‌های بومی​

• چه کاری انجام می‌دهند با تکیه بر اینفرنت و زنجیره آیین، برنامه‌های بومی شامل یک بازار مدل و یک شبکه تأیید هستند، که نشان می‌دهد چگونه می‌توان قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور بومی ادغام و درون‌زنجیره‌ای درآمدزایی کرد.
• اجزای کلیدی
  • بازار مدل:
    • مدل‌های هوش مصنوعی (و احتمالاً انواع تنظیم شده) را به عنوان دارایی‌های درون‌زنجیره‌ای توکن می‌کند.
    • به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را بخرند، بفروشند یا مجوز دهند، با درآمدی که به سازندگان مدل و ارائه‌دهندگان محاسبات/داده پاداش می‌دهد.
  • شبکه تأیید و "رول‌آپ به عنوان یک سرویس":
    • به پروتکل‌های خارجی (مثلاً L2ها) یک محیط قابل اعتماد برای محاسبه و تأیید وظایف پیچیده مانند اثبات‌های دانش صفر یا پرسش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
    • راه‌حل‌های رول‌آپ سفارشی را با استفاده از EVM++، ویژگی‌های زمان‌بندی و طراحی بازار هزینه آیین ارائه می‌دهد.
• چرا مهم است با قابل معامله و قابل تأیید کردن مدل‌های هوش مصنوعی به طور مستقیم درون‌زنجیره‌ای، آیین عملکرد بلاکچین را به یک بازار برای خدمات و مجموعه‌های داده هوش مصنوعی گسترش می‌دهد. شبکه گسترده‌تر نیز می‌تواند از زیرساخت آیین برای محاسبات تخصصی استفاده کند، و یک اکوسیستم یکپارچه ایجاد کند که در آن وظایف و اثبات‌های هوش مصنوعی هم ارزان‌تر و هم شفاف‌تر هستند.

توسعه اکوسیستم آیین​

چشم‌انداز آیین برای یک "شبکه زیرساخت هوش مصنوعی باز" با ایجاد یک اکوسیستم قوی همراه است. فراتر از طراحی محصول اصلی، تیم مشارکت‌هایی در زمینه ذخیره‌سازی مدل، محاسبات، سیستم‌های اثبات و برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده است تا اطمینان حاصل کند که هر لایه از شبکه از پشتیبانی کارشناسی برخوردار است. در عین حال، آیین به شدت در منابع توسعه‌دهنده و رشد جامعه سرمایه‌گذاری می‌کند تا موارد استفاده واقعی را در زنجیره خود ترویج کند.

1. همکاری‌های اکوسیستم

• ذخیره‌سازی و یکپارچگی مدل: ذخیره‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Arweave اطمینان حاصل می‌کند که آنها دستکاری‌ناپذیر باقی می‌مانند.
• مشارکت‌های محاسباتی: IO.net منابع محاسباتی غیرمتمرکز را مطابق با نیازهای مقیاس‌پذیری آیین ارائه می‌دهد.
• سیستم‌های اثبات و لایه-۲: همکاری با Starkware و Arbitrum قابلیت‌های تولید اثبات برای وظایف مبتنی بر EVM را گسترش می‌دهد.
• برنامه‌های مصرف‌کننده هوش مصنوعی: همکاری با Myshell و Story Protocol خدمات بیشتری را مبتنی بر هوش مصنوعی به زنجیره می‌آورد.
• لایه دارایی مدل: Pond، Allora و 0xScope منابع هوش مصنوعی اضافی ارائه می‌دهند و مرزهای هوش مصنوعی درون‌زنجیره‌ای را پیش می‌برند.
• بهبودهای حریم خصوصی: Nillion لایه حریم خصوصی زنجیره آیین را تقویت می‌کند.
• امنیت و استیکینگ: EigenLayer به تأمین امنیت و استیکینگ در شبکه کمک می‌کند.
• دسترسی به داده‌ها: ماژول‌های EigenLayer و Celestia دسترسی به داده‌ها را افزایش می‌دهند، که برای بارهای کاری هوش مصنوعی حیاتی است.

2. گسترش برنامه‌ها

• منابع توسعه‌دهنده: راهنماهای جامع توضیح می‌دهند که چگونه کانتینرهای هوش مصنوعی را راه‌اندازی کنید، PyTorch را اجرا کنید و GPT-4 یا Mistral-7B را در وظایف درون‌زنجیره‌ای ادغام کنید. مثال‌های عملی—مانند تولید NFTها از طریق اینفرنت—موانع را برای تازه‌واردان کاهش می‌دهند.
• تأمین مالی و شتاب‌دهی: شتاب‌دهنده آیین آلتار و پروژه قلمرو آیین به تیم‌هایی که dAppها را بر روی زنجیره آیین می‌سازند، سرمایه و راهنمایی ارائه می‌دهند.
• پروژه‌های قابل توجه:
  • آنیما: دستیار دیفای چند عاملی که درخواست‌های زبان طبیعی را در زمینه وام‌دهی، تعویض و استراتژی‌های بازده پردازش می‌کند.
  • اوپوس: توکن‌های میم تولید شده توسط هوش مصنوعی با جریان‌های تجاری زمان‌بندی شده.
  • رلیک: مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی را در AMMها ادغام می‌کند، با هدف تجارت درون‌زنجیره‌ای انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر.
  • تایث: از یادگیری ماشین برای تنظیم پویا پروتکل‌های وام‌دهی استفاده می‌کند، بازده را بهبود می‌بخشد در حالی که ریسک را کاهش می‌دهد.

با هم‌راستا کردن طراحی محصول، مشارکت‌ها و مجموعه متنوعی از dAppهای مبتنی بر هوش مصنوعی، آیین خود را به عنوان یک مرکز چندوجهی برای وب۳ x هوش مصنوعی قرار می‌دهد. رویکرد اکوسیستم‌محور آن—که با پشتیبانی فراوان از توسعه‌دهندگان و فرصت‌های واقعی تأمین مالی تکمیل می‌شود—زمینه را برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی درون‌زنجیره‌ای فراهم می‌کند.

چشم‌انداز آیین​

برنامه‌های محصول و اکوسیستم آیین امیدوارکننده به نظر می‌رسند، اما بسیاری از شکاف‌های فنی باقی مانده‌اند. توسعه‌دهندگان هنوز نیاز دارند مشکلات اساسی مانند راه‌اندازی نقاط انتهایی استنتاج مدل، تسریع وظایف هوش مصنوعی و هماهنگی چندین گره برای محاسبات در مقیاس بزرگ را حل کنند. در حال حاضر، معماری اصلی می‌تواند موارد استفاده ساده‌تر را مدیریت کند؛ چالش واقعی الهام بخشیدن به توسعه‌دهندگان برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خلاقانه‌تر درون‌زنجیره‌ای است.

در آینده، آیین ممکن است کمتر بر امور مالی تمرکز کند و بیشتر بر قابل معامله کردن دارایی‌های محاسباتی یا مدل تمرکز کند. این امر شرکت‌کنندگان را جذب کرده و امنیت شبکه را با پیوند دادن توکن زنجیره به بارهای کاری عملی هوش مصنوعی تقویت می‌کند. اگرچه جزئیات طراحی توکن هنوز مشخص نیست، اما واضح است که چشم‌انداز آیین ایجاد نسل جدیدی از برنامه‌های پیچیده، غیرمتمرکز و مبتنی بر هوش مصنوعی است—که وب۳ را به قلمروهای عمیق‌تر و خلاقانه‌تر سوق می‌دهد.

همگرایی هوش مصنوعی و کریپتو مدت‌هاست که مورد توجه قرار گرفته اما به‌خوبی اجرا نشده است. تلاش‌های گذشته برای غیرمتمرکز کردن هوش مصنوعی، پشته را تکه‌تکه کرد بدون اینکه ارزش واقعی ارائه دهد. آینده درباره غیرمتمرکزسازی جزئی نیست—بلکه ساختن پلتفرم‌های هوش مصنوعی تمام‌پشته است که واقعاً غیرمتمرکز هستند و محاسبات، داده‌ها و هوش را به اکوسیستم‌های منسجم و خودپایدار یکپارچه می‌کنند.

ماه‌ها را صرف مصاحبه با ۴۷ توسعه‌دهنده، بنیان‌گذار و محقق در این تقاطع کرده‌ام. اجماع چیست؟ هوش مصنوعی غیرمتمرکز تمام‌پشته آینده هوش محاسباتی است و سال ۲۰۲۵ سال شکوفایی آن خواهد بود.

شکاف بازار ۱.۷ تریلیون دلاری​

زیرساخت هوش مصنوعی امروز توسط چند شرکت کنترل می‌شود:

• چهار شرکت ۹۲٪ از عرضه GPU های H100 انویدیا را کنترل می‌کنند.
• این GPU ها تا ۱.۴ میلیون دلار درآمد سالانه به ازای هر واحد تولید می‌کنند.
• حاشیه‌های سود استنتاج هوش مصنوعی بیش از ۸۰٪ است.

این تمرکز نوآوری را خفه می‌کند و ناکارآمدی‌هایی را ایجاد می‌کند که آماده اختلال هستند. پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز تمام‌پشته مانند Cuckoo Network هدفشان حذف این گلوگاه‌ها با دموکراتیزه کردن دسترسی به محاسبات، داده‌ها و هوش است.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز تمام‌پشته: گسترش چشم‌انداز​

یک پلتفرم هوش مصنوعی غیرمتمرکز تمام‌پشته نه تنها محاسبات، داده‌ها و هوش را یکپارچه می‌کند، بلکه درهای استفاده‌های جدید تحول‌آفرین در تقاطع بلاکچین و هوش مصنوعی را باز می‌کند. بیایید این لایه‌ها را در پرتو روندهای نوظهور بررسی کنیم.

۱. بازارهای محاسبات غیرمتمرکز​

ارائه‌دهندگان محاسبات متمرکز هزینه‌های گزافی دریافت می‌کنند و منابع را متمرکز می‌کنند. پلتفرم‌های غیرمتمرکز مانند Gensyn و Cuckoo Network امکان‌پذیر می‌سازند:

• محاسبات الاستیک: دسترسی به GPU ها به صورت درخواستی در شبکه‌های توزیع‌شده.
• محاسبات قابل تأیید: اثبات‌های رمزنگاری صحت محاسبات را تضمین می‌کنند.
• هزینه‌های کمتر: معیارهای اولیه نشان‌دهنده کاهش هزینه‌ها تا ۳۰-۷۰٪ است.

علاوه بر این، ظهور AI-Fi در حال ایجاد اصول اقتصادی جدید است. GPU ها به دارایی‌های بهره‌زا تبدیل می‌شوند و نقدینگی زنجیره‌ای به مراکز داده امکان می‌دهد تا خرید سخت‌افزار را تأمین مالی کنند. توسعه چارچوب‌های آموزش غیرمتمرکز و هماهنگی استنتاج در حال تسریع است و راه را برای زیرساخت محاسبات هوش مصنوعی واقعاً مقیاس‌پذیر هموار می‌کند.

۲. اکوسیستم‌های داده مبتنی بر جامعه​

وابستگی هوش مصنوعی به داده‌ها، مجموعه داده‌های متمرکز را به گلوگاهی تبدیل می‌کند. سیستم‌های غیرمتمرکز با استفاده از Data DAOs و فناوری‌های تقویت‌کننده حریم خصوصی مانند اثبات‌های دانش صفر (ZK) امکان‌پذیر می‌سازند:

• نسبت ارزش عادلانه: مدل‌های قیمت‌گذاری و مالکیت پویا به مشارکت‌کنندگان پاداش می‌دهند.
• بازارهای داده در زمان واقعی: داده به یک دارایی قابل معامله و توکنیزه تبدیل می‌شود.

با این حال، با افزایش تقاضای مدل‌های هوش مصنوعی برای مجموعه داده‌های پیچیده‌تر، بازارهای داده باید تعادل بین کیفیت و حریم خصوصی را برقرار کنند. ابزارهایی برای اصول حریم خصوصی احتمالی، مانند محاسبات چندطرفه امن (MPC) و یادگیری فدرال، در تضمین شفافیت و امنیت در برنامه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز ضروری خواهند شد.

۳. هوش مصنوعی شفاف​

سیستم‌های هوش مصنوعی امروزه جعبه‌های سیاه هستند. هوش غیرمتمرکز شفافیت را از طریق:

• مدل‌های قابل حسابرسی: قراردادهای هوشمند مسئولیت‌پذیری و شفافیت را تضمین می‌کنند.
• تصمیمات قابل توضیح: خروجی‌های هوش مصنوعی قابل تفسیر و اعتمادزا هستند.

روندهای نوظهوری مانند اهداف عاملانه—جایی که عوامل هوش مصنوعی خودمختار در زنجیره تراکنش یا عمل می‌کنند—نگاهی به چگونگی تعریف مجدد جریان‌های کاری، پرداخت‌های خرد و حتی حکمرانی توسط هوش مصنوعی غیرمتمرکز ارائه می‌دهند. پلتفرم‌ها باید قابلیت همکاری بدون درز بین سیستم‌های مبتنی بر عامل و مبتنی بر انسان را تضمین کنند تا این نوآوری‌ها شکوفا شوند.

دسته‌های نوظهور در هوش مصنوعی غیرمتمرکز​

تعامل عامل به عامل​

بلاکچین‌ها ذاتاً قابل ترکیب هستند و آن‌ها را برای تعاملات عامل به عامل ایده‌آل می‌سازند. این فضای طراحی شامل عوامل خودمختار است که در معاملات مالی شرکت می‌کنند، توکن‌ها را راه‌اندازی می‌کنند یا جریان‌های کاری را تسهیل می‌کنند. در هوش مصنوعی غیرمتمرکز، این عوامل می‌توانند در وظایف پیچیده‌ای مانند آموزش مدل تا تأیید داده همکاری کنند.

محتوای مولد و سرگرمی​

عوامل هوش مصنوعی فقط کارگر نیستند—آن‌ها می‌توانند خلق کنند. از سرگرمی چندرسانه‌ای عاملانه تا محتوای درون‌بازی مولد و پویا، هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند دسته‌های جدیدی از تجربیات کاربری را باز کند. تصور کنید شخصیت‌های مجازی که به‌طور یکپارچه پرداخت‌های بلاکچین را با روایت‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند تا داستان‌سرایی دیجیتال را بازتعریف کنند.

استانداردهای حسابداری محاسباتی​

عدم وجود استانداردهای حسابداری محاسباتی هم سیستم‌های سنتی و هم غیرمتمرکز را دچار مشکل کرده است. برای رقابت، شبکه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز باید شفافیت را با امکان‌پذیر کردن مقایسه‌های سیب به سیب از کیفیت و خروجی محاسبات اولویت دهند. این نه تنها اعتماد کاربران را افزایش می‌دهد بلکه پایه‌ای قابل تأیید برای مقیاس‌پذیری بازارهای محاسبات غیرمتمرکز ایجاد می‌کند.

آنچه سازندگان و سرمایه‌گذاران باید انجام دهند​

فرصت در هوش مصنوعی غیرمتمرکز تمام‌پشته عظیم است اما نیاز به تمرکز دارد:

• استفاده از عوامل هوش مصنوعی برای اتوماسیون جریان کار: عواملی که به‌طور خودکار تراکنش می‌کنند می‌توانند احراز هویت سازمانی، پرداخت‌های خرد و یکپارچگی بین پلتفرمی را ساده کنند.
• ساخت برای قابلیت همکاری: اطمینان از سازگاری با خطوط لوله هوش مصنوعی موجود و ابزارهای نوظهور مانند رابط‌های تراکنش عاملانه.
• اولویت دادن به UX و اعتماد: پذیرش به سادگی، شفافیت و قابلیت تأیید بستگی دارد.

نگاهی به آینده​

آینده هوش مصنوعی تکه‌تکه نیست بلکه از طریق پلتفرم‌های غیرمتمرکز و تمام‌پشته متحد است. این سیستم‌ها لایه‌های محاسبات، داده‌ها و هوش را بهینه می‌کنند، قدرت را بازتوزیع می‌کنند و نوآوری بی‌سابقه‌ای را ممکن می‌سازند. با یکپارچه‌سازی جریان‌های کاری عاملانه، اصول حریم خصوصی احتمالی و استانداردهای حسابداری شفاف، هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌تواند شکاف بین ایدئولوژی و عملی را پر کند.

در سال ۲۰۲۵، موفقیت نصیب پلتفرم‌هایی خواهد شد که با ساخت اکوسیستم‌های منسجم و کاربرمحور، ارزش واقعی ارائه می‌دهند. عصر هوش مصنوعی واقعاً غیرمتمرکز تازه آغاز شده است—و تأثیر آن تحول‌آفرین خواهد بود.

ما با افتخار اعلام می‌کنیم که یک همکاری جدید و هیجان‌انگیز بین شبکه کوکو و زنجیره سوان، دو نیروی پیشرو در دنیای هوش مصنوعی غیرمتمرکز و فناوری بلاکچین، آغاز شده است. این همکاری گامی مهم در جهت مأموریت ما برای دموکراتیزه کردن دسترسی به قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی و ایجاد یک اکوسیستم هوش مصنوعی کارآمدتر، قابل دسترس‌تر و نوآورانه‌تر است.

توانمندسازی هوش مصنوعی غیرمتمرکز با منابع گسترده GPU​

در قلب این همکاری، ادغام منابع گسترده GPU زنجیره سوان در پلتفرم شبکه کوکو قرار دارد. با استفاده از شبکه جهانی مراکز داده و ارائه‌دهندگان محاسباتی زنجیره سوان، شبکه کوکو ظرفیت خود را برای ارائه مدل‌های زبانی بزرگ غیرمتمرکز (LLM) به طور قابل توجهی گسترش خواهد داد.

این ادغام به طور کامل با دیدگاه‌های هر دو شرکت هماهنگ است:

• هدف شبکه کوکو ایجاد یک بازار ارائه مدل هوش مصنوعی غیرمتمرکز
• مأموریت زنجیره سوان تسریع پذیرش هوش مصنوعی از طریق زیرساخت بلاکچین جامع

زنده کردن شخصیت‌های محبوب انیمه با هوش مصنوعی​

برای نمایش قدرت این همکاری، ما با افتخار اعلام می‌کنیم که نسخه اولیه چندین مدل زبانی مبتنی بر شخصیت‌های الهام‌گرفته از شخصیت‌های محبوب انیمه منتشر خواهد شد. این مدل‌ها که توسط جامعه خالق با استعداد کوکو ایجاد شده‌اند، بر روی منابع GPU زنجیره سوان اجرا خواهند شد.

طرفداران و توسعه‌دهندگان می‌توانند با این مدل‌های شخصیت تعامل داشته و بر اساس آن‌ها بسازند، و امکانات جدیدی برای داستان‌سرایی خلاقانه، توسعه بازی و تجربیات تعاملی باز کنند.

مزایای متقابل و دیدگاه مشترک​

این همکاری نقاط قوت هر دو پلتفرم را به هم می‌آورد:

• شبکه کوکو بازار غیرمتمرکز و تخصص هوش مصنوعی را برای توزیع و مدیریت کارهای هوش مصنوعی به طور کارآمد ارائه می‌دهد.
• زنجیره سوان زیرساخت قوی GPU خود، بازار ZK نوآورانه و تعهد به جبران منصفانه برای ارائه‌دهندگان محاسباتی را به ارمغان می‌آورد.

با هم، ما به سوی آینده‌ای حرکت می‌کنیم که در آن قابلیت‌های هوش مصنوعی برای توسعه‌دهندگان و کاربران در سراسر جهان قابل دسترس‌تر، کارآمدتر و عادلانه‌تر است.

این همکاری برای جوامع ما چه معنایی دارد​

برای جامعه شبکه کوکو:

• دسترسی به مجموعه گسترده‌تری از منابع GPU، امکان پردازش سریع‌تر و مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر را فراهم می‌کند
• فرصت‌های گسترش‌یافته برای ایجاد و کسب درآمد از مدل‌های هوش مصنوعی منحصر به فرد
• پتانسیل کاهش هزینه‌ها به لطف زیرساخت کارآمد زنجیره سوان

برای جامعه زنجیره سوان:

• راه‌های جدید برای کسب درآمد از منابع GPU از طریق بازار شبکه کوکو
• قرار گرفتن در معرض برنامه‌های هوش مصنوعی پیشرفته و یک جامعه خالق پرجنب و جوش
• پتانسیل افزایش تقاضا و استفاده از زیرساخت زنجیره سوان

نگاه به آینده​

این همکاری تنها آغاز است. همان‌طور که به جلو حرکت می‌کنیم، به بررسی راه‌های اضافی برای ادغام فناوری‌های خود و ایجاد ارزش برای هر دو اکوسیستم خواهیم پرداخت. ما به ویژه از پتانسیل استفاده از بازار ZK زنجیره سوان و مدل درآمد پایه جهانی برای ایجاد فرصت‌های بیشتر برای ارائه‌دهندگان GPU و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی هیجان‌زده هستیم.

منتظر به‌روزرسانی‌های بیشتری باشید زیرا ما در این سفر هیجان‌انگیز با هم پیش می‌رویم. آینده هوش مصنوعی غیرمتمرکز روشن است و با شرکایی مانند زنجیره سوان، ما یک قدم نزدیک‌تر به واقعیت کردن آن آینده هستیم.

ما از هر دو جامعه دعوت می‌کنیم تا به ما در جشن گرفتن این همکاری بپیوندند. با هم، ما فقط فناوری نمی‌سازیم - ما آینده هوش مصنوعی را شکل می‌دهیم و به خالقان در سراسر جهان قدرت می‌بخشیم.

شبکه کوکو

• منبع: https://cuckoo.network/blog/
• تلگرام: https://cuckoo.network/tg/
• دیسکورد: https://cuckoo.network/dc/

بیشتر درباره زنجیره سوان

• وب‌سایت: https://www.swanchain.io
• توییتر: https://twitter.com/swan_chain
• تلگرام: https://t.me/swan_chain/
• دیسکورد: https://discord.gg/swanchain
• لینکدین: https://www.linkedin.com/company/swancloud

در شبکه کوکو، ما خوشحالیم که چت کوکو را معرفی کنیم، یک ترکیب نوآورانه از AI، Web3 و طرفداری انیمه. تصور کنید که با ناروتو درباره تکنیک‌های نینجا صحبت کنید یا از لایت یاگامی درباره حس عدالتش بپرسید. حالا، همه اینها ممکن است—مستقیماً از پورتال شبکه کوکو.

با چت کوکو، ما ۱۷ شخصیت محبوب انیمه را از طریق AI گفتگویی پیشرفته به زندگی آورده‌ایم، که بر روی لاما ساخته شده و با زیرساخت غیرمتمرکز web3 ما قدرت‌گرفته است. چه شما یک بیننده عادی باشید یا یک طرفدار دو آتشه انیمه، چت کوکو تجربه‌ای غوطه‌ور و منحصر به فرد ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد با شخصیت‌های مورد علاقه‌تان در زمان واقعی گفتگو کنید.

چرا چت کوکو متفاوت است​

چت کوکو فقط یک ربات چت دیگر نیست. این بخشی از دیدگاه وسیع‌تر ما در شبکه کوکو برای غیرمتمرکز کردن AI است، که اطمینان حاصل می‌کند که تعاملات شما با زیرساخت امن و مقیاس‌پذیر web3 قدرت‌گرفته است. پاسخ‌های هر شخصیت از طریق نودهای AI غیرمتمرکز ما پردازش می‌شود، به این معنی که تعاملات سریع‌تر، خصوصی‌تر و قابل اعتمادتر است. علاوه بر این، شما حتی می‌توانید برای استفاده از چت کوکو جوایز کسب کنید، به لطف شبکه GPU منحصر به فرد ما!

آشنایی با شخصیت‌ها: شخصیت‌های مورد علاقه شما، اکنون در فرم چت​

انتشار اول ما شامل ۱۷ شخصیت نمادین از انیمه و فرهنگ پاپ است، که توسط جوامع خالق ما ایجاد شده و به دقت طراحی شده‌اند تا شخصیت‌ها، داستان‌های پس‌زمینه و ویژگی‌های واقعی آنها را منعکس کنند. آماده‌اید با:

• ناروتو اوزوماکی: نینجای همیشه مصمم از کنوه
• سان گوكو: محافظ غیرقابل توقف سیاره زمین
• لوی آکرمن: قوی‌ترین سرباز بشریت از حمله به تایتان
• لایت یاگامی: دارنده دفترچه مرگ، آماده برای بحث درباره عدالت
• سیتاما: قهرمان شکست‌ناپذیری که هر مبارزه را با یک مشت می‌برد
• دورامون: گربه روباتیک آینده‌نگر با ابزارهای بی‌پایان

و بسیاری دیگر، از جمله مانکی دی. لوفی، تسوناده و اسپونج باب (بله، حتی اسپونج باب هم اینجاست!). هر گفتگو تجربه‌ای غوطه‌ور و مبتنی بر شخصیت است که در هیچ‌کجا پیدا نخواهید کرد.

چگونه کار می‌کند؟ ساده است!​

1. بازدید کنید: به cuckoo.network/portal/chat بروید.
2. انتخاب کنید: شخصیت انیمه مورد علاقه‌تان را از لیست انتخاب کنید.
3. چت کنید: گفتگو را شروع کنید! هر چت احساس می‌کند که مستقیماً با شخصیت انتخابی‌تان صحبت می‌کنید.

با هر جلسه چت، شما با یک AI غیرمتمرکز در حال تعامل هستید، به این معنی که گفتگوهای شما به طور ایمن از طریق استخراج‌کنندگان GPU غیرمتمرکز شبکه کوکو پردازش می‌شود. هر تعامل خصوصی، سریع و به طور کامل در سراسر شبکه توزیع شده است.

چرا چت کوکو را ساختیم: برای طرفداران انیمه، توسط نوآوران Web3​

در شبکه کوکو، ما به پیشبرد مرزهای AI و Web3 علاقه‌مندیم. با چت کوکو، ما بیشتر از یک تجربه سرگرم‌کننده ایجاد کرده‌ایم—ما یک پلتفرم ساخته‌ایم که با مأموریت ما برای غیرمتمرکز کردن AI و دادن کنترل بیشتر به کاربران بر روی داده‌ها و تعاملاتشان همسو است. با تکامل دنیای Web3، چت کوکو به عنوان یک پل نوآورانه بین طرفداران و فناوری پیشرفته عمل می‌کند.

ما در اینجا متوقف نمی‌شویم. چت کوکو به رشد خود ادامه خواهد داد با شخصیت‌های بیشتر، مدل‌های تعامل عمیق‌تر و ویژگی‌های جدیدی که با بازخورد و مشارکت کاربران قدرت‌گرفته است. منتظر به‌روزرسانی‌های بیشتر باشید و بخشی از آینده AI غیرمتمرکز باشید!

مرحله بعدی چیست؟​

ما به طور مداوم جهان چت کوکو را گسترش می‌دهیم! به زودی، کلکسیون‌های مبتنی بر NFT مرتبط با هر گفتگو را معرفی خواهیم کرد، جایی که کاربران می‌توانند لحظات منحصر به فردی از چت‌های خود با شخصیت‌های انیمه را ضرب کنند. علاوه بر این، ما در حال کار بر روی ارائه پشتیبانی چندزبانه برای بهبود گفتگوها برای طرفداران در سراسر جهان هستیم.

درگیر شوید!​

صدای شما مهم است. پس از استفاده از چت کوکو، تجربه خود را با ما در دیسکورد یا 𝕏/Twitter به اشتراک بگذارید. بازخورد شما به طور مستقیم بر آینده این ویژگی تأثیر می‌گذارد. آیا شخصیتی دارید که دوست دارید با او چت کنید؟ به ما اطلاع دهید—ما همیشه به دنبال گسترش فهرست چت کوکو بر اساس پیشنهادات شما هستیم.

هم‌اکنون با شخصیت‌های مورد علاقه انیمه خود در چت کوکو چت کنید. این بیشتر از یک گفتگو است—این یک ماجراجویی غیرمتمرکز به قلب طرفداری انیمه است!

چرا چت کوکو را دوست خواهید داشت:​

• گفتگوهای غوطه‌ور با شخصیت‌های انیمه واقعی قدرت‌گرفته از AI
• حریم خصوصی قدرت‌گرفته از Web3 و زیرساخت غیرمتمرکز
• جوایز و NFTهای آینده مرتبط با چت‌های مورد علاقه شما

به این سفر هیجان‌انگیز با چت کوکو بپیوندید—جایی که طرفداری انیمه با آینده Web3 ملاقات می‌کند.