ما اغلب درباره مدل‌های بزرگتر، پنجره‌های زمینه بزرگتر و پارامترهای بیشتر صحبت می‌کنیم. اما پیشرفت واقعی ممکن است اصلاً به اندازه مربوط نباشد. پروتکل زمینه مدل (MCP) نمایانگر یک تغییر پارادایمی در نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با جهان اطرافشان است و این اتفاق همین حالا در حال رخ دادن است.

مشکل واقعی با دستیارهای هوش مصنوعی​

در اینجا یک سناریو وجود دارد که هر توسعه‌دهنده‌ای با آن آشناست: شما از یک دستیار هوش مصنوعی برای کمک به اشکال‌زدایی کد استفاده می‌کنید، اما نمی‌تواند مخزن شما را ببیند. یا از آن درباره داده‌های بازار می‌پرسید، اما دانش آن ماه‌ها قدیمی است. محدودیت اساسی هوش هوش مصنوعی نیست—بلکه ناتوانی آن در دسترسی به دنیای واقعی است.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند دانشمندان برجسته‌ای بوده‌اند که در اتاقی با تنها داده‌های آموزشی خود محبوس شده‌اند. مهم نیست چقدر باهوش می‌شوند، نمی‌توانند قیمت‌های فعلی سهام را بررسی کنند، به کدبیس شما نگاه کنند یا با ابزارهای شما تعامل داشته باشند. تا به حال.

ورود پروتکل زمینه مدل (MCP)​

MCP به طور اساسی نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با سیستم‌های خارجی را بازتصور می‌کند. به جای تلاش برای فشرده‌سازی بیشتر زمینه در مدل‌های پارامتری بزرگتر، MCP یک روش استاندارد برای دسترسی دینامیکی هوش مصنوعی به اطلاعات و سیستم‌ها به عنوان نیاز ایجاد می‌کند.

معماری به طرز زیبایی ساده اما قدرتمند است:

• میزبان‌های MCP: برنامه‌ها یا ابزارهایی مانند Claude Desktop که مدل‌های هوش مصنوعی در آن‌ها عمل می‌کنند و با خدمات مختلف تعامل دارند. میزبان محیط اجرایی و مرزهای امنیتی را برای دستیار هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

• مشتریان MCP: اجزایی درون یک دستیار هوش مصنوعی که درخواست‌ها را آغاز می‌کنند و ارتباط با سرورهای MCP را مدیریت می‌کنند. هر مشتری یک اتصال اختصاصی برای انجام وظایف خاص یا دسترسی به منابع خاص حفظ می‌کند و چرخه درخواست-پاسخ را مدیریت می‌کند.

• سرورهای MCP: برنامه‌های سبک و تخصصی که قابلیت‌های خدمات خاص را ارائه می‌دهند. هر سرور به طور خاص برای مدیریت یک نوع یکپارچه‌سازی طراحی شده است، چه جستجوی وب از طریق Brave، دسترسی به مخازن GitHub، یا پرس‌وجو از پایگاه‌های داده محلی. سرورهای متن‌باز وجود دارند.

• منابع محلی و راه دور: منابع داده و خدمات زیرین که سرورهای MCP می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند. منابع محلی شامل فایل‌ها، پایگاه‌های داده و خدمات روی کامپیوتر شما هستند، در حالی که منابع راه دور شامل APIهای خارجی و خدمات ابری هستند که سرورها می‌توانند به طور امن به آن‌ها متصل شوند.

به آن به عنوان یک سیستم حسی مبتنی بر API برای دستیارهای هوش مصنوعی فکر کنید. به جای تلاش برای به خاطر سپردن همه چیز در طول آموزش، اکنون می‌توانند به بیرون دسترسی پیدا کنند و آنچه را که نیاز دارند بپرسند.

چرا این مهم است: سه پیشرفت​

1. هوش بلادرنگ: به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند اطلاعات فعلی را از منابع معتبر دریافت کنند. وقتی درباره قیمت بیت‌کوین می‌پرسید، عدد امروز را دریافت می‌کنید، نه سال گذشته.
2. یکپارچه‌سازی سیستم: MCP امکان تعامل مستقیم با محیط‌های توسعه، ابزارهای کسب‌وکار و APIها را فراهم می‌کند. دستیار هوش مصنوعی شما فقط درباره کد صحبت نمی‌کند—بلکه می‌تواند مخزن شما را ببیند و با آن تعامل داشته باشد.
3. امنیت با طراحی: مدل مشتری-میزبان-سرور مرزهای امنیتی واضحی ایجاد می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند کنترل‌های دسترسی دقیق را پیاده‌سازی کنند در حالی که از مزایای کمک هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند. دیگر نیازی به انتخاب بین امنیت و قابلیت نیست.

دیدن باور کردن است: MCP در عمل​

بیایید یک مثال عملی با استفاده از برنامه Claude Desktop و ابزار MCP جستجوی Brave راه‌اندازی کنیم. این به Claude اجازه می‌دهد تا وب را در زمان واقعی جستجو کند:

1. نصب Claude Desktop​

2. دریافت کلید API Brave​

3. ایجاد یک فایل پیکربندی​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

و سپس فایل را به شکل زیر تغییر دهید:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. راه‌اندازی مجدد برنامه Claude Desktop​

در سمت راست برنامه، دو ابزار جدید (که در دایره قرمز در تصویر زیر برجسته شده‌اند) برای جستجوهای اینترنتی با استفاده از ابزار MCP جستجوی Brave مشاهده خواهید کرد.

پس از پیکربندی، تغییر به صورت بی‌نقص انجام می‌شود. از Claude درباره آخرین بازی منچستر یونایتد بپرسید و به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، جستجوهای وب در زمان واقعی انجام می‌دهد تا اطلاعات دقیق و به‌روز ارائه دهد.

تصویر بزرگتر: چرا MCP همه چیز را تغییر می‌دهد​

پیامدهای اینجا فراتر از جستجوهای ساده وب می‌روند. MCP یک پارادایم جدید برای کمک هوش مصنوعی ایجاد می‌کند:

1. یکپارچه‌سازی ابزار: دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند از هر ابزاری با API استفاده کنند. به عملیات Git، پرس‌وجوهای پایگاه داده یا پیام‌های Slack فکر کنید.
2. پایه‌گذاری در دنیای واقعی: با دسترسی به داده‌های فعلی، پاسخ‌های هوش مصنوعی به جای داده‌های آموزشی در واقعیت پایه‌گذاری می‌شوند.
3. قابلیت گسترش: پروتکل برای گسترش طراحی شده است. با ظهور ابزارها و APIهای جدید، می‌توانند به سرعت در اکوسیستم MCP یکپارچه شوند.

آینده MCP چیست​

ما فقط شروع به دیدن آنچه با MCP ممکن است کرده‌ایم. تصور کنید دستیارهای هوش مصنوعی که می‌توانند:

• داده‌های بازار در زمان واقعی را دریافت و تحلیل کنند
• به طور مستقیم با محیط توسعه شما تعامل داشته باشند
• به مستندات داخلی شرکت شما دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را خلاصه کنند
• در چندین ابزار کسب‌وکار هماهنگ شوند تا جریان‌های کاری را خودکار کنند

مسیر پیش رو​

MCP نمایانگر یک تغییر اساسی در نحوه تفکر ما درباره قابلیت‌های هوش مصنوعی است. به جای ساخت مدل‌های بزرگتر با پنجره‌های زمینه بزرگتر، ما راه‌های هوشمندتری برای تعامل هوش مصنوعی با سیستم‌ها و داده‌های موجود ایجاد می‌کنیم.

برای توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران و رهبران فناوری، MCP امکانات جدیدی برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی باز می‌کند. این فقط درباره آنچه هوش مصنوعی می‌داند نیست—بلکه درباره آنچه می‌تواند انجام دهد است.

انقلاب واقعی در هوش مصنوعی ممکن است درباره بزرگتر کردن مدل‌ها نباشد. ممکن است درباره متصل‌تر کردن آن‌ها باشد. و با MCP، آن انقلاب همین حالا اینجاست.

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.

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.