یک پست برچسب‌گذاری شده با "هوش مصنوعی غیرمتمرکز"

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.