We’re witnessing a seismic shift in digital creation. Gone are the days when product design and development relied solely on manual, human-driven processes. Today, AI is not just automating tasks—it’s becoming a creative partner, transforming how we design, code, and personalize products.

But what does this mean for designers, developers, and founders? Is AI a threat or a superpower? And which tools truly deliver? Let’s explore.

The New AI Design Stack: From Concept to Code​

AI is reshaping every stage of product creation. Here’s how:

1. UI/UX Generation: From Blank Canvas to Prompt-Driven Design​

Tools like Galileo AI and Uizard turn text prompts into fully-formed UI designs in seconds. For example, a prompt like “Design a modern dating app home screen” can generate a starting point, freeing designers from the blank canvas.

This shifts the designer’s role from pixel-pusher to prompt engineer and curator. Platforms like Figma and Adobe are also integrating AI features (e.g., Smart Selection, Auto Layout) to streamline repetitive tasks, allowing designers to focus on creativity and refinement.

2. Code Generation: AI as Your Coding Partner​

GitHub Copilot, used by over 1.3 million developers, exemplifies AI’s impact on coding. It doesn’t just autocomplete lines—it generates entire functions based on context, boosting productivity by 55%. Developers describe it as a tireless junior programmer who knows every library.

Alternatives like Amazon’s CodeWhisperer (ideal for AWS environments) and Tabnine (privacy-focused) offer tailored solutions. The result? Engineers spend less time on boilerplate and more on solving unique problems.

3. Testing and Research: Predicting User Behavior​

AI tools like Attention Insight and Neurons predict user interactions before testing begins, generating heatmaps and identifying potential issues. For qualitative insights, platforms like MonkeyLearn and Dovetail analyze user feedback at scale, uncovering patterns and sentiments in minutes.

4. Personalization: Tailoring Experiences at Scale​

AI is taking personalization beyond recommendations. Tools like Dynamic Yield and Adobe Target enable interfaces to adapt dynamically based on user behavior—reorganizing navigation, adjusting notifications, and more. This level of customization, once reserved for tech giants, is now accessible to smaller teams.

The Real-World Impact: Speed, Scale, and Creativity​

1. Faster Iteration​

AI compresses timelines dramatically. Founders report going from concept to prototype in days, not weeks. This speed encourages experimentation and reduces the cost of failure, fostering bolder innovation.

2. Doing More with Less​

AI acts as a force multiplier, enabling small teams to achieve what once required larger groups. Designers can explore multiple concepts in the time it took to create one, while developers maintain codebases more efficiently.

3. A New Creative Partnership​

AI doesn’t just execute tasks—it offers fresh perspectives. As one designer put it, “The AI suggests approaches I’d never consider, breaking me out of my patterns.” This partnership amplifies human creativity rather than replacing it.

What AI Can’t Replace: The Human Edge​

Despite its capabilities, AI falls short in key areas:

1. Strategic Thinking: AI can’t define business goals or deeply understand user needs.
2. Empathy: It can’t grasp the emotional impact of a design.
3. Cultural Context: AI-generated designs often feel generic, lacking the cultural nuance human designers bring.
4. Quality Assurance: AI-generated code may contain subtle bugs or vulnerabilities, requiring human oversight.

The most successful teams view AI as augmentation, not automation—handling routine tasks while humans focus on creativity, judgment, and connection.

Practical Steps for Teams​

1. Start Small: Use AI for ideation and low-risk tasks before integrating it into critical workflows.
2. Master Prompt Engineering: Crafting effective prompts is becoming as vital as traditional design or coding skills.
3. Review AI Outputs: Establish protocols to validate AI-generated designs and code, especially for security-critical functions.
4. Measure Impact: Track metrics like iteration speed and innovation output to quantify AI’s benefits.
5. Blend Approaches: Use AI where it excels, but don’t force it into tasks better suited to traditional methods.

What’s Next? The Future of AI in Design​

1. Tighter Design-Development Integration: Tools will bridge the gap between Figma and code, enabling seamless transitions from design to functional components.
2. Context-Aware AI: Future tools will align designs with brand standards, user data, and business goals.
3. Radical Personalization: Interfaces will adapt dynamically to individual users, redefining how we interact with software.

Conclusion: The Augmented Creator​

AI isn’t replacing human creativity—it’s evolving it. By handling routine tasks and expanding possibilities, AI frees designers and developers to focus on what truly matters: creating products that resonate with human needs and emotions.

The future belongs to the augmented creator—those who leverage AI as a partner, combining human ingenuity with machine intelligence to build better, faster, and more meaningful products.

As AI advances, the human element becomes not less important, but more crucial. Technology changes, but the need to connect with users remains constant. That’s a future worth embracing.

कुकू नेटवर्क के सीईओ के रूप में, मैंने इस साल के ETHDenver सम्मेलन में भाग लिया। इस आयोजन ने मुझे कुछ अंतर्दृष्टियाँ और चिंतन प्रदान किया, विशेष रूप से क्रिप्टो बाजार की वर्तमान स्थिति और विकेंद्रीकृत AI के विकास दिशा के बारे में। यहाँ कुछ मेरे अवलोकन और विचार हैं, जिन्हें मैं टीम के साथ साझा करना चाहता हूँ।

बाजार अवलोकन: कथा और वास्तविकता के बीच का अंतराल​

इस साल के ETHDenver में उपस्थित लोगों की संख्या पिछले साल से कम थी, जो पहले से ही उससे पिछले साल से कम थी। यह प्रवृत्ति सुझाव देती है कि क्रिप्टो बाजार शायद उन्माद से शांति की ओर बढ़ रहा है। हो सकता है कि लोगों ने पैसा कमा लिया हो और अब उन्हें नए निवेशकों को आकर्षित करने की जरूरत नहीं है, या फिर उन्होंने पैसा नहीं कमाया और दृश्य छोड़ दिया है। अधिक उल्लेखनीय रूप से, मैंने वर्तमान बाजार में एक सामान्य घटना देखी: कई परियोजनाएँ केवल कथा और पूंजी ड्राइव पर निर्भर करती हैं, तर्कसंगत आधार की कमी होती है, और केवल सिक्के की कीमतें बढ़ाने का लक्ष्य होता है। इस परिदृश्य में, प्रतिभागी "आपसी धोखे और धोखा देने का नाटक" की एक मौन समझ बनाते हैं।

यह मुझे चिंतन करने पर मजबूर करता है: ऐसे वातावरण में, हम कुकू नेटवर्क में कैसे स्पष्ट रह सकते हैं और अपनी दिशा नहीं खो सकते?

विकेंद्रीकृत AI बाजार की वर्तमान स्थिति​

विकेंद्रीकृत AI पर काम कर रहे अन्य संस्थापकों के साथ बातचीत के माध्यम से, मैंने पाया कि वे भी मांग की कमी का सामना कर रहे हैं। उनका विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण ब्राउज़रों को नेटवर्क की सदस्यता लेने और फिर स्थानीय ओलामा से जुड़ने के लिए सेवाएं प्रदान करने में शामिल है।

एक दिलचस्प बिंदु पर चर्चा की गई थी कि विकेंद्रीकृत AI का विकास तर्क अंततः टेस्ला पावरवॉल जैसा हो सकता है: उपयोगकर्ता इसे सामान्य रूप से स्वयं उपयोग करते हैं और जब निष्क्रिय होते हैं तो नेटवर्क को कंप्यूटिंग पावर "वापस बेचते हैं" ताकि पैसा कमा सकें। यह हमारे कुकू नेटवर्क की दृष्टि के साथ समानताएँ रखता है, और इस मॉडल को कैसे अनुकूलित किया जाए, इस पर विचार करना उचित है।

परियोजना वित्त पोषण और व्यापार मॉडल पर विचार​

सम्मेलन में, मैंने एक मामले के बारे में सीखा जहाँ एक कंपनी, 5M ARR में SaaS तक पहुँचने के बाद, विकास बाधाओं का सामना कर रही थी और अपने डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर खर्चों का आधा हिस्सा काटना पड़ा, फिर विकेंद्रीकृत AI ब्लॉकचेन की ओर मुड़ गई। उनका मानना है कि यहां तक कि सेलेर ब्रिज जैसी परियोजनाएँ केवल 7-8M राजस्व उत्पन्न करती हैं और लाभदायक नहीं हैं।

इसके विपरीत, उन्हें Avalanche से 20M की फंडिंग मिली और अतिरिक्त 35M का निवेश जुटाया। वे पारंपरिक राजस्व मॉडलों की पूरी तरह से उपेक्षा करते हैं, इसके बजाय टोकन बेचते हैं, सफल वेब3 मॉडल को दोहराने का प्रयास करते हैं, "एक बेहतर बिटटेंसर" या "AI सोलाना" बनने का लक्ष्य रखते हैं। उनके अनुसार, 55M फंडिंग "पूरी तरह से अपर्याप्त" है, और वे पारिस्थितिकी तंत्र निर्माण और विपणन में भारी निवेश करने की योजना बना रहे हैं।

यह रणनीति मुझे सोचने पर मजबूर करती है: वर्तमान बाजार वातावरण में हमें किस प्रकार का व्यापार मॉडल अपनाना चाहिए?

बाजार संभावनाएँ और परियोजना दिशा​

कुछ का मानना है कि समग्र बाजार धीमी बुल से बियर बाजार की ओर स्थानांतरित हो सकता है। ऐसे वातावरण में, एक परियोजना की अपनी राजस्व उत्पन्न करने की क्षमता होना और बाजार भावना पर अत्यधिक निर्भर न होना महत्वपूर्ण हो जाता है।

विकेंद्रीकृत AI के अनुप्रयोग परिदृश्यों के संबंध में, कुछ सुझाव देते हैं कि यह "असंगत" LLMs के लिए अधिक उपयुक्त हो सकता है, लेकिन ऐसे अनुप्रयोग अक्सर नैतिक मुद्दे उत्पन्न करते हैं। यह हमें तकनीकी नवाचार को आगे बढ़ाते समय नैतिक सीमाओं पर सावधानीपूर्वक विचार करने की याद दिलाता है।

कल्पना और वास्तविकता के बीच की लड़ाई​

अधिक संस्थापकों से बात करने के बाद, मैंने एक दिलचस्प घटना देखी: जो परियोजनाएँ वास्तविक काम पर ध्यान केंद्रित करती हैं, वे बाजार की कल्पना को जल्दी "अप्रमाणित" कर देती हैं, जबकि जो विशिष्ट चीजें नहीं करतीं और केवल फंडिंग के लिए स्लाइड डेक पर निर्भर करती हैं, वे कल्पना को लंबे समय तक बनाए रख सकती हैं और एक्सचेंजों पर सूचीबद्ध होने की अधिक संभावना होती है। मूवमेंट परियोजना इसका एक विशिष्ट उदाहरण है।

यह स्थिति मुझे सोचने पर मजबूर करती है: हम वास्तविक परियोजना प्रगति को कैसे बनाए रख सकते हैं बिना हमारे लिए बाजार की कल्पना की जगह को समय से पहले सीमित किए? यह एक प्रश्न है जिस पर हमारी टीम को एक साथ विचार करने की आवश्यकता है।

माइनिंग सेवा प्रदाताओं से अनुभव और अंतर्दृष्टि​

मैंने एक कंपनी से भी मुलाकात की जो डेटा इंडेक्सर और माइनिंग सेवाओं पर केंद्रित है। उनके अनुभव हमारे कुकू नेटवर्क के माइनिंग व्यवसाय के लिए कई अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करते हैं:

1. इन्फ्रास्ट्रक्चर विकल्प: वे लागत कम करने के लिए क्लाउड सर्वरों के बजाय कोलोकेशन होस्टिंग चुनते हैं। यह दृष्टिकोण क्लाउड सेवाओं की तुलना में अधिक लागत प्रभावी हो सकता है, विशेष रूप से कंप्यूट-इंटेंसिव माइनिंग व्यवसायों के लिए। हम अपने लागत संरचना को अनुकूलित करने के लिए इस मॉडल को आंशिक रूप से अपनाने पर भी विचार कर सकते हैं।
2. स्थिर विकास: बाजार में उतार-चढ़ाव के बावजूद, वे टीम स्थिरता बनाए रखते हैं (इस सम्मेलन में दो प्रतिनिधियों को भेजते हैं) और अपने व्यवसाय क्षेत्र में गहराई से जाते रहते हैं। यह ध्यान और दृढ़ता सीखने योग्य है।
3. निवेशक दबाव और बाजार मांग का संतुलन: वे निवेशकों से विस्तार दबाव का सामना करते हैं, कुछ उत्सुक निवेशक मासिक रूप से प्रगति के बारे में पूछते हैं, तेजी से स्केलिंग की उम्मीद करते हैं। हालांकि, वास्तविक बाजार मांग वृद्धि की अपनी प्राकृतिक गति होती है और इसे मजबूर नहीं किया जा सकता।
4. माइनिंग क्षेत्र में गहराई: हालांकि माइनिंग BD अक्सर भाग्य पर निर्भर करता है, कुछ कंपनियाँ इस दिशा में गहराई से जाती हैं, और उनकी उपस्थिति विभिन्न नेटवर्कों में लगातार देखी जा सकती है।

यह अंतिम बिंदु विशेष रूप से ध्यान देने योग्य है। विकास की खोज में, हमें निवेशक अपेक्षाओं और वास्तविक बाजार मांग के बीच संतुलन खोजने की आवश्यकता है ताकि अंधाधुंध विस्तार के कारण संसाधनों की बर्बादी से बचा जा सके।

निष्कर्ष​

ETHDenver में अनुभव ने मुझे एहसास दिलाया कि क्रिप्टो बाजार और विकेंद्रीकृत AI पारिस्थितिकी तंत्र का विकास अधिक स्थिर हो रहा है। एक ओर, हम कथा-चालित परियोजनाओं की बहुतायत देखते हैं, जबकि दूसरी ओर, जो टीमें वास्तविक काम पर ध्यान केंद्रित करती हैं, वे अक्सर अधिक चुनौतियों और संदेह का सामना करती हैं।

कुकू नेटवर्क के लिए, हमें न तो बाजार बुलबुले का अंधाधुंध पालन करना चाहिए और न ही अल्पकालिक बाजार उतार-चढ़ाव के कारण आत्मविश्वास खोना चाहिए। हमें:

• कथा और अभ्यास के बीच संतुलन खोजें: निवेशकों और समुदाय को आकर्षित करने वाली एक दृष्टि हो, जबकि एक ठोस तकनीकी और व्यावसायिक आधार भी हो
• हमारी ताकत पर ध्यान केंद्रित करें: विकेंद्रीकृत AI और GPU माइनिंग में हमारी अद्वितीय स्थिति का उपयोग करके भिन्नता प्रतिस्पर्धात्मकता का निर्माण करें
• सतत विकास का पीछा करें: एक व्यापार मॉडल स्थापित करें जो बाजार चक्रों का सामना कर सके, केवल अल्पकालिक सिक्के की कीमतों पर नहीं बल्कि दीर्घकालिक मूल्य निर्माण पर ध्यान केंद्रित करें
• तकनीकी दूरदर्शिता बनाए रखें: हमारे उत्पाद योजना में टेस्ला पावरवॉल मॉडल जैसे नवीन विचारों को शामिल करें ताकि उद्योग विकास का नेतृत्व किया जा सके

सबसे महत्वपूर्ण बात, हमें अपनी मूल मंशा और मिशन की भावना बनाए रखनी चाहिए। इस शोरगुल वाले बाजार में, जो परियोजनाएँ वास्तव में दीर्घकालिक जीवित रह सकती हैं, वे वे हैं जो उपयोगकर्ताओं के लिए वास्तविक मूल्य बना सकती हैं। यह रास्ता चुनौतीपूर्ण होने के लिए नियत है, लेकिन ये चुनौतियाँ हमारी यात्रा को अधिक सार्थक बनाती हैं। मुझे विश्वास है कि जब तक हम सही दिशा में टिके रहेंगे, टीम की एकजुटता और निष्पादन बनाए रखेंगे, कुकू नेटवर्क इस रोमांचक क्षेत्र में अपनी छाप छोड़ेगा।

यदि किसी के पास विचार हैं, तो चर्चा करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें!

हम अक्सर बड़े मॉडल, बड़े संदर्भ विंडो, और अधिक पैरामीटर की बात करते हैं। लेकिन असली सफलता शायद आकार के बारे में नहीं है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) यह दर्शाता है कि एआई सहायक अपने आसपास की दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं, और यह अभी हो रहा है।

एआई सहायकों के साथ असली समस्या​

यहाँ एक परिदृश्य है जिसे हर डेवलपर जानता है: आप कोड को डिबग करने में मदद के लिए एक एआई सहायक का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन यह आपके रिपॉजिटरी को नहीं देख सकता। या आप इसे बाजार डेटा के बारे में पूछ रहे हैं, लेकिन इसकी जानकारी महीनों पुरानी है। मूलभूत सीमा एआई की बुद्धिमत्ता नहीं है—यह वास्तविक दुनिया तक पहुंचने की इसकी अक्षमता है।

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ऐसे प्रतिभाशाली विद्वानों की तरह रहे हैं जो केवल अपने प्रशिक्षण डेटा के साथ एक कमरे में बंद हैं। चाहे वे कितने भी स्मार्ट हो जाएं, वे वर्तमान स्टॉक की कीमतें नहीं देख सकते, आपके कोडबेस को नहीं देख सकते, या आपके उपकरणों के साथ इंटरैक्ट नहीं कर सकते। अब तक।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) का प्रवेश​

MCP बाहरी सिस्टम के साथ एआई सहायकों के इंटरैक्शन को मौलिक रूप से पुनः कल्पित करता है। बड़े पैरामीटर मॉडल में अधिक संदर्भ को ठूंसने की कोशिश करने के बजाय, MCP एआई के लिए आवश्यकतानुसार जानकारी और सिस्टम तक गतिशील रूप से पहुंचने का एक मानकीकृत तरीका बनाता है।

आर्किटेक्चर सरल लेकिन शक्तिशाली है:

• MCP होस्ट्स: प्रोग्राम या टूल जैसे Claude Desktop जहां एआई मॉडल विभिन्न सेवाओं के साथ ऑपरेट और इंटरैक्ट करते हैं। होस्ट एआई सहायक के लिए रनटाइम वातावरण और सुरक्षा सीमाएं प्रदान करता है।

• MCP क्लाइंट्स: एआई सहायक के भीतर घटक जो अनुरोधों को प्रारंभ करते हैं और MCP सर्वरों के साथ संचार को संभालते हैं। प्रत्येक क्लाइंट विशेष कार्यों को करने या विशेष संसाधनों तक पहुंचने के लिए एक समर्पित कनेक्शन बनाए रखता है, अनुरोध-प्रतिक्रिया चक्र का प्रबंधन करता है।

• MCP सर्वर्स: हल्के, विशेष प्रोग्राम जो विशिष्ट सेवाओं की क्षमताओं को उजागर करते हैं। प्रत्येक सर्वर एक प्रकार के एकीकरण को संभालने के लिए विशेष रूप से बनाया गया है, चाहे वह Brave के माध्यम से वेब खोज हो, GitHub रिपॉजिटरी तक पहुंच हो, या स्थानीय डेटाबेस को क्वेरी करना हो। ओपन-सोर्स सर्वर्स हैं।

• स्थानीय और दूरस्थ संसाधन: अंतर्निहित डेटा स्रोत और सेवाएं जिन तक MCP सर्वर पहुंच सकते हैं। स्थानीय संसाधनों में आपकी कंप्यूटर पर फाइलें, डेटाबेस, और सेवाएं शामिल हैं, जबकि दूरस्थ संसाधनों में बाहरी एपीआई और क्लाउड सेवाएं शामिल हैं जिनसे सर्वर सुरक्षित रूप से कनेक्ट कर सकते हैं।

इसे एआई सहायकों को एपीआई-चालित संवेदी प्रणाली देने के रूप में सोचें। प्रशिक्षण के दौरान सब कुछ याद रखने की कोशिश करने के बजाय, वे अब बाहर जाकर पूछ सकते हैं कि उन्हें क्या जानना है।

क्यों यह महत्वपूर्ण है: तीन सफलताएं​

1. वास्तविक समय की बुद्धिमत्ता: बासी प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, एआई सहायक अब प्राधिकृत स्रोतों से वर्तमान जानकारी खींच सकते हैं। जब आप बिटकॉइन की कीमत के बारे में पूछते हैं, तो आपको आज की संख्या मिलती है, न कि पिछले साल की।

2. सिस्टम एकीकरण: MCP विकास वातावरण, व्यावसायिक उपकरणों, और एपीआई के साथ सीधे इंटरैक्शन को सक्षम करता है। आपका एआई सहायक केवल कोड के बारे में बात नहीं कर रहा है—यह वास्तव में आपके रिपॉजिटरी को देख और इंटरैक्ट कर सकता है।

3. डिजाइन द्वारा सुरक्षा: क्लाइंट-होस्ट-सर्वर मॉडल स्पष्ट सुरक्षा सीमाएं बनाता है। संगठन एआई सहायता के लाभों को बनाए रखते हुए ग्रैन्युलर एक्सेस कंट्रोल्स को लागू कर सकते हैं। अब सुरक्षा और क्षमता के बीच चयन करने की आवश्यकता नहीं है।

देखना विश्वास करना है: MCP का कार्यान्वयन​

आइए Claude Desktop App और Brave Search MCP टूल का उपयोग करके एक व्यावहारिक उदाहरण सेट करें। यह Claude को वास्तविक समय में वेब खोज करने देगा:

1. Claude Desktop स्थापित करें​

2. एक Brave एपीआई कुंजी प्राप्त करें​

3. एक कॉन्फ़िग फ़ाइल बनाएं​

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

और फिर फ़ाइल को इस तरह संशोधित करें:

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

4. Claude Desktop App को पुनः लॉन्च करें​

ऐप के दाईं ओर, आपको इंटरनेट खोजों के लिए दो नए टूल दिखाई देंगे (नीचे दी गई छवि में लाल घेरे में हाइलाइट किया गया) जो Brave Search MCP टूल का उपयोग करते हैं।

एक बार कॉन्फ़िगर हो जाने पर, परिवर्तन सहज होता है। मैनचेस्टर यूनाइटेड के नवीनतम खेल के बारे में Claude से पूछें, और पुराने प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर रहने के बजाय, यह सटीक, अद्यतन जानकारी देने के लिए वास्तविक समय में वेब खोज करता है।

बड़ा चित्र: क्यों MCP सब कुछ बदलता है​

यहाँ निहितार्थ सरल वेब खोजों से कहीं आगे जाते हैं। MCP एआई सहायता के लिए एक नया प्रतिमान बनाता है:

1. उपकरण एकीकरण: एआई सहायक अब किसी भी उपकरण का उपयोग कर सकते हैं जिसमें एपीआई है। गिट ऑपरेशन्स, डेटाबेस क्वेरी, या स्लैक संदेशों के बारे में सोचें।

2. वास्तविक दुनिया की ग्राउंडिंग: वर्तमान डेटा तक पहुंचकर, एआई प्रतिक्रियाएं प्रशिक्षण डेटा के बजाय वास्तविकता में आधारित हो जाती हैं।

3. विस्तारशीलता: प्रोटोकॉल विस्तार के लिए डिज़ाइन किया गया है। जैसे-जैसे नए उपकरण और एपीआई उभरते हैं, उन्हें MCP पारिस्थितिकी तंत्र में जल्दी से एकीकृत किया जा सकता है।

MCP के लिए आगे क्या है​

हम MCP के साथ क्या संभव है, इसका सिर्फ शुरुआत देख रहे हैं। कल्पना करें कि एआई सहायक जो कर सकते हैं:

• वास्तविक समय के बाजार डेटा को खींचें और विश्लेषण करें
• आपके विकास वातावरण के साथ सीधे इंटरैक्ट करें
• आपकी कंपनी के आंतरिक दस्तावेज़ों तक पहुंचें और उनका सारांश बनाएं
• वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए कई व्यावसायिक उपकरणों में समन्वय करें

आगे का रास्ता​

MCP एआई क्षमताओं के बारे में हमारी सोच में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। बड़े संदर्भ विंडो के साथ बड़े मॉडल बनाने के बजाय, हम एआई के लिए मौजूदा सिस्टम और डेटा के साथ इंटरैक्ट करने के स्मार्ट तरीके बना रहे हैं।

डेवलपर्स, विश्लेषकों, और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, MCP एआई एकीकरण के लिए नई संभावनाएं खोलता है। यह सिर्फ इस बारे में नहीं है कि एआई क्या जानता है—यह इस बारे में है कि यह क्या कर सकता है।

एआई में असली क्रांति शायद मॉडल को बड़ा बनाने के बारे में नहीं है। यह उन्हें अधिक कनेक्टेड बनाने के बारे में हो सकता है। और MCP के साथ, वह क्रांति पहले से ही यहाँ है।

1. बाजार स्थिति और प्रतिस्पर्धात्मक विश्लेषण​

विकेंद्रीकृत AI और GPU DePIN परिदृश्य: AI और ब्लॉकचेन के अभिसरण ने दो व्यापक श्रेणियों में परियोजनाओं को जन्म दिया है: विकेंद्रीकृत AI नेटवर्क (AI सेवाओं और एजेंटों पर ध्यान केंद्रित) और GPU DePIN (विकेंद्रीकृत भौतिक इंफ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क) जो वितरित कंप्यूटिंग शक्ति पर ध्यान केंद्रित करते हैं। प्रमुख प्रतिस्पर्धियों में शामिल हैं:

• सिंगुलैरिटीनेट (AGIX): AI एल्गोरिदम के लिए एक विकेंद्रीकृत मार्केटप्लेस, जो डेवलपर्स को अपने टोकन के माध्यम से AI सेवाओं का मुद्रीकरण करने में सक्षम बनाता है। उल्लेखनीय AI विशेषज्ञों द्वारा स्थापित (सोफिया रोबोट परियोजना के डॉ. बेन गोएर्ट्ज़ेल), यह AI को लोकतांत्रिक बनाने की आकांक्षा रखता है जिससे कोई भी ऑन-चेन AI सेवाएं प्रदान या उपभोग कर सके। हालांकि, सिंगुलैरिटीनेट मुख्य रूप से एक AI सेवा मार्केटप्लेस प्रदान करता है और स्केलिंग चुनौतियों का सामना कर सकता है क्योंकि यह कंप्यूट के लिए तीसरे पक्ष के इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर करता है।

• फेच.ai (FET): स्वायत्त AI एजेंटों के लिए शुरुआती ब्लॉकचेन प्लेटफार्मों में से एक, जो एजेंटों को डेटा एनालिटिक्स और DeFi ट्रेडिंग जैसे कार्य करने की अनुमति देता है। फेच.ai ने अपनी खुद की चेन (कॉसमॉस-आधारित) बनाई और बहु-एजेंट सहयोग और ऑन-चेन लेनदेन पर जोर दिया। इसकी ताकत एजेंट फ्रेमवर्क और जटिल आर्थिक मॉडलों में निहित है, हालांकि यह भारी GPU कार्यों पर कम केंद्रित है (इसके एजेंट अक्सर बड़े पैमाने पर मॉडल अनुमान से अधिक तर्क और लेनदेन को संभालते हैं)।

• रेंडर नेटवर्क (RNDR): एक विकेंद्रीकृत GPU कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म जो शुरू में 3D रेंडरिंग के लिए लक्षित था, अब AI मॉडल रेंडरिंग/प्रशिक्षण का भी समर्थन करता है। रेंडर उन उपयोगकर्ताओं को जोड़ता है जिन्हें विशाल GPU शक्ति की आवश्यकता होती है, ऑपरेटरों के साथ जो निष्क्रिय GPUs का योगदान करते हैं, RNDR टोकन का उपयोग करके भुगतान करते हैं। यह उच्च थ्रूपुट और कम शुल्क के लिए सोलाना में स्थानांतरित हो गया। रेंडर का बर्न-एंड-मिंट टोकन मॉडल का अर्थ है कि उपयोगकर्ता रेंडरिंग कार्य के लिए टोकन जलाते हैं और नोड्स नए टकसाल टोकन अर्जित करते हैं, नेटवर्क उपयोग को टोकन मूल्य के साथ संरेखित करते हैं। इसका ध्यान इंफ्रास्ट्रक्चर है; यह स्वयं AI एल्गोरिदम प्रदान नहीं करता है लेकिन दूसरों को GPU-गहन कार्य चलाने में सक्षम बनाता है।

• आकाश नेटवर्क (AKT): कॉसमॉस पर एक विकेंद्रीकृत क्लाउड मार्केटप्लेस, जो बोली प्रणाली के माध्यम से ऑन-डिमांड कंप्यूटिंग (CPU/GPU) प्रदान करता है। आकाश कुबेरनेट्स और एक रिवर्स नीलामी का उपयोग करता है ताकि प्रदाता पारंपरिक क्लाउड की तुलना में कम लागत पर कंप्यूट की पेशकश कर सकें। यह एक व्यापक क्लाउड विकल्प है (कंटेनर होस्टिंग, ML कार्य, आदि), AI के लिए विशिष्ट नहीं है, और डेवलपर्स के लिए लागत प्रभावी कंप्यूट को लक्षित करता है। सुरक्षा और विश्वसनीयता प्रतिष्ठा और एस्क्रो के माध्यम से सुनिश्चित की जाती है, लेकिन एक सामान्य प्लेटफॉर्म के रूप में इसमें विशेष AI फ्रेमवर्क की कमी है।

• अन्य उल्लेखनीय: गोलेम (पहले P2P कंप्यूटिंग नेटवर्क में से एक, अब GPU-सक्षम), बिटटेंसर (TAO) (एक नेटवर्क जहां AI मॉडल नोड्स एक सामूहिक ML मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं और उपयोगी योगदान के लिए पुरस्कार अर्जित करते हैं), क्लोर.ai (प्रूफ-ऑफ-वर्क के साथ GPU किराये का मार्केटप्लेस जो टोकन-होल्डर पुरस्कार प्रदान करता है), नोसाना (सोलाना-आधारित, AI अनुमान कार्यों पर ध्यान केंद्रित करता है), और ऑटोनोलास (विकेंद्रीकृत सेवाओं/एजेंटों के निर्माण के लिए खुला प्लेटफॉर्म)। ये परियोजनाएं विकेंद्रीकृत कंप्यूट और AI के तेजी से विकसित होते परिदृश्य को रेखांकित करती हैं, प्रत्येक का अपना जोर है - सामान्य कंप्यूट शेयरिंग से लेकर विशेष AI एजेंट अर्थव्यवस्थाओं तक।

कुक्कू नेटवर्क का अद्वितीय मूल्य प्रस्ताव: कुक्कू नेटवर्क खुद को तीन महत्वपूर्ण परतों - ब्लॉकचेन (कुक्कू चेन), विकेंद्रीकृत GPU कंप्यूटिंग, और एक एंड-यूज़र AI वेब एप्लिकेशन - को एक निर्बाध प्लेटफॉर्म में एकीकृत करके अलग करता है। यह पूर्ण-स्टैक दृष्टिकोण कई लाभ प्रदान करता है:

• एकीकृत AI सेवाएं बनाम केवल इंफ्रास्ट्रक्चर: रेंडर या आकाश के विपरीत जो मुख्य रूप से कच्ची कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करते हैं, कुक्कू अपनी चेन पर तैयार-उपयोग AI सेवाएं (उदाहरण के लिए, कला के लिए जनरेटिव AI ऐप्स) वितरित करता है। इसमें रचनाकारों के लिए सीधे सामग्री उत्पन्न करने के लिए एक AI वेब ऐप है (एनीमे-शैली की छवि पीढ़ी से शुरू), बिना अंतर्निहित इंफ्रास्ट्रक्चर को प्रबंधित किए। यह एंड-टू-एंड अनुभव रचनाकारों और डेवलपर्स के लिए बाधा को कम करता है - उपयोगकर्ता विकेंद्रीकृत GPUs का उपयोग करके AI पीढ़ी में 75% तक लागत में कमी प्राप्त करते हैं और कुछ सेकंड में AI कलाकृति बना सकते हैं, एक मूल्य प्रस्ताव जिसे पारंपरिक क्लाउड और प्रतिस्पर्धी नेटवर्क मेल नहीं कर सके हैं।

• विकेंद्रीकरण, विश्वास, और पारदर्शिता: कुक्कू का डिज़ाइन ट्रस्टलेस ऑपरेशन और खुलेपन पर जोर देता है। GPU नोड ऑपरेटरों, डेवलपर्स, और उपयोगकर्ताओं को मूल टोकन ($CAI) को दांव पर लगाने और प्रतिष्ठा और विश्वास स्थापित करने के लिए ऑन-चेन मतदान में भाग लेने की आवश्यकता होती है। यह तंत्र विश्वसनीय सेवा सुनिश्चित करने में मदद करता है (अच्छे अभिनेता पुरस्कृत होते हैं, दुर्भावनापूर्ण अभिनेता दांव खो सकते हैं) - एक महत्वपूर्ण विभेदक जब प्रतिस्पर्धी परिणामों को सत्यापित करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। कार्यों और पुरस्कारों की पारदर्शिता स्मार्ट अनुबंधों के माध्यम से अंतर्निहित है, और प्लेटफॉर्म को एंटी-सेंसरशिप और गोपनीयता-संरक्षण के लिए इंजीनियर किया गया है। कुक्कू का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि AI गणनाएं और सामग्री खुली और सेंसरशिप-प्रूफ बनी रहें, उन समुदायों को आकर्षित करना जो केंद्रीकृत AI फिल्टर या डेटा दुरुपयोग के बारे में चिंतित हैं।

• मॉड्यूलरिटी और विस्तारशीलता: कुक्कू ने एक प्रमाण-अवधारणा के रूप में छवि पीढ़ी के साथ शुरुआत की, लेकिन इसका आर्किटेक्चर विभिन्न AI मॉडलों और उपयोग मामलों को समायोजित करने के लिए मॉड्यूलर है। वही नेटवर्क भविष्य में विभिन्न AI सेवाओं (कला पीढ़ी से लेकर भाषा मॉडल तक डेटा विश्लेषण तक) की सेवा कर सकता है, जिससे इसे व्यापक दायरा और लचीलापन मिलता है। ऑन-चेन गवर्नेंस के साथ मिलकर, यह प्लेटफॉर्म को अनुकूलनीय और समुदाय-चालित बनाए रखता है।

• लक्षित समुदाय फोकस: खुद को "रचनाकारों और निर्माताओं के लिए विकेंद्रीकृत AI क्रिएटिव प्लेटफॉर्म" के रूप में ब्रांडिंग करके, कुक्कू रचनात्मक और वेब3 डेवलपर समुदाय में एक जगह बना रहा है। रचनाकारों के लिए, यह अद्वितीय सामग्री उत्पन्न करने के लिए विशेष उपकरण (जैसे फाइन-ट्यून किए गए एनीमे AI मॉडल) प्रदान करता है; वेब3 डेवलपर्स के लिए यह सरल APIs और एक स्केलेबल बैकएंड के माध्यम से dApps में AI के आसान एकीकरण की पेशकश करता है। यह दो-तरफा पारिस्थितिकी तंत्र बनाता है: सामग्री निर्माता AI कार्यों की मांग लाते हैं, और डेवलपर्स AI अनुप्रयोगों की आपूर्ति का विस्तार करते हैं। सिंगुलैरिटीनेट जैसे प्रतिस्पर्धी सामान्य रूप से AI शोधकर्ताओं/प्रदाताओं को लक्षित करते हैं, लेकिन कुक्कू का समुदाय-केंद्रित दृष्टिकोण (उदाहरण के लिए, टेलीग्राम/डिस्कॉर्ड बॉट इंटरफेस, सार्वजनिक गैलरी में उपयोगकर्ता-जनित AI कला) जुड़ाव और वायरल वृद्धि को बढ़ावा देता है।

कार्रवाई योग्य स्थिति सिफारिशें:

• संदेश में विभेदकों पर जोर दें: विपणन में कुक्कू के पूर्ण-स्टैक समाधान को हाइलाइट करें - "AI ऐप्स तक पहुंचने और GPU शक्ति प्रदान करने से कमाई करने के लिए एक प्लेटफॉर्म।" लागत बचत (75% तक सस्ता) और अनुमति रहित पहुंच (कोई गेटकीपर या क्लाउड अनुबंध नहीं) पर जोर दें ताकि कुक्कू को रचनाकारों और स्टार्टअप्स के लिए सबसे सुलभ और किफायती AI नेटवर्क के रूप में स्थापित किया जा सके।

• पारदर्शिता और विश्वास का लाभ उठाएं: ऑन-चेन ट्रस्ट तंत्र को सार्वजनिक करके विश्वास बनाएं। कार्य सत्यापन सफलता दर पर मेट्रिक्स प्रकाशित करें, या कहानियां साझा करें कि कैसे दांव ने बुरे अभिनेताओं को रोका है। उपयोगकर्ताओं को शिक्षित करें कि ब्लैक-बॉक्स AI APIs के विपरीत, कुक्कू सत्यापन योग्य, समुदाय-ऑडिटेड AI गणनाएं प्रदान करता है।

• लक्षित विशेष समुदाय: एनीमे/मंगा कला समुदाय और वेब3 गेमिंग क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करें। वहां सफलता बाद में व्यापक बाजारों को आकर्षित करने के लिए केस स्टडी बना सकती है। एक जगह पर हावी होकर, कुक्कू को ब्रांड पहचान मिलती है जिसे बड़े सामान्यवादी प्रतिस्पर्धी आसानी से मिटा नहीं सकते।

• निरंतर प्रतिस्पर्धी निगरानी: प्रतिद्वंद्वियों के विकास (तकनीकी उन्नयन, साझेदारियां, टोकन परिवर्तन) को ट्रैक करने के लिए एक टीम असाइन करें और बेहतर पेशकशों या एकीकरणों के साथ जल्दी से अनुकूलित करें।

2. मुद्रीकरण और राजस्व वृद्धि​

कुक्कू नेटवर्क के लिए एक स्थायी राजस्व मॉडल मजबूत टोकनोमिक्स के साथ AI सेवाओं और GPU इंफ्रास्ट्रक्चर उपयोग के प्रत्यक्ष मुद्रीकरण को जोड़ेगा। रणनीति यह सुनिश्चित करनी चाहिए कि $CAI टोकन में वास्तविक उपयोगिता और मूल्य प्रवाह हो, जबकि संभव हो तो गैर-टोकन राजस्व धाराएं भी बनाई जाएं।

टोकनोमिक्स और प्रोत्साहन संरचना​

$CAI टोकन को एक गुणकारी चक्र में सभी प्रतिभागियों (GPU माइनर्स, AI डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं, और टोकन धारकों) को प्रोत्साहित करना चाहिए:

• बहु-आयामी टोकन उपयोगिता: $CAI का उपयोग AI सेवा भुगतान, सुरक्षा के लिए स्टेकिंग, शासन मतदान, और पुरस्कार वितरण के लिए किया जाना चाहिए। यह व्यापक उपयोगिता आधार सट्टा से परे निरंतर मांग बनाता है।

• संतुलित पुरस्कार और उत्सर्जन: एक निष्पक्ष-लॉन्च दृष्टिकोण नेटवर्क वृद्धि को बूटस्ट्रैप कर सकता है, लेकिन उत्सर्जन को सावधानीपूर्वक प्रबंधित किया जाना चाहिए (उदाहरण के लिए, आधी अनुसूचियां, शुल्क-आधारित पुरस्कारों में क्रमिक संक्रमण) ताकि बाजार को टोकनों से अधिक संतृप्त न किया जा सके।

• मूल्य कैप्चर और अपस्फीति दबाव: नेटवर्क उपयोग को टोकन मूल्य से जोड़ने वाले टोकन सिंक पेश करें। उदाहरण के लिए, AI लेनदेन पर एक माइक्रो-फीस लागू करें जिसे आंशिक रूप से जलाया जाता है या एक सामुदायिक कोष में भेजा जाता है। उच्च उपयोग परिसंचारी आपूर्ति को कम करता है या समुदाय के लिए मूल्य संचित करता है, टोकन की कीमत का समर्थन करता है।

• शासन और मीम मूल्य: यदि $CAI में मीम पहलू हैं, तो इसका उपयोग सामुदायिक चर्चा बनाने के लिए करें। मजेदार अभियानों को प्रोटोकॉल पैरामीटर, अनुदान, या मॉडल जोड़ पर सार्थक शासन शक्ति के साथ मिलाएं ताकि लंबे समय तक धारण और सक्रिय भागीदारी को प्रोत्साहित किया जा सके।

कार्रवाई योग्य टोकनोमिक्स कदम:

• एक स्तरीय स्टेकिंग मॉडल लागू करें: GPU माइनर्स और AI सेवा प्रदाताओं को $CAI को दांव पर लगाने की आवश्यकता होती है। अधिक टोकन और मजबूत प्रदर्शन वाले स्टेकर्स को प्राथमिकता कार्य या उच्च कमाई मिलती है। यह नेटवर्क को सुरक्षित करता है और टोकन को लॉक करता है, बिक्री दबाव को कम करता है।

• उपयोग-आधारित पुरस्कार कार्यक्रम लॉन्च करें: सक्रिय AI कार्यों या लोकप्रिय AI एजेंटों को पुरस्कृत करने के लिए टोकन आवंटित करें। उपयोग (उपयोगकर्ताओं) और निर्माण (डेवलपर्स) दोनों को प्रोत्साहित करके अपनाने को प्रोत्साहित करें।

• आपूर्ति की निगरानी और समायोजन करें: टोकन मेट्रिक्स (कीमत, वेग, स्टेकिंग दर) की नियमित समीक्षा के लिए शासन का उपयोग करें। स्वस्थ टोकन अर्थव्यवस्था बनाए रखने के लिए शुल्क, स्टेकिंग आवश्यकताओं, या पुरस्कार दरों को आवश्यकतानुसार समायोजित करें।

AI सेवा मुद्रीकरण​

टोकन डिज़ाइन से परे, कुक्कू AI सेवाओं से राजस्व उत्पन्न कर सकता है:

• फ्रीमियम मॉडल: उपयोगकर्ताओं को मुफ्त या कम लागत पर बुनियादी AI सेवाओं का प्रयास करने दें, फिर उच्च-स्तरीय सुविधाओं, बड़े उपयोग की सीमाओं, या विशेष मॉडलों के लिए शुल्क लें। यह उपयोगकर्ता ऑनबोर्डिंग को प्रोत्साहित करता है जबकि पावर उपयोगकर्ताओं का मुद्रीकरण करता है।

• AI अनुरोधों के लिए लेनदेन शुल्क: प्रत्येक AI कार्य पर एक छोटी फीस (1-2%) लें। समय के साथ, जैसे-जैसे कार्य बढ़ते हैं, ये शुल्क महत्वपूर्ण हो सकते हैं। उपयोग को हतोत्साहित न करने के लिए शुल्क को पर्याप्त रूप से कम रखें।

• मार्केटप्लेस कमीशन: जैसे-जैसे तीसरे पक्ष के डेवलपर्स AI मॉडल/एजेंट सूचीबद्ध करते हैं, एक छोटा कमीशन लें। यह डेवलपर सफलता के साथ कुक्कू के राजस्व को संरेखित करता है और अत्यधिक स्केलेबल है।

• उद्यम और लाइसेंसिंग सौदे: उद्यम ग्राहकों के लिए समर्पित थ्रूपुट या निजी उदाहरण पेश करें, स्थिर सब्सक्रिप्शन भुगतान के साथ। यह फिएट/स्थिर सिक्कों में हो सकता है, जिसे प्लेटफॉर्म $CAI में परिवर्तित कर सकता है या बाय-बैक के लिए उपयोग कर सकता है।

• प्रीमियम AI सेवाएं: उन्नत सुविधाएं (उदाहरण के लिए, उच्च रिज़ॉल्यूशन, कस्टम मॉडल प्रशिक्षण, प्राथमिकता कंप्यूट) एक सब्सक्रिप्शन या एकमुश्त टोकन भुगतान के तहत प्रदान करें।

कार्रवाई योग्य AI सेवा मुद्रीकरण कदम:

• सब्सक्रिप्शन स्तरों को डिज़ाइन करें: मासिक/वार्षिक मूल्य निर्धारण में $CAI या फिएट में स्पष्ट रूप से उपयोग स्तरों को परिभाषित करें, विशिष्ट सुविधा सेट की पेशकश करें (बुनियादी बनाम प्रो बनाम उद्यम)।

• भुगतान चैनल एकीकृत करें: गैर-क्रिप्टो उपयोगकर्ता आसानी से भुगतान कर सकें, इसके लिए उपयोगकर्ता-अनुकूल ऑन-रैंप (क्रेडिट कार्ड, स्थिर सिक्के) प्रदान करें, बैक-एंड रूपांतरण के साथ $CAI में।

• सामुदायिक बाउंटी: उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, सर्वश्रेष्ठ AI कला, या शीर्ष एजेंट प्रदर्शन को पुरस्कृत करने के लिए कुछ राजस्व का उपयोग करें। यह उपयोग को बढ़ावा देता है और प्लेटफॉर्म की क्षमताओं को प्रदर्शित करता है।

GPU DePIN राजस्व धाराएं​

एक विकेंद्रीकृत GPU नेटवर्क के रूप में, कुक्कू राजस्व कमा सकता है:

• GPU माइनिंग पुरस्कार (प्रदाताओं के लिए): प्रारंभ में मुद्रास्फीति या सामुदायिक आवंटन द्वारा वित्त पोषित, समय के साथ उपयोग-आधारित शुल्क प्राथमिक पुरस्कार के रूप में स्थानांतरित हो रहा है।

• संसाधन आवंटन के लिए नेटवर्क शुल्क: बड़े पैमाने पर AI कार्य या प्रशिक्षण को GPU तक पहुंच के लिए स्टेकिंग या अतिरिक्त शेड्यूलिंग शुल्क की आवश्यकता हो सकती है, GPU को प्राथमिकता पहुंच का मुद्रीकरण कर सकता है।

• B2B कंप्यूट सेवाएं: कुक्कू को एक विकेंद्रीकृत AI क्लाउड के रूप में स्थान दें, बड़े पैमाने पर कंप्यूट के लिए उद्यम सौदों का एक प्रतिशत एकत्र करें।

• साझेदारी राजस्व साझाकरण: अन्य परियोजनाओं (भंडारण, डेटा ओरेकल, ब्लॉकचेन) के साथ एकीकृत सेवाओं के लिए सहयोग करें, रेफरल शुल्क या राजस्व विभाजन अर्जित करें।

कार्रवाई योग्य GPU नेटवर्क मुद्रीकरण कदम:

• मूल्य निर्धारण का अनुकूलन करें: संभवतः GPU प्रदाताओं के साथ कार्यों का मिलान करने के लिए एक बोली या नीलामी मॉडल का उपयोग करें, जबकि एक आधार नेटवर्क शुल्क बनाए रखें।

• AI क्लाउड ऑफरिंग: प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारण के साथ स्टार्टअप/उद्यमों को "AI क्लाउड" समाधान का विपणन करें। कंप्यूट शुल्क का एक अंश कुक्कू के कोष में जाता है।

• नेटवर्क वृद्धि में पुनर्निवेश करें: शीर्ष प्रदर्शन करने वाले GPU नोड्स को प्रोत्साहित करने और उच्च गुणवत्ता सेवा बनाए रखने के लिए राजस्व का हिस्सा उपयोग करें।

• संसाधन उपयोग की निगरानी करें: GPU आपूर्ति और मांग को ट्रैक करें। नेटवर्क को संतुलित और लाभदायक बनाए रखने के लिए प्रोत्साहनों (जैसे माइनिंग पुरस्कार) और विपणन प्रयासों को समायोजित करें।

3. AI एजेंट और प्रभाव अधिकतमकरण​

AI एजेंट उपयोगकर्ताओं या संगठनों के लिए मूल्यवान कार्य करके जुड़ाव और राजस्व को काफी बढ़ा सकते हैं। उन्हें कुक्कू चेन की क्षमताओं के साथ कसकर एकीकृत करना प्लेटफॉर्म को अद्वितीय बनाता है।

AI एजेंट एक विकास इंजन के रूप में​

ऑन-चेन चलने वाले एजेंट अनुमान/प्रशिक्षण के लिए कुक्कू के GPU कंप्यूट का लाभ उठा सकते हैं, $CAI में शुल्क का भुगतान कर सकते हैं, और ऑन-चेन डेटा का उपयोग कर सकते हैं। यह फीडबैक लूप (एजेंट → कंप्यूट उपयोग → शुल्क → टोकन मूल्य) सतत विकास को चलाता है।

उच्च-प्रभाव उपयोग के मामले​

• स्वायत्त ट्रेडिंग बॉट्स: ML का उपयोग करके DeFi ट्रेडों, यील्ड फार्मिंग, आर्बिट्रेज को संभालने वाले एजेंट। लाभ-साझाकरण या प्रदर्शन शुल्क के माध्यम से संभावित राजस्व।

• साइबर सुरक्षा और निगरानी एजेंट: स्मार्ट अनुबंधों में हैक या विसंगतियों का पता लगाएं, एक सब्सक्रिप्शन के रूप में पेश किया गया। DeFi के लिए उच्च-मूल्य उपयोग।

• व्यक्तिगत AI सलाहकार: अनुकूलित अंतर्दृष्टि (वित्तीय, रचनात्मक, या अन्यथा) प्रदान करने वाले एजेंट। सब्सक्रिप्शन या प्रति उपयोग के आधार पर मुद्रीकरण करें।

• सामग्री निर्माण और NFT एजेंट: कला, NFTs, या अन्य मीडिया का स्वायत्त निर्माण। NFT बिक्री या लाइसेंसिंग शुल्क से राजस्व।

• उद्योग-विशिष्ट बॉट: आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन, स्वास्थ्य देखभाल डेटा विश्लेषण, आदि। दीर्घकालिक साझेदारी की आवश्यकता है लेकिन उच्च राजस्व क्षमता।

कुक्कू चेन के साथ एकीकरण​

• ऑन-चेन एजेंट निष्पादन: एजेंट सत्यापन योग्य तर्क, निधियों की कस्टडी, या स्वचालित भुगतान के लिए स्मार्ट अनुबंधों का उपयोग कर सकते हैं।

• GPU DePIN के माध्यम से संसाधन पहुंच: एजेंट सहजता से GPU कंप्यूट का उपयोग करते हैं, $CAI में भुगतान करते हैं। यह कुक्कू को उन प्लेटफार्मों से अलग करता है जिनमें एक मूल कंप्यूट परत की कमी है।

• विकेंद्रीकृत पहचान और डेटा: ऑन-चेन एजेंट प्रतिष्ठा और आँकड़े विश्वास को बढ़ा सकते हैं (उदाहरण के लिए, ट्रेडिंग बॉट के लिए सिद्ध ROI)।

• आर्थिक संरेखण: एजेंट डेवलपर्स को $CAI को दांव पर लगाने या लिस्टिंग शुल्क का भुगतान करने की आवश्यकता होती है, जबकि उन शीर्ष एजेंटों को पुरस्कृत किया जाता है जो उपयोगकर्ताओं के लिए मूल्य लाते हैं।

कार्रवाई योग्य एजेंट रणनीति:

• एजेंट प्लेटफॉर्म (लॉन्चपैड) लॉन्च करें: डेवलपर्स को कुक्कू की ओर आकर्षित करने के लिए देव टूल्स, सामान्य एजेंटों (ट्रेडिंग, सुरक्षा) के लिए टेम्पलेट्स, और आसान परिनियोजन प्रदान करें।

• फ्लैगशिप एजेंट प्रोग्राम: कुछ उत्कृष्ट एजेंटों (जैसे एक शीर्ष-स्तरीय ट्रेडिंग बॉट) का निर्माण या वित्त पोषण करें ताकि अवधारणा को साबित किया जा सके। सफलता की कहानियों को सार्वजनिक करें।

• प्रमुख उपयोग के मामले साझेदारी: वास्तविक समस्याओं को हल करने वाले एजेंटों को एकीकृत करने के लिए DeFi, NFT, या गेमिंग प्लेटफार्मों के साथ साझेदारी करें, ROI को प्रदर्शित करें।

• सुरक्षा और शासन: उपयोगकर्ता निधियों को संभालने वाले एजेंटों के लिए सुरक्षा ऑडिट की आवश्यकता होती है। गुणवत्ता बनाए रखने के लिए एक "एजेंट काउंसिल" या DAO निरीक्षण बनाएं।

• एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र विकास को प्रोत्साहित करें: प्रतिभा को आकर्षित करने के लिए डेवलपर अनुदान और हैकथॉन का उपयोग करें। उच्च-प्रदर्शन एजेंटों के लिए राजस्व-साझाकरण की पेशकश करें।

4. विकास और अपनाने की रणनीतियाँ​

कुक्कू डेवलपर्स को सक्रिय रूप से संलग्न करके, एक मजबूत समुदाय का निर्माण करके, और रणनीतिक साझेदारियों का निर्माण करके एक मुख्यधारा AI प्लेटफॉर्म बन सकता है।

डेवलपर जुड़ाव और पारिस्थितिकी तंत्र प्रोत्साहन​

• मजबूत डेवलपर संसाधन: व्यापक दस्तावेज़ीकरण, ओपन-सोर्स SDKs, उदाहरण परियोजनाएं, और सक्रिय समर्थन चैनल (डिस्कॉर्ड, फोरम) प्रदान करें। कुक्कू पर निर्माण को घर्षण रहित बनाएं।

• हैकथॉन और चुनौतियाँ: AI + ब्लॉकचेन पर ध्यान केंद्रित करने वाले कार्यक्रमों की मेजबानी या प्रायोजन करें, $CAI में पुरस्कार प्रदान करें। नई प्रतिभा को आकर्षित करें और अभिनव परियोजनाएं बनाएं।

• अनुदान और बाउंटी: पारिस्थितिकी तंत्र विकास को प्रोत्साहित करने के लिए टोकन आपूर्ति का एक हिस्सा समर्पित करें (उदाहरण के लिए, एक चेन एक्सप्लोरर का निर्माण, दूसरी चेन से ब्रिजिंग, नए AI मॉडल जोड़ना)।

• डेवलपर DAO/समुदाय: शीर्ष योगदानकर्ताओं का एक समुदाय बनाएं जो मीटअप, ट्यूटोरियल, और स्थानीय-भाषा संसाधनों में मदद करते हैं।

विपणन और समुदाय निर्माण​

• स्पष्ट ब्रांडिंग और कहानी कहने: कुक्कू को "हर किसी के लिए AI, विकेंद्रीकरण द्वारा संचालित" के रूप में विपणन करें। नियमित अपडेट, ट्यूटोरियल, उपयोगकर्ता कहानियां, और दृष्टि टुकड़े प्रकाशित करें।

• सोशल मीडिया और वायरलिटी: सक्रिय चैनल बनाए रखें (ट्विटर, डिस्कॉर्ड, टेलीग्राम)। मीम्स, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री, और रेफरल अभियानों को प्रोत्साहित करें। AI कला प्रतियोगिताएं या अन्य वायरल चुनौतियाँ आयोजित करें।

• समुदाय कार्यक्रम और कार्यशालाएँ: AMAs, वेबिनार, स्थानीय मीटअप आयोजित करें। उपयोगकर्ताओं के साथ सीधे जुड़ें, प्रामाणिकता दिखाएं, प्रतिक्रिया एकत्र करें।

• योगदानों को पुरस्कृत करें: एंबेसडर प्रोग्राम, बग बाउंटी, प्रतियोगिताएं, या NFT ट्रॉफी उपयोगकर्ता प्रयासों को पुरस्कृत करने के लिए। इन गतिविधियों को ईंधन देने के लिए विपणन/समुदाय आवंटन का उपयोग करें।

रणनीतिक साझेदारियाँ और सहयोग​

• वेब3 साझेदारियाँ: लोकप्रिय L1/L2 चेन, डेटा प्रदाताओं, और भंडारण नेटवर्क के साथ सहयोग करें। क्रॉस-चेन AI सेवाएं प्रदान करें, नए उपयोगकर्ता आधारों को जोड़ें।

• AI उद्योग सहयोग: ओपन-सोर्स AI समुदायों को एकीकृत करें, अनुसंधान को प्रायोजित करें, या विकेंद्रीकृत कंप्यूट की तलाश कर रहे छोटे AI स्टार्टअप्स के साथ साझेदारी करें।

• उद्यम AI और क्लाउड कंपनियाँ: लागत बचत के लिए विकेंद्रीकृत GPU शक्ति की पेशकश करें। उद्यमों के लिए स्थिर सब्सक्रिप्शन सौदों पर बातचीत करें, किसी भी फिएट राजस्व को पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तित करें।

• प्रभावशाली और विचारशील नेता: सलाहकार के रूप में मान्यता प्राप्त AI या क्रिप्टो विशेषज्ञों को शामिल करें। उन्हें प्लेटफॉर्म का डेमो या परीक्षण करने के लिए आमंत्रित करें, दृश्यता और विश्वसनीयता को बढ़ावा दें।

कार्रवाई योग्य विकास पहल:

• उच्च-प्रोफ़ाइल पायलट: वास्तविक दुनिया की उपयोगिता को साबित करने के लिए एक प्रमुख साझेदारी (उदाहरण के लिए, एक NFT मार्केटप्लेस या DeFi प्रोटोकॉल के साथ) लॉन्च करें। उपयोगकर्ता वृद्धि और सफलता मेट्रिक्स को सार्वजनिक करें।

• वैश्विक विस्तार: सामग्रियों का स्थानीयकरण करें, मीटअप आयोजित करें, और विभिन्न क्षेत्रों में राजदूतों की भर्ती करें ताकि अपनाने को व्यापक बनाया जा सके।

• ऑनबोर्डिंग अभियान: एक बार स्थिर होने पर, नए उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करने के लिए रेफरल/एयरड्रॉप अभियान चलाएं। सहज साइन-अप के लिए लोकप्रिय वॉलेट्स के साथ एकीकृत करें।

• KPIs को ट्रैक और बढ़ावा दें: GPU नोड्स, मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता, डेवलपर गतिविधि जैसे मेट्रिक्स को सार्वजनिक रूप से साझा करें। लक्ष्यों को शीघ्रता से संबोधित करें और लक्षित अभियानों के साथ उन्हें पूरा करें।

5. तकनीकी विचार और रोडमैप​

स्केलेबिलिटी​

• कुक्कू चेन थ्रूपुट: उच्च लेनदेन वॉल्यूम के लिए सहमति और ब्लॉक आकारों को अनुकूलित करें या लेयर-2/साइडचेन दृष्टिकोण का उपयोग करें। छोटे AI कार्यों को बैच करें।

• ऑफ-चेन कंप्यूट स्केलिंग: GPU वितरण के लिए कुशल कार्य शेड्यूलिंग एल्गोरिदम लागू करें। बड़े वॉल्यूम को संभालने के लिए विकेंद्रीकृत या पदानुक्रमित शेड्यूलर पर विचार करें।

• स्केल पर परीक्षण: टेस्टनेट्स पर उच्च-लोड परिदृश्यों का अनुकरण करें, बॉटलनेक की पहचान करें, और उन्हें उद्यम रोलआउट से पहले संबोधित करें।

सुरक्षा​

• स्मार्ट अनुबंध सुरक्षा: कठोर ऑडिट, बग बाउंटी, और लगातार अपडेट। प्रत्येक नई सुविधा (एजेंट लॉन्चपैड, आदि) को मेननेट से पहले ऑडिट किया जाना चाहिए।

• गणना का सत्यापन: अल्पावधि में, पुनरावृत्ति (एकाधिक नोड परिणाम) और विवाद समाधान पर भरोसा करें। अधिक उन्नत सत्यापन के लिए शून्य-ज्ञान या इंटरैक्टिव प्रमाणों का अन्वेषण करें।

• डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: संवेदनशील डेटा को एन्क्रिप्ट करें। यदि आवश्यक हो तो उपयोगकर्ताओं को विश्वसनीय नोड्स का चयन करने के विकल्प प्रदान करें। उद्यम अपनाने के लिए अनुपालन की निगरानी करें।

• नेटवर्क सुरक्षा: DDoS/स्पैम को कम करने के लिए शुल्क या न्यूनतम स्टेकिंग की आवश्यकता होती है। यदि कोई एकल उपयोगकर्ता कार्यों को स्पैम करता है तो दर सीमाएं लागू करें।

विकेंद्रीकरण​

• नोड वितरण: सत्यापनकर्ताओं और GPU माइनर्स का व्यापक वितरण प्रोत्साहित करें। गाइड, बहु-भाषा समर्थन, और भौगोलिक प्रोत्साहन कार्यक्रम प्रदान करें।

• केंद्रीय नियंत्रण को कम करना: प्रमुख निर्णयों के लिए एक DAO या ऑन-चेन मतदान के लिए शासन का संक्रमण करें। प्रगतिशील विकेंद्रीकरण के लिए एक रोडमैप की योजना बनाएं।

• अंतरसंचालनीयता और मानक: टोकन, NFTs, ब्रिजिंग, आदि के लिए खुले मानकों को अपनाएं। लोकप्रिय क्रॉस-चेन फ्रेमवर्क के साथ एकीकृत करें।

चरणबद्ध कार्यान्वयन और रोडमैप​

1. चरण 1 – नींव: मेननेट लॉन्च, GPU माइनिंग, प्रारंभिक AI ऐप (उदाहरण के लिए, इमेज जनरेटर)। अवधारणा को साबित करें, प्रतिक्रिया एकत्र करें।
2. चरण 2 – AI क्षमताओं का विस्तार करें: अधिक मॉडल (LLMs, आदि) को एकीकृत करें, उद्यम उपयोग के मामलों का पायलट करें, संभवतः पहुंच के लिए एक मोबाइल ऐप लॉन्च करें।
3. चरण 3 – AI एजेंट और परिपक्वता: एजेंट लॉन्चपैड, एजेंट फ्रेमवर्क, और अन्य चेन से ब्रिजिंग को तैनात करें। रचनात्मक अर्थव्यवस्था के लिए NFT एकीकरण।
4. चरण 4 – अनुकूलन और विकेंद्रीकरण: स्केलेबिलिटी, सुरक्षा, ऑन-चेन शासन में सुधार करें। टोकनोमिक्स को विकसित करें, संभवतः उन्नत सत्यापन समाधान (ZK प्रमाण) जोड़ें।

कार्रवाई योग्य तकनीकी और रोडमैप कदम:

• नियमित ऑडिट और अपग्रेड: प्रत्येक रिलीज चक्र में सुरक्षा ऑडिट निर्धारित करें। सार्वजनिक अपग्रेड कैलेंडर बनाए रखें।
• समुदाय टेस्टनेट्स: प्रत्येक प्रमुख सुविधा के लिए टेस्टनेट उपयोग को प्रोत्साहित करें। मेननेट से पहले उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया के साथ परिष्कृत करें।
• स्केलेबिलिटी R&D: लेयर-2 समाधानों का प्रोटोटाइप बनाने और थ्रूपुट को अनुकूलित करने के लिए एक इंजीनियरिंग उप-टीम समर्पित करें।
• दृष्टि संरेखण बनाए रखें: वार्षिक रूप से दीर्घकालिक लक्ष्यों की सामुदायिक इनपुट के साथ समीक्षा करें, यह सुनिश्चित करते हुए कि अल्पकालिक चालें मिशन को पटरी से न उतारें।

इन रणनीतियों और तकनीकी विचारों को व्यवस्थित रूप से लागू करके, कुक्कू नेटवर्क विकेंद्रीकृत AI में अग्रणी बन सकता है। मजबूत टोकनोमिक्स, उपयोगकर्ता-अनुकूल AI सेवाएं, GPU इंफ्रास्ट्रक्चर, और एक जीवंत एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र को मिलाकर एक संतुलित दृष्टिकोण अपनाने से अपनाने, राजस्व, और दीर्घकालिक स्थिरता को बढ़ावा मिलेगा—AI और वेब3 के चौराहे पर कुक्कू की प्रतिष्ठा को एक ट्रेलब्लेज़र के रूप में सुदृढ़ करेगा।

डीपसीक की ओपन-सोर्स क्रांति: एक बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन से अंतर्दृष्टियाँ​

डीपसीक एआई की दुनिया में तूफान ला रहा है। जैसे ही डीपसीक-R1 के आसपास की चर्चाएँ ठंडी नहीं हुई थीं, टीम ने एक और धमाका किया: एक ओपन-सोर्स मल्टीमॉडल मॉडल, जानूस-प्रो। गति चक्करदार है, महत्वाकांक्षाएँ स्पष्ट हैं।

दो दिन पहले, शीर्ष एआई शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, और निवेशकों का एक समूह शिशियांग द्वारा आयोजित एक बंद-द्वार चर्चा के लिए एकत्र हुआ, जो विशेष रूप से डीपसीक पर केंद्रित थी। तीन घंटे से अधिक समय तक, उन्होंने डीपसीक के तकनीकी नवाचारों, संगठनात्मक संरचना, और इसके उदय के व्यापक प्रभावों का विश्लेषण किया—एआई व्यापार मॉडल, द्वितीयक बाजारों, और एआई अनुसंधान के दीर्घकालिक प्रक्षेपवक्र पर।

डीपसीक की ओपन-सोर्स पारदर्शिता के सिद्धांत का पालन करते हुए, हम अपनी सामूहिक सोच को जनता के लिए खोल रहे हैं। यहाँ चर्चा से निकाली गई अंतर्दृष्टियाँ हैं, जो डीपसीक की रणनीति, इसके तकनीकी सफलताओं, और एआई उद्योग पर इसके प्रभाव को कवर करती हैं।

डीपसीक: रहस्य और मिशन​

• डीपसीक का मुख्य मिशन: सीईओ लियांग वेनफेंग सिर्फ एक और एआई उद्यमी नहीं हैं—वह दिल से एक इंजीनियर हैं। सैम ऑल्टमैन की तरह नहीं, वह सिर्फ दृष्टिकोण पर नहीं, बल्कि तकनीकी निष्पादन पर केंद्रित हैं।
• डीपसीक ने सम्मान क्यों अर्जित किया: इसकी MoE (मिश्रण विशेषज्ञ) वास्तुकला एक प्रमुख विभेदक है। OpenAI के o1 मॉडल की प्रारंभिक प्रतिकृति सिर्फ शुरुआत थी—वास्तविक चुनौती सीमित संसाधनों के साथ स्केलिंग करना है।
• एनवीडिया की अनुमति के बिना स्केलिंग: 50,000 जीपीयू होने के दावों के बावजूद, डीपसीक संभवतः लगभग 10,000 पुराने A100s और 3,000 प्रतिबंध से पहले के H800s के साथ काम करता है। अमेरिकी लैब्स के विपरीत, जो हर समस्या पर कंप्यूट फेंकते हैं, डीपसीक को दक्षता में मजबूर किया जाता है।
• डीपसीक का असली फोकस: OpenAI या Anthropic के विपरीत, डीपसीक "मनुष्यों की सेवा करने वाले एआई" पर केंद्रित नहीं है। इसके बजाय, यह स्वयं बुद्धिमत्ता का पीछा कर रहा है। यह इसका गुप्त हथियार हो सकता है।

अन्वेषक बनाम अनुयायी: एआई की शक्ति के नियम​

• एआई विकास एक चरण कार्य है: पकड़ने की लागत अग्रणी होने की तुलना में 10x कम है। "अनुयायी" पिछले सफलताओं का लाभ उठाते हैं, जबकि "अन्वेषक" को अंधाधुंध आगे बढ़ना पड़ता है, भारी आर एंड डी खर्चों का सामना करना पड़ता है।
• क्या डीपसीक OpenAI को पार कर सकता है? यह संभव है—लेकिन केवल अगर OpenAI ठोकर खाता है। एआई अभी भी एक खुली समस्या है, और डीपसीक का तर्कसंगत मॉडल पर दृष्टिकोण एक मजबूत दांव है।

डीपसीक के पीछे के तकनीकी नवाचार​

1. सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग (SFT) का अंत?​

• डीपसीक का सबसे विघटनकारी दावा: तर्कसंगत कार्यों के लिए SFT अब आवश्यक नहीं हो सकता है। यदि सच है, तो यह एक प्रतिमान बदलाव का संकेत देता है।
• लेकिन इतनी जल्दी नहीं... डीपसीक-R1 अभी भी SFT पर निर्भर करता है, विशेष रूप से संरेखण के लिए। वास्तविक बदलाव यह है कि SFT का उपयोग कैसे किया जाता है—तर्कसंगत कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से संक्षिप्त करना।

2. डेटा दक्षता: असली खाई​

• डीपसीक डेटा लेबलिंग को प्राथमिकता क्यों देता है: लियांग वेनफेंग स्वयं डेटा लेबल करते हैं, इसके महत्व को रेखांकित करते हुए। टेस्ला की सेल्फ-ड्राइविंग में सफलता सावधानीपूर्वक मानव एनोटेशन से आई—डीपसीक वही कठोरता लागू कर रहा है।
• मल्टी-मॉडल डेटा: अभी तैयार नहीं—जानूस-प्रो रिलीज के बावजूद, मल्टी-मॉडल लर्निंग अत्यधिक महंगी बनी हुई है। अभी तक किसी भी लैब ने सम्मोहक लाभ नहीं दिखाए हैं।

3. मॉडल डिस्टिलेशन: एक दोधारी तलवार​

• डिस्टिलेशन दक्षता को बढ़ाता है लेकिन विविधता को कम करता है: यह दीर्घकालिक में मॉडल क्षमताओं को सीमित कर सकता है।
• डिस्टिलेशन का "छिपा हुआ ऋण": एआई प्रशिक्षण की मौलिक चुनौतियों को समझे बिना, डिस्टिलेशन पर निर्भरता अगली पीढ़ी की आर्किटेक्चर के उभरने पर अप्रत्याशित कठिनाइयों का कारण बन सकती है।

4. प्रक्रिया पुरस्कार: एआई संरेखण में एक नया मोर्चा​

• परिणाम पर्यवेक्षण सीमा को परिभाषित करता है: प्रक्रिया-आधारित सुदृढीकरण सीखना हैकिंग को रोक सकता है, लेकिन बुद्धिमत्ता की ऊपरी सीमा अभी भी परिणाम-चालित प्रतिक्रिया पर निर्भर करती है।
• आरएल विरोधाभास: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के पास शतरंज की तरह एक परिभाषित जीत की स्थिति नहीं है। अल्फाज़ीरो ने काम किया क्योंकि जीत बाइनरी थी। एआई तर्कसंगतता में यह स्पष्टता नहीं है।

OpenAI ने डीपसीक की विधियों का उपयोग क्यों नहीं किया?​

• ध्यान का मामला: OpenAI पैमाने को प्राथमिकता देता है, दक्षता को नहीं।
• यू.एस. में "छिपा हुआ एआई युद्ध": OpenAI और Anthropic ने शायद डीपसीक के दृष्टिकोण को नजरअंदाज किया है, लेकिन वे लंबे समय तक ऐसा नहीं करेंगे। यदि डीपसीक व्यवहार्य साबित होता है, तो अनुसंधान दिशा में बदलाव की उम्मीद करें।

2025 में एआई का भविष्य​

• ट्रांसफॉर्मर्स से परे? एआई संभवतः विभिन्न आर्किटेक्चर में विभाजित हो जाएगा। क्षेत्र अभी भी ट्रांसफॉर्मर्स पर केंद्रित है, लेकिन वैकल्पिक मॉडल उभर सकते हैं।
• आरएल की अप्रयुक्त क्षमता: सुदृढीकरण सीखना गणित और कोडिंग जैसे संकीर्ण डोमेन के बाहर कम उपयोग किया गया है।
• एआई एजेंटों का वर्ष? प्रचार के बावजूद, अभी तक किसी भी लैब ने एक ब्रेकथ्रू एआई एजेंट नहीं दिया है।

क्या डेवलपर्स डीपसीक में स्थानांतरित होंगे?​

• अभी नहीं। OpenAI की श्रेष्ठ कोडिंग और निर्देश-पालन क्षमताएँ अभी भी इसे बढ़त देती हैं।
• लेकिन अंतर कम हो रहा है। यदि डीपसीक गति बनाए रखता है, तो डेवलपर्स 2025 में स्थानांतरित हो सकते हैं।

OpenAI स्टारगेट $500B दांव: क्या यह अभी भी समझ में आता है?​

• डीपसीक का उदय एनवीडिया के प्रभुत्व पर संदेह डालता है। यदि दक्षता बल-प्रदर्शन स्केलिंग को मात देती है, तो OpenAI का $500B सुपरकंप्यूटर अत्यधिक लग सकता है।
• क्या OpenAI वास्तव में $500B खर्च करेगा? सॉफ्टबैंक वित्तीय समर्थक है, लेकिन इसकी तरलता की कमी है। निष्पादन अनिश्चित बना हुआ है।
• मेटा डीपसीक को रिवर्स-इंजीनियर कर रहा है। यह इसके महत्व की पुष्टि करता है, लेकिन क्या मेटा अपनी रोडमैप को अनुकूलित कर सकता है यह स्पष्ट नहीं है।

बाजार प्रभाव: विजेता और हारने वाले​

• अल्पकालिक: एआई चिप स्टॉक्स, जिसमें एनवीडिया शामिल है, अस्थिरता का सामना कर सकते हैं।
• दीर्घकालिक: एआई की विकास कहानी बरकरार है—डीपसीक बस यह साबित करता है कि दक्षता कच्ची शक्ति के जितनी ही महत्वपूर्ण है।

ओपन सोर्स बनाम क्लोज्ड सोर्स: नया युद्धक्षेत्र​

• यदि ओपन-सोर्स मॉडल क्लोज्ड-सोर्स प्रदर्शन के 95% तक पहुँच जाते हैं, तो पूरा एआई व्यापार मॉडल बदल जाता है।
• डीपसीक OpenAI को मजबूर कर रहा है। यदि ओपन मॉडल सुधार करते रहते हैं, तो स्वामित्व वाला एआई अस्थिर हो सकता है।

वैश्विक एआई रणनीति पर डीपसीक का प्रभाव​

• चीन अपेक्षा से तेजी से पकड़ रहा है। चीन और अमेरिका के बीच एआई अंतराल पहले सोचे गए दो वर्षों के बजाय 3-9 महीने जितना कम हो सकता है।
• डीपसीक चीन की एआई रणनीति के लिए एक प्रमाण-कॉन्सेप्ट है। कंप्यूट सीमाओं के बावजूद, दक्षता-चालित नवाचार काम कर रहा है।

अंतिम शब्द: दृष्टि प्रौद्योगिकी से अधिक महत्वपूर्ण है​

• डीपसीक का वास्तविक विभेदक इसकी महत्वाकांक्षा है। एआई सफलताएँ बुद्धिमत्ता की सीमाओं को धकेलने से आती हैं, न कि केवल मौजूदा मॉडलों को परिष्कृत करने से।
• अगली लड़ाई तर्कसंगतता है। जो भी अगले पीढ़ी के एआई तर्कसंगत मॉडल का अग्रणी होगा, वह उद्योग की दिशा को परिभाषित करेगा।

एक विचार प्रयोग: यदि आपके पास डीपसीक के सीईओ लियांग वेनफेंग से एक सवाल पूछने का मौका होता, तो वह क्या होता? कंपनी के स्केलिंग के दौरान आपके सर्वोत्तम सलाह क्या हैं? अपने विचार साझा करें—उत्कृष्ट प्रतिक्रियाएँ शायद अगले बंद-द्वार एआई शिखर सम्मेलन में निमंत्रण अर्जित कर सकती हैं।

डीपसीक ने एआई में एक नया अध्याय खोला है। क्या यह पूरी कहानी को फिर से लिखता है, यह देखना बाकी है।

परिचय​

एआई परिदृश्य एक भूकंपीय बदलाव का सामना कर रहा है। पिछले दो हफ्तों में, हमने अग्रणी एआई शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के साथ एक बंद-द्वार चर्चा आयोजित की, जिससे 2025 में उद्योग की दिशा के बारे में आकर्षक अंतर्दृष्टियाँ मिलीं। जो उभर कर आया है वह शक्ति का एक जटिल पुनर्संरेखण है, स्थापित खिलाड़ियों के लिए अप्रत्याशित चुनौतियाँ, और महत्वपूर्ण मोड़ जो प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देंगे।

यह सिर्फ एक रिपोर्ट नहीं है—यह उद्योग के भविष्य का एक नक्शा है। आइए 2025 को परिभाषित करने वाले विजेताओं, हारने वालों, और महत्वपूर्ण दांवों में गोता लगाएँ।

विजेता: एक नई शक्ति संरचना का उदय​

एंथ्रोपिक: व्यावहारिक अग्रणी​

एंथ्रोपिक 2025 में एक नेता के रूप में उभरता है, जो एक स्पष्ट और व्यावहारिक रणनीति द्वारा संचालित है:

• मॉडल नियंत्रण प्रोटोकॉल (एमसीपी): एमसीपी सिर्फ एक तकनीकी विनिर्देश नहीं है बल्कि कोडिंग और एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ के लिए उद्योग-व्यापी मानकों को बनाने के लिए एक बुनियादी प्रोटोकॉल है। इसे एजेंट युग के लिए टीसीपी/आईपी के रूप में सोचें—एंथ्रोपिक को एआई इंटरऑपरेबिलिटी के केंद्र में रखने के लिए एक महत्वाकांक्षी कदम।
• इन्फ्रास्ट्रक्चर मास्टरी: एंथ्रोपिक का ध्यान कंप्यूट दक्षता और कस्टम चिप डिज़ाइन पर एआई तैनाती की स्केलेबिलिटी चुनौतियों को संबोधित करने में दूरदर्शिता का प्रदर्शन करता है।
• रणनीतिक साझेदारियाँ: शक्तिशाली मॉडल बनाने पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करके और पूरक क्षमताओं को भागीदारों को आउटसोर्स करके, एंथ्रोपिक एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है। उनका क्लॉड 3.5 सोननेट मॉडल एक स्टैंडआउट बना हुआ है, जो छह महीने तक कोडिंग अनुप्रयोगों में शीर्ष स्थान पर है—एआई शर्तों में एक अनंत काल।

गूगल: वर्टिकल इंटीग्रेशन चैंपियन​

गूगल का प्रभुत्व उसके पूरे एआई मूल्य श्रृंखला पर बेजोड़ नियंत्रण से आता है:

• एंड-टू-एंड इन्फ्रास्ट्रक्चर: गूगल के कस्टम टीपीयू, व्यापक डेटा सेंटर, और सिलिकॉन, सॉफ़्टवेयर, और अनुप्रयोगों के बीच कड़ी एकीकरण एक अभेद्य प्रतिस्पर्धात्मक खाई बनाते हैं।
• जेमिनी एक्सप-1206 प्रदर्शन: जेमिनी एक्सप-1206 के प्रारंभिक परीक्षणों ने नए मानक स्थापित किए हैं, जो गूगल की स्टैक के पार अनुकूलन करने की क्षमता को मजबूत करते हैं।
• एंटरप्राइज सॉल्यूशंस: गूगल का समृद्ध आंतरिक पारिस्थितिकी तंत्र वर्कफ़्लो ऑटोमेशन सॉल्यूशंस के लिए एक परीक्षण मैदान के रूप में कार्य करता है। उनका वर्टिकल इंटीग्रेशन उन्हें एंटरप्राइज एआई में प्रभुत्व स्थापित करने की स्थिति में रखता है, जिस तरह से न तो शुद्ध-खेल एआई कंपनियाँ और न ही पारंपरिक क्लाउड प्रदाता मेल खा सकते हैं।

हारने वाले: चुनौतीपूर्ण समय आगे​

ओपनएआई: एक चौराहे पर​

अपनी प्रारंभिक सफलता के बावजूद, ओपनएआई बढ़ती चुनौतियों का सामना कर रहा है:

• संगठनात्मक संघर्ष: एलेक रैडफोर्ड जैसे उच्च-प्रोफ़ाइल प्रस्थान संभावित आंतरिक असंतुलन का संकेत देते हैं। क्या ओपनएआई का उपभोक्ता अनुप्रयोगों की ओर झुकाव एजीआई पर उसके ध्यान को कम कर रहा है?
• रणनीतिक सीमाएँ: चैटजीपीटी की सफलता, जबकि व्यावसायिक रूप से मूल्यवान है, नवाचार को प्रतिबंधित कर सकती है। जैसे-जैसे प्रतियोगी एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ और एंटरप्राइज-ग्रेड अनुप्रयोगों का अन्वेषण करते हैं, ओपनएआई चैटबॉट स्पेस में सीमित होने का जोखिम उठाता है।

एप्पल: एआई लहर को मिस करना​

एप्पल की सीमित एआई प्रगति उसके मोबाइल नवाचार में लंबे समय से चले आ रहे प्रभुत्व को खतरे में डालती है:

• रणनीतिक ब्लाइंड स्पॉट: जैसे-जैसे एआई मोबाइल पारिस्थितिक तंत्र के लिए केंद्रीय बनता जा रहा है, एआई-चालित एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस में एप्पल का प्रभावशाली योगदान की कमी उसके मुख्य व्यवसाय को कमजोर कर सकती है।
• प्रतिस्पर्धात्मक भेद्यता: अपने पारिस्थितिकी तंत्र में एआई को एकीकृत करने में महत्वपूर्ण प्रगति के बिना, एप्पल तेजी से नवाचार कर रहे प्रतिस्पर्धियों से पीछे रहने का जोखिम उठाता है।

2025 के लिए महत्वपूर्ण दांव​

मॉडल क्षमताएँ: महान विभाजन​

एआई उद्योग दो संभावित भविष्यों के साथ एक चौराहे पर खड़ा है:

1. एजीआई छलांग: एजीआई में एक सफलता वर्तमान अनुप्रयोगों को अप्रचलित कर सकती है, रातोंरात उद्योग को पुन: आकार दे सकती है।
2. क्रमिक विकास: अधिक संभावना है, क्रमिक सुधार व्यावहारिक अनुप्रयोगों और एंड-टू-एंड ऑटोमेशन को प्रेरित करेंगे, उन कंपनियों को लाभान्वित करेंगे जो मौलिक सफलताओं पर उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

कंपनियों को बुनियादी अनुसंधान को बनाए रखने और तत्काल मूल्य प्रदान करने के बीच संतुलन बनाना चाहिए।

एजेंट विकास: अगला मोर्चा​

एजेंट एआई-मानव इंटरैक्शन में एक परिवर्तनकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं।

• संदर्भ प्रबंधन: उद्यम सरल प्रॉम्प्ट-प्रतिक्रिया मॉडल से आगे बढ़ रहे हैं ताकि वर्कफ़्लोज़ में प्रासंगिक समझ को शामिल किया जा सके। यह आर्किटेक्चर को सरल बनाता है, जिससे अनुप्रयोग मॉडल क्षमताओं के साथ विकसित हो सकते हैं।
• मानव-एआई सहयोग: स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करना महत्वपूर्ण है। एंथ्रोपिक के एमसीपी जैसी नवाचार एजेंट ऐप स्टोर के लिए आधार तैयार कर सकते हैं, जो एजेंटों और उद्यम प्रणालियों के बीच सहज संचार को सक्षम बनाते हैं।

आगे की राह: अगला मेगा प्लेटफॉर्म​

एआई ऑपरेटिंग सिस्टम युग​

एआई प्लेटफॉर्म प्रतिमानों को फिर से परिभाषित करने के लिए तैयार है, डिजिटल युग के लिए नए "ऑपरेटिंग सिस्टम" बना रहा है:

• बुनियादी ढांचा के रूप में फाउंडेशन मॉडल: मॉडल स्वयं में प्लेटफॉर्म बन रहे हैं, एपीआई-प्रथम विकास और मानकीकृत एजेंट प्रोटोकॉल नवाचार को प्रेरित कर रहे हैं।
• नई इंटरैक्शन प्रतिमान: एआई पारंपरिक इंटरफेस से आगे बढ़ेगा, उपकरणों और परिवेश वातावरण में सहज एकीकृत होगा। रोबोटिक्स और पहनने योग्य एआई एजेंटों का युग आ रहा है।
• हार्डवेयर विकास: विशेष चिप्स, एज कंप्यूटिंग, और अनुकूलित हार्डवेयर फॉर्म फैक्टर उद्योगों में एआई अपनाने को तेज करेंगे।

निष्कर्ष​

एआई उद्योग एक निर्णायक चरण में प्रवेश कर रहा है जहाँ व्यावहारिक अनुप्रयोग, बुनियादी ढांचा, और मानव इंटरैक्शन केंद्र में हैं। विजेता उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे:

• वास्तविक समस्याओं को हल करने वाले एंड-टू-एंड सॉल्यूशंस प्रदान करना।
• प्रतिस्पर्धियों को पीछे छोड़ने के लिए वर्टिकल एप्लिकेशन में विशेषज्ञता।
• कुशल तैनाती के लिए मजबूत, स्केलेबल बुनियादी ढांचा बनाना।
• स्वायत्तता के साथ निगरानी को संतुलित करने वाले मानव-एआई इंटरैक्शन प्रतिमान को परिभाषित करना।

यह एक महत्वपूर्ण क्षण है। सफल होने वाली कंपनियाँ वे होंगी जो एआई की क्षमता को ठोस, परिवर्तनकारी मूल्य में अनुवादित करती हैं। जैसे-जैसे 2025 सामने आता है, अगला मेगा-प्लेटफॉर्म और पारिस्थितिकी तंत्र को परिभाषित करने की दौड़ पहले ही शुरू हो चुकी है।

आपका क्या विचार है? क्या हम एजीआई सफलता की ओर बढ़ रहे हैं, या क्रमिक प्रगति हावी होगी? अपने विचार साझा करें और बातचीत में शामिल हों।

हम कुकू नेटवर्क और टेंस्पेक्ट के बीच एक क्रांतिकारी साझेदारी की घोषणा करते हुए रोमांचित हैं, जो हमारे विकेंद्रीकृत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर को टेंस्पेक्ट के नवाचारी होम इंस्पेक्शन प्लेटफॉर्म के साथ जोड़ती है। यह सहयोग रियल एस्टेट उद्योग में विकेंद्रीकृत एआई की शक्ति लाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है।

यह साझेदारी क्यों महत्वपूर्ण है​

टेंस्पेक्ट ने अपने एआई-संचालित प्लेटफॉर्म के साथ होम इंस्पेक्शन उद्योग में क्रांति ला दी है, जो निरीक्षकों को तेज़ और अधिक कुशल निरीक्षण करने में सक्षम बनाता है। कुकू नेटवर्क के विकेंद्रीकृत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत होकर, टेंस्पेक्ट और भी अधिक शक्तिशाली क्षमताएं प्रदान कर सकेगा, जबकि डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करेगा और लागत को कम करेगा।

इस साझेदारी के प्रमुख लाभों में शामिल हैं:

1. विकेंद्रीकृत एआई प्रोसेसिंग: टेंस्पेक्ट का स्मार्ट नोटटेकर और एआई फीचर्स कुकू नेटवर्क के जीपीयू माइनिंग नेटवर्क का लाभ उठाएंगे, जिससे तेज़ प्रोसेसिंग समय और बढ़ी हुई गोपनीयता सुनिश्चित होगी।
2. लागत दक्षता: कुकू नेटवर्क के विकेंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके, टेंस्पेक्ट अपने एआई सेवाओं को होम निरीक्षकों के लिए अधिक प्रतिस्पर्धी दरों पर पेश कर सकता है।
3. बढ़ी हुई गोपनीयता: हमारा विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि संवेदनशील निरीक्षण डेटा सुरक्षित और निजी रहे, जबकि उन्नत एआई क्षमताओं का लाभ उठाया जा सके।

तकनीकी एकीकरण​

टेंस्पेक्ट सुरक्षित, पारदर्शी लेनदेन के लिए कुकू चेन के साथ एकीकृत होगा और एआई अनुमान कार्यों के लिए हमारे जीपीयू माइनिंग नेटवर्क का लाभ उठाएगा। इसमें शामिल हैं:

• हमारे विकेंद्रीकृत एआई नोड्स के माध्यम से वॉयस ट्रांसक्रिप्शन प्रोसेसिंग
• निरीक्षण दस्तावेज़ीकरण के लिए इमेज विश्लेषण को संभालना
• हमारे वितरित कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करके निरीक्षण रिपोर्ट उत्पन्न करना

आगे क्या है​

यह साझेदारी सिर्फ शुरुआत का प्रतिनिधित्व करती है। साथ में, कुकू नेटवर्क और टेंस्पेक्ट काम करेंगे:

• होम निरीक्षकों के लिए एआई क्षमताओं का विस्तार करने के लिए
• रियल एस्टेट उद्योग के लिए नए विकेंद्रीकृत एआई फीचर्स विकसित करने के लिए
• दोनों प्लेटफार्मों की ताकत का लाभ उठाने वाले नवाचारी समाधान बनाने के लिए

हम टेंस्पेक्ट के साथ काम करने के लिए उत्साहित हैं ताकि होम इंस्पेक्शन उद्योग में विकेंद्रीकृत एआई के लाभ लाए जा सकें। यह साझेदारी हमारी एआई पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के मिशन के साथ पूरी तरह से मेल खाती है, जबकि गोपनीयता और दक्षता सुनिश्चित करती है।

इस रोमांचक सहयोग पर अधिक अपडेट के लिए बने रहें!

इस साझेदारी के बारे में अधिक जानकारी के लिए:

• टेंस्पेक्ट की वेबसाइट पर जाएं
• हमारे डिस्कॉर्ड से जुड़ें
• हमें X / ट्विटर पर फॉलो करें
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जबकि GPT-4 और जेमिनी जैसे भाषा मॉडल अपनी संवादात्मक क्षमताओं के साथ सार्वजनिक ध्यान आकर्षित कर रहे हैं, एक अधिक गहरी क्रांति हो रही है: एआई एजेंट्स का उदय। गूगल के हालिया श्वेतपत्र में वर्णित, ये एजेंट सिर्फ स्मार्ट चैटबॉट नहीं हैं – वे एआई सिस्टम हैं जो सक्रिय रूप से वास्तविक दुनिया को देख सकते हैं, तर्क कर सकते हैं और प्रभावित कर सकते हैं।

एआई क्षमताओं का विकास​

पारंपरिक एआई मॉडलों को ऐसे प्रोफेसरों की तरह सोचें जो एक कमरे में बंद हैं जिनके पास इंटरनेट या फोन नहीं है। वे शानदार अंतर्दृष्टियाँ प्रदान कर सकते हैं, लेकिन केवल उस पर आधारित जो उन्होंने कमरे में प्रवेश करने से पहले सीखा था। दूसरी ओर, एआई एजेंट्स ऐसे प्रोफेसरों की तरह हैं जिनके पास आधुनिक उपकरणों का पूरा सेट है – वे वर्तमान जानकारी देख सकते हैं, ईमेल भेज सकते हैं, गणनाएँ कर सकते हैं और जटिल कार्यों का समन्वय कर सकते हैं।

यहाँ एजेंट्स को पारंपरिक मॉडलों से अलग करने वाली बातें हैं:

• वास्तविक समय की जानकारी: जबकि मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा तक सीमित होते हैं, एजेंट्स बाहरी उपकरणों और एपीआई के माध्यम से वर्तमान जानकारी तक पहुंच सकते हैं
• कार्य करना: एजेंट्स सिर्फ कार्यों का सुझाव नहीं देते – वे उन्हें कार्यात्मक कॉल्स और एपीआई इंटरैक्शन के माध्यम से निष्पादित कर सकते हैं
• स्मृति प्रबंधन: एजेंट्स कई इंटरैक्शनों के दौरान संदर्भ बनाए रखते हैं, प्रत्येक विनिमय से सीखते हैं ताकि उनकी प्रतिक्रियाएँ बेहतर हो सकें
• उपकरण एकीकरण: बाहरी उपकरणों और एपीआई का उपयोग करने की स्वाभाविक क्षमता उनकी वास्तुकला में निर्मित होती है, न कि बाद में जोड़ी जाती है

एजेंट्स कैसे सोचते हैं: संज्ञानात्मक वास्तुकला​

एजेंट्स का असली जादू उनकी "संज्ञानात्मक वास्तुकला" में निहित है – वह प्रणाली जो यह नियंत्रित करती है कि वे कैसे तर्क करते हैं और निर्णय लेते हैं। श्वेतपत्र में तीन प्रमुख दृष्टिकोणों का विवरण दिया गया है:

1. रीएक्ट: एक ढांचा जिसमें एजेंट्स अपनी स्थिति के बारे में तर्क करने और ठोस कार्य करने के बीच बारी-बारी से काम करते हैं। एक शेफ की कल्पना करें जो लगातार अपनी प्रगति का मूल्यांकन करता है और अपनी खाना पकाने की रणनीति को समायोजित करता है।

2. चेन-ऑफ-थॉट: एजेंट्स जटिल समस्याओं को छोटे, प्रबंधनीय चरणों में तोड़ते हैं, रास्ते में अपना काम दिखाते हैं। यह उस तरह है जैसे एक गणितज्ञ जटिल समीकरणों को चरण दर चरण हल करता है।

3. ट्री-ऑफ-थॉट्स: एजेंट्स एक साथ कई संभावित समाधान पथों का पता लगाते हैं, जैसे एक शतरंज खिलाड़ी विभिन्न चालों और उनके परिणामों पर विचार करता है।

यहाँ श्वेतपत्र से एक वास्तविक उदाहरण है कि एक एजेंट फ्लाइट बुकिंग अनुरोध को कैसे संभाल सकता है:

उपयोगकर्ता: "मैं ऑस्टिन से ज्यूरिख के लिए एक फ्लाइट बुक करना चाहता हूँ"

एजेंट विचार: मुझे पहले फ्लाइट्स की खोज करनी चाहिए
कार्य: [फ्लाइट खोज एपीआई कॉल करता है]
अवलोकन: कई फ्लाइट विकल्प मिले

एजेंट विचार: मुझे सर्वोत्तम कीमतों और मार्गों की जाँच करनी चाहिए
कार्य: [खोज परिणामों का विश्लेषण करता है]
अवलोकन: इष्टतम कनेक्शन और मूल्य निर्धारण मिला

एजेंट विचार: उपयोगकर्ता को विकल्पों का स्पष्ट सारांश चाहिए
अंतिम उत्तर: "यहाँ सर्वोत्तम फ्लाइट विकल्प हैं..."

एजेंट का टूलकिट: वे दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं​

श्वेतपत्र तीन विशिष्ट तरीकों की पहचान करता है जिनसे एजेंट बाहरी प्रणालियों के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं:

1. एक्सटेंशन्स​

ये एजेंट-साइड उपकरण हैं जो सीधे एपीआई कॉल की अनुमति देते हैं। उन्हें एजेंट के हाथों के रूप में सोचें – वे सीधे बाहरी सेवाओं के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। गूगल का श्वेतपत्र दिखाता है कि ये वास्तविक समय के संचालन के लिए विशेष रूप से उपयोगी हैं जैसे फ्लाइट की कीमतें या मौसम पूर्वानुमान देखना।

2. फंक्शन्स​

एक्सटेंशन्स के विपरीत, फंक्शन्स क्लाइंट साइड पर चलती हैं। यह अधिक नियंत्रण और सुरक्षा प्रदान करता है, जिससे वे संवेदनशील संचालन के लिए आदर्श बनती हैं। एजेंट निर्दिष्ट करता है कि क्या करना है, लेकिन वास्तविक निष्पादन क्लाइंट की निगरानी में होता है।

एक्सटेंशन्स और फंक्शन्स के बीच अंतर:

3. डेटा स्टोर्स​

ये एजेंट की संदर्भ पुस्तकालय हैं, जो संरचित और असंरचित डेटा दोनों तक पहुंच प्रदान करती हैं। वेक्टर डेटाबेस और एम्बेडिंग का उपयोग करते हुए, एजेंट विशाल डेटासेट में प्रासंगिक जानकारी जल्दी से पा सकते हैं।

एजेंट्स कैसे सीखते हैं और सुधारते हैं​

श्वेतपत्र एजेंट लर्निंग के तीन आकर्षक दृष्टिकोणों की रूपरेखा प्रस्तुत करता है:

1. इन-कंटेक्स्ट लर्निंग: जैसे एक शेफ को नई रेसिपी और सामग्री दी जाती है, एजेंट्स रनटाइम पर प्रदान किए गए उदाहरणों और निर्देशों के माध्यम से नए कार्यों को संभालना सीखते हैं।

2. रिट्रीवल-आधारित लर्निंग: एक शेफ की कल्पना करें जिसके पास एक विशाल कुकबुक लाइब्रेरी तक पहुंच है। एजेंट्स अपने डेटा स्टोर्स से प्रासंगिक उदाहरण और निर्देश गतिशील रूप से खींच सकते हैं।

   

3. फाइन-ट्यूनिंग: यह एक शेफ को पाक स्कूल भेजने जैसा है – समग्र प्रदर्शन को सुधारने के लिए विशिष्ट प्रकार के कार्यों पर व्यवस्थित प्रशिक्षण।

प्रोडक्शन-रेडी एजेंट्स का निर्माण​

श्वेतपत्र का सबसे व्यावहारिक खंड प्रोडक्शन वातावरण में एजेंट्स को लागू करने से संबंधित है। गूगल के वर्टेक्स एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, डेवलपर्स ऐसे एजेंट्स बना सकते हैं जो संयोजन करते हैं:

• उपयोगकर्ता इंटरैक्शन के लिए प्राकृतिक भाषा की समझ
• वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए उपकरण एकीकरण
• प्रासंगिक प्रतिक्रियाओं के लिए स्मृति प्रबंधन
• निगरानी और मूल्यांकन प्रणालियाँ

एजेंट वास्तुकला का भविष्य​

शायद सबसे रोमांचक अवधारणा "एजेंट चेनिंग" है – जटिल कार्यों को संभालने के लिए विशेष एजेंट्स को संयोजित करना। एक यात्रा योजना प्रणाली की कल्पना करें जो संयोजन करती है:

• एक फ्लाइट बुकिंग एजेंट
• एक होटल सिफारिश एजेंट
• एक स्थानीय गतिविधियों की योजना बनाने वाला एजेंट
• एक मौसम निगरानी एजेंट

प्रत्येक अपने डोमेन में विशेषज्ञ है लेकिन व्यापक समाधान बनाने के लिए मिलकर काम करता है।

इसका भविष्य के लिए क्या अर्थ है​

एआई एजेंट्स का उदय कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है – सिस्टम्स से जो केवल सोच सकते हैं, सिस्टम्स तक जो सोच सकते हैं और कर सकते हैं। जबकि हम अभी भी शुरुआती दिनों में हैं, गूगल के श्वेतपत्र में उल्लिखित वास्तुकला और दृष्टिकोण एक स्पष्ट रोडमैप प्रदान करते हैं कि एआई कैसे एक निष्क्रिय उपकरण से वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में सक्रिय भागीदार में विकसित होगा।

डेवलपर्स, व्यापार नेताओं और प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों के लिए, एआई एजेंट्स को समझना सिर्फ रुझानों के साथ बने रहने के बारे में नहीं है – यह एक ऐसे भविष्य के लिए तैयार होने के बारे में है जहां एआई मानव प्रयासों में एक सच्चा सहयोगी भागीदार बन जाता है।

आपको कैसे लगता है कि एआई एजेंट्स आपके उद्योग को बदल रहे हैं? नीचे टिप्पणियों में अपने विचार साझा करें।

कुकू नेटवर्क IoTeX पर लेयर 2 समाधान के रूप में अपने विस्तार की घोषणा करते हुए उत्साहित है, अपने विकेंद्रीकृत एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर को IoTeX के समृद्ध इकोसिस्टम में ला रहा है। यह रणनीतिक साझेदारी कुकू की एआई मॉडल सेवा में विशेषज्ञता को IoTeX के मजबूत मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ जोड़ती है, दोनों समुदायों के लिए नए अवसर पैदा करती है।

आवश्यकता​

IoTeX उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स को कुशल, विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों की आवश्यकता है, जबकि एआई एप्लिकेशन निर्माताओं को स्केलेबल ब्लॉकचेन इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता है। IoTeX पर निर्माण करके, कुकू चेन इन आवश्यकताओं को पूरा करता है जबकि अपने विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस को एक नए इकोसिस्टम में विस्तारित करता है।

समाधान​

IoTeX पर कुकू चेन प्रदान करता है:

• IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ सहज एकीकरण
• एआई मॉडल सेवा के लिए कम लेनदेन लागत
• विकेंद्रीकृत एआई अनुप्रयोगों के लिए बढ़ी हुई स्केलेबिलिटी
• IoTeX और कुकू चेन के बीच क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटी

एयरड्रॉप विवरण​

इस विस्तार का जश्न मनाने के लिए, कुकू नेटवर्क IoTeX और कुकू समुदाय के सदस्यों के लिए एक एयरड्रॉप अभियान शुरू कर रहा है। प्रतिभागी विभिन्न सगाई गतिविधियों के माध्यम से $CAI टोकन कमा सकते हैं:

1. IoTeX इकोसिस्टम के प्रारंभिक अपनाने वाले
2. नेटवर्क में योगदान देने वाले जीपीयू माइनर्स
3. क्रॉस-चेन गतिविधियों में सक्रिय भागीदारी
4. समुदाय की सगाई और विकास में योगदान

नेतृत्व से उद्धरण​

"IoTeX पर लेयर 2 के रूप में कुकू चेन का निर्माण हमारे मिशन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है," कुकू नेटवर्क की सीपीओ डोरा नोदा कहती हैं। "यह सहयोग हमें IoTeX के अभिनव मशीनफाई इकोसिस्टम में कुशल, सुलभ एआई गणना लाने में सक्षम बनाता है, जबकि हमारे विकेंद्रीकृत एआई मार्केटप्लेस का विस्तार करता है।"

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

प्रश्न: IoTeX पर कुकू चेन का L2 क्या अनोखा बनाता है?

उत्तर: IoTeX पर कुकू चेन का L2 विकेंद्रीकृत एआई मॉडल सेवा को IoTeX के मशीनफाई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ अनोखे रूप से जोड़ता है, IoT उपकरणों और अनुप्रयोगों के लिए कुशल, लागत-प्रभावी एआई गणना को सक्षम बनाता है।

प्रश्न: मैं एयरड्रॉप में कैसे भाग ले सकता हूँ?

उत्तर: https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ पर जाकर योग्य क्रियाएं पूरी करें और पुरस्कार प्राप्त करें।

प्रश्न: मैं अधिक $CAI कैसे प्राप्त कर सकता हूँ?

• $CAI टोकन को स्टेक करना
• जीपीयू माइनर नोड चलाना
• क्रॉस-चेन लेनदेन में भाग लेना
• समुदाय के विकास में योगदान देना

प्रश्न: जीपीयू माइनर्स के लिए तकनीकी आवश्यकताएँ क्या हैं?

उत्तर: जीपीयू माइनर्स को आवश्यकता है:

• NVIDIA GTX 3080, L4, या उससे ऊपर
• न्यूनतम 8GB रैम
• शीर्ष 10 माइनर्स में $CAI को स्टेक और वोट किया जाना चाहिए
• विश्वसनीय इंटरनेट कनेक्शन विस्तृत सेटअप निर्देशों के लिए, हमारे दस्तावेज़ों पर जाएँ cuckoo.network/docs

प्रश्न: IoTeX उपयोगकर्ताओं के लिए यह क्या लाभ लाता है?

उत्तर: IoTeX उपयोगकर्ताओं को मिलता है:

• विकेंद्रीकृत एआई गणना संसाधनों तक पहुंच
• एआई सेवाओं के लिए कम लेनदेन लागत
• मौजूदा मशीनफाई अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण
• जीपीयू माइनिंग और स्टेकिंग के माध्यम से नई कमाई के अवसर

प्रश्न: क्रॉस-चेन कार्यक्षमता कैसे काम करती है?

उत्तर: उपयोगकर्ता हमारे ब्रिज इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके IoTeX, Arbitrum, और कुकू चेन के बीच संपत्तियों को सहजता से स्थानांतरित कर सकेंगे, जो पारिस्थितिक तंत्रों के बीच एकीकृत तरलता और इंटरऑपरेबिलिटी को सक्षम बनाता है। Arbitrum ब्रिज लॉन्च हो चुका है और IoTeX ब्रिज अभी भी प्रगति में है।

प्रश्न: लॉन्च के लिए समयरेखा क्या है?

उत्तर: समयरेखा:

• जनवरी 8वें सप्ताह: कुकू चेन मेननेट पर एयरड्रॉप वितरण शुरू करें
• जनवरी 29वें सप्ताह: IoTeX और कुकू चेन के बीच ब्रिज परिनियोजन
• फरवरी 12वें सप्ताह: स्वायत्त एजेंट लॉन्चपैड का पूर्ण लॉन्च

प्रश्न: डेवलपर्स IoTeX L2 पर कुकू चेन पर कैसे निर्माण कर सकते हैं?

उत्तर: डेवलपर्स परिचित एथेरियम टूल्स और भाषाओं का उपयोग कर सकते हैं, क्योंकि कुकू चेन पूर्ण EVM संगतता बनाए रखता है। व्यापक दस्तावेज़ और डेवलपर संसाधन cuckoo.network/docs पर उपलब्ध होंगे।

प्रश्न: कुल एयरड्रॉप आवंटन क्या है?

उत्तर: "IoTeX x कुकू" एयरड्रॉप अभियान कुल 1 अरब $CAI टोकन की कुल आपूर्ति से प्रारंभिक अपनाने वालों और समुदाय के सदस्यों के लिए आरक्षित कुल 1‰ आवंटन का एक हिस्सा वितरित करेगा।

संपर्क जानकारी

अधिक जानकारी के लिए, हमारे समुदाय से जुड़ें:

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रिचुअल, 2023 में पूर्व पॉलीचेन निवेशक नीरज पंत और अकिलेश पोट्टी द्वारा स्थापित, ब्लॉकचेन और एआई के संगम पर एक महत्वाकांक्षी परियोजना है। आर्केटाइप द्वारा नेतृत्व किए गए $25M सीरीज ए और पॉलीचेन कैपिटल से रणनीतिक निवेश द्वारा समर्थित, कंपनी का उद्देश्य जटिल ऑन-चेन और ऑफ-चेन इंटरैक्शन को सक्षम करने में महत्वपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर अंतराल को संबोधित करना है। अग्रणी संस्थानों और फर्मों के 30 विशेषज्ञों की टीम के साथ, रिचुअल एक प्रोटोकॉल का निर्माण कर रहा है जो एआई क्षमताओं को सीधे ब्लॉकचेन वातावरण में एकीकृत करता है, प्राकृतिक-भाषा-जनित स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और गतिशील बाजार-संचालित ऋण प्रोटोकॉल जैसे उपयोग मामलों को लक्षित करता है।

ग्राहकों को एआई के लिए वेब3 की आवश्यकता क्यों है​

वेब3 और एआई का एकीकरण पारंपरिक, केंद्रीकृत एआई प्रणालियों में देखी गई कई सीमाओं को दूर कर सकता है।

1. विकेंद्रीकृत इन्फ्रास्ट्रक्चर हेरफेर के जोखिम को कम करने में मदद करता है: जब एआई गणनाएँ और मॉडल आउटपुट कई, स्वतंत्र रूप से संचालित नोड्स द्वारा निष्पादित किए जाते हैं, तो किसी भी एकल इकाई—चाहे वह डेवलपर हो या एक कॉर्पोरेट मध्यस्थ—के लिए परिणामों के साथ छेड़छाड़ करना कहीं अधिक कठिन हो जाता है। यह एआई-संचालित अनुप्रयोगों में उपयोगकर्ता विश्वास और पारदर्शिता को बढ़ाता है।

2. वेब3-नेटिव एआई ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के दायरे को केवल बुनियादी वित्तीय तर्क से परे विस्तारित करता है। एआई के लूप में होने के साथ, कॉन्ट्रैक्ट्स वास्तविक-समय बाजार डेटा, उपयोगकर्ता-जनित प्रॉम्प्ट्स, और यहां तक कि जटिल अनुमान कार्यों का जवाब दे सकते हैं। यह एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग, स्वचालित ऋण निर्णय, और इन-चैट इंटरैक्शन (जैसे, FrenRug) जैसे उपयोग मामलों को सक्षम करता है जो मौजूदा, अलग-अलग एआई एपीआई के तहत असंभव होंगे। क्योंकि एआई आउटपुट सत्यापन योग्य हैं और ऑन-चेन संपत्तियों के साथ एकीकृत हैं, ये उच्च-मूल्य या उच्च-दांव निर्णय अधिक विश्वास के साथ और कम मध्यस्थों के साथ निष्पादित किए जा सकते हैं।

3. नेटवर्क के पार एआई कार्यभार को वितरित करना संभावित रूप से लागत को कम कर सकता है और स्केलेबिलिटी को बढ़ा सकता है। भले ही एआई गणनाएँ महंगी हो सकती हैं, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया वेब3 वातावरण एकल केंद्रीकृत प्रदाता के बजाय कंप्यूट संसाधनों के वैश्विक पूल से आकर्षित होता है। यह अधिक लचीली मूल्य निर्धारण, बेहतर विश्वसनीयता, और निरंतर, ऑन-चेन एआई वर्कफ़्लो की संभावना खोलता है—सभी नोड ऑपरेटरों को अपनी कंप्यूटिंग शक्ति की पेशकश करने के लिए साझा प्रोत्साहनों द्वारा समर्थित।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

प्रणाली में तीन मुख्य परतें हैं—इन्फरनेट ओरेकल, रिचुअल चेन (इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल), और नेटिव एप्लिकेशन—प्रत्येक वेब3 x एआई क्षेत्र में विभिन्न चुनौतियों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

1. इन्फरनेट ओरेकल​

• यह क्या करता है इन्फरनेट रिचुअल का पहला उत्पाद है, जो ऑन-चेन स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन एआई कंप्यूट के बीच एक पुल के रूप में कार्य करता है। बाहरी डेटा को केवल प्राप्त करने के बजाय, यह एआई मॉडल अनुमान कार्यों का समन्वय करता है, परिणाम एकत्र करता है, और उन्हें सत्यापन योग्य तरीके से ऑन-चेन लौटाता है।
• मुख्य घटक
  • कंटेनर्स: किसी भी एआई/एमएल कार्यभार (जैसे, ONNX, Torch, Hugging Face मॉडल, GPT-4) को होस्ट करने के लिए सुरक्षित वातावरण।
  • infernet-ml: लोकप्रिय मॉडल फ्रेमवर्क के साथ तैयार-से-उपयोग एकीकरण की पेशकश करते हुए एआई/एमएल वर्कफ़्लो को तैनात करने के लिए एक अनुकूलित लाइब्रेरी।
  • इन्फरनेट एसडीके: एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है ताकि डेवलपर्स आसानी से स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स लिख सकें जो एआई अनुमान परिणामों का अनुरोध और उपभोग करते हैं।
  • इन्फरनेट नोड्स: GCP या AWS जैसी सेवाओं पर तैनात, ये नोड्स ऑन-चेन अनुमान अनुरोधों के लिए सुनते हैं, कंटेनरों में कार्यों को निष्पादित करते हैं, और परिणामों को ऑन-चेन वापस वितरित करते हैं।
  • भुगतान और सत्यापन: शुल्क वितरण (कंप्यूट और सत्यापन नोड्स के बीच) का प्रबंधन करता है और यह सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न सत्यापन विधियों का समर्थन करता है कि कार्य ईमानदारी से निष्पादित किए जाते हैं।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है इन्फरनेट पारंपरिक ओरेकल से परे जाकर ऑफ-चेन एआई गणनाओं को सत्यापित करता है, न कि केवल डेटा फीड्स को। यह बार-बार या समय-संवेदनशील अनुमान कार्यों को शेड्यूल करने का भी समर्थन करता है, एआई-संचालित कार्यों को ऑन-चेन अनुप्रयोगों से जोड़ने की जटिलता को कम करता है।

2. रिचुअल चेन​

रिचुअल चेन एआई-अनुकूल सुविधाओं को इन्फ्रास्ट्रक्चर और प्रोटोकॉल दोनों परतों पर एकीकृत करता है। यह स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स और ऑफ-चेन कंप्यूट के बीच बार-बार, स्वचालित, और जटिल इंटरैक्शन को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कि सामान्य L1s से कहीं अधिक है।

2.1 इन्फ्रास्ट्रक्चर लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन का इन्फ्रास्ट्रक्चर मानक ब्लॉकचेन की तुलना में अधिक जटिल एआई वर्कफ़्लो का समर्थन करता है। पूर्व-संकलित मॉड्यूल, एक शेड्यूलर, और EVM++ नामक एक EVM एक्सटेंशन के माध्यम से, इसका उद्देश्य बार-बार या स्ट्रीमिंग एआई कार्यों, मजबूत खाता अमूर्तता, और स्वचालित कॉन्ट्रैक्ट इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाना है।

• मुख्य घटक

  • पूर्व-संकलित मॉड्यूल

    :

    • EIP एक्सटेंशन (जैसे, EIP-665, EIP-5027) कोड-लंबाई सीमाओं को हटाते हैं, हस्ताक्षरों के लिए गैस को कम करते हैं, और चेन और ऑफ-चेन एआई कार्यों के बीच विश्वास को सक्षम करते हैं।
    • गणनात्मक पूर्व-संकलन एआई अनुमान, शून्य-ज्ञान प्रमाण, और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स के भीतर मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के लिए फ्रेमवर्क को मानकीकृत करते हैं।

  • शेड्यूलर: बाहरी “कीपर” कॉन्ट्रैक्ट्स पर निर्भरता को समाप्त करता है, जिससे कार्यों को एक निश्चित शेड्यूल पर चलने की अनुमति मिलती है (जैसे, हर 10 मिनट)। निरंतर एआई-संचालित गतिविधियों के लिए महत्वपूर्ण।

  • EVM++: मूल खाता अमूर्तता (EIP-7702) के साथ EVM को बढ़ाता है, जिससे कॉन्ट्रैक्ट्स एक निर्धारित अवधि के लिए लेनदेन को स्वचालित रूप से अनुमोदित कर सकते हैं। यह मानव हस्तक्षेप के बिना निरंतर एआई-संचालित निर्णयों (जैसे, स्वचालित ट्रेडिंग) का समर्थन करता है।

• यह क्यों महत्वपूर्ण है अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर में सीधे एआई-केंद्रित सुविधाओं को एम्बेड करके, रिचुअल चेन जटिल, दोहरावदार, या समय-संवेदनशील एआई गणनाओं को सुव्यवस्थित करता है। डेवलपर्स को वास्तव में “बुद्धिमान” dApps बनाने के लिए एक अधिक मजबूत और स्वचालित वातावरण मिलता है।

2.2 सहमति प्रोटोकॉल लेयर​

• यह क्या करता है रिचुअल चेन की प्रोटोकॉल परत विविध एआई कार्यों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की आवश्यकता को संबोधित करती है। बड़े अनुमान कार्य और विषम कंप्यूट नोड्स को सुचारू निष्पादन और सत्यापन सुनिश्चित करने के लिए विशेष शुल्क-बाजार तर्क और एक उपन्यास सहमति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
• मुख्य घटक
  • रेजोनेंस (शुल्क बाजार):
    • उपयुक्त कंप्यूट नोड्स के साथ विभिन्न जटिलता के एआई कार्यों का मिलान करने के लिए “नीलामीकर्ता” और “दलाल” भूमिकाओं को पेश करता है।
    • नेटवर्क थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए निकट-व्यापक या “बंडल” कार्य आवंटन को नियोजित करता है, यह सुनिश्चित करता है कि शक्तिशाली नोड्स जटिल कार्यों को बिना रुके संभालें।
  • सिम्फनी (सहमति):
    • सत्यापन के लिए एआई गणनाओं को समानांतर उप-कार्य में विभाजित करता है। कई नोड्स प्रक्रिया चरणों और आउटपुट को अलग-अलग मान्य करते हैं।
    • कई नोड्स के पार सत्यापन कार्यभार वितरित करके नेटवर्क को ओवरलोड करने से बड़े एआई कार्यों को रोकता है।
  • vTune:
    • “बैकडोर” डेटा चेक का उपयोग करके ऑन-चेन पर नोड-प्रदर्शन मॉडल फाइन-ट्यूनिंग को सत्यापित करने का तरीका प्रदर्शित करता है।
    • न्यूनतम विश्वास धारणाओं के साथ लंबे, अधिक जटिल एआई कार्यों को संभालने की रिचुअल चेन की व्यापक क्षमता को दर्शाता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है पारंपरिक शुल्क बाजार और सहमति मॉडल भारी या विविध एआई कार्यभार के साथ संघर्ष करते हैं। दोनों को फिर से डिज़ाइन करके, रिचुअल चेन कार्यों को गतिशील रूप से आवंटित कर सकता है और परिणामों को सत्यापित कर सकता है, ऑन-चेन संभावनाओं का विस्तार कर सकता है जो बुनियादी टोकन या कॉन्ट्रैक्ट लॉजिक से कहीं अधिक है।

3. नेटिव एप्लिकेशन​

• वे क्या करते हैं इन्फरनेट और रिचुअल चेन पर निर्माण करते हुए, नेटिव एप्लिकेशन में एक मॉडल मार्केटप्लेस और एक सत्यापन नेटवर्क शामिल है, जो दिखाता है कि एआई-संचालित कार्यक्षमता को कैसे स्वाभाविक रूप से एकीकृत और ऑन-चेन मुद्रीकृत किया जा सकता है।
• मुख्य घटक
  • मॉडल मार्केटप्लेस:
    • एआई मॉडल (और संभवतः फाइन-ट्यून किए गए वेरिएंट) को ऑन-चेन संपत्तियों के रूप में टोकनाइज़ करता है।
    • डेवलपर्स को एआई मॉडल खरीदने, बेचने, या लाइसेंस देने की अनुमति देता है, जिसमें मॉडल निर्माताओं और कंप्यूट/डेटा प्रदाताओं को इनाम के रूप में आय दी जाती है।
  • सत्यापन नेटवर्क और “रोलअप-ए-ए-सर्विस”:
    • बाहरी प्रोटोकॉल (जैसे, L2s) को जटिल कार्यों जैसे शून्य-ज्ञान प्रमाण या एआई-संचालित प्रश्नों की गणना और सत्यापन के लिए एक विश्वसनीय वातावरण प्रदान करता है।
    • रिचुअल के EVM++, शेड्यूलिंग सुविधाओं, और शुल्क-बाजार डिज़ाइन का लाभ उठाते हुए अनुकूलित रोलअप समाधान प्रदान करता है।
• यह क्यों महत्वपूर्ण है एआई मॉडल को सीधे ऑन-चेन पर व्यापार योग्य और सत्यापन योग्य बनाकर, रिचुअल ब्लॉकचेन कार्यक्षमता को एआई सेवाओं और डेटासेट के लिए एक मार्केटप्लेस में विस्तारित करता है। व्यापक नेटवर्क भी विशेष कंप्यूट के लिए रिचुअल के इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर सकता है, एक एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर सकता है जहां एआई कार्य और प्रमाण दोनों सस्ते और अधिक पारदर्शी हैं।

रिचुअल का पारिस्थितिकी तंत्र विकास​

रिचुअल का “खुला एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर नेटवर्क” का दृष्टिकोण एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के साथ-साथ चलता है। कोर उत्पाद डिज़ाइन से परे, टीम ने मॉडल स्टोरेज, कंप्यूट, प्रूफ सिस्टम, और एआई एप्लिकेशन के पार साझेदारियाँ बनाई हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि नेटवर्क की प्रत्येक परत को विशेषज्ञ समर्थन प्राप्त हो। साथ ही, रिचुअल वास्तविक-विश्व उपयोग मामलों को अपनी चेन पर बढ़ावा देने के लिए डेवलपर संसाधनों और सामुदायिक विकास में भारी निवेश करता है।

1. पारिस्थितिकी तंत्र सहयोग

• मॉडल स्टोरेज और अखंडता: Arweave के साथ एआई मॉडल स्टोर करना सुनिश्चित करता है कि वे छेड़छाड़-प्रूफ रहें।
• कंप्यूट साझेदारी: IO.net विकेंद्रीकृत कंप्यूट प्रदान करता है जो रिचुअल की स्केलिंग आवश्यकताओं से मेल खाता है।
• प्रूफ सिस्टम और लेयर-2: Starkware और Arbitrum के साथ सहयोग EVM-आधारित कार्यों के लिए प्रूफ-जनरेशन क्षमताओं का विस्तार करता है।
• एआई उपभोक्ता ऐप्स: Myshell और Story Protocol के साथ साझेदारी अधिक एआई-संचालित सेवाओं को ऑन-चेन लाती है।
• मॉडल एसेट लेयर: Pond, Allora, और 0xScope अतिरिक्त एआई संसाधन प्रदान करते हैं और ऑन-चेन एआई सीमाओं को आगे बढ़ाते हैं।
• गोपनीयता संवर्द्धन: Nillion रिचुअल चेन की गोपनीयता परत को मजबूत करता है।
• सुरक्षा और स्टेकिंग: EigenLayer नेटवर्क पर सुरक्षा और स्टेकिंग में मदद करता है।
• डेटा उपलब्धता: EigenLayer और Celestia मॉड्यूल एआई कार्यभार के लिए महत्वपूर्ण डेटा उपलब्धता को बढ़ाते हैं।

2. एप्लिकेशन विस्तार

• डेवलपर संसाधन: व्यापक गाइड बताते हैं कि एआई कंटेनरों को कैसे स्पिन करें, PyTorch चलाएँ, और ऑन-चेन कार्यों में GPT-4 या Mistral-7B को एकीकृत करें। इन्फरनेट के माध्यम से एनएफटी उत्पन्न करने जैसे व्यावहारिक उदाहरण नए लोगों के लिए बाधाओं को कम करते हैं।
• फंडिंग और त्वरण: रिचुअल अल्टर त्वरक और रिचुअल रियल्म परियोजना रिचुअल चेन पर dApps बनाने वाली टीमों को पूंजी और परामर्श प्रदान करती है।
• उल्लेखनीय परियोजनाएँ:
  • एनिमा: मल्टी-एजेंट डेफी सहायक जो उधार, स्वैप, और यील्ड रणनीतियों में प्राकृतिक-भाषा अनुरोधों को संसाधित करता है।
  • ओपस: अनुसूचित ट्रेडिंग प्रवाह के साथ एआई-जनित मीम टोकन।
  • रिलिक: एएमएम में एआई-संचालित भविष्यवाणी मॉडल को शामिल करता है, जिसका उद्देश्य अधिक लचीला और कुशल ऑन-चेन ट्रेडिंग है।
  • टिथे: उपज को सुधारने और जोखिम को कम करने के लिए ऋण प्रोटोकॉल को गतिशील रूप से समायोजित करने के लिए एमएल का लाभ उठाता है।

उत्पाद डिज़ाइन, साझेदारी, और एआई-संचालित dApps के विविध सेट को संरेखित करके, रिचुअल खुद को वेब3 x एआई के लिए एक बहुआयामी केंद्र के रूप में स्थापित करता है। इसका पारिस्थितिकी तंत्र-पहला दृष्टिकोण—पर्याप्त डेवलपर समर्थन और वास्तविक फंडिंग अवसरों द्वारा पूरक—ऑन-चेन एआई अपनाने के लिए व्यापक आधार तैयार करता है।

रिचुअल का दृष्टिकोण​

रिचुअल की उत्पाद योजनाएँ और पारिस्थितिकी तंत्र आशाजनक दिखते हैं, लेकिन कई तकनीकी अंतराल बने हुए हैं। डेवलपर्स को अभी भी मॉडल-इनफेरेंस एंडपॉइंट्स सेट करने, एआई कार्यों को तेज करने, और बड़े पैमाने पर गणनाओं के लिए कई नोड्स का समन्वय करने जैसी मौलिक समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है। फिलहाल, कोर आर्किटेक्चर सरल उपयोग मामलों को संभाल सकता है; असली चुनौती डेवलपर्स को ऑन-चेन अधिक कल्पनाशील एआई-संचालित अनुप्रयोग बनाने के लिए प्रेरित करना है।

आगे चलकर, रिचुअल वित्त पर कम ध्यान केंद्रित कर सकता है और कंप्यूट या मॉडल एसेट्स को व्यापार योग्य बनाने पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकता है। यह प्रतिभागियों को आकर्षित करेगा और श्रृंखला के टोकन को व्यावहारिक एआई कार्यभार से जोड़कर नेटवर्क सुरक्षा को मजबूत करेगा। हालांकि टोकन डिज़ाइन पर विवरण अभी भी स्पष्ट नहीं हैं, यह स्पष्ट है कि रिचुअल का दृष्टिकोण जटिल, विकेंद्रीकृत, एआई-संचालित अनुप्रयोगों की एक नई पीढ़ी को प्रेरित करना है—वेब3 को गहरे, अधिक रचनात्मक क्षेत्र में धकेलना।