AO+Arweave: إعادة تشكيل مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

المؤلف: تشين جينغ تشون

في المقالة السابقة، ناقشنا كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يصبح مكونًا رئيسيًا لتنفيذ قيمة Web3 على الإنترنت، وأشرنا إلى أن AO + Arweave يوفر بنية تحتية مثالية لهذا النظام البيئي بمزاياه التقنية مثل التخزين الدائم والحوسبة الفائقة التوازي وإمكانية التحقق. ستركز هذه المقالة بشكل أكبر على التفاصيل الفنية لـ AO + Arweave، وتكشف عن مزاياها الفريدة في دعم تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال التحليل المقارن مع المنصات اللامركزية السائدة، وتستكشف علاقتها التكميلية مع مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية الرأسية. في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والطلب المتزايد على تدريب النماذج الكبيرة، أصبحت البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي تدريجيًا موضوعًا ساخنًا للمناقشة في الصناعة. على الرغم من أن منصات الحوسبة المركزية التقليدية تعمل باستمرار على ترقية قدرتها الحاسوبية، إلا أن احتكارها للبيانات وتكاليف تخزينها المرتفعة يكشفان بشكل متزايد عن حدودها. على العكس من ذلك، لا تستطيع المنصات اللامركزية تقليل تكاليف التخزين فحسب، بل تضمن أيضًا ثبات البيانات والحسابات من خلال آليات التحقق اللامركزية، وبالتالي تلعب دورًا مهمًا في الروابط الرئيسية مثل تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، والاستدلال، والتحقق. بالإضافة إلى ذلك، يواجه Web3 حاليًا مشكلات مثل تجزئة البيانات وتنظيم DAO غير الفعّال وضعف التوافق بين المنصات. لذلك، يجب دمجه مع الذكاء الاصطناعي اللامركزي لمزيد من التطوير! ستقوم هذه المقالة بمقارنة وتحليل مزايا وعيوب مختلف المنصات السائدة من أربعة أبعاد: قيود الذاكرة، وتخزين البيانات، وقدرات الحوسبة المتوازية، وإمكانية التحقق، وتناقش بالتفصيل لماذا يظهر نظام AO+Arweave مزايا تنافسية واضحة في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي. 1. تحليل مقارن للمنصات المختلفة: لماذا تعد AO+Arweave فريدة من نوعها

1.1 متطلبات الذاكرة وقوة الحوسبة

مع استمرار توسع نطاق نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت الذاكرة وقوة الحوسبة مؤشرات رئيسية لقياس قدرات المنصة. إذا أخذنا تشغيل نموذج صغير نسبيًا (مثل Llama-3-8 B) كمثال، فسوف نجد أنه يتطلب 12 جيجابايت من الذاكرة على الأقل؛ أما النموذج مثل GPT-4 الذي يحتوي على أكثر من تريليون معلمة فيتطلب متطلبًا مذهلًا للذاكرة وموارد الحوسبة. أثناء عملية التدريب، يتطلب عدد كبير من العمليات مثل حسابات المصفوفة، والانتشار العكسي، ومزامنة المعلمات الاستخدام الكامل لقدرات الحوسبة المتوازية. AO+Arweave: يمكن لـ AO تقسيم مهمة إلى مهام فرعية متعددة للتنفيذ المتزامن من خلال وحدة الحوسبة المتوازية (CU) ونموذج Actor، مما يحقق جدولة متوازية دقيقة. لا يستفيد هذا البناء المعماري بالكامل من المزايا الموازية للأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات أثناء التدريب فحسب، بل إنه يعمل أيضًا على تحسين الكفاءة بشكل كبير في الروابط الرئيسية مثل جدولة المهام ومزامنة المعلمات وتحديثات التدرج.

• ICP: على الرغم من أن شبكة فرعية ICP تدعم درجة معينة من الحوسبة المتوازية، إلا أنها لا تستطيع تحقيق التوازي الخشن إلا عند تنفيذها داخل حاوية موحدة، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات جدولة المهام الدقيقة في تدريب النموذج واسع النطاق، مما يؤدي إلى كفاءة إجمالية غير كافية.

• الإيثريوم وBase Chain: كلاهما يستخدمان وضع تنفيذ أحادي الخيط، وكان تصميم بنيتهما مخصصًا في الأصل للتطبيقات اللامركزية والعقود الذكية. ولا يتمتعان بقدرات الحوسبة المتوازية العالية المطلوبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة وتشغيلها والتحقق منها.

الطلب على قوة الحوسبة والمنافسة في السوق

مع تزايد شعبية المشاريع مثل Deepseek، يستمر الحد الأدنى لتدريب النماذج الكبيرة في الانخفاض، وقد ينضم المزيد والمزيد من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم إلى المنافسة، مما يؤدي إلى ندرة موارد قوة الحوسبة بشكل متزايد في السوق. في هذا السياق، ستصبح البنية التحتية للحوسبة اللامركزية مثل AO ذات قدرات الحوسبة المتوازية الموزعة أكثر شعبية بشكل متزايد. باعتبارها البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، ستصبح AO+Arweave الدعم الرئيسي لتنفيذ قيمة الإنترنت Web3. 1.2 تخزين البيانات والاقتصاد

يعتبر تخزين البيانات مؤشرًا مهمًا آخر. تُستخدم منصات blockchain التقليدية، مثل Ethereum، عادةً لتخزين البيانات الوصفية الرئيسية فقط بسبب تكاليف التخزين المرتفعة للغاية على السلسلة، ويتم نقل تخزين البيانات على نطاق واسع إلى حلول خارج السلسلة مثل IPFS أو Filecoin.

• منصة الإيثريوم: تعتمد على التخزين الخارجي (مثل IPFS وFilecoin) لحفظ معظم البيانات. وعلى الرغم من أنها يمكن أن تضمن ثبات البيانات، إلا أن تكلفة الكتابة العالية على السلسلة تجعل من المستحيل تخزين كميات كبيرة من البيانات مباشرة على السلسلة.

• AO+Arweave: استخدم قدرات التخزين الدائمة ومنخفضة التكلفة التي يوفرها Arweave لتحقيق الأرشفة طويلة الأمد وعدم قابلية تغيير البيانات. بالنسبة للبيانات واسعة النطاق مثل بيانات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ومعلمات النموذج وسجلات التدريب وما إلى ذلك، لا يمكن لـ Arweave ضمان أمان البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا دعمًا قويًا لإدارة دورة حياة النموذج اللاحقة. في الوقت نفسه، يمكن لـ AO استدعاء البيانات المخزنة في Arweave مباشرة لبناء حلقة اقتصادية مغلقة كاملة لأصول البيانات، وبالتالي تعزيز تنفيذ وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في Web3.

• المنصات الأخرى (Solana، ICP): على الرغم من أن Solana قامت بتحسين تخزين الحالة من خلال نموذج الحساب، إلا أن تخزين البيانات على نطاق واسع لا يزال يحتاج إلى الاعتماد على حلول خارج السلسلة؛ يستخدم ICP تخزين الحاويات المدمج ويدعم التوسع الديناميكي، ولكن تخزين البيانات على المدى الطويل يتطلب الدفع المستمر لـ Cycles، والاقتصاد العام أكثر تعقيدًا. 1.3 أهمية قدرات الحوسبة المتوازية

  في عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، تعد المعالجة المتوازية للمهام التي تتطلب حوسبة مكثفة هي المفتاح لتحسين الكفاءة. إن تقسيم عدد كبير من عمليات المصفوفة إلى مهام متعددة متوازية يمكن أن يقلل بشكل كبير من تكلفة الوقت مع الاستفادة الكاملة من موارد الأجهزة مثل وحدات معالجة الرسومات.

  • AO: يحقق AO الحوسبة المتوازية الدقيقة من خلال مهام الحوسبة المستقلة وآلية تنسيق تمرير الرسائل. يدعم نموذج Actor تقسيم مهمة واحدة إلى ملايين العمليات الفرعية والاتصال الفعال بين العقد المتعددة. هذه الهندسة المعمارية مناسبة بشكل خاص لتدريب النماذج الكبيرة وسيناريوهات الحوسبة الموزعة. من الناحية النظرية، يمكنها تحقيق عدد كبير للغاية من المعاملات في الثانية. وعلى الرغم من أنها تخضع لقيود مثل الإدخال/الإخراج، إلا أنها تتجاوز بكثير المنصات التقليدية أحادية الخيط.

  • الإيثريوم وسلسلة القاعدة: نظرًا لوضع تنفيذ EVM أحادي الخيط، فإن كلاهما غير قادر على التعامل مع متطلبات الحوسبة المتوازية المعقدة ولا يمكنه تلبية متطلبات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير.

  • Solana وICP: على الرغم من أن وقت تشغيل Sealevel الخاص بـ Solana يدعم التوازي متعدد الخيوط، إلا أن الحبيبات الموازية خشنة نسبيًا، ولا يزال ICP أحادي الخيط بشكل أساسي داخل حاوية واحدة، مما يؤدي إلى حدوث اختناقات واضحة عند معالجة المهام المتوازية للغاية. 1.4 إمكانية التحقق والثقة في النظام

    إن الميزة الرئيسية للمنصات اللامركزية هي أنها يمكن أن تعمل على تحسين مصداقية البيانات ونتائج الحوسبة بشكل كبير من خلال الإجماع العالمي وآليات التخزين المقاومة للتلاعب.

    • الإيثريوم: من خلال التحقق من الإجماع العالمي وبيئة إثبات المعرفة الصفرية (ZKP)، فإنه يضمن أن تنفيذ العقود الذكية وتخزين البيانات شفاف للغاية وقابل للتحقق، ولكن تكلفة التحقق المقابلة مرتفعة نسبيًا.

    • AO+Arweave:يبني AO سلسلة تدقيق كاملة من خلال تخزين جميع العمليات الحسابية بشكل ثلاثي الأبعاد في Arweave واستخدام "آلة افتراضية حتمية" لضمان إعادة إنتاج النتائج. لا يعمل هذا التصميم على تحسين إمكانية التحقق من نتائج الحوسبة فحسب، بل يعزز أيضًا الثقة العامة للنظام، مما يوفر حماية قوية لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال عليه. 2. العلاقة التكاملية بين AO+Arweave ومشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي العمودي

      في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تستكشف المشاريع العمودية مثل Bittensor وFetch.ai وEliza وGameFi بشكل نشط سيناريوهات التطبيق الخاصة بها. باعتبارها منصة للبنية الأساسية، تكمن ميزة AO+Arweave في توفير طاقة حوسبة موزعة فعالة وتخزين دائم للبيانات وقدرات تدقيق كاملة السلسلة، والتي يمكن أن توفر الدعم الأساسي اللازم لهذه المشاريع الرأسية. 2.1 مثال على التكامل التكنولوجي

      • Bittensor:

        يحتاج المشاركون في Bittensor إلى المساهمة بقوة الحوسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، الأمر الذي يفرض متطلبات عالية للغاية على موارد الحوسبة المتوازية وتخزين البيانات. تسمح بنية الحوسبة المتوازية الفائقة الخاصة بـ AO للعديد من العقد بتنفيذ مهام التدريب في وقت واحد في نفس الشبكة، وتبادل معلمات النموذج والنتائج الوسيطة بسرعة من خلال آلية تمرير الرسائل المفتوحة، وبالتالي تجنب الاختناق الناجم عن التنفيذ المتسلسل لسلاسل الكتل التقليدية. لا تعمل هذه الهندسة المعمارية المتزامنة الخالية من القفل على تحسين سرعة تحديث النموذج فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين معدل إنتاج التدريب الإجمالي بشكل كبير. في الوقت نفسه، يوفر التخزين الدائم الذي توفره Arweave حلاً مثاليًا لحفظ البيانات الرئيسية وأوزان النماذج ونتائج تقييم الأداء. يمكن كتابة مجموعات البيانات الضخمة التي تم إنشاؤها أثناء عملية التدريب في Arweave في الوقت الفعلي. ونظرًا لعدم قابلية البيانات للتغيير، يمكن لأي عقدة تمت إضافتها حديثًا الحصول على أحدث بيانات التدريب ولقطات النموذج، وبالتالي ضمان قدرة المشاركين في الشبكة على التعاون في التدريب بناءً على أساس بيانات موحد. لا يعمل هذا المزيج على تبسيط عملية توزيع البيانات فحسب، بل يوفر أيضًا أساسًا شفافًا وموثوقًا به للتحكم في إصدار النموذج والتحقق من النتائج، مما يسمح لشبكة Bittensor بتحقيق كفاءة حوسبة قريبة من كفاءة المجموعة المركزية مع الحفاظ على مزايا اللامركزية، وبالتالي دفع سقف أداء التعلم الآلي اللامركزي إلى حد كبير.

      • الوكلاء الاقتصاديون المستقلون (AEAs) في Fetch.ai:

        في نظام التعاون متعدد الوكلاء Fetch.ai، يمكن أن يُظهر الجمع بين AO+Arweave أيضًا تأثيرات تآزر ممتازة. قامت شركة Fetch.ai ببناء منصة لامركزية تتيح للوكلاء المستقلين التعاون في الأنشطة الاقتصادية على السلسلة. تحتاج مثل هذه التطبيقات إلى التعامل مع التشغيل المتزامن وتبادل البيانات لعدد كبير من الوكلاء في نفس الوقت، مما يفرض مطالب عالية للغاية على الحوسبة والاتصالات. توفر AO بيئة تشغيل عالية الأداء لـ Fetch.ai. يمكن اعتبار كل وكيل مستقل وحدة حوسبة مستقلة في شبكة AO. يمكن للوكلاء المتعددين تنفيذ حسابات معقدة ومنطق اتخاذ القرار بالتوازي على عقد مختلفة دون حجب بعضهم البعض. تعمل آلية المراسلة المفتوحة على تحسين الاتصال بين الوكلاء بشكل أكبر: يمكن للوكلاء تبادل المعلومات بشكل غير متزامن وتحفيز الإجراءات من خلال قوائم انتظار الرسائل على السلسلة، وبالتالي تجنب مشكلة التأخير الناجمة عن تحديثات الحالة العالمية في سلاسل الكتل التقليدية. بفضل دعم AO، يمكن لمئات من وكلاء Fetch.ai التواصل والتنافس والتعاون مع بعضهم البعض في الوقت الفعلي، ومحاكاة إيقاع الأنشطة الاقتصادية القريبة من العالم الحقيقي.

        في الوقت نفسه، تتيح قدرات التخزين الدائمة لـ Arweave مشاركة البيانات والاحتفاظ بالمعرفة لدى Fetch.ai. يمكن إرسال البيانات المهمة التي تم إنشاؤها أو جمعها بواسطة كل وكيل أثناء التشغيل (مثل معلومات السوق وسجلات التفاعل واتفاقيات البروتوكول وما إلى ذلك) إلى Arweave للتخزين، مما يشكل مكتبة ذاكرة عامة دائمة يمكن للوكلاء أو المستخدمين الآخرين استردادها في أي وقت دون الاعتماد على موثوقية الخوادم المركزية. يضمن هذا أن تكون سجلات التعاون بين الوكلاء مفتوحة وشفافة - على سبيل المثال، بمجرد كتابة شروط الخدمة أو عروض المعاملات الصادرة عن وكيل إلى Arweave، فإنها تصبح سجلاً عامًا معترفًا به من قبل جميع المشاركين ولن يتم فقدها بسبب فشل العقدة أو العبث الخبيث. بمساعدة الحوسبة المتزامنة العالية من AO والتخزين الموثوق به من Arweave، يمكن لنظام Fetch.ai متعدد الوكلاء تحقيق عمق غير مسبوق من التعاون على السلسلة.

      • نظام Eliza متعدد الوكلاء:

        تعتمد برامج الدردشة الذكية التقليدية عادةً على السحابة، وتستخدم قوة حوسبة قوية لمعالجة اللغة الطبيعية، وتستخدم قواعد البيانات لتخزين المحادثات طويلة الأمد أو تفضيلات المستخدم. وبمساعدة الحوسبة المتوازية الفائقة من AO، يمكن للمساعد الذكي الموجود على السلسلة توزيع وحدات المهام (مثل فهم اللغة، وتوليد الحوار، وتحليل المشاعر) على عقد متعددة للمعالجة المتوازية، ويمكنه الاستجابة بسرعة حتى إذا طرح عدد كبير من المستخدمين أسئلة في نفس الوقت. تضمن آلية تمرير الرسائل في AO التعاون الفعال بين الوحدات النمطية: على سبيل المثال، بعد أن تستخرج وحدة فهم اللغة الدلالات، فإنها تنقل النتائج إلى وحدة توليد الاستجابة من خلال رسائل غير متزامنة، بحيث تظل عملية الحوار في ظل البنية اللامركزية سلسة. في الوقت نفسه، يعمل Arweave بمثابة "بنك الذاكرة طويلة المدى" الخاص بـ Eliza: حيث يمكن تشفير جميع سجلات تفاعل المستخدم والتفضيلات والمعرفة الجديدة التي يتعلمها المساعد وتخزينها بشكل دائم. وبغض النظر عن طول الفاصل الزمني، يمكن للمستخدم استرجاع السياق السابق عند التفاعل مرة أخرى لتحقيق استجابات شخصية ومتماسكة. لا يتجنب التخزين الدائم فقدان الذاكرة الناجم عن فقدان البيانات أو ترحيل الحساب في الخدمات المركزية فحسب، بل يوفر أيضًا دعمًا للبيانات التاريخية للتعلم المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يجعل مساعد الذكاء الاصطناعي الموجود على السلسلة "أكثر ذكاءً مع الاستخدام".

      • تطبيق GameFi Real-time Proxy:

        في الألعاب اللامركزية (GameFi)، تلعب الميزات التكميلية لـ AO وArweave دورًا رئيسيًا. تعتمد ألعاب MMO التقليدية على خوادم مركزية لكميات كبيرة من الحوسبة المتزامنة وتخزين الحالة، وهو ما يتعارض مع فلسفة اللامركزية في blockchain. يقترح AO توزيع مهام منطق اللعبة والمحاكاة الفيزيائية على شبكة لامركزية للمعالجة المتوازية: على سبيل المثال، في العالم الافتراضي الموجود على السلسلة، يمكن حساب محاكاة المشهد في مناطق مختلفة، وقرارات سلوك NPC، وأحداث تفاعل اللاعب في وقت واحد بواسطة كل عقدة، ويمكن تبادل المعلومات عبر المناطق من خلال تمرير الرسائل لبناء عالم افتراضي كامل بشكل مشترك. يعمل هذا التصميم على التخلص من مشكلة وجود خادم واحد فقط، مما يسمح للعبة بتوسيع موارد الحوسبة بشكل خطي مع زيادة عدد اللاعبين، مما يحافظ على تجربة سلسة. في الوقت نفسه، يوفر التخزين الدائم لـ Arweave تسجيلًا موثوقًا للحالة وإدارة الأصول للعبة: يتم تثبيت الحالة الرئيسية (مثل تغييرات الخريطة وبيانات اللاعب) والأحداث المهمة (مثل الحصول على العناصر النادرة وتقدم الحبكة) بانتظام كدليل على السلسلة؛ كما يتم تخزين البيانات الوصفية ومحتوى الوسائط لأصول اللاعب (مثل جلود الشخصيات وعناصر NFT) بشكل مباشر لضمان الملكية الدائمة ومقاومة العبث. حتى إذا تم ترقية النظام أو استبدال العقد، فلا يزال من الممكن استعادة الحالة التاريخية التي تم حفظها بواسطة Arweave لضمان عدم فقدان إنجازات اللاعبين وممتلكاتهم بسبب التغييرات التكنولوجية: لا يريد أي لاعب أن تختفي هذه البيانات فجأة. كانت هناك العديد من الحوادث المماثلة من قبل. على سبيل المثال، قبل سنوات عديدة، كان فيتاليك بوتيرين غاضبًا عندما ألغت Blizzard فجأة مهارة Life Straw للساحر في World of Warcraft. بالإضافة إلى ذلك، يتيح التخزين الدائم لمجتمع اللاعبين المساهمة في سجلات اللعبة، ويمكن حفظ أي أحداث مهمة بشكل دائم على السلسلة. بمساعدة الحوسبة المتوازية عالية الكثافة من AO والتخزين الدائم من Arweave، فإن بنية اللعبة اللامركزية هذه تكسر بفعالية الاختناقات في النماذج التقليدية في الأداء واستمرار البيانات. 2.2 تكامل النظام البيئي والمزايا التكميلية

        لا يوفر AO+Arweave دعم البنية الأساسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الرأسي فحسب، بل إنه ملتزم أيضًا ببناء نظام بيئي مفتوح ومتنوع ومترابط للذكاء الاصطناعي. بالمقارنة بالمشاريع التي تركز على مجال واحد، يتمتع مشروع AO+Arweave بنطاق بيئي أوسع وسيناريوهات تطبيقية أكثر. ويتمثل هدفه في بناء سلسلة قيمة كاملة تغطي البيانات والخوارزميات والنماذج وقوة الحوسبة. فقط في مثل هذا النظام البيئي الضخم يمكن إطلاق العنان لإمكانات أصول بيانات Web3 حقًا وتشكيل حلقة مغلقة اقتصادية صحية ومستدامة للذكاء الاصطناعي. 3. قيمة Web3 على الإنترنت وتخزين القيمة الدائمة

        يشير وصول عصر Web3.0 إلى أن أصول البيانات سوف تصبح الموارد الأكثر أهمية على الإنترنت. على غرار تخزين شبكة Bitcoin لـ "الذهب الرقمي"، فإن خدمة التخزين الدائم التي تقدمها Arweave تمكن من الحفاظ على أصول البيانات القيمة لفترة طويلة ولا يمكن العبث بها. في الوقت الحالي، يجعل احتكار شركات الإنترنت العملاقة لبيانات المستخدمين من الصعب عكس قيمة البيانات الشخصية. في عصر Web3، سيمتلك المستخدمون بياناتهم، وسيتم تحقيق تبادل البيانات بشكل فعال من خلال آليات الحوافز الرمزية.

        • سمات تخزين القيمة:

          تحقق Arweave قابلية التوسع الأفقي القوية من خلال Blockweave وSPoRA وتقنية التجميع، وخاصة في سيناريوهات تخزين البيانات واسعة النطاق. تتيح هذه الميزة لـ Arweave ليس فقط القيام بمهمة تخزين البيانات الدائمة، بل وأيضًا توفير دعم قوي لإدارة الملكية الفكرية اللاحقة، ومعاملات أصول البيانات، وإدارة دورة حياة نموذج الذكاء الاصطناعي.

        • اقتصاد أصول البيانات:

          تشكل أصول البيانات جوهر قيمة Web3 على الإنترنت. في المستقبل، ستصبح البيانات الشخصية ومعلمات النموذج وسجلات التدريب وما إلى ذلك أصولاً قيمة، وسيتم تحقيق التداول الفعال من خلال آليات مثل الحوافز الرمزية وتأكيد حقوق البيانات. AO+Arweave عبارة عن بنية تحتية مبنية على هذا المفهوم، بهدف فتح قنوات تداول أصول البيانات وحقن الحيوية المستمرة في نظام Web3 البيئي.

        

        رابعًا: المخاطر والتحديات والآفاق المستقبلية

        على الرغم من أن AO+Arweave أظهر العديد من المزايا التقنية، إلا أنه لا يزال يواجه التحديات التالية في الممارسة العملية:

        1. تعقيد النموذج الاقتصادي

        يجب دمج النموذج الاقتصادي لـ AO بشكل عميق مع النظام الاقتصادي لرمز AR لضمان تخزين البيانات بتكلفة منخفضة ونقل البيانات بكفاءة. تتضمن هذه العملية آليات الحوافز والعقاب بين العقد المتعددة (مثل MU وSU وCU)، ويجب استخدام آلية إجماع مرنة لتقاسم SIV لتحقيق التوازن بين الأمان والتكلفة وقابلية التوسع. أثناء عملية التنفيذ الفعلية، فإن كيفية تحقيق التوازن بين عدد العقد ومتطلبات المهام وتجنب الموارد الخاملة أو الفوائد غير الكافية هي قضية يجب على فريق المشروع النظر فيها بجدية. 2. البناء غير الكافي للنماذج اللامركزية وأسواق الخوارزميات

        يركز نظام AO+Arweave البيئي الحالي بشكل أساسي على تخزين البيانات ودعم قوة الحوسبة، ولم يشكل بعد سوقًا كاملاً للنماذج اللامركزية وسوق الخوارزميات. بدون وجود مزود نموذج مستقر، سيكون تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي مقيدًا. ومن ثم، فمن المستحسن دعم مشاريع السوق النموذجية اللامركزية من خلال الصناديق البيئية لتشكيل حواجز تنافسية عالية وخنادق طويلة الأجل. وعلى الرغم من مواجهة العديد من التحديات، مع الوصول التدريجي لعصر Web3.0، فإن تأكيد وتداول أصول البيانات سوف يعزز إعادة بناء نظام قيم الإنترنت بأكمله. باعتبارها رائدة في مجال البنية التحتية، من المتوقع أن تلعب AO+Arweave دورًا رئيسيًا في هذا التحول وتساعد في بناء نظام بيئي لامركزي للذكاء الاصطناعي وقيمة Web3 للإنترنت.

        الخلاصة

        استنادًا إلى تحليل مقارن مفصل للأبعاد الأربعة للذاكرة وتخزين البيانات والحوسبة المتوازية وإمكانية التحقق، نعتقد أن AO+Arweave قد أظهرت مزايا واضحة في دعم مهام الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وخاصة في تلبية احتياجات تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتقليل تكاليف التخزين، وتحسين ثقة النظام. في الوقت نفسه، لا يوفر AO+Arweave دعمًا قويًا للبنية الأساسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية الرأسية فحسب، بل لديه أيضًا القدرة على بناء نظام بيئي كامل للذكاء الاصطناعي، وبالتالي تعزيز تشكيل حلقة مغلقة من الأنشطة الاقتصادية لأصول البيانات Web3 وإحداث تغييرات أكبر. في المستقبل، مع التحسين المستمر للنماذج الاقتصادية، والتوسع التدريجي للنطاق البيئي وتعميق التعاون عبر المجالات، من المتوقع أن يصبح AO+Arweave+AI ركيزة مهمة لقيمة الإنترنت Web3، مما يجلب تغييرات جديدة لتأكيد حقوق أصول البيانات وتبادل القيمة والتطبيقات اللامركزية. وعلى الرغم من وجود بعض المخاطر والتحديات في عملية التنفيذ الفعلية، فإن التجربة والخطأ المستمرين والتحسين من شأنهما أن يمهدان الطريق في نهاية المطاف أمام التكنولوجيا والبيئة لتحقيق تقدم كبير.