البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على السلسلة، هل هي في الحقيقة لحل المشكلات، أم لخلق نظام معقد جديد؟

الكثير من المشاريع تضع البيانات والحوسبة والتخزين على السلسلة، ويبدو الأمر مكتملًا، لكنه يجعل النظام أثقل أيضًا.
هذا كان سؤالًا لدي عندما كنت أتابع @0G_labs. فهي تقوم بتصميم modular، تفصل الوظائف المختلفة لمعالجتها، وهذا نظريًا يمكن أن يعزز الكفاءة.
لكن المشكلة الواقعية هي أن كلما زاد عدد الوحدات، زادت تكلفة التنسيق، وارتفعت متطلبات المطورين.
إذا كانت عتبة الاستخدام عالية جدًا، فحتى أفضل بنية لن يتم اعتمادها على نطاق واسع.
لكن من ناحية أخرى، قد يكون لهذا التفكيك فائدة، حيث يمكن تحسين كل طبقة بشكل مستقل، بدلاً من أن تكون مقيدة بشكل عام.
لذا، المفتاح ليس في modularية بحد ذاتها، بل في إمكانية تشكيل معيار.
إذا لم يكن هناك معيار، فهي مجرد نظام معقد. وإذا وُجد المعيار، فقد يصبح البنية الأساسية للمستقبل.
الكثيرون يناقشون الآن ما إذا كانت ستكون الاتجاه التالي، لكن الشيء الحقيقي الذي يستحق النظر هو هل يمكنها أن تصبح طبقة لا يمكن للآخرين تجاوزها.
@Galxe @GalxeQuest @easydotfunX @wallchain #Ad #Affiliate @TermMaxFi