لقد كنت أتابع وثائق @0G_labs وورقة بيضاء والمواد ذات الصلة خلال هذه الفترة، وقد تلخصت في عدة نقاط رئيسية للحديث عن قوة 0G:
1. اللامركزية الشاملة، لسد الثغرات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بالتركيز العالي، حيث يتم احتكار البيانات والنماذج وقوة الحوسبة من قبل الشركات الكبرى، ولا يمتلك المستخدمون أي سيطرة، كما يصعب عليهم مشاركة العائدات. وعلى الرغم من أن "الطبقة الأولى شبه الذكاء الاصطناعي" قد حققت بعض اللامركزية في ضبط الذكاء الاصطناعي أو آليات التحفيز، إلا أن العناصر الأساسية مثل بيانات التدريب وتخزين النماذج لا تزال مركزية، ولا يمكن اعتبارها "لامركزية حقيقية".
نظام التشغيل AIOS (نظام التشغيل الذكي اللامركزي) من 0G مصمم من البداية إلى النهاية حول التصميم اللامركزي:
▪️تخزين بيانات AI: يمكن لـ 0G Storage تخزين كميات هائلة من بيانات AI (مثل مجموعات بيانات التدريب، ومعلمات النموذج) بكفاءة وأمان، على عكس إيثريوم الذي يقتصر على سعة صغيرة (125KB/كتلة)، مما يمكنه من التعامل بسهولة مع أحجام نماذج AI التي تصل إلى 100GB-1TB. ▪️توفر البيانات (DA): 0G DA يقدم تخزينًا غير دائم، مصمم خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وسيناريوهات Rollup، يدعم القراءة والكتابة عالية التردد والتحقق من البيانات. ▪️سوق القوة الحاسوبية: 0G Compute يتيح لمزودي GPU ومستخدمي الذكاء الاصطناعي مطابقة احتياجات القوة الحاسوبية من خلال العقود الذكية، بتكلفة أقل من خدمات السحابة المركزية، مع إمكانية التسوية اللامركزية. ▪️تداول منتجات الذكاء الاصطناعي: سوق 0G (قيد التطوير) يسمح بتداول نماذج الذكاء الاصطناعي، الوكلاء، وغيرها على السلسلة، مشابه لـ ▪️الإشراف على الحوكمة: تضمن Nodes Alignment (العقد المتوافقة) الشفافية والاتساق في سلوك نماذج البيانات والعقد في النظام البيئي، وتمنع عمليات "الصندوق الأسود".
بإيجاز، قامت 0G بنقل كل مرحلة من مراحل الذكاء الاصطناعي - البيانات، النماذج، القوة الحاسوبية، المعاملات، والحوكمة - إلى السلسلة، مما حقق فعلاً "الذكاء الاصطناعي الكامل على السلسلة".
2. تصميم معياري، مرن وفعال نظام 0G بالكامل مُعَدل إلى أقصى حد: ▪️وحدة التقنية: 0G Chain، 0G Storag، 0G DA مستقلة كل منها، ووظائفها واضحة. إذا كان هناك حاجة لترقية أي وحدة، يكفي تعديل تلك الوحدة فقط دون الحاجة لإعادة البناء من الصفر. على سبيل المثال، 0G Chain متوافقة مع EVM، يمكن للمطورين البدء باستخدام الأدوات المألوفة؛ تم تحسين 0G Storage خصيصًا لعمليات القراءة والكتابة عالية التردد للذكاء الاصطناعي، متجاوزة قيود الأداء للتخزين اللامركزي التقليدي مثل IPFS وFilecoin. ▪️وحدة النظام البيئي: يمكن لوحدات 0G Compute وMarketplace وAlignment Nodes أيضًا خدمة سيناريوهات AI وغير AI في Web3 أو Web2 بشكل منفصل. على سبيل المثال، لقد دعمت 0G DA بالفعل متطلبات Rollup لـ Arbitrum و OP Stack، مما يوفر توافقًا قويًا عبر الأنظمة البيئية.
هذا التصميم المعياري يسمح لـ 0G بالتكيف بمرونة مع الحاجة إلى التكرار السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي ، كما يمكن "تفكيكه وبيعه" ، مما يخدم مشاهد أكثر تنوعًا ، ولديه إمكانيات كبيرة في المستقبل.
3. 0G Chain——سريع، متوافق، صديق للذكاء الاصطناعي 0G Chain هو جوهر نظام 0G البيئي، مصمم خصيصًا لتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي: ▪️أداء عالي: تصل TPS (عدد المعاملات في الثانية) إلى 2500+، ويمكن أن تصل الشريحة الواحدة إلى 11000، وهو ما يتجاوز بكثير إيثريوم (15-30 TPS). تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي تفاعلات متكررة، وتناسب الكمون المنخفض والسعة العالية في 0G Chain بشكل مثالي. ▪️توافق EVM: يمكن للمطورين استخدام أدوات إيثريوم لتطوير العقود الذكية مباشرة، مما يقلل من تكاليف التعلم. ▪️تحقق مبسط: يحتاج فقط إلى 50-200 من المدققين (مقارنة بمليون في الإيثيريوم)، كفاءة الإجماع أعلى،交易 الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى الانتظار لفترة طويلة.
ببساطة، 0G Chain سريع وسهل الاستخدام، حيث أن المطورين يجدونه مريحًا للاستخدام وتعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسلاسة.
4. التخزين وDA مخصصان للذكاء الاصطناعي نموذج الذكاء الاصطناعي وحجم البيانات ضخم، والبلوكشين التقليدي لا يمكنه استيعاب ذلك، والتخزين اللامركزي العادي بطيء للغاية. الحل 0G قوي للغاية: ▪️0G Storage: مقسمة إلى طبقة السجل (تخزين البيانات الكبيرة، مثل القرص الصلب) وطبقة القيمة الرئيسية (قراءة وكتابة سريعة، مثل الذاكرة)، قادرة على معالجة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والنماذج وبيانات الاستدلال بكفاءة. يتم تخزين البيانات باستخدام تقنية الترميز المحيطي، حتى لو تعطلت 30% من العقد، يمكن استردادها، آمنة وموثوقة. ▪️0G DA: يوفر تخزينًا مؤقتًا للذكاء الاصطناعي وRollup، مما يجعل استرجاع البيانات أسرع ويدعم السيناريوهات عالية التردد. بالمقارنة، تعتمد بيانات الذكاء الاصطناعي في bittensor بشكل كبير على التخزين المركزي، بينما يقوم 0G بإزالة المركزية من هذه الفئة، مما يملأ فراغًا حيويًا.
5. بناء النظام البيئي لقد بدأت بيئة 0G تتخذ شكلها، حيث تظهر بيانات شبكة الاختبار نتائج مشجعة، مع وجود 24 مليون محفظة وأكثر من 300 مليون تفاعل؛ تعاون مع أكثر من 300 مشروع، ودمج أكثر من 450 منها، تغطي مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، والتمويل اللامركزي، والألعاب، وDePIN؛ تم بيع أكثر من 85,000 عقدة متوازية، وشارك 8500 مشغل حول العالم. من الواضح أن البنية التحتية لـ 0G متينة، وبناء البيئة شامل للغاية!
6. معنى اللامركزية: كسر احتكار الذكاء الاصطناعي
AI المركزي (مثل ChatGPT) يميل إلى تشكيل "فقاعات المعلومات"، حيث تكون بيانات التدريب محدودة، وقد يحتوي النموذج على تحيز، كما أنه مكلف. يتمتع AI اللامركزي 0G بمزايا كبيرة اثنتين: ▪️ مشاركة البيانات: التخزين اللامركزي يسمح لمزيد من الأشخاص بالمساهمة في البيانات، مما يمكّن نماذج AI من التدريب على بيانات أوسع، مما يقلل التحيز ويعزز الجودة. ▪️تمكين بتكلفة منخفضة: تقلل قوة الحوسبة اللامركزية والسوق من تكلفة تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للشركات الناشئة والمستخدمين العاديين بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
ببساطة، 0G تجعل الذكاء الاصطناعي ليس مجرد لعبة للشركات الكبرى، بل مورداً عاماً للجميع.
يُعتبر 0G بيئة أفضل للذكاء الاصطناعي من الطبقة الأولى بسبب أنه "حل شامل" لنقاط الألم في الذكاء الاصطناعي اللامركزي: من تخزين البيانات، توزيع القوة الحاسوبية إلى تداول النماذج، وإدارة النظام البيئي، يقدم 0G مجموعة كاملة من الحلول القابلة للتوسيع والنمطية.
الأهم من ذلك، أن التصميم المعياري لـ 0G والتوافق مع EVM يتيح له الاتصال بسلاسة مع Web3 وWeb2، مما يخدم كل من مشاهد الذكاء الاصطناعي وغير الذكاء الاصطناعي، مع إمكانيات تفوق بكثير Layer1 للذكاء الاصطناعي فقط. كما تظهر البيانات البيئية ومشاريع التعاون أن 0G ليست مجرد كلام على الورق، بل بدأت في التنفيذ بسرعة.
على الرغم من أن النظام البيئي لا يزال في مراحله المبكرة، فإن النتائج العملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تزال بحاجة إلى المراقبة. ولكن بشكل عام، فإن رؤية تقنية 0G وطموحها البيئي يجعلانها تتفوق فعلاً في مسار AI Layer1!
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لقد كنت أتابع وثائق @0G_labs وورقة بيضاء والمواد ذات الصلة خلال هذه الفترة، وقد تلخصت في عدة نقاط رئيسية للحديث عن قوة 0G:
1. اللامركزية الشاملة، لسد الثغرات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي
تتميز أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بالتركيز العالي، حيث يتم احتكار البيانات والنماذج وقوة الحوسبة من قبل الشركات الكبرى، ولا يمتلك المستخدمون أي سيطرة، كما يصعب عليهم مشاركة العائدات. وعلى الرغم من أن "الطبقة الأولى شبه الذكاء الاصطناعي" قد حققت بعض اللامركزية في ضبط الذكاء الاصطناعي أو آليات التحفيز، إلا أن العناصر الأساسية مثل بيانات التدريب وتخزين النماذج لا تزال مركزية، ولا يمكن اعتبارها "لامركزية حقيقية".
نظام التشغيل AIOS (نظام التشغيل الذكي اللامركزي) من 0G مصمم من البداية إلى النهاية حول التصميم اللامركزي:
▪️تخزين بيانات AI: يمكن لـ 0G Storage تخزين كميات هائلة من بيانات AI (مثل مجموعات بيانات التدريب، ومعلمات النموذج) بكفاءة وأمان، على عكس إيثريوم الذي يقتصر على سعة صغيرة (125KB/كتلة)، مما يمكنه من التعامل بسهولة مع أحجام نماذج AI التي تصل إلى 100GB-1TB.
▪️توفر البيانات (DA): 0G DA يقدم تخزينًا غير دائم، مصمم خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وسيناريوهات Rollup، يدعم القراءة والكتابة عالية التردد والتحقق من البيانات.
▪️سوق القوة الحاسوبية: 0G Compute يتيح لمزودي GPU ومستخدمي الذكاء الاصطناعي مطابقة احتياجات القوة الحاسوبية من خلال العقود الذكية، بتكلفة أقل من خدمات السحابة المركزية، مع إمكانية التسوية اللامركزية.
▪️تداول منتجات الذكاء الاصطناعي: سوق 0G (قيد التطوير) يسمح بتداول نماذج الذكاء الاصطناعي، الوكلاء، وغيرها على السلسلة، مشابه لـ
▪️الإشراف على الحوكمة: تضمن Nodes Alignment (العقد المتوافقة) الشفافية والاتساق في سلوك نماذج البيانات والعقد في النظام البيئي، وتمنع عمليات "الصندوق الأسود".
بإيجاز، قامت 0G بنقل كل مرحلة من مراحل الذكاء الاصطناعي - البيانات، النماذج، القوة الحاسوبية، المعاملات، والحوكمة - إلى السلسلة، مما حقق فعلاً "الذكاء الاصطناعي الكامل على السلسلة".
2. تصميم معياري، مرن وفعال
نظام 0G بالكامل مُعَدل إلى أقصى حد:
▪️وحدة التقنية: 0G Chain، 0G Storag، 0G DA مستقلة كل منها، ووظائفها واضحة. إذا كان هناك حاجة لترقية أي وحدة، يكفي تعديل تلك الوحدة فقط دون الحاجة لإعادة البناء من الصفر.
على سبيل المثال، 0G Chain متوافقة مع EVM، يمكن للمطورين البدء باستخدام الأدوات المألوفة؛ تم تحسين 0G Storage خصيصًا لعمليات القراءة والكتابة عالية التردد للذكاء الاصطناعي، متجاوزة قيود الأداء للتخزين اللامركزي التقليدي مثل IPFS وFilecoin.
▪️وحدة النظام البيئي: يمكن لوحدات 0G Compute وMarketplace وAlignment Nodes أيضًا خدمة سيناريوهات AI وغير AI في Web3 أو Web2 بشكل منفصل.
على سبيل المثال، لقد دعمت 0G DA بالفعل متطلبات Rollup لـ Arbitrum و OP Stack، مما يوفر توافقًا قويًا عبر الأنظمة البيئية.
هذا التصميم المعياري يسمح لـ 0G بالتكيف بمرونة مع الحاجة إلى التكرار السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي ، كما يمكن "تفكيكه وبيعه" ، مما يخدم مشاهد أكثر تنوعًا ، ولديه إمكانيات كبيرة في المستقبل.
3. 0G Chain——سريع، متوافق، صديق للذكاء الاصطناعي
0G Chain هو جوهر نظام 0G البيئي، مصمم خصيصًا لتحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي:
▪️أداء عالي: تصل TPS (عدد المعاملات في الثانية) إلى 2500+، ويمكن أن تصل الشريحة الواحدة إلى 11000، وهو ما يتجاوز بكثير إيثريوم (15-30 TPS). تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي تفاعلات متكررة، وتناسب الكمون المنخفض والسعة العالية في 0G Chain بشكل مثالي.
▪️توافق EVM: يمكن للمطورين استخدام أدوات إيثريوم لتطوير العقود الذكية مباشرة، مما يقلل من تكاليف التعلم.
▪️تحقق مبسط: يحتاج فقط إلى 50-200 من المدققين (مقارنة بمليون في الإيثيريوم)، كفاءة الإجماع أعلى،交易 الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى الانتظار لفترة طويلة.
ببساطة، 0G Chain سريع وسهل الاستخدام، حيث أن المطورين يجدونه مريحًا للاستخدام وتعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسلاسة.
4. التخزين وDA مخصصان للذكاء الاصطناعي
نموذج الذكاء الاصطناعي وحجم البيانات ضخم، والبلوكشين التقليدي لا يمكنه استيعاب ذلك، والتخزين اللامركزي العادي بطيء للغاية. الحل 0G قوي للغاية:
▪️0G Storage: مقسمة إلى طبقة السجل (تخزين البيانات الكبيرة، مثل القرص الصلب) وطبقة القيمة الرئيسية (قراءة وكتابة سريعة، مثل الذاكرة)، قادرة على معالجة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي والنماذج وبيانات الاستدلال بكفاءة. يتم تخزين البيانات باستخدام تقنية الترميز المحيطي، حتى لو تعطلت 30% من العقد، يمكن استردادها، آمنة وموثوقة.
▪️0G DA: يوفر تخزينًا مؤقتًا للذكاء الاصطناعي وRollup، مما يجعل استرجاع البيانات أسرع ويدعم السيناريوهات عالية التردد. بالمقارنة، تعتمد بيانات الذكاء الاصطناعي في bittensor بشكل كبير على التخزين المركزي، بينما يقوم 0G بإزالة المركزية من هذه الفئة، مما يملأ فراغًا حيويًا.
5. بناء النظام البيئي
لقد بدأت بيئة 0G تتخذ شكلها، حيث تظهر بيانات شبكة الاختبار نتائج مشجعة، مع وجود 24 مليون محفظة وأكثر من 300 مليون تفاعل؛ تعاون مع أكثر من 300 مشروع، ودمج أكثر من 450 منها، تغطي مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، والتمويل اللامركزي، والألعاب، وDePIN؛ تم بيع أكثر من 85,000 عقدة متوازية، وشارك 8500 مشغل حول العالم. من الواضح أن البنية التحتية لـ 0G متينة، وبناء البيئة شامل للغاية!
6. معنى اللامركزية: كسر احتكار الذكاء الاصطناعي
AI المركزي (مثل ChatGPT) يميل إلى تشكيل "فقاعات المعلومات"، حيث تكون بيانات التدريب محدودة، وقد يحتوي النموذج على تحيز، كما أنه مكلف. يتمتع AI اللامركزي 0G بمزايا كبيرة اثنتين: ▪️ مشاركة البيانات: التخزين اللامركزي يسمح لمزيد من الأشخاص بالمساهمة في البيانات، مما يمكّن نماذج AI من التدريب على بيانات أوسع، مما يقلل التحيز ويعزز الجودة.
▪️تمكين بتكلفة منخفضة: تقلل قوة الحوسبة اللامركزية والسوق من تكلفة تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للشركات الناشئة والمستخدمين العاديين بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي.
ببساطة، 0G تجعل الذكاء الاصطناعي ليس مجرد لعبة للشركات الكبرى، بل مورداً عاماً للجميع.
يُعتبر 0G بيئة أفضل للذكاء الاصطناعي من الطبقة الأولى بسبب أنه "حل شامل" لنقاط الألم في الذكاء الاصطناعي اللامركزي: من تخزين البيانات، توزيع القوة الحاسوبية إلى تداول النماذج، وإدارة النظام البيئي، يقدم 0G مجموعة كاملة من الحلول القابلة للتوسيع والنمطية.
الأهم من ذلك، أن التصميم المعياري لـ 0G والتوافق مع EVM يتيح له الاتصال بسلاسة مع Web3 وWeb2، مما يخدم كل من مشاهد الذكاء الاصطناعي وغير الذكاء الاصطناعي، مع إمكانيات تفوق بكثير Layer1 للذكاء الاصطناعي فقط. كما تظهر البيانات البيئية ومشاريع التعاون أن 0G ليست مجرد كلام على الورق، بل بدأت في التنفيذ بسرعة.
على الرغم من أن النظام البيئي لا يزال في مراحله المبكرة، فإن النتائج العملية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي لا تزال بحاجة إلى المراقبة. ولكن بشكل عام، فإن رؤية تقنية 0G وطموحها البيئي يجعلانها تتفوق فعلاً في مسار AI Layer1!
#0GLabs # 0g_galileo #kaitoyappers # KAITO #Starboard