vana جمع $18 مليون في جولة تمويل جديدة بتاريخ 2022-11-30.

تحليل عميق لمشاريع AI Layer 1: بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، لم تعد الهياكل التقليدية للبلوك تشين قادرة على تلبية احتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات المعقدة. ولهذا، ظهرت مجموعة من منصات البلوك تشين Layer 1 المخصصة لتحسين الذكاء الاصطناعي، حيث تظهر خصائص متنوعة في جوانب الهيكلية التقنية، وبيئات التطبيق، ونماذج الأعمال. تحلل هذه المقالة بعمق خمسة مشاريع رائدة من Layer 1 للذكاء الاصطناعي وهي Bittensor و Vana و Kite AI و Nillion و Sahara AI. Bittensor: بنية تحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية تعتبر Bittensor من الرواد الأوائل في مجال الذكاء الاصطناعي على البلوكشين، وتهدف إلى بناء شبكة تعاونية مفتوحة للذكاء الاصطناعي اللامركزية. هدفها هو كسر الحواجز المركزية في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي.

إمكانات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي وظهور Web3 DataFi في الآونة الأخيرة، كان أبرز حدث في عالم الذكاء الاصطناعي هو القوة الكبيرة التي أظهرتها ميتا. يقوم مارك زوكربيرغ بتجنيد المواهب في كل مكان، حيث شكل فريقًا فخمًا من علماء البحث، يتكون أساسًا من العلماء الصينيين. من بينهم، أصبح ألكسندر وانغ، البالغ من العمر 28 عامًا فقط، قائدًا. كان وانغ قد أسس شركة Scale AI التي تقدر قيمتها بـ 29 مليار دولار، حيث تقدم خدمات البيانات للعديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الجيش الأمريكي، OpenAI، Anthropic وMeta. النشاط الرئيسي لشركة Scale AI هو توفير كميات كبيرة من البيانات المعلّمة بدقة. تتمثل النقطة الأساسية التي تجعل Scale AI تبرز بين العديد من وحيد القرن في إدراكها المبكر لأهمية البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. القوة الحاسوبية والنماذج والبيانات هي الركائز الثلاثة للنماذج الذكية. إذا تم اعتبار النموذج الكبير كإنسان، فإن النموذج

بدءًا من إمكانيات مسار بيانات الذكاء الاصطناعي في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات العامل الحاسم في المنافسة بين النماذج. مع تراجع ميزة القوة الحاسوبية تدريجياً، ستصبح البيانات التدريبية عالية الجودة متغيراً مهماً يحدد قدرة النموذج. يمتلك مجال بيانات الذكاء الاصطناعي إمكانيات نمو طويلة الأجل، ومع زيادة التراكم، ستنتج الأصول البيانية أيضاً تأثير الفائدة المركبة. يمتلك Web3 ميزات طبيعية في مجال بيانات الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ظهور مفهوم DataFi. تشمل ميزاته الرئيسية: 1. تضمن العقود الذكية سيادة البيانات والأمان والخصوصية 2. الهيكل الموزع يجذب القوى العاملة العالمية للمشاركة 3. توفر البلوكشين آليات تحفيز وتسوية واضحة 4. يساعد في بناء سوق بيانات مفتوح وفعال بالنسبة للمستخدمين العاديين، فإن DataFi هو نقطة دخول مثالية للمشاركة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يمكن للمستخدمين المشاركة من خلال مهام بسيطة مثل تقديم البيانات، والتعليق على التقييمات، وما إلى ذلك، مما يجعل العائق منخفضًا. حاليًا، تم جذب ساحة DataFi

صعود منصة البلوكتشين Layer 1 للذكاء الاصطناعي: تحليل عميق لخمس مشاريع مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، لم يعد الهيكل التقليدي للبلوكتشين قادرًا على تلبية متطلبات الحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات المعقدة اللازمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقد أدى ذلك إلى دفع Layer المصممة خصيصًا لتحسين الذكاء الاصطناعي.

من خلال مسار بيانات الذكاء الاصطناعي ، نرى إمكانيات DataFi في مجال الذكاء الاصطناعي، نحن في عصر يتنافس فيه العالم لبناء أفضل النماذج الأساسية. على الرغم من أن القدرة الحاسوبية وهندسة النماذج مهمة، إلا أن الخندق الحقيقي هو بيانات التدريب. أكبر خبر هذا الشهر في دائرة الذكاء الاصطناعي هو عرض ميتا لقوتها، حيث يقوم مارك زوكربيرغ بتجنيد المواهب، وتشكيل فريق ذكاء اصطناعي فخم يضم بشكل أساسي العلماء الصينيين. يقود الفريق ألكسندر وانغ، البالغ من العمر 28 عامًا، والذي أسس شركة Scale AI التي تقدر قيمتها حاليًا بـ 29 مليار دولار، وتقدم خدمات البيانات للعديد من عمالقة الذكاء الاصطناعي بما في ذلك الجيش الأمريكي، OpenAI، Anthropic، وMeta. تمكنت Scale AI من التميز لأنها اكتشفت في وقت مبكر أهمية البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. إذا قمنا بمقارنة النموذج الكبير بشخص، فإن النموذج هو الجسم، والقدرة الحاسوبية هي الغذاء، بينما البيانات هي المعرفة والمعلومات. في اللغة الكبيرة