aiinfrastructur

البنية التحتية القائمة على الذكاء الاصطناعي: لماذا تهم الجاهزية أكثر من الضجيج
المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي لن تُعرف من خلال النماذج اللامعة وحدها - بل ستُعرف من خلال جاهزية البنية التحتية. يتطلب اعتماد الذكاء الاصطناعي الحقيقي أنظمة يمكنها التذكر، والتفكير، والأتمتة، وتحديد القيمة بسلاسة. يؤدي بناء هذه الطبقات بشكل منعزل إلى خلق اختناقات. بينما يؤدي بناؤها معًا إلى خلق أنظمة بيئية.
هنا تبرز البنية التحتية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
لماذا يجب بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل شامل
لم تُصمم معظم سلاسل الكتل التقليدية لتحمل أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي. إنها تواجه صعوبات في:

مع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر Web3، يتضح تمييز واضح بين السلاسل التي تتبنى الذكاء الاصطناعي أولاً وتلك التي أضيف إليها الذكاء الاصطناعي فقط. قد يعمل تركيب الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية الحالية من أجل سرد قصير الأجل، لكنه يفشل في تلبية الاحتياجات التشغيلية الحقيقية للأنظمة المستقلة. هنا تتموضع @Vanar بشكل مختلف - من خلال تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول.
كونك "جاهزًا للذكاء الاصطناعي" لا يتعلق بزيادة TPS أو تنفيذ أسرع. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاكرة أصلية، والتفكير، والأتمتة، وتسوية آمنة على مستوى البنية التحتية. تتعامل فانار تشين مع هذه المتطلبات مباشرة من خلال منتجات حية وعاملة بدلاً من الوعود. أدوات مثل myNeutron تظهر أن الذاكرة الدلالية وسياق الذكاء الاصطناعي المستمر يمكن أن توجد بشكل أصلي على السلسلة. يثبت كايون أن التفكير وقابلية التفسير لا تحتاج إلى العيش خارج السلسلة في صناديق سوداء. تظهر Flows كيف يمكن أن يترجم الذكاء إلى أتمتة خاضعة للرقابة وقابلة للتدقيق.