لطالما كانت براهين المعرفة الصفرية (ZK) موضوعًا شائكًا في صناعة العملات المشفرة، لكن قلة من المشاريع أدرجتها فعليًا في بنيتها التحتية الأساسية. لاغرانج من الشركات القليلة التي، في رأيي، لا تكتفي برواية القصص، بل تمهد الطريق بالفعل.
هدفها الأساسي واضح ومباشر: جعل العمليات الحسابية المعقدة قابلة للتحقق. قد يبدو الأمر مُجردًا، لكن تحليله واضح تمامًا.
أولًا، DeepProve. يزداد الذكاء الاصطناعي قوةً، لكن مشكلته أنه أشبه بـ"صندوق أسود" - نرى النتائج دون التحقق من موثوقيتها. يستخدم DeepProve تقنية zkML لتوفير براهين رياضية لاستدلال الذكاء الاصطناعي، مما يضمن إمكانية التحقق من النتائج. سيُتيح هذا شفافية أكبر في المستقبل، من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية إلى إدارة المخاطر المالية.
ثانيًا، شبكة ZK Prover. شبكات البراهين التقليدية معرضة لاختناقات في نقطة واحدة وضعف في قابلية التوسع. صُممت لاغرانج لتكون "شبكة من شبكات المُثبتين" ببنية معيارية تسمح بالتوسع الأفقي. والأهم من ذلك، أنها مدعومة من قبل أكثر من 85 مؤسسة، بما في ذلك كوين بيس، وأوكي إكس، ونذرمايند، تُشغّل العقد، مما يضمن الاستقرار وقابلية التوسع.
ثالثًا، المعالج المساعد ZK. يُمكنه نقل العمليات الحسابية المعقدة خارج السلسلة إلى السلسلة، مصحوبة بالإثباتات. على سبيل المثال، يُمكن إجراء تحليل بيانات التمويل اللامركزي (DeFi) عبر السلسلة، والتصويت على الحوكمة، وحتى التحليل الإحصائي على مستوى المؤسسة، ثم التحقق منها باستخدام ZK، مما يُلغي الحاجة إلى الثقة المركزية.
تُشكّل هذه المكونات الثلاثة مجتمعةً "طبقة إثبات عالمية". لا يقتصر هذا على دعم تجميعات Web3 والتطبيقات اللامركزية، بل يُتيح أيضًا إجراء عمليات حسابية قابلة للتحقق منها لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والأنظمة عبر السلسلة، وأنظمة المؤسسة.
تعمل الشبكة بالكامل بواسطة $LA رمزًا. يُشارك المُثبتون الرموز لقبول المهام وكسب رسوم لإكمال العمليات الحسابية. هذا لا يُحقق إنجازات تكنولوجية فحسب، بل يُوفر أيضًا حوافز اقتصادية لضمان التشغيل طويل الأمد للنظام.
برأيي الشخصي، لا يقتصر طموح لاغرانج على "توسيع نطاق سلسلة الكتل" فحسب، بل يشمل أيضًا توحيد موثوقية الذكاء الاصطناعي والحوسبة في أساس واحد. فهو يُعالج مسألة جوهرية في مستقبل الإنترنت: كيفية إثبات حدوث عملية حسابية بالفعل. باختصار، لاغرانج ليست مجرد البنية التحتية لـ Web3، بل هي أيضًا أساس الحوسبة الموثوقة في المستقبل.
OpenLedger:إعادة تشكيل قيمة بيانات الذكاء الاصطناعي في النظام البيئي على السلسلة
في عصر التطور السريع للذكاء الاصطناعي، يتم إعادة تعريف قيمة البيانات والنماذج. OpenLedger كنوع من البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي المستند إلى السلسلة، تحاول معالجة المشكلة الأساسية الطويلة الأمد في صناعة الذكاء الاصطناعي - احتكار البيانات وعدم عدالة توزيع القيمة. من خلال نسبة البيانات على السلسلة وآلية التحفيز، تجعل كل تدريب واستدلال للذكاء الاصطناعي قابلاً للتحقق، وقابل للتتبع، وقابل للتسوية.
في OpenLedger، يمكن للمستخدمين إنشاء أو الانضمام إلى شبكة البيانات (Datanets) لتوفير بيانات تدريب عالية الجودة لنماذج الذكاء الاصطناعي في مجالات معينة. سيتم تسجيل جميع مساهمات البيانات، وتحديثات النماذج، وتحسينات الخوارزميات على السلسلة، وستقوم تلقائيًا بتحفيز المكافآت بالتوكن. وهذا يعني أن مقدمي البيانات ومطوري النماذج يمكنهم الحصول على فوائد من الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي، مما يشكل نظام اقتصاد ذكاء اصطناعي حقيقي مشترك.
تعتمد المنصة تصميمًا معياريًا وواجهة مرئية، وتدعم طرق التعديل الرائجة مثل LoRA وQLoRA، وتوفر مراقبة مؤشرات في الوقت الحقيقي خلال عملية التدريب. كما أدخلت OpenLedger آلية نسبة RAG، التي يمكنها تتبع مصدر محتوى مخرجات النموذج، مما يضمن أن كل إنتاج للذكاء الاصطناعي يكون شفافًا وموثوقًا.
الأهم من ذلك، أن OpenLedger تعيد سلطة الحوكمة للذكاء الاصطناعي إلى المجتمع. يمكن لحاملي توكن OPEN المشاركة في اتخاذ قرارات البروتوكول، ومراقبة تدفق الأموال، وبالتالي بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي مفتوح وعادل ومستدام.
إنها لا تجعل الذكاء "على السلسلة" فحسب، بل تجعل كل مساهم قادرًا على أن يصبح مستفيدًا من اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
أنا عمومًا لا أحب أن أكون والدًا للآخرين، إلا إذا جاء الآخرون ليكونوا والدي. إذا نظرنا إلى الوراء، وُلدت البيتكوين في سياق أزمة المالية عام 2008، في ذلك الوقت لم يتوقع أحد أن ورقة بيضاء، ورمز مصدر مفتوح، ستصبح أفضل أصل خلال الـ 17 عامًا الماضية، دون منازع. الزمن يتغير، ومفهوم المال يتغير، ومفهوم الأصول يتغير، والسياسات تتغير، على طريق لم يسلكه أحد من قبل، نحن هؤلاء العاملون في هذا المجال انتقلنا من كوننا “نمارس التسويق الشبكي” إلى تسمية أنفسنا “تجار وول ستريت المحترمين”. على هذه الطريق، تصبح مجتمعنا أكبر وأكبر، نواجه انقسامات مرة تلو الأخرى، كل اختيار هو عملية تصفية، سيكون هناك من يقترب أكثر، وهناك من يتباعد أكثر.