لماذا نناقش الآن الذكاء الاصطناعي اللامركزي في الاستنتاج بدلاً من الخدمات المركزية التقليدية؟ السبب يكمن في أن الخدمات التقليدية غالبًا ما تفتقر إلى الشفافية، والقابلية للتحقق، وآليات مشاركة المجتمع، في حين أن الحل الذي تقدمه DGrid AI يدور حول هذه المشكلات. @dgrid_ai أنشأت بنية ثلاثية الطبقات تتضمن شبكة توجيه وتحقق لامركزية، وواجهة برمجة تطبيقات موحدة، وسوق حر ونظام حوكمة DAO، من خلال هذا الهيكل يتم معالجة نقاط الألم الحالية في Web3 AI مثل التجزئة، وعدم قابلية التدقيق في الاستنتاج، وعدم تدفق القيمة بشكل سلس. في شبكة DGrid، يلعب مشغلو العقد دور مزودي البنية التحتية، ويمكن لأي شخص تشغيل عقدة والحصول على $DGAI كمكافأة من خلال معالجة مهام استنتاج AI. تتيح آلية الحوكمة للمشاركين الذين يحملون $DGAI التأثير على مستقبل البروتوكول من خلال التصويت على السلسلة، بما في ذلك قوائم النماذج البيضاء، وهيكل الرسوم، ومقترحات الترقية. هذا يعني أن DGrid ليست مجرد مجموعة تقنيات، بل هي شبكة استنتاج AI ذاتية الحوكمة بمعنى حقيقي. محاولة أخرى ذات معنى هي برنامج العضوية Genesis، الذي جذب أكثر من 5,000 مشترك خلال 24 ساعة من إطلاقه. يمكن للمشتركين فتح صلاحيات استدعاء نماذج عالية، واستخدام API، والحصول على مكافآت ثنائية العملة، مما يعكس اهتمام وتوقعات المستخدمين الأوائل بالمشاركة في بناء النظام البيئي. ومع ذلك، فإن تحقيق هذا الرؤية يواجه بعض التحديات الواقعية، مثل كيفية ضمان استقرار جميع العقد على المدى الطويل، وكيفية موازنة وزن المصالح المختلفة في الحوكمة، وكيفية استمرار جذب المساهمين والمطورين في النماذج إلى النظام البيئي. هذه كلها أسئلة رئيسية تحتاج DGrid إلى الإجابة عليها خلال عملية التقدم، لكن تصورها للبنية التحتية العامة للذكاء الاصطناعي اللامركزي بلا شك يفتح آفاقًا جديدة لدمج Web3 و AI. @Galxe @GalxeQuest @easydotfunX