العقد القادم لصناعة الذكاء الاصطناعي: ثورة البنية التحتية للبيانات
تتجاوز أحجام معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) وقدراته الحاسوبية الحدود بشكل مستمر، لكن هناك عنق زجاجة أساسي تم تجاهله لفترة طويلة يتضح بشكل متزايد - البيانات. يشير الخبراء في الصناعة إلى أن الثورة التالية في صناعة الذكاء الاصطناعي لن تقودها بنية النموذج أو قوة حساب الشرائح، بل ستعتمد على كيفية تحويل بيانات السلوك البشري المجزأة إلى رأس مال يمكن التحقق منه ومنظم وجاهز للذكاء الاصطناعي. تكشف هذه الرؤية ليس فقط عن التناقض الهيكلي الحالي في تطوير الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة لعصر "DataFi" - في هذا العصر، ستصبح البيانات عنصر إنتاج أساسي قابل للقياس والتداول وزيادة القيمة مثل الكهرباء وقوة الحساب.
التناقضات الهيكلية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لطالما تم دفع تطور الذكاء الاصطناعي بواسطة "نموذج-قوة حسابية". منذ ثورة التعلم العميق، ارتفعت معلمات النموذج من الملايين إلى تريليونات، وزادت متطلبات القوة الحسابية بشكل أسي. وفقًا للبيانات في الصناعة، تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي كبير متقدم 100 مليون دولار، حيث يُستخدم 90% منها لاستئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، عندما تركز الصناعة على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب عرض البيانات تقترب بهدوء.
أشار الخبراء إلى أن "البيانات العضوية" التي يولدها البشر قد وصلت إلى سقف النمو. على سبيل المثال، تبلغ الكمية الإجمالية للنصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت (الكتب، الأوراق البحثية، الأخبار) حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج ذو 100 مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة من البيانات - مما يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بنفس الحجم فقط. والأمر الأكثر خطورة هو أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يقلل من إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في "ابتلاع" البيانات التي أنشأها بنفسه، فإن تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تنبع هذه التناقضات من: أن صناعة الذكاء الاصطناعي طالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج والقوة الحاسوبية نظاماً تجارياً ناضجاً - حيث يتم تسعير القوة الحاسوبية على منصات السحابة بناءً على FLOPS، ويتم فرض رسوم على النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات بناءً على عدد مرات الاستدعاء - لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في "عصر الهمجية". يؤكد الخبراء في الصناعة: إن العقد القادم للذكاء الاصطناعي سيكون عقد "البنية التحتية للبيانات"، بينما تُعتبر البيانات على الشبكة المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
البيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" الأكثر حاجةً للذكاء الاصطناعي
في ظل نقص البيانات، تظهر بيانات السلسلة على الشبكة المشفرة قيمة لا يمكن تعويضها. مقارنة ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع بيانات السلسلة بواقعية "محاذاة الحوافز" بشكل طبيعي - كل معاملة، كل تفاعل عقد، وسلوك كل عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابل للتغيير. يعرّفها الخبراء بأنها "بيانات محاذاة سلوك الحوافز البشرية الأكثر تركيزًا على الإنترنت"، ويتجلى ذلك في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي
تسجل بيانات السلسلة تصرفات اتخاذ القرار التي تتم باستخدام النقود الحقيقية. على سبيل المثال، إن تبادل الأصول بواسطة محفظة في أحد منصات تبادل العملات، أو إقراض الأموال في منصة اقتراض، أو تسجيل اسم نطاق، تعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيل المخاطر، واستراتيجية تخصيص الأموال. هذه البيانات "المدعومة برأس المال" لها قيمة عالية في تدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي. بالمقابل، تكتظ بيانات الإنترنت التقليدية بـ "الضوضاء"، حيث أن هذه البيانات لا تستطيع تدريب نماذج ذكاء اصطناعي موثوقة، بل قد تضلل حكم النموذج.
سلسلة السلوك القابلة للتتبع
تتيح شفافية blockchain تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات لعناوين المحافظ، والبروتوكولات التي تم التفاعل معها، وتغيرات الأصول، سلسلة متماسكة من "سلوكيات". على سبيل المثال، من خلال تحليل العمليات التي تمت من قبل عنوان معين في بروتوكولات DeFi منذ عام 2020 حتى الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد بدقة ما إذا كان "مستثمراً طويل الأجل" أو "متداولاً للمراجحة" أو "مقدماً للسيولة"، وبناءً على ذلك، يمكن إنشاء صورة للمستخدم. تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة هي "نماذج الاستدلال البشري" الأكثر ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول غير المرخص إلى "البيئة المفتوحة"
على عكس انغلاق البيانات في الشركات التقليدية، فإن البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تتطلب إذنًا. يمكن لأي مطور الوصول إلى البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاح يأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة توجد في شكل "سجلات الأحداث"، وهي "إشارات أصلية" غير منظمة، تحتاج إلى التنظيف والمعيار والربط لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. يشير الخبراء إلى أن معدل "التحويل الهيكلي" الحالي للبيانات على السلسلة لا يتجاوز 5%، حيث يتم دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
نظام "التشغيل" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، يقوم القطاع ببناء "نظام تشغيل ذكي على السلسلة" مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي هو تحويل الإشارات المتناثرة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، يمكن التحقق منها، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الرئيسية التالية:
معيار البيانات المفتوحة
معيار مخطط البيانات المفتوحة، الذي يوحد تعريف البيانات الواردة في السلسلة ووصفها. على سبيل المثال، يقوم بتوحيد "سلوك المستخدم في الرهان" ليصبح بيانات هيكلية تحتوي على حقول مثل staker_address و protocol_id و amount و timestamp و reward_token، مما يضمن أن نموذج الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى التكيف مع تنسيقات بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل يمكنه "فهم" المنطق التجاري وراء البيانات مباشرة.
آلية التحقق من البيانات
تضمن شبكة نقاط التحقق في البلوكشين صحة البيانات. تقع على عاتق هذه النقاط مسؤولية التحقق من سلامة ودقة البيانات الموجودة على السلسلة. عندما يعالج النظام حدثًا على السلسلة، تقوم نقاط التحقق بالتحقق المتقاطع من قيم تجزئة البيانات، ومعلومات التوقيع، وحالة السلسلة، لضمان أن البيانات الهيكلية الناتجة تتوافق تمامًا مع البيانات الأصلية الموجودة على السلسلة.
طبقة توفر البيانات عالية السعة
تم تصميمه لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية في الوقت الحقيقي، من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، لتحقيق معالجة فورية لمئات الآلاف من الأحداث على السلسلة في الثانية. على سبيل المثال، عندما تحدث صفقة كبيرة في أحد DEX، يمكن للنظام استخراج البيانات وتوحيدها والتحقق منها في غضون ثانية واحدة، ثم دفع "إشارة الصفقة الكبيرة" المهيكلة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي المشترك، مما يمكنه من تعديل استراتيجيات التداول في الوقت المناسب.
عصر DataFi: البيانات هي رأس المال
الهدف النهائي من بنية البيانات الأساسية على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأس مال" نشط يمكن تسعيره، وتداوله، وزيادة قيمته. يشبه الخبراء: "تمامًا كما يتم تسعير الكهرباء بالكيلوواط، يتم تسعير قوة الحساب بـ FLOPS، يجب أيضًا تقييم البيانات وتصنيفها وتقدير قيمتها." يعتمد تحقيق هذه الرؤية على تحويل البيانات إلى أربع خصائص أساسية:
الهيكلة: من "الإشارة الأصلية" إلى "الأصول القابلة للاستخدام"
قابلة للتجميع: "لبنات الليغو" للبيانات
يمكن التحقق منه: "الاعتماد على الثقة" للبيانات
قابل للتحويل: "تحقيق قيمة" البيانات
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي - تتعرف وكلاء التداول من خلال البيانات على السلسلة على مشاعر السوق، وتقوم dApps ذاتية التشغيل بتحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عائد مستمر من خلال مشاركة البيانات. كما أن شبكة الكهرباء أوجدت الثورة الصناعية، فإن شبكة حساب القوة تخلق الثورة الإنترنتية، فإن هذا النوع الجديد من الشبكات البيانية يولد "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، ونتجاهل "التربة البيانية" التي تدعم الذكاء. تكشف بنية البيانات على السلسلة عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور بنية البيانات. من "حدود" البيانات التي يولدها البشر إلى "اكتشاف القيمة" في البيانات على السلسلة، ومن "الفوضى" في الإشارات المتقطعة إلى "تنظيم" البيانات الهيكلية، ومن "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" في DataFi، تقوم هذه البنية بإعادة تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
عندما تُعطى البيانات أخيرًا القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق حقًا قوة تغيير العالم. التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي لا تحتاج فقط إلى نماذج أو محافظ، بل تحتاج أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وعالية الإشارة وبدون ثقة. هذه ليست فقط رؤية شركة معينة، بل هي اتجاه حتمي نحو نضوج صناعة الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
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.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeCrier
· منذ 15 س
ثور啊 داخل السلسلة البيانات حقا ستنطلق للقمر
شاهد النسخة الأصليةرد0
FromMinerToFarmer
· منذ 15 س
生成评论：
يُستغل بغباء.新套路来了？
شاهد النسخة الأصليةرد0
WagmiWarrior
· منذ 15 س
لا يزال لا يعرف كيف يكسب المال من البيانات بعد أن تمت الإشارة إلى المفاهيم.
العقد الجديد لعشر سنوات في صناعة الذكاء الاصطناعي: بيانات داخل السلسلة تدفع ثورة DataFi
العقد القادم لصناعة الذكاء الاصطناعي: ثورة البنية التحتية للبيانات
تتجاوز أحجام معلمات نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) وقدراته الحاسوبية الحدود بشكل مستمر، لكن هناك عنق زجاجة أساسي تم تجاهله لفترة طويلة يتضح بشكل متزايد - البيانات. يشير الخبراء في الصناعة إلى أن الثورة التالية في صناعة الذكاء الاصطناعي لن تقودها بنية النموذج أو قوة حساب الشرائح، بل ستعتمد على كيفية تحويل بيانات السلوك البشري المجزأة إلى رأس مال يمكن التحقق منه ومنظم وجاهز للذكاء الاصطناعي. تكشف هذه الرؤية ليس فقط عن التناقض الهيكلي الحالي في تطوير الذكاء الاصطناعي، بل ترسم أيضًا صورة جديدة لعصر "DataFi" - في هذا العصر، ستصبح البيانات عنصر إنتاج أساسي قابل للقياس والتداول وزيادة القيمة مثل الكهرباء وقوة الحساب.
التناقضات الهيكلية التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لطالما تم دفع تطور الذكاء الاصطناعي بواسطة "نموذج-قوة حسابية". منذ ثورة التعلم العميق، ارتفعت معلمات النموذج من الملايين إلى تريليونات، وزادت متطلبات القوة الحسابية بشكل أسي. وفقًا للبيانات في الصناعة، تجاوزت تكلفة تدريب نموذج لغوي كبير متقدم 100 مليون دولار، حيث يُستخدم 90% منها لاستئجار مجموعات GPU. ومع ذلك، عندما تركز الصناعة على "نموذج أكبر" و"شرائح أسرع"، فإن أزمة جانب عرض البيانات تقترب بهدوء.
أشار الخبراء إلى أن "البيانات العضوية" التي يولدها البشر قد وصلت إلى سقف النمو. على سبيل المثال، تبلغ الكمية الإجمالية للنصوص عالية الجودة المتاحة على الإنترنت (الكتب، الأوراق البحثية، الأخبار) حوالي 10^12 كلمة، بينما يتطلب تدريب نموذج ذو 100 مليار معلمة حوالي 10^13 كلمة من البيانات - مما يعني أن مجموعة البيانات الحالية يمكن أن تدعم تدريب 10 نماذج بنفس الحجم فقط. والأمر الأكثر خطورة هو أن نسبة البيانات المكررة والمحتوى منخفض الجودة تتجاوز 60%، مما يقلل من إمدادات البيانات الفعالة. عندما يبدأ النموذج في "ابتلاع" البيانات التي أنشأها بنفسه، فإن تدهور أداء النموذج الناتج عن "تلوث البيانات" أصبح مصدر قلق في الصناعة.
تنبع هذه التناقضات من: أن صناعة الذكاء الاصطناعي طالما اعتبرت البيانات "موارد مجانية"، بدلاً من "أصول استراتيجية" تحتاج إلى رعاية دقيقة. لقد شكلت النماذج والقوة الحاسوبية نظاماً تجارياً ناضجاً - حيث يتم تسعير القوة الحاسوبية على منصات السحابة بناءً على FLOPS، ويتم فرض رسوم على النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات بناءً على عدد مرات الاستدعاء - لكن إنتاج البيانات وتنظيفها والتحقق منها وتداولها لا يزال في "عصر الهمجية". يؤكد الخبراء في الصناعة: إن العقد القادم للذكاء الاصطناعي سيكون عقد "البنية التحتية للبيانات"، بينما تُعتبر البيانات على الشبكة المشفرة المفتاح الرئيسي لحل هذه المعضلة.
البيانات على السلسلة: قاعدة بيانات "سلوك الإنسان" الأكثر حاجةً للذكاء الاصطناعي
في ظل نقص البيانات، تظهر بيانات السلسلة على الشبكة المشفرة قيمة لا يمكن تعويضها. مقارنة ببيانات الإنترنت التقليدية، تتمتع بيانات السلسلة بواقعية "محاذاة الحوافز" بشكل طبيعي - كل معاملة، كل تفاعل عقد، وسلوك كل عنوان محفظة مرتبط مباشرة برأس المال الحقيقي، وغير قابل للتغيير. يعرّفها الخبراء بأنها "بيانات محاذاة سلوك الحوافز البشرية الأكثر تركيزًا على الإنترنت"، ويتجلى ذلك في ثلاثة أبعاد:
"إشارات النية" في العالم الحقيقي
تسجل بيانات السلسلة تصرفات اتخاذ القرار التي تتم باستخدام النقود الحقيقية. على سبيل المثال، إن تبادل الأصول بواسطة محفظة في أحد منصات تبادل العملات، أو إقراض الأموال في منصة اقتراض، أو تسجيل اسم نطاق، تعكس مباشرة حكم المستخدم على قيمة المشروع، وتفضيل المخاطر، واستراتيجية تخصيص الأموال. هذه البيانات "المدعومة برأس المال" لها قيمة عالية في تدريب قدرة اتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي. بالمقابل، تكتظ بيانات الإنترنت التقليدية بـ "الضوضاء"، حيث أن هذه البيانات لا تستطيع تدريب نماذج ذكاء اصطناعي موثوقة، بل قد تضلل حكم النموذج.
سلسلة السلوك القابلة للتتبع
تتيح شفافية blockchain تتبع سلوك المستخدمين بالكامل. تشكل تاريخ المعاملات لعناوين المحافظ، والبروتوكولات التي تم التفاعل معها، وتغيرات الأصول، سلسلة متماسكة من "سلوكيات". على سبيل المثال، من خلال تحليل العمليات التي تمت من قبل عنوان معين في بروتوكولات DeFi منذ عام 2020 حتى الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد بدقة ما إذا كان "مستثمراً طويل الأجل" أو "متداولاً للمراجحة" أو "مقدماً للسيولة"، وبناءً على ذلك، يمكن إنشاء صورة للمستخدم. تعتبر هذه البيانات السلوكية المنظمة هي "نماذج الاستدلال البشري" الأكثر ندرة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية.
الوصول غير المرخص إلى "البيئة المفتوحة"
على عكس انغلاق البيانات في الشركات التقليدية، فإن البيانات على السلسلة مفتوحة ولا تتطلب إذنًا. يمكن لأي مطور الوصول إلى البيانات الأصلية من خلال متصفح blockchain أو واجهة برمجة التطبيقات للبيانات، مما يوفر مصدر بيانات "بدون حواجز" لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن هذه الانفتاح يأتي أيضًا مع تحديات: البيانات على السلسلة توجد في شكل "سجلات الأحداث"، وهي "إشارات أصلية" غير منظمة، تحتاج إلى التنظيف والمعيار والربط لتكون قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي. يشير الخبراء إلى أن معدل "التحويل الهيكلي" الحالي للبيانات على السلسلة لا يتجاوز 5%، حيث يتم دفن العديد من الإشارات ذات القيمة العالية في مليارات من الأحداث المجزأة.
نظام "التشغيل" لبيانات السلسلة
لحل مشكلة تجزئة البيانات على السلسلة، يقوم القطاع ببناء "نظام تشغيل ذكي على السلسلة" مصمم خصيصًا للذكاء الاصطناعي. الهدف الرئيسي هو تحويل الإشارات المتناثرة على السلسلة إلى بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي منظمة، يمكن التحقق منها، وقابلة للتجميع في الوقت الحقيقي. يتضمن هذا النظام المكونات الرئيسية التالية:
معيار البيانات المفتوحة
معيار مخطط البيانات المفتوحة، الذي يوحد تعريف البيانات الواردة في السلسلة ووصفها. على سبيل المثال، يقوم بتوحيد "سلوك المستخدم في الرهان" ليصبح بيانات هيكلية تحتوي على حقول مثل staker_address و protocol_id و amount و timestamp و reward_token، مما يضمن أن نموذج الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى التكيف مع تنسيقات بيانات سلاسل أو بروتوكولات مختلفة، بل يمكنه "فهم" المنطق التجاري وراء البيانات مباشرة.
آلية التحقق من البيانات
تضمن شبكة نقاط التحقق في البلوكشين صحة البيانات. تقع على عاتق هذه النقاط مسؤولية التحقق من سلامة ودقة البيانات الموجودة على السلسلة. عندما يعالج النظام حدثًا على السلسلة، تقوم نقاط التحقق بالتحقق المتقاطع من قيم تجزئة البيانات، ومعلومات التوقيع، وحالة السلسلة، لضمان أن البيانات الهيكلية الناتجة تتوافق تمامًا مع البيانات الأصلية الموجودة على السلسلة.
طبقة توفر البيانات عالية السعة
تم تصميمه لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية في الوقت الحقيقي، من خلال تحسين خوارزميات ضغط البيانات وبروتوكولات النقل، لتحقيق معالجة فورية لمئات الآلاف من الأحداث على السلسلة في الثانية. على سبيل المثال، عندما تحدث صفقة كبيرة في أحد DEX، يمكن للنظام استخراج البيانات وتوحيدها والتحقق منها في غضون ثانية واحدة، ثم دفع "إشارة الصفقة الكبيرة" المهيكلة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي المشترك، مما يمكنه من تعديل استراتيجيات التداول في الوقت المناسب.
عصر DataFi: البيانات هي رأس المال
الهدف النهائي من بنية البيانات الأساسية على السلسلة هو دفع صناعة الذكاء الاصطناعي إلى عصر DataFi - حيث لم تعد البيانات "مواد تدريب" سلبية، بل أصبحت "رأس مال" نشط يمكن تسعيره، وتداوله، وزيادة قيمته. يشبه الخبراء: "تمامًا كما يتم تسعير الكهرباء بالكيلوواط، يتم تسعير قوة الحساب بـ FLOPS، يجب أيضًا تقييم البيانات وتصنيفها وتقدير قيمتها." يعتمد تحقيق هذه الرؤية على تحويل البيانات إلى أربع خصائص أساسية:
في عصر DataFi هذا، ستصبح البيانات جسرًا يربط بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي - تتعرف وكلاء التداول من خلال البيانات على السلسلة على مشاعر السوق، وتقوم dApps ذاتية التشغيل بتحسين الخدمات من خلال بيانات سلوك المستخدم، بينما يحصل المستخدمون العاديون على عائد مستمر من خلال مشاركة البيانات. كما أن شبكة الكهرباء أوجدت الثورة الصناعية، فإن شبكة حساب القوة تخلق الثورة الإنترنتية، فإن هذا النوع الجديد من الشبكات البيانية يولد "ثورة البيانات" في الذكاء الاصطناعي.
الخاتمة
عندما نتحدث عن مستقبل الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما نركز على "مستوى ذكاء" النماذج، ونتجاهل "التربة البيانية" التي تدعم الذكاء. تكشف بنية البيانات على السلسلة عن حقيقة أساسية: تطور الذكاء الاصطناعي هو في جوهره تطور بنية البيانات. من "حدود" البيانات التي يولدها البشر إلى "اكتشاف القيمة" في البيانات على السلسلة، ومن "الفوضى" في الإشارات المتقطعة إلى "تنظيم" البيانات الهيكلية، ومن "الموارد المجانية" للبيانات إلى "الأصول الرأسمالية" في DataFi، تقوم هذه البنية بإعادة تشكيل المنطق الأساسي لصناعة الذكاء الاصطناعي.
عندما تُعطى البيانات أخيرًا القيمة التي تستحقها، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يطلق حقًا قوة تغيير العالم. التطبيقات الأصلية للذكاء الاصطناعي من الجيل التالي لا تحتاج فقط إلى نماذج أو محافظ، بل تحتاج أيضًا إلى بيانات قابلة للبرمجة وعالية الإشارة وبدون ثقة. هذه ليست فقط رؤية شركة معينة، بل هي اتجاه حتمي نحو نضوج صناعة الذكاء الاصطناعي.
يُستغل بغباء.新套路来了？