iPreMyZX
فتح تداول
مُتداول مُتكرر
2.2 سنوات
36 تتابع
10.6K+ المتابعون
6.9K+ إعجاب
1.1K+ تمّت مُشاركتها
منشورات
الحافظة الاستثمارية
الكل
اقتباسات
لقد قضيت سنوات أختبر فيها منصات التداول المختلفة، لوحات التحكم، والمجمعات في عالم الكريبتو، وغالباً ما تكشف معظمها عن نفس الضعف:
سيولة مجزأة، تنفيذ ضعيف، تعقيد غير ضروري، أو غياب كامل للخصوصية.
لهذا السبب لفتت منصة Genius Terminal انتباهي أسرع من معظم المشاريع.
لا تشعر المنصة وكأنها واجهة أخرى مصممة لمتابعة دورات الضجة.
تشعر وكأنها بنية تحتية مصممة لكيفية تطور التداول على السلسلة فعليًا.
ما يبرز بالنسبة لي هو كيف أن كل شيء يتمحور حول جودة التنفيذ.
سيولة موحدة من عدة DEXs، تقسيم أوامر لتحسين التنفيذ، وصول سلس عبر السلاسل، وأنظمة تداول مصممة لتقليل التعرض غير الضروري في الأوقات المتقلبة.
هذه التفاصيل تهم أكثر مما يعتقد الناس.
خصوصًا في سوق غالبًا ما تصبح فيه الرؤية عيبًا.
كلما زاد نشاط التداول على السلسلة، زادت أهمية التقدير، السرعة، والكفاءة جنبًا إلى جنب مع السيولة الخام نفسها.
وأعتقد أن @GeniusOfficial يفهم هذا التحول جيدًا.
تشير التقارير إلى أن المشروع دفع مليارات في حجم التداول خلال فترة قصيرة بينما يواصل التوسع عبر الأنظمة البيئية، مما يقول الكثير عن مدى سرعة اعتماد المتداولين الجادين للمنصة.
لكن بعيدًا عن الأرقام، أنا مهتم أكثر بالاتجاه.
يبدو أن الفريق مركز على بناء بنية تحتية للتداول على المدى الطويل بدلاً من الاهتمام المؤقت.
هذا نادر.
مدعومون بشركاء أقوياء، وتحسين المنتج باستمرار، والتفكير بوضوح فيما هو أبعد من مجرد تجميع DEX، بدأت Genius Terminal تبدو أقل كأداة...
وأكثر كنظام تشغيل للجيل القادم من التداول على السلسلة.
#genius $GENIUS
سيولة مجزأة، تنفيذ ضعيف، تعقيد غير ضروري، أو غياب كامل للخصوصية.
لهذا السبب لفتت منصة Genius Terminal انتباهي أسرع من معظم المشاريع.
لا تشعر المنصة وكأنها واجهة أخرى مصممة لمتابعة دورات الضجة.
تشعر وكأنها بنية تحتية مصممة لكيفية تطور التداول على السلسلة فعليًا.
ما يبرز بالنسبة لي هو كيف أن كل شيء يتمحور حول جودة التنفيذ.
سيولة موحدة من عدة DEXs، تقسيم أوامر لتحسين التنفيذ، وصول سلس عبر السلاسل، وأنظمة تداول مصممة لتقليل التعرض غير الضروري في الأوقات المتقلبة.
هذه التفاصيل تهم أكثر مما يعتقد الناس.
خصوصًا في سوق غالبًا ما تصبح فيه الرؤية عيبًا.
كلما زاد نشاط التداول على السلسلة، زادت أهمية التقدير، السرعة، والكفاءة جنبًا إلى جنب مع السيولة الخام نفسها.
وأعتقد أن @GeniusOfficial يفهم هذا التحول جيدًا.
تشير التقارير إلى أن المشروع دفع مليارات في حجم التداول خلال فترة قصيرة بينما يواصل التوسع عبر الأنظمة البيئية، مما يقول الكثير عن مدى سرعة اعتماد المتداولين الجادين للمنصة.
لكن بعيدًا عن الأرقام، أنا مهتم أكثر بالاتجاه.
يبدو أن الفريق مركز على بناء بنية تحتية للتداول على المدى الطويل بدلاً من الاهتمام المؤقت.
هذا نادر.
مدعومون بشركاء أقوياء، وتحسين المنتج باستمرار، والتفكير بوضوح فيما هو أبعد من مجرد تجميع DEX، بدأت Genius Terminal تبدو أقل كأداة...
وأكثر كنظام تشغيل للجيل القادم من التداول على السلسلة.
#genius $GENIUS
في الآونة الأخيرة، وجدت نفسي أعود إلى مشروع واحد أكثر من معظم المشاريع الأخرى.
@OpenLedger ليست أعلى صوت في حديث الذكاء الاصطناعي والكرipto، لكنها تثير سؤالًا لا يزال العديد من الفرق يتجاهلونه: ماذا يحدث عندما تصبح الذكاء، البيانات، والمساهمة أنظمة قابلة للتتبع بدلاً من عمليات غير مرئية؟
هذه إحدى الأسباب التي تجعلها تحتفظ باهتمامي.
تدور معظم المناقشات حول الذكاء الاصطناعي في الكريبتو حول السرعة، والعوامل، أو أداء النموذج. يبدو أن OpenLedger تركز أكثر على شيء أعمق: النسب، والمساءلة، وملكية الذكاء نفسه.
وكيلهم OctoClaw يمنح بالفعل لمحة عن هذا الاتجاه. يمكن أن تنتقل موجهة واحدة من المراقبة إلى تحليل المحفظة، وتتبع الحيتان، وتجميع المشاعر، والتفاعل على السلسلة. لكن الطبقة الأكثر إثارة للاهتمام تقع تحت الواجهة.
إطار إثبات النسب من OpenLedger يحاول جعل المساهمات عبر الشبكة قابلة للقياس والتحقق. بدلاً من التعامل مع البيانات والتنقيحات كمدخلات غير مرئية، تم تصميم النظام لتتبع مصدر الذكاء الحقيقي.
ما لفت انتباهي أيضًا هو الهيكلية وراء المشروع.
طبقة 2 متوافقة مع EVM مدمجة مع EigenDA، مدعومة من مجموعات مثل Polychain وBorderless وHashKey، مع التركيز على مشكلات تنسيق الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل بدلاً من السرديات القصيرة الأجل.
تسعى معظم المشاريع إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قوة.
يبدو أن OpenLedger مهتمة بنفس القدر بجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للنسب وهيكلية اقتصادية.
وأعتقد أن هذا التمييز مهم أكثر مما يدركه الناس.
#OpenLedger $OPEN
@OpenLedger ليست أعلى صوت في حديث الذكاء الاصطناعي والكرipto، لكنها تثير سؤالًا لا يزال العديد من الفرق يتجاهلونه: ماذا يحدث عندما تصبح الذكاء، البيانات، والمساهمة أنظمة قابلة للتتبع بدلاً من عمليات غير مرئية؟
هذه إحدى الأسباب التي تجعلها تحتفظ باهتمامي.
تدور معظم المناقشات حول الذكاء الاصطناعي في الكريبتو حول السرعة، والعوامل، أو أداء النموذج. يبدو أن OpenLedger تركز أكثر على شيء أعمق: النسب، والمساءلة، وملكية الذكاء نفسه.
وكيلهم OctoClaw يمنح بالفعل لمحة عن هذا الاتجاه. يمكن أن تنتقل موجهة واحدة من المراقبة إلى تحليل المحفظة، وتتبع الحيتان، وتجميع المشاعر، والتفاعل على السلسلة. لكن الطبقة الأكثر إثارة للاهتمام تقع تحت الواجهة.
إطار إثبات النسب من OpenLedger يحاول جعل المساهمات عبر الشبكة قابلة للقياس والتحقق. بدلاً من التعامل مع البيانات والتنقيحات كمدخلات غير مرئية، تم تصميم النظام لتتبع مصدر الذكاء الحقيقي.
ما لفت انتباهي أيضًا هو الهيكلية وراء المشروع.
طبقة 2 متوافقة مع EVM مدمجة مع EigenDA، مدعومة من مجموعات مثل Polychain وBorderless وHashKey، مع التركيز على مشكلات تنسيق الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل بدلاً من السرديات القصيرة الأجل.
تسعى معظم المشاريع إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قوة.
يبدو أن OpenLedger مهتمة بنفس القدر بجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للنسب وهيكلية اقتصادية.
وأعتقد أن هذا التمييز مهم أكثر مما يدركه الناس.
#OpenLedger $OPEN
شيء واحد يزعجني بشأن @OpenLedger هو أنهم لم يعدوا يعاملون الذكاء الاصطناعي كأداة بسيطة.
إنهم ببطء يقومون بتحديد موقع الذكاء الاصطناعي كمشارك نشط داخل الأنظمة المالية.
وبصراحة، أعتقد أن هذا يغير بالكامل حديث DeFAI.
عندما أنظر إلى أشياء مثل OctoClaw، خزائن ERC-4626 وبنية Datanets الخاصة بهم، يبدو أن OpenLedger تحاول نقل تنفيذ العمليات المالية بعيدًا عن البشر نحو التنسيق الذاتي.
في المالية التقليدية، يتولى مدراء الصناديق، والوسطاء، والمحللون إدارة المخاطر، والتخصيص، والتنفيذ يدويًا. حتى معظم أنظمة DeFi لا تزال تعتمد بشكل كبير على البشر لتعديل المراكز باستمرار أو التفاعل مع ظروف السوق.
لكن يبدو أن OpenLedger تستكشف نموذجًا مختلفًا.
نموذج حيث يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي مراقبة البيانات على السلسلة، وتحليل الإشارات، وإعادة توازن الاستراتيجيات، وتنفيذ الإجراءات تلقائيًا.
لهذا السبب يبدو أن سرد الخزائن هنا مختلف.
لم تعد الخزينة مجرد تخزين سلبى للأصول.
بل تصبح طبقة قرار نشطة قادرة على التفاعل مع ظروف السوق المتغيرة من خلال التنفيذ المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
جانب Datanets أيضًا مهم جدًا في رأيي.
لأن OpenLedger لا تركز فقط على الأتمتة، بل تركز أيضًا على البيانات التي تغذي الأتمتة نفسها.
وهنا تصبح الأمور معقدة.
إذا كانت البيانات مشوشة أو تم التلاعب بها أو متأخرة، يمكن أن تتخذ طبقة التنسيق الذاتي قرارات خاطئة بسرعة الآلة.
لهذا السبب لا أزال أعتقد أن هذا القطاع بالكامل في مرحلة تجريبية.
الفكرة نفسها قوية:
الذكاء الاصطناعي + التنفيذ على السلسلة + التنسيق الآلي + التمويل القابل للبرمجة.
لكن الأسئلة حول الموثوقية، وجودة الأوراكل، والمساءلة، والسلوك أثناء التقلبات لا تزال حقيقية جدًا.
أعتقد أن OpenLedger تفهم ذلك أيضًا.
إنهم لا يبنون فقط بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.
إنهم يختبرون ما إذا كان التنسيق المالي يمكن أن يصبح في النهاية ذاتيًا.
#OpenLedger $OPEN
إنهم ببطء يقومون بتحديد موقع الذكاء الاصطناعي كمشارك نشط داخل الأنظمة المالية.
وبصراحة، أعتقد أن هذا يغير بالكامل حديث DeFAI.
عندما أنظر إلى أشياء مثل OctoClaw، خزائن ERC-4626 وبنية Datanets الخاصة بهم، يبدو أن OpenLedger تحاول نقل تنفيذ العمليات المالية بعيدًا عن البشر نحو التنسيق الذاتي.
في المالية التقليدية، يتولى مدراء الصناديق، والوسطاء، والمحللون إدارة المخاطر، والتخصيص، والتنفيذ يدويًا. حتى معظم أنظمة DeFi لا تزال تعتمد بشكل كبير على البشر لتعديل المراكز باستمرار أو التفاعل مع ظروف السوق.
لكن يبدو أن OpenLedger تستكشف نموذجًا مختلفًا.
نموذج حيث يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي مراقبة البيانات على السلسلة، وتحليل الإشارات، وإعادة توازن الاستراتيجيات، وتنفيذ الإجراءات تلقائيًا.
لهذا السبب يبدو أن سرد الخزائن هنا مختلف.
لم تعد الخزينة مجرد تخزين سلبى للأصول.
بل تصبح طبقة قرار نشطة قادرة على التفاعل مع ظروف السوق المتغيرة من خلال التنفيذ المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
جانب Datanets أيضًا مهم جدًا في رأيي.
لأن OpenLedger لا تركز فقط على الأتمتة، بل تركز أيضًا على البيانات التي تغذي الأتمتة نفسها.
وهنا تصبح الأمور معقدة.
إذا كانت البيانات مشوشة أو تم التلاعب بها أو متأخرة، يمكن أن تتخذ طبقة التنسيق الذاتي قرارات خاطئة بسرعة الآلة.
لهذا السبب لا أزال أعتقد أن هذا القطاع بالكامل في مرحلة تجريبية.
الفكرة نفسها قوية:
الذكاء الاصطناعي + التنفيذ على السلسلة + التنسيق الآلي + التمويل القابل للبرمجة.
لكن الأسئلة حول الموثوقية، وجودة الأوراكل، والمساءلة، والسلوك أثناء التقلبات لا تزال حقيقية جدًا.
أعتقد أن OpenLedger تفهم ذلك أيضًا.
إنهم لا يبنون فقط بنية تحتية للذكاء الاصطناعي.
إنهم يختبرون ما إذا كان التنسيق المالي يمكن أن يصبح في النهاية ذاتيًا.
#OpenLedger $OPEN
شيء عن @GeniusOfficial يشعرني بغرابة حقًا.
ليس الميزات التجارية.
ليس العلامة التجارية للذكاء الاصطناعي.
السلوك الذي يشجعه بهدوء في الخلف.
لسنوات، علمت العملات المشفرة الناس أن التداول يعني الرؤية. أصبحت المحافظ الكبيرة هويات عامة. الجميع يراقب بعضهم البعض. محافظ الأموال الذكية، التداول النسخي، تتبع السلسلة — تطورت الثقافة بالكامل حول السلوك الشفاف.
لكن ماذا لو كانت الجيل القادم من بنية DeFi التحتية يتحرك في الاتجاه المعاكس؟
كلما نظرت إلى GeniusTerminal، كلما بدأت أشعر أنهم يصممون لسوق حيث تصبح التنفيذات غير مرئية.
ليس مخفيًا بطريقة مشبوهة.
مجرد تجريد.
نظام واحد يتعامل مع السيولة.
نظام واحد يتعامل مع التنفيذ.
نظام واحد يجزئ النشاط عبر السلاسل والمحافظ.
في النهاية، قد يعبر المستخدم فقط عن النية بينما تتعامل البنية التحتية مع كل شيء في الخلف.
هذا يغير معنى "محطة" تمامًا.
لأنه في تلك النقطة، يتوقف الأمر عن كونه لوحة تحكم للبشر ويبدأ في أن يصبح طبقة تشغيلية لرأس المال المستقل.
أعتقد بصراحة أن معظم الناس لا يزالون يرون الذكاء الاصطناعي + DeFi كقصة إنتاجية.
لكن التحول الأعمق قد يكون في السلوك.
الأسواق تتحرك ببطء من النشاط المرئي للبشر → التنفيذ المنسق بالآلة.
#genius $GENIUS
ليس الميزات التجارية.
ليس العلامة التجارية للذكاء الاصطناعي.
السلوك الذي يشجعه بهدوء في الخلف.
لسنوات، علمت العملات المشفرة الناس أن التداول يعني الرؤية. أصبحت المحافظ الكبيرة هويات عامة. الجميع يراقب بعضهم البعض. محافظ الأموال الذكية، التداول النسخي، تتبع السلسلة — تطورت الثقافة بالكامل حول السلوك الشفاف.
لكن ماذا لو كانت الجيل القادم من بنية DeFi التحتية يتحرك في الاتجاه المعاكس؟
كلما نظرت إلى GeniusTerminal، كلما بدأت أشعر أنهم يصممون لسوق حيث تصبح التنفيذات غير مرئية.
ليس مخفيًا بطريقة مشبوهة.
مجرد تجريد.
نظام واحد يتعامل مع السيولة.
نظام واحد يتعامل مع التنفيذ.
نظام واحد يجزئ النشاط عبر السلاسل والمحافظ.
في النهاية، قد يعبر المستخدم فقط عن النية بينما تتعامل البنية التحتية مع كل شيء في الخلف.
هذا يغير معنى "محطة" تمامًا.
لأنه في تلك النقطة، يتوقف الأمر عن كونه لوحة تحكم للبشر ويبدأ في أن يصبح طبقة تشغيلية لرأس المال المستقل.
أعتقد بصراحة أن معظم الناس لا يزالون يرون الذكاء الاصطناعي + DeFi كقصة إنتاجية.
لكن التحول الأعمق قد يكون في السلوك.
الأسواق تتحرك ببطء من النشاط المرئي للبشر → التنفيذ المنسق بالآلة.
#genius $GENIUS
أنا بجد أعتقد أن معظم الناس فاتتهم الفرصة اللي GeniusTerminal بتحول فيها بهدوء.
قبل كم يوم كنت أقرأ عن نظام "أوامر الأشباح" الخاص بهم وفي البداية ظننت أنه مجرد كلمة تسويقية أخرى... حتى أدركت أن الفكرة فعلاً مجنونة.
بدلاً من وضع أمر واحد مرئي على السلسلة كما يفعل المتداولون العاديون، يمكن لـ GeniusTerminal تقسيم التنفيذ عبر محافظ متعددة ومسارات مما يجعل تتبع المراكز الكبيرة أصعب في الوقت الحقيقي.
وفجأة، فهمت الموضوع.
لقد قضت العملات الرقمية سنوات في جعل كل شيء شفافًا... لكن الأموال المحترفة عادةً لا تريد أن تُرى.
وهذه هي النقطة الغريبة التي لا يتحدث عنها أحد بما فيه الكفاية.
نحن ندخل مرحلة حيث لم تعد تطبيقات DeFi تتنافس فقط على الصفقات الأسرع أو لوحات المعلومات الأجمل. الآن المنافسة الحقيقية تتجه نحو البنية التحتية غير المرئية:
تنفيذ أفضل،
توجيه عبر السلاسل،
تدفق الأوامر الخاص،
تداول مدعوم بالذكاء الاصطناعي،
ونظم تزيل الاحتكاك تمامًا.
كلما نظرت إلى GeniusTerminal، كلما شعرت أنها ليست مجرد "تطبيق تداول" بل أكثر كنسخة مبكرة من نظام تشغيل مالي مُصمم لرأس المال المستقل.
وبصراحة... أعتقد أن هذا هو السبب الذي جعل المشروع فجأة يجذب اهتمام المتداولين الجادين بدلاً من مجرد مزارعي CT.
@GeniusOfficial #genius $GENIUS
قبل كم يوم كنت أقرأ عن نظام "أوامر الأشباح" الخاص بهم وفي البداية ظننت أنه مجرد كلمة تسويقية أخرى... حتى أدركت أن الفكرة فعلاً مجنونة.
بدلاً من وضع أمر واحد مرئي على السلسلة كما يفعل المتداولون العاديون، يمكن لـ GeniusTerminal تقسيم التنفيذ عبر محافظ متعددة ومسارات مما يجعل تتبع المراكز الكبيرة أصعب في الوقت الحقيقي.
وفجأة، فهمت الموضوع.
لقد قضت العملات الرقمية سنوات في جعل كل شيء شفافًا... لكن الأموال المحترفة عادةً لا تريد أن تُرى.
وهذه هي النقطة الغريبة التي لا يتحدث عنها أحد بما فيه الكفاية.
نحن ندخل مرحلة حيث لم تعد تطبيقات DeFi تتنافس فقط على الصفقات الأسرع أو لوحات المعلومات الأجمل. الآن المنافسة الحقيقية تتجه نحو البنية التحتية غير المرئية:
تنفيذ أفضل،
توجيه عبر السلاسل،
تدفق الأوامر الخاص،
تداول مدعوم بالذكاء الاصطناعي،
ونظم تزيل الاحتكاك تمامًا.
كلما نظرت إلى GeniusTerminal، كلما شعرت أنها ليست مجرد "تطبيق تداول" بل أكثر كنسخة مبكرة من نظام تشغيل مالي مُصمم لرأس المال المستقل.
وبصراحة... أعتقد أن هذا هو السبب الذي جعل المشروع فجأة يجذب اهتمام المتداولين الجادين بدلاً من مجرد مزارعي CT.
@GeniusOfficial #genius $GENIUS
الشيء الغريب حول @OpenLedger هو أنني لا أعتقد أنهم يحاولون حقًا بناء "ذكاء اصطناعي أفضل".
أعتقد أنهم يحاولون تغيير شكل المالية عندما يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من طبقة التنفيذ نفسها.
قد يبدو ذلك دقيقًا في البداية، لكن كلما فكرت في الأمر، أصبح الأمر أكثر غرابة.
في الوقت الحالي، لا يزال كل نظام مالي تقريبًا يعتمد على البشر في مكان ما في السلسلة. يقوم البشر بتحليل الأسواق، وإدارة الصناديق، وإعادة توازن التخصيصات، والتفاعل مع التقلبات، واتخاذ قرارات حول متى يجب تغيير الاستراتيجيات. حتى معظم أنظمة DeFi لا تزال خاملة في الأساس. العقود الذكية تنفذ فقط القواعد التي حددها البشر مسبقًا.
لكن اتجاه OpenLedger مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، والشبكات البيانية، والتنفيذ الآلي يبدو مختلفًا بالنسبة لي.
يبدو أنهم يجربون عالمًا حيث لا يساعد الذكاء الاصطناعي البشر فحسب... بل يراقب الأسواق باستمرار، ويحلل الإشارات، ويعدل المراكز، وينفذ القرارات مباشرة من خلال الأنظمة المعتمدة على البلوكشين.
هذا يغير الهيكل بالكامل.
لأنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في التفاعل مع صناديق ERC-4626، وطبقات السيولة، وبيانات السوق في الوقت الحقيقي، يبدأ رأس المال نفسه في أن يصبح تكيفيًا بدلاً من أن يكون ثابتًا.
وبصراحة، أعتقد أن معظم الناس يقللون من شأن مدى غرابة ذلك.
الجزء المثير هو أن OpenLedger لا تقدم الذكاء الاصطناعي كأداة دردشة أو أداة إنتاجية. إنهم يضعون الذكاء الاصطناعي ببطء كطرف نشط في الشبكة قادر على التنسيق، والتنفيذ، والسلوك الاقتصادي.
لكن في نفس الوقت، يقدم هذا أيضًا فئة مختلفة تمامًا من المخاطر.
لأنه إذا بدأت الأنظمة المستقلة في التفاعل مع بعضها البعض بسرعة الآلات، فإن البيانات السيئة، والإشارات المتلاعب بها، أو حلقات التقلبات قد تصبح أكثر صعوبة في التحكم من الأخطاء التقليدية في السوق.
لهذا السبب لا أرى هذا مجرد ضجة.
أعتقد أن OpenLedger تختبر ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي في النهاية أن يصبح البنية التحتية نفسها بدلاً من أن يظل مجرد برنامج فوق البنية التحتية.
#OpenLedger $OPEN
أعتقد أنهم يحاولون تغيير شكل المالية عندما يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من طبقة التنفيذ نفسها.
قد يبدو ذلك دقيقًا في البداية، لكن كلما فكرت في الأمر، أصبح الأمر أكثر غرابة.
في الوقت الحالي، لا يزال كل نظام مالي تقريبًا يعتمد على البشر في مكان ما في السلسلة. يقوم البشر بتحليل الأسواق، وإدارة الصناديق، وإعادة توازن التخصيصات، والتفاعل مع التقلبات، واتخاذ قرارات حول متى يجب تغيير الاستراتيجيات. حتى معظم أنظمة DeFi لا تزال خاملة في الأساس. العقود الذكية تنفذ فقط القواعد التي حددها البشر مسبقًا.
لكن اتجاه OpenLedger مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، والشبكات البيانية، والتنفيذ الآلي يبدو مختلفًا بالنسبة لي.
يبدو أنهم يجربون عالمًا حيث لا يساعد الذكاء الاصطناعي البشر فحسب... بل يراقب الأسواق باستمرار، ويحلل الإشارات، ويعدل المراكز، وينفذ القرارات مباشرة من خلال الأنظمة المعتمدة على البلوكشين.
هذا يغير الهيكل بالكامل.
لأنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في التفاعل مع صناديق ERC-4626، وطبقات السيولة، وبيانات السوق في الوقت الحقيقي، يبدأ رأس المال نفسه في أن يصبح تكيفيًا بدلاً من أن يكون ثابتًا.
وبصراحة، أعتقد أن معظم الناس يقللون من شأن مدى غرابة ذلك.
الجزء المثير هو أن OpenLedger لا تقدم الذكاء الاصطناعي كأداة دردشة أو أداة إنتاجية. إنهم يضعون الذكاء الاصطناعي ببطء كطرف نشط في الشبكة قادر على التنسيق، والتنفيذ، والسلوك الاقتصادي.
لكن في نفس الوقت، يقدم هذا أيضًا فئة مختلفة تمامًا من المخاطر.
لأنه إذا بدأت الأنظمة المستقلة في التفاعل مع بعضها البعض بسرعة الآلات، فإن البيانات السيئة، والإشارات المتلاعب بها، أو حلقات التقلبات قد تصبح أكثر صعوبة في التحكم من الأخطاء التقليدية في السوق.
لهذا السبب لا أرى هذا مجرد ضجة.
أعتقد أن OpenLedger تختبر ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي في النهاية أن يصبح البنية التحتية نفسها بدلاً من أن يظل مجرد برنامج فوق البنية التحتية.
#OpenLedger $OPEN
أعتقد أن الكثير من الناس لا يزالون يسيئون فهم ما يحاول @OpenLedger بناؤه حقًا. تركز معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي على النماذج، المساعدين أو واجهات الدردشة، لكن OpenLedger يبدو أنه يتحرك نحو شيء أعمق — تحويل الذكاء الاصطناعي إلى مشارك نشط داخل الأنظمة المالية.
ما جعلني أفكر في هذا بشكل مختلف هو OctoClaw. من الوهلة الأولى يبدو وكأنه وكيل تداول آخر يعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكن كلما تعمقت في الأمر، شعرت أكثر أن OpenLedger تبني بنية تحتية للتنسيق للمالية المستقلة. بدلاً من مراقبة الأسواق وتنفيذ الاستراتيجيات بشكل يدوي من قبل البشر، تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في التعامل مع تخصيص، تنفيذ وتنسيق السيولة بأنفسهم.
تكامل ERC-4626 يبدو أيضًا مهمًا جدًا هنا. يتجاهل معظم الناس هذه المعايير لأنها تبدو تقنية، ولكن بالنسبة للأنظمة المستقلة، فهي مهمة جدًا. إذا كان وكلاء الذكاء الاصطناعي سيتفاعلون مع DeFi على نطاق واسع، يحتاجون إلى بنية تحتية من الخزائن متوقعة ومعيارية تحتهم. بدون ذلك، يصبح التنفيذ التلقائي مجزأ بسرعة.
ما يبرز لي أيضًا هو كيف تستمر OpenLedger في ربط Datanets، وكلاء الذكاء الاصطناعي، والخزائن وأنظمة التنفيذ معًا في نظام بيئي واحد. لم يعد الأمر يبدو كمنتجات منفصلة. يبدو أكثر كأنهم يبنون بيئة حيث يراقب الذكاء الاصطناعي البيانات، ويتفاعل مع الإشارات وينفذ الإجراءات على السلسلة.
في الوقت نفسه، لا أعتقد أن هذا يزيل المخاطر على الإطلاق. في الواقع، قد يخلق مخاطر جديدة. بمجرد أن تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في تنسيق رأس المال بشكل مستقل، تصبح قضايا مثل بيانات الأوراكل السيئة، الإشارات المتلاعبة والتقلبات الشديدة أكثر خطورة لأن الآلات تستجيب بشكل أسرع بكثير من البشر.
لهذا السبب لا أزال أعتقد أن هذا القطاع في مرحلة تجريبية. تصبح البنية التحتية أكثر تقدمًا بسرعة، لكن التحدي الحقيقي سيظهر عندما تواجه هذه الأنظمة ضغط السوق الحقيقي.
ومع ذلك، الاتجاه أصبح واضحًا جدًا بالنسبة لي. المالية تتحرك ببطء من التنسيق المدعوم بالبشر نحو طبقات التنفيذ المستقلة. ويبدو أن OpenLedger تتخذ موقعها داخل ذلك الانتقال.
#OpenLedger $OPEN
ما جعلني أفكر في هذا بشكل مختلف هو OctoClaw. من الوهلة الأولى يبدو وكأنه وكيل تداول آخر يعتمد على الذكاء الاصطناعي، لكن كلما تعمقت في الأمر، شعرت أكثر أن OpenLedger تبني بنية تحتية للتنسيق للمالية المستقلة. بدلاً من مراقبة الأسواق وتنفيذ الاستراتيجيات بشكل يدوي من قبل البشر، تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في التعامل مع تخصيص، تنفيذ وتنسيق السيولة بأنفسهم.
تكامل ERC-4626 يبدو أيضًا مهمًا جدًا هنا. يتجاهل معظم الناس هذه المعايير لأنها تبدو تقنية، ولكن بالنسبة للأنظمة المستقلة، فهي مهمة جدًا. إذا كان وكلاء الذكاء الاصطناعي سيتفاعلون مع DeFi على نطاق واسع، يحتاجون إلى بنية تحتية من الخزائن متوقعة ومعيارية تحتهم. بدون ذلك، يصبح التنفيذ التلقائي مجزأ بسرعة.
ما يبرز لي أيضًا هو كيف تستمر OpenLedger في ربط Datanets، وكلاء الذكاء الاصطناعي، والخزائن وأنظمة التنفيذ معًا في نظام بيئي واحد. لم يعد الأمر يبدو كمنتجات منفصلة. يبدو أكثر كأنهم يبنون بيئة حيث يراقب الذكاء الاصطناعي البيانات، ويتفاعل مع الإشارات وينفذ الإجراءات على السلسلة.
في الوقت نفسه، لا أعتقد أن هذا يزيل المخاطر على الإطلاق. في الواقع، قد يخلق مخاطر جديدة. بمجرد أن تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي في تنسيق رأس المال بشكل مستقل، تصبح قضايا مثل بيانات الأوراكل السيئة، الإشارات المتلاعبة والتقلبات الشديدة أكثر خطورة لأن الآلات تستجيب بشكل أسرع بكثير من البشر.
لهذا السبب لا أزال أعتقد أن هذا القطاع في مرحلة تجريبية. تصبح البنية التحتية أكثر تقدمًا بسرعة، لكن التحدي الحقيقي سيظهر عندما تواجه هذه الأنظمة ضغط السوق الحقيقي.
ومع ذلك، الاتجاه أصبح واضحًا جدًا بالنسبة لي. المالية تتحرك ببطء من التنسيق المدعوم بالبشر نحو طبقات التنفيذ المستقلة. ويبدو أن OpenLedger تتخذ موقعها داخل ذلك الانتقال.
#OpenLedger $OPEN
كلما نظرت أكثر في @OpenLedger ، زادت قناعتي بأنهم يحاولون حل مشكلة أكبر بكثير من مجرد "بنية تحتية للذكاء الاصطناعي".
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي تركز بشكل كبير على النماذج، القدرة الحاسوبية، أو سرعة الاستدلال. لكن OpenLedger يبدو أنها تركز أكثر على كيفية تنسيق وتفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي وخلق القيمة في البيئات الحقيقية.
لهذا السبب لفت انتباهي إطلاق OctoClaw.
يبدو الأمر أقل كأنه تحديث عادي للمنتج وأكثر كأنه خطوة مبكرة نحو وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بشكل مستقل على السلسلة. خاصة عندما تجمع ذلك مع تكوينات السحابة وإطار عمل وكيل التداول الخاص بهم.
وكلاء الذكاء الاصطناعي في النهاية لن يجيبوا على الأسئلة فقط. بل سيتفاعلون مع البروتوكولات، ينفذون استراتيجيات، ينقلون الأصول، ويتخذون قرارات عبر الأنظمة البيئية.
لكن بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في المشاركة في النشاط الاقتصادي مباشرة، تصبح التحديات الأكبر هي المساءلة.
من يتتبع ما فعله الوكيل؟
من يمتلك البيانات؟
كيف يتم التحقق من الأفعال؟
كيف يتم توزيع المكافآت؟
هنا تبدأ بنية التخصيص الأوسع لـ OpenLedger في أن تبدو أكثر منطقية بالنسبة لي.
يبدو أن أطروحتهم بالكامل حول إثبات التخصيص، شبكات البيانات، وطبقات تنفيذ الذكاء الاصطناعي مصممة لمستقبل حيث تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تنسيق شفاف ونشاط اقتصادي يمكن التحقق منه.
وبصراحة، قد يصبح ذلك أكثر أهمية لاحقًا مما يدركه معظم الناس حاليًا.
#OpenLedger $OPEN
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي تركز بشكل كبير على النماذج، القدرة الحاسوبية، أو سرعة الاستدلال. لكن OpenLedger يبدو أنها تركز أكثر على كيفية تنسيق وتفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي وخلق القيمة في البيئات الحقيقية.
لهذا السبب لفت انتباهي إطلاق OctoClaw.
يبدو الأمر أقل كأنه تحديث عادي للمنتج وأكثر كأنه خطوة مبكرة نحو وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون بشكل مستقل على السلسلة. خاصة عندما تجمع ذلك مع تكوينات السحابة وإطار عمل وكيل التداول الخاص بهم.
وكلاء الذكاء الاصطناعي في النهاية لن يجيبوا على الأسئلة فقط. بل سيتفاعلون مع البروتوكولات، ينفذون استراتيجيات، ينقلون الأصول، ويتخذون قرارات عبر الأنظمة البيئية.
لكن بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في المشاركة في النشاط الاقتصادي مباشرة، تصبح التحديات الأكبر هي المساءلة.
من يتتبع ما فعله الوكيل؟
من يمتلك البيانات؟
كيف يتم التحقق من الأفعال؟
كيف يتم توزيع المكافآت؟
هنا تبدأ بنية التخصيص الأوسع لـ OpenLedger في أن تبدو أكثر منطقية بالنسبة لي.
يبدو أن أطروحتهم بالكامل حول إثبات التخصيص، شبكات البيانات، وطبقات تنفيذ الذكاء الاصطناعي مصممة لمستقبل حيث تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى تنسيق شفاف ونشاط اقتصادي يمكن التحقق منه.
وبصراحة، قد يصبح ذلك أكثر أهمية لاحقًا مما يدركه معظم الناس حاليًا.
#OpenLedger $OPEN
لقد كنت أبحث في @OpenLedger مؤخراً، وأعتقد أنها واحدة من المشاريع القليلة في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية التي تحل فعلاً مشكلة حقيقية بدلاً من مجرد اتباع روايات الضجة.
ما يجعل OpenLedger مثيراً للاهتمام بالنسبة لي هو تركيزه على "الذكاء الاصطناعي القابل للدفع". الفكرة بسيطة لكنها قوية: إذا تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتك أو معرفتك أو مساهماتك، يجب أن تتم مكافأتك على ذلك. هذه نقطة نادراً ما تتحدث عنها صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية.
تقوم OpenLedger ببناء بنية تحتية حيث يمكن ربط مجموعات البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والمساهمين جميعها على السلسلة عبر إثبات النسبة. هذا يخلق نظاماً حيث يمكن أن تتدفق القيمة مرة أخرى إلى الأشخاص الذين يساعدون في تدريب وتحسين الذكاء الاصطناعي.
المشروع يبني أيضاً أدوات مثل Datanets لمجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي المتخصصة وOpenLoRA لجعل نشر الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وقابلية للتوسع. بدلاً من التركيز فقط على النماذج العملاقة العامة، يبدو أن OpenLedger تركز على مستقبل نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة المدربة على بيانات ذات جودة عالية ومتخصصة.
شيء آخر جذب انتباهي هو مستوى الدعم وراء المشروع. جمعت OpenLedger 8 مليون دولار ولديها دعم مرتبط بأسماء كبيرة في نظام Web3 البيئي. كما أطلقوا صندوقاً بيئياً بقيمة 25 مليون دولار لدعم المطورين الذين يقومون بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على بنيتهم التحتية.
أعتقد أن السوق لا يزال في بداية فهم مدى أهمية ملكية البيانات والنسبة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي. إذا نفذت OpenLedger هذه الرؤية بشكل صحيح، فقد تصبح طبقة رئيسية تربط بين الذكاء الاصطناعي، والبلوكشين، وت monetization المبدعين.
بالتأكيد واحدة من أكثر مشاريع بنية الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام التي أراقبها عن كثب في الوقت الحالي.
#OpenLedger $OPEN
ما يجعل OpenLedger مثيراً للاهتمام بالنسبة لي هو تركيزه على "الذكاء الاصطناعي القابل للدفع". الفكرة بسيطة لكنها قوية: إذا تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتك أو معرفتك أو مساهماتك، يجب أن تتم مكافأتك على ذلك. هذه نقطة نادراً ما تتحدث عنها صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية.
تقوم OpenLedger ببناء بنية تحتية حيث يمكن ربط مجموعات البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والمساهمين جميعها على السلسلة عبر إثبات النسبة. هذا يخلق نظاماً حيث يمكن أن تتدفق القيمة مرة أخرى إلى الأشخاص الذين يساعدون في تدريب وتحسين الذكاء الاصطناعي.
المشروع يبني أيضاً أدوات مثل Datanets لمجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي المتخصصة وOpenLoRA لجعل نشر الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وقابلية للتوسع. بدلاً من التركيز فقط على النماذج العملاقة العامة، يبدو أن OpenLedger تركز على مستقبل نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة المدربة على بيانات ذات جودة عالية ومتخصصة.
شيء آخر جذب انتباهي هو مستوى الدعم وراء المشروع. جمعت OpenLedger 8 مليون دولار ولديها دعم مرتبط بأسماء كبيرة في نظام Web3 البيئي. كما أطلقوا صندوقاً بيئياً بقيمة 25 مليون دولار لدعم المطورين الذين يقومون بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على بنيتهم التحتية.
أعتقد أن السوق لا يزال في بداية فهم مدى أهمية ملكية البيانات والنسبة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي. إذا نفذت OpenLedger هذه الرؤية بشكل صحيح، فقد تصبح طبقة رئيسية تربط بين الذكاء الاصطناعي، والبلوكشين، وت monetization المبدعين.
بالتأكيد واحدة من أكثر مشاريع بنية الذكاء الاصطناعي إثارة للاهتمام التي أراقبها عن كثب في الوقت الحالي.
#OpenLedger $OPEN
كلما بحثت أكثر عن OpenLedger، زادت قناعتي بأن الناس يسيئون فهم ما يحاول المشروع بنائه حقًا.
معظم الناس يرون سردًا آخر يتعلق بالذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة. أنا أرى مشروعًا يركز على واحدة من أكبر المشاكل غير المحلولة في الذكاء الاصطناعي: التتبع.
اليوم، تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات العامة، وملاحظات البشر، والمحفزات، والمساهمات مفتوحة المصدر لتدريب أنظمة تقدر بمليارات. لكن الأشخاص الذين يساهمون في تلك القيمة نادرًا ما يستفيدون منها ماليًا.
OpenLedger تحاول تغيير ذلك.
بدلاً من التركيز فقط على قوة الحوسبة أو أداء النموذج، يقومون ببناء بنية تحتية حول الملكية، وتتبع المساهمات، وتوزيع الإيرادات للذكاء الاصطناعي.
هذا ما يجعل الفكرة مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.
اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة مذهلة. التقارير تشير إلى أن عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي النشطين قفز من بضع مئات إلى أكثر من 150,000 في فترة قصيرة.
الآن تخيل ملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفاعلون مع مجموعات البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، والنماذج، والمحتوى الذي ينتجه البشر كل يوم.
من يملك القيمة؟
من يحصل على المكافأة؟
من يتتبع المساهمة؟
معظم المشاريع لا تحل هذه المشكلة.
أطروحة OpenLedger هي أن الذكاء الاصطناعي سيحتاج في النهاية إلى طبقة اقتصادية حيث يمكن التحقق من المساهمين ومكافأتهم على السلسلة.
هذه فكرة أكبر بكثير من مجرد إطلاق رمز ذكاء اصطناعي آخر.
ما زلنا في البداية.
ما زلنا في منطقة خطرة.
لكن المفهوم الأساسي يبدو أكثر أهمية مما يدركه معظم الناس.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
معظم الناس يرون سردًا آخر يتعلق بالذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة. أنا أرى مشروعًا يركز على واحدة من أكبر المشاكل غير المحلولة في الذكاء الاصطناعي: التتبع.
اليوم، تستخدم شركات الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات العامة، وملاحظات البشر، والمحفزات، والمساهمات مفتوحة المصدر لتدريب أنظمة تقدر بمليارات. لكن الأشخاص الذين يساهمون في تلك القيمة نادرًا ما يستفيدون منها ماليًا.
OpenLedger تحاول تغيير ذلك.
بدلاً من التركيز فقط على قوة الحوسبة أو أداء النموذج، يقومون ببناء بنية تحتية حول الملكية، وتتبع المساهمات، وتوزيع الإيرادات للذكاء الاصطناعي.
هذا ما يجعل الفكرة مثيرة للاهتمام بالنسبة لي.
اقتصاد وكلاء الذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة مذهلة. التقارير تشير إلى أن عدد وكلاء الذكاء الاصطناعي النشطين قفز من بضع مئات إلى أكثر من 150,000 في فترة قصيرة.
الآن تخيل ملايين من وكلاء الذكاء الاصطناعي يتفاعلون مع مجموعات البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، والنماذج، والمحتوى الذي ينتجه البشر كل يوم.
من يملك القيمة؟
من يحصل على المكافأة؟
من يتتبع المساهمة؟
معظم المشاريع لا تحل هذه المشكلة.
أطروحة OpenLedger هي أن الذكاء الاصطناعي سيحتاج في النهاية إلى طبقة اقتصادية حيث يمكن التحقق من المساهمين ومكافأتهم على السلسلة.
هذه فكرة أكبر بكثير من مجرد إطلاق رمز ذكاء اصطناعي آخر.
ما زلنا في البداية.
ما زلنا في منطقة خطرة.
لكن المفهوم الأساسي يبدو أكثر أهمية مما يدركه معظم الناس.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
لقد لاحظت شيئًا مثيرًا للاهتمام حول رواية الذكاء الاصطناعي في عالم الكريبتو.
تقريبًا الجميع مشغولون بالنماذج، وعوامل الذكاء الاصطناعي، وسرعة الاستدلال.
قليل من الناس يتحدثون عن الطبقة الأساسية تحت كل ذلك:
البيانات.
هذا أحد الأسباب التي تجعل OpenLedger تبرز بالنسبة لي.
المشروع مبني حول فكرة مهمة جدًا:
إذا كانت البيانات تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي، فيجب ألا يكون الناس الذين يساهمون في تلك البيانات غير مرئيين.
اليوم، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بالتدريب على كميات هائلة من بيانات الإنترنت. مقالات، محادثات، صور، أبحاث، محتوى اجتماعي — كل شيء يصبح وقودًا لنماذج الذكاء الاصطناعي.
لكن تدفق القيمة أحادي الجانب بشكل كبير.
المنصات تحقق الأرباح.
النماذج تتحسن.
المساهمون نادرًا ما يستفيدون.
OpenLedger تحاول تغيير ذلك من خلال ما يسمونه "إثبات النسبة".
بدلاً من التعامل مع البيانات كمادة خام مجانية، يقومون ببناء بنية تحتية يمكن أن تتبع المساهمات وربما تكافئها على السلسلة.
وبصراحة، يبدو أن هذا أكثر أهمية بكثير من رواية دردشة الذكاء الاصطناعي الأخرى.
سوق الذكاء الاصطناعي يتحرك بالفعل نحو مئات المليارات من القيمة، وإذا أصبحت عوامل الذكاء الاصطناعي اقتصادًا حقيقيًا، فقد تصبح النسبة واحدة من أكبر المحادثات في الصناعة.
لأنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في توليد ناتج اقتصادي ذي معنى، سيسأل الناس حتمًا:
من أين جاءت الذكاء؟
من ساهم فيه؟
من يستحق حصة من القيمة؟
هذه هي الفئة التي تضعها OpenLedger في الاعتبار.
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي تتنافس لبناء الذكاء.
@OpenLedger يبدو أكثر تركيزًا على بناء بنية تحتية للملكية حول الذكاء.
هذا زاوية أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة لي.
#OpenLedger $OPEN
تقريبًا الجميع مشغولون بالنماذج، وعوامل الذكاء الاصطناعي، وسرعة الاستدلال.
قليل من الناس يتحدثون عن الطبقة الأساسية تحت كل ذلك:
البيانات.
هذا أحد الأسباب التي تجعل OpenLedger تبرز بالنسبة لي.
المشروع مبني حول فكرة مهمة جدًا:
إذا كانت البيانات تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي، فيجب ألا يكون الناس الذين يساهمون في تلك البيانات غير مرئيين.
اليوم، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بالتدريب على كميات هائلة من بيانات الإنترنت. مقالات، محادثات، صور، أبحاث، محتوى اجتماعي — كل شيء يصبح وقودًا لنماذج الذكاء الاصطناعي.
لكن تدفق القيمة أحادي الجانب بشكل كبير.
المنصات تحقق الأرباح.
النماذج تتحسن.
المساهمون نادرًا ما يستفيدون.
OpenLedger تحاول تغيير ذلك من خلال ما يسمونه "إثبات النسبة".
بدلاً من التعامل مع البيانات كمادة خام مجانية، يقومون ببناء بنية تحتية يمكن أن تتبع المساهمات وربما تكافئها على السلسلة.
وبصراحة، يبدو أن هذا أكثر أهمية بكثير من رواية دردشة الذكاء الاصطناعي الأخرى.
سوق الذكاء الاصطناعي يتحرك بالفعل نحو مئات المليارات من القيمة، وإذا أصبحت عوامل الذكاء الاصطناعي اقتصادًا حقيقيًا، فقد تصبح النسبة واحدة من أكبر المحادثات في الصناعة.
لأنه بمجرد أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في توليد ناتج اقتصادي ذي معنى، سيسأل الناس حتمًا:
من أين جاءت الذكاء؟
من ساهم فيه؟
من يستحق حصة من القيمة؟
هذه هي الفئة التي تضعها OpenLedger في الاعتبار.
معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي تتنافس لبناء الذكاء.
@OpenLedger يبدو أكثر تركيزًا على بناء بنية تحتية للملكية حول الذكاء.
هذا زاوية أكثر إثارة للاهتمام بالنسبة لي.
#OpenLedger $OPEN
الجميع مركز على نماذج الذكاء الاصطناعي الآن، لكن أعتقد أن الفرصة الأكبر تكمن في البنية التحتية خلف الذكاء الاصطناعي.
هذا أحد الأسباب التي جعلت @OpenLedger تثير انتباهي.
اليوم، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب نماذج باستخدام كميات هائلة من البيانات العامة والمولدة من المجتمع، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات نادراً ما يحصلون على أي شيء في المقابل. يبدو أن النظام بأكمله منحاز.
OpenLedger تحاول حل هذه المشكلة بشيء يسمى "إثبات النسبة" — نظام مصمم لتتبع مجموعات البيانات التي تساهم فعلاً في نماذج الذكاء الاصطناعي ومكافأة المساهمين على السلسلة.
إذا تمكنوا من جعل هذا يعمل على نطاق واسع، فقد يغير كيفية عمل اقتصادات الذكاء الاصطناعي.
ما يجعل هذا مثيراً للاهتمام بالنسبة لي هو أن OpenLedger ليست مجرد دفع سرد "رمز الذكاء الاصطناعي" بشكل عام. إنهم يستهدفون مشكلة هيكلية حقيقية داخل صناعة الذكاء الاصطناعي: ملكية البيانات وتحقيق الدخل منها.
هذا سرد أعمق بكثير مما يدركه معظم الناس.
أصبح الذكاء الاصطناعي صناعة تقدر بمليارات الدولارات، لكن قلة قليلة من المشاريع تركز على النسبة الشفافة، والمدفوعات الآلية، وملكية البيانات اللامركزية.
OpenLedger تراهن على أن هذه الطبقة ستصبح في النهاية أساسية.
ما إذا كان السوق جاهزًا لذلك حتى الآن هو سؤال آخر تمامًا — لكن الفكرة نفسها تستحق بالتأكيد الانتباه.
#OpenLedger $OPEN
هذا أحد الأسباب التي جعلت @OpenLedger تثير انتباهي.
اليوم، تقوم شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب نماذج باستخدام كميات هائلة من البيانات العامة والمولدة من المجتمع، ومع ذلك، فإن الأشخاص الذين يساهمون في تلك البيانات نادراً ما يحصلون على أي شيء في المقابل. يبدو أن النظام بأكمله منحاز.
OpenLedger تحاول حل هذه المشكلة بشيء يسمى "إثبات النسبة" — نظام مصمم لتتبع مجموعات البيانات التي تساهم فعلاً في نماذج الذكاء الاصطناعي ومكافأة المساهمين على السلسلة.
إذا تمكنوا من جعل هذا يعمل على نطاق واسع، فقد يغير كيفية عمل اقتصادات الذكاء الاصطناعي.
ما يجعل هذا مثيراً للاهتمام بالنسبة لي هو أن OpenLedger ليست مجرد دفع سرد "رمز الذكاء الاصطناعي" بشكل عام. إنهم يستهدفون مشكلة هيكلية حقيقية داخل صناعة الذكاء الاصطناعي: ملكية البيانات وتحقيق الدخل منها.
هذا سرد أعمق بكثير مما يدركه معظم الناس.
أصبح الذكاء الاصطناعي صناعة تقدر بمليارات الدولارات، لكن قلة قليلة من المشاريع تركز على النسبة الشفافة، والمدفوعات الآلية، وملكية البيانات اللامركزية.
OpenLedger تراهن على أن هذه الطبقة ستصبح في النهاية أساسية.
ما إذا كان السوق جاهزًا لذلك حتى الآن هو سؤال آخر تمامًا — لكن الفكرة نفسها تستحق بالتأكيد الانتباه.
#OpenLedger $OPEN
سجّل الدخول لاستكشاف المزيد من المُحتوى