تشير نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أن التشغيل والتدريب غالبًا ما يحتاجان إلى الاعتماد على مراكز الحوسبة الفائقة الضخمة، وهذه الفكرة تجعل العديد من الأشخاص العاديين والفرق الصغيرة يترددون. ومع ذلك، قدمت ورقة OpenLedger البيضاء مفهوم تصميم مثير للاهتمام، حيث لم تقم بنقل جميع قوة الحوسبة إلى البلوك تشين، بل جمعت بشكل ذكي بين شبكة قوة الحوسبة اللامركزية وآلية التحقق على السلسلة، بطريقة أكثر عملية لحل هذه المشكلة. قد تفتح هذه الفكرة الابتكارية طريقًا جديدًا نحو "قوة الحوسبة الشاملة".

تواجه التخطيط التقليدي لقوة الحوسبة تحديات مركزية صارمة. غالبًا ما تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي من الشركات الكبرى الآلاف من وحدات معالجة الرسومات، مما يؤدي إلى تركيز موارد قوة الحوسبة في أيدي عدد قليل من الشركات. يشكل هذا الوضع عقبة شبه مستحيلة أمام المطورين. يجلب هذا النمط المركزي مشكلتين رئيسيتين: أولاً، إنه يحد من إمكانية الابتكار، حيث أن عددًا قليلاً جدًا من الشركات لديها القدرة على تدريب النماذج المتطورة؛ وثانيًا، إنه يسبب تركيز المخاطر، فعندما تظهر مشاكل في هذه الموارد الأساسية لقوة الحوسبة أو تتعرض للقيود، سيتأثر القطاع بأكمله.

مواجهةً لهذا التحدي، اعتمدت OpenLedger استراتيجية عملية. لم يسعوا وراء خطة غير واقعية "لتشغيل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على السلسلة"، بل اختاروا نموذجًا يجمع بين الحساب خارج السلسلة والتحقق على السلسلة. هذا يعني أن عمليات الحساب الكبيرة تتم خارج السلسلة، ولكن يتم التحقق من النتائج وتوثيقها على البلوكشين. هذه الطريقة تستفيد بشكل كامل من مرونة قوة الحوسبة اللامركزية، وتجنب مخاطر تحميل الشبكة البلوكشين نفسها بشكل مفرط.

تتمثل القيمة الأساسية لقوة الحوسبة اللامركزية في مشاركة الموارد. فهي تتيح للمستخدمين الأفراد، والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة، وحتى الفرق الصغيرة، المساهمة بقوة الحوسبة غير المستخدمة لديهم. لا يقتصر هذا النموذج على تنشيط كمية كبيرة من الموارد الحاسوبية الموزعة فحسب، بل يمكنه أيضًا تقليل العوائق أمام تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، مما يتيح المزيد من إمكانيات الابتكار في الصناعة.

قد توفر هذه الخطة الابتكارية من OpenLedger فكرة جديدة لحل مشكلة تركيز قوة الحوسبة في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال الجمع بين مرونة الشبكات اللامركزية وأمان البلوكتشين، تمهد الطريق لبناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وشمولية. لا يساعد هذا فقط في إطلاق المزيد من الإمكانيات الابتكارية، بل قد يغير أيضًا ملامح صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، مما يمكّن المزيد من المشاركين من العثور على مكانهم في هذا المجال سريع التطور.