مقارنة OpenLedger بسلاسل الكتل الأخرى التي تركز على الذكاء الاصطناعي

@Openledger تميز نفسها في مشهد بلوكتشين الذكاء الاصطناعي من خلال دمج نظام بيئي شامل يوحد مصادر البيانات، تدريب النماذج، النشر، ومكافأة النسبة ضمن منصة لامركزية واحدة. على عكس العديد من بلوكتشين الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تتناول فقط جوانب محددة من الذكاء الاصطناعي أو تركز بشكل رئيسي على وظائف السوق، توفر OpenLedger بنية تحتية شاملة مصممة خصيصًا لتعزيز الشفافية، القابلية للتوسع، والعدالة.

أحد الفروق الرئيسية هو استخدام OpenLedger لمجموعات بيانات خاصة بالمجالات تُسمى Datanets. يتم تنسيق هذه المجموعات بمشاركة المجتمع والتحقق منها بشكل مشفر لضمان جودة البيانات ومصدرها. آلية إثبات النسبة الخاصة بـ OpenLedger (PoA) تتعقب مساهمة كل مشارك في تحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي، مكافأة المساهمين ديناميكياً بناءً على التأثير الفعلي. وهذا يتناقض مع المنصات مثل SingularityNET أو Ocean Protocol، التي تعمل بشكل أساسي كسوق للذكاء الاصطناعي والبيانات اللامركزية دون هذا المستوى من تتبع المساهمات المفصلة أو حوافز تدريب النموذج المدمجة.

تتفوق OpenLedger أيضًا في أدوات المطورين مثل ModelFactory و OpenLoRA، التي تسهل التخصيصات والنشر الفعال لنماذج الذكاء الاصطناعي. بينما تقدم منصات أخرى أسواقًا للذكاء الاصطناعي أو تخزين بيانات عام، فإن تركيز OpenLedger على استضافة النماذج القابلة للتوسع والتحسين للأجهزة ذات المستوى الاستهلاكي هو أمر فريد نسبيًا، مستهدفًا الوصول الأوسع خارج خدمات السحابة المتطورة. على سبيل المثال، تؤكد SingularityNET على توفير خدمات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والتشغيل المتداخل، بينما تركز Ocean Protocol بشكل كبير على مشاركة البيانات والأسواق ولكنها أقل تركيزًا على استضافة النماذج المتكاملة ونسب الملكية.

من منظور بنية تحتية البلوكشين، يبني OpenLedger على Layer 2 متوافق مع إيثيريوم ومُحسن من أجل إنتاجية عالية وتوافر البيانات لدعم التحديثات والتفاعلات المتكررة للذكاء الاصطناعي بتكاليف منخفضة. يعتمد العديد من المنافسين على سلاسل Layer 1 أو سلاسل جانبية برسوم وزمن انتقال أعلى مقارنة، مما يخلق اختناقات في قابلية التوسع لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي التي تتطلب استجابة في الوقت الحقيقي.

تُميز Tokenomics أيضًا OpenLedger: حيث يُغذي رمز OPEN الحوكمة، والتخزين، ورسوم المعاملات، والأهم من ذلك، توزيع المكافأة المرتبط بمساهمة البيانات الدقيقة وتأثير نموذج الذكاء الاصطناعي. وهذا يُنشئ نظامًا بيئيًا متماسكًا يحفز الجودة على الكمية، بينما قد تعتمد سلاسل الكتل الأخرى المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على مكافآت رمزية أبسط أو آليات تخزين بدون ارتباط عميق بالنتائج الحقيقية.

ما أستفدته تتميز OpenLedger بتقديم نظام بيئي متكامل للذكاء الاصطناعي على البلوك تشين يمتد إلى مصادر البيانات، وتدريب النماذج، والنشر، والمكافآت الديناميكية المرتبطة بالتأثير الحقيقي—على عكس المنافسين الأكثر تخصصاً أو الذين يركزون على السوق. إن بنيتها التحتية القابلة للتوسع من الطبقة الثانية، إلى جانب أدوات المطورين الفريدة وآليات النسبة، تخلق اقتصاداً شاملاً وعادلاً للذكاء الاصطناعي جاهزاً للاعتماد الجماهيري، مما يضع معياراً جديداً في ابتكار الذكاء الاصطناعي على البلوك تشين.

$OPEN #OpenLedger {بقعة}(OPENUSDT)