يواجه مطورو الذكاء الاصطناعي تحديات كبيرة في الحصول على بيانات موثوقة وعالية الجودة لتطبيقات التعلم الآلي وتدريب النماذج. الخدمات المركزية بارزة لكنها باهظة الثمن. علاوة على ذلك، يمكن أن تقيد المطورين في أنظمة بيئية ملكية لا تتفاعل بشكل صحيح مع الأجزاء الأخرى من مجموعة التكنولوجيا الخاصة بهم، مما يسبب صداعًا وتكاليف إضافية.
مع تزايد فهم الناس للخصوصية الرقمية وجمع البيانات الأخلاقي وكيفية استخدام الخدمات عبر الإنترنت وبيع معلوماتهم، كان هناك ارتفاع كبير في الطلب على سحب بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تحترم الخصوصية وسهلة الوصول. تقدم هذه الخدمات مزيدًا من التحكم، ودمجًا أفضل، وتوفير موارد أكثر مسؤولية.
لقد أدى هذا الطلب المتزايد إلى إنشاء وظهور موجة جديدة من سحب البيانات، وهي منصات لامركزية تركز بشكل متساوٍ على المساهمين والمستهلكين. إنها تعزز التحكم في البيانات، وتوفر فرص تحقيق الدخل، وتحمي الخصوصية مع تقديم تكاليف أقل، وثقة أكبر، وقابلية توسيع أفضل مقارنةً بالخدمات المركزية.
فيما يلي، سنسلط الضوء على بعض من أفضل سحب بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للمطورين في عام 2025. سننظر في مجموعة من المزودين، بما في ذلك الخدمات الشاملة والمتخصصة، بالإضافة إلى بعض الخدمات التي تعمل في مجالات محددة. سنقدم لمحة عامة عن كل منها ونناقش خدماتها وما هي أنواع المطورين الذين تناسبهم بشكل أفضل. لنبدأ.
OORT – سحابة بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي اللامركزي
OORT هو أكثر سحابة بيانات قوية ومتعددة الاستخدامات في الصناعة للذكاء الاصطناعي اللامركزي. على عكس المشاريع الأخرى، مثل Bittensor، التي تتعامل مع جانب واحد من دورة بيانات الذكاء الاصطناعي، تقدم OORT حلاً شاملاً وكاملاً لدورة بيانات الذكاء الاصطناعي بالكامل – من جمع البيانات إلى تخزينها، وستقدم قريبًا خدمة الحوسبة.
مصدر الصورة: OORT
تعتمد سحابة البيانات على تقنية blockchain واللامركزية لتعزيز الخصوصية والتحكم من قبل المستخدمين وقابلية التوسع. لقد أنشأت شبكة واسعة من مقدمي الموارد لكل قطاع، بحيث يمكن للمطورين استخدام OORT عبر المشاريع الكبيرة والصغيرة التي هي إما حيوية للمهمة أو غير ذات أولوية، مما يوفر قدرة غير مسبوقة على التكيف.
اقرأ المزيد: "إليك كيف يمكّن OORT تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تركز على الثقة"
نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها، ولهذا السبب أنشأت OORT DataHub. إنه يشجع المستخدمين على المساهمة ببيانات متنوعة وعالية الجودة من العالم الحقيقي، والتي تتم معالجتها والتحقق منها للاستخدام. تم إطلاق مجموعات البيانات الخاصة بـ OORT مؤخرًا في أسواق مثل Databricks Marketplace لتنال الإشادة، متصدرة التصنيفات على Google Kaggle.
OORT هو سحابة جاهزة للمطورين تقدم بيانات حقيقية معالجة ومحققة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين العثور على مجموعات بيانات ذات صلة أو تكليفها، مثالية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج التنبؤ. يمكن للمطورين الاتصال بمنتجات OORT عبر واجهات برمجة التطبيقات وSDKs، مما يتيح تكاملًا سلسًا في سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي الموزع.
على الرغم من أنها حل بيانات AI شامل، إلا أن OORT لم تضحي بالجودة. تركز على توفير موارد من الدرجة الأولى وتستخدم آلية إجماع متخصصة تُعرف باسم إثبات الصدق (PoH) للتحقق من البيانات أو معيار التخزين أو الحوسبة. وبالتالي، فهي مثالية للمطورين الذين يبحثون عن سحابة بيانات كاملة تحتوي على بيانات متنوعة ومجهولة المصدر من العالم الحقيقي لتدريب النماذج.
بروتوكول المحيط – سوق لمجموعات البيانات المرمزة
أوكسيان بروتوكول هو مشروع مبتكر يدير سوق بيانات لامركزي ومنصة حساب إلى بيانات للمطورين لاكتشاف وبناء ونشر أو تحقيق الربح من مجموعات البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن المعلومات الخام. مثل OORT، يستخدم البلوكشين لتعزيز المساءلة والشفافية وقابلية التتبع.
مصدر الصورة: بروتوكول المحيط
يستخدم المشروع NFTs البيانات ورموز البيانات لربط أصول البيانات بالتطبيقات اللامركزية (dApps) ومنتجات التمويل اللامركزي (DeFi) وblockchains، مما يمكّن من التكامل السهل في تطبيقات التشفير. يتيح قسم الحوسبة إلى البيانات لمزودي الخدمة تحقيق الربح من البيانات الخاصة دون الكشف عنها، مما يسمح بالوصول دون التأثير على الخصوصية أو السيطرة.
تعمل بروتوكول المحيط على الإيثريوم وآلات الإيثريوم الافتراضية (EVM) المتوافقة مع البلوكتشين. التكامل سهل لأنه يقدم مكتبات متعددة، مثل Ocean.js و Ocean.py، كل منها يتمتع بوثائق شاملة. نظرًا لأنه يحمي البيانات، فإن بروتوكول المحيط مثالي للمطورين الذين يسعون للوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة أو المتخصصة.
Bittensor – شبكة لامركزية من نماذج الذكاء الاصطناعي
Bittensor هو شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية مفتوحة المشاركة تركز على نماذج الذكاء الاصطناعي. تمكّن نماذج التعلم الآلي المملوكة لأشخاص مختلفين من التواصل ومعالجة المعلومات بشكل تعاوني. تنقسم الشبكة إلى شبكات فرعية محددة تستهدف مهام الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مثل المالية، الصورة، والذكاء الدلالي، والتي يمكن استخدامها في تطبيقات متنوعة.
مصدر الصورة: Bittensor
يمكن للمطورين نشر نماذج تعلم الآلة باستخدام Bittensor أو المساهمة بنماذجهم الخاصة لكسب رموز TAO بناءً على الأداء. يمكن للناس تصفح أكثر من 120 شبكة فرعية ذات تخصصات مختلفة، مما يمكنهم من اختيار الأنسب لأغراضهم. تتنافس النماذج بشكل فعال لكسب رموز TAO، مما يضمن الكفاءة والنتائج عالية الجودة.
يتيح Bittensor التدريب والاستدلال الآمن والمتخصص للنماذج اللامركزية. تحتوي الشبكة على أكثر من 1,000 عقدة نشطة وتقدم SDKs لتبسيط التكامل. تستخدم آلية توافق Proof-of-Intelligence (PoI) وتكافئ المدققين على مساهماتهم في التقييم، مما يخلق نظام بيانات ذكاء اصطناعي لامركزي فعال للمطورين.
iExec – سوق لامركزي للحوسبة السرية
تُعتبر iExec كـ "طبقة الثقة للـ DePIN و AI". إنها بيئة سرية تتيح إنشاء تطبيقات لامركزية متخصصة تعمل في بيئات التنفيذ الموثوقة الخاصة بـ iExec (TEEs)، التي تقدم الخصوصية دون الحاجة إلى معرفة متقدمة بالحوسبة السرية.
مصدر الصورة: iExec
يمكن للمطورين استخدام iExec للحصول على البيانات ومشاركتها بأمان وكسب المال منها دون الكشف عن المعلومات الأساسية، على غرار Ocean Protocol. يمكن للمساهمين كسب مكافآت رموز RLC مقابل تقديم قوة الحوسبة للشبكة. بفضل طبقة الثقة الخاصة به، يتيح iExec أيضًا نشر وكلاء ذكاء اصطناعي معزولين تمامًا يحافظون على القابلية للتوسع والخصوصية.
بينما تتمثل وظيفتها الأساسية في توفير بيئة آمنة للحصول على نماذج الذكاء الاصطناعي وتوليد الإيرادات ونشرها، تقدم iExec أيضًا مكافآت للاشتراك في رسائل التسويق عبر البريد الإلكتروني وتمكن الأشخاص من إرسال رسائل عبر Telegram أو البريد الإلكتروني إلى حاملي حسابات Ethereum المسجلين. بشكل عام، تعتبر iExec مناسبة للمطورين الذين يحتاجون إلى حوسبة سرية أو بيانات ذكاء اصطناعي.
DIMO – بيانات المركبات لنماذج التعلم الآلي
DIMO تختلف قليلاً عن سحب بيانات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي ناقشناها. بدلاً من أن تكون مزود بيانات عام مناسب للعديد من الصناعات، تركز DIMO بشكل حصري على بيانات المركبات. لقد أنشأ المشروع شبكة تضم أكثر من 183,000 سيارة، والتي تدعم بياناتها أكثر من 2,200 نموذج. يستفيد من تقنية البلوك تشين لضمان الانفتاح والعدالة والأداء.
مصدر الصورة: DIMO
نظرًا لأن بيانات المركبات شخصية، تضمن DIMO أن يحتفظ المستخدمون بالتحكم الكامل على سياراتهم وبياناتهم. علاوة على ذلك، تعمل خدمتها مع أي شركة تصنيع سيارات، مما يجعل التكامل بسيطًا للمساهمين، الذين يتم مكافأتهم برموز DIMO مقابل جهودهم. يدعم بروتوكول DIMO المشروع ويدير الهوية القابلة للتحقق على السلسلة، وأذونات التحكم، والمكافآت.
تقدم DIMO بيانات حقيقية حول المركبات وبيانات القياس عن بُعد ( مثل السرعة، والاستخدام، والموقع )، لذا فهي موجهة بشكل صريح نحو المؤسسات والمطورين. من خلال تخزين DIMO، يمكن للمستخدمين الحصول على وصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وSDK. DIMO هو مزود متخصص للغاية لبيانات المركبات يناسب بشكل أفضل المطورين الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالتنقل، واللوجستيات، والبنية التحتية الذكية.
الخاتمة
تزداد سرعة إنشاء التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل متسارع مع تقدم التكنولوجيا وتوسع حالات الاستخدام. تتطلب جميع هذه المشاريع البيانات والتخزين وقوة الحوسبة. ومع ذلك، فإن الخدمات المركزية عادة ما تكون مكلفة ولديها مجموعات بيانات محدودة، وتفتقر إلى القابلية للتوسع، أو تقلل من سيطرة المطورين، مما يعيق الابتكار.
القيود والحدود التي تفرضها مزودات بيانات السحابة الذكية المركزية على المطورين أدت إلى نشوء سحب الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل OORT. تقدم هذه السحب مجموعة شاملة من الخدمات، وتنوع بيانات أكبر، وغالباً ما تتضمن مجموعات بيانات ذات جودة أعلى. إنها تجسر الفجوة بين راحة الخدمات المركزية وأداء البدائل اللامركزية.
لم يعد من الضروري الاعتماد فقط على الموفرين المركزيين. تتيح تقنية البلوكشين مزيدًا من الثقة والاطمئنان والشفافية وإمكانية التحقق. يمكن أن توفر سحابات البيانات الذكية اللامركزية وصولاً مصرحًا به إلى بيانات خاصة من العالم الحقيقي متنوعة وجُمعت بطرق أخلاقية لتدريب نماذج عالية الجودة. مع توسع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يزداد الطلب على بيانات مماثلة فقط.
على مدار هذه المقالة، قمنا بدراسة بعض من أفضل سحب البيانات اللامركزية للذكاء الاصطناعي للمطورين. يساهم كل مشروع بشكل كبير في الصناعة ويمكن أن يمكّن المطورين بطرق مختلفة وفقًا لاحتياجاتهم. وجدنا أن OORT هو الحل الأكثر شمولاً وتنوعًا، بينما يعد Ocean Protocol ممتازًا للوصول الآمن إلى مجموعات البيانات الخاصة.
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.
أفضل 5 سحب بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للمطورين في 2025
يواجه مطورو الذكاء الاصطناعي تحديات كبيرة في الحصول على بيانات موثوقة وعالية الجودة لتطبيقات التعلم الآلي وتدريب النماذج. الخدمات المركزية بارزة لكنها باهظة الثمن. علاوة على ذلك، يمكن أن تقيد المطورين في أنظمة بيئية ملكية لا تتفاعل بشكل صحيح مع الأجزاء الأخرى من مجموعة التكنولوجيا الخاصة بهم، مما يسبب صداعًا وتكاليف إضافية.
مع تزايد فهم الناس للخصوصية الرقمية وجمع البيانات الأخلاقي وكيفية استخدام الخدمات عبر الإنترنت وبيع معلوماتهم، كان هناك ارتفاع كبير في الطلب على سحب بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تحترم الخصوصية وسهلة الوصول. تقدم هذه الخدمات مزيدًا من التحكم، ودمجًا أفضل، وتوفير موارد أكثر مسؤولية.
لقد أدى هذا الطلب المتزايد إلى إنشاء وظهور موجة جديدة من سحب البيانات، وهي منصات لامركزية تركز بشكل متساوٍ على المساهمين والمستهلكين. إنها تعزز التحكم في البيانات، وتوفر فرص تحقيق الدخل، وتحمي الخصوصية مع تقديم تكاليف أقل، وثقة أكبر، وقابلية توسيع أفضل مقارنةً بالخدمات المركزية.
فيما يلي، سنسلط الضوء على بعض من أفضل سحب بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للمطورين في عام 2025. سننظر في مجموعة من المزودين، بما في ذلك الخدمات الشاملة والمتخصصة، بالإضافة إلى بعض الخدمات التي تعمل في مجالات محددة. سنقدم لمحة عامة عن كل منها ونناقش خدماتها وما هي أنواع المطورين الذين تناسبهم بشكل أفضل. لنبدأ.
OORT هو أكثر سحابة بيانات قوية ومتعددة الاستخدامات في الصناعة للذكاء الاصطناعي اللامركزي. على عكس المشاريع الأخرى، مثل Bittensor، التي تتعامل مع جانب واحد من دورة بيانات الذكاء الاصطناعي، تقدم OORT حلاً شاملاً وكاملاً لدورة بيانات الذكاء الاصطناعي بالكامل – من جمع البيانات إلى تخزينها، وستقدم قريبًا خدمة الحوسبة.
مصدر الصورة: OORT
تعتمد سحابة البيانات على تقنية blockchain واللامركزية لتعزيز الخصوصية والتحكم من قبل المستخدمين وقابلية التوسع. لقد أنشأت شبكة واسعة من مقدمي الموارد لكل قطاع، بحيث يمكن للمطورين استخدام OORT عبر المشاريع الكبيرة والصغيرة التي هي إما حيوية للمهمة أو غير ذات أولوية، مما يوفر قدرة غير مسبوقة على التكيف.
اقرأ المزيد: "إليك كيف يمكّن OORT تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تركز على الثقة"
نماذج الذكاء الاصطناعي جيدة فقط بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها، ولهذا السبب أنشأت OORT DataHub. إنه يشجع المستخدمين على المساهمة ببيانات متنوعة وعالية الجودة من العالم الحقيقي، والتي تتم معالجتها والتحقق منها للاستخدام. تم إطلاق مجموعات البيانات الخاصة بـ OORT مؤخرًا في أسواق مثل Databricks Marketplace لتنال الإشادة، متصدرة التصنيفات على Google Kaggle.
OORT هو سحابة جاهزة للمطورين تقدم بيانات حقيقية معالجة ومحققة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين العثور على مجموعات بيانات ذات صلة أو تكليفها، مثالية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج التنبؤ. يمكن للمطورين الاتصال بمنتجات OORT عبر واجهات برمجة التطبيقات وSDKs، مما يتيح تكاملًا سلسًا في سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي الموزع.
على الرغم من أنها حل بيانات AI شامل، إلا أن OORT لم تضحي بالجودة. تركز على توفير موارد من الدرجة الأولى وتستخدم آلية إجماع متخصصة تُعرف باسم إثبات الصدق (PoH) للتحقق من البيانات أو معيار التخزين أو الحوسبة. وبالتالي، فهي مثالية للمطورين الذين يبحثون عن سحابة بيانات كاملة تحتوي على بيانات متنوعة ومجهولة المصدر من العالم الحقيقي لتدريب النماذج.
أوكسيان بروتوكول هو مشروع مبتكر يدير سوق بيانات لامركزي ومنصة حساب إلى بيانات للمطورين لاكتشاف وبناء ونشر أو تحقيق الربح من مجموعات البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن المعلومات الخام. مثل OORT، يستخدم البلوكشين لتعزيز المساءلة والشفافية وقابلية التتبع.
مصدر الصورة: بروتوكول المحيط
يستخدم المشروع NFTs البيانات ورموز البيانات لربط أصول البيانات بالتطبيقات اللامركزية (dApps) ومنتجات التمويل اللامركزي (DeFi) وblockchains، مما يمكّن من التكامل السهل في تطبيقات التشفير. يتيح قسم الحوسبة إلى البيانات لمزودي الخدمة تحقيق الربح من البيانات الخاصة دون الكشف عنها، مما يسمح بالوصول دون التأثير على الخصوصية أو السيطرة.
تعمل بروتوكول المحيط على الإيثريوم وآلات الإيثريوم الافتراضية (EVM) المتوافقة مع البلوكتشين. التكامل سهل لأنه يقدم مكتبات متعددة، مثل Ocean.js و Ocean.py، كل منها يتمتع بوثائق شاملة. نظرًا لأنه يحمي البيانات، فإن بروتوكول المحيط مثالي للمطورين الذين يسعون للوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة أو المتخصصة.
Bittensor هو شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية مفتوحة المشاركة تركز على نماذج الذكاء الاصطناعي. تمكّن نماذج التعلم الآلي المملوكة لأشخاص مختلفين من التواصل ومعالجة المعلومات بشكل تعاوني. تنقسم الشبكة إلى شبكات فرعية محددة تستهدف مهام الذكاء الاصطناعي المتخصصة، مثل المالية، الصورة، والذكاء الدلالي، والتي يمكن استخدامها في تطبيقات متنوعة.
مصدر الصورة: Bittensor
يمكن للمطورين نشر نماذج تعلم الآلة باستخدام Bittensor أو المساهمة بنماذجهم الخاصة لكسب رموز TAO بناءً على الأداء. يمكن للناس تصفح أكثر من 120 شبكة فرعية ذات تخصصات مختلفة، مما يمكنهم من اختيار الأنسب لأغراضهم. تتنافس النماذج بشكل فعال لكسب رموز TAO، مما يضمن الكفاءة والنتائج عالية الجودة.
يتيح Bittensor التدريب والاستدلال الآمن والمتخصص للنماذج اللامركزية. تحتوي الشبكة على أكثر من 1,000 عقدة نشطة وتقدم SDKs لتبسيط التكامل. تستخدم آلية توافق Proof-of-Intelligence (PoI) وتكافئ المدققين على مساهماتهم في التقييم، مما يخلق نظام بيانات ذكاء اصطناعي لامركزي فعال للمطورين.
تُعتبر iExec كـ "طبقة الثقة للـ DePIN و AI". إنها بيئة سرية تتيح إنشاء تطبيقات لامركزية متخصصة تعمل في بيئات التنفيذ الموثوقة الخاصة بـ iExec (TEEs)، التي تقدم الخصوصية دون الحاجة إلى معرفة متقدمة بالحوسبة السرية.
مصدر الصورة: iExec
يمكن للمطورين استخدام iExec للحصول على البيانات ومشاركتها بأمان وكسب المال منها دون الكشف عن المعلومات الأساسية، على غرار Ocean Protocol. يمكن للمساهمين كسب مكافآت رموز RLC مقابل تقديم قوة الحوسبة للشبكة. بفضل طبقة الثقة الخاصة به، يتيح iExec أيضًا نشر وكلاء ذكاء اصطناعي معزولين تمامًا يحافظون على القابلية للتوسع والخصوصية.
بينما تتمثل وظيفتها الأساسية في توفير بيئة آمنة للحصول على نماذج الذكاء الاصطناعي وتوليد الإيرادات ونشرها، تقدم iExec أيضًا مكافآت للاشتراك في رسائل التسويق عبر البريد الإلكتروني وتمكن الأشخاص من إرسال رسائل عبر Telegram أو البريد الإلكتروني إلى حاملي حسابات Ethereum المسجلين. بشكل عام، تعتبر iExec مناسبة للمطورين الذين يحتاجون إلى حوسبة سرية أو بيانات ذكاء اصطناعي.
DIMO تختلف قليلاً عن سحب بيانات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي ناقشناها. بدلاً من أن تكون مزود بيانات عام مناسب للعديد من الصناعات، تركز DIMO بشكل حصري على بيانات المركبات. لقد أنشأ المشروع شبكة تضم أكثر من 183,000 سيارة، والتي تدعم بياناتها أكثر من 2,200 نموذج. يستفيد من تقنية البلوك تشين لضمان الانفتاح والعدالة والأداء.
مصدر الصورة: DIMO
نظرًا لأن بيانات المركبات شخصية، تضمن DIMO أن يحتفظ المستخدمون بالتحكم الكامل على سياراتهم وبياناتهم. علاوة على ذلك، تعمل خدمتها مع أي شركة تصنيع سيارات، مما يجعل التكامل بسيطًا للمساهمين، الذين يتم مكافأتهم برموز DIMO مقابل جهودهم. يدعم بروتوكول DIMO المشروع ويدير الهوية القابلة للتحقق على السلسلة، وأذونات التحكم، والمكافآت.
تقدم DIMO بيانات حقيقية حول المركبات وبيانات القياس عن بُعد ( مثل السرعة، والاستخدام، والموقع )، لذا فهي موجهة بشكل صريح نحو المؤسسات والمطورين. من خلال تخزين DIMO، يمكن للمستخدمين الحصول على وصول إلى واجهة برمجة التطبيقات وSDK. DIMO هو مزود متخصص للغاية لبيانات المركبات يناسب بشكل أفضل المطورين الذين يبنون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالتنقل، واللوجستيات، والبنية التحتية الذكية.
الخاتمة
تزداد سرعة إنشاء التطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل متسارع مع تقدم التكنولوجيا وتوسع حالات الاستخدام. تتطلب جميع هذه المشاريع البيانات والتخزين وقوة الحوسبة. ومع ذلك، فإن الخدمات المركزية عادة ما تكون مكلفة ولديها مجموعات بيانات محدودة، وتفتقر إلى القابلية للتوسع، أو تقلل من سيطرة المطورين، مما يعيق الابتكار.
القيود والحدود التي تفرضها مزودات بيانات السحابة الذكية المركزية على المطورين أدت إلى نشوء سحب الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل OORT. تقدم هذه السحب مجموعة شاملة من الخدمات، وتنوع بيانات أكبر، وغالباً ما تتضمن مجموعات بيانات ذات جودة أعلى. إنها تجسر الفجوة بين راحة الخدمات المركزية وأداء البدائل اللامركزية.
لم يعد من الضروري الاعتماد فقط على الموفرين المركزيين. تتيح تقنية البلوكشين مزيدًا من الثقة والاطمئنان والشفافية وإمكانية التحقق. يمكن أن توفر سحابات البيانات الذكية اللامركزية وصولاً مصرحًا به إلى بيانات خاصة من العالم الحقيقي متنوعة وجُمعت بطرق أخلاقية لتدريب نماذج عالية الجودة. مع توسع الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يزداد الطلب على بيانات مماثلة فقط.
على مدار هذه المقالة، قمنا بدراسة بعض من أفضل سحب البيانات اللامركزية للذكاء الاصطناعي للمطورين. يساهم كل مشروع بشكل كبير في الصناعة ويمكن أن يمكّن المطورين بطرق مختلفة وفقًا لاحتياجاتهم. وجدنا أن OORT هو الحل الأكثر شمولاً وتنوعًا، بينما يعد Ocean Protocol ممتازًا للوصول الآمن إلى مجموعات البيانات الخاصة.