لقد أصبح دمج الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة من أكثر السرديات رواجًا هذا العام. في هذا المسار، تقوم عدة مشاريع بإعادة تعريف طريقة توزيع القدرة الحاسوبية.

أولاً، TAO (Bittensor). أنشأ هذا المشروع أكبر شبكة مشاركة خوارزمية لامركزية على مستوى العالم، ويُطلق عليه الكثيرون "بيتكوين الذكاء الاصطناعي". المنطق الأساسي بسيط — من خلال آلية تحفيزية، يتم جمع القدرة الحاسوبية الموزعة معًا.

ننظر بعد ذلك إلى RNDR (Render)، الذي يركز على التصيير GPU الموزع. مع ظهور أدوات توليد الفيديو مثل Sora وVeo، زاد الطلب على GPU بشكل هائل. RNDR ملأ هذا الفراغ، ويُعتبر دور "مقدم القدرة الحاسوبية" في نظام Web3 البيئي.

مشروع FET يتبع نهجًا شاملاً. دمج تقنيات متعددة، ويضع استراتيجيات على ثلاثة مستويات: البيانات، النماذج، والتفاعل، مما يجعله من أكثر اللاعبين تنوعًا في مسار الذكاء الاصطناعي.

طريقة AKT (Akash) أكثر مباشرة — decentralization للحوسبة السحابية. تكلفتها أقل بنسبة 80% من الحلول المركزية، وفي ظل نقص GPU المتوقع في عام 2026، ستتضاعف هذه الميزة بشكل غير محدود.

IO (io.net)، المدعوم من نظام Solana البيئي، يستخدم نموذج DePIN لدمج الموارد الحاسوبية العالمية، ويملك قوة تمويل قوية، مما يجعله مرشحًا ليكون مركز الحوسبة الجديد.

فكرة NEAR مختلفة. أحد مؤسسيها هو أحد مؤلفي بنية Transformer، وتتمتع بخبرة تقنية عميقة. تتبع مسار التجريد على السلسلة مع الذكاء الاصطناعي، وتهدف إلى تحقيق تكامل أصلي للذكاء الاصطناعي على السلسلة.

المنطق المشترك وراء هذه المشاريع هو: هل يمكن لللامركزية أن توفر حلولًا أكثر كفاءة وأرخص في عصر الذكاء الاصطناعي؟ بحلول عام 2026، قد يكون الجواب قد أصبح واضحًا.