AI யுகத்தில் பரவலாக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பின் முக்கியமான தேவை
செயற்கை நுண்ணறிவு டிஜிட்டல் உலகின் ஒவ்வொரு அம்சத்திலும் வேகமாக ஊடுருவி வருகிறது, மேலும் Web3 இடமும் இதற்கு விதிவிலக்கல்ல. AI-ஆற்றல் முகவர்கள் DeFi போர்ட்ஃபோலியோக்களை நிர்வகிப்பது முதல் சிக்கலான ஆன்-செயின் பரிவர்த்தனைகளை எளிதாக்குவது வரை பரந்த அளவிலான பணிகளைச் செய்ய அதிகளவில் பயன்படுத்தப்படுகின்றனர். இருப்பினும், இந்த முகவர்களின் செயல்திறன் ஒரு முக்கியமான காரணியைப் பொறுத்தது: தடையற்ற, நம்பகமான பிளாக்செயின் தரவுக்கான அணுகல்.
பாரம்பரிய, மையப்படுத்தப்பட்ட உள்கட்டமைப்பு வழங்குநர்கள் பெரும்பாலும் இந்த தேவையையை பூர்த்தி செய்ய முடிவதில்லை. மையப்படுத்தப்பட்ட அமைப்புகள் இயல்பாகவே தோல்வியின் ஒற்றை புள்ளிகளுக்கு ஆளாகின்றன. ஒரு சேவையக செயலிழப்பு அல்லது நெட்வொர்க் இடையூறு ஒரு AI முகவரை முடக்கி, தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவோ அல்லது முக்கியமான செயல்பாடுகளைச் செயல்படுத்தவோ இயலாமல் போகலாம். நிகழ்நேர சந்தை தரவை நம்பியிருக்கும் AI-ஆற்றல் வர்த்தக போட்டை கற்பனை செய்து பாருங்கள். மையப்படுத்தப்பட்ட RPC வழங்குனருடனான அதன் இணைப்பு துண்டிக்கப்பட்டால், அது தற்காலிகமாக இருந்தாலும், அது முக்கியமான விலை ஏற்ற இறக்கங்களை இழக்க நேரிடும், இது குறிப்பிடத்தக்க நிதி இழப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
இங்குதான் Pocket Network போன்ற பரவலாக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பு நெறிமுறைகள் வருகின்றன. சுதந்திரமான நோட் ஆபரேட்டர்களின் உலகளாவிய நெட்வொர்க்கில் தரவு கோரிக்கைகளை விநியோகிப்பதன் மூலம், Pocket Network தோல்வியின் ஒற்றை புள்ளி அபாயத்தை நீக்குகிறது. சில முனைகள் செயலிழந்தாலும், ஒட்டுமொத்த நெட்வொர்க்கும் செயல்பாட்டில் உள்ளது, AI முகவர்கள் திறம்பட செயல்பட தேவையான தரவைப் பெறுவதை உறுதி செய்கிறது.
Pocket Network’ன் கட்டமைப்பு: நம்பகத்தன்மை மற்றும் அளவிடுதலுக்கான அடித்தளம்
Pocket Network’ன் முக்கிய பலம் அதன் பரவலாக்கப்பட்ட கட்டமைப்பில் உள்ளது. இது ஒரு திறந்த தரவு அடுக்காக செயல்படுகிறது, பயன்பாடுகளை பிளாக்செயின் தரவுடன் சுதந்திரமான நோட் ஆபரேட்டர்களின் பரந்த, உலகளவில் விநியோகிக்கப்பட்ட நெட்வொர்க் மூலம் இணைக்கிறது. இந்த விநியோகிக்கப்பட்ட அணுகுமுறை பல முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகிறது:
மேம்படுத்தப்பட்ட நம்பகத்தன்மை: முன்னர் குறிப்பிட்டது போல, நெட்வொர்க்கின் பரவலாக்கப்பட்ட தன்மை தோல்வியின் ஒற்றை புள்ளிகளை நீக்குகிறது. தரவு கோரிக்கைகள் பல முனைகளில் அனுப்பப்படுகின்றன, சில முனைகள் ஆஃப்லைனில் சென்றாலும், ஒட்டுமொத்த அமைப்பு செயல்படுவதை உறுதி செய்கிறது. இந்த பணிநீக்கம் AI முகவர்களுக்கு முக்கியமானது, அவை தரவுகளுக்கு நிலையான, தடையற்ற அணுகல் தேவைப்படுகிறது.
மேம்படுத்தப்பட்ட அளவிடுதல்: Pocket Network பாரிய அளவிலான தரவு கோரிக்கைகளைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. நெட்வொர்க் வளர்ந்து மேலும் முனைகள் சேரும்போது, ரிலேக்களைச் செயலாக்கும் திறன் விகிதாசாரமாக அதிகரிக்கிறது. இந்த அளவிடுதல் AI முகவர்களின் அதிக அதிர்வெண் தரவு கோரிக்கைகளை ஆதரிக்க முக்கியமானது, அவை பெரும்பாலும் நிகழ்நேரத்தில் அதிக அளவு தகவல்களை செயலாக்க வேண்டும்.
அதிகரித்த பாதுகாப்பு: பரவலாக்கம் பல தரப்பினரிடையே நம்பிக்கையை விநியோகிப்பதன் மூலம் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகிறது. நெட்வொர்க்கைக் கட்டுப்படுத்தும் ஒரு நிறுவனம் இல்லை, இது தணிக்கை, கையாளுதல் அல்லது தீங்கிழைக்கும் தாக்குதல்களுக்கு ஆளாகாமல் தடுக்கிறது. இந்த பாதுகாப்பான சூழல் முக்கியமான தரவைக் கையாளும் அல்லது முக்கியமான ஆன்-செயின் செயல்பாடுகளைச் செய்யும் AI முகவர்களுக்கு அவசியம்.
செலவு திறன்: Pocket Network’ன் தனித்துவமான டோக்கன் பொருளாதாரம், பாரம்பரிய மையப்படுத்தப்பட்ட வழங்குநர்களுடன் ஒப்பிடும்போது கணிசமாக செலவு குறைந்த தீர்வாக அமைகிறது.
Pocket Network குறிப்பாக AI முகவர்களுக்கு எவ்வாறு பயனளிக்கிறது
Web3 இடத்தில் செயல்படும் AI முகவர்களுக்கு Pocket Network’ன் பரவலாக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பு எவ்வாறு நேரடியாக பயனளிக்கிறது என்பதற்கான சில உறுதியான உதாரணங்களைப் பார்ப்போம்:
DeFi வர்த்தக போட்கள்: AI-ஆற்றல் வர்த்தக போட்கள் பரவலாக்கப்பட்ட நிதியில் பெருகி வருகின்றன. இந்த போட்கள் தகவலறிந்த வர்த்தக முடிவுகளை எடுக்க நிகழ்நேர சந்தை தரவு, அதாவது விலை ஊட்டங்கள் மற்றும் ஆர்டர் புத்தக தகவல் போன்றவற்றை நம்பியுள்ளன. அதிக சந்தை நிலையற்ற தன்மை அல்லது நெட்வொர்க் நெரிசல் காலங்களில் கூட இந்த போட்கள் இந்த தரவை தொடர்ந்து அணுகுவதை Pocket Network உறுதி செய்கிறது.
ஆன்-செயின் தரவு பகுப்பாய்வு: பல AI முகவர்கள் போக்குகள், வடிவங்கள் மற்றும் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண ஆன்-செயின் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த பகுப்பாய்விற்கு வரலாற்று மற்றும் நிகழ்நேர பிளாக்செயின் தரவின் பரந்த அளவுகளுக்கான அணுகல் தேவைப்படுகிறது. Pocket Network’ன் அளவிடக்கூடிய உள்கட்டமைப்பு இந்த பெரிய தரவு கோரிக்கைகளை திறமையாக கையாள முடியும், AI முகவர்கள் செயல்திறன் தடைகள் இல்லாமல் சிக்கலான பகுப்பாய்வுகளைச் செய்ய உதவுகிறது.
தானியங்கி ஆளுகை பங்கேற்பு: AI முகவர்கள் பரவலாக்கப்பட்ட ஆளுகை செயல்முறைகளில் பங்கேற்க திட்டமிடப்படலாம், அதாவது முன்மொழிவுகளில் வாக்களிப்பது அல்லது நெறிமுறை அளவுருக்களை நிர்வகிப்பது. இந்த முகவர்கள் ஆளுகை நடவடிக்கைகள் குறித்து தகவலறிந்திருக்கவும், அவற்றின் திட்டமிடப்பட்ட செயல்களை திறம்பட செயல்படுத்தவும் தேவையான நம்பகமான தரவு அணுகலை Pocket Network வழங்குகிறது.
கிராஸ்-செயின் இயங்குதன்மை: பிளாக்செயின் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு விரிவடையும் போது, வெவ்வேறு சங்கிலிகளுக்கு இடையிலான இயங்குதன்மை பெருகிய முறையில் முக்கியமானது. பல சங்கிலிகளில் செயல்படும் AI முகவர்களுக்கு அந்த சங்கிலிகள் ஒவ்வொன்றிலிருந்தும் தரவுக்கான அணுகல் தேவை. Pocket Network பரந்த அளவிலான பிளாக்செயின் நெட்வொர்க்குகளை ஆதரிக்கிறது, இது கிராஸ்-செயின் தரவு அணுகல் தேவைப்படும் AI முகவர்களுக்கு ஏற்ற தீர்வாக அமைகிறது.
Pocket Network டோக்கன் பொருளாதாரம்: கணிக்கக்கூடிய மற்றும் செலவு குறைந்த மாதிரி
AI-உந்துதல் பயன்பாடுகள் எதிர்கொள்ளும் மிக முக்கியமான சவால்களில் ஒன்று தரவு அணுகலுக்கான அதிக செலவு ஆகும். பாரம்பரிய கட்டண-ஒரு-வினவல் மாதிரிகள் தடைசெய்யும் அளவுக்கு விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், குறிப்பாக AI முகவர்கள் போன்ற அதிக அதிர்வெண் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு. ஒரு நிமிடத்திற்கு ஆயிரக்கணக்கான தரவு கோரிக்கைகளை செய்ய வேண்டிய AI முகவரை கற்பனை செய்து பாருங்கள். இந்த கோரிக்கைகளுடன் தொடர்புடைய செலவுகள் விரைவாக நிலையற்றதாகிவிடும்.
Pocket Network இந்த சவாலை அதன் புதுமையான டோக்கன் அடிப்படையிலான மாதிரி மூலம் எதிர்கொள்கிறது. ஒவ்வொரு தனிப்பட்ட தரவு கோரிக்கைக்கும் பணம் செலுத்துவதற்கு பதிலாக, Pocket சுற்றுச்சூழல் அமைப்பிற்குள் உள்ள டெவலப்பர்கள் Pocket டோக்கன்களை (POKT) பங்களிக்கிறார்கள். இந்த பங்களிப்பு அவர்களுக்கு ஒரு குறிப்பிட்ட அளவு நெட்வொர்க் செயல்திறனுக்கான அணுகலை வழங்குகிறது, இது அவர்களின் பங்களிப்பின் அளவிற்கு விகிதாசாரமாகும்.
இந்த மாதிரி பல முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகிறது:
கணிக்கக்கூடிய செலவுகள்: பயன்பாட்டைப் பொறுத்து செலவுகள் பெரிதும் ஏற்ற இறக்கமாக இருக்கும் கட்டண-ஒரு-வினவல் மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், Pocket Network’ன் பங்களிப்பு மாதிரி கணிக்கக்கூடிய செலவுகளை வழங்குகிறது. டெவலப்பர்கள் தங்கள் பங்களிப்பின் அடிப்படையில் தங்களுக்கு எவ்வளவு நெட்வொர்க் அணுகல் உள்ளது என்பதை சரியாக அறிவார்கள், இது திறம்பட பட்ஜெட் செய்ய அனுமதிக்கிறது.
செலவு திறன்: பங்களிப்பு மாதிரி பாரம்பரிய கட்டண-ஒரு-வினவல் மாதிரிகளை விட கணிசமாக செலவு குறைந்ததாகும், குறிப்பாக அதிக அதிர்வெண் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகளுக்கு. நெட்வொர்க் வளர்ந்து மேலும் முனைகள் சேரும்போது ஒரு ரிலேக்கான செலவு குறைகிறது.
ஊக்குவிப்பு சீரமைப்பு: பங்களிப்பு மாதிரி டெவலப்பர்கள் மற்றும் நோட் ஆபரேட்டர்களின் ஊக்கத்தொகைகளை சீரமைக்கிறது. டெவலப்பர்கள் நெட்வொர்க்கிற்கான அணுகலைப் பெற POKT ஐ பங்களிக்க ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள், அதே நேரத்தில் நோட் ஆபரேட்டர்கள் வெகுமதிகளைப் பெற நம்பகமான சேவையை வழங்க ஊக்குவிக்கப்படுகிறார்கள்.
ஆச்சரியங்கள் இல்லை: நெட்வொர்க்கில் அதிக தேவை இருக்கும்போது கூடுதல் கட்டணங்களைக் கொண்ட சில பாரம்பரிய விலை கட்டமைப்புகளைப் போலல்லாமல், Pocket Network இல் கூடுதல் கட்டணங்கள் இல்லை.
Pocket Network ஐ மையப்படுத்தப்பட்ட மாற்றுகளுடன் ஒப்பிடுதல்
மையப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட AI உள்கட்டமைப்புக்கு இடையிலான செலவு வேறுபாடு பெரும்பாலும் கடுமையாக உள்ளது. OpenAI போன்ற தனியுரிம தளங்கள், AI பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்திற்கான தினசரி செயல்பாட்டு செலவுகள் மில்லியன் கணக்கான டாலர்களை எட்டக்கூடிய மிகப்பெரிய செலவுகளை ஏற்படுத்தலாம். திறந்த மூல திட்டங்கள் கூட, குறைந்த செலவில் இருந்தாலும், இன்னும் குறிப்பிடத்தக்க முதலீடு தேவைப்படுகிறது.
மாறாக, பரவலாக்கப்பட்ட கணினி தளங்கள், குறிப்பாக Pocket Network போன்ற பிளாக்செயின் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துபவை, இந்த செலவுகளை வியத்தகு முறையில் குறைக்கலாம். கணக்கீட்டு பணிச்சுமையை சுதந்திரமான முனைகளின் நெட்வொர்க்கில் விநியோகிப்பதன் மூலம், AI மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் இயக்குவதற்கும் ஆகும் ஒட்டுமொத்த செலவை கணிசமாகக் குறைக்கலாம். சில மதிப்பீடுகள் பரவலாக்கப்பட்ட கணினி பெரிய மொழி மாதிரி (LLM) பயிற்சி செலவுகளை மையப்படுத்தப்பட்ட மாற்றுகளுடன் ஒப்பிடும்போது 85% வரை குறைக்க முடியும் என்று கூறுகின்றன.
அளவிடுதல்: அதிக அதிர்வெண் AI பணிச்சுமைகளின் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்தல்
AI முகவர்கள் பெரும்பாலும் கணிசமான பணிச்சுமைகளைக் கையாளுகிறார்கள், நிகழ்நேரத்தில் அதிக அளவு தரவு செயலாக்கப்பட வேண்டும். பாரம்பரிய உள்கட்டமைப்புகள், பெரும்பாலும் குறைந்த அல்லது நிலையான வினவல் தொகுதிகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, இந்த தேவைகளுக்கு ஏற்ப போராடுகின்றன. இது அதிக தாமதம், மெதுவான பதில் நேரங்கள் மற்றும் ஒட்டுமொத்த செயல்திறன் குறைபாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
மறுபுறம், Pocket Network விரிவான வினவல் தொகுதிகளைக் கையாளும் வகையில் தரையில் இருந்து கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது. நெட்வொர்க் ஏற்கனவே ஒரு டிரில்லியன் ரிலேக்களுக்கு அருகில் செயலாக்கியுள்ளது, இது அதிக அதிர்வெண் தரவு கோரிக்கைகளை நிர்வகிக்கும் திறனை நிரூபிக்கிறது. இந்த அளவிடுதல் அதிக அதிர்வெண் வர்த்தகம் அல்லது நிகழ்நேர தரவு பகுப்பாய்வு போன்ற கோரும் சூழல்களில் செயல்படும் AI முகவர்களை ஆதரிக்க முக்கியமானது.
Solana போன்ற பிளாக்செயின் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் Phantom போன்ற பயன்பாடுகளின் வெற்றி, அதிக போக்குவரத்து நிகழ்வுகளை நிர்வகிப்பதில், பரவலாக்கப்பட்ட உள்கட்டமைப்பின் வலிமையை மேலும் எடுத்துக்காட்டுகிறது. இந்த தளங்கள் பெரிய இடையூறுகள் இல்லாமல் செயல்பாட்டில் குறிப்பிடத்தக்க கூர்முனைகளைக் கையாளும் திறனை நிரூபித்துள்ளன, பரவலாக்கப்பட்ட அமைப்புகள் வழங்கக்கூடிய பின்னடைவு மற்றும் அளவிடுதலைக் காட்டுகின்றன.
Pocket Network: Web3 AI முகவர்களுக்கான ஒரு வலுவான கட்டமைப்பு
Pocket Network ஒரு வலுவான மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, இது Web3 AI முகவர்களை தன்னாட்சி, அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான முறையில் செயல்பட அதிகாரம் அளிக்கிறது. பரவலாக்கத்தின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், Pocket Network தரவு அணுகல், செலவு திறன் மற்றும் அளவிடுதல் ஆகியவற்றின் முக்கியமான சவால்களை எதிர்கொள்கிறது, அவை பெரும்பாலும் Web3 இடத்தில் AI முகவர்களின் செயல்திறனைத் தடுக்கின்றன.
Web3 சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், AI பரவலாக்கப்பட்ட பயன்பாடுகளில் பெருகிய முறையில் ஒருங்கிணைக்கப்படுவதால், வலுவான மற்றும் நம்பகமான உள்கட்டமைப்பிற்கான தேவை மட்டுமே வளரும். Pocket Network இந்த தேவையை பூர்த்தி செய்ய நன்கு நிலைநிறுத்தப்பட்டுள்ளது, பரவலாக்கப்பட்ட உலகில் அடுத்த தலைமுறை AI-ஆற்றல் பயன்பாடுகளுக்கு ஒரு அடித்தளத்தை வழங்குகிறது. அதன் பரவலாக்கப்பட்ட கட்டமைப்பு, செலவு குறைந்த டோக்கன் பொருளாதாரம் மற்றும் நிரூபிக்கப்பட்ட அளவிடுதல் ஆகியவை Web3 இன் மாறும் மற்றும் கோரும் சூழலில் செழிக்கக்கூடிய AI முகவர்களை உருவாக்க மற்றும் பயன்படுத்த விரும்பும் டெவலப்பர்களுக்கு ஏற்ற தீர்வாக அமைகிறது.