ڈی سینٹرلائزڈ AI 2026 کا جائزہ: کیوں بلاک چین AI کا ضروری حل ہے

لکھنے والہ: Pink Brains

ترجمہ: AididiaoJP، Foresight News

ڈی سینٹرلائزڈ AI کا وجود اس لیے ہے کہ سینٹرلائزڈ AI کے ساختی پابندیاں ہیں، جنہیں سرمایہ اور کوڈ سے حل نہیں کیا جا سکتا:

• کمپیوٹنگ وسائل نایاب اور مہنگے ہیں
• اختیارات کا زیادہ مرکزیکرنا
• مودل کا آؤٹ پٹ تصدیق نہیں کیا جا سکتا
• ٹریننگ ڈیٹا حاصل کرنا مزید مشکل ہوتا جا رہا ہے

کمپیوٹنگ وسائل نایاب اور مہنگے ہیں

2025ء سے 2035ء تک GPU بنیادی ڈھانچہ 10 ارب امریکی ڈالر سے بڑھ کر 77 ارب امریکی ڈالر ہو جائے گا۔ ڈیٹا سینٹر کے GPU کئی ماہ سے فروخت کے لیے ختم ہو چکے ہیں۔ ڈی سینٹرلائزڈ کمپوٹنگ مارکیٹ 2024ء کے 9 ارب امریکی ڈالر سے بڑھ کر 2035ء تک 22 ارب امریکی ڈالر ہو جائے گی (Research and Markets کے مطابق)۔ یہ عدد صرف اس صورت میں درست ہے جب آپ مان لیں کہ کمی ساختی ہے، نہ کہ دورانیہ کی، جس پر ہم اتفاق کرتے ہیں۔

اختیارات کا زیادہ مرکزیکرنا

ChatGPT، Gemini، Grok، اور Claude سب کچھ صرف کچھ مخصوص نجی کمپنیوں کے ملکیت اور چلائے جاتے ہیں۔ موجودہ AI پالیسی یہ فرض کرتی ہے کہ صرف کچھ ہی ایسے ادارے ہیں جو بہت زیادہ کمپوٹیشنل وسائل کو مرکزی طور پر جمع کر سکتے ہیں اور طاقتور سسٹم تربیت دے سکتے ہیں۔ اگر یہ فرض توڑ دیا جائے تو آگے کے ذہانت کو تعمیر کرنے والوں کا منظر بالکل بدل جائے گا۔

نتیجہ تصدیق نہیں کیا جا سکتا

جب ماڈل فیصلہ لیتا ہے، تو صارف یہ تصدیق نہیں کر سکتا کہ درست ماڈل چلا گیا ہے، حسابات درست طریقے سے انجام پائے ہیں یا نہیں، اور حساس ڈیٹا فاش ہوا ہے یا نہیں۔ یہ چیٹ بوٹس کے لیے قابلِ تحمل ہو سکتا ہے، لیکن جب AI قرضے، صحت کی دیکھ بھال، یا خودمختار ایجنسیز کے ذریعے ریل ٹائم والٹ کو آپریٹ کرتی ہے، تو یہ مکمل طور پر قابلِ قبول نہیں۔

پرائیویسی کی فکریں اور تنظیمی پابندیوں کی وجہ سے ٹریننگ ڈیٹا حاصل کرنا مشکل ہوتا جا رہا ہے

ایک مرکزی کرالر جو صرف ایک AWS علاقے میں واقع ہے، جلد ہی ریٹ لِمٹنگ، علاقائی بلاک، یا زہریلی کیش کے ساتھ نشانہ بن جائے گا۔ جیسا کہ a16z نے 2026 کے آؤٹلک میں کہا ہے، خصوصیت "کرپٹو کی سب سے اہم دفاعی دیوار" بن رہی ہے۔

AI کو بلاکچین کی ضرورت ہے تاکہ ذہانت کھلی، قابل تصدیق اور مالی طور پر دستیاب ہو۔

• ایپلیکیشن اور سروس لیئر: AI ایجینٹ بہت کچھ کر سکتے ہیں، لیکن کرپٹو کرنسی کے شعبے میں، اب تک dominant دو استعمالات ایجینٹ فنانس اور ایجینٹ پے مینٹس ہیں۔
• مڈل ویئر لیئر: منسلک ادارے — تعمیر اور ایجینٹس کی شناخت کے فریم ورک، ایجینٹ مارکیٹ، اور کوآرڈینیشن لیئر تک
• انفراسٹرکچر لیورل: AI کے بنیادی وسائل — خفیہ کاری اور تصدیق لیورل، کمپوٹیشن، انفرنس، ٹریننگ، ڈیٹا اور اسٹوریج

ایجینٹ فنانس مصنوعی زبان کے حکمات کو بلاکچین پر ایکشن میں تبدیل کرتا ہے۔

@gizatechxyz کا ARMA ایجینٹ، EigenLayer کے AVS فریم ورک پر بلک بلک چل رہا ہے اور غیر ہسٹری کے طور پر 46 ارب ڈالر سے زائد ایجینٹ ٹریڈنگ والیوم کو مانیٹر کر چکا ہے۔

@Infinit_Labs ایک 20 سے زیادہ پیشہ ورانہ ایجینٹس کے کلستر چلا رہا ہے جو "1 BTC کے ساتھ ماہانہ 1000 ڈالر کمانا" جیسے ارادوں کو Ethereum، Solana اور Base پر ایک کلک کی حکمت عملی میں تبدیل کرتا ہے۔

@coinvestai by Liquid، ChatGPT اور Claude میں براہ راست ڈال دیا جائے گا، جس سے Model Context Protocol کے ذریعے 500+ مارکیٹس میں ٹریڈنگ ممکن ہو جائے گی۔

@minara نے Hyperliquid کو اندراج کیا ہے اور حال ہی میں Lighter میں شامل ہو گیا ہے۔ یہ DMind ماڈل اور 50+ اندراجات کے ذریعے مکمل «تحليل → فیصلہ → اجراء» ٹریڈنگ سائکل چلاتا ہے۔

@Cod3xOrg: ایک ہلکا پھلکا AI ایجینٹ نیٹ ورک جو ارادوں کو آن چین ٹرانزیکشنز کے تعمیر اور انجام دینے میں تبدیل کرتا ہے۔

@Zyfai_: ایک خود مالکانہ DeFAI ایجینٹ جو آمدنی کمانے کو آٹومیٹ اور بہتر بناتا ہے، اور بے رحمی کے بغیر خطرات کے مطابق APY کے تعاقب کے لیے مسلسل پروٹوکولز کے درمیان سرمایہ کی دوبارہ توازن کرتا ہے۔

پیش بینی بازار کے حوالے سے، @SynthdataCo ایک بٹٹنسور سب نیٹ ہے جو ڈی سینٹرلائزڈ پیش بینی فنانسی اسمارٹ نیٹ ورک چلاتا ہے۔ مائنرز مختصر مدتی قیمت کی عدم یقینی کا ماڈل بنانے کے لیے مقابلہ کرتے ہیں۔ یہ پہلے ہی Kalshi کرپٹو مارکیٹس کے Mode AI Quant جیسے پروڈکٹس کے لیے ریل ٹائم ڈیٹا فراہم کر رہا ہے۔

جیسے انٹرنیٹ ڈیجیٹل اقتصاد کے لیے مواصلاتی لیyer بن گیا، بلوك چین اور اسٹیبل کرنسیز ایجینٹ ادائیگیوں کے لیے سیٹلمنٹ لیyer بن رہی ہیں۔

2026ء کے مئی تک، x402 نے Base اور Solana پر 173 ملین سے زیادہ ٹرانزیکشنز کی ہیں، اور x402 فاؤنڈیشن کے ارکان میں Google، Visa، AWS، Circle، Anthropic، Stripe اور Cloudflare شamil ہیں۔ Stripe نے فروری 2026 سے اس کا استعمال شروع کر دیا ہے؛ AWS نے نیٹیو AgentCore Payments لانچ کیا ہے۔

خریداروں اور فروخت کرنے والوں کی سرگرمیاں بڑھ رہی ہیں، اور زیادہ تر ٹریڈنگ حقیقی، آن ڈیمانڈ پے پر استعمال سے متعلق ہیں: API کالز، AI انفرنس سروسز، ایجینٹ کامرس اور اس جیسے ورک لوڈز۔ شروع کے ہائپ چکل کو سرد کر دیا گیا ہے، لیکن بنیادی ٹریکشن اب پیچھے نہیں رہ رہا۔

اسی دوران، اسٹریپ اور ٹیمپو کا ماشین پے مینٹس پروٹوکول دوسری ٹریک کے طور پر ظاہر ہوا ہے، جس نے لانچ ہونے کے بعد تقریباً 411,900 سے زائد ٹرانزیکشنز اور 9,600 خریداروں کو ریکارڈ کیا ہے۔

یہ نیٹ ورکس مل کر یہ ظاہر کرتے ہیں کہ مشین سے مشین کا کاروبار زیادہ وسیع طور پر تبدیل ہو رہا ہے، جہاں سافٹ ویئر ایجینٹس مشین کی رفتار سے خودمختارانہ ٹریڈ کر سکتے ہیں۔

اجنٹس کی تعداد بڑھنے کے ساتھ، بنیادی چیلنج تعاون بن جاتا ہے: اجنٹس کیسے ایک دوسرے کو دریافت کریں، اپنا شناخت ثابت کریں، اور بغیر کسی مداخلت کے ٹریڈ کریں۔

یہاں اعتماد کا فرق رکاوٹ ہے۔ ایجنسی کاروبار کا تخمینہ 2030 تک 1.5 ٹریلین سے 5 ٹریلین امریکی ڈالر تک پہنچ جائے گا، لیکن اس کی استعمال کی حد ایک بات پر منحصر ہے — زیادہ تر صارفین AI کو تحقیق کرنے کی اجازت دینا چاہتے ہیں، لیکن کم لوگ AI کو حقیقی خریداری کرنے کی اجازت دینا چاہتے ہیں۔

آج کے نظام میں اب بھی API کلید پر انحصار کیا جاتا ہے، اور تقریباً کوئی بھی نظام پروکسی کو ایک شناخت والے کے طور پر نہیں سمجھتا۔

@GoKiteAI ایک خاص L1 تعمیر کر رہا ہے جس میں شناخت اور ادائیگیاں بنیادی عناصر کے طور پر ہیں۔ ERC-8004 ایک ایتھریم معیار ہے جو ایجینٹس کے لیے قابل منتقل آن چین شناخت اور معیار فراہم کرتا ہے جو کراس چین پر ساتھ چل سکتے ہیں۔

مارکیٹ کے حوالے سے، @virtuals_io Base پر ایجینٹ معاش کا آپریٹنگ سسٹم ہے۔ جون 2026 تک، اس نے 2.38 ملین سے زائد ایجینٹ ٹاسکس کو پورا کیا ہے اور تقریباً 480 ملین امریکی ڈالر کا "ایجینٹ جی ڈی پی" پیدا کیا ہے۔

لیکن اس سطح کا چمکتا ہوا گہرا Bittensor ہے۔ یہ ایک ایسا نیٹ ورک ہے جو پیشہ ورانہ سب نیٹس سے مل کر بنا ہے، جہاں ہر سب نیٹ ایک مائیکرو اقتصادیات ہے، جہاں مائنز AI ماڈل چلاتے ہیں، ویریفائرز آؤٹ پٹ کو اسکور کرتے ہیں، اور TAO ایمرجن کا بہاؤ سب سے زیادہ مفید کام پیدا کرنے والوں کی طرف جاتا ہے۔ اسے مالی طور پر سنجیدہ بنانے کے لیے تین مکینزمز ہیں:

• 2025ء کے دسمبر کے ہالفنگ سے TAO کی روزانہ جاری کی جانے والی مقدار 7200 سے گھٹ کر 3600 ہو جائے گی، جو 21 ملین کی مجموعی حد کے مطابق ہے۔
• dTAO ہر سب نیٹ کے لیے اپنا الگ Alpha ٹوکن اور AMM پول فراہم کرتا ہے — ایمیشن کو مارکیٹ طے کرتی ہے۔
• Taoflow اپ گریڈ (نومبر 2025 میں لانچ) صرف صاف کوئسٹڈ فلو کے مطابق ایمیشن تقسیم کرتا ہے۔ اگر کوئی سب نیٹ ویز کوئسٹ کرنے سے زیادہ دیکوئسٹ کرتا ہے، تو اس کا ایمیشن صفر ہو سکتا ہے۔ یہ ڈیزائن کے طور پر ڈاروونین ہے۔

نیٹ ورک پر 128 سے زائد فعال سب نیٹ ورکس ہیں، اور پہلے 3 بڑے کمپیوٹنگ سب نیٹ ورکس کو مالیاتی طور پر کامیاب ہونے کے تین ماہ کے اندر مل کر 20 ملین امریکی ڈالر کا ARR حاصل ہوا۔ ڈاروینزم ہی پروڈکٹ ہے۔

دیگر منصوبے مخصوص AI بلاکچین بنانے یا برادری کے مالکانہ AI ایکوسسٹم کے لیے درکار ٹولز، فریم ورکس اور انعامات فراہم کرنے پر مرکوز ہیں۔

@NEARProtocol: ایک بے شکل کوآرڈینیشن لیئر جو سیٹلمنٹ، شناخت، خفیہ رکھنا، TEE، MPC اور PII کے تحفظ کو متحد کرتی ہے تاکہ خودمختار ایجنسز کو سروس فراہم کی جا سکے۔

@base——"ایجینٹ اقتصاد" کا مرکزی ہیڈکوارٹر۔ Base MCP کے ذریعے Claude، ChatGPT، Cursor جیسے AI ٹولز Uniswap، Morpho، Avantis جیسے پلیٹ فارمز پر پرومپٹس کے ذریعے چین پر ایکشنز جیسے تبادلہ، ٹرانسفر، اور DeFi انٹرایکشن کر سکتے ہیں۔

@SentientAGI: اس کا GRID پائیداری ایجینٹس، ماڈلز، ڈیٹا اور کمپوٹیشن کو جوڑتی ہے، جو سوالات کو ماہرانہ شرکاء کے پاس رُٹ کرتی ہے تاکہ بہترین نتائج فراہم کیے جا سکیں۔

@gensynai: قابل تصدیق ML انجام، تربیت اور استنتاج کے لیے تقسیم شدہ ہارڈویئر کو موزوں کرنا، جبکہ کام کی قابلیت یقینی بنائیں، $AI موزوں نیٹ ورک۔

@SaharaAI ڈیٹا، ماڈلز، ایجینٹس اور انعامات کو ایک یکجا AI نیٹو ایکوسسٹم میں جوڑیں۔

بنیادی ڈھانچہ AI کی ہڈی ہے — تمام اوپری لیئرز کی بنیاد پر مبنی اصل کمپوٹنگ، استدلال، تربیت، ڈیٹا اور خصوصیت کے اصول۔ یہ مرکزیز AI اسٹیک کی سب سے زیادہ سرمایہ کشی والی لیئر ہے۔

ڈیسینٹرلائزڈ کمپیوٹنگ

@akashnet ایک ریورس ایکشن مارکیٹ چلاتا ہے جہاں فراہم کنندگان اپنے ورک لود جیتنے کے لیے نیلی دیتے ہیں۔ 2026 کے پہلے تین ماہ میں نئے لیزز میں 27% کا اضافہ ہوا اور 43,500+ تک پہنچ گئے، جو تیسرے لگاتار تین ماہ کا اضافہ ہے۔ اس کی AkashML انفرنس سروس نے اپریل میں تقریباً 120 بلین ٹوکنز کو پروسیس کیا، جو معمول کے بادل کے مقابلے میں 60–85% سستا ہے۔

@rendernetwork نے 428% کی سالانہ نمو کے ساتھ استعمال میں اضافہ کا اعلان کیا ہے۔

@ionet نے سولانا پر 130 سے زیادہ ممالک کے 130,000+ GPU کو اکٹھا کیا ہے۔

@AethirCloud واقعی آمدنی والوں میں سے ایک ہے: خود کو 166 ملین امریکی ڈالر کی سالانہ دوہرائی جانے والی آمدنی (2025 کا تیسرا تریماہ) اور 15 ارب کمپوٹنگ گھنٹے فراہم کیے گئے۔

ڈسٹریبیوٹڈ اور ویریفائیبل ریزننگ

استدلال AI کے آپریشنل اخراجات کا 70% سے زیادہ ہے، گولڈمن سیکس کا تخمینہ ہے کہ ایجینٹ AI 2030 تک ٹوکن کی استعمال کو 24 گنا بڑھا دے گا — ماہانہ 120 تریلین ٹوکن۔

ڈی سینٹرلائزڈ جواب یہ ہے کہ استدلال کو سستا، پرائیویٹ اور تصدیق شدہ بنایا جائے۔

@AskVenice نے اپنے مخصوص اور جانچ کے بغیر ماڈل کے ذریعے 2 ملین سے زائد صارفین کے لیے روزانہ 50 ارب ٹوکن فراہم کیے ہیں، اور اس کا مزید فائدہ ماڈل ہے۔

@OpenGradient نے 2 ملین سے زیادہ قابل تصدیق استدلالات کو معالجہ کیا ہے اور 500,000+ zkML ثبوت تیار کیے ہیں۔

@chutes_ai: ڈیولپرز GPU مائنرز کی حمایت سے ایک سادہ API کے ذریعے AI ماڈلز کو ڈپلوی اور اسکیل کر سکتے ہیں، جس سے لاگت AWS کے مقابلے میں تکریباً 85% تک کم ہو سکتی ہے۔ پلیٹ فارم کی آمدنی خودکار اسٹیکنگ میکنزم کے ذریعے ٹوکن کی مانگ میں تبدیل ہوتی ہے۔

@dphnAI——ڈیسینٹرلائزڈ AI انفرنس نیٹ ورک۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ Dolphin نے Venice AI کے لیے سینسر شدہ ماڈل تیار کیا ہے اور پورے نیٹ ورک کی آمدنی کو ٹوکن ریکھپریز کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔

ڈی سینٹرلائزڈ ٹریننگ

ٹریننگ سب سے مشکل مسئلہ ہے اور سب سے زیادہ اثر رکھنے والا مسئلہ ہے — یہ فیصلہ کرتا ہے کہ اگلی نسل کے ماڈلز کو صرف تین یا چار کمپنیوں کے لیبز میں تعمیر کرنا پڑے گا۔

@PrimeIntellect کا INTELLECT-1 (10 ارب پیرامیٹرز) پہلا عالمی تقسیم شدہ تربیتی عمل ہے؛ INTELLECT-2 (32 ارب پیرامیٹرز) پہلا تقسیم شدہ RL عمل ہے۔

@tplr_ai نے 70+ ڈسٹریبیوٹڈ نوڈس پر Covenant-72B کو ٹرین کیا، تقریباً 1.1 ٹریلین ٹوکنز کو پروسیس کیا، اور مواصلات کے اخراجات کو 146 گنا کم کیا۔

@NousResearch: ان کے Psyche نیٹ ورک نے خطا بردار توزیع شدہ تربیت کو ممکن بنایا، جس کے نتیجے میں Hermes 4.3 پہلا Hermes ماڈل بن گیا جو مرکزی کلستر کے بجائے ڈی سینٹرلائزڈ انفراسٹرکچر پر تربیت یافتہ ہوا۔

@MacrocosmosAI کا IOTA سب نیٹ (SN9) ڈی سینٹرلائزڈ LLM پری ٹریننگ اور "ہوم ٹریننگ" کرتا ہے، جبکہ اس کا Data Universe سب نیٹ (SN13) ڈیٹا لیئر کو پروسیس کرتا ہے۔ DiLoCo سیریز لو کمیونیکیشن الگورتھمز عالمی سطح پر بکھرے GPU کو ڈیٹا سینٹر کے ا超高 سپیڈ انٹرنل نیٹ ورک کے بغیر تعاون کرنے دیتے ہیں۔

ڈی سینٹرلائزڈ ڈیٹا دستیابی اور اسٹوریج

جیسے جیسے AI ورک لوڈ کا سائز بڑھ رہا ہے، دونوں ہی بانٹن بن رہے ہیں۔ اگری فہرست کے ماڈلز بہت زیادہ تازہ ڈیٹا کھاتے ہیں، اور مخزن کی ضروریات اتنی بڑھ گئی ہیں کہ بڑے ہارڈ ڈرائیو فراہم کنندگان نے اپنی پیداوار کو کئی سالوں پہلے ہی فروخت کر دیا ہے۔

اقتصاد بہت دلچسپ ہے۔ ڈی سینٹرلائزڈ اسٹوریج روایتی کلاؤڈ فراہم کنندگان کے مقابلے میں 60-80% سستا ہو سکتی ہے، @Filecoin جیسے نیٹ ورکس مہینے کے لیے ہر TB کے لیے 1 ڈالر سے کم کی قیمت پر اسٹوریج فراہم کرتے ہیں، جبکہ مرکزی متبادل تقریباً 30 ڈالر ہیں۔

@grass 190 ممالک سے 2.5 ملین نوڈس کو ان کی بے کار بینڈ ویتھ کے لیے ادائیگی کرتا ہے، تاکہ AI لیبز حقیقی وقت کے ویب کو اسکین کر سکیں۔

@WalrusProtocol، جو @Mysten_Labs کے ذریعے تعمیر کیا گیا ہے، ایک تیزی سے ابھرتا ہوا چیلنج کنندہ ہے جو ڈی سینٹرلائزڈ اسٹوریج اور ڈیٹا دستیابی کے لیے استعمال ہوتا ہے—بڑے «blob» کو مؤثر طریقے سے محفوظ کرنے کے لیے دو بعدی ا纠错 کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے، اور اب بڑھتے ہوئے AI ایجینٹس کے لیے مستقل میموری لیئر کے طور پر تصور کیا جا رہا ہے۔

@eigencloud: ڈیٹا دستیابی، قابل تصدیق کمپیوٹیشن اور جھگڑہ حل پر مبنی ایک قابل تصدیق کلاؤڈ پلیٹ فارم۔ دوبارہ پیز کردہ ETH سے محفوظ، اس کا نظریہ AI ایجینٹس کو کریپٹوگرافک گارنٹی کے ساتھ چلانا ہے تاکہ ان کے افعال قابل ثبوت، قابل جائزہ اور قابل انجام ہو سکیں۔

@vana——ایک EVM L1، جہاں ڈیٹا ڈیوز اور ڈیٹا لکویڈیٹی پولز ذاتی ڈیٹا کو ٹوکنائز کرنا اور ٹریڈ کرنا ممکن بناتے ہیں۔

@reppo اور @oroagents AI ٹریننگ کے لیے معیاری اور قابل اعتماد ڈیٹا سیٹس تیار کرنے کے لیے انزنش کے ذریعے کام کر رہے ہیں۔

خرابی اور تصدیق لیور

عام AI صارفین کے لیے یہ تصدیق نہیں کر سکتے کہ ماڈل نے ان کے ڈیٹا کو پرائیویٹ طریقے سے سنبھالا ہے، کیا حساب کتاب درست طریقے سے انجام دیا گیا ہے، یا کیا دعویٰ کیا گیا ماڈل استعمال کیا گیا ہے۔

2026 میں، خصوصیت اور تصدیق AI کے لیے ایک ضروری شرط بن رہی ہیں، صرف اضافی سہولت نہیں۔

@nillion — «بیکار کمپیوٹر»، MPC اور اپنے Nil Message Compute کا استعمال کرتے ہوئے اینکرپٹڈ ڈیٹا پر کمپیوٹیشن کریں بغیر ڈیکرپٹ کیے۔ استعمال کے مناظر میں پرائیویٹ AI انفرنس، اینکرپٹڈ ڈیٹا بیس اور پرائیویٹ RAG (AI کو ملکی معلومات کے بیس کو کوئی معلومات فاش نہ کرتے ہوئے کوئی سوال کرنے دیں) شامل ہیں۔

@Arcium: سولانا پر ڈی سینٹرلائزڈ سیکرٹ کمپیوٹنگ نیٹ ورک۔ استعمال کے معاملات میں امبرا (شیلڈڈ ٹرانسفرز / پرائیویٹ ریونیوز) اور حساس ڈیٹا سیٹس پر سیکرٹ AI ٹریننگ شامل ہیں۔

@OasisProtocol: پرائیویسی فرسٹ L1، ROFL (Runtime Offchain Logic) کا استعمال کرتے ہوئے، جو TEE کے بنیاد پر ایک فریم ورک ہے جو تصدیق شدہ، پرائیویسی محفوظ آف چین کمپوٹیشن — AI ایجینٹس، ماڈل ٹریننگ یا آریکلز — کو چلانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔

@octra: FHE کو نیچے سے سپورٹ کرتا ہے، پرائیویسی پر زور دیتا ہے، HFHE (ہائپرگراف FHE) کے مخصوص اسکیم کا استعمال کرتا ہے جو پیرلل کرپٹو کمپوٹیشن اور ذخیرہ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

@eigencloud: EigenLayer کے ری-اسٹیکنگ سیکیورٹی پر بنایا گیا وریفائیڈ ہیوی ویٹر۔ EigenAI (ایک OpenAI کے ساتھ مطابقت رکھنے والا API جو اوپن سورس ماڈلز کے لیے وریفائی کی جا سکنے والی LLM انفرنس کی فراہمی کرتا ہے، جہاں پرومت اور ریسپانس ثابت کیا جا سکتا ہے کہ ان میں کوئی تبدیلی نہیں ہوئی) اور EigenCompute (ایجینٹ لاجک کے لیے وریفائی کی جا سکنے والی آف چین انجن)۔

@PhalaNetwork۔ کلاؤڈ GPU طاقتور ہیں لیکن غیر خفیہ؛ Phala اپنے آپ کے لیے بھی محفوظ ثبوت کے ساتھ ورک لوڈ فراہم کرتا ہے۔ اس کا مرکزی پروڈکٹ Phala Cloud پر GPU TEE، OpenAI کے ساتھ مطابقت رکھنے والے API کے ساتھ ہارڈ ویئر پر اوپن سورس ماڈل ڈیپلوی کرتا ہے، جہاں ہر انفرینس کے لیے ایک اینکرپٹڈ ثبوت ہوتا ہے۔

AI کی مانگ کی رفتار زیربنیادی ڈھانچے کی پیشرفت سے زیادہ تیز ہے، AI ایجینٹس اب اہم ترقی کا انجن بن رہے ہیں — چین پر ٹریک پوری طرح تیار ہے۔

گنتی ایک ایسے اثاثہ کیٹیگری میں تبدیل ہو رہی ہے، جس کا چین پر مارکیٹ اس کا مالی طبقہ بن رہا ہے۔ ادارہ جاتی شرکاء تجربات سے لے کر بنیادی ڈھانچے میں سرمایہ کاری کی طرف منتقل ہو رہے ہیں۔

ٹوکن معاشیات، سرمایہ، کمپیوٹیشن اور ڈیٹا کو ہماونے میں ڈیسینٹرلائزڈ AI کا ساختی فائدہ بن رہی ہے۔ مواقع AI سے روبوٹس، خودمختار مشینوں اور فزیکل AI تک وسعت پا رہے ہیں۔

ڈیسینٹرلائزڈ AI، کمپیوٹنگ آمدنی، بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ تربیت اور بڑھتے ہوئے ایجینٹ اقتصاد کے ذریعے، بنیادی ڈھانچہ، درمیانی سافٹ ویئر، اور ایپلیکیشنز سمیت اہم اسٹیک میں بڑھ رہا ہے۔

لیکن اس شعبے کی ابھی ابتدائی مراحل ہیں۔ آمدنی اکثر ٹوکن انعامات سے پیچھے رہ جاتی ہے، اور استعمال اب بھی ناہموار ہے، حالانکہ کل AI سرمایہ کاری میں بڑی کاؤنٹر ہوئی ہے، لیکن ڈی سینٹرلائزڈ AI اب بھی وینچر کیپٹل کا صرف ایک چھوٹا حصہ ہے۔ ٹوکن ڈرائون نیٹ ورکس طاقتور فائدہ ہو سکتے ہیں، لیکن صرف اس صورت میں جب قیمت حاصل کرنے کا ڈیزائن درست ہو۔

تاہم، Bittensor، NEAR، Virtuals، Base اور Venice جیسے منصوبوں کا ظہور ڈی سینٹرلائزڈ AI کو صرف سپیکولیٹو نریٹیو سے آگے بڑھا کر کمپیوٹیشن، ڈیٹا، سرمایہ اور ذہانت کو مربوط کرنے کے نئے انداز میں تبدیل کر رہا ہے۔