يمكنك أن تكون محقًا بشأن طفرة الذكاء الاصطناعي وربما تخسر أموالك أثناء تمويلها. هذا أحد أهم التمييزات في سوق الائتمان المستند إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) الناشئة. مشروعان أتابعهما عن كثب هما @USDai_Official و @gaib_ai. https://t.co/DFEy9Yv44k يبني سوقًا ائتمانيًا حول بنية تحتية لوحدات معالجة الرسومات، ويساعد مشغلي الذكاء الاصطناعي على تمويل الأجهزة المكلفة من خلال قروض مدعومة بوحدات معالجة الرسومات. GAIB يبني طبقة مالية أوسع حول بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ويربط رأس المال بالفرص عبر وحدات معالجة الرسومات ومراكز البيانات والروبوتات. أنا متفائل بشأن الاتجاه، لأن نمو الذكاء الاصطناعي يتطلب أكثر من مجرد نماذج أفضل. فهو يتطلب كميات هائلة من رأس المال لشراء الأجهزة، وتوسيع قدرة الحوسبة، وبناء البنية التحتية خلف الصناعة. هذه المشاريع تستكشف كيفية مساعدة رأس المال على السلسلة في تمويل هذا التوسع. لكن هناك تمييزًا يستحق الفهم. زيادة الطلب على وحدات معالجة الرسومات لا تعني تلقائيًا عوائد أفضل للمقرضين. يمكن للمقترضين تحميل أنفسهم ديونًا زائدة. ويمكن أن تنخفض قيمة الأجهزة أسرع مما هو متوقع. ويمكن أن تفشل العقود في توليد تدفق نقدي كافٍ لتغطية السدادات. الفرصة حقيقية، لكن المخاطر الائتمانية كذلك. ما يجعل هذه المشاريع مثيرة للاهتمام بالنسبة لي هو محاولة ربط التمويل اللامركزي (DeFi) بالبنية التحتية المنتجة.