لقد قمت مؤخرًا بشيء "عكس التفكير". لم أستغل الاتجاهات الرائجة، ولم أشارك في إعادة التغريد، بل قمت بعكس ذلك تمامًا، حيث وضعت مشروعًا ما في إطار المقارنة مع الواقع وبدأت أتحاور حوله. قمت بمقارنة عدة أشياء — خبراء التنبؤات التقليديين ومشاريع طبقة البيانات التي ترفع شعار الذكاء الاصطناعي.
بعد هذه الجولة، أدركت فجأة مشكلة: ربما ليست النقطة الأساسية لهذا المشروع هي كلمة "المتنبئ". ما يريده حقًا هو تحويل البيانات على السلسلة من "سهولة الاستخدام" إلى "القدرة على شرح المشاكل عند حدوثها".
يبدو الأمر غير جذاب بما يكفي. لكن كلما فكرت أكثر، أدركت أنه بحلول عام 2026، فإن البنية التحتية التي ستكون ذات قيمة حقيقية هي بالضبط تلك الأشياء غير الجذابة.
لنبدأ بجبهة المتنبئين التقليديين. يجب أن أقول إنهم فعلاً قويون. لكن أين تكمن قوتهم؟ في جوهر الأمر، هم يهدفون إلى تلبية حاجة موحدة — التسعير، التسعير، والتسعير. يحتاجونها للتسوية، ويحتاجونها للرافعة المالية، ويحتاجونها للمشتقات، ومن الطبيعي أن يكون البيانات أكثر استقرارًا.
لكن المشكلة تظهر. إذا وضعنا الأمر في سياق الأعمال في العالم الحقيقي، فإن مجرد وجود بيانات الأسعار غير كافٍ على الإطلاق. ما هو الشيء الذي يسبب الصداع الحقيقي في العالم الحقيقي؟ هو صحة الشهادات، هل تم الالتزام بقواعد المعاملات، هل سلسلة التدقيق مكتملة بما يكفي، هل يمكن تحديد المسؤول عند وقوع مشكلة.
هل الفاتورة المرتبطة بمعاملة معينة موجودة؟ هل تم تسوية الدفع فعلاً؟ هل تغيرت حالة أصل معين؟ هذه الأمور لا يمكن حلها فقط من خلال تحسين "تردد تحديث الأسعار".
أما بالنسبة لمشاريع طبقة البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، فقد أصبحت أراها مملة بعض الشيء مؤخرًا. النمط المشترك هو تراكم المصطلحات، والسرد بشكل مبالغ فيه، ولكن عند التدقيق العميق، تكتشف أن المحتوى فارغ.
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.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SatoshiChallenger
· 12-28 18:19
المفارقة هي أن الابتكار الحقيقي غالبًا ما يكون في إتقان الأمور الرتيبة إلى أقصى حد، ثم يتم تجاهله
مشاريع تروج يوميًا للذكاء الاصطناعي والتداول عالي التردد، أجدها مزعجة. على العكس، فإن هذا التصميم الأساسي الذي "يمكن مساءلته" هو ما يجعل السلسلة تصل فعلاً إلى الواقع
المشكلة أن السوق دائمًا يفضل الاستماع إلى القصص، ولا يحب سماع سلسلة التدقيق
عند النظر إلى عام 2026، من المحتمل أن تكون تلك المشاريع التي لم يركز عليها أحد هي التي ستبقى على قيد الحياة أطول فترة
شاهد النسخة الأصليةرد0
StopLossMaster
· 12-28 06:28
لقد تحدثت طوال الوقت عن القابلية للتتبع، هذا الشيء حقًا لا يمكن لأي شخص التفاخر به، ولكن لهذا السبب بالذات هو شيء ذو قيمة حقًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
ThesisInvestor
· 12-26 19:50
بصراحة، هذا هو الاتجاه الحقيقي الذي يجب دراسته، وهو أكثر موثوقية بكثير من السرد المبالغ فيه والملفت للنظر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
memecoin_therapy
· 12-26 19:48
إيه، في شيء غريب، هذا المنطق فيه شيء... البنية التحتية اللي تقدر تستخدمها فعلاً، فعلاً ما أحد يهتم فيها، كلهم يبون يشتغلون على أشياء مثيرة للاهتمام
لقد قمت مؤخرًا بشيء "عكس التفكير". لم أستغل الاتجاهات الرائجة، ولم أشارك في إعادة التغريد، بل قمت بعكس ذلك تمامًا، حيث وضعت مشروعًا ما في إطار المقارنة مع الواقع وبدأت أتحاور حوله. قمت بمقارنة عدة أشياء — خبراء التنبؤات التقليديين ومشاريع طبقة البيانات التي ترفع شعار الذكاء الاصطناعي.
بعد هذه الجولة، أدركت فجأة مشكلة: ربما ليست النقطة الأساسية لهذا المشروع هي كلمة "المتنبئ". ما يريده حقًا هو تحويل البيانات على السلسلة من "سهولة الاستخدام" إلى "القدرة على شرح المشاكل عند حدوثها".
يبدو الأمر غير جذاب بما يكفي. لكن كلما فكرت أكثر، أدركت أنه بحلول عام 2026، فإن البنية التحتية التي ستكون ذات قيمة حقيقية هي بالضبط تلك الأشياء غير الجذابة.
لنبدأ بجبهة المتنبئين التقليديين. يجب أن أقول إنهم فعلاً قويون. لكن أين تكمن قوتهم؟ في جوهر الأمر، هم يهدفون إلى تلبية حاجة موحدة — التسعير، التسعير، والتسعير. يحتاجونها للتسوية، ويحتاجونها للرافعة المالية، ويحتاجونها للمشتقات، ومن الطبيعي أن يكون البيانات أكثر استقرارًا.
لكن المشكلة تظهر. إذا وضعنا الأمر في سياق الأعمال في العالم الحقيقي، فإن مجرد وجود بيانات الأسعار غير كافٍ على الإطلاق. ما هو الشيء الذي يسبب الصداع الحقيقي في العالم الحقيقي؟ هو صحة الشهادات، هل تم الالتزام بقواعد المعاملات، هل سلسلة التدقيق مكتملة بما يكفي، هل يمكن تحديد المسؤول عند وقوع مشكلة.
هل الفاتورة المرتبطة بمعاملة معينة موجودة؟ هل تم تسوية الدفع فعلاً؟ هل تغيرت حالة أصل معين؟ هذه الأمور لا يمكن حلها فقط من خلال تحسين "تردد تحديث الأسعار".
أما بالنسبة لمشاريع طبقة البيانات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، فقد أصبحت أراها مملة بعض الشيء مؤخرًا. النمط المشترك هو تراكم المصطلحات، والسرد بشكل مبالغ فيه، ولكن عند التدقيق العميق، تكتشف أن المحتوى فارغ.