AI Rig Complex (ARC): การเปลี่ยนแปลงกรอบ AI รุ่นใหม่ในนิเวศ Solana

ในคลื่นการรวมระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) และบล็อกเชน ARC โทเค็นและโครงการ AI Rig Complex ที่อยู่เบื้องหลังกำลังเด่นด้วยตำแหน่งที่เป็นเอกลักษณ์ Solana โครงการ on-chain แรกที่มุ่งเน้นที่จะสร้างเฟรมเวิร์ก AI Agents แบบพกพา แบบโมดูลาร์ และเบา AI Rig Complex (ARC) ไม่เพียงแต่สามารถทำให้เกิดนวัตกรรมทางเทคโนโลยี แต่ยังแสดงศักยภาพที่จะกลายเป็นผู้นำในด้าน AI ผ่านพื้นฐานทีมงาน การออกแบบกลไกนิเวศวิถี และการอัปเกรดคุณภาพล่าสุด

การตำแหน่งโครงการ: “การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐาน” ของ AI framework track

การแข่งขันในสาขา AI ปัจจุบันได้เปลี่ยนจากรุ่นเดียวไปสู่การต่อสู้เพื่อกรอบการพัฒนาและเครื่องมือ โครงการเฟรมเวิร์ก (เช่น Crypto-AI Lab ของ a16z, เครือข่ายตัวแทนของ Virtuals) มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดเกณฑ์ในการสร้างแอปพลิเคชัน AI และกลายเป็นรากฐานที่สําคัญของระบบนิเวศที่เฟื่องฟูโดยการจัดหาสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เป็นมาตรฐานและปรับขนาดได้ AI Rig Complex (ARC) กําหนดเป้าหมายแทร็กนี้ด้วยเฟรมเวิร์กหลัก Rig ที่พัฒนาขึ้นในภาษา Rust โดยเน้นที่ประสิทธิภาพสูงโมดูลาร์และความเข้ากันได้ข้ามแพลตฟอร์มโดยมีเป้าหมายเพื่อเป็น “ตัวต่อเลโก้” สําหรับ AI Agents

ข้อดีทางเทคนิคของโครงสร้าง Rig

• การทำให้ Rust language มีพลัง: Rust โด่งดังด้วยความปลอดภัยของหน่วยความจำและประสิทธิภาพในการประมวลผลพร้อมทำให้มันเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการสร้างระบบ AI ที่เชื่อถือได้มาก กรอบการทำงาน Rig ที่ถูกนำมาใช้ใน Rust บรรลุการใช้งานเบา (ต้องการเพียง 10MB ของหน่วยความจำเท่านั้น) และความเร็วในการตอบสนองในระดับมิลลิวินาที ทำให้มันเหมาะสำหรับสถานการณ์การคำนวณที่ตั้งอยู่บนขอบของเครือข่ายได้อย่างเฉพาะเจาะจง
• การออกแบบแบบแยกส่วน: นักพัฒนาสามารถประสานรวมกันอย่างอิสระระหว่างโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า โมดูลประมวลผลข้อมูล และอินเทอร์เฟซการโต้ตอบบนเชิงไซต์เพื่อสร้างเอเจนต์ AI ที่กำหนดเองอย่างรวดเร็ว
• ความสามารถในการทำงานร่วมกันข้ามโซน: ถึงแม้จะมีการพัฒนาขึ้นบน Solana, Rig รองรับการโต้ตอบหลายโซนผ่านชั้นขั้นการนำเสนอ และสามารถผสานเข้ากับระบบนิเวศ เช่น Solana ได้อย่างไม่มีปัญหา Ethereum, Cosmos, etc.

ข้อมูลพื้นหลังของทีม

ทีมมาจาก Web2 กองทัพประจำและทีมพัฒนา Rust field authority ที่ @Playgrounds0x, เคยเป็นทีมพัฒนาเครื่องมือ AI ที่มีชื่อเสียงใน Silicon Valley ให้บริการซอลูชันระดับองค์กรสำหรับ Microsoft และ NVIDIA พร้อมความสามารถทางวิศวกรรมที่แก่แกล้ง ตัวอย่างเช่นคนสำคัญที่ชื่อ @0thTachi: ผู้สนับสนุนหลักในชุมชนภาษา Rust ที่นำทางพัฒนาเฟรมเวิร์ก LLM หลายตัวโดยมีโครงการ GitHub ของเขา Rig-LM ถูกเสนอเป็นเครื่องมือที่แนะนำโดยมูลนิธิ Rust

ทีมเลือกที่จะเปิดตัวโค้ดเฟรมเวิร์ค Rig ในรูปแบบโอเพนซอร์สอย่างสมบูรณ์และผ่านการตรวจสอบด้วย CertiK และ Halborn ร่วมกับพื้นหลังทางธุรกิจ Web2 และลูกค้าองค์กรที่มีอยู่ (เช่น Azure, DeepSeek) จะช่วยให้โครงการมีรายได้ที่เสถียร flow, ลดความขึ้นอยู่กับการระดมทุนด้วยโทเค็น

นวัตกรรมกลไกโทเค็น ARC: จาก ‘การทำเหมืองความเหลือ’ ไปสู่ ‘การสร้างระบบนิเวศ’

ในวันที่ 11 กุมภาพันธ์ ARC ประกาศยกเลิกโมเดลเดิมของ “สระน้ำเหลือเหลือ + การแบ่งปันค่าธรรมเนียมการซื้อขาย” และเปิดเผยกลไกพิสูจน์ศักยภาพของระบบ (PEP)

• ดินามิกส์การปล่อยโทเค็น: การกระจายโทเค็นเชื่อมโยงกับความถี่ในการใช้โครงสร้างและการสนับสนุนจากนักพัฒนา เช่น: นักพัฒนาสามารถรับรางวัล ARC โดยการใช้งานเอเจนต์โมดูลาร์สำหรับ Rig; ผู้ใช้สามารถแลกเปลี่ยน ARC กับข้อมูลการจินตองบนเชนที่สร้างขึ้นโดยการเรียกใช้เอเจนต์
• ไม่มีการขุดล่วงหน้าและไม่มีการจัดสรรทุนจากผู้ลงทุน: โทเค็นทั้งหมดถูกสร้างขึ้นผ่านพฤติกรรมทางนิเวศ และทีมงานเก็บเพียง 5% เพื่อการบำรุงรักษาในระยะยาว
• การผูกสิทธิการปกครอง: การถือ ARC สามารถลงคะเนให้กำหนดทิศทางของการพัฒนาคุณลักษณะของโครงสร้าง เพื่อให้เกิดความเป็นเจ้าของในฐานะนักพัฒนา

ใช้งานอื่น ๆ ของ ARC รวมถึง: การใช้ ARC เมื่อเรียกใช้ Rig Agents; รับ ARC โดยการสนับสนุนพลังคอมพิวเตอร์เพื่อฝึกโมเดลสาธารณะ; 1 ARC = 1 สิทธิการโหวต; ชำระค่าธรรมเนียมการโต้ตอบสำหรับ Solana และเครือข่ายอื่น ๆ เป็นต้น

ความก้าวหน้าล่าสุดของโครงการ AI Rig Complex

• ความสามารถในการประมวลผลสื่อ: เพิ่มการสนับสนุนธรรมชาติสำหรับภาพ (การสนับสนุนสำหรับการสร้างเวลาจริงของ Stable Diffusion 3), เสียง (การผสาน Whisper), และไฟล์วิดีโอ (การเข้ารหัสและถอดรหัสบนเชนด้วย FFmpeg), ครอบคลุมสถานการณ์เต็มรูปแบบของ AI
• การรวมบริการคลาวด์ Azure ในระดับองค์กร: Rig Agents สามารถเรียกใช้ไลบรารีรุ่น AI ของ Azure โดยตรง; การรวมร่วมโมเดลขนาดใหญ่ DeepSeek-MoE หลายโหมด ลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนางานที่ซับซ้อน
• Streaming API: การนำเสนออินเทอร์เฟซการสตรีมข้อมูลที่มีค่าความล่าช้าต่ำเพื่อตอบสนองความต้องการของการซื้อขายที่ถี่มาก การติดตามเรียลไทม์ และสถานการณ์อื่นๆ

การชุมนุมโครงการ AI Rig Complex ทิศทางอนาคต

ความทะเยอทะยานของ ARC ไม่เพียง แต่อยู่ในการเป็นเฟรมเวิร์ก AI ที่มีประสิทธิภาพสูงเท่านั้น แต่ยังพยายามทําให้การพัฒนา AI เป็นประชาธิปไตยผ่านบล็อกเชน - ช่วยให้นักพัฒนาแต่ละรายสามารถเข้าถึงเครื่องมือระดับองค์กรด้วยต้นทุนที่ต่ํามากและแบ่งปันมูลค่าระบบนิเวศผ่านเศรษฐศาสตร์โทเค็น หากโมเดล ‘Framework as a Service (FaaS)’ ทํางานได้อย่างราบรื่น Solana อาจกลายเป็นดินแดนศักดิ์สิทธิ์สําหรับการบ่มเพาะสําหรับแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไป สําหรับนักลงทุนความสําเร็จหรือความล้มเหลวของ ARC จะขึ้นอยู่กับตัวชี้วัดหลักสองประการ: อัตราการยอมรับของกรอบ Rig และกิจกรรมที่แท้จริงของกลไก PEP ในปี 2025 การต่อสู้เฟรมเวิร์ก AI นี้ควรค่าแก่การให้ความสนใจอย่างต่อเนื่อง