Комплекс штучного інтелекту (ARC)

У хвилі інтеграції штучного інтелекту (AI) та блокчейну, ARC токен і проект AI Rig Complex, що стоїть за ним, виходять на передній план з унікальним позиціонуванням. Як Solana Перший on-chain проєкт, призначений для побудови портативної, модульної та легкої фреймворку штучного інтелекту AI Rig Complex (ARC) не лише несе амбіції технологічного інноваційно, але й демонструє потенціал стати лідером у сфері штучного інтелекту завдяки команді, екологічному механізму проекту та недавнім оновленням функцій.

Позиціонування проекту: “інфраструктурна революція” треку фреймворку штучного інтелекту

Конкуренція в нинішній сфері штучного інтелекту змістилася від одиничних моделей до битви за фреймворки та ланцюжки інструментів розробки. Рамкові проєкти (такі як лабораторія крипто-штучного інтелекту a16z, агентська мережа Virtuals) мають на меті знизити поріг для створення додатків штучного інтелекту та стати наріжним каменем процвітаючої екосистеми, надаючи стандартизовані та масштабовані середовища розробки. AI Rig Complex (ARC) націлений на цей напрямок, з його основним фреймворком Rig, розробленим мовою Rust, зосередженим на високій продуктивності, модульності та кросплатформній сумісності, прагнучи стати «цеглинками Lego» для агентів штучного інтелекту.

Технічні переваги фреймворку Rig

• Мова Rust: Rust відома своїм безпечним в управлінні пам’яттю та продуктивністю паралелізму, що робить її ідеальним вибором для побудови надійних систем штучного інтелекту. Каркас Rig, реалізований на Rust, досягає легкості розгортання (потребує лише 10 МБ пам’яті) та швидкості реакції на рівні мілісекунд, що робить його особливо підходящим для сценаріїв розподіленого обчислення.
• Модульний дизайн: Розробники можуть вільно поєднувати передньо-навчені моделі, модулі обробки даних та інтерфейси взаємодії on-chain для швидкої побудови налаштованих штучних інтелектуальних агентів.
• Сумісність міжланцюгової взаємодії: Незважаючи на те, що ґрунтується на Solana, Rig підтримує взаємодію з кількома ланцюгами через абстракційний рівень і може безшовно інтегруватися з екосистемами, такими як Ефіріум, Cosmos, тощо.

Командний досвід

Команда від Web2 звичайної армії + Rust поле розвитку авторитету команди @Playgrounds0x, раніше відомої команди розробників AI-інструментів в Силіконовій долині, що надає рішення на рівні підприємства для Microsoft та NVIDIA, з вирішальними інженерними здатностями. Ключова фігура @0thTachi: основний співробітник спільноти мови Rust, що очолює розробку кількох відкритих LLM-фреймворків, з його проектом GitHub Rig-LM, що був включений як рекомендований інструмент Фонду Rust.

Команда вирішила випустити код фреймворку Rig у повністю відкритому вигляді і пройшла подвійну перевірку від CertiK та Halborn. Крім того, її комерційний досвід у сфері Web2 та наявність корпоративних клієнтів (таких як Azure, DeepSeek) надають проєкту стабільність. плин, зменшуючи залежність від збору токенів.

Інновація механізму токенів ARC: від ‘майнінгу ліквідності’ до ‘спільної екосистеми’

11 лютого ARC оголосила про відмову від традиційної моделі «пул ліквідності + обмін комісій». Розпочато впровадження механізму Proof of Eco Potential (PEP):

• Динаміка випуску токенів: Розподіл токенів пов’язаний з частотою використання каркасу та внеском розробників, наприклад: Розробники можуть отримувати винагороду ARC за розгортання модульного Агента для Rig; Користувачі можуть обмінювати ARC на дані взаємодії на ланцюжку, що генеруються за допомогою виклику Агентів.
• Нульовий попередній майнінг та відсутність VC-розподілу: всі токени генеруються за допомогою екологічних дій, а команда лише зберігає 5% на довгострокове забезпечення.
• Пов’язані права управління: Утримання ARC може голосувати, щоб визначити напрямок ітерації функцій рамки, реалізуючи ‘розробників як акціонерів’.

Інші використання ARC включають: споживання ARC при виклику Ріг-агентів; отримання ARC шляхом надання обчислювальної потужності для навчання громадських моделей; 1 ARC = 1 право голосу; оплата взаємодії за допомогою плати за взаємодію для Solana та інших ланцюжків тощо.

Останній прогрес проекту AI Rig Complex

• Мультимедійні можливості обробки: додана вбудована підтримка зображень (підтримка стабільного розповсюдження 3 у реальному часі), аудіо (інтеграція Whisper) та відеопотоків (кодування та декодування на ланцюгу з FFmpeg), охоплюючи повні модальні сценарії штучного інтелекту.
• Інтеграція корпоративного рівня послуг хмарних служб Azure: Агенти Rig можуть безпосередньо викликати бібліотеку моделей штучного інтелекту Azure; інтеграція глибоких багатомодальних великих моделей DeepSeek-MoE, що зменшує витрати на розробку складних завдань.
• Streaming API: Введення інтерфейсу потокової передачі даних з низькою затримкою для вирішення потреб високочастотної торгівлі, моніторингу в реальному часі та інших сценаріїв.

Перспективи майбутнього проекту AI Rig Complex

Амбіції ARC полягають не лише в тому, щоб стати високоефективним штучним інтелектом, але й у спробі демократизувати розвиток штучного інтелекту через блокчейн - дозволяючи індивідуальним розробникам отримати доступ до інструментів на рівні підприємства за дуже низькою вартістю та поділитися екологічною цінністю через токеноміку. Якщо його модель ‘Framework as a Service (FaaS)’ працює безперервно, Solana може стати місцем інкубації для наступного покоління додатків штучного інтелекту. Для інвесторів успіх або невдача ARC залежить від двох ключових показників: швидкості прийняття фреймворку Rig та реальної активності механізму PEP. У 2025 році ця битва за штучний інтелект варта безперервної уваги.