Torygreen

الجزء الذي لم يذكره أحد عن حجب Claude لواجهات برمجة التطبيقات:
رفض الاستنتاج = القوة
إذا كانت منصة ما تستطيع أن تفرض قيودًا عليك، أو تستبدل نقطة تفتيش أرخص، أو تقيّد الأدوات خلف السياسات، فهي تملك وتيرة تشغيلك.
حصة لم توافق عليها.
مسار لا يمكنك رؤيته.
قرار "الامتثال" يظهر كـ تأخير وفقدان للمكالمات.
ويتعامل الجميع معه كأنه تغيير في المنتج.
لكن الأمر ليس كذلك.
إنه الحوكمة، أثناء التشغيل.
نحن نراقب ذلك يحدث بالفعل.
اليوم يقطعون الوصول لـ "المنافسين".
وغدًا سيكون "المخاطر".
لذا لا، DeAI ليست أيديولوجية بالنسبة لي.
إنها هندسة الصمود.
لأنه بمجرد أن يصبح الاستنتاج بنية تحتية حيوية، يصبح "المزود" الخا

كلود أصبح رخيصًا بما يكفي ليكون النموذج الافتراضي وراء أدوات التطوير، لم يخفف الطلب.
بل زاد الطلب بشكل كبير.
جيفونز، في الوقت الحقيقي.
استمر الاستخدام في التوسع... حتى تم حظر بعض واجهات برمجة التطبيقات أمس.
هذه هي اللحظة التي تهم.

"نصيحة الذكاء الاصطناعي" تبدو آمنة لأنها تظهر وكأنها مناسبة للجميع.
هذه هي الحيلة.
النموذج مضبوط للمنتصف: الإجابة التي لن تتسبب في حرق الشخص العادي في الوضع العادي.
لكن لا أحد يطلب النصيحة من الوسط.
إنهم يطلبون من الحافة:
- عرض عمل مقابل تأشيرة مقابل عائلة
- دعوى قضائية / طلاق / حضانة
- فرصة واحدة لإصلاح علاقة
- مكالمة صحية حيث "ربما تكون جيدة" تعني بالتأكيد مدمرة
لذا فهي تقدم لك شيئًا مثل:
"في معظم الحالات، خذ الوظيفة ذات الأجر الأعلى. يمكنك دائمًا نقل العائلة لاحقًا."
عادة ما يكون ذلك صحيحًا.
وأيضًا الجملة الدقيقة التي تحوّل خيارًا قابلاً للعكس إلى طريق مسدود.
لأنه لا يسأل عما يمكنك أن تخسره

OpenAI تنجرف نحو نمط AOL.
افوز مبكرًا.
ابنِ الحديقة المسورة.
لفها بـ “السلامة”.
أطلق النسخة الأكثر عادية التي لن تزعج أحدًا.
سيملكون التوزيع.
ثم يستيقظون يومًا ما ويدركون أن المطورين غادروا.
AOL لم تفقد الإنترنت.
فقط توقفت عن أن تكون المكان الذي يحدث فيه الإنترنت.
من سيكون ذلك المكان بعد ذلك؟

الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيفوز في حرب البنية التحتية في عام 2026.
يتحول الذكاء الاصطناعي من منصات السحابة إلى البنية التحتية المترابطة.
تؤدي زمن استنتاج، والتكلفة، وضغط الرقابة إلى دفع الحوسبة نحو شبكات GPU اللامركزية والتنسيق على السلسلة.
هذه ليست أيديولوجية. إنها معمارية.
السحابات المركزية تحسن التحكم.
DeAI يحسن التوفر والمرور.
على نطاق واسع، يبقى واحد فقط من هذه فعالًا.

2025 كانت سنة مناقشات الذكاء الاصطناعي العام (AGI). ليس لأن التقدم توقف، ولكن لأن "الذكاء" لم يُختزل أبدًا إلى قيمة واحدة.
المختبرات والمنظمون والمشترون يمكنهم الشحن - لكنهم لا يستطيعون تبرير أو تنظيم أو توسيع القرارات بناءً على الأحاسيس.
القيود هي التحقق: هل يمكن للنظام إعادة إنتاج النتائج تحت القيود، مع الأصل، ومع سجلات التدقيق؟
DeAI هو في الأساس تلك الفلسفة المشفرة في البنية التحتية. إنها طريقة للمضي قدمًا دون الاتفاق على AGI على الإطلاق.

نماذج مثل o1 كسرت فرضية أساسية في عام 2025: تكلفة الاستنتاج ليست ثابتة.
سيقومون بـ "التفكير" حتى ينهار عدم اليقين، حتى لو كان ذلك مكلفًا.
لهذا السبب تعتبر القضبان مهمة. عندما يتم قياس عملية التفكير، يتحكم شخص ما في ذلك العداد.
في عام 2026، يتحول التحكم إلى من يحدد الأسعار، ويوجه، ويقوم بمراجعة عمليات التفكير على نطاق واسع.

قم بحساب المقاييس التي يمكنك تجربتها.
تقيم المقاييس التي يمكنك الوثوق بها.
الأنظمة المركزية تحسن من خلال المعالجة العالية وتقلل من الاستثمار في التحقق.
الأنظمة الموزعة تدفع التحقق إلى الحافة، بشكل مستمر.
الاختراق التالي ليس وكلاء أذكى.
إنه السكك التي تجعل النتائج قابلة الإثبات.

البرمجة أصبحت "سهلة" للنماذج ليس لأنها بسيطة، ولكن لأن التحقق رخيص.
العمل عالي الجودة هو العكس: التغذية الراجعة تأتي متأخرة، الإشارات غير واضحة، والأطراف المعنية تكرم الفائزين.
التقييم الرخيص يعزز القدرة.
التقييم المكلف يعزز الإقناع.
"يبدو صحيحًا" هو الفخ.

معظم الناس يقدّرون بشكل كبير المدة التي ستظل فيها الأعمال المعرفية عالية المستوى قائمة.
إنهم يستنتجون من تدمير الذكاء الاصطناعي للمهام المتوسطة المستوى ويفترضون أن المنحنى سيستمر في الارتفاع بسلاسة.
لن يكون الأمر كذلك.
الذكاء الاصطناعي رائع في:
• مطابقة الأنماط
• الاسترجاع
• التركيب من الدرجة الأولى
• الطلاقة
• السرعة
وهذا يمحو أجزاء كبيرة من الأعمال المعرفية للمبتدئين والمتوسطين.
لكن العمل المعرفي النخبوي ليس مجرد "ذكاء أكثر". إنه نظام مختلف تمامًا.
ما يهم حقًا في القمة:
• اختيار المشكلة الصحيحة
• تحديد الإطار عندما يكون الهدف غير واضح
• التفكير تحت الغموض والمعلومات غير المكتملة
• التفكير عل

معظم التوقعات حول استبدال الذكاء الاصطناعي "جميع الأعمال المعرفية" تعتمد على خطأ استقراء بسيط:
إنهم يخلطون بين أداء المهمة والحكم.
يرى الناس أن الذكاء الاصطناعي يدمر المهام المتوسطة ويفترض أن المنحنى يستمر في الارتفاع بسلاسة.
لكن قمة العمل المعرفي ليست نسخة أصعب من الوسط. إنها نظام مختلف تمامًا.
عندما يتوقف العمل عن كونه "حل المشكلة" ويصبح "اختيار المشكلة الصحيحة"، تنقلب القواعد.
تتحسن النماذج في المهام التي لها لوحة نتائج.
الحكم هو اختيار لوحة النتائج، والدفع مقابل الأخطاء.

يقلل معظم الناس من تقدير المدة التي ستظل فيها الأعمال المعرفية عالية المستوى قائمة.
يرون أن الذكاء الاصطناعي سيدمر المهام المتوسطة ويعتقدون أن المنحنى سيستمر في الارتفاع بسلاسة.
لن يكون ذلك.
لأن "المهام الأصعب" ليست مجرد المهام التي تتطلب ذكاءً أكثر.
الذكاء الاصطناعي بالفعل متفوق في:
1. مطابقة الأنماط
2. الاسترجاع
3. التركيب من الدرجة الأولى
4. الطلاقة
5. السرعة
وهذا يمحو أجزاء كبيرة من الأعمال المبتدئة والمتوسطة.
أي شيء يبدو كـ "تحويل المدخلات إلى مخرجات" يصبح رخيصًا، سريعًا، ومتوفّرًا بكثرة.
لكن الأعمال المعرفية العالية المستوى تعمل في نظام مختلف.
ليست "إنتاج الإجابة".
إنها "تقرير ما يجب فعل

لن تفقد وظيفتك للذكاء الاصطناعي أولاً.
ستفقده بسبب الثقة المفرطة الجماعية.
ستسمح الذكاء الاصطناعي لملايين الأشخاص بتقديم إجابات بطلاقة دون تحمل العواقب.
أول ضحايا الذكاء الاصطناعي لن يكونوا العمال.
سيكونون مؤسسات تخلط بين حجم الإنتاج والحق.

النموذج ليس خندقًا.
من السهل تكرار الذكاء.
يمكنك تنزيل الأوزان، وتفريع الهياكل، وضبطها إلى الأبد.
لكن لا يمكنك نشر تلك الذكاء على نطاق واسع إذا كان شخص آخر يتحكم في الاستدلال: الأسعار والحصص وعملية التحقق من الهوية والمناطق والتبديلات السياسية التي تتغير بين عشية وضحاها.
مع انتقال الذكاء الاصطناعي من الدردشة إلى الوكلاء، تصبح Gate نقطة الاختناق.
من يستطيع التشغيل، ومتى، وأي زمن استجابة، وعلى أي جهاز، وتحت أي قواعد... وماذا يحدث عندما يتم تقييدك من 200 مللي ثانية إلى ثانيتين.
نموذج سيستمر في التحسن.
تحدد Rails أي النماذج تجد المستخدمين.
من يتحكم في الوصول إلى الاستدلال لا يشكل المنتجات فحسب.
إن

لن تكون شركة الذكاء الاصطناعي الأكثر قيمة بعد عشر سنوات هي تلك التي تمتلك النموذج الأذكى.
بل ستكون تلك التي تعتمد عليها جميع النماذج الأخرى للتشغيل.
النماذج تتداول بسرعة - فهي لا تظل مميزة لفترة طويلة. تتسرب الهياكل المعمارية. تنتشر حيل التدريب. يتوقف “أفضل نموذج” عن أن يكون ميزة دائمة.
مشاكل البنية التحتية تختلف عن مشاكل النماذج.
الكمون، الإنتاجية، التشغيل، التحقق. هذه قيود مادية واقتصادية، وليست مشاكل يمكنك حلها بنشر ورقة أخرى.
مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى وكيل، يتغير القيمة من من درب النموذج → إلى من يمكنه تشغيله على نطاق واسع، بشكل موثوق، وقابل للتحقق، على مدار الساعة.
تريليونات الوكلاء لا

ذكاؤك الاصطناعي يضللك ليجعلك غير كفء.
واحدة من أقل المخاطر مناقشةً في الذكاء الاصطناعي الممتثل ليست المعلومات المضللة.
إنها المعايرة الخاطئة.
الأنظمة المصممة لتكون متوافقة بشكل لا نهائي لا تشكل فقط الإجابات. إنها تشكل المستخدمين، وتدرب الناس على الخلط بين الطلاقة والكفاءة.
ألاحظ ذلك في نفسي، ولهذا أشجع نماذجي على أن تصبح شركاء في المناورة. عندما يكون النظام سلسًا ومؤكدًا، من السهل التحرك بسرعة أكبر دون أن يتم اختبارك. تشعر بأنك قادر لأن شيئًا لم يدفعك حقًا للرد.
في العالم الحقيقي، تُبنى الكفاءة من خلال الاحتكاك.
أنت مخطئ.
شخص ما يصححك.
تفشل.
عاطفيًا، الأمر سيء.
هذا الانزعاج ليس عرضيًا. إنه آلي

تستمر رواية DePIN و GPU لأنها لم تتغير القيود.
يستمر الطلب على التدريب والاستدلال في التزايد، بينما تظل السحب المركزية محصورة بواسطة CAPEX والجغرافيا والانتظار.
بالطبع، قبل بضع سنوات، كانت ندرة الحوسبة لا تزال نظرية.
ولكن الآن أصبحت قيدًا تشغيليًا.
كيف يؤثر ذلك على استخدام وإيرادات الشبكات الحاسوبية اللامركزية؟
شبكات الحوسبة اللامركزية ليست "في انتظار الاستفادة في يوم من الأيام". إنها تدير بالفعل أحمال عمل إنتاجية لعملاء حقيقيين، تحت قيود زمن استجابة حقيقية.
بطاقات GPU المرمزة، والعناقيد عند الطلب، وتكديسات السحابة/DePIN المختلطة لم تعد بيانات أيديولوجية.
إنها تظهر كحل عملي عندما لا يمكن للإمد