AI Rig Complex (ARC): La revolución del marco de inteligencia artificial de próxima generación en el ecosistema Solana

En la ola de integración de inteligencia artificial (IA) y blockchain, el ARC el token y el proyecto AI Rig Complex detrás de él están surgiendo con una posición única. Como Solana El primer proyecto en cadena dedicado a la construcción de un marco de Agentes de IA portátil, modular y ligero, AI Rig Complex (ARC), no solo lleva la ambición de la innovación tecnológica, sino que también demuestra el potencial de convertirse en un líder en la pista de IA a través del antecedente del equipo, el diseño del mecanismo ecológico y las recientes actualizaciones de funciones.

Posicionamiento del proyecto: La “revolución de infraestructura” de la pista de marco de inteligencia artificial

La competencia en el campo actual de la IA ha pasado de modelos individuales a la batalla por los marcos de desarrollo y cadenas de herramientas. Los proyectos de marcos (como el Crypto-AI Lab de a16z, la Red de Agentes de Virtuals) tienen como objetivo reducir el umbral para construir aplicaciones de IA y convertirse en la piedra angular de un ecosistema próspero al proporcionar entornos de desarrollo estandarizados y escalables. AI Rig Complex (ARC) apunta a este camino, con su marco central Rig desarrollado en lenguaje Rust, centrándose en el alto rendimiento, la modularidad y la compatibilidad multiplataforma, con el objetivo de convertirse en los “ladrillos Lego” para Agentes de IA.

Ventajas técnicas del marco Rig

• Empoderamiento del lenguaje Rust: Rust es conocido por su seguridad de memoria y rendimiento de concurrencia, lo que lo convierte en una elección ideal para construir sistemas de IA altamente confiables. El marco Rig, implementado en Rust, logra un despliegue ligero (que solo requiere 10 MB de memoria) y una velocidad de respuesta a nivel de milisegundos, lo que lo hace particularmente adecuado para escenarios de informática perimetral.
• Diseño modular: Los desarrolladores pueden combinar libremente modelos pre-entrenados, módulos de procesamiento de datos e interfaces de interacción en cadena para construir rápidamente Agentes de IA personalizados.
• Compatibilidad entre cadenas: A pesar de estar basado en Solana, Rig admite la interacción multi-cadena a través de una capa de abstracción, y puede integrarse perfectamente con ecosistemas como Ethereum, Cosmos, etc.

Antecedentes del equipo

El equipo es del ejército regular de Web2 + equipo de desarrollo de autoridad de campo de Rust @Playgrounds0x, anteriormente un equipo de desarrollo de herramientas de IA conocido en Silicon Valley, proporcionando soluciones a nivel empresarial para Microsoft y NVIDIA, con capacidades de ingeniería maduras. Figura clave @0thTachi: un colaborador principal de la comunidad del lenguaje Rust, liderando el desarrollo de múltiples marcos de LLM de código abierto, con su proyecto GitHub Rig-LM siendo listado como una herramienta recomendada por la Fundación Rust.

El equipo optó por publicar el código del marco Rig en una forma completamente de código abierto y ha pasado por auditorías duales de CertiK y Halborn. Además, su trasfondo comercial Web2 y los clientes empresariales existentes (como Azure, DeepSeek) proporcionan al proyecto una base de efectivo estable flujo, reduciendo la dependencia de la recaudación de fondos mediante tokens.

Innovación del mecanismo del token ARC: de la ‘minería de liquidez’ a la ‘co-construcción del ecosistema’

El 11 de febrero, ARC anunció el abandono del modelo tradicional de “piscina de liquidez + reparto de comisiones comerciales” e introdujo el mecanismo de Prueba del Potencial del Ecosistema (PEP):

• Dinámica de liberación de tokens: La distribución de tokens está vinculada a la frecuencia de uso del marco y la contribución de los desarrolladores, por ejemplo: Los desarrolladores pueden recibir recompensas ARC por implementar un Agente modular para Rig; Los usuarios pueden intercambiar ARC por datos de interacción en cadena generados al llamar a los Agentes.
• Cero pre-minería y sin asignación de VC: todos los tokens se generan a través de comportamientos ecológicos, y el equipo solo retiene un 5% para el mantenimiento a largo plazo.
• Los derechos de gobernanza vinculantes: Mantener ARC puede votar para determinar la dirección de la iteración de características del marco, realizando ‘desarrolladores como accionistas’.

Otros casos de uso para ARC incluyen: consumir ARC al llamar a Agentes de Rig; obtener ARC contribuyendo poder de cómputo para entrenar modelos públicos; 1 ARC = 1 derecho de voto; pagar tarifas de interacción para Solana y otras cadenas, etc.

El último progreso del proyecto AI Rig Complex

• Capacidades de procesamiento multimedia: se añadió soporte nativo para imágenes (soporte para la generación en tiempo real de Stable Diffusion 3), audio (integración de Whisper) y flujos de video (codificación y decodificación en cadena con FFmpeg), abarcando escenarios completos de IA.
• Integración a nivel empresarial de los servicios en la nube de Azure: Los Agentes de Rig pueden llamar directamente a la biblioteca de modelos de inteligencia artificial de Azure; integrando modelos grandes multimodales DeepSeek-MoE, reduciendo el costo de desarrollar tareas complejas.
• API de transmisión: Introducción de una interfaz de transmisión de datos de baja latencia para satisfacer las necesidades de operaciones de alta frecuencia, monitoreo en tiempo real y otros escenarios.

Proyecto complejo de AI Rig perspectivas futuras

La ambición de ARC no solo radica en convertirse en un marco de inteligencia artificial de alto rendimiento, sino también en intentar democratizar el desarrollo de IA a través de la cadena de bloques, permitiendo a los desarrolladores individuales acceder a herramientas de nivel empresarial a un costo extremadamente bajo y compartir valor ecológico a través de la economía de tokens. Si su modelo ‘Framework as a Service (FaaS)’ funciona sin problemas, Solana podría convertirse en la tierra santa de incubación para la próxima generación de aplicaciones de IA. Para los inversores, el éxito o fracaso de ARC dependerá de dos indicadores clave: la tasa de adopción del marco Rig y la actividad real del mecanismo PEP. En 2025, esta batalla de marcos de IA merece una atención continua.