دمج الذكاء الاصطناعي و web3: التطور الشامل من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف بالذكاء الاصطناعي وweb3 كدافعين رئيسيين لدخول البشرية في المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي قدمها ChatGPT، أكمل الذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة أيضًا بهدوء التحول من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح المسار الجديد الأكثر احتمالًا للاستمرار في الانفجار في مجال web3.
في المؤتمر الأخير حول توافق هونغ كونغ 2025، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وweb3 موضوعًا شائعًا، حيث جرت مناقشات واسعة حول هذا الموضوع في جميع القاعات. من خلال المشاركة العميقة، تعلمنا عن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي الواعدة، ونشارك الآن ملاحظاتنا من الخط الأمامي كما يلي.
1. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدار الأشهر الستة الماضية، كانت منصات إطلاق الوكلاء الذكيين والبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي في حالة نشاط غير عادية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام الوكلاء الذكيين مع متطلبات منخفضة، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل لامركزي للذكاء الاصطناعي (deAIOS)، من خلال بناء طبقة 1 مخصصة للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتهدف إلى دفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems).
شبكة أوتونوميس: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي يتصرفون بشكل مستقل، لتنفيذ مهام متنوعة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تدعم تطوير وتشغيل التطبيقات والوكلاء الذكيين بشكل موزع، وتعمل على حل مشكلات الخصوصية وقابلية التوسع وسهولة الوصول في الذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يمكن للمستخدم ببساطة وصف احتياجاته، ويقوم شبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي بإكمال المهام بشكل مستقل، محققة كفاءة وسرعة لا يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر مقارنتها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة، حيث تعمل العديد من المشاريع حالياً بجد في مجالات مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج لتحقيق ذلك، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، مما يساعد الجمهور على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
فانا: تهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
OpenLedger: شبكة الجيل التالي التي تركز على الذكاء الاصطناعي و blockchain، توفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة (SLM) ونشرها كخدمات مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية توفر الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، مما يزيل حاجة المستخدمين إلى الأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك السحابة المخصصة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) للمهام الحسابية للذكاء الاصطناعي وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتي اللامركزية، حيث تُعرف هذه الكيانات باسم "Minions"، وتعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: يكرس جهوده لحلول الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، بهدف إنشاء فئة أصول جديدة ونظام اقتصادي من خلال التمويل والتوكنات لموارد GPU.
Kite AI: منصة بلوكشين لير 1 اللامركزية مصممة خصيصًا لاقتصاد الذكاء الاصطناعي، تفتح الوصول العادل والمكافآت للأصول الذكاء الاصطناعي من خلال آلية إجماع مبتكرة تُسمى Proof of AI (PoAI).
Automata: توفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية ووظائف الحساب غير القابل للتتبع لتطبيقات اللامركزية (DApps).
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتعليم البيانات متعددة الأشكال، بما في ذلك النصوص، والصوت، والفيديو، وبيانات الخرائط.
3. AI قابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. هناك حاليًا العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
شبكة فالا: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يهدف إلى توفير الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وحسابات البلوكشين خارج السلسلة، مع دمج الإثباتات ذات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة البيانات التدريبية واكتمالها.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع بنية تحتية غنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية المتميزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي قليلة نسبياً. بالإضافة إلى روبوت تويتر AIXBT، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضاً بعض المشاريع الواعدة:
Narra: منصة Gamefi AI Agent على Berachain، قادرة على استخدام محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد سفر مدعوم بالذكاء الاصطناعي، قادر على مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، وتقديم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار وغيرها.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات حية ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة AI Agent تركز على مجال المالية والتداول، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل لامركزي بواسطة AI Agent.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
توجهات السوق تتطلب ذلك، حيث بدأت العديد من المشاريع التقليدية في مجال الويب 3 في احتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول نحو الذكاء الاصطناعي.
تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في عالم blockchain، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم web3 ويحل القضايا التفاعلية التي كانت تعاني منها الصناعة سابقًا. وقد أكدت هذه السلاسل العامة جميعها على أهداف التطوير التي تركز على الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
ركزت Eigenlayer، التي كانت تركز سابقًا على خدمات الاستعادة، أيضًا على جهود بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust) وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، بهدف توفير إثباتات على السلسلة للعمليات الحسابية خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يسهم في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كنقطة محورية في مؤتمر إجماع هونغ كونغ 2025، كانت المناقشات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 مثيرة وحماسية. بينما نتطلع إلى خطط مستقبلية مشرقة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة ما زال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك نقص موثوقية النموذج، والغموض في نوايا كلمات التوجيه، والقيود على التخزين والأجهزة، ومشكلات الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية للصناعة، بل ستولد أيضًا فرص ابتكار ضخمة. على المدى الطويل، يملؤ الأمل المجتمع في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع التكامل والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.
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 17
أعجبني
17
6
مشاركة
تعليق
0/400
SolidityJester
· منذ 1 س
مرة أخرى يتعلق الأمر بدمج الذكاء الاصطناعي وويب 3 لقد قيل ذلك مئة مرة، أليس كذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
WhaleWatcher
· منذ 3 س
هذا الموضوع رائع
شاهد النسخة الأصليةرد0
Ser_APY_2000
· 07-19 05:24
المستقبل هو أكبر خيانة
شاهد النسخة الأصليةرد0
GhostWalletSleuth
· 07-19 05:20
داخل السلسلة كلها BTC أكلت وانطلقت
شاهد النسخة الأصليةرد0
TheShibaWhisperer
· 07-19 05:19
لقد حان الوقت مرة أخرى للعب بالمفاهيم، لقد خدع عدة موجات من الحمقى، وهذا لا يكفي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NotAFinancialAdvice
· 07-19 05:14
العمل الجيد يجب أن يُكافأ، لكن لا أعرف إلى متى ستستمر هذه الموجة.
ت融合 الذكاء الاصطناعي وWeb3 العمق من البنية التحتية إلى التطبيقات اختراق شامل
دمج الذكاء الاصطناعي و web3: التطور الشامل من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف بالذكاء الاصطناعي وweb3 كدافعين رئيسيين لدخول البشرية في المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي قدمها ChatGPT، أكمل الذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة أيضًا بهدوء التحول من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح المسار الجديد الأكثر احتمالًا للاستمرار في الانفجار في مجال web3.
في المؤتمر الأخير حول توافق هونغ كونغ 2025، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وweb3 موضوعًا شائعًا، حيث جرت مناقشات واسعة حول هذا الموضوع في جميع القاعات. من خلال المشاركة العميقة، تعلمنا عن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي الواعدة، ونشارك الآن ملاحظاتنا من الخط الأمامي كما يلي.
1. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدار الأشهر الستة الماضية، كانت منصات إطلاق الوكلاء الذكيين والبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي في حالة نشاط غير عادية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام الوكلاء الذكيين مع متطلبات منخفضة، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل لامركزي للذكاء الاصطناعي (deAIOS)، من خلال بناء طبقة 1 مخصصة للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتهدف إلى دفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems).
شبكة أوتونوميس: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي يتصرفون بشكل مستقل، لتنفيذ مهام متنوعة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تدعم تطوير وتشغيل التطبيقات والوكلاء الذكيين بشكل موزع، وتعمل على حل مشكلات الخصوصية وقابلية التوسع وسهولة الوصول في الذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يمكن للمستخدم ببساطة وصف احتياجاته، ويقوم شبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي بإكمال المهام بشكل مستقل، محققة كفاءة وسرعة لا يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر مقارنتها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة، حيث تعمل العديد من المشاريع حالياً بجد في مجالات مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج لتحقيق ذلك، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، مما يساعد الجمهور على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
فانا: تهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
OpenLedger: شبكة الجيل التالي التي تركز على الذكاء الاصطناعي و blockchain، توفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة (SLM) ونشرها كخدمات مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية توفر الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، مما يزيل حاجة المستخدمين إلى الأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك السحابة المخصصة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) للمهام الحسابية للذكاء الاصطناعي وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتي اللامركزية، حيث تُعرف هذه الكيانات باسم "Minions"، وتعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: يكرس جهوده لحلول الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، بهدف إنشاء فئة أصول جديدة ونظام اقتصادي من خلال التمويل والتوكنات لموارد GPU.
Kite AI: منصة بلوكشين لير 1 اللامركزية مصممة خصيصًا لاقتصاد الذكاء الاصطناعي، تفتح الوصول العادل والمكافآت للأصول الذكاء الاصطناعي من خلال آلية إجماع مبتكرة تُسمى Proof of AI (PoAI).
Automata: توفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية ووظائف الحساب غير القابل للتتبع لتطبيقات اللامركزية (DApps).
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتعليم البيانات متعددة الأشكال، بما في ذلك النصوص، والصوت، والفيديو، وبيانات الخرائط.
3. AI قابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. هناك حاليًا العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
شبكة فالا: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يهدف إلى توفير الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وحسابات البلوكشين خارج السلسلة، مع دمج الإثباتات ذات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة البيانات التدريبية واكتمالها.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع بنية تحتية غنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية المتميزة لاستخدام الذكاء الاصطناعي قليلة نسبياً. بالإضافة إلى روبوت تويتر AIXBT، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضاً بعض المشاريع الواعدة:
Narra: منصة Gamefi AI Agent على Berachain، قادرة على استخدام محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد سفر مدعوم بالذكاء الاصطناعي، قادر على مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، وتقديم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار وغيرها.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات حية ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة AI Agent تركز على مجال المالية والتداول، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل لامركزي بواسطة AI Agent.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
توجهات السوق تتطلب ذلك، حيث بدأت العديد من المشاريع التقليدية في مجال الويب 3 في احتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول نحو الذكاء الاصطناعي.
تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن ظهور وكلاء الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في عالم blockchain، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم web3 ويحل القضايا التفاعلية التي كانت تعاني منها الصناعة سابقًا. وقد أكدت هذه السلاسل العامة جميعها على أهداف التطوير التي تركز على الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
ركزت Eigenlayer، التي كانت تركز سابقًا على خدمات الاستعادة، أيضًا على جهود بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust) وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، بهدف توفير إثباتات على السلسلة للعمليات الحسابية خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يسهم في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كنقطة محورية في مؤتمر إجماع هونغ كونغ 2025، كانت المناقشات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 مثيرة وحماسية. بينما نتطلع إلى خطط مستقبلية مشرقة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة ما زال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك نقص موثوقية النموذج، والغموض في نوايا كلمات التوجيه، والقيود على التخزين والأجهزة، ومشكلات الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية للصناعة، بل ستولد أيضًا فرص ابتكار ضخمة. على المدى الطويل، يملؤ الأمل المجتمع في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع التكامل والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.