دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي وWeb3، كأحد المجالات التقنية التي حظيت باهتمام كبير في السنوات الأخيرة، على دفع البشرية نحو فترة جديدة من النمو التكنولوجي. مع التجربة الثورية التي قدمها ChatGPT في الذكاء الاصطناعي، تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح واحدة من المسارات الأكثر وعدًا في مجال Web3 من حيث الاستدامة.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا، حيث تم تناول هذا الموضوع في المناقشات الرئيسية والفرعية. ستستكشف هذه المقالة أحدث التطورات في هذا المجال.
1. بنية الذكاء الاصطناعي التحتية
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدار الأشهر الستة الماضية، كانت منصة الإطلاق الخاصة بالوكيل الذكي والبنية التحتية من نوع الإطار نشطة للغاية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لاستخدام الوكيل الذكي بحد أدنى من المتطلبات، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي يقوم ببناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، لربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، مما يخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
منصة مبتكرة تركز على الوكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية تهدف إلى دفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددة، تدعم إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة من الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
تهدف مجموعة البنية التحتية اللامركزية إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة، حيث يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على العمل بشكل مستقل.
منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية تدعم التطوير والتشغيل الموزع للعملاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال دمج تكنولوجيا البلوكشين للتخزين الموزع والحوسبة والتحقق من البيانات.
شبكة متعددة العملاء اللامركزية للذكاء الاصطناعي تسمح للمستخدمين بإكمال المهام فقط من خلال وصف احتياجاتهم، مما يزيد من الكفاءة باستخدام الذكاء الجماعي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تسعى العديد من المشاريع في مجالات القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج بشكل مستمر، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أساليب لامركزية، لمساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
تهدف منصة معينة إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي تجمع موارد الحوسبة العالمية، لتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
شبكة تركز على الذكاء الاصطناعي و blockchain توفر بنية تحتية للاقتصاد اللامركزي، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة ونشرها كخدمات مدفوعة.
منصة حسابية لامركزية توفر الوصول حسب الطلب إلى تجمعات من وحدات معالجة الرسوميات ووحدات المعالجة المركزية، مما يقضي على حاجة المستخدمين إلى الأجهزة باهظة الثمن.
منصة بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة تقدم موارد GPU عالية الأداء لمهام الحوسبة AI وصناعة الألعاب.
شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية المستقلة تستخدم أجهزة المستخدمين للتنقيب عن البيانات في الوقت الفعلي، ويمكن لمالكي الأجهزة الحصول على مكافآت رمزية.
تسعى منصة معينة إلى إنشاء فئات أصول جديدة ونظم اقتصادية من خلال التمويل وتوكنيزه موارد GPU.
منصة بلوكتشين لطبقة 1 غير مركزية مصممة للاقتصاد الرقمي باستخدام آلية إجماع مبتكرة لفتح الوصول العادل إلى أصول الذكاء الاصطناعي والمكافآت.
توفر منصة ما طبقة وسطى لحماية الخصوصية والحوسبة بدون تتبع لتطبيقات اللامركزية.
منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع وتوسيم البيانات متعددة الأنماط، تعتمد على آلية توافق عادلة وشفافة.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب وضمان دقة النتائج الناتجة. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تحقق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP وTEE، لضمان موثوقية النتائج الناتجة.
توفر منصة حوسبة سحابية لامركزية خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة، باستخدام تقنية TEE لضمان أمان البيانات وقابلية التحقق من الحساب.
محرك حسابات لامركزي يوفر ذكاء اصطناعي وحسابات على البلوكشين يمكن التحقق منها، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
منصة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق تساعد في التحقق من مصدر البيانات، وتضمن صحة وتمام بيانات التدريب، بينما تدعم أيضًا تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلية للذكاء الاصطناعي المتميزة نادرة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوتات الشهيرة على تويتر، هناك بعض تطبيقات الوكلاء الذكيين الناشئة التي تستكشف المزيد من الاحتمالات:
تستخدم منصة ألعاب معينة محرك AI لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، يتفاعل مع اللاعبين ويدفع تطور القصة، ويدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
مساعد سفر مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، وتقديم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار.
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بالتعليق الرياضي تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية لمباريات كرة السلة.
منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على المجال المالي والتجاري تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات لامركزي يتم تشغيله ذاتيًا بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
مع اتجاه العصر، تبنت العديد من مشاريع Web3 التقليدية الذكاء الاصطناعي وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من شبكات البلوكشين العامة بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع البلوكشين، مما يمكن المزيد من المستخدمين من دخول عالم Web3. وقد أعربت هذه الشبكات العامة عن أهداف تطوير مسبقة للذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطور الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
مشروع يركز على خدمات إعادة الرهان أعلن أنه يبني طبقة ثقة لامركزية، ويقدم خدمات سحابية قابلة للتحقق، ويوفر إثباتات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه والتنبؤ، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن آفاق دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مشرقة، إلا أن التطورات الحالية لا تزال تواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشاكل تقنية، بل تزرع أيضًا فرصًا كبيرة للابتكار.
على المدى الطويل، يشعر القطاع بالأمل في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع إلى دفع الاندماج والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار الاستخدامات، 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.
الاندماج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل شامل من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي وWeb3، كأحد المجالات التقنية التي حظيت باهتمام كبير في السنوات الأخيرة، على دفع البشرية نحو فترة جديدة من النمو التكنولوجي. مع التجربة الثورية التي قدمها ChatGPT في الذكاء الاصطناعي، تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح واحدة من المسارات الأكثر وعدًا في مجال Web3 من حيث الاستدامة.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا، حيث تم تناول هذا الموضوع في المناقشات الرئيسية والفرعية. ستستكشف هذه المقالة أحدث التطورات في هذا المجال.
1. بنية الذكاء الاصطناعي التحتية
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدار الأشهر الستة الماضية، كانت منصة الإطلاق الخاصة بالوكيل الذكي والبنية التحتية من نوع الإطار نشطة للغاية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لاستخدام الوكيل الذكي بحد أدنى من المتطلبات، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي يقوم ببناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، لربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، مما يخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
منصة مبتكرة تركز على الوكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية تهدف إلى دفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددة، تدعم إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة من الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
تهدف مجموعة البنية التحتية اللامركزية إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة، حيث يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على العمل بشكل مستقل.
منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية تدعم التطوير والتشغيل الموزع للعملاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال دمج تكنولوجيا البلوكشين للتخزين الموزع والحوسبة والتحقق من البيانات.
شبكة متعددة العملاء اللامركزية للذكاء الاصطناعي تسمح للمستخدمين بإكمال المهام فقط من خلال وصف احتياجاتهم، مما يزيد من الكفاءة باستخدام الذكاء الجماعي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تسعى العديد من المشاريع في مجالات القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج بشكل مستمر، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أساليب لامركزية، لمساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
تهدف منصة معينة إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي تجمع موارد الحوسبة العالمية، لتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
شبكة تركز على الذكاء الاصطناعي و blockchain توفر بنية تحتية للاقتصاد اللامركزي، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة ونشرها كخدمات مدفوعة.
منصة حسابية لامركزية توفر الوصول حسب الطلب إلى تجمعات من وحدات معالجة الرسوميات ووحدات المعالجة المركزية، مما يقضي على حاجة المستخدمين إلى الأجهزة باهظة الثمن.
منصة بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة تقدم موارد GPU عالية الأداء لمهام الحوسبة AI وصناعة الألعاب.
شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية المستقلة تستخدم أجهزة المستخدمين للتنقيب عن البيانات في الوقت الفعلي، ويمكن لمالكي الأجهزة الحصول على مكافآت رمزية.
تسعى منصة معينة إلى إنشاء فئات أصول جديدة ونظم اقتصادية من خلال التمويل وتوكنيزه موارد GPU.
منصة بلوكتشين لطبقة 1 غير مركزية مصممة للاقتصاد الرقمي باستخدام آلية إجماع مبتكرة لفتح الوصول العادل إلى أصول الذكاء الاصطناعي والمكافآت.
توفر منصة ما طبقة وسطى لحماية الخصوصية والحوسبة بدون تتبع لتطبيقات اللامركزية.
منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع وتوسيم البيانات متعددة الأنماط، تعتمد على آلية توافق عادلة وشفافة.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب وضمان دقة النتائج الناتجة. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تحقق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP وTEE، لضمان موثوقية النتائج الناتجة.
توفر منصة حوسبة سحابية لامركزية خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة، باستخدام تقنية TEE لضمان أمان البيانات وقابلية التحقق من الحساب.
محرك حسابات لامركزي يوفر ذكاء اصطناعي وحسابات على البلوكشين يمكن التحقق منها، مع دمج إثباتات المعرفة الصفرية لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
منصة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق تساعد في التحقق من مصدر البيانات، وتضمن صحة وتمام بيانات التدريب، بينما تدعم أيضًا تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلية للذكاء الاصطناعي المتميزة نادرة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوتات الشهيرة على تويتر، هناك بعض تطبيقات الوكلاء الذكيين الناشئة التي تستكشف المزيد من الاحتمالات:
تستخدم منصة ألعاب معينة محرك AI لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، يتفاعل مع اللاعبين ويدفع تطور القصة، ويدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
مساعد سفر مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، وتقديم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار.
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بالتعليق الرياضي تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية لمباريات كرة السلة.
منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على المجال المالي والتجاري تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات لامركزي يتم تشغيله ذاتيًا بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
مع اتجاه العصر، تبنت العديد من مشاريع Web3 التقليدية الذكاء الاصطناعي وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من شبكات البلوكشين العامة بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع البلوكشين، مما يمكن المزيد من المستخدمين من دخول عالم Web3. وقد أعربت هذه الشبكات العامة عن أهداف تطوير مسبقة للذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطور الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
مشروع يركز على خدمات إعادة الرهان أعلن أنه يبني طبقة ثقة لامركزية، ويقدم خدمات سحابية قابلة للتحقق، ويوفر إثباتات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه والتنبؤ، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن آفاق دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مشرقة، إلا أن التطورات الحالية لا تزال تواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشاكل تقنية، بل تزرع أيضًا فرصًا كبيرة للابتكار.
على المدى الطويل، يشعر القطاع بالأمل في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع إلى دفع الاندماج والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار الاستخدامات، والتعاون المجتمعي.