في العامين الماضيين، تطور الذكاء الاصطناعي كما لو تم الضغط على زر التسريع، وهذه الموجة التي أثارها Chatgpt لم تفتح فقط عالماً جديداً من الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل أحدثت أيضاً تغييرات كبيرة في مجال Web3.
بدعم من مفهوم الذكاء الاصطناعي، شهدت سوق Web3 انتعاشاً واضحاً في التمويل. فقط في النصف الأول من عام 2024، تم تمويل 64 مشروعاً من مشاريع Web3+AI، حيث حقق Zyber365 أعلى مبلغ تمويل قدره 100 مليون دولار في الجولة A.
السوق الثانوية أكثر ازدهارًا، وقد بلغت القيمة السوقية الإجمالية لمجال الذكاء الاصطناعي 485 مليار دولار، وحجم التداول خلال 24 ساعة قارب 86 مليار دولار. بعد إطلاق Sora من OpenAI، ارتفع متوسط سعر قطاع الذكاء الاصطناعي بنسبة 151%. كما أن تأثير الذكاء الاصطناعي امتد أيضًا إلى مجال الميم، حيث حقق GOAT شهرة سريعة وحصل على تقييم قدره 14 مليار دولار.
أبحاث وموضوعات AI+Web3 تحظى بشعبية كبيرة، من AI+Depin إلى AI Memecoin ثم إلى AI Agent وAI DAO، الروايات الجديدة تتوالى.
هذا المزيج المملوء بالمال الساخن وأحلام المستقبل، لا بد أن يُعتبر زواجًا تم الترتيب له من قبل رأس المال. من الصعب علينا التمييز بين كونه ملعب المضاربين، أو ليلة انفجار الفجر.
تحاول هذه المقالة استكشاف هذا النمط: كيف تلعب Web3 دورًا في مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي، وماذا يمكن أن تضيفه الذكاء الاصطناعي إلى Web3 من حيوية جديدة؟
الجزء 1 ما هي الفرص في Web3 تحت كومة الذكاء الاصطناعي؟
1. الطبقة الأساسية: قوة الحوسبة والبيانات مثل Airbnb
قوة الحوسبة
أحد التكاليف العالية للذكاء الاصطناعي هو القوة الحاسوبية والطاقة المطلوبة للتدريب والاستدلال. كان أول مجال يتقاطع فيه Web3 مع الذكاء الاصطناعي هو DePin، من خلال مشاركة موارد GPU الفائضة بطريقة لامركزية، مما يقلل من تكاليف المستخدم النهائي.
الميزات الرئيسية:
تجميع موارد GPU غير المستخدمة
السوق الطويلة التي تستهدف قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي
ملكية لامركزية
البيانات
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. تشمل حلول Web3:
جمع البيانات: من خلال شبكة موزعة وآلية تحفيز، الحصول على بيانات المستخدمين الخاصة بتكلفة منخفضة.
معالجة البيانات: استخدام آلية الحوافز اللامركزية لإكمال مهام تصنيف البيانات.
خصوصية البيانات والأمان: استخدام تقنيات مثل TEE و FHE و zkTLS لحماية البيانات الحساسة.
تخزين البيانات: تطوير حلول تخزين عالية الأداء لدعم الطلب الكبير على البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثانياً، البرمجيات الوسيطة: تدريب النموذج واستدلاله
نموذج السوق اللامركزي مفتوح المصدر
تتيح Web3 إمكانية إنشاء سوق نماذج مفتوحة المصدر غير مركزية، من خلال توكنات للاحتفاظ بالعائدات للفريق وتحفيز التطوير.
استدلال قابل للتحقق
لمعالجة مشكلة "الصندوق الأسود" في استدلال الذكاء الاصطناعي، طرحت Web3 تقنيات مثل zkML و opML و TeeML، لتحقيق حسابات قابلة للتحقق مع الحفاظ على الخصوصية.
ثلاثة، طبقة التطبيق: وكيل الذكاء الاصطناعي
Web3 يجلب لوكلاء الذكاء الاصطناعي:
اللامركزية: من خلال آليات مثل PoS وDPoS، يتم إنشاء آليات تحفيزية وعقابية لتعزيز ديمقراطية النظام.
البدء البارد: مساعد المشاريع الذكية للحصول على تمويل مبكر.
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.
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: سيمفونية الأبراج والساحات
AI+Web3：البرج والساحة
مقدمة
في العامين الماضيين، تطور الذكاء الاصطناعي كما لو تم الضغط على زر التسريع، وهذه الموجة التي أثارها Chatgpt لم تفتح فقط عالماً جديداً من الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل أحدثت أيضاً تغييرات كبيرة في مجال Web3.
بدعم من مفهوم الذكاء الاصطناعي، شهدت سوق Web3 انتعاشاً واضحاً في التمويل. فقط في النصف الأول من عام 2024، تم تمويل 64 مشروعاً من مشاريع Web3+AI، حيث حقق Zyber365 أعلى مبلغ تمويل قدره 100 مليون دولار في الجولة A.
السوق الثانوية أكثر ازدهارًا، وقد بلغت القيمة السوقية الإجمالية لمجال الذكاء الاصطناعي 485 مليار دولار، وحجم التداول خلال 24 ساعة قارب 86 مليار دولار. بعد إطلاق Sora من OpenAI، ارتفع متوسط سعر قطاع الذكاء الاصطناعي بنسبة 151%. كما أن تأثير الذكاء الاصطناعي امتد أيضًا إلى مجال الميم، حيث حقق GOAT شهرة سريعة وحصل على تقييم قدره 14 مليار دولار.
أبحاث وموضوعات AI+Web3 تحظى بشعبية كبيرة، من AI+Depin إلى AI Memecoin ثم إلى AI Agent وAI DAO، الروايات الجديدة تتوالى.
هذا المزيج المملوء بالمال الساخن وأحلام المستقبل، لا بد أن يُعتبر زواجًا تم الترتيب له من قبل رأس المال. من الصعب علينا التمييز بين كونه ملعب المضاربين، أو ليلة انفجار الفجر.
تحاول هذه المقالة استكشاف هذا النمط: كيف تلعب Web3 دورًا في مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي، وماذا يمكن أن تضيفه الذكاء الاصطناعي إلى Web3 من حيوية جديدة؟
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والساحات
الجزء 1 ما هي الفرص في Web3 تحت كومة الذكاء الاصطناعي؟
1. الطبقة الأساسية: قوة الحوسبة والبيانات مثل Airbnb
قوة الحوسبة
أحد التكاليف العالية للذكاء الاصطناعي هو القوة الحاسوبية والطاقة المطلوبة للتدريب والاستدلال. كان أول مجال يتقاطع فيه Web3 مع الذكاء الاصطناعي هو DePin، من خلال مشاركة موارد GPU الفائضة بطريقة لامركزية، مما يقلل من تكاليف المستخدم النهائي.
الميزات الرئيسية:
البيانات
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. تشمل حلول Web3:
جمع البيانات: من خلال شبكة موزعة وآلية تحفيز، الحصول على بيانات المستخدمين الخاصة بتكلفة منخفضة.
معالجة البيانات: استخدام آلية الحوافز اللامركزية لإكمال مهام تصنيف البيانات.
خصوصية البيانات والأمان: استخدام تقنيات مثل TEE و FHE و zkTLS لحماية البيانات الحساسة.
تخزين البيانات: تطوير حلول تخزين عالية الأداء لدعم الطلب الكبير على البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
ثانياً، البرمجيات الوسيطة: تدريب النموذج واستدلاله
نموذج السوق اللامركزي مفتوح المصدر
تتيح Web3 إمكانية إنشاء سوق نماذج مفتوحة المصدر غير مركزية، من خلال توكنات للاحتفاظ بالعائدات للفريق وتحفيز التطوير.
استدلال قابل للتحقق
لمعالجة مشكلة "الصندوق الأسود" في استدلال الذكاء الاصطناعي، طرحت Web3 تقنيات مثل zkML و opML و TeeML، لتحقيق حسابات قابلة للتحقق مع الحفاظ على الخصوصية.
ثلاثة، طبقة التطبيق: وكيل الذكاء الاصطناعي
Web3 يجلب لوكلاء الذكاء الاصطناعي:
اللامركزية: من خلال آليات مثل PoS وDPoS، يتم إنشاء آليات تحفيزية وعقابية لتعزيز ديمقراطية النظام.
البدء البارد: مساعد المشاريع الذكية للحصول على تمويل مبكر.
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات
الجزء 2 كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين Web3؟
واحد، AI والتمويل على السلسلة
التطبيقات المحتملة لوكيل الذكاء الاصطناعي في التمويل على البلوكشين:
يمكن استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي أيضًا لتعزيز أمان المعاملات على السلسلة، مثل مراقبة المعاملات وتحليل المخاطر.
الثانية، الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية على السلسلة
الذكاء الاصطناعي وبيانات السلسلة
تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في جمع البيانات وتحليلها على السلسلة، مثل Web3 Analytics وMinMax AI.
الذكاء الاصطناعي والتطوير&التدقيق
يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة تطوير Web3 ، وتبسيط عملية كتابة العقود الذكية ونشرها وتدقيقها.
ثلاثة، السرد الجديد للذكاء الاصطناعي و Web3
الذكاء الاصطناعي يجلب إمكانيات جديدة لـ Web3:
الجزء 3 معنى دمج AI+Web3: الأبراج والساحات
علاقة الذكاء الاصطناعي و Web3 تشبه العلاقة بين البرج والساحة. يمثل الذكاء الاصطناعي البرج المركزي، بينما Web3 هو الساحة اللامركزية.
Web3 يجلب للذكاء الاصطناعي:
الذكاء الاصطناعي يضخ حيوية جديدة في Web3:
إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من المتوقع أن يفتح آفاقًا جديدة في خدمة البشرية. نحن نتطلع لرؤية هذا المستقبل المليء بالإمكانات.
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات