دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: استكشاف شامل من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية

تعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أهم مجالات تطوير التكنولوجيا البشرية المعترف بها في السنوات الأخيرة، وهما يدفعان موجة جديدة من الابتكار. مع التجربة الثورية للذكاء الاصطناعي التي جلبها ChatGPT، تطورت الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من المفهوم إلى البنية التحتية الفعلية، مما جعله أحد أكثر المجالات الواعدة من حيث التنمية المستدامة في مجال Web3.

في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا، حيث كان محور العديد من المناقشات في القاعة الرئيسية والندوات الفرعية. دعونا نتعرف على أحدث التطورات في دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3.

1. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

1. منصة وإطار AI Agent

على مدار الأشهر الستة الماضية، كانت هناك نشاطات كبيرة في بناء منصات الإطلاق والبنية التحتية الإطارية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. توفر هذه المشاريع منصة منخفضة العتبة للمطورين والمستخدمين العاديين لاستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.

• 0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS) ، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي ، يربط الموارد الحاسوبية والبيانات والنماذج ، ويخلق بيئة تطوير ذكاء اصطناعي موزعة.

• DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتهدف إلى تعزيز تطوير تقنيات الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems).

• شبكة أوتونوميس: مجموعة بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكيين مستقلين لأداء مهام متنوعة.

• شبكة غايا: منصة بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• Questflow: شبكة متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يحتاج المستخدمون فقط لوصف احتياجاتهم، ويمكن لشبكة الوكلاء الذكيين إكمال المهام بشكل مستقل.

2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي

الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تعمل العديد من المشاريع في مجالات القدرة الحاسوبية والبيانات والنماذج، وتأمل من خلال اللامركزية في كسر احتكار الشركات الكبرى على النماذج اللغوية الكبيرة، وتحقيق ملكية جماعية للبيانات والنماذج.

• فانا: بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، وتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.

• Hyperbolic: منصة سحابية للذكاء الاصطناعي مفتوحة الوصول، تجمع موارد الحوسبة العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.

• OpenLedger: شبكة الجيل التالي التي تركز على الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، تقدم بنية تحتية للاقتصاد اللامركزي.

• IO.NET: منصة حوسبة لامركزية تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU.

• Aethir: منصة بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، تركز على حسابات الذكاء الاصطناعي وصناعة الألعاب.

• MinionLab: شبكة AI ذكية ذاتية الحكم لامركزية ، تستخدم لتعدين البيانات في الوقت الحقيقي.

• GAIB: حل الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، يقوم بتمويل وتوكنيز موارد GPU.

• Kite AI: منصة blockchain لطبقة 1 غير مركزية مصممة للاقتصاد الذكي.

• Automata: يوفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية والحوسبة غير القابلة للتتبع للتطبيقات اللامركزية.

• Public AI: منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع البيانات متعددة الأوضاع وتوضيحها.

3. AI القابل للتحقق

أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب وضمان دقة النتائج الناتجة. العديد من المشاريع تستخدم تقنيات مثل ZKP و TEE لتحقيق إمكانية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.

• شبكة فالا: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.

• بريفس: محرك حسابات لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي وحسابات على السلسلة يمكن التحقق منها.

• شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق.

٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات

بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي المتميزة قليلة نسبياً. تشمل بعض المشاريع البارزة:

• Narra: منصة Gamefi AI Agent على Berachain، تولد محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي.

• AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يقدم خدمات تخصيص خطط السفر والحجز.

• HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي للتعليق الرياضي في مجال كرة السلة بمشاركة بطل NBA تريستان تومبسون.

• AskJimmy: منصة وكيل AI تركز على مجالات المالية والتداول.

ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي

توجه كبير، بدأت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا في احتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول نحو الذكاء الاصطناعي.

• سلاسل الكتل مثل Sui و Near و Flow و Aptos تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وتعلن أنها ستدعم تطور الذكاء الاصطناعي من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.

• يعمل Eigenlayer بجد على بناء طبقة ثقة لامركزية وخدمات سحابية قابلة للتحقق، لتوفير إثباتات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال والتنبؤ.

٤. التحديات والمستقبل

على الرغم من الآفاق الواعدة، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي القائم على blockchain يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك ضعف موثوقية النماذج، وغموض نوايا كلمات التوجيه، والقيود المتعلقة بالتخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الخصوصية والأمان. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية، بل تخلق أيضًا فرصًا ابتكارية هائلة.

على المدى الطويل، يشعر القطاع بالأمل تجاه تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع إلى تعزيز التكامل والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.