دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3: من البنية التحتية إلى سيناريوهات التطبيق
في السنوات الأخيرة، تم اعتبار الذكاء الاصطناعي وWeb3 كقوتين دافعتين وراء الابتكار التكنولوجي. مع تقديم ChatGPT لتجربة ذكاء اصطناعي ثورية، أكمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بهدوء التحول من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح مسارًا ناشئًا يحظى باهتمام كبير في مجال Web3.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق 2025 الذي انتهى للتو، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 الموضوع الشائع. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت النقاشات ذات الصلة مستمرة. دعونا نتعرف على أحدث التطورات في مشاريع الذكاء الاصطناعي الرائدة.
1. بنية الذكاء الاصطناعي التحتية
1. منصة وإطار عمل الوكيل الذكي
على مدار النصف العام الماضي، كانت منصة إطلاق وكيل الذكاء الاصطناعي وبناء البنية التحتية من نوع الإطار في غاية النشاط. توفر هذه المشاريع منصة منخفضة العتبة للمطورين والمستخدمين العاديين لاستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تكنولوجيا الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems) إلى الأمام. يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة من وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتطبيقها في أتمتة الأعمال وتحليل البيانات وغيرها من السيناريوهات.
شبكة أوتونوماس: بنية تحتية لامركزية، تحقق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين، لتنفيذ خدمات الحجز وإدارة الأموال وغيرها من المهام بشكل مستقل.
شبكة غايا: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، من خلال دمج التخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات باستخدام تقنية البلوكشين.
Questflow: شبكة متعددة من الوكلاء الذكيين اللامركزية، حيث يمكن للمستخدمين ببساطة وصف احتياجاتهم، وسيقوم شبكة الوكلاء الذكيين بإكمال المهام بشكل مستقل، مما يحقق كفاءة يصعب على نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر الوصول إليها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. حاليًا، تسعى العديد من المشاريع جاهدة في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، لمساعدة الناس على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم Pools سيولة البيانات ( DLP )، يمكن للمستخدمين المساهمة بالبيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والحصول على عوائد.
Hyperbolic: منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي، تجمع موارد الحوسبة العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي الاقتصادية القابلة للتوسع. تدعم خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى GPU عند الطلب، وغيرها.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية. يدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمات مدفوعة.
IO.NET: منصة حسابات لامركزية، تقدم خدمات الوصول حسب الطلب إلى مجموعات GPU و CPU. من خلال شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (IOG Network)، يمكن للمستخدمين الوصول الفوري إلى مجموعات GPU الموزعة.
Aethir: منصة مبتكرة توفر بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة. تم تصميم Aethir Earth لمهام حساب الذكاء الاصطناعي، بينما تم تحسين Aethir Atmosphere لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتية اللامركزية، تُعرف هذه الوكلاء بـ "Minions"، تعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
GAIB: حل اقتصادي في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء ، من خلال تمويل وتوكن موارد GPU ، لإنشاء فئات أصول جديدة ونظم اقتصادية.
Kite AI: منصة بلوكشين لير 1 اللامركزية المصممة خصيصًا لاقتصاد الذكاء الاصطناعي، من خلال آلية إجماع مبتكرة Proof of AI(PoAI)، تحقق الوصول العادل والمكافآت لأصول الذكاء الاصطناعي.
Automata: يوفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية والحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية (DApps)، مما يضمن خصوصية البيانات وحقوق المستخدم.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع البيانات متعددة الأبعاد وتوسيمها، وتقدم خدمات توسيع البيانات بمساعدة AI.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
تتمثل إحدى التحديات الهامة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في عدم شفافية عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة النتائج الناتجة. حالياً، تقوم العديد من المشاريع بتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، مما يضمن موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
شبكة فالا: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات السلسلة. شبكة الحساب السري المستندة إلى بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها وغيرها.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي قابل للتحقق وحسابات على البلوكشين، يجمع بين إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة. يركز على حماية خصوصية بيانات التمويل، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات Web3.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين في التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة وسلامة بيانات التدريب. تدعم تدقيق وتحقق من عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالنظر إلى البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية البارزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بخلاف الروبوت الشهير على تويتر، أظهرت بعض المشاريع الناشئة إمكانات تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجالات حجز السفر، والتعليق الرياضي، والتداول المالي.
Narra: منصة Gamefi AI Agent على سلسلة الكتل العامة، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، تتفاعل مع اللاعبين، تدفع تطور القصة، وتدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويقدم خدمات مثل حجز الفنادق ومقارنة أسعار الرحلات.
HeyTracyAI: وكيل AI لتحليل الرياضة في مجال كرة السلة بمشاركة نجوم NBA، يقدم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتجارة، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوطي لامركزي متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
٣. تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تلبية للاتجاهات الكبرى، تبنت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 أيضًا الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في مؤتمرات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، حيث أوضحت أن وكيل الذكاء الاصطناعي يساعد في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع سلاسل الكتل، مما يجذب المزيد من المستخدمين للانضمام إلى عالم الويب 3. وقد طرحت هذه السلاسل أهداف تطوير سباقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال البنية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
أفاد مزود خدمة إعادة التخزين المعروف بأنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust)، وتوفير خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، لتقديم إثباتات على السلسلة لعمليات الحسابات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله وتوقعه، مما يدعم تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن الآفاق مشرقة، إلا أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النموذج، وضبابية نوايا الكلمات الدالة، والقيود على التخزين والأجهزة، وقضايا الأمن والخصوصية. لا تقتصر هذه التحديات على تقديم صعوبات تقنية فحسب، بل تخلق أيضًا فرص ابتكار هائلة.
على المدى الطويل، فإن الصناعة مليئة بالأمل بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة. من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 وازدهارهما بات قريبًا.
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 9
أعجبني
9
4
مشاركة
تعليق
0/400
TokenStorm
· 07-12 00:17
مرة أخرى جاءت مجموعة من الخدع، عشرة مشاريع ثمانية منها فاشلة، يجب أن يشارك الجميع مشارك.
الاتجاهات الجديدة لدمج Web3 و AI: بناء البنية التحتية واستكشاف سيناريوهات التطبيق
دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3: من البنية التحتية إلى سيناريوهات التطبيق
في السنوات الأخيرة، تم اعتبار الذكاء الاصطناعي وWeb3 كقوتين دافعتين وراء الابتكار التكنولوجي. مع تقديم ChatGPT لتجربة ذكاء اصطناعي ثورية، أكمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بهدوء التحول من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح مسارًا ناشئًا يحظى باهتمام كبير في مجال Web3.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق 2025 الذي انتهى للتو، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 الموضوع الشائع. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت النقاشات ذات الصلة مستمرة. دعونا نتعرف على أحدث التطورات في مشاريع الذكاء الاصطناعي الرائدة.
1. بنية الذكاء الاصطناعي التحتية
1. منصة وإطار عمل الوكيل الذكي
على مدار النصف العام الماضي، كانت منصة إطلاق وكيل الذكاء الاصطناعي وبناء البنية التحتية من نوع الإطار في غاية النشاط. توفر هذه المشاريع منصة منخفضة العتبة للمطورين والمستخدمين العاديين لاستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تكنولوجيا الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems) إلى الأمام. يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة من وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتطبيقها في أتمتة الأعمال وتحليل البيانات وغيرها من السيناريوهات.
شبكة أوتونوماس: بنية تحتية لامركزية، تحقق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين، لتنفيذ خدمات الحجز وإدارة الأموال وغيرها من المهام بشكل مستقل.
شبكة غايا: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، من خلال دمج التخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات باستخدام تقنية البلوكشين.
Questflow: شبكة متعددة من الوكلاء الذكيين اللامركزية، حيث يمكن للمستخدمين ببساطة وصف احتياجاتهم، وسيقوم شبكة الوكلاء الذكيين بإكمال المهام بشكل مستقل، مما يحقق كفاءة يصعب على نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر الوصول إليها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. حاليًا، تسعى العديد من المشاريع جاهدة في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، لمساعدة الناس على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم Pools سيولة البيانات ( DLP )، يمكن للمستخدمين المساهمة بالبيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والحصول على عوائد.
Hyperbolic: منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي، تجمع موارد الحوسبة العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي الاقتصادية القابلة للتوسع. تدعم خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى GPU عند الطلب، وغيرها.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية. يدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمات مدفوعة.
IO.NET: منصة حسابات لامركزية، تقدم خدمات الوصول حسب الطلب إلى مجموعات GPU و CPU. من خلال شبكة البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (IOG Network)، يمكن للمستخدمين الوصول الفوري إلى مجموعات GPU الموزعة.
Aethir: منصة مبتكرة توفر بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة. تم تصميم Aethir Earth لمهام حساب الذكاء الاصطناعي، بينما تم تحسين Aethir Atmosphere لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتية اللامركزية، تُعرف هذه الوكلاء بـ "Minions"، تعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
GAIB: حل اقتصادي في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء ، من خلال تمويل وتوكن موارد GPU ، لإنشاء فئات أصول جديدة ونظم اقتصادية.
Kite AI: منصة بلوكشين لير 1 اللامركزية المصممة خصيصًا لاقتصاد الذكاء الاصطناعي، من خلال آلية إجماع مبتكرة Proof of AI(PoAI)، تحقق الوصول العادل والمكافآت لأصول الذكاء الاصطناعي.
Automata: يوفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية والحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية (DApps)، مما يضمن خصوصية البيانات وحقوق المستخدم.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع البيانات متعددة الأبعاد وتوسيمها، وتقدم خدمات توسيع البيانات بمساعدة AI.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
تتمثل إحدى التحديات الهامة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي في عدم شفافية عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة النتائج الناتجة. حالياً، تقوم العديد من المشاريع بتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، مما يضمن موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
شبكة فالا: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات السلسلة. شبكة الحساب السري المستندة إلى بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها وغيرها.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي قابل للتحقق وحسابات على البلوكشين، يجمع بين إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة. يركز على حماية خصوصية بيانات التمويل، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات Web3.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين في التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة وسلامة بيانات التدريب. تدعم تدقيق وتحقق من عملية اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي.
الثاني، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالنظر إلى البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية البارزة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بخلاف الروبوت الشهير على تويتر، أظهرت بعض المشاريع الناشئة إمكانات تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي في مجالات حجز السفر، والتعليق الرياضي، والتداول المالي.
Narra: منصة Gamefi AI Agent على سلسلة الكتل العامة، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، تتفاعل مع اللاعبين، تدفع تطور القصة، وتدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويقدم خدمات مثل حجز الفنادق ومقارنة أسعار الرحلات.
HeyTracyAI: وكيل AI لتحليل الرياضة في مجال كرة السلة بمشاركة نجوم NBA، يقدم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتجارة، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوطي لامركزي متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
٣. تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تلبية للاتجاهات الكبرى، تبنت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 أيضًا الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في مؤتمرات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، حيث أوضحت أن وكيل الذكاء الاصطناعي يساعد في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع سلاسل الكتل، مما يجذب المزيد من المستخدمين للانضمام إلى عالم الويب 3. وقد طرحت هذه السلاسل أهداف تطوير سباقة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال البنية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
أفاد مزود خدمة إعادة التخزين المعروف بأنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust)، وتوفير خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، لتقديم إثباتات على السلسلة لعمليات الحسابات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستدلاله وتوقعه، مما يدعم تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن الآفاق مشرقة، إلا أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النموذج، وضبابية نوايا الكلمات الدالة، والقيود على التخزين والأجهزة، وقضايا الأمن والخصوصية. لا تقتصر هذه التحديات على تقديم صعوبات تقنية فحسب، بل تخلق أيضًا فرص ابتكار هائلة.
على المدى الطويل، فإن الصناعة مليئة بالأمل بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة. من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، فإن دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 وازدهارهما بات قريبًا.