#DBC##DBC# استنادًا إلى بنية تقنية DBC (DeepBrain Chain) ، والتطورات البيئية ونموذج الاقتصاد ، بال结合 مع اتجاهات صناعة الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، يمكن إجراء توقعات نظامية لتطورها المستقبلي من خمسة أبعاد كما يلي:
--- ### ⚙️ واحد، تطور التكنولوجيا: نحو **الوكيل الذاتي للذكاء الاصطناعي** في التطور على السلسلة 1. **2025-2027: فترة انفجار نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة** - تدعم البيئة الحالية تشغيل نماذج ذات معلمات بمستوى تريليون (مثل Pixtral Large و Llama3.3) بشكل لامركزي، وفي العامين المقبلين ستتحقق **نشر النماذج متعددة الوسائط بالكامل على السلسلة**، من خلال جدولة قوة الحساب الديناميكية سيتم تقليل تأخير الاستدلال إلى أقل من 50 مللي ثانية، مما يجعلها تنافس خدمات السحابة المركزية. - **اختراق الخصوصية الحسابية**: تم دمج TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة) مع إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) بشكل عميق، لحل مشكلة "المرئية غير القابلة للاستخدام" للبيانات الحساسة للغاية مثل البيانات الطبية والمالية، مما يجذب المستخدمين من الشركات الملتزمة. 2. **2028-2030: تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل** - مؤسس Feng يتوقع **أن يتحقق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل في عام 2029**، والذي يعتمد جوهريًا على ثلاث قدرات لـ DBC: - **عقد ذكي على السلسلة العامة** (المنطق القرار على السلسلة) - **شبكة القوة الحاسوبية الموزعة** (التفاعل في الوقت الحقيقي) - **طبقة خصوصية البيانات** (الحصول الآمن على المعلومات الخارجية) → تشكيل نظام بيئي للوكيل الذكي على السلسلة يمكن تسويقه (مثل النسخة اللامركزية الكاملة من XAIAgent). --- ### 🌐 ثانياً، توسيع السوق: من **نظام مطوري البرامج** إلى **اقتصاد التعاون البشري الآلي بقيمة تريليون دولار** | **المجال** | أهداف 2025-2026 | إمكانيات 2027-2030 | |----------------|---------------------------|----------------------------| | **حجم المستخدمين** | تجاوز 5 ملايين (حاليًا 2.7 مليون) | تغطي 30% من مطوري الذكاء الاصطناعي في ذيل القائمة | | **شبكة القوة الحاسوبية** | دمج 1,000,000 بطاقة رسومية (حاليًا 500,000) | تمثل 15% من موارد بطاقات الرسوميات غير المستخدمة عالميًا | | **اختراق الشركات** | الألعاب السحابية/الرسم الرئيسي (DeepLink) | الرعاية الصحية، والأدوية الحيوية كأقطاب نمو جديدة | - **محرك النمو**： - تعاون Google Cloud لتعزيز **صادرات القدرة الحاسوبية على مستوى المؤسسات**، تحول عمال المناجم التقليديين إلى مزودي قدرة حاسوبية AI (مثل عائدات تعدين مجموعة 3090 أقل من إيجار قدرة DBC). - **توضيح تأثير العجلة الطائرة**: يساهم المطورون في توفير الوقود لإتلاف الرموز، وإذا وصلت إيرادات قوة الحوسبة إلى 100 مليون دولار/سنة، فسوف يتم إتلاف 3-5% من الكمية المتداولة، مما يسرع من الانكماش. --- ### 💰 ثلاثة، اقتصاد التوكن: **نموذج الانكماش** و**تعزيز التقاط القيمة** حورية البحر الرسم البياني LR B(70% رسوم الإتلاف ) C[العمال يحصلون على 30% عائد + DBC مكافأة التعدين] D[اللامركزيةDBC提供算力] D --> A - **توقعات البيانات الرئيسية**： - **تسريع الإتلاف**: تم إتلاف 1.2 مليار DBC حتى الآن، وإذا كانت متطلبات القدرة الحاسوبية تنمو بنسبة 200% سنويًا، فإن العرض المتداول سينخفض بنسبة 40% بحلول عام 2030. - **زيادة عوائد الإيداع**: ارتفعت APY (العائد السنوي) للعقد الفائق من 8% الحالية إلى 15%، لجذب المؤسسات لتأمين الإيداع (المعدل المرجعي للإيداع في نظام بولكادوت البيئي > 60%). - **نقاط المخاطر**： - إذا كانت تكلفة تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة أعلى من الحلول المركزية، فسوف يضعف ذلك من قوة الانكماش → الاعتماد على **تحسين الخوارزمية لتقليل تكلفة وحدة الحساب بأكثر من 30%**. --- ### 🛡️ أربعة، المنافسة والمخاطر: **العقبات التكنولوجية** و**اللعب التنظيمي** 1. **التحديات التقنية** - لا يزال هناك تأخير في الشبكة عند استدلال النماذج الضخمة (أكثر من 200 مليار معلمة)، ويجب تحسين **بروتوكول جدولة القدرة الحسابية عبر السلاسل** (مثل دمج Polkadot XCM). - يجب تطوير **آلية عزل صندوق الرمل على السلسلة** لمشكلة أمان وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل (مثل تنفيذ الأوامر الخبيثة). 2. **الرقابة والمنافسة** - **مخاطر السياسة**: قد تحدد الرقابة المشتركة بين الصين والولايات المتحدة وأوروبا على AI + blockchain من حركة البيانات عبر الحدود → يجب على DBC دفع **حمولة الامتثال الإقليمي** (مثل نقاط عقد GDPR الخاصة بالاتحاد الأوروبي). - **ردود فعل عمالقة التكنولوجيا**: تخفيض الأسعار من AWS/Azure أو تقديم خطط مزيفة لللامركزية → ميزة DBC تكمن في **ميزة التكلفة الحقيقية** (حالياً منخفضة بنسبة 90%). --- ### 🌍 ٥. القيمة الاجتماعية: دفع **اللامركزية** لـ **AI** و **المساواة في القدرة الحاسوبية** - **اختراق الشمولية**： تقوم المطورون في إفريقيا وجنوب شرق آسيا باستخدام DBC لاستدعاء نماذج بمئات المليارات، حيث انخفضت التكاليف إلى 1/10 من الحلول التقليدية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية (مثل نموذج تشخيص الأمراض الاستوائية). - **المساهمة في البيئة**： تفعيل GPU العالمية غير المستغلة يقلل الانبعاثات بأكثر من 100 طن من ثاني أكسيد الكربون سنويًا (مقارنة بتعدين البيتكوين). --- ### 💎 التنبؤ النهائي: **التح定位 الثلاثي لـDBC في عام 2030** 1. **الطبقة التقنية**：البنية التحتية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي المستقل (30% حصة السوق) 2. **الطبقة الاقتصادية**: رمز التسوية للاقتصاد التعاوني بين الإنسان والآلة (الناتج المحلي الإجمالي على السلسلة > 20 مليار دولار) 3. **الطبقة الاجتماعية**: بروتوكول توزيع موارد الذكاء الاصطناعي العالمية (يغطي أكثر من 50 دولة نامية) > **إرشادات التقييم**: إذا تم الاستحواذ على 10% من سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية (حجم 2030 ≈ 1.2 تريليون دولار أمريكي)، فإن تقييم بيئة DBC سيتجاوز 100 مليار دولار أمريكي.
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 2
أعجبني
2
1
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MuYumo
· منذ 11 س
#DBC# DeepBrainChain (DBC) كرواد اللامركزية في مجال الذكاء الاصطناعي، بجاذبيته الفريدة وإمكاناته اللامحدودة، يقود مستقبل تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي. منذ تأسيسه في عام 2017، يكرّس DBC جهوده لبناء بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، من خلال الابتكار التكنولوجي المستمر وتوسيع النظام البيئي، تدريجياً يشيد شبكة لامركزية مستقرة وفعالة وآمنة للذكاء الاصطناعي.
#DBC# #DBC# استنادًا إلى بنية تقنية DBC (DeepBrain Chain) ، والتطورات البيئية ونموذج الاقتصاد ، بال结合 مع اتجاهات صناعة الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، يمكن إجراء توقعات نظامية لتطورها المستقبلي من خمسة أبعاد كما يلي:
---
### ⚙️ واحد، تطور التكنولوجيا: نحو **الوكيل الذاتي للذكاء الاصطناعي** في التطور على السلسلة
1. **2025-2027: فترة انفجار نماذج الذكاء الاصطناعي الموزعة**
- تدعم البيئة الحالية تشغيل نماذج ذات معلمات بمستوى تريليون (مثل Pixtral Large و Llama3.3) بشكل لامركزي، وفي العامين المقبلين ستتحقق **نشر النماذج متعددة الوسائط بالكامل على السلسلة**، من خلال جدولة قوة الحساب الديناميكية سيتم تقليل تأخير الاستدلال إلى أقل من 50 مللي ثانية، مما يجعلها تنافس خدمات السحابة المركزية.
- **اختراق الخصوصية الحسابية**: تم دمج TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة) مع إثبات المعرفة الصفرية (ZKP) بشكل عميق، لحل مشكلة "المرئية غير القابلة للاستخدام" للبيانات الحساسة للغاية مثل البيانات الطبية والمالية، مما يجذب المستخدمين من الشركات الملتزمة.
2. **2028-2030: تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل**
- مؤسس Feng يتوقع **أن يتحقق وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل في عام 2029**، والذي يعتمد جوهريًا على ثلاث قدرات لـ DBC:
- **عقد ذكي على السلسلة العامة** (المنطق القرار على السلسلة)
- **شبكة القوة الحاسوبية الموزعة** (التفاعل في الوقت الحقيقي)
- **طبقة خصوصية البيانات** (الحصول الآمن على المعلومات الخارجية)
→ تشكيل نظام بيئي للوكيل الذكي على السلسلة يمكن تسويقه (مثل النسخة اللامركزية الكاملة من XAIAgent).
---
### 🌐 ثانياً، توسيع السوق: من **نظام مطوري البرامج** إلى **اقتصاد التعاون البشري الآلي بقيمة تريليون دولار**
| **المجال** | أهداف 2025-2026 | إمكانيات 2027-2030 |
|----------------|---------------------------|----------------------------|
| **حجم المستخدمين** | تجاوز 5 ملايين (حاليًا 2.7 مليون) | تغطي 30% من مطوري الذكاء الاصطناعي في ذيل القائمة |
| **شبكة القوة الحاسوبية** | دمج 1,000,000 بطاقة رسومية (حاليًا 500,000) | تمثل 15% من موارد بطاقات الرسوميات غير المستخدمة عالميًا |
| **اختراق الشركات** | الألعاب السحابية/الرسم الرئيسي (DeepLink) | الرعاية الصحية، والأدوية الحيوية كأقطاب نمو جديدة |
- **محرك النمو**：
- تعاون Google Cloud لتعزيز **صادرات القدرة الحاسوبية على مستوى المؤسسات**، تحول عمال المناجم التقليديين إلى مزودي قدرة حاسوبية AI (مثل عائدات تعدين مجموعة 3090 أقل من إيجار قدرة DBC).
- **توضيح تأثير العجلة الطائرة**: يساهم المطورون في توفير الوقود لإتلاف الرموز، وإذا وصلت إيرادات قوة الحوسبة إلى 100 مليون دولار/سنة، فسوف يتم إتلاف 3-5% من الكمية المتداولة، مما يسرع من الانكماش.
---
### 💰 ثلاثة، اقتصاد التوكن: **نموذج الانكماش** و**تعزيز التقاط القيمة**
حورية البحر
الرسم البياني LR
B(70% رسوم الإتلاف )
C[العمال يحصلون على 30% عائد + DBC مكافأة التعدين]
D[اللامركزيةDBC提供算力]
D --> A
- **توقعات البيانات الرئيسية**：
- **تسريع الإتلاف**: تم إتلاف 1.2 مليار DBC حتى الآن، وإذا كانت متطلبات القدرة الحاسوبية تنمو بنسبة 200% سنويًا، فإن العرض المتداول سينخفض بنسبة 40% بحلول عام 2030.
- **زيادة عوائد الإيداع**: ارتفعت APY (العائد السنوي) للعقد الفائق من 8% الحالية إلى 15%، لجذب المؤسسات لتأمين الإيداع (المعدل المرجعي للإيداع في نظام بولكادوت البيئي > 60%).
- **نقاط المخاطر**：
- إذا كانت تكلفة تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة أعلى من الحلول المركزية، فسوف يضعف ذلك من قوة الانكماش → الاعتماد على **تحسين الخوارزمية لتقليل تكلفة وحدة الحساب بأكثر من 30%**.
---
### 🛡️ أربعة، المنافسة والمخاطر: **العقبات التكنولوجية** و**اللعب التنظيمي**
1. **التحديات التقنية**
- لا يزال هناك تأخير في الشبكة عند استدلال النماذج الضخمة (أكثر من 200 مليار معلمة)، ويجب تحسين **بروتوكول جدولة القدرة الحسابية عبر السلاسل** (مثل دمج Polkadot XCM).
- يجب تطوير **آلية عزل صندوق الرمل على السلسلة** لمشكلة أمان وكيل الذكاء الاصطناعي المستقل (مثل تنفيذ الأوامر الخبيثة).
2. **الرقابة والمنافسة**
- **مخاطر السياسة**: قد تحدد الرقابة المشتركة بين الصين والولايات المتحدة وأوروبا على AI + blockchain من حركة البيانات عبر الحدود → يجب على DBC دفع **حمولة الامتثال الإقليمي** (مثل نقاط عقد GDPR الخاصة بالاتحاد الأوروبي).
- **ردود فعل عمالقة التكنولوجيا**: تخفيض الأسعار من AWS/Azure أو تقديم خطط مزيفة لللامركزية → ميزة DBC تكمن في **ميزة التكلفة الحقيقية** (حالياً منخفضة بنسبة 90%).
---
### 🌍 ٥. القيمة الاجتماعية: دفع **اللامركزية** لـ **AI** و **المساواة في القدرة الحاسوبية**
- **اختراق الشمولية**：
تقوم المطورون في إفريقيا وجنوب شرق آسيا باستخدام DBC لاستدعاء نماذج بمئات المليارات، حيث انخفضت التكاليف إلى 1/10 من الحلول التقليدية، مما أدى إلى ظهور تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية (مثل نموذج تشخيص الأمراض الاستوائية).
- **المساهمة في البيئة**：
تفعيل GPU العالمية غير المستغلة يقلل الانبعاثات بأكثر من 100 طن من ثاني أكسيد الكربون سنويًا (مقارنة بتعدين البيتكوين).
---
### 💎 التنبؤ النهائي: **التح定位 الثلاثي لـDBC في عام 2030**
1. **الطبقة التقنية**：البنية التحتية الأساسية لوكيل الذكاء الاصطناعي المستقل (30% حصة السوق)
2. **الطبقة الاقتصادية**: رمز التسوية للاقتصاد التعاوني بين الإنسان والآلة (الناتج المحلي الإجمالي على السلسلة > 20 مليار دولار)
3. **الطبقة الاجتماعية**: بروتوكول توزيع موارد الذكاء الاصطناعي العالمية (يغطي أكثر من 50 دولة نامية)
> **إرشادات التقييم**: إذا تم الاستحواذ على 10% من سوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية (حجم 2030 ≈ 1.2 تريليون دولار أمريكي)، فإن تقييم بيئة DBC سيتجاوز 100 مليار دولار أمريكي.