ظهور AI Crypto ليس حديثا فارغا، بل هو إعادة هيكلة نظام من القاعدة إلى القمة.
كتب بواسطة: TinTinLand
بحلول عام 2025، لا يزال سرد «الذكاء الاصطناعي + Web3» يحافظ على زخم قوي. وفقًا لأحدث تقرير صدر عن Grayscale في مايو 2025، وصل إجمالي القيمة السوقية لقطاع العملات المشفرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى 21 مليار دولار، مما حقق نموًا يقارب خمسة أضعاف مقارنة بـ 4.5 مليار دولار في الربع الأول من عام 2023.
خلف هذه الموجة، هل هناك اندماج حقيقي للتكنولوجيا، أم أنها مجرد تعبئة لمفهوم آخر؟
!
من منظور كلي، بدأت نظام الذكاء الاصطناعي التقليدي في إظهار المزيد من المشاكل الهيكلية: ارتفاع عتبة تدريب النماذج، عدم وجود ضمانات لخصوصية البيانات، احتكار شديد للقوة الحاسوبية، عملية استنتاج غامضة، عدم توازن في آلية الحوافز... وهذه النقاط المؤلمة تتماشى تمامًا مع المزايا الأصلية لـ Web3: اللامركزية، آلية السوق المفتوحة، قابلية التحقق على السلسلة، سيادة بيانات المستخدمين، وغيرها.
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 ليس مجرد تجميع لكلمتين شائعتين، بل هو تكامل تكنولوجي هيكلي. دعونا نبدأ من بعض النقاط الأساسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي حاليًا، ونستعرض عن كثب تلك المشاريع في Web3 التي تعمل بشكل فعّال على حل المشكلات، لنوضح لك قيمة واتجاه مسار AI Crypto.
!
🤖 عتبة الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية، والتكاليف باهظة
تكون خدمات الذكاء الاصطناعي الحالية عادةً باهظة التكلفة، والحصول على موارد التدريب أمر صعب، مما يجعل العتبة مرتفعة للغاية بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة والمطورين الأفراد؛ بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون هذه الخدمات معقدة من الناحية التقنية، وتحتاج إلى خلفية احترافية لتكون قادرة على استخدامها. سوق خدمات الذكاء الاصطناعي مركز بشكل كبير، ويفتقر المستخدمون إلى خيارات متنوعة، وتكون تكاليف الاستدعاء غير شفافة، مما يجعل الميزانيات صعبة التوقع، وقد تواجه حتى مشكلة احتكار القوة الحاسوبية.
تتمثل الحلول في Web3 في كسر حواجز المنصات من خلال طريقة لامركزية، وبناء سوق مفتوح لوحدات معالجة الرسوميات وشبكة خدمات النماذج، ودعم الجدولة المرنة للموارد غير المستغلة، وتهيئة حوافز لمزيد من المشاركين للمساهمة في قوة الحوسبة والنماذج من خلال جدولة المهام على السلسلة وآلية اقتصادية شفافة، مما يقلل من التكاليف الإجمالية ويزيد من إمكانية الوصول إلى الخدمات.
تمثل المشروع
شبكة ريندر: تركز على التقديم اللامركزي باستخدام وحدة معالجة الرسومات، وتدعم أيضًا استدلال وتدريب الذكاء الاصطناعي، وتستخدم نموذج "الدفع حسب الاستخدام"، مما يساعد المطورين على الوصول إلى خدمات توليد الصور والذكاء الاصطناعي بتكلفة منخفضة.
Gensyn: بناء شبكة تدريب تعلم عميق لامركزية، باستخدام آلية Proof-of-Compute للتحقق من نتائج التدريب، مما يدفع تدريب الذكاء الاصطناعي من النظام المركزي إلى التعاون المفتوح.
Akash Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية تعتمد على تقنية blockchain، يمكن للمطورين استئجار موارد GPU حسب الحاجة، لاستخدامها في نشر وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهي "النسخة اللامركزية من الحوسبة السحابية".
0G Labs: طبقة أصلية لامركزية للذكاء الاصطناعي، من خلال هيكل مبتكر لفصل التخزين والحوسبة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة وتعقيد تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
!
🤖 نقص الحوافز لمساهمي البيانات
تعتبر البيانات عالية الجودة الوقود الأساسي لنماذج الذكاء الاصطناعي، ولكن في النماذج التقليدية، يصعب على المساهمين في البيانات الحصول على عائدات. عدم الشفافية في مصادر البيانات، والتكرار العالي، ونقص التغذية الراجعة في طرق الاستخدام تجعل النظام البيئي للبيانات يعمل بكفاءة منخفضة على المدى الطويل.
يوفر Web3 نموذج حلول جديد تمامًا: من خلال التوقيع المشفر، والتأكيد على السلسلة، والآليات الاقتصادية القابلة للتجميع، يتم تشكيل حلقة تعاون وتحفيز واضحة بين مساهمي البيانات، ومطوري النماذج، والمستخدمين.
يمثل المشروع
OpenLedger: قدمت ابتكار «Payable AI» مفهوم يجمع بين مساهمة البيانات، استدعاء النماذج، والحوافز الاقتصادية، مما يعزز تشكيل شبكة الاقتصاد الرقمي المعتمد على البيانات بالتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي.
Bittensor: نظام تحفيزي كامل يعتمد على مكافآت TAO، وآلية توافق Yuma، وتحفيز دقيق عبر الشبكات الفرعية، والتعاون المعرفي، مما يربط بشكل مباشر بين مساهمة البيانات ونتائج تشغيل النموذج، مما يعزز القيمة الإجمالية للمساهمة.
Grass: شبكة بيانات AI، تجمع بيانات سلوك تصفح المستخدمين من خلال الإضافات، وتساهم في تدريب محركات البحث على السلسلة، حيث يحصل المستخدمون على مكافآت بناءً على جودة البيانات، مما يخلق آلية مشاركة بيانات مدفوعة بالمجتمع.
!
🤖 نمذجة صندوق أسود، استنتاج الذكاء الاصطناعي لا يمكن التحقق منه
تتمتع عمليات استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي السائدة حاليًا بطابع غامض للغاية، مما يجعل من الصعب على المستخدمين التحقق من صحة وموثوقية النتائج، خاصة في مجالات عالية المخاطر مثل المالية والرعاية الصحية. بالإضافة إلى ذلك، قد تتعرض النماذج للتلاعب أو التسمم، مما يجعل من الصعب تتبعها أو تدقيقها.
لذلك، تحاول مشاريع Web3 إدخال إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) والتشفير المتجانس بالكامل (FHE) وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) لجعل عملية استدلال النموذج قابلة للتحقق والتدقيق، وتعزيز قابلية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي وأساس الثقة.
يمثل المشروع
Sentient: من خلال تقنية التعرف على بصمات الأصابع المبتكرة لضمان إمكانية تتبع سلوك الاستدعاء، وزيادة شفافية استخدام النموذج وقدرته على مقاومة التلاعب.
Modulus Labs: استخدام تقنية ZK لتشفير عملية استدلال النموذج والتحقق منها، لتحقيق "AI موثوق" كمعيار جديد.
Giza: استخدام التشفير القائم على المعرفة الصفرية لنقل حسابات استدلال التعلم الآلي إلى السلسلة، مما يزيد من الشفافية والثقة في نشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
!
🤖 مخاطر الخصوصية والأمان
تتضمن عملية تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً كميات كبيرة من البيانات الحساسة، مما يعرضها لمخاطر تسرب الخصوصية، وسوء استخدام النموذج أو هجومه، ونقص الشفافية في اتخاذ القرارات. في الوقت نفسه، يظل تحديد ملكية البيانات والنماذج غير واضح، مما يزيد من مخاطر الأمن.
من خلال الاستفادة من عدم قابلية تغيير blockchain، وتقنيات الحوسبة المشفرة (مثل ZK و FHE)، وبيئات التنفيذ الموثوقة، يتم ضمان أمان البيانات والنماذج في أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال جميع مراحل التدريب والتخزين والاستدعاء.
يمثل المشروع
شبكة فالا: توفر دعمًا لبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) ، حيث يتم encapsulating الحسابات الحرجة داخل الأجهزة الأمنية ، لمنع تسرب البيانات وسرقة النماذج.
ZAMA: تركز على تقنية التشفير المتجانس بالكامل (FHE) مما يجعل تدريب النموذج والاستدلال ممكنًا في حالة التشفير، مما يحقق "حساب بدون الحاجة إلى نصوص واضحة".
شبكة الذكاء: بناء منصة ل共享 البيانات واستدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية تدعم حماية الخصوصية، من خلال تقنيات التشفير المتقدمة (مثل التشفير المتجانس، الإثباتات ذات المعرفة الصفرية، وغيرها) لتحقيق مشاركة البيانات الآمنة وحساب الخصوصية.
فانا: تطبيق لتوليد الهوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، يهدف إلى تمكين المستخدمين من استعادة ملكية بياناتهم بالكامل والتحكم فيها، وضمان خصوصية البيانات وأمانها.
🤖 حقوق الطبع والنشر ونزاعات الملكية الفكرية لنموذج الذكاء الاصطناعي
تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية كميات كبيرة من بيانات الإنترنت للتدريب، ولكن غالبًا ما يتم استخدامها دون ترخيص للمحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر، مما يؤدي إلى تكرار النزاعات القانونية. في الوقت نفسه، فإن حقوق الطبع والنشر للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي غير واضحة، وهناك نقص في الآليات الشفافة لتوزيع الحقوق بين المبدعين ومطوري النماذج والمستخدمين. كما أن حالات النسخ أو السرقة الخبيثة للنماذج ليست نادرة، مما يجعل حماية الملكية الفكرية أمرًا صعبًا.
تقوم Web3 من خلال آلية التحقق على السلسلة بتوثيق وقت إنشاء النموذج، ومصدر بيانات التدريب، ومعلومات المساهمين، وتستخدم أدوات مثل NFT والعقود الذكية لتحديد ملكية حقوق الطبع والنشر للنموذج أو المحتوى.
) يمثل المشروع
بروتوكول القصة: بناء بروتوكول حقوق الملكية الفكرية على السلسلة، يسمح بتمكين محتوى الذكاء الاصطناعي، والرموز، والنماذج، وما إلى ذلك بشكل معياري لتأكيد الحقوق، والتركيب والترخيص، وتحقيق آلية "الإبداع يعني التأكيد، والاستخدام يعني الدفع".
Alethea AI: نموذج AI التوليدي المرتبط بهوية على السلسلة و NFT (مثل الشخصيات، الأصوات، إلخ)، حيث يمتلك كل شخصية AI معلومات واضحة حول المبدع وحقوق الطبع والنشر، مما يتجنب إساءة الاستخدام والسرقة.
تطوير وتطور نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية يعتمد بشكل كبير على الشركات التكنولوجية الكبرى أو الفرق المغلقة، حيث تكون وتيرة تحديث النماذج غير شفافة، ومن الصعب تصحيح التوجهات القيمية، مما يؤدي بسهولة إلى التحيز في الخوارزميات، وسوء الاستخدام، و"تكنولوجيا الإقطاعية". عادةً ما يكون المجتمع والمستخدمون غير قادرين على التدخل في مسار تحديث النماذج، أو تعديل المعلمات، أو حدود السلوك، مما يؤدي إلى نقص في الآليات لمراقبة وتصحيح أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
تتمثل مزايا Web3 في الحوكمة القابلة للبرمجة وآلية التعاون المفتوح. من خلال حوكمة سلسلة الكتل، وآلية DAO، وهياكل الحوافز، يمكن إدخال توافق المجتمع تدريجياً في التصميم، وأهداف التدريب، وتحديث المعلمات لنماذج الذكاء الاصطناعي في المراحل الرئيسية، مما يعزز ديمقراطية وشفافية وتنوع تطوير النماذج.
) يمثل المشروع
Fetch.ai: إدخال وكلاء الاقتصاد الذاتي (AEA) وآلية الحكم المفتوح، مما يجعل سلوك وكيل الذكاء الاصطناعي خاضعًا لقواعد المجتمع، وتنسيق التعاون بين الوكلاء من خلال الحوافز الاقتصادية.
SingularityNET: تحويل خدمات الذكاء الاصطناعي إلى وحدات على السلسلة قابلة للجمع، يمكن للمستخدمين اختيار أو استبدال النماذج في السوق المفتوحة، كما تدعم آلية حوكمة المنصة تقييم جودة النماذج والخدمات واقتراح التحسينات.
🤖 مشكلة التعاون عبر السلاسل بواسطة الذكاء الاصطناعي
في بيئة متعددة السلاسل، قد تكون الوكلاء الذكية والنماذج موزعة عبر سلاسل الكتل المختلفة، مما يجعل من الصعب توحيد الحالة والسياق أو منطق الاستدعاء، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم مجزأة، وتطوير معقد، وصعوبة في تزامن البيانات.
تستكشف بعض المشاريع "بروتوكول الذكاء الاصطناعي متعدد السلاسل"، وتحاول من خلال مشاركة السياق، والتواصل عبر السلاسل، وآلية مزامنة الحالة، دفع استمرارية وموثوقية تشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي عبر السلاسل.
) يمثل المشروع
OpenPond: يستخدم بروتوكول MCP المتقاطع بين السلاسل لربط نماذج الذكاء الاصطناعي والعميل على سلاسل مختلفة، مما يحقق تزامن حالات الاستدعاء ومشاركة السياق، ويبسّط سيناريوهات التعاون عبر السلاسل المتعددة.
شبكة لافا: تقدم خدمات RPC عبر السلاسل وجسر البيانات، لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة السلاسل من فتح قنوات الاتصالات الأساسية، ودعم مزامنة بيانات الوكلاء وتنفيذ المهام الموحدة.
بروتوكول Virtuals: يدعم عبر بروتوكول التعاون الذكي ACP (بروتوكول التجارة الوكيل) الطلبات بين الوكلاء، والتفاوض، والتنفيذ، وعملية التسوية. تتيح تقنية "التزامن الفائق المتوازي" Parallel Hypersynchronicity تشغيل الوكلاء الذكاء الاصطناعي عبر المنصات بشكل متوازي، والتزامن الفوري للسلوك والذاكرة.
إن ظهور AI Crypto ليس مجرد حديث فارغ، بل هو إعادة هيكلة نظام من الأسفل إلى الأعلى: فهو يكسر قيود المركزية في عصر النماذج الكبيرة، ويقوم تدريجياً ببناء نمط جديد من الذكاء الصناعي يمكن للجميع المشاركة فيه، وشفاف وموثوق، مدفوع بالتعاون، على أبعاد مثل الحوسبة، والبيانات، والتحفيز، والأمان، والحوكمة.
لقد انتقل هذا المجال حاليًا من مرحلة المفهوم إلى مرحلة تنفيذ المنتجات بشكل فعلي. أنا واثق من أن مشاريع AI Crypto التي يمكنها حقًا خلق قيمة فعلية وحل النقاط الأساسية ستتمكن من قيادة موجة التطور في العصر القادم للذكاء الاصطناعي، ودفع تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وعدلاً وثقة.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
هل الفكرة صحيحة أم مجرد وهم؟ ما هي قيمة مسار الذكاء الاصطناعي + Web3؟
كتب بواسطة: TinTinLand
بحلول عام 2025، لا يزال سرد «الذكاء الاصطناعي + Web3» يحافظ على زخم قوي. وفقًا لأحدث تقرير صدر عن Grayscale في مايو 2025، وصل إجمالي القيمة السوقية لقطاع العملات المشفرة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي إلى 21 مليار دولار، مما حقق نموًا يقارب خمسة أضعاف مقارنة بـ 4.5 مليار دولار في الربع الأول من عام 2023.
خلف هذه الموجة، هل هناك اندماج حقيقي للتكنولوجيا، أم أنها مجرد تعبئة لمفهوم آخر؟
!
من منظور كلي، بدأت نظام الذكاء الاصطناعي التقليدي في إظهار المزيد من المشاكل الهيكلية: ارتفاع عتبة تدريب النماذج، عدم وجود ضمانات لخصوصية البيانات، احتكار شديد للقوة الحاسوبية، عملية استنتاج غامضة، عدم توازن في آلية الحوافز... وهذه النقاط المؤلمة تتماشى تمامًا مع المزايا الأصلية لـ Web3: اللامركزية، آلية السوق المفتوحة، قابلية التحقق على السلسلة، سيادة بيانات المستخدمين، وغيرها.
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 ليس مجرد تجميع لكلمتين شائعتين، بل هو تكامل تكنولوجي هيكلي. دعونا نبدأ من بعض النقاط الأساسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي حاليًا، ونستعرض عن كثب تلك المشاريع في Web3 التي تعمل بشكل فعّال على حل المشكلات، لنوضح لك قيمة واتجاه مسار AI Crypto.
!
🤖 عتبة الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية، والتكاليف باهظة
تكون خدمات الذكاء الاصطناعي الحالية عادةً باهظة التكلفة، والحصول على موارد التدريب أمر صعب، مما يجعل العتبة مرتفعة للغاية بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة والمطورين الأفراد؛ بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تكون هذه الخدمات معقدة من الناحية التقنية، وتحتاج إلى خلفية احترافية لتكون قادرة على استخدامها. سوق خدمات الذكاء الاصطناعي مركز بشكل كبير، ويفتقر المستخدمون إلى خيارات متنوعة، وتكون تكاليف الاستدعاء غير شفافة، مما يجعل الميزانيات صعبة التوقع، وقد تواجه حتى مشكلة احتكار القوة الحاسوبية.
تتمثل الحلول في Web3 في كسر حواجز المنصات من خلال طريقة لامركزية، وبناء سوق مفتوح لوحدات معالجة الرسوميات وشبكة خدمات النماذج، ودعم الجدولة المرنة للموارد غير المستغلة، وتهيئة حوافز لمزيد من المشاركين للمساهمة في قوة الحوسبة والنماذج من خلال جدولة المهام على السلسلة وآلية اقتصادية شفافة، مما يقلل من التكاليف الإجمالية ويزيد من إمكانية الوصول إلى الخدمات.
تمثل المشروع
!
🤖 نقص الحوافز لمساهمي البيانات
تعتبر البيانات عالية الجودة الوقود الأساسي لنماذج الذكاء الاصطناعي، ولكن في النماذج التقليدية، يصعب على المساهمين في البيانات الحصول على عائدات. عدم الشفافية في مصادر البيانات، والتكرار العالي، ونقص التغذية الراجعة في طرق الاستخدام تجعل النظام البيئي للبيانات يعمل بكفاءة منخفضة على المدى الطويل.
يوفر Web3 نموذج حلول جديد تمامًا: من خلال التوقيع المشفر، والتأكيد على السلسلة، والآليات الاقتصادية القابلة للتجميع، يتم تشكيل حلقة تعاون وتحفيز واضحة بين مساهمي البيانات، ومطوري النماذج، والمستخدمين.
يمثل المشروع
!
🤖 نمذجة صندوق أسود، استنتاج الذكاء الاصطناعي لا يمكن التحقق منه
تتمتع عمليات استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي السائدة حاليًا بطابع غامض للغاية، مما يجعل من الصعب على المستخدمين التحقق من صحة وموثوقية النتائج، خاصة في مجالات عالية المخاطر مثل المالية والرعاية الصحية. بالإضافة إلى ذلك، قد تتعرض النماذج للتلاعب أو التسمم، مما يجعل من الصعب تتبعها أو تدقيقها.
لذلك، تحاول مشاريع Web3 إدخال إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) والتشفير المتجانس بالكامل (FHE) وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEE) لجعل عملية استدلال النموذج قابلة للتحقق والتدقيق، وتعزيز قابلية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي وأساس الثقة.
يمثل المشروع
!
🤖 مخاطر الخصوصية والأمان
تتضمن عملية تدريب الذكاء الاصطناعي عادةً كميات كبيرة من البيانات الحساسة، مما يعرضها لمخاطر تسرب الخصوصية، وسوء استخدام النموذج أو هجومه، ونقص الشفافية في اتخاذ القرارات. في الوقت نفسه، يظل تحديد ملكية البيانات والنماذج غير واضح، مما يزيد من مخاطر الأمن.
من خلال الاستفادة من عدم قابلية تغيير blockchain، وتقنيات الحوسبة المشفرة (مثل ZK و FHE)، وبيئات التنفيذ الموثوقة، يتم ضمان أمان البيانات والنماذج في أنظمة الذكاء الاصطناعي خلال جميع مراحل التدريب والتخزين والاستدعاء.
يمثل المشروع
! [](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7b33e6b34261cf63aebdcaa84d031a90019283746574839201
🤖 حقوق الطبع والنشر ونزاعات الملكية الفكرية لنموذج الذكاء الاصطناعي
تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية كميات كبيرة من بيانات الإنترنت للتدريب، ولكن غالبًا ما يتم استخدامها دون ترخيص للمحتوى المحمي بحقوق الطبع والنشر، مما يؤدي إلى تكرار النزاعات القانونية. في الوقت نفسه، فإن حقوق الطبع والنشر للمحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي غير واضحة، وهناك نقص في الآليات الشفافة لتوزيع الحقوق بين المبدعين ومطوري النماذج والمستخدمين. كما أن حالات النسخ أو السرقة الخبيثة للنماذج ليست نادرة، مما يجعل حماية الملكية الفكرية أمرًا صعبًا.
تقوم Web3 من خلال آلية التحقق على السلسلة بتوثيق وقت إنشاء النموذج، ومصدر بيانات التدريب، ومعلومات المساهمين، وتستخدم أدوات مثل NFT والعقود الذكية لتحديد ملكية حقوق الطبع والنشر للنموذج أو المحتوى.
) يمثل المشروع
! []###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-71e8ddfcc3dcd00f1c615281679e15fa(
🤖 غياب الحوكمة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
تطوير وتطور نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية يعتمد بشكل كبير على الشركات التكنولوجية الكبرى أو الفرق المغلقة، حيث تكون وتيرة تحديث النماذج غير شفافة، ومن الصعب تصحيح التوجهات القيمية، مما يؤدي بسهولة إلى التحيز في الخوارزميات، وسوء الاستخدام، و"تكنولوجيا الإقطاعية". عادةً ما يكون المجتمع والمستخدمون غير قادرين على التدخل في مسار تحديث النماذج، أو تعديل المعلمات، أو حدود السلوك، مما يؤدي إلى نقص في الآليات لمراقبة وتصحيح أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.
تتمثل مزايا Web3 في الحوكمة القابلة للبرمجة وآلية التعاون المفتوح. من خلال حوكمة سلسلة الكتل، وآلية DAO، وهياكل الحوافز، يمكن إدخال توافق المجتمع تدريجياً في التصميم، وأهداف التدريب، وتحديث المعلمات لنماذج الذكاء الاصطناعي في المراحل الرئيسية، مما يعزز ديمقراطية وشفافية وتنوع تطوير النماذج.
) يمثل المشروع
! []###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-591f7cc732bcf9977501413887416a7a(
🤖 مشكلة التعاون عبر السلاسل بواسطة الذكاء الاصطناعي
في بيئة متعددة السلاسل، قد تكون الوكلاء الذكية والنماذج موزعة عبر سلاسل الكتل المختلفة، مما يجعل من الصعب توحيد الحالة والسياق أو منطق الاستدعاء، مما يؤدي إلى تجربة مستخدم مجزأة، وتطوير معقد، وصعوبة في تزامن البيانات.
تستكشف بعض المشاريع "بروتوكول الذكاء الاصطناعي متعدد السلاسل"، وتحاول من خلال مشاركة السياق، والتواصل عبر السلاسل، وآلية مزامنة الحالة، دفع استمرارية وموثوقية تشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي عبر السلاسل.
) يمثل المشروع
! []###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-6de33462755c674ab17f3de2798db9b2(
🎯 الخاتمة
إن ظهور AI Crypto ليس مجرد حديث فارغ، بل هو إعادة هيكلة نظام من الأسفل إلى الأعلى: فهو يكسر قيود المركزية في عصر النماذج الكبيرة، ويقوم تدريجياً ببناء نمط جديد من الذكاء الصناعي يمكن للجميع المشاركة فيه، وشفاف وموثوق، مدفوع بالتعاون، على أبعاد مثل الحوسبة، والبيانات، والتحفيز، والأمان، والحوكمة.
لقد انتقل هذا المجال حاليًا من مرحلة المفهوم إلى مرحلة تنفيذ المنتجات بشكل فعلي. أنا واثق من أن مشاريع AI Crypto التي يمكنها حقًا خلق قيمة فعلية وحل النقاط الأساسية ستتمكن من قيادة موجة التطور في العصر القادم للذكاء الاصطناعي، ودفع تقنيات الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وعدلاً وثقة.