منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبحت فئة الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر الموضوعات شعبية في مجال التشفير، وكان مستثمرو WEB3 قد قبلوا بالفعل بفكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن الذكاء الاصطناعي الذي لديه إمكانيات سرد غير محدودة وقدرات تطبيقية في المستقبل. وبالتالي، في دائرة التشفير، برز مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية كجزء من "اتجاه الميمز" لفترة من الزمن، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمته التطبيقية الفعلية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
سوف تتناول هذه الدراسة وصف وتقييم مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، بدءًا من موجة الضجيج المبكر إلى المشاريع التطبيقية الحالية التي بدأت في الازدهار. سنقوم بدمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا، دعونا نطرح استنتاجات غير ناضجة في البداية:
01
لقد أصبح عصر الميمات الذكية شيئًا من الماضي، يجب أن تُترك الذكريات التي تم كسبها والتي تم فقدانها كقطع من الذاكرة الأبدية؛
02
تؤكد بعض مشاريع WEB3 AI الأساسية على أن "اللامركزية" يمكن أن تقدم فوائد للأمان في الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يهتمون كثيرًا بذلك، فهم يهتمون بمدى "ربحية الرمز المميز" + "مدى جودة المنتج"؛
03
إذا كنت ترغب في الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تتحول التركيز إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة (التي يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي تجعل من السهل على المستخدمين النهائيين التعامل معها)؛ وهذا قد يكون نقطة جذب للثروة على مدى فترة أطول بعد الذكاء الاصطناعي Meme.
اختلاف مسار تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 مدفوع بشكل أساسي بعمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية ، ومسار تطويره مستقر ومركز نسبيا. تقوم الشركات الكبيرة (على سبيل المثال ، OpenAI و Google) بتدريب نماذج الصندوق الأسود المغلقة والخوارزميات والبيانات غير متاحة للجمهور ، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجهم ، وهناك نقص في الشفافية. هذا التحكم المركزي يجعل قرارات الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتدقيق ومتحيزة وغير واضحة. بشكل عام ، يركز ابتكار الذكاء الاصطناعي Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية ، لكن عملية صنع القرار ليست شفافة للجمهور. أدت نقطة الألم هذه من التعتيم إلى ظهور مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025 ، والتي يبدو أنها مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "تصطاد في صندوق صيد".
بالإضافة إلى العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتين مؤلمتين أخريين: نقص تجربة المستخدم عبر أشكال المنتجات المختلفة ونقص الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان من المطلوب إنتاج عرض تقديمي (PPT) أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين لا يزالون يبحثون عن منتجات AI جديدة ذات عوائق دخول منخفضة وتجربة مستخدم أفضل لاستخدامها، ومستعدون للدفع مقابل ذلك. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع AI إنتاج منتجات AI بدون كود، وذلك لتقليل عوائق دخول المستخدمين بشكل أكبر.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا يزال نموذج البيانات الكبير غير قادر على تغطية التفاصيل الدقيقة لأي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة. لذلك، فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو تحقيق أعمق وأدق البيانات والتحليل في قطاع فرعي معين.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، يسعى WEB3 أكثر نحو المسار المفتوح المدفوع بالمجتمع.
من خلال استخدام بنية اللامركزية لتقنية البلوكتشين، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 التركيز على كود المصدر المفتوح، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة للذكاء الاصطناعي التقليدي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوكتشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن إثباتات المعرفة الصفرية أن مخرجات النموذج موثوقة) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع الذكاء الاصطناعي Web3 بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" مع صعود وهبوط معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع وأمواله بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
ما زلنا نحافظ على "توقع منخفض المستوى وحذر" للسرد الرئيسي ل الذكاء الاصطناعي WEB3 ، "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" ، ماذا لو حدث ذلك؟ بعد كل شيء ، لا تزال هناك كائنات تصنع الحقبة مثل BTC و ETH في WEB3. ومع ذلك ، في المرحلة الحالية ، ما زلنا بحاجة إلى التفكير في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور ، مثل تضمين بعض عوامل الذكاء الاصطناعي في مشروع WEB3 الحالي ، وذلك لتحسين كفاءة المشروع نفسه. أو يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبعض التقنيات الجديدة الأخرى إلى توليد أفكار جديدة لصناعة التشفير ، حتى لو كان مفهوما يمكن أن يجذب الانتباه ؛ أو منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة WEB3 فقط ، سواء كان ذلك من دقة البيانات ، أو أكثر ملاءمة لعادات العمل لمؤسسات WEB3 أو الأفراد ، لتقديم الخدمات التي يمكن للأشخاص في صناعة WEB3 دفع ثمنها.
لم ينته بعد، ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات (مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وغيرها) لاستعراضها وتقييمها.
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.
الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: هل بعد جنون الميمات سنجد الفوضى أم ولادة جديدة؟
المؤلف: مختبر قوا田
مقدمة
منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبحت فئة الذكاء الاصطناعي واحدة من أكثر الموضوعات شعبية في مجال التشفير، وكان مستثمرو WEB3 قد قبلوا بالفعل بفكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن الذكاء الاصطناعي الذي لديه إمكانيات سرد غير محدودة وقدرات تطبيقية في المستقبل. وبالتالي، في دائرة التشفير، برز مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية كجزء من "اتجاه الميمز" لفترة من الزمن، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمته التطبيقية الفعلية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
سوف تتناول هذه الدراسة وصف وتقييم مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، بدءًا من موجة الضجيج المبكر إلى المشاريع التطبيقية الحالية التي بدأت في الازدهار. سنقوم بدمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا، دعونا نطرح استنتاجات غير ناضجة في البداية:
01
لقد أصبح عصر الميمات الذكية شيئًا من الماضي، يجب أن تُترك الذكريات التي تم كسبها والتي تم فقدانها كقطع من الذاكرة الأبدية؛
02
تؤكد بعض مشاريع WEB3 AI الأساسية على أن "اللامركزية" يمكن أن تقدم فوائد للأمان في الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يهتمون كثيرًا بذلك، فهم يهتمون بمدى "ربحية الرمز المميز" + "مدى جودة المنتج"؛
03
إذا كنت ترغب في الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تتحول التركيز إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة (التي يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي تجعل من السهل على المستخدمين النهائيين التعامل معها)؛ وهذا قد يكون نقطة جذب للثروة على مدى فترة أطول بعد الذكاء الاصطناعي Meme.
اختلاف مسار تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 مدفوع بشكل أساسي بعمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية ، ومسار تطويره مستقر ومركز نسبيا. تقوم الشركات الكبيرة (على سبيل المثال ، OpenAI و Google) بتدريب نماذج الصندوق الأسود المغلقة والخوارزميات والبيانات غير متاحة للجمهور ، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجهم ، وهناك نقص في الشفافية. هذا التحكم المركزي يجعل قرارات الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتدقيق ومتحيزة وغير واضحة. بشكل عام ، يركز ابتكار الذكاء الاصطناعي Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية ، لكن عملية صنع القرار ليست شفافة للجمهور. أدت نقطة الألم هذه من التعتيم إلى ظهور مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025 ، والتي يبدو أنها مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "تصطاد في صندوق صيد".
بالإضافة إلى العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتين مؤلمتين أخريين: نقص تجربة المستخدم عبر أشكال المنتجات المختلفة ونقص الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان من المطلوب إنتاج عرض تقديمي (PPT) أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين لا يزالون يبحثون عن منتجات AI جديدة ذات عوائق دخول منخفضة وتجربة مستخدم أفضل لاستخدامها، ومستعدون للدفع مقابل ذلك. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع AI إنتاج منتجات AI بدون كود، وذلك لتقليل عوائق دخول المستخدمين بشكل أكبر.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا يزال نموذج البيانات الكبير غير قادر على تغطية التفاصيل الدقيقة لأي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة. لذلك، فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو تحقيق أعمق وأدق البيانات والتحليل في قطاع فرعي معين.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، يسعى WEB3 أكثر نحو المسار المفتوح المدفوع بالمجتمع.
من خلال استخدام بنية اللامركزية لتقنية البلوكتشين، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 التركيز على كود المصدر المفتوح، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة للذكاء الاصطناعي التقليدي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوكتشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن إثباتات المعرفة الصفرية أن مخرجات النموذج موثوقة) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع الذكاء الاصطناعي Web3 بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" مع صعود وهبوط معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع وأمواله بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
ما زلنا نحافظ على "توقع منخفض المستوى وحذر" للسرد الرئيسي ل الذكاء الاصطناعي WEB3 ، "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" ، ماذا لو حدث ذلك؟ بعد كل شيء ، لا تزال هناك كائنات تصنع الحقبة مثل BTC و ETH في WEB3. ومع ذلك ، في المرحلة الحالية ، ما زلنا بحاجة إلى التفكير في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور ، مثل تضمين بعض عوامل الذكاء الاصطناعي في مشروع WEB3 الحالي ، وذلك لتحسين كفاءة المشروع نفسه. أو يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبعض التقنيات الجديدة الأخرى إلى توليد أفكار جديدة لصناعة التشفير ، حتى لو كان مفهوما يمكن أن يجذب الانتباه ؛ أو منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة WEB3 فقط ، سواء كان ذلك من دقة البيانات ، أو أكثر ملاءمة لعادات العمل لمؤسسات WEB3 أو الأفراد ، لتقديم الخدمات التي يمكن للأشخاص في صناعة WEB3 دفع ثمنها.
لم ينته بعد، ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات (مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وغيرها) لاستعراضها وتقييمها.