دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: عصر جديد من البنية التحتية والتطبيقات

في السنوات الأخيرة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 محركين مزدوجين يدفعان البشرية نحو فترة نمو تكنولوجي جديدة. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي قدمتها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من مفهوم إلى بنية أساسية، ليصبح المجال الأكثر وعدًا بالانفجار المستمر في عيون العاملين في Web3.

في المؤتمر الذي انتهى مؤخرًا حول توافق هونغ كونغ، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا، مما أثار مناقشات واسعة. من خلال الفهم العميق، اكتشفنا العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي ذات الإمكانيات الكبيرة، والآن نشارككم هذه المعلومات المتقدمة.

1. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

1. منصة وإطار عمل الوكيل الذكي

منذ بداية هذا العام، كانت منصة الإطلاق والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي من نوع الوكيل نشطة للغاية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لتملك واستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي بمستوى دخول منخفض، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.

• مشروع نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين الموارد الحاسوبية والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.

• منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي تهدف إلى دفع تطوير تكنولوجيا الوكلاء المتعددين، حيث يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة وكلاء الذكاء الاصطناعي.

• هناك أيضًا مجموعة من البنية التحتية اللامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين يمكنهم التصرف بشكل مستقل.

• منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، من خلال دمج التخزين الموزع والحساب والتحقق من البيانات باستخدام تقنية البلوك تشين.

• هناك شبكة لامركزية مكونة من وكلاء متعددي الذكاء الاصطناعي، حيث يحتاج المستخدم فقط لوصف احتياجاته، ويمكن لشبكة الوكلاء الذكية إكمال المهام بشكل مستقل.

2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي

الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تبذل العديد من المشاريع جهودًا في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج لتحقيق ذلك، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبيرة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال طرق لامركزية، لمساعدة الجمهور على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.

• مشروع يهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، مما يجعل البيانات الشخصية أصولًا مالية.

• منصة AI سحابية مفتوحة أخرى تجمع بين موارد الحوسبة العالمية، وتوفر للمستخدمين موارد GPU وخدمات AI اقتصادية وقابلة للتوسع.

• هناك شبكة جيل جديد تركز على الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، تقدم بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة ونشرها كخدمات مدفوعة.

• منصة حوسبة لامركزية تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، تهدف إلى القضاء على حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية باهظة الثمن.

• هناك منصة مبتكرة تركز على تقديم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، وتوفر خدمات سحابية GPU محسّنة لمهام الحوسبة AI وصناعة الألعاب.

• شبكة الذكاء الاصطناعي المستقلة اللامركزية تعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الحقيقي.

• هناك مشاريع مكرسة لحلول الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء ، من خلال التمويل وتوحيد موارد GPU ، لإنشاء فئات أصول جديدة وأنظمة اقتصادية.

3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق

تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي أحد التحديات المهمة وهو عدم شفافية عملية التدريب، وكذلك عدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المشاريع حاليًا تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.

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

• محرك حسابات لامركزي آخر يهدف إلى تقديم الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وحسابات البلوكشين خارج السلسلة، مع دمج الإثباتات الصفرية لتعزيز الخصوصية والكفاءة.

• هناك منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين في التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة واكتمال بيانات التدريب.

ثانياً، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانات والتوقعات

بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلية المثيرة للذكاء الاصطناعي نادرة نسبيًا. بعض المشاريع عرضت إمكانيات تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل حجز السفر، التعليق الرياضي، والتداول المالي.

• منصة Gamefi AI Agent على سلسلة الكتل العامة قادرة على استخدام محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.

• يمكن لمساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين في تصميم خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة ، وتقديم خدمات الطلب والمقارنة.

• وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص لكرة السلة يمكنه تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية للمباريات.

• هناك منصة AI Agent تركز على مجال المال والتداول، وهدفها هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة AI Agent.

ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي

تحتضن العديد من المشاريع التقليدية في Web3 أيضًا الذكاء الاصطناعي، حيث أعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.

تشارك بعض سلاسل الكتل القديمة بشكل نشط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي سيساعد بشكل كبير في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة على سلسلة الكتل، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. وأكدت هذه السلاسل على أهداف تطوير تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وستدعم بشكل شامل تطوير الذكاء الاصطناعي من حيث البنية التحتية الأساسية وابتكارات الحسابات.

بعض المشاريع التي كانت تركز في الأصل على خدمات أخرى بدأت أيضًا في بناء طبقة ثقة لامركزية، لتوفير إثباتات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يساعد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.

أربعة، التحديات والمستقبل

على الرغم من الأمل الكبير في تطوير الذكاء الاصطناعي المبني على blockchain، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات الحالية، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات المفتاحية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الخصوصية والأمان. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية، بل تخلق أيضًا فرصًا ابتكارية هائلة.

على المدى الطويل، يتوقع المتخصصون أن يتم تعزيز دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.