[ميزة] كيف يمكن لـ Web3 تسريع ثورة الإنتاجية من خلال فتح مساحة للخيال؟

من إعداد: Coinlive
مؤلف:جوس ليو

الفكرة الأساسية ： TL 、 DR
1- ستكون AIGC هي التكنولوجيا الأكثر تمكينًا لتعزيز الإنتاجية الاجتماعية الشاملة في القرن الحادي والعشرين.
يتمثل جوهر Web3 في إصلاح علاقات الإنتاج وإعادة ملكية أصول البيانات إلى المستخدمين ، والتي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بثورة الذكاء الاصطناعي.

في عصر الويب 2 ، كان عمالقة الإنترنت يتحكمون بكمية كبيرة من البيانات ، ويمكن للمستخدمين فقط أن يكونوا مستهلكين للبيانات دون امتلاكها.

في عصر Web3 ، جعلت تقنية blockchain البيانات نوعًا من الأصول المشفرة والآمنة والقابلة للتتبع ، وعادت ملكية البيانات إلى أيدي المستخدمين.

هذا التغيير مهم جدًا لثورة الذكاء الاصطناعي لأن البيانات هي القوة الدافعة الأساسية للذكاء الاصطناعي ، وتتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من البيانات للتدريب والتحسين.

يسمح Web3 للمستخدمين بامتلاك بياناتهم والتحكم فيها بشكل أفضل ، وتوفير بيانات أكثر تنوعًا وشمولية لنماذج الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي.

2- بدأت موجة أدوات الذكاء الاصطناعي في الظهور ، لكنها تواجه العديد من نقاط الضعف ، بينما توفر Web3 حلولًا جيدة جدًا.
تشير أدوات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتخصصة ، مثل أدوات تحليل النص وأدوات التعرف على الصور.

مع فتح OpenAI لواجهة API الخاصة بـ ChatGPT ، ظهر عدد كبير من أدوات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك ، تواجه أدوات الذكاء الاصطناعي حاليًا العديد من نقاط الضعف ، بما في ذلك المشكلات الفنية والسوق وحتى صعوبات الرسملة.

يمكن لـ Web3 تقديم حلول لهذه المشكلات.

3- من منظور الاستثمار ، نركز حاليًا بشكل أساسي على Web3 كبروتوكول خدمة لتمكين وتسريع ثورة الإنتاجية باستخدام أدوات أصلية جديدة.
حاليًا ، لا تزال العديد من التطبيقات أو الروايات في السوق تركز على:

1. استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد صور NFT بنقرة واحدة وإثراء مشهد بناء metaverse باستمرار ؛

2. نماذج X to Earn ، مثل توفير التصحيح والتغذية الراجعة إلى ChatGPT لتدريب البيانات والحصول على الرموز المميزة المقابلة.

لا تزال هذه التطبيقات في المرحلة المبكرة ، ولكن مع التطوير المستمر والترويج للتكنولوجيا ، لا يزال هناك العديد من سيناريوهات التطبيق التي يتعين استكشافها وتطبيقها.

نعتقد أنه في المرحلة الحالية ، سيكون الاستثمار في بروتوكولات خدمة Web3 أكثر فائدة من الاستثمار في منتجات محددة من أدوات toC ، وخاصة بروتوكولات الخدمة للأدوات والثورات الجديدة ، بدلاً من هجمات مصاصي الدماء غير الفعالة على شبكات Web2 الاجتماعية.

4- ليس فقط ثورة الذكاء الاصطناعي
ليس فقط ثورة الذكاء الاصطناعي ، ولكن كل ثورة إنتاجية أو ابتكار تخريبي في المستقبل يمكن تسريعها وتمكينها من خلال طريقة الويب الأصلية (مثل عجز Musk والاعتماد على Neuralink عند مواجهة إصدار GPT-4 ، ولكن من الناحية النظرية ، يمكن أيضًا تسريع التطبيقات المشتقة من Neuralink من خلال Web3 ، كما هو موضح في الشكل أدناه).

في الواقع ، أفضل نهج هو النظر إلى Web3 كمكون ، جنبًا إلى جنب مع تحول الإنتاجية والاقتصاد الحقيقي ، لإطلاق العنان لقوى ابتكارية قوية.

في هذه العملية ، لم يعد Web3 موجودًا فقط حول الخصائص المالية والمضاربة ، ولكنه يلعب حقًا جوهره في تغيير علاقات الإنتاج وتمكين الابتكار.

مقدمة
مع التطور المستمر للمجتمع البشري ، ظهرت ثورات إنتاجية مختلفة ، عززت التقدم الاجتماعي والتنمية.

في السنوات الأخيرة ، أحدث التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة غير مسبوقة ، وهي ثورة إنتاجية تغطي جميع مجالات المجتمع البشري تقريبًا.

لم يؤد التطبيق الواسع لتقنية الذكاء الاصطناعي إلى تحسين كفاءة الإنتاج وجودته بشكل كبير فحسب ، بل جلب أيضًا العديد من التطبيقات المبتكرة ونماذج الأعمال. ومع ذلك ، تواجه ثورة الذكاء الاصطناعي أيضًا العديد من المشكلات والتحديات ، من أهمها كيفية الترويج السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي هذه وتنفيذها ، مما يجعلها جزءًا من الإنتاجية وتحقيق فوائد ملموسة.

لذلك ، نحتاج إلى إيجاد شركة نقل جديدة لتعزيز التطبيق السريع والابتكار لتقنية الذكاء الاصطناعي ، وتعد تقنية Web3 خيارًا جيدًا للغاية.

لا توفر تقنية Web3 بيئة شبكة أكثر أمانًا واستقلالية فحسب ، بل تتيح أيضًا المزيد من التطبيقات المفتوحة واللامركزية ، وتوفر مجموعة واسعة من السيناريوهات ونماذج الأعمال ، وتجعل تقنية الذكاء الاصطناعي تخدم جميع جوانب المجتمع البشري بشكل أفضل.

لذلك ، ستركز هذه المقالة على & quot؛ كيف يسرع Web3 كل ثورة إنتاجية؟ أخذ موجة أداة الذكاء الاصطناعي كمثال ، & quot؛ لتقديم المفاهيم والخصائص الأساسية لتقنية Web3 والذكاء الاصطناعي ، وتحليل العلاقات المتبادلة بينهما ، واستكشاف كيف يمكن لـ Web3 تسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي ، والتطلع إلى آفاق التطوير المستقبلية لـ Web3 وثورة الإنتاجية.

ثورات الإنتاجية السابقة واليوم
يمكن إرجاع الثورات الإنتاجية السابقة إلى الثورة الصناعية في القرن الثامن عشر ، والتي كانت بمثابة تحول كبير في تاريخ البشرية. قبل ذلك ، كانت طرق الإنتاج في المجتمع البشري هي العمل اليدوي والزراعة بشكل أساسي ، وكانت كفاءة الإنتاج منخفضة للغاية.

أدت الثورة الصناعية إلى تحسين كفاءة الإنتاج والقدرة بشكل كبير من خلال الإنتاج الآلي والإنتاج على نطاق واسع وتنظيم المصنع.

غيّر هذا التحول وجه المجتمع البشري تمامًا وأرسى الأساس لمجتمع صناعي حديث.

بعد الثورة الصناعية ، ظهرت سلسلة من الثورات الإنتاجية مثل الثورة الكهربائية وثورة المعلومات.

استخدمت الثورة الكهربائية بشكل أساسي التطبيق الواسع للكهرباء وتطوير المعدات الكهربائية لزيادة ميكنة وأتمتة عملية الإنتاج ، وزيادة تحسين كفاءة الإنتاج.

عززت ثورة المعلومات بشكل أساسي إنتاج المعلومات ، وشعبية الإنترنت ، وتكنولوجيا الاتصالات المتنقلة من خلال تطبيق تكنولوجيا الكمبيوتر ، مما جعل الحصول على المعلومات ونقلها أكثر ملاءمة وسرعة.

لم تعزز ثورات الإنتاجية هذه تقدم المجتمع البشري وتطوره فحسب ، بل جلبت أيضًا زخمًا كبيرًا للتنمية الاقتصادية والتغيير الاجتماعي.

كل ثورة إنتاجية هي تقدم تاريخي تجلب فرصًا وتحديات جديدة.

إذن ، ما هو الاختلاف في ثورة الذكاء الاصطناعي ، والثورات الإنتاجية المستقبلية المحتملة؟

جوهر البيانات يحركها.

تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من البيانات للتدريب والتحسين ، مما يجعل البيانات قوة دافعة مهمة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

مقارنة بثورات الإنتاجية السابقة ، تركز ثورة الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر على جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها ، والتي يمكن دمجها بقوة مع خصائص Web3.

Web3 و AI: مزيج من قوتين ثوريتين
Web3 ، المعروف أيضًا باسم الويب الموزع ، يستخدم blockchain والتقنيات اللامركزية لتوزيع البيانات والتطبيقات عبر عقد متعددة ، مما يؤدي إلى إنشاء شبكة أكثر أمانًا وشفافية ولامركزية. تتمثل مهمة Web3 في توفير إنترنت أكثر عدلاً وانفتاحًا ، وتمكين المستخدمين بمزيد من التحكم في بياناتهم وقيمة أصولهم.

يعتقد جوس ، الباحث في رابطة Blockchain بجامعة تسينغهوا ، أن الذكاء الاصطناعي قد حرر الإنتاجية باعتباره ابتكارًا مدمرًا ، بينما قام Web3 بإصلاح علاقات الإنتاج ، وإعادة ملكية أصول البيانات إلى المستخدمين وتحويل علاقات الإنتاج. لذلك ، فإن الجمع بين الاثنين له إمكانات كبيرة.

من منظور المستوى الأعلى ، أولاً ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي Web3 على تحقيق اللامركزية والاستقلالية بشكل أفضل. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة العقود وتنفيذ DAO واتخاذ القرار ، وتحسين كفاءة وموثوقية Web3. في الوقت نفسه ، يمكن لتقنية Web3 أن تزود الذكاء الاصطناعي ببنية تحتية أكثر أمانًا وشفافية ولامركزية ، مما يجعل تعلم الذكاء الاصطناعي واتخاذ القرار أكثر إنصافًا وجدارة بالثقة.

ثانيًا ، يمكن للجمع بين Web3 والذكاء الاصطناعي أن يجلب للمستخدمين تطبيقات وخدمات أكثر ذكاءً وتخصيصًا. على سبيل المثال ، يمكن لنظام إدارة الهوية اللامركزي المستند إلى Web3 أن يزود الذكاء الاصطناعي ببيانات أكثر دقة وأمانًا ويوفر للمستخدمين خدمات مصادقة هوية أكثر ملاءمة وأمانًا. في الوقت نفسه ، يمكن للذكاء الاصطناعي تزويد المستخدمين بتوصيات وخدمات مخصصة بناءً على تفضيلاتهم وأنماط سلوكهم.

أخيرًا ، فيما يتعلق بالسيناريوهات المحددة للجمع بين Web3 والذكاء الاصطناعي ، يركز إجماع السوق عمومًا على استخدام القدرة التوليدية للذكاء الاصطناعي لتمكين مشهد metaverse. على سبيل المثال ، استخدام أداة الصور الصغيرة التي تم إنشاؤها بواسطة AI (متصلة بـ midjourney أو الانتشار المستقر ، وما إلى ذلك) لإنشاء صور NFT والنصوص ومقاطع الفيديو وصور المهام بنقرة واحدة ، والتي يمكن وضعها بعد ذلك في الألعاب والمشاهد metaverse للتخصيص إنتاج. بدلاً من ذلك ، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد الأسئلة تلقائيًا إلى منع الروبوتات الخادعة / هجمات الساحرات. على سبيل المثال ، يستخدم readon chatgpt لإنشاء اختبارات صغيرة تلقائيًا لمنع المستخدمين من الغش.

تستند هذه المنطق بشكل أساسي إلى منظور أدوات الذكاء الاصطناعي التي تبحث عن حالات الاستخدام في metaverse أو Web3 ، ولكن مما لا شك فيه أن حالات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها محدودة في ظل هذه العقلية. لذلك ، يجب أن يكون السؤال الأكثر أهمية هو منظور آخر ، وهو كيف يمكن لـ Web3 تمكين موجة أدوات الذكاء الاصطناعي ، حتى إلى حد استخدام خدمات Web3 لتسريع كل ثورة إنتاجية مستقبلية. نعتقد أن Web3 يمكن أن يساعد في تسريع كل ثورة إنتاجية ، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي. من خلال اللامركزية ، وإزالة الثقة ، والاستقلالية ، يمكن تعزيز الابتكار وتطوير الأدوات ، ويمكن حل مشاكل البداية الباردة والرسملة ، وبالتالي تعزيز عملية ثورة الإنتاجية. هذا هو أيضا محور هذه المقالة.

منظور السوق: نقاط الألم الخاصة بأدوات الذكاء الاصطناعي
لقد رأينا أنه مؤخرًا (أوائل مارس 2023) ، مع افتتاح واجهة ChatGPT الأحدث بواسطة OpenAI ، كانت هناك زيادة في أدوات الذكاء الاصطناعي في السوق. وفقًا لإحصائيات Gus غير المكتملة من رابطة Blockchain بجامعة Tsinghua ، في الأسبوع الذي تلا إصدار أحدث واجهة ChatGPT بواسطة OpenAI ، كان هناك أكثر من 1200 من أدوات الذكاء الاصطناعي الناشئة في السوق ، والتي تغطي مختلف تدفقات العمل ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر إلى: نماذج التدريب المتعلقة بالبرمجة وتطوير الكود ؛ أدوات معالجة النصوص ، مثل المساعدة في الترجمة وملخصات PDF (chatpdt) وإنشاء ملفات Excel تلقائيًا (chatexcel) ؛ والعديد من الأدوات الأخرى المثيرة للاهتمام ، مثل مولد صغير للكتاب الأحمر ، ومولدات التقارير الأسبوعية واليومية ، إلخ.

مع افتتاح OpenAI رسميًا GPT-4 في منتصف مارس 2023 ، مما يؤدي إلى زيادة تحسين الإنتاجية (انظر الصورة المرفقة) ، نتوقع اندفاعًا مستمرًا لموجات ريادة الأعمال في مجال أدوات الذكاء الاصطناعي ، مصحوبة بظهور خصائص متعددة الوسائط وعبر المجالات. يشير تعدد الوسائط إلى أدوات الذكاء الاصطناعي & # x27 ؛ القدرة على التعامل مع أنواع متعددة من البيانات في وقت واحد ، مثل النصوص والصور والصوت وما إلى ذلك ، وبالتالي تحقيق تطبيقات وتحليلات أكثر شمولاً ودقة. يشير النطاق المتقاطع إلى أدوات الذكاء الاصطناعي & # x27 ؛ القدرة على التطبيق في مجالات متعددة ، مثل الرعاية الصحية ، والتمويل ، والتعليم ، وما إلى ذلك ، وبالتالي تحقيق مجموعة واسعة من سيناريوهات التطبيق.

ليس هناك شك في أنه استنادًا إلى نموذج LLM الحالي ، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه أن تساعدنا في تحسين كفاءة العمل ، وخفض التكاليف ، وتحسين عملية صنع القرار ، وحتى تحسين نوعية حياتنا.

ومع ذلك ، لا يزال تطوير هذه الأدوات يواجه العديد من التحديات ، لا سيما من منظور السوق. غالبًا ما تكون نماذج الأعمال الخاصة بهذه الأدوات بسيطة نسبيًا وتعتمد بشكل أساسي على إيرادات الاشتراك أو المبيعات. وفقًا لنتائج الاستطلاع حول نماذج أعمال أدوات الذكاء الاصطناعي ، فإن النموذج السائد هو رسم اشتراك قدره 5 دولارات شهريًا (مثل ChatPDF).

تتمثل ميزة هذا النموذج في أن السعر منخفض نسبيًا ويسهل على المستخدمين قبوله ، مع توفير إيرادات ثابتة للمطورين. ومع ذلك ، يحتوي هذا النموذج أيضًا على بعض المشكلات.

أولاً ، أصبح نموذج الاشتراك شائعًا جدًا في السوق ، مما أدى إلى منافسة شديدة.

يحتاج المطورون إلى تحسين أسعارهم وميزاتهم باستمرار لجذب المزيد من المستخدمين. يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى تقديم بعض الأدوات وظائف أساسية فقط وعدم القدرة على تقديم خدمات أكثر تقدمًا ، مما يجعل من الصعب التميز عن المنافسة.

ثانيًا ، يمثل تسويق أدوات الذكاء الاصطناعي تحديًا. غالبًا ما يعتمد المطورون بشكل كبير على تأثيرهم الشخصي على وسائل التواصل الاجتماعي ، ويفتقرون إلى استراتيجية تسويق مناسبة ، مما يؤدي إلى ارتفاع تكاليف اكتساب العملاء بشكل متزايد.

في مثل هذا السوق شديد التنافسية ، لا يكفي الاعتماد فقط على التأثير الشخصي لجذب المزيد من المستخدمين.

أخيرًا ، تفتقر أدوات الذكاء الاصطناعي إلى روايات مقنعة وصور جذابة للعلامة التجارية ، مما يجعل من الصعب على المستخدمين التعرف عليها ويسبب تأثيرات ضعيفة للعلامة التجارية في السوق ، مما يجعل من الصعب توسيع حصتها في السوق.

باختصار ، تواجه أدوات الذكاء الاصطناعي تحديات في نماذج الأعمال والتسويق وبناء العلامة التجارية. نظرًا لوفرة المنتجات المماثلة في السوق ، فإن المنافسة شرسة.

تواجه هذه الأدوات أيضًا صعوبات في GTM (الانتقال إلى السوق) ، والتي تشير إلى كيفية الترويج والحصول على قبول المستخدم للمنتج.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن بعض الأدوات مقيدة بوظائفها وقدراتها في سرد القصص ، مما يجعل من الصعب التوسع في أسواق أوسع ، مما يؤدي إلى انخفاض TAM (إجمالي السوق القابل للعنونة) وعدم كفاية القيمة الرأسمالية.

كيف تسرع Web3 ثورة الإنتاجية
من منظور السوق ، يمكن لـ Web3 تسريع GTM والبدء البارد وحتى الاستفادة من هذه الأدوات والمنتجات الصغيرة لثورة AIGC. يمكن للمطورين مساعدة الشركات الصغيرة والمطورين الأفراد في جمع الأموال بسرعة من خلال التبادلات اللامركزية ومنصات التمويل الجماعي ، مما يقلل من حد التمويل ويسرع إطلاق المنتجات.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمستخدمين الاستمتاع بمعظم قيمة أصول البيانات الخاصة بهم في ثورة الإنتاجية من خلال Web3.

يستخدم Web3 نموذجًا لامركزيًا لتحقيق التخزين اللامركزي لأصول البيانات والملكية من خلال تقنية blockchain.

يسمح هذا للمستخدمين بامتلاك بياناتهم ، بدلاً من التحكم فيها من قبل شركات التكنولوجيا الكبيرة كما في عصر Web2.

في الوقت نفسه ، يمكن للمستخدمين اقتراح احتياجاتهم الخاصة أو التصويت لأدواتهم الصغيرة المفضلة باستخدام DAO وآليات التصويت السريع ، وتحديد متطلباتهم.

تمكن هذه الآليات المستخدمين من المشاركة بنشاط في تطوير المنتجات وتحسينها ، مما يزيد من رضا المستخدم والالتزام به.

من منظور تقني ، توفر ميزات Web3 اللامركزية والموزعة دعمًا أفضل لأدوات الذكاء الاصطناعي.

في النظام البيئي Web3 ، يتم تخزين جميع البيانات والتطبيقات على شبكة blockchain لامركزية ، وهذه البيانات عامة وشفافة ومقاومة للعبث. تسهل بنية البيانات هذه على أدوات الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات ومشاركتها وإدارتها ، مع ضمان أمان البيانات والخصوصية.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن توفر وظيفة العقد الذكي Web3 & # x27 ؛ آليات معاملات وتعاون وإدارة أكثر مرونة وكفاءة لأدوات الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل تطبيق وإدارة أدوات الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة وفعالية.

يمكن أن تساعد هذه الميزات في تحسين أداء وموثوقية أدوات الذكاء الاصطناعي. يستخدم Web3 تقنيات الحوسبة والتخزين والاتصالات الموزعة لتوفير بيئات حوسبة واتصالات أكثر كفاءة وموثوقية وأمانًا لأدوات الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال ، يمكن أن يوفر نظام الملفات الموزعة IPFS Web3 & # x27 ؛ خدمات تخزين ومشاركة أسرع وأكثر موثوقية ولا مركزية لأدوات الذكاء الاصطناعي ، مما يقلل من زمن انتقال البيانات وفقدانها. يمكن لبروتوكول اتصال Web3 & # x27؛ s P2P أيضًا أن يوفر خدمات اتصال أسرع وأكثر موثوقية ولا مركزية لأدوات الذكاء الاصطناعي ، مما يدعم التفاعل والتعاون في الوقت الفعلي بين أدوات الذكاء الاصطناعي.

وبالمثل ، تعد هذه أيضًا فرصة نادرة لـ Web3
من منظور المبادئ الأولى ، فإن تركيز سرد Web3 هو TVL ، وبالتالي فإن تدفق المستخدمين الجدد الذين جلبتهم الموجة المتفجرة لأدوات الذكاء الاصطناعي سيزيد بشكل كبير من سرعة تحقيق مؤشر North Star هذا.

حاليًا ، يحتوي Web3 على عدد قليل من سيناريوهات التطبيق وغالبًا ما يعيد استخدام القصص الموجودة من Web2 ، مثل غسيل الأموال والمضاربة المالية والشبكات الاجتماعية.

ومع ذلك ، فقد احتلت Web2 هذه السيناريوهات ، ومن الصعب الحصول على عائد استثمار كافٍ من خلال محاولة اغتنام هذه السيناريوهات.

لذلك ، نحتاج إلى إيجاد كعكات جديدة وزيادات جديدة. الأدوات الجديدة وسيناريوهات التطبيق التي جلبتها الابتكارات التخريبية مثل AIGC هي الفرص الجديدة التي نحتاج إلى اغتنامها. يمكن لهذه الأدوات الصغيرة الجديدة أن تجلب مستخدمين جددًا وحركة مرور جديدة ومصادر جديدة للدخل إلى منصة Web3.

من خلال الدمج مع أدوات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لـ Web3 إنشاء سيناريوهات تطبيق أكثر فائدة ، مما يوفر للمستخدمين تجارب وخدمات أفضل.

التطبيقات النموذجية لثورة الإنتاجية المتسارعة للويب 3
كما ذكرنا سابقًا ، وجدنا أن معظم التطبيقات أو الروايات في السوق الحالية لا تزال في مرحلة أولية ، مثل استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد صور NFT بنقرة واحدة وإثراء إنشاء مشهد metaverse باستمرار ، ونموذج X to Earn ، مثل تقديم التصحيحات والملاحظات إلى ChatGPT لتدريب البيانات وكسب الرموز المميزة المقابلة.

لا تزال هذه التطبيقات في مهدها ، ولكن مع التطوير المستمر والترويج للتكنولوجيا ، سيكون هناك العديد من سيناريوهات التطبيق التي سيتم استكشافها وتطبيقها في المستقبل.

نعتقد أنه في هذه المرحلة ، سيكون الاستثمار في بروتوكولات خدمة Web3 أكثر فائدة من الاستثمار في منتجات محددة من أدوات toC ، خاصة للأدوات الجديدة والثورات الجديدة. هذا يعني التركيز على بروتوكولات الخدمة بدلاً من مهاجمة الشبكات الاجتماعية Web2 بشكل غير فعال.

نقدم بإيجاز بروتوكول Tie ، وهو نتاج فريق مشترك من Tsinghua و MIT ، وهو بروتوكول خدمة Web3 موجه نحو التقنيات المبتكرة التخريبية مثل الذكاء الاصطناعي. يتمثل موقعها في استكشاف سيناريوهات تطبيق Web3 الأصلي الجديدة ، بدلاً من مجرد احتلال المشاهد التي احتلتها Web2 بالفعل ، من أجل توفير عائد استثمار وقيمة أعلى. بمعنى ما ، يمكن النظر إلى موقع Tie Protocol & # x27 ؛ على أنه & quot ؛ متجر Apple أو WeChat Mini Program Mall & quot؛ من تطبيقات Web3 الأصلية.

كجسر ، تتمثل رؤيته في ربط وتسريع كل ثورة إنتاجية مع Web3. إذا أخذنا ثورة AIGC كمثال ، فإن حل Tie Protocol & # x27 ؛ لنقاط الضعف للعدد الكبير من أدوات الذكاء الاصطناعي في السوق المذكورة في هذه المقالة هو:

أولاً ، يوفر للمطورين خدمات للنشر بنقرة واحدة لمصفوفات NFT و AI SDK والمكونات الأساسية الأخرى لمساعدتهم على تطوير ونشر أدوات ومنتجات الذكاء الاصطناعي بسرعة وسهولة ، وبالتالي تسريع عمليات GTM والرسملة.

ثانيًا ، تضمن البنية اللامركزية لبروتوكول Tie Protocol & # x27 ؛ خصوصية وملكية بيانات المستخدم ، مما يسمح للمستخدمين بالتحكم الكامل في بياناتهم والاستمتاع بمعظم القيمة في ثورة الإنتاجية الخاصة بهم. يمكن للمستخدمين الحصول على أصول البيانات الخاصة بهم وإدارتها وتبادلها من خلال منصة Tie Protocol ، ويمكنهم المشاركة في التصويت والتفاعل والحوكمة من خلال DAO المجتمعي ، مما يجعل مشاركتهم أعمق وأكثر إثارة للاهتمام.

بالإضافة إلى ذلك ، يوفر بروتوكول Tie أيضًا وظائف مثل العقود الذكية والحوكمة على السلسلة والأسواق اللامركزية ، والتي توفر دعمًا وضمانات شاملة لتطوير أدوات ومنتجات الذكاء الاصطناعي ونشرها ومعاملاتها وإدارتها. من خلال هذه الوظائف ، يمكن لـ Tie Protocol مساعدة المطورين والمستخدمين على استخدام تقنية Web3 بشكل أفضل لتسريع عملية ثورة AIGC وخلق المزيد من الأعمال والقيمة الاجتماعية.