الغوص العميق في النظام البيئي Crypto x AI

المؤلف: دارشان غاندي، مؤسس FutureX Labs المصدر: ترجمة modularmedia: شان أوبا، Golden Finance

مقدمة

ينمو التقارب بين الأنظمة البيئية للعملات المشفرة والذكاء الاصطناعي بسرعة، مع قيام العديد من الشركات بتطوير حلول مبتكرة لمواجهة التحديات المختلفة داخل الصناعة. تمتد هذه الجهود إلى قطاعات مثل توفر البيانات، وشبكات التنسيق، وموفري الحوسبة، وموفري النماذج، وتغطي بشكل أساسي مجموعة الذكاء الاصطناعي بأكملها.

على مدار العام الماضي، تلقت هذه المساحة دعمًا قويًا من قادة الرأي الرئيسيين والبنائين والمبتكرين في هذا المجال. وقد ساهم هذا الدعم بشكل كبير في تطوير ورؤية النظام البيئي لـ crypto-x-AI.

في هذا التقرير، نهدف إلى التعمق أكثر في هذا النظام البيئي والحصول على فهم شامل لمكوناته. سنغطي الأقسام التالية:

1. الأنظمة البيئية 101

< li>

التعمق في الفئات الفرعية

2. مستقبل التشفير x الذكاء الاصطناعي ماذا هل يبدو الأمر كذلك؟

3. الاستنتاج

النظام البيئي 101

لقد أنشأنا خريطة السوق أعلاه لتقديم نظرة عامة سريعة على بعض الفئات الرئيسية في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي المشفر.

الفئات الرئيسية التي سنناقشها اليوم هي:

• الحوسبة

• عامل الذكاء الاصطناعي

• توفر البيانات

• المقامرة

الخصوصية، ZKML، FHE

• المستهلك

• شبكة التنسيق

• المعالج المساعد

• نموذج التدريب

• منشئ النماذج

في الأقسام التالية، سنستكشف كل فئة بإيجاز والمشاريع التي يتم من خلالها بناء الحلول. وسنقدم أيضًا روابط لهذه المشاريع لمزيد من الاستكشاف. سيتم التركيز على كيفية كون النمطية مكونًا رئيسيًا عبر المكدس، خاصة فيما يتعلق بتوفر البيانات ووكلاء الذكاء الاصطناعي وشبكات التنسيق.

تمثل كل فئة عنصرًا حاسمًا في إنشاء مستقبل أكثر إشراقًا وقوة للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

لنبدأ.

الحوسبة

موفر حوسبة لامركزية من خلال الشبكة الموزعة بدلاً من يوفر مركز البيانات المركزي موارد الحوسبة. في الوقت الحالي، يتم التحكم في معظم موارد الحوسبة بواسطة موفري النطاق الفائق، وهم كيانات مركزية مرخصة من قبل موفري الرقائق لتأجير طاقة الحوسبة. غالبًا ما ينتج عن هذا النموذج المركزي موارد حوسبة خاملة، مما يجعل المستخدمين يدفعون أكثر من اللازم.

في المقابل، تسمح منصات الحوسبة اللامركزية للمستخدمين بتأجير قدراتهم الحاسوبية الخاملة، وبالتالي إنشاء سوق لهذه الموارد. يعمل هذا النهج على تعزيز قوة الحوسبة غير المستغلة في أجهزة الكمبيوتر والخوادم والأجهزة الأخرى حول العالم، مما يقلل التكاليف بشكل كبير ويزيد الكفاءة. يمكن للشبكات اللامركزية أيضًا تعزيز الأمان والمرونة ضد الهجمات أو حالات الفشل التي قد تؤثر على الخدمات المركزية.

بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، يعد موفرو الحوسبة اللامركزية مفيدًا بشكل خاص. يتطلب التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي ونشره قوة حاسوبية كبيرة، والتي يمكن أن تكون باهظة التكلفة إذا تم شراؤها من موفري الخدمات السحابية المركزية التقليدية. توفر الشبكات اللامركزية مثل Akash Network وRender Network حلولاً قابلة للتطوير وبأسعار معقولة لهذه الاحتياجات، وتدعم مجموعة متنوعة من مهام الحوسبة التي تتجاوز الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عمليات المحاكاة العلمية وعرض المحتوى الرقمي.

تعد شبكات الحوسبة الموزعة أيضًا أكثر مرونة وقدرة على التكيف من الخدمات السحابية التقليدية. يمكنهم تخصيص الموارد ديناميكيًا بناءً على الطلب في الوقت الفعلي، مما يضمن حصول المستخدمين على الإمكانات التي يحتاجون إليها عندما يحتاجون إليها. هذه المرونة، إلى جانب توفير التكاليف وتعزيز الأمان، تجعل الحوسبة اللامركزية خيارًا جذابًا للمؤسسات والمطورين في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي وخارجه.

اللاعبون الأساسيون في الميدان:

• < p style="text-align: left;">القطع الزائد

  يوحد الأسلوب الزائد الحوسبة العالمية لتوفير موارد GPU يمكن الوصول إليها وبأسعار معقولة وقابلة للتطوير وخدمات الذكاء الاصطناعي. أنها توفر الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات، بما في ذلك A100 وH100، بأقل أسعار السوق وتسمح للمستخدمين بتحقيق الدخل من الأجهزة الخاملة. تخدم شركة Hyperbolic الشركات والباحثين ومراكز البيانات والأفراد، وتوفر خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي عالية الإنتاجية وزمن وصول منخفض وإمكانية الوصول إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) القابلة للتطوير مع خطط الدفع أولاً بأول.

• شبكة عكاش

  يتيح Akash للمستخدمين شراء وبيع موارد الحوسبة بشكل آمن وفعال. يركز نموذج الاتصال غير المسموح به من نظير إلى نظير على خصوصية البيانات وشفافية الدفع، مما يجعله بديلاً مرنًا وآمنًا وفعالاً من حيث التكلفة للخدمات السحابية التقليدية. يزعمون أنهم أرخص بنحو 5 مرات من نظرائهم في web2. يمكن للمستخدمين استكشاف مجموعة واسعة من الموارد السحابية وتسعير الشبكة في الوقت الفعلي، وكسب المال ليصبحوا مزودًا من خلال توفير الأجهزة على الشبكة، والنشر باستخدام وحدة تحكم Akash سهلة الاستخدام. Akash عالمي ومصمم لتوفير خدمات الحوسبة السحابية لأي شخص.

• اثير

  اثير توفير وصول آمن وفعال من حيث التكلفة لوحدة معالجة الرسومات على مستوى المؤسسات على مستوى العالم. تتمتع Aethir بما يزيد عن 400 مليون دولار من الطاقة الحاسوبية التي تركز على الأداء العالي والموثوقية. إنهم يقدمون منتجين رئيسيين:

  يمكن لموفري وحدات معالجة الرسومات التوسع بسهولة وتحقيق إيرادات كبيرة ومكافآت حصرية. يركز Aethir بشدة على الألعاب والذكاء الاصطناعي.

• Aethir Earth:يوفر قوة حوسبة GPU أولية للتدريب والاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي.

• Aethir Atmosphere:يدعم الألعاب السحابية ذات زمن الوصول المنخفض.

• عرض الشبكة

  توفر شبكة Render عرضًا لا مركزيًا لوحدة معالجة الرسومات، بهدف توفير طاقة حوسبة غير محدودة تقريبًا لوحدة معالجة الرسومات لإنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد. تأسست الشركة عام 2017، وهي واحدة من أقدم الشركات في السوق وتركز على تمكين المبدعين والفنانين من التركيز على إنشاء المحتوى دون القلق بشأن متطلبات وميزات الحوسبة. إنه مزود GPU في حد ذاته، في حين أن Akash يعتمد بشكل أكبر على المجتمع.

• IO.net

  IO.net هو مزود تجميع يركز على موارد وحدة معالجة الرسومات العالمية، ويهدف إلى توفير حلول حوسبة يمكن الوصول إليها وبأسعار معقولة وقابلة للتطوير. يمكن للمستخدمين تحقيق الدخل من وحدات معالجة الرسومات الخاملة وكسب الإيرادات من خلال الاستخدام العالي. تؤكد IO.net على الأمان القوي من خلال الامتثال SOC2/HIPAA والتشفير الشامل. إنهم يعملون داخليًا مع موفري خدمات الحوسبة الآخرين مثل Aethir وRender لتجميع خدمات الحوسبة التي يقدمها هؤلاء الشركاء.

عامل الذكاء الاصطناعي

عامل الذكاء الاصطناعي اللامركزي مستقل برامج تعمل ضمن شبكة موزعة يمكنها أداء المهام واتخاذ القرارات دون تحكم مركزي. يتفاعل هؤلاء الوكلاء مع الوكلاء والأنظمة الأخرى، مما يؤدي إلى إنشاء بيئات معقدة متعددة الوكلاء لتنفيذ المهام التعاونية.

المزايا الرئيسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزي هي استقلاليتهم وقدراتهم التعاونية، وتعزيز الاستقرار وقابلية التوسع، وعدم وجود نقطة فشل واحدة. ويمكن تشغيلها عبر شبكات blockchain مختلفة، والتفاعل مع العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية الأخرى، وتقديم خدمات متكاملة بسلاسة.

يعتبر وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزي مفيدًا في السيناريوهات التي تتطلب الثقة والأمان والشفافية. وفي الخدمات المالية، يمكنهم إدارة المعاملات وتنفيذها بشكل مستقل مع ضمان الامتثال. وفي عالم إدارة سلسلة التوريد، يمكنهم تتبع حركة البضائع والتحقق منها، وتوفير رؤى في الوقت الفعلي وزيادة الشفافية. يمكن للمؤسسات التي تستفيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزيين بناء أنظمة أكثر مرونة وكفاءة وأمانًا على نطاق واسع.

المنصات الرئيسية:

• شبكة Talus

  شبكة Talus هي عبارة عن طبقة 1 من blockchain تجمع بين الأمان والأداء تعمل العقود الذكية على إنشاء نظام بيئي قوي لعملاء الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام هؤلاء الوكلاء في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل DeFi للوكلاء الأذكياء الذين يمكن تحقيق الدخل منهم، وشبكات الأغراض للحصول على نتائج مثالية للمستخدم، وجمع موارد اللعبة تلقائيًا، وحوكمة DAO. تتمثل المبادئ الأساسية لشركة Talus في الأمان والسرعة وتجربة المطور المحسنة، مما يتيح إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي آمنة وعالية الأداء. وهذا يضمن إمكانية امتلاك الوكلاء الأذكياء داخل Talus وإدارتهم وتحقيق الدخل منهم بشكل آمن وشفاف.

• شبكة Guru 

  Guru Network عبارة عن طبقة 3 من blockchain تقوم ببناء طبقة حوسبة AI متعددة السلاسل تسمح لمستخدمي dApp ومستخدمي التجزئة بتضمين وكلاء الذكاء الاصطناعي المنسقين بعناية في عملهم اليومي وكسب المكافآت. يعمل منسق التدفق الخاص بشبكة Guru كبنية أساسية كخدمة (IaaS)، مما يتيح نشر نماذج ومعالجات الذكاء الاصطناعي ودمجها في التطبيقات. تدعم الشبكة الوكلاء المستقلين وعقد الحوسبة، مما يخلق سوقًا لهذه الخدمات. تركز شبكة Guru على قابلية التشغيل البيني وقابلية التوسع، وتهدف إلى دمج التنسيق القائم على الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الموجودة على السلسلة وخارجها.

• Myshell 

  تعمل Myshell على تطوير طبقة استهلاكية للذكاء الاصطناعي تربط بين المستخدمين والمبدعين والباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. تتيح المنصة للمستخدمين إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي ومشاركتهم وامتلاكهم، مما يتيح التفاعلات الصوتية والمرئية من خلال شركاء الذكاء الاصطناعي مثل شيزوكو. من خلال الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر تقدمًا، يمكن لـ Myshell تحويل الأفكار بسرعة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأصلية، مما يسمح لأي شخص بأن يصبح مبدعًا، ويمتلك عمله الخاص، ويكافأ على مساهماته.

توفر البيانات

الذكاء الاصطناعي وتوافر بيانات blockchain في ، يشير إلى الوصول إلى البيانات المخزنة في الشبكات الموزعة واستخدامها، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات اللامركزية (dApps) ونماذج الذكاء الاصطناعي. تركز المنصة على تخزين البيانات بشكل آمن والتأكد من توفرها دائمًا عند الحاجة إليها، باستخدام تقنيات مثل التقسيم وأدلة التشفير.

تعد النمطية أمرًا بالغ الأهمية لتوفر البيانات (DA) لأنها تسمح للمكونات بالتوسع بشكل مستقل لتلبية الاحتياجات المتزايدة. فهو يفصل بين توفر البيانات والإجماع ووظائف blockchain الأخرى، مما يتيح التحسين المتخصص والتكامل مع مجموعة متنوعة من التطبيقات. يمكن للنظام المعياري أن يتفاعل مع أنظمة بيئية متعددة لسلسلة الكتل، مما يوفر أساسًا متعدد الاستخدامات للذكاء الاصطناعي اللامركزي والتطبيقات اللامركزية.

بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب مجموعات كبيرة من البيانات للتدريب والاستدلال، تعد الموثوقية أمرًا بالغ الأهمية، حتى أثناء انقطاع الشبكة أو الهجمات. تقوم هذه المنصات بتوزيع البيانات عبر عقد متعددة لزيادة الشفافية والثقة، وبالتالي تقليل مخاطر التلاعب أو الرقابة. تعتبر هذه الموثوقية مهمة بشكل خاص في صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحوكمة حيث تعد سلامة البيانات والشفافية أمرًا بالغ الأهمية.

المنصات الرئيسية:

• Celestia

  Celestia هي أول شبكة blockchain معيارية مصممة لتزويد التطبيقات اللامركزية ببيانات قابلة للتطوير وفعالة حل التوفر. من خلال فصل طبقة الإجماع وطبقة توفر البيانات، تمكن سيليستيا المطورين من نشر سلاسل الكتل القابلة للتخصيص بسهولة مثل العقود الذكية. تدعم بنيتها المعيارية إنتاجية كبيرة من خلال أخذ عينات توفر البيانات (DAS)، وهي قابلة للتطوير مع الحفاظ على إمكانية التحقق لأي مستخدم.

• Eigen DA

  تم إنشاء Eigen DA أعلى EigenLayer ويقوم بتخزين المعاملات المجمعة حتى يتم الانتهاء من حالتها على جسر القيمة المحتسبة. إن قابلية التوسع والأمان واللامركزية تجعلها مثالية للمطورين الذين يحتاجون إلى بيانات موثوقة عند الطلب. تشتمل المكونات الأساسية لـ Eigen DA على المشغلين والمبعثرين والمستردين، الذين يعملون معًا لتخزين البيانات والتحقق من صحتها بكفاءة.

• 0g Labs

  توفر 0g Labs أنظمة تخزين وتوافر بيانات قابلة للتطوير بشكل لا نهائي لتوسيع Web3 وتمكين حالات الاستخدام الجديدة على السلسلة. تعمل البنية التحتية لتوافر البيانات القابلة للبرمجة على تسهيل التطبيقات القابلة للتطوير والآمنة من خلال خلاصات البيانات ذات زمن الوصول المنخفض. توفر شبكة التخزين 0G نظامًا مرنًا لتخزين البيانات للبيانات المنظمة أو غير المنظمة، ودعم التطبيقات، وتفريغ حالة الشبكة، والمزيد. تتيح هذه المرونة للمطورين تخصيص خطوط أنابيب البيانات، وإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وإجراء الاستدلال اللامركزي أو الضبط الدقيق باستخدام OPML أو ZKML.

• Nuff Tech (مشتق تقريبًا من DA)

  تحتوي Nuffle Labs على منتجين رئيسيين:

• < p style="text-align: left;">تعمل شركة Near DA على تعزيز بنية التجزئة الخاصة ببروتوكول NEAR لتوفير طبقة توفر بيانات معيارية للتجميع، مما يضمن إنتاجية عالية وتكلفة منخفضة.

• تستفيد الطبقة النهائية السريعة Nuffle (NFFL) من EigenLayer لتوفير طبقة تسوية سريعة تتيح الوصول السريع إلى المعلومات بين الشبكات المشاركة.

تقدم Celestia وEigen DA و0g Labs وNuffle Labs حلولاً لتخزين نماذج الذكاء الاصطناعي واسترجاعها إلى البنية التحتية لمجموعات البيانات الكبيرة الهامة لدعم الذكاء الاصطناعي في التشفير. تضمن طبقات توفر البيانات هذه أن البيانات الخاصة بالتدريب والاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي آمنة ويمكن الوصول إليها، وبالتالي تعزيز الابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

المقامرة

من خلال الاستفادة من الشبكات اللامركزية والعمليات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وألعاب Web3 والمنصة يمكن إنشاء بيئات ألعاب ديناميكية تتكيف وتتطور بناءً على تفاعل اللاعب. يعزز هذا النهج مشاركة اللاعب من خلال توفير تجربة فريدة وشخصية غير ممكنة مع خوادم الألعاب المركزية التقليدية.

تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي سلوك اللاعب وتفضيلاته لتخصيص تجربة اللعب لكل مستخدم: ضبط مستويات الصعوبة، واقتراح عمليات الشراء داخل اللعبة، وإنشاء محتوى مخصص. يعزز هذا التخصيص المشاركة من خلال توفير تحديات ومكافآت فريدة بناءً على التفضيلات الشخصية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء شخصيات معقدة غير لاعب (NPCs) وخصوم يمكنهم التعلم والتكيف مع استراتيجيات اللاعب، مما يؤدي إلى تجربة لعب أكثر تحديًا ولا يمكن التنبؤ بها.

يقوم الذكاء الاصطناعي بضبط العرض والطلب على السلع الافتراضية بناءً على نشاط اللاعب لتحسين الاقتصاد داخل اللعبة. وهذا يحافظ على التوازن والعدالة ويضمن التنمية المستدامة للبيئة الاقتصادية داخل اللعبة.

الشخص الرئيسي؛ العضو المهم:

• Nim Network

  Nim Network هو تطبيق Dymension RollApp يركز على ألعاب web3 وتقاطعات الذكاء الاصطناعي. إنه يستفيد من إطار عمل Dymension المعياري لتوفير التوافق مع النظام البيئي Cosmos وسلسلة EVM، مما يضمن المرونة وقابلية التوسع. يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على Nim Network كوسطاء بين المستخدمين وتطبيقات blockchain، مما يبسط التفاعلات ويعزز تجربة المستخدم. تسلط الشراكات مع منصات مثل Jokerace وOcean Protocol، بالإضافة إلى الانضمام إلى AI Gaming Alliance، الضوء على التزام Nim Network بابتكار ألعاب الذكاء الاصطناعي وقابلية التوسع.

• اللعبة اليوم

  الآن، ستسمح اللعبة للاعبين بإنشاء جزيرة أحلامهم الخاصة وبناء علاقات مع سكانها ذوي الذكاء الاصطناعي. سيكون من المثير للاهتمام رؤية ما يبنونه

• AI Arena 

  AI Arena هي لعبة حركة تتعلم فيها شخصيات الذكاء الاصطناعي الأنماط السلوكية وتنخرط في القتال. يقوم اللاعبون بتدريب شخصيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، والتأثير على استراتيجياتهم ومراقبة أدائهم في القتال، مما يخلق مزيجًا غامرًا من الذكاء الاصطناعي وأسلوب اللعب.

• المستعمرة

  المستعمرة هي لعبة محاكاة البقاء على قيد الحياة على الويب 3 تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتتميز بوجود عملاء ذكاء اصطناعي مستقلين للغاية يُطلق عليهم "الصور الرمزية" الذين يتعلمون باستمرار من العالم من حولهم. يرشد اللاعبون ويعملون مع هذه الصور الرمزية ذات الذكاء الاصطناعي، التي تمتلك مجموعة واسعة من المهارات والقدرات، للتنقل في الأرض المستقبلية التي تسكنها مستعمرات مختلفة تتنافس من أجل البقاء. تتمتع الصور الرمزية الخاصة بالذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Colony بشخصيات ووجهات نظر عالمية فريدة، وتستمد دروسًا ورؤى شخصية من تجاربها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تداول هذه الصور الرمزية بشكل مستقل عبر السلسلة من خلال محافظ مخصصة يتحكمون فيها، مما يسمح لهم بالتداول مع الصور الرمزية الأخرى للعبة.

• PlayAI

  PlayAI هي سلسلة وحدات مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي للألعاب، والتي تمكن المبدعين من نشر الذكاء الاصطناعي المعقد للعبة، وتسمح للاعبين بكسب المال من خلال الألعاب، وتساعد الألعاب على تحسين تجربة المستخدم الشاملة. تقوم PlayAI بتجميع بيانات اللعبة من مجتمع الألعاب، ومعالجتها من خلال عقد البيانات لإنشاء مجموعات بيانات نموذجية، وضمان بيانات بأعلى جودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

الخصوصية، ZKML، FHE

صفر المعرفة تعد تقنيات الحفاظ على خصوصية الآلة مثل التعلم (ZKML) والتشفير المتماثل بالكامل (FHE) أمرًا بالغ الأهمية لضمان خصوصية البيانات وأمانها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يمكن لهذه التقنيات إجراء عمليات حسابية على البيانات المشفرة دون الكشف عن البيانات نفسها، وهو أمر مهم بشكل خاص للصناعات الحساسة مثل التمويل والرعاية الصحية.

يسمح ZKML بالتدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات الأساسية. وباستخدام أدلة المعرفة الصفرية، يمكن لطرف أن يثبت لطرف آخر أن عبارة معينة صحيحة دون الكشف عن أي معلومات أخرى. وهذا يضمن أن نموذج الذكاء الاصطناعي يحترم خصوصية المستخدم ويلتزم بلوائح حماية البيانات. يسهل ZKML أيضًا الحساب الآمن متعدد الأطراف، حيث يمكن لأطراف متعددة حساب وظيفة مدخلاتهم بشكل مشترك مع الحفاظ على خصوصية تلك المدخلات. تتيح هذه الميزة تطبيقًا أوسع لنماذج الذكاء الاصطناعي في المناطق الحساسة دون المساس بخصوصية البيانات.

يسمح FHE بإجراء حسابات عشوائية على البيانات المشفرة، مما يعني أن البيانات الحساسة يمكن أن تظل مشفرة في جميع الأوقات، حتى أثناء المعالجة. وهذا مهم بشكل خاص للحوسبة السحابية حيث يمثل أمن البيانات مصدر قلق كبير. باستخدام FHE، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي معالجة البيانات الحساسة دون الكشف عنها، مما يمنع اختراق البيانات وتسريبها. وهذا يزيد من مصداقية أنظمة الذكاء الاصطناعي ويتيح استخدامها في الصناعات شديدة التنظيم، مما يوفر أمانًا وخصوصية قويين للبيانات.

المشاريع الرئيسية:

• Fhenix

  تسهل Fhenix نشر العقود الذكية المشفرة لضمان أمان وخصوصية البيانات الحساسة. تتضمن خريطة طريق المشروع مراحل متعددة، مثل إطلاق Helium Testnet، وNitrogen Testnet v2، وGold mainnet.

• شبكة Inco

  تتنافس Inco Network مع Fhenix وتركز على بناء نظام بيئي معياري للتعلم الآلي يحافظ على الخصوصية. من خلال دمج أساليب حماية الخصوصية، تضمن Inco Network المعالجة الآمنة للبيانات الحساسة في تطبيقات التعلم الآلي، وبالتالي تقليل المخاطر المرتبطة بانتهاكات البيانات والوصول غير المصرح به.

• الجيزة

  الجيزة استخدم براهين المعرفة الصفرية للحفاظ على أمان وخصوصية بياناتك. هدفهم هو تبسيط عملية إنشاء وإدارة واستضافة نماذج التعلم الآلي التي يمكن التحقق منها، مما يمكّن المطورين من إنشاء حلول ذكاء اصطناعي جديرة بالثقة

  إنهم يقدمون:

  كما أعلنوا مؤخرًا عن إطلاق إطار دعم وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.

• دعم بايثون سير العمل لسهولة التكامل

• SDK المستندة إلى العمليات لإنشاء العمليات بطريقة تعطي الخصوصية أولاً

< /ul>

• مختبرات Modulus 

  التركيز على معامل Modulus تطوير حلول الذكاء الاصطناعي القابلة للتنفيذ. من خلال الاستفادة من تشفير المعرفة الصفرية، تضمن Modulus Labs أن تكون نتائج الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق منها وغير قابلة للتغيير. تتيح هذه الميزة، التي تسمى "الذكاء الاصطناعي الموثوق"، للعقود الذكية الوصول إلى مخرجات الذكاء الاصطناعي دون المساس بالثقة. إنها تأتي مع العديد من عمليات التكامل مع مكتبات ومنصات تعلم الآلة، مما يوفر تجربة تطوير سلسة لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي يمكن التحقق منها.

• شبكة الخبز

  تلتزم Bagel Network ببناء نظام بيئي جدير بالثقة ومحايد للتعلم الآلي من نظير إلى نظير. تم تصميم شبكة Bagel للبشر والذكاء الاصطناعي لتمكين التطور السلس والقابل للتحقق والحساب من الشبكات المنعزلة إلى النظم البيئية المتكاملة للتعلم الآلي. تدعم المنصة الذكاء الاصطناعي المستقل.

الذكاء الاصطناعي للمستهلك

فئة الذكاء الاصطناعي للمستهلك التركيز على توفير حلول الذكاء الاصطناعي اللامركزية مباشرة للمستخدمين النهائيين. تركز المنصة على توفير واجهات وتطبيقات سهلة الاستخدام تستفيد من تقنية الذكاء الاصطناعي اللامركزي وتقنية blockchain. تهدف هذه المنصات إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، وخاصة في تطبيقات الاستدلال.

تتمتع تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للمستهلك بمزايا كبيرة في مجال الأمان والخصوصية. على عكس الخدمات المركزية التي تخزن بيانات المستخدم على خادم واحد، تقوم المنصات اللامركزية بتوزيع البيانات عبر عقد متعددة، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات والوصول غير المصرح به. وهذا مهم بشكل خاص للتطبيقات التي تتعامل مع المعلومات الشخصية الحساسة.

بعض اللاعبين:

• Gemz

  Gemz عبارة عن منصة مصممة لتعزيز التفاعل والولاء بين المبدعين ومنصة المجتمع . فهو يسمح للمبدعين بإنشاء ونشر الرموز التفاعلية ثلاثية الأبعاد المخصصة (أساسًا NFTs) التي يمكن استخدامها لمكافأة أعضاء المجتمع وزيادة مشاركة المعجبين. هذه الرموز المميزة فريدة من نوعها وقابلة للتحصيل وتوفر اتصالاً مباشرًا بين المبدعين والمعجبين. تهدف Gemz إلى تعزيز شعور أعمق بالولاء والمجتمع بين المعجبين من خلال ضمان أن تكون التفاعلات آمنة وشفافة وقابلة للتحقق.

• سلسلة GPT

  تقدم GPT Chain مجموعة متنوعة من الميزات والخدمات، بما في ذلك:

  يمكن للمستخدمين إنشاء ونشر العقود الذكية وإجراء التحليل الفني والرسوم البيانية وتلقي تحديثات سوق العملات المشفرة يوميًا. توفر المنصة أيضًا روبوتات دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي للإجابة على الأسئلة المتعلقة بـ blockchain والعملات المشفرة.

• العقد الذكي المولدون والمدققون

• تحليل السوق القائم على الذكاء الاصطناعي

• مساعد تداول الذكاء الاصطناعي.

• يوفر تحديثات يومية لسوق العملات المشفرة

شبكة التنسيق

تعتبر شبكة التنسيق في web3 مفيدة لتنفيذ موفري البيانات وموفري الحسابات ومطوري النماذج وموفري الاستدلال. تفاعل سلس والتعاون بين اللاعبين أمر بالغ الأهمية. وتضمن هذه الشبكات إتاحة البيانات عالية الجودة للتدريب، والاستخدام الأمثل لموارد الحوسبة، وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها بكفاءة.

تشجع آليات الحوافز القوية في هذه الشبكات على المشاركة النشطة والتعاون، مما يخلق بيئة مفتوحة وشاملة لتطوير الذكاء الاصطناعي.

العناصر الرئيسية:

• شبكة Allora

  تم تصميم شبكة Allora لتحسين التطبيقات من خلال شبكة معيارية من نماذج تعلم الآلة. الاستخبارات والأمن. من خلال دمج الذكاء الجماعي، والتعلم الموحد، والتعلم الآلي بدون معرفة (zkML)، يهدف Allora إلى إنشاء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر أمانًا وكفاءة وتعاونًا. تسمح بنيتها المعيارية بالتطوير والتحسين المستمر، مما يخلق بيئة تعاونية حيث يمكن للبناة مشاركة المعرفة لدفع الابتكار. تدعم الشبكة مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية (dApps). يتم تقديم الحوافز من خلال رمزها المميز $ALLO

• Bittensor

  Bittensor هي شبكة تنسيق لامركزية مصممة لتشجيع المشاركة والتعاون في نماذج الذكاء الاصطناعي. فهو مفتوح المصدر أولاً ويضمن أن تكون جميع المعاملات والمساهمات شفافة وقابلة للتحقق، مما يؤدي إلى بناء الثقة داخل المجتمع وتشجيع الابتكار. لديها "شبكات فرعية" - يمكنك اعتبارها نماذج مستهدفة مصممة لخدمة حالة استخدام محددة (مثل التدريب على البيانات، أو نماذج الرعاية الصحية، أو خدمات استخراج البيانات).

المعالج المساعد

المعالج المشترك الموزع يوفر قوة معالجة مخصصة لـ تطبيقات web3 عن طريق تفريغ مهام محددة إلى أجهزة مخصصة. يتيح هذا النهج الموزع معالجة أكثر كفاءة واقتصادية لأنه يمكن توزيع المهام عبر شبكة من المعالجات المساعدة بدلاً من الاعتماد على نظام مركزي واحد.

تعد المعالجات المساعدة مفيدة بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، حيث توفر حوسبة عالية الأداء لمهام مثل التدريب النموذجي والاستدلال. من خلال الاستفادة من بيئة تنفيذ موثوقة، تضمن المعالجات المساعدة اللامركزية سرية وسلامة العمليات الحسابية، وحماية البيانات الحساسة أثناء المعالجة.

العناصر الرئيسية

• Ritual

  تقوم Ritual بإنشاء طبقة تنفيذ لا مركزية للذكاء الاصطناعي، بدءًا من Infernet. هذا شبكة أوراكل اللامركزية (DON) التي تسمح للعقود الذكية على أي blockchain بالوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. ستقدم المرحلة التالية سلسلة سيادية مع أجهزة افتراضية مخصصة مُحسّنة لعمليات الذكاء الاصطناعي الأصلية، مع الاستفادة من البنية المعيارية لشركة Celestia لتحسين قابلية التوسع وإمكانية التحقق. يسمح Infernet للمستخدمين بالوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة وخارجها، مما يوفر المرونة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام.

• شبكة Phala

  تقوم شبكة Phala ببناء وكيل/معالج مساعد للذكاء الاصطناعي. يساعد هذا الإطار المبتكر وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين على أداء المهام وإدارة الأصول والتفاعل مع البشر والوكلاء الآخرين. تكمن في جوهر منتج Phala قدراته الرئيسية الخمس، والتي تعمل معًا على بناء نظام بيئي قوي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

• لديك المزيد من شبكة لا مركزية مكونة من 30.000 عقدة.

• تكامل العقود الذكية ونماذج اللغات الكبيرة.

• يدعم النماذج المتقدمة مثل GPT-4.

• التعاون المستقل بين عملاء الذكاء الاصطناعي.

• تضمن بيئة التنفيذ الموثوقة خصوصية البيانات.

التدريب النموذجي

مثل Gensyn توفر منصة التدريب النموذجية اللامركزية هذه شبكة موزعة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يتطلب التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية موارد حاسوبية واسعة النطاق، والتي يمكن أن تكون باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً. تحل Gensyn هذا التحدي من خلال الاستفادة من موارد الحوسبة الموزعة لتقليل التكاليف وزيادة سرعة تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. ومن خلال توزيع عملية التدريب عبر عقد متعددة، يستطيع Gensyn الاستفادة بشكل أكثر كفاءة من قوة الحوسبة وتقليل الوقت اللازم لتدريب النماذج المعقدة.

تتمثل الميزة الرئيسية للتدريب النموذجي اللامركزي في قدرته على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات الصغيرة والمطورين الأفراد الاستفادة من الشبكات الموزعة لتدريب نماذجهم دون الحاجة إلى بنية تحتية باهظة الثمن. وهذا يفتح فرصًا جديدة للابتكار والنمو حيث يمكن لعدد أكبر من الكيانات المشاركة في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يعزز التدريب النموذجي اللامركزي مرونة وأمان عملية التدريب لأن المهام يتم توزيعها عبر عقد متعددة بدلاً من الاعتماد على نظام مركزي واحد.

بالإضافة إلى ذلك، يتيح التدريب النموذجي اللامركزي عملية أكثر مرونة وقابلة للتطوير. يمكن للمطورين تخصيص الموارد ديناميكيًا بناءً على الطلب في الوقت الفعلي، مما يضمن حصول نماذجهم على الوظائف التي يحتاجون إليها عندما يحتاجون إليها. هذه المرونة، إلى جانب توفير التكاليف وتعزيز الأمان، تجعل التدريب النموذجي اللامركزي خيارًا جذابًا للباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستفادة من منصات مثل Gensyn، يمكن للمؤسسات تسريع تطوير الذكاء الاصطناعي لديها وتقديم حلول مبتكرة للسوق بشكل أسرع.

العناصر الرئيسية:

• Gensyn

  تتخصص Gensyn في تقديم حلول لا مركزية للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء السوق تخصيص موارد الحوسبة بكفاءة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. لا يؤدي هذا النهج اللامركزي إلى تقليل التكاليف فحسب، بل يزيد أيضًا من توفر القدرة الحاسوبية للباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي. تتيح منصة Gensyn للمستخدمين المساهمة بموارد الحوسبة الخاملة في الشبكة والحصول على مكافآت بناءً على مساهماتهم. وهذا يخلق بيئة أكثر سهولة وقابلية للتطوير للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للباحثين والمطورين الوصول إلى قوة الحوسبة التي يحتاجونها دون استثمارات مسبقة كبيرة. يضمن استخدام blockchain أن تكون جميع المعاملات آمنة وشفافة، وبالتالي تعزيز الثقة والتعاون داخل المجتمع.

إنشاء النماذج

تتضمن فئة منشئ النماذج العرض الترويجي A منصة لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها. توفر منصات مثل Nous Research أدوات وأطر عمل لامركزية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للباحثين والمطورين بالتعاون ومشاركة أعمالهم في بيئة آمنة وشفافة. ويهدف هذا النهج إلى تسريع ابتكار الذكاء الاصطناعي من خلال تسهيل عملية تطوير النماذج التي يقودها المجتمع.

• أبحاثنا

  تركز شركة Nous Research على تطوير أدوات وأطر عمل متقدمة لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي - مع التركيز على تعزيز المصدر المفتوح اللامركزي. يمكن لخط أنابيب الذكاء الاصطناعي

• التشغيل دون الاتصال بالإنترنت على الأجهزة المتطورة

• لا يزال قابلاً للتخصيص بسبب الوزن المفتوح

< li>

القدرة على إنشاء بيانات تركيبية للإنتاج

مستقبل crypto x AI

لا يزال تقاطع العملة المشفرة والذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، مع وجود العديد من المشاريع في مراحل مختلفة من التطوير. الإثارة واضحة وتعد بإمكانات هائلة.

التعاون بين أصحاب المصلحة أمر بالغ الأهمية. لا يمكن لأي حل واحد أن يحل جميع التحديات، لذا يعد التعاون أمرًا بالغ الأهمية لتطوير طبقات التنسيق والحلول القابلة للتخصيص والابتكار لحالات استخدام محددة.

يجب أن تصبح المكونات أكثر نمطية، مما يتيح بيئة "التوصيل والتشغيل". ستعمل هذه الوحدة على تبسيط التكامل وتشجيع المساهمات مفتوحة المصدر. ومن خلال تصميم المكونات التي يمكن تبديلها أو إضافتها بسهولة، يمكن للمطورين إنشاء أنظمة معقدة بشكل أكثر كفاءة. سوف تقوم الوحدات أيضًا بما يلي:

• تعزيز الابتكار: لا يقوم المطورون بذلك بحاجة إلى تجربة أفكار جديدة من خلال تجديد النظام بالكامل

• المرونة المحسنة: يمكن للمستخدمين تخصيص الحلول تلبية الاحتياجات المحددة وتحسين القدرة على التكيف مع التطبيقات المختلفة.

• تعزيز إمكانية التشغيل البيني: ستسمح الواجهات القياسية للمكونات من المشاريع المختلفة بالعمل بسلاسة p

يعد تقليل التبعيات بين المكونات أمرًا بالغ الأهمية. إن إنشاء حلول أساسية يمكن تكييفها بسهولة مع حالات الاستخدام المختلفة سوف يعزز الابتكار ويسرع تطوير النظام البيئي بأكمله.

بشكل عام، يتمتع نظام Crypto x AI البيئي بمستقبل مشرق. من المرجح أن يكون Crypto x AI مجالًا رئيسيًا للتطوير خلال الأشهر الـ 12 المقبلة حيث يدرك المزيد والمزيد من الأشخاص قيمة الأنظمة اللامركزية.

عقدةيو< /span>

وبهذا نختتم استكشافنا للفئات الواسعة في Crypto x AI. للتلخيص، تم تسليط الضوء على أهم فئات الذكاء الاصطناعي المعيارية:

• الحوسبة: تهيمن عليها القيمة السوقية والطلب الفوري.

• عامل الذكاء الاصطناعي: مدفوع بالابتكار والتطوير.

• توفر البيانات: مُحسّن بدعم معياري وتعدد الاستخدامات.

• الخصوصية: إحراز تقدم من خلال الأبحاث المخصصة.

• اللعبة: تقدم من خلال أسلوب اللعب الجديد الذي يقوده الذكاء الاصطناعي.

إحدى الفرص الرئيسية هي الدخول في المشاريع مبكرًا ومراقبة أداء مساحة Crypto x AI الأوسع، مدفوعًا بأرقام إيرادات NVIDIA والمزيد من Catalyst وتأثير الدعم من قادة الصناعة مثل Balaji وErik Voorhees.

أعتقد أن النجاح في هذا المجال يعتمد على مدى فعالية المشاريع:

• < p style="text-align: left;">التنسيق المتبادل

• التكامل السلس

• قم ببناء دورة تحفيزية قوية

لهذا، يجب التركيز على أنه أمر مهم للتركيز على نهج "النمطية أولاً"! في الإصدارات المستقبلية، سوف نتعمق أكثر في هذه الفئات ونستكشف بالضبط كيفية عمل المنتجات المختلفة.