المحطة التالية لـ AI Agent هي الانتقال من وكيل ذكي إلى كيان اقتصادي

المؤلف: Revc, Golden Finance

الجمع بين الذكاء الاصطناعي (AI) و blockchain (Web3) أصبح اتجاهًا مهمًا، خاصة في تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي. يحقق وكلاء الذكاء الاصطناعي عمليات مستقلة في blockchain من خلال الاستشعار والتعلم وتنفيذ المهام، مما يمنحهم القدرة على التحول تدريجياً من أداة للأنشطة الاقتصادية إلى كيان اقتصادي مستقل. ومع ذلك، لا يزال هناك جدل حول ما إذا كان يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي الحالي التركيز على تطوير الذكاء الاصطناعي في طبقة التطبيق بدلاً من طبقة البنية التحتية.

ستحلل هذه المقالة القيود المحتملة والحالية للجمع بين Web3 والذكاء الاصطناعي من وجهات نظر متعددة مثل تطوير الإنتاجية، وتنسيق علاقات الإنتاج، وتكاليف التدريب النموذجي، آليات الحوافز، وما إلى ذلك، واستكشاف كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التحرك نحو اقتصاد الذكاء الاصطناعي الأوسع.

1. قيود البنية التحتية لـ Web3

1.1 تكلفة الإنتاجية والتدريب على النماذج< /strong>

يعتمد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على موارد الحوسبة (قوة الحوسبة) والبيانات عالية الجودة، والطبيعة اللامركزية لـ Web3 تجعل تكامل الموارد أمرًا صعبًا.

- قيود طاقة الحوسبة: تحاول منصات طاقة الحوسبة اللامركزية (مثل DePIN) استخدام قوة الحوسبة الخاملة لتوفير الدعم الموزع، لكن كفاءتها وحجمها لا يزالان بعيدين منخفض على الأنظمة الأساسية المركزية (مثل AWS وAzure).

- تكلفة البيانات وجودتها: البيانات الموجودة في السلسلة ليست كافية لدعم التدريب على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، كما أن التعليقات التوضيحية للبيانات اللامركزية وكفاءة التنسيق أقل من ذلك. المنصات المركزية التقليدية.

- الاعتماد على الأجهزة: إن القدرة الإنتاجية لموردي الأجهزة الرائدين مثل Nvidia تحتكر بالكامل تقريبًا شركات مثل OpenAI وXAI، مما يجعل من الصعب على البنية التحتية لـ Web3 أدخل هذا المسار.

1.2 تكاليف تنسيق علاقات الإنتاج

اللامركزية الجوهر ويكمن النظام في العدالة والشفافية، ولكن آليات التنسيق المعقدة غالبا ما تزيد من تكاليف اتخاذ القرار.

- إن تصميم آلية الحوافز معقد: كيفية تسعير البيانات وقوة الحوسبة التي يساهم بها المستخدمون، وكيفية توزيع المكافآت بعيدة كل البعد عن ذلك ناضجة في Web3.

- انخفاض كفاءة التنسيق: بالمقارنة مع المؤسسات المركزية، تتمتع مؤسسات Web3 باستجابات بطيئة وكفاءة منخفضة بسبب اللامركزية، مما يجعل من الصعب التكيف مع احتياجات الذكاء الاصطناعي المتغيرة بسرعة.

2. مزايا وإمكانيات Web3 في طبقة التطبيق

2.1 الذكاء الاصطناعي استكشاف تطبيق الوكيل

يمتلك AI Agent حالات استخدام ونماذج ربح أكثر وضوحًا في طبقة التطبيق في Web3:

- مشهد مخصص: الذكاء الاصطناعي يمكن للوكيل تحقيق تطبيقات مخصصة من خلال تقنية Web3، مثل مساعد التمويل اللامركزي (DeFi)، وتفاعل الألعاب عبر السلسلة، وما إلى ذلك.

- اتصالات MEME ومحرك المجتمع: يتم دمج AI Agent مع اقتصاد MEME لتعزيز المشاركة المجتمعية وتأثير المشروع من خلال السرد الإبداعي والتفاعل الاجتماعي.

- الاستقلالية والشفافية: يمنح Web3 هوية رقمية لوكيل الذكاء الاصطناعي وقدرات إدارة الأصول المستقلة، مما يعزز الثقة بين المستخدمين.

2.2 الحوافز الاقتصادية ونمو المستخدمين

Web3 عبر الجيل يعمل نموذج تحقيق الدخل على تقليل حاجز دخول المستخدمين:

- تأثير الثروة: يجذب إصدار الرمز المميز قدرًا كبيرًا من أموال المضاربة ومشاركة المستخدمين.

- مشاركة المستخدم والبناء المشترك: المستخدمون ليسوا مستهلكين فحسب، بل هم أيضًا أصحاب الرموز المميزة والمشاركين في المجتمع. هذا النموذج يزيد من التصاق المستخدم.

3. التحديات والمسارات الانتقالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي للتحرك نحو اقتصاد الذكاء الاصطناعي

< قوي >3.1 الفقاعة الحالية: AI + Crypto MEME

في الوقت الحالي، تظل العديد من المشاريع المتعلقة بعامل الذكاء الاصطناعي في مراحل إصدار العملة ونشر MEME فقط، ووظائفها وقدرات تنفيذها الفعلية محدودة.

- الافتقار إلى الميزات الثورية: لا يستطيع العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي تجاوز التفاعل البسيط أو إنشاء المحتوى ويفشلون في حل نقاط الضعف لدى المستخدم.

- نقص البيانات والنماذج: لا يزال AI Agent يعتمد بشكل كبير على البنية التحتية للتدريب النموذجي لـ Web2 ولم يشكل نظامًا بيئيًا مستقلاً.

يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مسار تكرار واضح على الأقل، بما في ذلك:

- تنوع نموذج البيانات من الخيارات (تعتمد حاليًا على البنية التحتية لـ Web2)

- مصادر البيانات وآليات تقييم التدريب التي تتضمن حوافز ومكافآت رمزية للمستخدمين

- آلية التعديل الديناميكي للمكافآت بناءً على تغيرات السوق (الدخل)

- آلية إنشاء شكل المنتج وقيم الذكاء الاصطناعي ​​​​

- آلية التقييم الكمي للاقتصادات، بما في ذلك آليات التكيف الديناميكي في العمليات والتطوير

- آلية الحوكمة التكرارية بناءً على تعليقات السوق< /p >

إذا كان الذكاء الاصطناعي لا يمكن للوكيل الحصول على دعم هذه الآليات، وقد لا تكون الشعبية التي يجلبها السوق الصاعد وMEME مستدامة. يتطلب النمو السريع للسوق عمليات محسنة لتعزيز أساس الصناعة التي تبلغ قيمتها 100 مليار دولار. في الوقت الحاضر، لا تزال آلية وشكل منتج AI Agent في مهدها، لكن بعض الشركات الناشئة المهنية في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل UBC وELIZA المحدثة، بدأت في الترويج لترقية المسار.

p>

3.2 مسار الانتقال: من التطبيقات خفيفة الوزن إلى البنية التحتية

يمكن لعامل الذكاء الاصطناعي البدء بتطبيقات Web3 خفيفة الوزن والتوسع تدريجيًا إلى الأنشطة الاقتصادية الأكثر تعقيدًا ：

- تحفيز نمو المستخدم باستخدام سيناريوهات التطبيق: إعطاء الأولوية لتطوير سيناريوهات التطبيقات عالية الاستهداف وسهلة الترويج (مثل المساعدين الافتراضيين وأدوات التداول التلقائية).

- الجمع بين اقتصاد MEME لتعزيز تأثيرات الاتصال: استخدم ثقافة MEME لتعزيز التواصل بين المشاريع وبناء المجتمع.

- بناء قدرات البنية التحتية تدريجيًا: استكشاف جدوى المرافق الأساسية من خلال التخزين الموزع والتعليقات التوضيحية اللامركزية وتكامل الطاقة الحاسوبية.

- تحقيق الاستقلال الاقتصادي والاستقلال البيئي: منح وكيل الذكاء الاصطناعي قدرات اتخاذ القرار والحوكمة المستقلة، مما يسمح له بالانتقال تدريجيًا إلى اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

4. مقارنة بين وكيل الذكاء الاصطناعي وWeb2: المزايا والعيوب

الذكاء الاصطناعي المركزي لـWeb2 تتميز المنصة بالكفاءة في تكامل الموارد واستجابة السوق والبحث والتطوير التكنولوجي، بينما تؤكد منصة الذكاء الاصطناعي اللامركزية الخاصة بـ Web3 على استقلالية بيانات المستخدم والابتكار المتنوع.

p>

5.AI الوكيل مناسب حاليًا لطبقة التطبيق، ولكن لا تزال هناك اختناقات في إنشاء البنية التحتية

في الوقت الحالي، يعد الذكاء الاصطناعي في مجال Web3 أكثر ملاءمة للتركيز على استكشاف طبقة التطبيق بدلا من بناء البنية التحتية. تمنح الطبيعة اللامركزية لـ Web3 وكيل الذكاء الاصطناعي قدرًا أكبر من الاستقلالية والمشاركة الاقتصادية، ولكنها أدنى من النظام الأساسي المركزي لـ Web2 من حيث تكامل الموارد والكفاءة والتنسيق.

إذا أراد AI Agent التحرك نحو اقتصاد ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً، فعليه أن يبدأ بتطبيقات خفيفة الوزن وسوف يتطور جو مجتمع Web3 الفريد إلى شكل منتج فريد ، والجمع بين القوة الدافعة لـ MEME لتجميع المستخدمين والموارد تدريجيًا، مع استكشاف جدوى وتحسين كفاءة البنية التحتية اللامركزية. لا يزال الجمع بين Web3 والذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى، وسيعتمد تطويره المستقبلي على الدفع المستمر للابتكار التكنولوجي واحتياجات المستخدم.

الملخص

على الرغم من تطوير AI Agent في Web3 لقد حققت نتائج معينة في البداية، لكنها لا تزال تواجه العديد من التحديات، خاصة فيما يتعلق ببناء البنية التحتية وتكامل الموارد وتكاليف التدريب النموذجي. لتحقيق الانتقال الناجح لعامل الذكاء الاصطناعي إلى اقتصاد الذكاء الاصطناعي، يجب على الصناعة تحسين البنية التحتية اللامركزية تدريجيًا، وتحسين آلية الحوافز، وتوصيل مسار التكرار بوضوح لضمان اعتراف ودعم السوق والمجتمع.

يتمتع الجمع بين AI وWeb3 بإمكانيات كبيرة في المستقبل، ومن المتوقع أن يصبح AI Agent مكونًا أساسيًا في نظام Web3 البيئي، مما يعزز التطوير النشط نمو الاقتصادات اللامركزية.