منذ فترة، وبسبب إصدار OpenAI’s Sora وإصدار التقرير المالي لشركة NVIDIA، اقتربت القيمة السوقية لـ NVIDIA من 2 تريليون دولار أمريكي، مما جعل مسار الذكاء الاصطناعي في Crypto ارتفعت الصناعة، حيث كان أداء WLD وAGIX وFET وغيرها من المشاريع جيدًا. في الأيام القليلة الماضية، نظرًا للتحسن العام في السوق ومؤتمر NVIDIA AI، انفجر مسار الذكاء الاصطناعي مرة أخرى.
في الوقت الحالي، هناك أكثر من مئات من مشاريع مفاهيم AI+Web3، التي تغطي اتجاهات متعددة مثل البنية التحتية والبيانات وقوة الحوسبة، ومؤسسات بارزة مثل a16z وBinance ذات الصلة لقد تم بالفعل وضع المسارات. AI + Web3، كقصة جديدة، من المقرر أن تستمر في هذا السوق الصاعد. اليوم، ستأخذك Baihua لإجراء جرد موجز لمسار الذكاء الاصطناعي.
01مسار مماثل بين AI + Web3 وMetaverse
على الرغم من ظهور روايات جديدة في صناعة التشفير، وسيكون كل سوق صاعدة مختلفًا، ولكن هناك بعض أوجه التشابه في عملية التطوير، مثل مسار الذكاء الاصطناعي ومسار Metaverse، وكلاهما منتج يمتد من Web2 إلى Web3.
اكتسب Metaverse شهرة لأول مرة لأن الموجة الأولى من Metaverse، Roblox، كانت تحظى بشعبية كبيرة في ذلك الوقت، ثم انتشر هذا الاتجاه إلى صناعة Crypto، مما أدى إلى ظهور مفهوم نسخة Crypto من لعبة Metaverse. Metaverse: بالإضافة إلى ذلك، تمت إعادة تسمية Metaverse مع FaceBook، مما مكن من نشر المفاهيم ذات الصلة في جميع الاتجاهات، كما وصلت المفاهيم المرتبطة بـ Metaverse في صناعة التشفير إلى ذروتها في هذه البيئة.
في الآونة الأخيرة، لم أسمع أحدًا يذكر مفهوم metaverse منذ فترة طويلة. وبعد التحقق من التقرير الخاص بـ "Roblox، أول مفهوم metaverse عالمي"، كان هناك جميع أنواع السلبيات، بما في ذلك الانخفاض المتتالي في الإدراجات، واعتماد 70٪ من الإيرادات على التسويق، وانخفاض القيمة السوقية لأكثر من 70٪.في نفس الوقت الذي توقف فيه أول سهم Metaverse، ظهر مفهوم Metaverse في العملة المشفرة لقد وصلت الصناعة إلى نهايتها تقريبًا.
ما إذا كان من الممكن تطوير المفاهيم المتعلقة بالميتافيرس في المستقبل فهذا أمر آخر، لكن تطوير مسار الذكاء الاصطناعي في صناعة العملات المشفرة يشبهه إلى حد كبير، بدأت الموجة الأولى من الذروة مع ChatGPT. أدى الإصدار، إلى جانب التغطية الواسعة لوسائل الإعلام المحلية والأجنبية، إلى اكتساب مشروعي BN الوحيدين للذكاء الاصطناعي زخمًا. على الرغم من تعرضهما لانتقادات من قبل الجميع بسبب ضعف التكنولوجيا، في الوقت الحاضر ، لا يمكن ذكر سوى الذكاء الاصطناعي، وFET، وAGIX. ويجب أن يكون من بينها؛ترجع الموجة الثانية إلى الإصدار الأخير من OpenAI's Sora، والذي تسبب في اجتياح المفاهيم المتعلقة بالذكاء الاصطناعي مرة أخرى.
يمكن ملاحظة أن التطوير الحالي لمسار الذكاء الاصطناعي في صناعة العملات المشفرة لا يزال يعتمد بشكل أكبر على OpenAI، فمعظم المشاريع في المرحلة المفاهيمية أو تعتمد بشكل أساسي على السرقة، و لم تنضج بعد جيداً.. تخيل أنه إذا ركود OpenAI أو انهار في النهاية، فهل سيظل مسار الذكاء الاصطناعي في صناعة العملات المشفرة يحظى بشعبية كبيرة؟
02تصنيف مسارات الذكاء الاصطناعي
تركز المجموعة الحالية من AI + Web3 بشكل أساسي في نماذج الخوارزميات واتجاهات البيانات، انظر على وجه التحديد إلى:
قوة الحوسبة اللامركزية (GPU) strong>
مع تزايد تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي، يتزايد الطلب على موارد الحوسبة بسرعة أيضًا، وخاصة الطلب على الأجهزة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسومات. من منظور الذكاء الاصطناعي، يمكن تقسيم تطبيق القوة الحاسوبية إلى اتجاهين: التفكير والتدريب. ينصب التركيز حاليًا على اتجاه الاستدلال لأنه بسيط نسبيًا وله متطلبات منخفضة للأجهزة. ومع ذلك، لا يزال تطوير اتجاه التدريب يواجه العديد من التحديات، لأنه يحتاج إلى دمجه مع تصميم الشبكة العصبية ويتطلب متطلبات عالية للغاية من الأجهزة، لذلك يكون من الصعب جدًا تنفيذه.
تتمثل الفكرة الأساسية لنظام الحوسبة اللامركزية في تمكين مالكي موارد الحوسبة من تأجير مواردهم الخاملة وتداولها في سوق ثانوي من خلال الأسعار التنافسية وسهولة الوصول إليها. وهذا يعني أنه يمكن للفرق استئجار موارد الحوسبة عند الطلب، ويمكن لأصحاب الموارد تأجير مواردهم بأسعار تنافسية، وبالتالي زيادة كفاءة السوق وتجنب مشكلة الموارد الخاملة. بالإضافة إلى الفوائد الاقتصادية والكفاءة، تتمتع أنظمة الحوسبة اللامركزية أيضًا بقيمة مهمة تتمثل في كونها مقاومة للرقابة.
في الوقت الحاضر، تتبع معظم مشاريع الطاقة الحاسوبية هذا الاتجاه فقط، حيث تعمل على تعزيز اللامركزية بطريقة رفيعة المستوى، ولكنها تتجاهل عدم كفاءة الشبكات اللامركزية. والعديد من المشاريع متجانسة بشكل خطير في التصميم.
zkML (التعلم الآلي بدون معرفة)
< p >نظرًا لأن العقود الذكية لا يمكنها سوى تنفيذ بعض الأحداث المحددة مسبقًا، فإن تكاليف التشغيل الأكثر تعقيدًا قليلاً ستكون مرتفعة للغاية أو مستحيلة التنفيذ.
يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي (مثل نماذج التعلم الآلي) في العقود الذكية إلى زيادة الوظائف والأمان والكفاءة، وتحسين تجربة المستخدم. بالطبع، يجلب هذا التكامل أيضًا مخاطر إضافية، حيث لا يوجد ضمان بعدم تعرض النموذج الذي يدعم العقود الذكية للهجوم، ومن الصعب التعامل مع مشكلة التدريب النموذجي في حالة عدم كفاية البيانات.
يتطلب التعلم الآلي الكثير من موارد الحوسبة لتشغيل النماذج المعقدة، مما يجعل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة ضمن العقود الذكية باهظ التكلفة. لتقليل التكلفة العالية لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي في العقود الذكية، تبحث بعض المشاريع في طرق استخدام zkML. يمكن حساب zkML خارج السلسلة ويحتاج فقط إلى تقديم إثبات لنتائج التحقق على السلسلة. وهذا يمكن أن يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى العمليات الحسابية على السلسلة، ويقلل التكاليف، ويحافظ على الخصائص غير الموثوقة. هذه الطريقة مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تتطلب كميات كبيرة من موارد الحوسبة، مثل نماذج تحسين الإيرادات في بروتوكولات التمويل اللامركزي.
< قوي>وكلاء الذكاء الاصطناعي هم روبوتات يمكنها تلقي المهام وفهمها وتنفيذها بشكل مستقل، ويستخدمون نماذج الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات والإجراءات. في المزاوجة بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، يلعب الوكلاء دورًا مهمًا. توفر العملات المشفرة بنية أساسية للدفع غير مسموح بها وغير موثوقة، ويمكن للوكلاء الاستفادة من هذه الميزة.
بمجرد تدريب الوكلاء، يمكنهم الحصول على محافظهم الرقمية الخاصة، مما يسمح لهم بالتعامل مباشرة مع العقود الذكية. على سبيل المثال، يمكن للوكيل البسيط استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي للبحث في الإنترنت عن المعلومات وإجراء الصفقات بناءً على ظروف السوق المتوقعة. يمكن للوكلاء اتخاذ القرارات وتنفيذ المعاملات بشكل مستقل من خلال العقود الذكية دون الاعتماد على ثقة أطراف ثالثة.
التطبيق اللامركزي المدعم بالذكاء الاصطناعي
التطبيق اللامركزي المدعم بالذكاء الاصطناعي هو اتجاه شائع جدًا. يتيح التطبيق الواسع للذكاء الاصطناعي التوليدي الوصول إليه من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) لتبسيط وذكاء مجموعة متنوعة من التطبيقات، بما في ذلك منصات تحليل البيانات، وروبوتات التداول، وموسوعات blockchain، والمزيد.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا أن يعمل كروبوت دردشة (مثل Myshell) أو رفيق ذكاء اصطناعي (مثل Sleepless AI)، ويمكنه أيضًا إنشاء شخصيات افتراضية (NPCs) في الألعاب المتسلسلة. . ومع ذلك، نظرًا لانخفاض العوائق التقنية، تصل العديد من التطبيقات ببساطة إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) وتجري الضبط الدقيق لتطلق على نفسها اسم مشاريع الذكاء الاصطناعي.
03 المشاريع التمثيلية
هناك العديد من المشاريع القوية قيد المراجعة حاليًا. ففي نهاية المطاف، هذه الصناعة ، في بيئة يكون فيها القوي دائمًا قويًا، لا يزال من الصعب جدًا على معظم المستثمرين الحصول على عوائد ألفا، وليس من السيئ الحصول على بيتا بشكل مطرد. بالإضافة إلى ذلك، كان مسار الذكاء الاصطناعي ساخنًا نسبيًا على المدى القصير مؤخرًا، لذا كن حذرًا بشأن خطر التصحيح.
Worldcoin هي يهدف المشروع الذي أسسه سام ألتمان، المؤسس المشارك لـ OpenAI، إلى بناء هوية عالمية وشبكة مالية لتحقيق اعتماد واسع النطاق في جميع أنحاء العالم. في قلب المشروع يوجد World ID، الذي يمكّن المستخدمين من التحقق من هويتهم عبر الإنترنت مع حماية خصوصيتهم.
هدف Worldcoin هو حل بعض المشكلات الموجودة في النظام المالي الحالي وتوفير الخدمات المالية والتحقق من الهوية لمليار شخص حول العالم. ومن خلال بناء شبكة هوية عالمية، تهدف إلى توفير طريقة آمنة وموثوقة وتحافظ على الخصوصية للتحقق من هوية الشخص.
مع الارتفاع الأخير في شعبية مسار الذكاء الاصطناعي، ترتفع أيضًا بيانات Worldcoin المتنوعة. وفقًا للتقارير الرسمية، اعتبارًا من 21 فبراير، تجاوز عدد مستخدمي World ID الذين تم التحقق منهم 3.5 مليون، كما تجاوز عدد المستخدمين اليومي لتطبيق World ID الخاص به المليون. القيمة السوقية لـ WLD تقترب من 1.2 مليار، والقيمة السوقية للتداول الكامل 88 مليار. من حيث الخلفية والجوانب الأخرى، يمكن القول أن Worldcoin هو المرشح المثالي لمسار الذكاء الاصطناعي، ولكن نظرًا لقيمته السوقية المرعبة للتداول الكامل، فإنه يمكن أن يخيف معظم المستثمرين.
< p>
يركز Render على تلبية احتياجات الحوسبة المتزايدة في إنتاج الوسائط، خاصة في مجالات مثل الواقع المعزز والواقع الافتراضي والوسائط المعززة بالذكاء الاصطناعي. من خلال ربط وحدات معالجة الرسومات اللامركزية العالمية (GPUs)، ومشاركة قوة الحوسبة، واستكمال عرض فيديو الذكاء الاصطناعي، والمساهمة في قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي. المنتج الأساسي لـ Render هو تكامله مع الذكاء الاصطناعي، مما يساعد الفنانين على إنشاء الأصول وتحسين الأعمال الفنية الرقمية من خلال دعم المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، كما أنه يوسع القدرة على إدارة مجموعات فنية واسعة النطاق وتحسين سير عمل العرض.
تتمثل رؤية Render في بناء مجموعة طاقة حوسبة لا مركزية تربط قوة الحوسبة التي تم إنشاؤها بالتطبيقات التي تتطلب قوة حوسبة. المستثمرون الذين يقفون وراء Render هم Microsoft وApple وشركات أخرى، كما تدعمه شركتها الأم OTOY بشكل كامل. OTOY هي شركة ذات سمعة عالية في مجال عرض الفيديو، حيث تقدم خدمات تكنولوجيا عرض الفيديو لأفضل شركات التكنولوجيا مثل Microsoft وApple وGoogle.
Fetch.AI عبارة عن منصة مفتوحة مصممة لبناء تطبيقات وخدمات الذكاء الاصطناعي. يوفر للمستخدمين طريقة مبتكرة للاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي في مختلف المهام والمعاملات من خلال الجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain.
يعد وكلاء الذكاء الاصطناعي جوهر Fetch.AI. وهم عبارة عن مكونات معيارية يمكنها أداء مهام محددة. يمكن لهؤلاء الوكلاء الاتصال والبحث والتداول بشكل مستقل والتفاعل مع الوكلاء الآخرين وإنشاء أسواق ديناميكية. ومن خلال التكامل مع هؤلاء الوكلاء، يمكن للمنتجات التقليدية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي وتحسين العمليات التجارية وإنشاء نماذج أعمال جديدة. هدفها هو تعزيز تنمية الاقتصاد الذكي، وتحقيق اقتصاد رقمي لامركزي، وتحسين أتمتة وكفاءة العمليات المختلفة.
SingularityNET هي منصة وسوق لا مركزي للذكاء الاصطناعي مصمم لربط أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي المختلفة وتسهيل التعاون والمعاملات فيما بينها. إنه يوفر منصة مفتوحة لعملاء الذكاء الاصطناعي للتواصل والتعاون مع بعضهم البعض، مع توفير المستخدمين أيضًا بطريقة ملائمة للحصول على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي واستخدامها.
على منصة SingularityNET، يمكن للمستخدمين تفويض المهام إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال معلومات المعاملات والمدفوعات التي تم التفاوض عليها والتقييمات. يسمح هذا الهيكل اللامركزي للوكلاء بالتعاون والتنافس بحرية، مما يوفر للمستخدمين المزيد من الخيارات وخدمات الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.
هدف SingularityNET هو تعزيز تطوير وتطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعزيز التطبيق الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. من خلال إنشاء منصة مفتوحة ونظام بيئي مفتوح، تلتزم بتعزيز قابلية التشغيل البيني لأدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي وتوفير المزيد من الابتكار والراحة للمستخدمين.
غالبًا ما تتم مناقشة FET وAGIX معًا. بعد كل شيء، كانا يصعدان وينخفضان في نفس الوقت. بشكل عام، عند الحديث عن مسار الذكاء الاصطناعي، سوف يتبادر إلى الذهن بالتأكيد BN. على الرغم من أن المتخصصين يعتبرون أنه ليس من الجيد انتقاد تكنولوجيا الآخرين، ولكن بسبب ميزتها المبكرة، فإن ذلك لا يمنعهم من متابعة كل موجة من الذكاء الاصطناعي، وتقترب القيمة السوقية لكلا المشروعين من علامة المليار دولار أمريكي.
البيتنسور هو بروتوكول مفتوح المصدر، وهو عبارة عن شبكة تعلم آلي لامركزية قائمة على blockchain تهدف إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي من خلال إنشاء منصة لأسواق السلع اللامركزية المتعددة، أو "الشبكات الفرعية". موحدة تحت نظام رمزي واحد. تتمثل مهمة Bittensor في بناء شبكة مماثلة لشركات الذكاء الاصطناعي الكبرى الكبيرة مثل OpenAI من خلال آلية حوافز فريدة وهندسة شبكات فرعية متقدمة.
يمكن اعتبار نظام Bittensor بمثابة آلة تنقل قدرات الذكاء الاصطناعي بكفاءة إلى السلسلة من خلال blockchain. تخضع الشبكة من قبل اثنين من الجهات الفاعلة الرئيسية: عمال المناجم والمدققين. يرسل القائمون بالتعدين نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا إلى الشبكة ويحصلون على مكافآت مقابل مساهماتهم. تضمن أدوات التحقق صحة ودقة مخرجات النموذج. يخلق هذا الإعداد بيئة تنافسية تحفز القائمين بالتعدين على تحسين نماذجهم بشكل مستمر للحصول على أداء أفضل والمزيد من المكافآت (في شكل رمز مميز أصلي TAO). يتفاعل المستخدمون مع الشبكة عن طريق إرسال الاستعلامات إلى المدققين، الذين يقومون بتوزيع الاستعلامات على عمال المناجم. يقوم المدقق بتصنيف مخرجات عمال المناجم وإرجاع الرد الأعلى تصنيفًا إلى المستخدم.
لا يقوم Bittensor بتدريب النماذج لأن تدريب النماذج معقد ومكلف. وبدلا من ذلك، تعتمد الشبكة على آلية تدريب لامركزية. يتم تكليف المدقق بتقييم النماذج التي ينشئها عمال المناجم باستخدام مجموعة بيانات محددة وتسجيل كل نموذج مقابل معايير محددة مثل الدقة ووظيفة الخسارة. ويضمن هذا التقييم اللامركزي تحسينات مستمرة في أداء النموذج.
تُظهر بيانات Coingecko أن القيمة السوقية الحالية لشركة Bittensor تبلغ حوالي 3.6 مليار دولار أمريكي، ولأنها تحتل المسارين الرئيسيين لإثبات العمل (PoW) والذكاء الاصطناعي (AI)، فقد كان أداءها رائعًا نسبيًا في العام الماضي، لكن سيولتها الإجمالية ضعيفة.
Arkham هو منصة تحليلية ذكية للتشفير توفر بيانات وتحليلات تفصيلية من خلال ربط عناوين blockchain وكيانات العالم الحقيقيمع الاستفادة من مفاهيم اقتصاديات الرمز المميز لإنشاء منصة تداول ذكية تمكن المستخدمين من شراء وبيع معلومات المناطق حول مالك عنوان blockchain. يستخدم محرك خوارزمية الذكاء الاصطناعي المسمى Ultra لربط عناوين blockchain مع كيانات العالم الحقيقي للكشف عن الأفراد والشركات التي تقف وراء نشاط blockchain وتوفير البيانات والتحليلات ذات الصلة.
المنتج الرئيسي هو Profiler، الذي يوفر رؤية شاملة لنشاط الكيان أو العنوان، بما في ذلك معلومات مثل سجل المعاملات والمواقف وتاريخ الرصيد والأرباح والخسائر واستخدام منصة التداول وأهم الأطراف المقابلة. باستخدام ملف التعريف، يمكن للمستخدمين الحصول على معلومات مفصلة حول أنشطة الكيان وإجراء تحليل أعمق.
هدفها هو التحليل المنهجي وإلغاء إخفاء هوية معاملات blockchain،لتأسيس اقتصاد لامركزي قائم على الذكاء لكسب المال، وتعزيز الشفافية والكفاءة في سوق العملات المشفرة. ومن الجدير بالذكر أن سام ألتمان، المؤسس المشارك لـ OpenAI، هو أحد المستثمرين.
04 الملخص
ما ورد أعلاه هو ملخص لمسار الذكاء الاصطناعي، كسرد جديد لهذه الجولة ، بالإضافة إلى بمساعدة Web2، من المتوقع أنه في هذه الجولة من السوق الصاعدة، سيحتل مسار الذكاء الاصطناعي مكانًا حتمًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا التركيز على تقدم الذكاء الاصطناعي في صناعة Web2. بشكل عام، في الأحداث الكبرى، سيكون هناك ربط بين Web2 وWeb3.
JinseFinance
Coindesk
Bitcoinist