دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
تعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أبرز الاتجاهات في مجال التكنولوجيا الحالية، حيث يدفعان البشرية نحو مرحلة جديدة من النمو التكنولوجي. مع التجربة الثورية التي يقدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي القائم على blockchain بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية فعلية، ليصبح مسارًا واعدًا للنمو المستمر في صناعة Web3.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق الذي عقد مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا، حيث جرت مناقشات واسعة حول هذا الموضوع في جميع القاعات. من خلال الفهم العميق، اكتشفنا العديد من المشاريع الذكية ذات الإمكانيات الكبيرة، ونشارك المعلومات المتقدمة على النحو التالي.
واحد، بنية الذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
خلال النصف عام الماضي، كانت منصات الإطلاق وبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي من نوع AI Agent نشطة للغاية. هذه المشاريع تقدم منصات ذات عتبة منخفضة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
-某Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
-某AI: منصة مبتكرة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مكرسة لدفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems).
-某Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي مخصص لتنفيذ خدمات الحجز وإدارة الأموال وغيرها من المهام.
-某Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تدعم تطوير وتشغيل التطبيقات والوكلاء الذكيين بشكل موزع، من خلال دمج التخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات باستخدام تكنولوجيا البلوكشين.
شبكة معينة: شبكة مكونة من وكلاء AI متعددين لامركزيين، حيث يحتاج المستخدم فقط لوصف احتياجاته، ويمكن لشبكة الوكلاء AI إكمال المهام بشكل مستقل.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تعمل العديد من المشاريع في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى للـ LLM، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
منصة سيادة البيانات: تهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، مما يجعل البيانات الشخصية أصولًا مالية.
منصة AI السحابية: منصة AI سحابية مفتوحة الوصول، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتوفر للمستخدمين موارد GPU وخدمات AI اقتصادية وقابلة للتوسع.
Ledger معين: تركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، وتوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة.
معين .NET: منصة حسابات لامركزية تقدم خدمة الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، مما يلغي حاجة المستخدمين إلى المعدات أو البنية التحتية باهظة الثمن.
-某ir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية لحوسبة سحابية موزعة، بما في ذلك السحابة القابلة للتخصيص للمعالجات الرسومية (GPU) المصممة لمهام الحوسبة الذكية، وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
-某Lab: شبكة من الوكلاء الذكيين المستقلين اللامركزية، تعمل هذه الوكلاء على أجهزة المستخدمين، لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الفعلي.
-某IB: يكرّس جهوده في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء من خلال الحلول الاقتصادية، من خلال تمويل وتوكنينغ موارد GPU، لإنشاء فئات أصول جديدة ونظام اقتصادي.
بعض الذكاء الاصطناعي: منصة بلوكتشين لطبقة 1 اللامركزية مصممة خصيصًا للاقتصاد الذكاء الاصطناعي، من خلال آلية إجماع مبتكرة تُعرف باسم إثبات الذكاء الاصطناعي (PoAI)، مما يفتح الوصول العادل والمكافآت لأصول الذكاء الاصطناعي.
-某mata: يوفر طبقة وسيطة لحماية الخصوصية وحسابات غير قابلة للتتبع للتطبيقات اللامركزية، مما يضمن خصوصية البيانات وحقوق المستخدم.
بعض الذكاء الاصطناعي: بناء منصة بيانات ذكاء اصطناعي مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتسمية البيانات متعددة الأوضاع، وتقدم خدمات تسمية بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وتكلفة منخفضة.
3. AI القابل للتحقق
واحدة من التحديات الرئيسية التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هي عدم شفافية عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. حاليا، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
-某Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حوسبة موثوقة للخصوصية والاستدلال بالذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
-某vis: محرك حسابات لامركزي، يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والحسابات على البلوكشين خارج السلسلة، ويجمع بين الإثباتات الصفرية لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
شبكة sense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين في التحقق من مصادر البيانات، لضمان صحة البيانات التدريبية وكمالها.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام قليلة نسبياً. بالإضافة إلى الروبوتات الشهيرة على تويتر، هناك بعض التطبيقات الناشئة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يوفر المزيد من الإمكانيات لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
بعض rra: منصة Gamefi AI Agent على سلسلة معينة، قادرة على استخدام محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.
-某 Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويوفر خدمات الطلب والمقارنة.
TracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على توفير تحليلات وتحليلات توقعية حية للمباريات.
جيمي: منصة AI Agent تركز على مجال التمويل والتجارة، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يتم تشغيله ذاتيًا بواسطة AI Agent.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تتجه الأمور نحو الاتجاه الصحيح، حيث تتبنى العديد من مشاريع الويب 3 التقليدية الذكاء الاصطناعي، وتعلن عن خططها الخاصة للتحول نحو الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل القديمة تشارك بنشاط في مؤتمرات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي، معتقدة أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي سيساعد في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في سلسلة الكتل، وجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. وتصرح هذه السلاسل بأنها ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي من جميع الجوانب بما في ذلك البنية التحتية الأساسية وابتكار الحسابات، وستشجع المطورين على الابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال الفعاليات.
كان مشروع يركز في الأصل على خدمات إعادة الرهانات (Restaking) قد أعلن أيضًا أنه يبني طبقة ثقة لامركزية، توفر خدمات سحابية قابلة للتحقق، لتقديم دليل على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتوقعاته، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن الآفاق مشرقة، إلا أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية، بل تخلق أيضًا فرص ابتكار ضخمة.
على المدى الطويل، يتمتع القطاع بأمل كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع إلى دفع دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي مع Web3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 19
أعجبني
19
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
DiamondHands
· 07-25 09:37
عنوان مثير تم تداوله منذ زمن بعيد
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlatlineTrader
· 07-22 17:00
أنت تتوقع السوق الصاعدة مرة أخرى، أليس كذلك؟ [笑死]
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xDreamChaser
· 07-22 16:58
مرة أخرى يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي + الويب 3، لقد أصبح الأمر مملًا بعض الشيء.
الاندماج بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: عرض شامل لتطور البنية التحتية والتطبيقات
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: من البنية التحتية إلى التطبيقات العملية
تعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أبرز الاتجاهات في مجال التكنولوجيا الحالية، حيث يدفعان البشرية نحو مرحلة جديدة من النمو التكنولوجي. مع التجربة الثورية التي يقدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي القائم على blockchain بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية فعلية، ليصبح مسارًا واعدًا للنمو المستمر في صناعة Web3.
في مؤتمر هونغ كونغ للتوافق الذي عقد مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا، حيث جرت مناقشات واسعة حول هذا الموضوع في جميع القاعات. من خلال الفهم العميق، اكتشفنا العديد من المشاريع الذكية ذات الإمكانيات الكبيرة، ونشارك المعلومات المتقدمة على النحو التالي.
واحد، بنية الذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
خلال النصف عام الماضي، كانت منصات الإطلاق وبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي من نوع AI Agent نشطة للغاية. هذه المشاريع تقدم منصات ذات عتبة منخفضة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
-某Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويخلق نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
-某AI: منصة مبتكرة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، مكرسة لدفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems).
-某Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي مخصص لتنفيذ خدمات الحجز وإدارة الأموال وغيرها من المهام.
-某Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تدعم تطوير وتشغيل التطبيقات والوكلاء الذكيين بشكل موزع، من خلال دمج التخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات باستخدام تكنولوجيا البلوكشين.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تعمل العديد من المشاريع في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى للـ LLM، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
منصة سيادة البيانات: تهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، مما يجعل البيانات الشخصية أصولًا مالية.
منصة AI السحابية: منصة AI سحابية مفتوحة الوصول، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتوفر للمستخدمين موارد GPU وخدمات AI اقتصادية وقابلة للتوسع.
Ledger معين: تركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، وتوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة.
معين .NET: منصة حسابات لامركزية تقدم خدمة الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، مما يلغي حاجة المستخدمين إلى المعدات أو البنية التحتية باهظة الثمن.
-某ir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية لحوسبة سحابية موزعة، بما في ذلك السحابة القابلة للتخصيص للمعالجات الرسومية (GPU) المصممة لمهام الحوسبة الذكية، وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
-某Lab: شبكة من الوكلاء الذكيين المستقلين اللامركزية، تعمل هذه الوكلاء على أجهزة المستخدمين، لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الفعلي.
-某IB: يكرّس جهوده في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء من خلال الحلول الاقتصادية، من خلال تمويل وتوكنينغ موارد GPU، لإنشاء فئات أصول جديدة ونظام اقتصادي.
-某mata: يوفر طبقة وسيطة لحماية الخصوصية وحسابات غير قابلة للتتبع للتطبيقات اللامركزية، مما يضمن خصوصية البيانات وحقوق المستخدم.
3. AI القابل للتحقق
واحدة من التحديات الرئيسية التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هي عدم شفافية عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة النتائج التي ينتجها الذكاء الاصطناعي. حاليا، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
-某Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حوسبة موثوقة للخصوصية والاستدلال بالذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
-某vis: محرك حسابات لامركزي، يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والحسابات على البلوكشين خارج السلسلة، ويجمع بين الإثباتات الصفرية لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية لاستخدام الذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام قليلة نسبياً. بالإضافة إلى الروبوتات الشهيرة على تويتر، هناك بعض التطبيقات الناشئة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يوفر المزيد من الإمكانيات لتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
-某 Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويوفر خدمات الطلب والمقارنة.
TracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على توفير تحليلات وتحليلات توقعية حية للمباريات.
جيمي: منصة AI Agent تركز على مجال التمويل والتجارة، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يتم تشغيله ذاتيًا بواسطة AI Agent.
٣. التحول من المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تتجه الأمور نحو الاتجاه الصحيح، حيث تتبنى العديد من مشاريع الويب 3 التقليدية الذكاء الاصطناعي، وتعلن عن خططها الخاصة للتحول نحو الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل القديمة تشارك بنشاط في مؤتمرات ذات صلة بالذكاء الاصطناعي، معتقدة أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي سيساعد في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في سلسلة الكتل، وجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. وتصرح هذه السلاسل بأنها ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي من جميع الجوانب بما في ذلك البنية التحتية الأساسية وابتكار الحسابات، وستشجع المطورين على الابتكار في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال الفعاليات.
كان مشروع يركز في الأصل على خدمات إعادة الرهانات (Restaking) قد أعلن أيضًا أنه يبني طبقة ثقة لامركزية، توفر خدمات سحابية قابلة للتحقق، لتقديم دليل على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتوقعاته، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من أن الآفاق مشرقة، إلا أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية، بل تخلق أيضًا فرص ابتكار ضخمة.
على المدى الطويل، يتمتع القطاع بأمل كبير في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع إلى دفع دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي مع Web3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.