الذكاء الاصطناعي + Web3: الأبراج والساحات

في العامين الماضيين، تطور الذكاء الاصطناعي كما لو تم الضغط على زر التسريع، وهذا التأثير الفراشاتي الذي أشعلته Chatgpt لم يفتح فقط عالماً جديداً من الذكاء الاصطناعي التوليدي، بل أثار أيضاً موجة في مجال Web3.

مع دعم مفهوم الذكاء الاصطناعي، شهدت سوق التشفير انتعاشًا ملحوظًا في التمويل. في النصف الأول من عام 2024، أكمل 64 مشروعًا من مشاريع Web3 + AI التمويل، منها نظام التشغيل المعتمد على الذكاء الاصطناعي Zyber365 الذي حصل على تمويل من الفئة A بقيمة 100 مليون دولار. السوق الثانوية أكثر ازدهارًا، حيث بلغ إجمالي قيمة سوق مسار الذكاء الاصطناعي 48.5 مليار دولار، وحجم التداول في 24 ساعة اقترب من 8.6 مليار دولار. بعد إصدار نموذج OpenAI Sora لتحويل النص إلى فيديو، ارتفع متوسط سعر قطاع الذكاء الاصطناعي بنسبة 151%. أصبح مفهوم AI Agent الأول من نوعه، MemeCoin GOAT، شائعًا بسرعة وحصل على تقييم بقيمة 1.4 مليار دولار، مما أثار موجة من ميمات الذكاء الاصطناعي.

من AI + Depin إلى AI Memecoin ثم إلى AI Agent و AI DAO الحاليين، تتوالى السرديات الجديدة بلا توقف. إن مجموعة AI + Web3 المليئة بالأموال الساخنة، والنوافذ الطائرة، والأحلام المستقبلية، لا مفر من اعتبارها زواجًا مرتبًا من قبل رأس المال. من الصعب علينا التمييز بين احتفال المضاربين أو كونها ليلة انفجار الفجر.

للإجابة على هذا السؤال، يكمن المفتاح في التفكير فيما إذا كان بإمكان الطرفين الاستفادة من نمط الآخر. ستستعرض هذه المقالة كيف يمكن لـ Web3 أن تلعب دورًا في مختلف مراحل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وما الجديد الذي يمكن أن يجلبه الذكاء الاصطناعي إلى Web3.

! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والساحات

فرص Web3 تحت مجموعة الذكاء الاصطناعي

الطبقة الأساسية: Airbnb للقوة الحاسوبية والبيانات

قوة الحوسبة

أحد أعلى التكاليف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي هو الطاقة الحاسوبية والطاقة المطلوبة لتدريب نماذج الاستدلال. يتطلب نموذج LLAMA3 من Meta 16000 وحدة معالجة رسومية NVIDIA H100 لمدة 30 يومًا لإكمال التدريب، مع استثمار في الأجهزة يتراوح بين 400 إلى 700 مليون دولار، ونفقات الطاقة الشهرية تصل إلى 20 مليون دولار.

أول مجال تداخل بين Web3 و AI هو شبكة DePin( للبنية التحتية المادية اللامركزية). منطقها هو السماح للأفراد أو الكيانات التي تمتلك موارد GPU غير المستخدمة بالمساهمة في القدرة الحاسوبية بطريقة لامركزية، من خلال سوق عبر الإنترنت مشابه لـ Uber أو Airbnb، مما يزيد من كفاءة استخدام موارد GPU ويقلل من تكاليف الحوسبة للمستخدمين النهائيين.

تشمل ميزات DePin:

• جمع موارد GPU غير المستخدمة
• موجه نحو سوق القوة الحاسوبية طويلة الذيل للذكاء الاصطناعي
• ملكية لامركزية

البيانات

البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. تواجه متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي الحالية تحديات مثل جوع البيانات، وزيادة متطلبات الجودة، وقضايا الامتثال للخصوصية، فضلاً عن ارتفاع تكاليف المعالجة.

تشمل حلول Web3 ما يلي:

1. جمع البيانات: الحصول على بيانات أكثر خصوصية وذات قيمة أكبر من المستخدمين بتكلفة منخفضة من خلال شبكة موزعة وآلية تحفيز.

2. معالجة البيانات: استخدام آلية الحوافز اللامركزية لإكمال مهام مثل وضع العلامات على البيانات.

3. خصوصية البيانات والأمان: استخدام بيئات التنفيذ الموثوقة، التشفير المتجانس الكامل، تقنيات المعرفة الصفرية، وغيرها من الوسائل لحماية البيانات الحساسة.

4. تخزين البيانات: تطوير حلول تخزين عالية الأداء لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات

البرمجيات الوسيطة: تدريب النموذج واستدلاله

سوق نماذج المصدر المفتوح اللامركزية

تقدم Web3 نموذجًا لإنشاء سوق نماذج مفتوحة المصدر لامركزية، حيث يتم توكين نموذج نفسه، والاحتفاظ بجزء من الرموز للفريق، وتوجيه جزء من إيرادات النموذج المستقبلية نحو حاملي الرموز.

الاستدلال القابل للتحقق

الحل لمشكلة "الصندوق الأسود" للاستدلال بالذكاء الاصطناعي في Web3 هو تنفيذ إثبات ZK لحساب الاستدلال بالذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، والتحقق من حساب نموذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة دون الحاجة إلى إذن. تشمل المزايا الرئيسية القابلية للتوسع، وحماية الخصوصية، وعدم الحاجة إلى الثقة.

طبقة التطبيق: وكيل الذكاء الاصطناعي

يمكن أن يوفر Web3 مزايا لامركزية وإطلاق بارد لوكلاء. من خلال آليات مثل PoS و DPoS، يتم إنشاء آليات تحفيز وعقاب تستهدف المراهنين والمندوبين، مما يعزز ديمقراطية نظام الوكلاء. في نفس الوقت، يمكن أن يساعد Web3 مشاريع وكلاء الذكاء الاصطناعي ذات الإمكانات في الحصول على تمويل مبكر وإطلاق بارد.

كيف يتيح الذكاء الاصطناعي Web3

الذكاء الاصطناعي والتمويل على السلسلة

يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تنفيذ المعاملات بشكل مستقل على السلسلة، مما يساعد المستثمرين على جمع المعلومات، والتنبؤ بالاتجاهات، وإدارة الأصول، وتحسين تجربة التداول، وغيرها.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتعزيز أمان المعاملات على السلسلة، ومراقبة الأنشطة التجارية غير العادية في الوقت الفعلي، وتحليل المخاطر.

الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية على السلسلة

تلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في جمع وتحليل البيانات على السلسلة، ومراجعة التطوير، وغيرها من المجالات. يمكن أن تقدم بيانات التسعير الدقيقة، وتوليد الكود تلقائيًا، واختبار التحقق من العقود الذكية، وغيرها.

السرد الجديد للذكاء الاصطناعي وWeb3

تضخ الذكاء الاصطناعي الإبداع في NFTs التوليدية، وتوفر كفاءة إنتاج المحتوى لـ GameFi، وتساعد في اتخاذ القرارات في DAOs.

معنى دمج الذكاء الاصطناعي و Web3

إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 يشبه العلاقة بين البرج والساحة. يمثل الذكاء الاصطناعي برجًا مركزيًا عالياً، بينما يمثل Web3 ساحة مليئة بالابتكار والنشاط. يمكن أن يكمل كل منهما الآخر.

• تتحدى Web3 الاتجاه المركزي للذكاء الاصطناعي من خلال آليات اللامركزية
• الذكاء الاصطناعي يجلب المزيد من المستخدمين ونماذج الأعمال والخدمات الأكثر ابتكارًا إلى الويب 3

على الرغم من أن كلاهما لهما نقاط انطلاق مختلفة، إلا أن الهدف النهائي هو جعل الآلات تخدم البشرية بشكل أفضل. نتطلع إلى رؤية الذكاء الاصطناعي + Web3 يثير المزيد من الإمكانيات.

! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات