دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الموضوعات الساخنة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
تعتبر الذكاء الاصطناعي وweb3 من المحركات الرئيسية التي يُنظر إليها في السنوات الأخيرة على أنها تدفع البشرية نحو فترة نمو تكنولوجي جديدة. مع تقديم ChatGPT لتجربة ثورية في الذكاء الاصطناعي، أكمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بهدوء التحول من المفهوم إلى البنية التحتية، ليصبح أحد أكثر المجالات الواعدة التي يمكن أن تنفجر باستمرار في أعين العاملين في web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وweb3 موضوعًا ساخنًا، حيث كانت هناك مناقشات واسعة حول AI x web3 في كل من القاعة الرئيسية والفرعية. ستشارك هذه المقالة رؤى متقدمة حول هذا المجال من المؤتمر.
واحد، بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وأطر وكيل الذكاء الاصطناعي
خلال النصف عام الماضي، كانت منصات وهياكل بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (AI) مشتعلة للغاية. توفر هذه المشاريع للموظفين والمستخدمين العاديين منصة منخفضة العتبة لامتلاك واستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، وتعتبر واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويقوم بإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على تكنولوجيا الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتهدف إلى تعزيز تطوير أنظمة الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين لأداء مهام مستقلة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي موزعة، تدعم تطوير وتشغيل الوكلاء والتطبيقات الذكية، وتعمل على حل مشكلات الخصوصية والقابلية للتوسع والوصول في الذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من الوكلاء الذكيين اللامركزية، كل ما على المستخدم فعله هو وصف الحاجة، وسيقوم شبكة الوكلاء الذكيين بإكمال المهمة بشكل مستقل.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على سلسلة الكتل، والعديد من المشاريع في الوقت الحالي تبذل جهداً في مجالات القدرة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة سيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، مما يجعل البيانات الشخصية أصولًا مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، ويدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول إلى تجمعات GPU وCPU عند الطلب، مما يلغي حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تقدم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك السحابة الخاصة بGPU العارية المصممة خصيصًا لمهام حساب الذكاء الاصطناعي وشبكة GPU السحابية المحسنة لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزي، تعمل هذه الوكلاء على أجهزة المستخدم، وتستخدم لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: مكرس لحلول الطبقة الاقتصادية في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، من خلال مالية وتوكنينغ موارد GPU، لإنشاء فئات أصول جديدة وأنظمة اقتصادية.
Kite AI: منصة بلوكتشين لayer 1 اللامركزية التي صممت خصيصًا للاقتصاد الذكي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI(PoAI)، تفتح الوصول العادل والمكافآت للأصول الذكية.
Automata: يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحساب بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية ( DApps ).
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع البيانات متعددة الأوضاع ووضع العلامات، وتوفر خدمات وضع العلامات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وبتكاليف منخفضة.
3. AI القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم وضوح عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المشاريع حاليًا تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات القائمة على السلسلة.
Brevis: محرك حوسبة لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي قابل للتحقق وحوسبة بلوكتشين خارج السلسلة، يجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
Verisense Network: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة البيانات التدريبية وكمالها.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال حالات الاستخدام الفعلية المتميزة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبياً. فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق الانتباه:
Narra: منصة Gamefi AI Agent على Berachain، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، وتتفاعل مع اللاعبين، وتدفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويقدم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار وغيرها.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي لتحليل الرياضة يركز على مجال كرة السلة، يقدم تحليلات آنية ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل ذكاء اصطناعي تركز على المجال المالي والتداول، والهدف هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تحت ضغط الاتجاهات العامة، بدأت العديد من مشاريع الويب 3 التقليدية في احتضان الذكاء الاصطناعي، معلنة عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أبدت أن وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة مع سلاسل الكتل، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم الويب 3. وقد أعربت هذه السلاسل العامة عن أهدافها التنموية الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
أفاد Eigenlayer، التي كانت تركز في السابق على خدمات Restaking، أنها تعمل أيضًا على بناء طبقة الثقة اللامركزية (Decentralized Trust)، لتوفير خدمات السحابة القابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، وتقديم إثباتات على السلسلة للحسابات خارج السلسلة مثل تدريب AI واستدلالها وتوقعاتها، مما يعزز تطوير وكلاء AI القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، أثار اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3 نقاشات حادة ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخطط جميل، ذكر العديد من الضيوف أيضًا العديد من التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة في الوقت الحالي، بما في ذلك ضعف موثوقية النماذج، غموض نوايا كلمات التوجيه، قيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الخصوصية والأمان. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية، بل ستولد أيضًا فرصًا ابتكارية ضخمة.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع الاندماج والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 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 9
أعجبني
9
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
quiet_lurker
· 07-30 13:12
الذكاء الاصطناعي على السلسلة هو المستقبل الحقيقي
شاهد النسخة الأصليةرد0
LeekCutter
· 07-30 05:37
هل يمكن أن يحقق الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة فعلاً؟
مؤتمر إجماع هونغ كونغ 2025 يركز على دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 ويناقش أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الموضوعات الساخنة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
تعتبر الذكاء الاصطناعي وweb3 من المحركات الرئيسية التي يُنظر إليها في السنوات الأخيرة على أنها تدفع البشرية نحو فترة نمو تكنولوجي جديدة. مع تقديم ChatGPT لتجربة ثورية في الذكاء الاصطناعي، أكمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بهدوء التحول من المفهوم إلى البنية التحتية، ليصبح أحد أكثر المجالات الواعدة التي يمكن أن تنفجر باستمرار في أعين العاملين في web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وweb3 موضوعًا ساخنًا، حيث كانت هناك مناقشات واسعة حول AI x web3 في كل من القاعة الرئيسية والفرعية. ستشارك هذه المقالة رؤى متقدمة حول هذا المجال من المؤتمر.
واحد، بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وأطر وكيل الذكاء الاصطناعي
خلال النصف عام الماضي، كانت منصات وهياكل بناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (AI) مشتعلة للغاية. توفر هذه المشاريع للموظفين والمستخدمين العاديين منصة منخفضة العتبة لامتلاك واستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي، وتعتبر واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويقوم بإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على تكنولوجيا الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتهدف إلى تعزيز تطوير أنظمة الوكلاء المتعددة (Multi-Agent Systems).
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين لأداء مهام مستقلة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي موزعة، تدعم تطوير وتشغيل الوكلاء والتطبيقات الذكية، وتعمل على حل مشكلات الخصوصية والقابلية للتوسع والوصول في الذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من الوكلاء الذكيين اللامركزية، كل ما على المستخدم فعله هو وصف الحاجة، وسيقوم شبكة الوكلاء الذكيين بإكمال المهمة بشكل مستقل.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على سلسلة الكتل، والعديد من المشاريع في الوقت الحالي تبذل جهداً في مجالات القدرة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال أسلوب لامركزي، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة سيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، مما يجعل البيانات الشخصية أصولًا مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، ويدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المتخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول إلى تجمعات GPU وCPU عند الطلب، مما يلغي حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تقدم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك السحابة الخاصة بGPU العارية المصممة خصيصًا لمهام حساب الذكاء الاصطناعي وشبكة GPU السحابية المحسنة لصناعة الألعاب.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزي، تعمل هذه الوكلاء على أجهزة المستخدم، وتستخدم لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: مكرس لحلول الطبقة الاقتصادية في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، من خلال مالية وتوكنينغ موارد GPU، لإنشاء فئات أصول جديدة وأنظمة اقتصادية.
Kite AI: منصة بلوكتشين لayer 1 اللامركزية التي صممت خصيصًا للاقتصاد الذكي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI(PoAI)، تفتح الوصول العادل والمكافآت للأصول الذكية.
Automata: يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحساب بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية ( DApps ).
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع البيانات متعددة الأوضاع ووضع العلامات، وتوفر خدمات وضع العلامات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وبتكاليف منخفضة.
3. AI القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم وضوح عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المشاريع حاليًا تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات القائمة على السلسلة.
Brevis: محرك حوسبة لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي قابل للتحقق وحوسبة بلوكتشين خارج السلسلة، يجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة.
Verisense Network: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة البيانات التدريبية وكمالها.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال حالات الاستخدام الفعلية المتميزة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبياً. فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق الانتباه:
Narra: منصة Gamefi AI Agent على Berachain، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، وتتفاعل مع اللاعبين، وتدفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة، ويقدم خدمات حجز الفنادق ومقارنة الأسعار وغيرها.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي لتحليل الرياضة يركز على مجال كرة السلة، يقدم تحليلات آنية ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل ذكاء اصطناعي تركز على المجال المالي والتداول، والهدف هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل ذكاء اصطناعي.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تحت ضغط الاتجاهات العامة، بدأت العديد من مشاريع الويب 3 التقليدية في احتضان الذكاء الاصطناعي، معلنة عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أبدت أن وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة مع سلاسل الكتل، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم الويب 3. وقد أعربت هذه السلاسل العامة عن أهدافها التنموية الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب.
أفاد Eigenlayer، التي كانت تركز في السابق على خدمات Restaking، أنها تعمل أيضًا على بناء طبقة الثقة اللامركزية (Decentralized Trust)، لتوفير خدمات السحابة القابلة للتحقق (Verifiable Cloud)، وتقديم إثباتات على السلسلة للحسابات خارج السلسلة مثل تدريب AI واستدلالها وتوقعاتها، مما يعزز تطوير وكلاء AI القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، أثار اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3 نقاشات حادة ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخطط جميل، ذكر العديد من الضيوف أيضًا العديد من التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة في الوقت الحالي، بما في ذلك ضعف موثوقية النماذج، غموض نوايا كلمات التوجيه، قيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الخصوصية والأمان. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية، بل ستولد أيضًا فرصًا ابتكارية ضخمة.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع الاندماج والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.