دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: استكشاف آفاق وتحديات دمج Web3 والذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية البلوكتشين إلى تحول AI+Crypto إلى نقطة اهتمام استثماري. إن الخصائص غير المركزية، والشفافية العالية، وانخفاض استهلاك الطاقة ومكافحة الاحتكار للبلوكتشين تكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يفتح لنا فرصاً جديدة.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: كجهات فاعلة في التطبيق، وواجهة، وقواعد، وهدف. يجب أن يؤخذ دور الذكاء الاصطناعي في Crypto أكثر من منظور "التطبيق"، بما في ذلك تحسين القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.

تصنف المؤسسات البحثية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة إلى مستوى أساسي، مستوى تنفيذي ومستوى تطبيقي. في كل مستوى، هناك فرص جديرة بالاستكشاف. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML المدمجة مع إثباتات عدم المعرفة والبلوكتشين حلولًا آمنة وقابلة للتحقق وشفافة لسلوك الوكلاء الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في معالجة البيانات، وتطوير تطبيقات dApp الآلية، وأمان المعاملات على السلسلة في المستوى التنفيذي. في المستوى التطبيقي، تلعب روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM أدوارًا مهمة في مجال التمويل اللامركزي.

ستستعرض هذه المقالة بالتفصيل اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكارات والتطورات في مستوى البنية التحتية ومستوى التطبيقات، وتحليل آفاق وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين من منظور استراتيجيات الاستثمار على المدى المتوسط والطويل.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)

اتجاهات رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي

البلوكتشين في المركزية، والشفافية، واستهلاك الطاقة، واحتكارها، تشكل تباينًا واضحًا مع الذكاء الاصطناعي. قام الخبراء في الصناعة بتقسيم تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات:

1. الذكاء الاصطناعي كأحد المشاركين في التطبيق
2. الذكاء الاصطناعي كواجهة للتطبيق
3. قواعد تطبيق الذكاء الاصطناعي
4. الذكاء الاصطناعي كهدف للتطبيق

من منظور إنتاجية مقابل علاقات الإنتاج، تقدم العملات المشفرة بشكل رئيسي علاقات الإنتاج. يمكن النظر إلى ذلك من ثلاثة اتجاهات:

1. تحسين القوة الحاسوبية: توفير موارد حاسوبية موزعة وفعالة، وتقليل مخاطر الفشل في نقطة واحدة، وزيادة الكفاءة العامة للحساب.
2. تحسين الخوارزمية: تعزيز المصادر المفتوحة ومشاركة وابتكار الخوارزميات أو النماذج.
3. تحسين البيانات: تحقيق التخزين اللامركزي للبيانات، والمساهمة، والاستخدام، وإدارة الأمان.

يمكن لمشاريع AI + Web3 الاستكشاف من ثلاثة اتجاهات: الطبقة الأساسية، طبقة التنفيذ وطبقة التطبيق:

• الطبقة الأساسية: تشمل تدريب النماذج، البيانات، القدرة الحاسوبية اللامركزية والأجهزة، مع التركيز على دمج تقنية zk مع تقنية ML.
• الطبقة التنفيذية: تتعلق بمعالجة البيانات، والنقل، بالإضافة إلى تقنيات مثل وكيل الذكاء الاصطناعي، zkML، FHE وغيرها من النماذج.
• طبقة التطبيق: تركز بشكل رئيسي على AI + DeFi و AI + GameFi والميتافيرس و AIGC و Meme وغيرها، بالإضافة إلى RAAS و Oracle و المعالجات المساعدة و UBI على مستوى البلوكتشين.

من بينها، تتطور المشاريع في مستوى البنية التحتية ومشاريع مستوى التطبيقات بسرعة، مثل Io.net في مستوى قوة الحوسبة، وFlock في مستوى النماذج الأساسية، وZeroGravity كالبنية التحتية للبلوكتشين، وMyshell كوكيل ذكاء اصطناعي، و0xScope في مستوى التطبيقات.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)

اتجاهات الاستكشاف الرئيسية

واحد، اتجاه zkML

تقدم تقنية zkML من خلال دمج إثبات المعرفة الصفرية و البلوكتشين حلاً آمناً وقابلاً للتحقق وشفافاً لرصد وتقييد سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكنها التحقق من تنفيذ الذكاء الاصطناعي لمهام محددة مع الحفاظ على الخصوصية، مما يجعل العقود الذكية أكثر مرونة وتكيفاً مع المزيد من سيناريوهات التطبيقات.

تشمل المشاريع النموذجية:

1. Modulus Labs: مشاريع zkML متنوعة، بناء أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين.
2. Giza: بروتوكول يمكن من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، ويوفر مساراً بديلاً لتطوير الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين.
3. Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في الويب 3، ويقدم خدمات التحقق من CAPTCHA للعقود الذكية.

٢. اتجاه معالجة البيانات

تتمثل اختراقات الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ بشكل أساسي في الجوانب التالية:

1. الذكاء الصناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام تقنيات الذكاء الصناعي لاستخراج البيانات من البلوكتشين والحصول على المزيد من الرؤى.
2. تطوير dApp باستخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة: استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدة المطورين في كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.
3. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مما يعزز أمان وثقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

حالة المشروع: SeQure، منصة أمان تستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة والتحليل في الوقت الحقيقي.

ثلاثة، AI+DeFi الاتجاه

تتجلى دمج الذكاء الاصطناعي والـ DeFi بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق.
2. التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات السعرية المحتملة.
3. إدارة سيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة AMM وعائداته.
4. حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتحقيق استراتيجيات حماية التسوية الذكية.
5. تصميم المنتجات الهيكلية المعقدة في DeFi: يعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من ذكاء المنتج ومرونته.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)

أربعة، اتجاه AI+GameFi

تتمثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi بشكل رئيسي في:

1. تحسين استراتيجية اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، تعديل صعوبة اللعبة واستراتيجياتها.
2. إدارة استخدام أصول الألعاب: تساعد اللاعبين على إدارة وتداول الأصول الافتراضية داخل اللعبة بشكل فعال.
3. تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPC تفاعلي ذكي، وزيادة إحساس الانغماس في اللعبة.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)

تحليل استراتيجيات الاستثمار

• قصير المدى: التركيز على الذكاء الاصطناعي في المجالات التي تمثل أول تطبيقات في الكريبتو، مثل التطبيقات الذكية المفاهيمية وmeme.
• المرحلة المتوسطة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، وكذلك مع العقود الذكية.
• على المدى الطويل: التركيز على دمج تقنيتي الذكاء الاصطناعي و zkML، حيث قد يؤثر ذلك في النهاية بشكل عميق على مجال العملات الرقمية.

يعتبر وكيل الذكاء الاصطناعي كاتجاه متخصص هو الأقرب إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. من منظور السرد، يمكن تشبيه وكيل الذكاء الاصطناعي بامرأة جذابة ومثيرة، بينما تُعتبر قوة الحوسبة السحابية GPU كرجل أعمال ناضج وجاد، وأما نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير الذي يجمع طبقة DA فهو يشبه عالمًا ذو شعر فوضوي.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)