دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق المستقبل
١. المقدمة
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتماماً واسعاً على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تحولات كبيرة وابتكارات في جميع القطاعات. تعتبر Web3 ك模式 شبكة ناشئة، وهي تغير فهمنا وطريقة استخدامنا للإنترنت.
وصلت حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 2000 مليار دولار، وبرزت عمالقة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney بسرعة. وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متكرر. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام builders وVC من الشرق والغرب.
ستتناول هذه المقالة حالة تطوير AI+Web3، والقيمة المحتملة، والتأثيرات. سنحلل حالة المشاريع الحالية، والقيود والتحديات التي تواجهها، لتقديم رؤى للمستثمرين والمهنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
٢. طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
العوامل الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي هي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.
القوة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة، والحصول على وإدارة قوة حاسوبية كبيرة مكلف للغاية. وهذا يمثل تحديًا خاصًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أن هناك مشكلات لا تزال قائمة. يتطلب التدريب كميات كبيرة من البيانات والموارد الحسابية، كما أن تفسير النموذج غير كافٍ، ويجب تحسين القدرة على التحمل والعمومية.
البيانات: من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة. من الصعب الحصول على البيانات في بعض المجالات، وجودة البيانات والتعليق عليها يمثلان أيضاً مشكلة. حماية خصوصية البيانات وأمانها هي أيضاً عوامل اعتباريه مهمة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن نقص قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، وعدم وضوح نماذج الأعمال وغيرها من القضايا تحتاج إلى حل عاجل.
2.2 التحديات التي تواجه قطاع Web3
لا يزال لدى صناعة Web3 مجال للتحسين في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، تمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في هذه المجالات.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
3. تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع انفجار الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك نقص في وحدات معالجة الرسوميات. تحاول بعض مشاريع Web3 تقديم خدمات حوسبة لامركزية من خلال تحفيزات رمزية، مثل Akash وRender وGensyn.
تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة معالجة GPU غير المستخدمة، وتقديم دعم معالجة لعملاء الذكاء الاصطناعي. تشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة وعمال مناجم العملات المشفرة والشركات الكبرى.
تنقسم المشاريع بشكل رئيسي إلى فئتين: الفئة الأولى تستخدم لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، بينما تستخدم الفئة الثانية لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ). الاختلاف الأساسي يكمن في متطلبات القدرة الحاسوبية.
تعتبر io.net مشروعًا تمثيليًا، حيث يبلغ عدد وحدات معالجة الرسوميات أكثر من 500,000، وقد تم دمج قوة الحوسبة Render وFilecoin، ويتطور النظام البيئي باستمرار.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 نموذج خوارزمية غير مركزية
على سبيل المثال، في Bittensor، يقدم جانب العرض من نموذج الخوارزمية نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، ويحصل على مكافآت من الرموز. تستخدم الشبكة آلية إجماع لضمان أفضل إجابة. تُستخدم الرموز TAO لتحفيز المعدنين على تقديم نماذج الخوارزمية ودفع المستخدمين لرسوم الاستخدام.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال حوافز الرموز. مثل PublicAI الذي يسمح للمستخدمين بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على مكافآت رمزية. تجمع Ocean بيانات المستخدمين من خلال توكين البيانات لخدمة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية التحقق من المعلومات مع الحفاظ على الخصوصية. يسمح ZKML بتدريب النماذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية. اقترحت BasedAI دمج FHE مع LLM لحماية خصوصية البيانات.
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تدمج العديد من مشاريع Web3 خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، و BullBear AI التي تتنبأ بتوجهات الأسعار، و Numerai التي تنظم مسابقة لتنبؤات سوق الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي.
3.2.2 خدمات مخصصة
مشاريع Web3 تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم. مثل أداة Wand التي أطلقتها Dune لتوليد استعلامات SQL باستخدام الذكاء الاصطناعي، ودمج Followin و IQ.wiki لـ ChatGPT لتلخيص المحتوى، و NFPrompt الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد NFT لتقليل تكاليف الإبداع.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على ثغرات كود العقد الذكي بشكل أكثر كفاءة ودقة. مثل 0x0.ai التي توفر مدقق عقود ذكية بالذكاء الاصطناعي، يستخدم التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الواقعية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
قد لا تكون الأداء والاستقرار في مستوى منتجات الحوسبة المركزية.
تتأثر القابلية للاستخدام بدرجة تطابق العرض والطلب
تعقيد تقني عالي، عتبة استخدام مرتفعة
حاليًا تقتصر بشكل رئيسي على استدلال الذكاء الاصطناعي، ومن الصعب إجراء تدريب كبير للذكاء الاصطناعي.
تحليل السبب:
يحتاج تدريب الذكاء الاصطناعي إلى كميات ضخمة من البيانات والعرض الترددي، وصعوبة تلبية ذلك في بيئة لامركزية.
تتطلب تدريب النماذج الكبيرة استقرارًا عاليًا، وتكون تكلفة الانقطاع مرتفعة
ميزة اتصالات بطاقات إنفيديا NVLink المتعددة واضحة، ومن الصعب تحقيق اللامركزية.
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال بدائيًا
معظم المشاريع تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل سطحي فقط، ولم تحقق تكاملًا عميقًا.
العديد من الفرق تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي فقط على مستوى التسويق، مما يفتقر إلى الابتكار.
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لرواية المشاريع الذكية
بعض المشاريع تستخدم سرد Web3 وعلم الاقتصاد الرمزي لتعزيز مشاركة المستخدمين
هل الاقتصاد الرمزي يحل فعلاً الاحتياجات الفعلية لمشاريع الذكاء الاصطناعي؟ هذا أمر يستحق المناقشة.
لم تصل معظم المشاريع بعد إلى مرحلة الاستخدام الفعلي
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
الخاتمة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـWeb3، كما أن الخصائص اللامركزية لـWeb3 تتيح أيضاً فرصاً جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن المشاريع لا تزال في مراحلها المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها توفر أيضاً مزايا مثل اللامركزية والشفافية.
في المستقبل، من المتوقع أن يجمع دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 بين بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وإنصافًا. المفتاح هو البحث العميق والابتكار، لتحقيق الدمج الوثيق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، وخلق حلول أصلية وذات مغزى في مختلف المجالات.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
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 13
أعجبني
13
4
مشاركة
تعليق
0/400
GasFeeThunder
· منذ 21 س
داخل السلسلة البيانات تبدو غير صحيحة... انتظر حتى نرى مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
CantAffordPancake
· منذ 21 س
السوق الذي يقدر بمليارات هو كذلك، حتى الكلاب لا تلعب به.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-75ee51e7
· منذ 21 س
مرة أخرى يتحدثون عن القصص المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وWeb3.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DataPickledFish
· منذ 22 س
مرة أخرى يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي وWeb3~ أود أن أرى إلى متى يمكنهم الاستمرار في الحديث.
حالة دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الفرص والتحديات موجودة معًا
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل الوضع الحالي وآفاق المستقبل
١. المقدمة
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتماماً واسعاً على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي اختراقات كبيرة في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما جلب تحولات كبيرة وابتكارات في جميع القطاعات. تعتبر Web3 ك模式 شبكة ناشئة، وهي تغير فهمنا وطريقة استخدامنا للإنترنت.
وصلت حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2023 إلى 2000 مليار دولار، وبرزت عمالقة مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney بسرعة. وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون دولار، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متكرر. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 محور اهتمام builders وVC من الشرق والغرب.
ستتناول هذه المقالة حالة تطوير AI+Web3، والقيمة المحتملة، والتأثيرات. سنحلل حالة المشاريع الحالية، والقيود والتحديات التي تواجهها، لتقديم رؤى للمستثمرين والمهنيين.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)
٢. طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
2.1 التحديات التي تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي
العوامل الأساسية في صناعة الذكاء الاصطناعي هي القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.
القوة الحاسوبية: تتطلب مهام الذكاء الاصطناعي موارد حسابية كبيرة، والحصول على وإدارة قوة حاسوبية كبيرة مكلف للغاية. وهذا يمثل تحديًا خاصًا للشركات الناشئة والمطورين الأفراد.
الخوارزمية: على الرغم من أن خوارزميات التعلم العميق حققت نجاحًا كبيرًا، إلا أن هناك مشكلات لا تزال قائمة. يتطلب التدريب كميات كبيرة من البيانات والموارد الحسابية، كما أن تفسير النموذج غير كافٍ، ويجب تحسين القدرة على التحمل والعمومية.
البيانات: من الصعب الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة. من الصعب الحصول على البيانات في بعض المجالات، وجودة البيانات والتعليق عليها يمثلان أيضاً مشكلة. حماية خصوصية البيانات وأمانها هي أيضاً عوامل اعتباريه مهمة.
بالإضافة إلى ذلك، فإن نقص قابلية تفسير وشفافية نماذج الذكاء الاصطناعي، وعدم وضوح نماذج الأعمال وغيرها من القضايا تحتاج إلى حل عاجل.
2.2 التحديات التي تواجه قطاع Web3
لا يزال لدى صناعة Web3 مجال للتحسين في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. كأداة لزيادة الإنتاجية، تمتلك الذكاء الاصطناعي إمكانات كبيرة في هذه المجالات.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
3. تحليل حالة مشاريع AI + Web3
3.1 ويب 3 يعزز الذكاء الاصطناعي
3.1.1 قوة الحوسبة اللامركزية
مع انفجار الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح هناك نقص في وحدات معالجة الرسوميات. تحاول بعض مشاريع Web3 تقديم خدمات حوسبة لامركزية من خلال تحفيزات رمزية، مثل Akash وRender وGensyn.
تقوم هذه المشاريع بتحفيز المستخدمين من خلال الرموز لتوفير قوة معالجة GPU غير المستخدمة، وتقديم دعم معالجة لعملاء الذكاء الاصطناعي. تشمل جانب العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة وعمال مناجم العملات المشفرة والشركات الكبرى.
تنقسم المشاريع بشكل رئيسي إلى فئتين: الفئة الأولى تستخدم لاستدلال الذكاء الاصطناعي ( مثل Render و Akash )، بينما تستخدم الفئة الثانية لتدريب الذكاء الاصطناعي ( مثل io.net و Gensyn ). الاختلاف الأساسي يكمن في متطلبات القدرة الحاسوبية.
تعتبر io.net مشروعًا تمثيليًا، حيث يبلغ عدد وحدات معالجة الرسوميات أكثر من 500,000، وقد تم دمج قوة الحوسبة Render وFilecoin، ويتطور النظام البيئي باستمرار.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
3.1.2 نموذج خوارزمية غير مركزية
على سبيل المثال، في Bittensor، يقدم جانب العرض من نموذج الخوارزمية نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، ويحصل على مكافآت من الرموز. تستخدم الشبكة آلية إجماع لضمان أفضل إجابة. تُستخدم الرموز TAO لتحفيز المعدنين على تقديم نماذج الخوارزمية ودفع المستخدمين لرسوم الاستخدام.
3.1.3 جمع البيانات اللامركزية
تحقيق جمع البيانات اللامركزية من خلال حوافز الرموز. مثل PublicAI الذي يسمح للمستخدمين بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي والحصول على مكافآت رمزية. تجمع Ocean بيانات المستخدمين من خلال توكين البيانات لخدمة الذكاء الاصطناعي.
3.1.4 حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية التحقق من المعلومات مع الحفاظ على الخصوصية. يسمح ZKML بتدريب النماذج والاستدلال دون الكشف عن البيانات الأصلية. اقترحت BasedAI دمج FHE مع LLM لحماية خصوصية البيانات.
3.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3
3.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ
تدمج العديد من مشاريع Web3 خدمات الذكاء الاصطناعي لتقديم تحليل البيانات والتنبؤات. مثل Pond التي تتنبأ بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، و BullBear AI التي تتنبأ بتوجهات الأسعار، و Numerai التي تنظم مسابقة لتنبؤات سوق الأسهم باستخدام الذكاء الاصطناعي.
3.2.2 خدمات مخصصة
مشاريع Web3 تدمج الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستخدم. مثل أداة Wand التي أطلقتها Dune لتوليد استعلامات SQL باستخدام الذكاء الاصطناعي، ودمج Followin و IQ.wiki لـ ChatGPT لتلخيص المحتوى، و NFPrompt الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتوليد NFT لتقليل تكاليف الإبداع.
3.2.3 تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على ثغرات كود العقد الذكي بشكل أكثر كفاءة ودقة. مثل 0x0.ai التي توفر مدقق عقود ذكية بالذكاء الاصطناعي، يستخدم التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
٤. قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
4.1 العقبات الواقعية التي تواجه القوة الحاسوبية اللامركزية
تحليل السبب:
4.2 الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا يزال بدائيًا
4.3 أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لرواية المشاريع الذكية
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
الخاتمة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية في المستقبل. يمكن أن يقدم الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيقية أكثر ذكاءً لـWeb3، كما أن الخصائص اللامركزية لـWeb3 تتيح أيضاً فرصاً جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن المشاريع لا تزال في مراحلها المبكرة وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها توفر أيضاً مزايا مثل اللامركزية والشفافية.
في المستقبل، من المتوقع أن يجمع دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 بين بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وإنصافًا. المفتاح هو البحث العميق والابتكار، لتحقيق الدمج الوثيق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، وخلق حلول أصلية وذات مغزى في مختلف المجالات.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)