احتمالات الاحتيال في مشاريع الذكاء الاصطناعي كثيرة جدًا، ولا يمكن دراستها جميعًا، لذلك أختار بعض المشاريع التي أراها واعدة للقيام بالبحث والاستثمار!

لقد كنت أراجع مسار AI + Crypto، ووجدت أن الكثيرين يتجاهلون مشروع @inference_labs الذي يُعتبر من مشاريع “الراهب المجهول” من حيث الأهمية.

لا تنخدع بمظهره المتواضع، فهذا بالتأكيد مشروع يستحق أن يُضاف إلى قائمة المراقبة (Watchlist) كهدف ذو قيمة عالية.

1️⃣ (تحديد المسار)
باختصار، ما تقوم به Inference Labs هو Verifiable AI (الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق).
في مسار الذكاء الاصطناعي الحالي، معظم المشاريع تركز على استئجار القدرة الحاسوبية أو تدريب النماذج، لكن Inference Labs تركز على عنق الزجاجة الأهم: إثبات الاستنتاج (Proof of Inference).
تستخدم تقنية zkML (التعلم الآلي بمعرفة صفرية) لضمان أن النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي حقيقية، غير معدلة، وخاصة.
وهو بمثابة “الأساس الموثوق” الذي يمهد لانتقال الذكاء الاصطناعي نحو اتخاذ القرارات بشكل مستقل على السلسلة (On-Chain).

2️⃣ دعم المؤسسات الكبرى (خلفية التمويل)
خلفية المشروع قوية جدًا، حيث حصل على تمويل بقيمة 6.3 مليون دولار.
الممولون الرئيسيون هم Delphi Ventures، Digital Asset Capital Management (DACM)، وMechanism Capital.
وكل من لديه خبرة يعرف أن Delphi وMechanism يختاران مشاريع AI بحدة، وغالبًا ما يكون هدفهما تغيير معايير الصناعة.

3️⃣ فريق التأسيس: فهم التقنية والخبرة العملية
المؤسسان هما Colin Gagich و Ronald Chan.
Colin هو خبير في تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، وله رؤية واضحة: إذا لم يكن الذكاء الاصطناعي قابلًا للتحقق، فلن يمكن تطبيقه بشكل حقيقي في المجالات الحيوية مثل التمويل والرعاية الصحية.
هم لا يكتفون بالنظرية، وOmron الذي طورته Inference Labs أصبح أحد أهم Subnet على منصة Bittensor (TAO) (SN2)، ويتميز بقدرة عملية عالية.

4️⃣ ما هي التحديات التي حلها المشروع؟ (الميزة الأساسية)
الذكاء الاصطناعي الحالي يشبه “الصندوق الأسود”، عندما تسأل استراتيجية معينة، لا تعرف كيف تم حسابها، ولا تعرف إن كانت البيانات قد تسربت.
* إزالة الصندوق الأسود: عبر zk-VIN (شبكة إثبات الاستنتاج بمعرفة صفرية)، تتيح تتبع كل خطوة من خطوات الاستنتاج، وتحقيق مبدأ “عدم جدوى الكذب رياضيًا” (Mathematically Unprofitable Dishonesty).
* كفاءة عالية: مقارنة بحلول zkML التقليدية، فإن Omron Subnet زاد سرعة إثبات النتائج بنسبة 76%، وخفض زمن الإثبات المتوسط من 15 ثانية إلى 5 ثوانٍ. هذا الأداء هو الشرط الأساسي لتمكين الذكاء الاصطناعي من الاندماج بشكل واسع في التطبيقات اللامركزية (Dapp).

5️⃣ لماذا يُعتبر استثمارًا ذا قيمة؟
مع انفجار الذكاء الاصطناعي الوكيل (AI Agent)، من المتوقع أن تتم 90% من التفاعلات على السلسلة بين الوكلاء أنفسهم في المستقبل. بدون “طبقة التحقق”، ستكون جميع الوكلاء مجرد أوهام.
لقد دمجت Inference Labs بشكل عميق EigenLayer وBittensor. فهي لا تتنافس مع الآخرين، بل تقوم بـ “فحص الأمان” و”التدقيق” على مسار الذكاء الاصطناعي بأكمله.

الخلاصة:
هذا مشروع تقني متين وذو تقنية عالية. لا يركض وراء الترند، بل يركز على حل المشكلات الأساسية. إذا كنت تؤمن بمستقبل طويل الأمد لوكلاء الذكاء الاصطناعي، فإن الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق هو تذكرتك التي لا يمكن تجاوزها. @inference_labs، مشروع يتمتع بدعم من كبار شركات رأس المال المخاطر، ويحتوي على Subnet قابل للتطبيق، ويملك حواجز تقنية، ويستحق الإصرار عليه.