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

في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وكتلة البلوكشين إلى جعل AI+Crypto نقطة جذب للاستثمار. إن الخصائص اللامركزية، والشفافية العالية، وانخفاض استهلاك الطاقة في البلوكشين تعوض عن مشاكل المركزية وعدم الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجلب فرصاً جديدة للصناعة.

يعتقد خبراء الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: كطرف مشارك في التطبيق، واجهة التطبيق، قواعد التطبيق، وأهداف التطبيق. يجب أن يُنظر إلى دور الذكاء الاصطناعي في Crypto بشكل أكبر من منظور "التطبيق"، بما في ذلك تحسين القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات، وغيرها.

تُقسم المؤسسات البحثية اتجاه مشاركة الذكاء الاصطناعي في تقنيات الكريبتو إلى ثلاثة مستويات: المستوى الأساسي، المستوى التنفيذي، والمستوى التطبيقي. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين الإثباتات غير القابلة للمعرفة والبلوكتشين حلولاً آمنة وقابلة للتحقق لسلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في مجالات المعالجة البيانية، وتطوير dApp الآلي، وأمان المعاملات على السلسلة في المستوى التنفيذي. في المستوى التطبيقي، تلعب الروبوتات التجارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM أدوارًا مهمة في مجال DeFi.

ستتناول هذه المقالة اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكارات والتطورات في البنية التحتية ومستوى التطبيقات، وتحليل الآفاق والتحديات الناتجة عن دمج AI مع البلوكتشين.

! 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)

الاتجاهات الرئيسية في سباق الذكاء الاصطناعي

البلوكتشين في المركزية، والشفافية، واستهلاك الطاقة، والاحتكار تتباين بشكل حاد مع الذكاء الاصطناعي. يقسم خبراء الصناعة تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات:

1. الذكاء الاصطناعي كفاعل في التطبيقات
2. الذكاء الاصطناعي كواجهة للتطبيقات
3. الذكاء الاصطناعي كقاعدة للتطبيقات
4. الذكاء الاصطناعي كهدف للتطبيق

من منظور القوى الإنتاجية والعلاقات الإنتاجية، توفر العملات المشفرة بشكل رئيسي العلاقات الإنتاجية. يمكن النظر في ذلك من ثلاثة اتجاهات:

1. تحسين قدرة الحوسبة: تقديم موارد حوسبة موزعة وفعالة، وتقليل مخاطر الفشل في النقاط الفردية، وزيادة كفاءة الحوسبة العامة.
2. تحسين الخوارزمية: تعزيز المصدر المفتوح ومشاركة وابتكار الخوارزميات أو النماذج.
3. تحسين البيانات: تحقيق تخزين البيانات اللامركزي، والمساهمة، والاستخدام، وإدارة الأمان.

يمكن لمشاريع AI+Web3 استكشاف ثلاثة اتجاهات: المستوى الأساسي، المستوى التنفيذي، ومستوى التطبيق. يشمل المستوى الأساسي تدريب النماذج، البيانات، القدرة الحاسوبية اللامركزية، والأجهزة؛ يتعلق المستوى التنفيذي بمعالجة البيانات، النقل، بالإضافة إلى تقنيات AI agent وzkML وFHE؛ يركز مستوى التطبيق بشكل رئيسي على مجالات AI+DeFi وAI+GameFi وMetaverse وAIGC وMeme.

الاتجاهات التالية تستحق التركيز عليها:

! 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)

أولاً، اتجاه zkML

تقدم تقنية zkML حلاً آمناً وقابلًا للتحقق لمراقبة وتقييد سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال دمج إثباتات المعرفة الصفرية والبلوكتشين. يمكنها إثبات أن الذكاء الاصطناعي نفذ مهمة معينة مع حماية الخصوصية، مما يفتح طرقًا جديدة للتحقق من البيانات الخاصة باستخدام نماذج عامة أو التحقق من النماذج الخاصة باستخدام بيانات عامة.

تشمل المشاريع النموذجية:

1. Modulus Labs: تقدم تطبيقات ZKML متنوعة، مثل روبوت التداول على السلسلة RockyBot ولعبة الشطرنج Leela vs. the World.

2. Giza: بروتوكول يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، باستخدام تنسيق ONNX وتقنيات مثل Giza Transpiler.

3. Zkaptcha: يركز على حل مشكلة الروبوتات في Web3، ويوفر خدمات التحقق من CAPTCHA للعقود الذكية.

٢- اتجاه معالجة البيانات

تتمثل إنجازات الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام نماذج LLM الكبيرة وخوارزميات التعلم العميق لاستكشاف رؤى البيانات.

2. الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات اللامركزية الآلية: تقديم أدوات تطوير آلية، لمساعدة المطورين على كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.

3. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، لزيادة أمان وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

! 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)

ثلاثة، اتجاه AI+DeFi

تشمل دمج الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي الاتجاهات التالية:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة وبدقة، تحليل بيانات السوق واتجاهات الأسعار.

2. التحليل التنبؤي: يوفر توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات السعرية المحتملة.

3. إدارة السيولة في AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة وعائدات صانعي السوق التلقائي.

4. حماية التسوية وإدارة مراكز الدين: دمج البيانات على السلسلة وخارجها لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.

5. تصميم منتجات DeFi الهيكلية المعقدة: تعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من ذكاء ومرونة المنتج.

أربعة، اتجاه AI+GameFi

تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi يتمثل بشكل رئيسي في:

1. تحسين استراتيجيات اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، يتم ضبط صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الفعلي.

2. إدارة استخدام الأصول في الألعاب: مساعد اللاعبين في إدارة وتداول الأصول الافتراضية داخل اللعبة بشكل أكثر فعالية.

3. تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPC ذكي تفاعلي لتحقيق تفاعل أكثر طبيعية وسلاسة بين اللاعبين.

! 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)

نصائح استراتيجية الاستثمار

• قصير المدى: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المبكرة في مجال العملات المشفرة، مثل التطبيقات الذكية المفاهيمية والميم.

• المرحلة المتوسطة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، وكذلك الدمج مع العقود الذكية.

• طويل الأمد: التركيز على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي و zkML، وهذا قد يكون له تأثير عميق على مجال العملات الرقمية.

! 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)