دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الموضوعات الساخنة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025

في السنوات الأخيرة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 المحركين الرئيسيين لدفع البشرية نحو مرحلة نمو تكنولوجي جديدة. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي يقدمها ChatGPT، أكمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بهدوء التحول من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح أحد المجالات الجديدة الأكثر وعدًا في التنمية المستدامة في عالم Web3.

في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 حماسية للغاية. ستتناول هذه المقالة عدة جوانب رئيسية تم تناولها في المؤتمر.

١. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي

1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي

في نصف السنة الماضية، كانت منصات الإطلاق والبنية التحتية الأساسية من نوع AI Agent محور اهتمام كبير. توفر هذه المشاريع للمطورين والمستخدمين العاديين منصة منخفضة العتبة لامتلاك واستخدام AI Agent، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.

بعض المشاريع التمثيلية تشمل:

• نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، من خلال بناء Layer 1 خاص بالذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
• منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين.
• بنية تحتية لامركزية، تحقق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة.
• منصة بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات.
• شبكة لامركزية تتكون من عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، يمكنها إتمام المهام التي يصفها المستخدم بشكل مستقل.

2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي

الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع في مجالات قوة الحوسبة والبيانات والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة من خلال أسلوب اللامركزية، لمساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.

بعض المشاريع التمثيلية تشمل:

• منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، تحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
• منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تجمع الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات ذكاء اصطناعي اقتصادية وقابلة للتوسع.
• التركيز على الشبكة من الجيل التالي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي و blockchain، وتوفير بنية تحتية للاقتصاد اللامركزي.
• منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى تجمعات GPU و CPU.
• منصة بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، مصممة خصيصًا لمهام الحوسبة للذكاء الاصطناعي وصناعة الألعاب.
• شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزية ، لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
• الحلول الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.
• منصة بلوكتشين لطبقة 1 لامركزية مصممة للاقتصاد المعتمد على الذكاء الاصطناعي.
• منصة توفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحسابات بدون تتبع لتطبيقات اللامركزية.
• منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع البيانات متعددة الأنماط والتعليق عليها.

3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق

تتمثل واحدة من التحديات المهمة التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي في عدم شفافية عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.

تشمل المشاريع التمثيلية:

• منصة الحوسبة السحابية اللامركزية، تقدم خدمات الحوسبة الخاصة الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
• محرك حوسبة لامركزي، يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والحوسبة على البلوكشين.
• منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق.

٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانات والتوقعات

بالنسبة للبنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع الاستخدام الفعلي الملحوظة للذكاء الاصطناعي نادرة نسبيًا. تشمل بعض المشاريع الجديرة بالاهتمام ما يلي:

• منصة ذكاء اصطناعي للألعاب على البلوكشين، قادرة على توليد محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي.
• مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكنه تخصيص خطط السفر تلقائيًا وتقديم خدمات الطلب.
• وكيل الذكاء الاصطناعي للتعليق الرياضي يركز على مجال كرة السلة.
• منصة الوكلاء الذكيين التي تركز على مجالات المالية والتداول.

ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي

بدأت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا في احتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.

• بعض سلاسل الكتل العامة تشير إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي يساعد في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة مع سلاسل الكتل ، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. هذه السلاسل العامة تخطط لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال تحسين البنية التحتية الأساسية ، وابتكار الحسابات وغيرها.
• بعض المشاريع التي تركز على خدمات معينة بدأت أيضًا في التوسع إلى مجال الذكاء الاصطناعي، مثل بناء طبقة ثقة لامركزية، لتوفير إثباتات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي، والاستدلال، والتنبؤ.

أربعة، التحديات والمستقبل

على الرغم من الآفاق الواعدة، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية، بل تحمل أيضًا فرص ابتكار كبيرة.

على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، حيث يتطلع الجميع إلى تعزيز البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، لدفع الاندماج والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3.