دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الموضوعات الساخنة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في السنوات الأخيرة، تم اعتبار الذكاء الاصطناعي وWeb3 كقوتين دافعتين لدفع البشرية إلى المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي قدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من المفهوم إلى البنية التحتية الفعلية، ليصبح أحد أكثر المجالات الواعدة في Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى للتو، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوع نقاش ساخن. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 حماسية للغاية. فيما يلي ملخص للمشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي حظيت باهتمام كبير والنقاشات ذات الصلة في المؤتمر.
أ. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدى الأشهر الستة الماضية، كانت منصة إطلاق AI Agent وبنية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نشطة للغاية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بسهولة، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في جولة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل لامركزي للذكاء الاصطناعي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة.
شبكة غايا: منصة بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات.
Questflow: شبكة من وكلاء AI متعددة لامركزية، تستخدم الذكاء الجماعي لوكلاء AI لإنجاز المهام المعقدة.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تعمل العديد من المشاريع في اتجاهات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج لتحقيق هذا الهدف، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى للـ LLM من خلال طرق لامركزية، ومساعدة الجمهور على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
فانا: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، وتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتوفر للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة وقابلة للتوسع.
OpenLedger: شبكة الجيل التالي التي تركز على الذكاء الاصطناعي و.blockchain، وتوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية.
IO.NET: منصة حسابات لامركزية، توفر خدمات الوصول عند الطلب إلى تجمعات GPU و CPU.
Aethir: منصة مبتكرة تقدم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزية، تستخدم لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
GAIB: الحل الاقتصادي في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، يهدف إلى تمويل وتوكنة موارد GPU.
Automata: يوفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية ووظائف الحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتوسيم البيانات متعددة الأنماط.
3. AI القابلة للتحقق
يعد أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم شفافية عملية التدريب وضمان دقة نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تستخدم تقنيات مثل ZKP و TEE لتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي لضمان موثوقية نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حوسبة خصوصية موثوقة واستدلال AI للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يقدم ذكاء اصطناعي وحسابات على البلوكشين يمكن التحقق منها.
Verisense Network: 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 حالات الاستخدام الفعلية للذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام نادرة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا عدة تطبيقات مثيرة للاهتمام للذكاء الاصطناعي:
Narra: منصة Gamefi AI Agent المستندة إلى سلسلة كتلة معينة، قادرة على إنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكنه مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتداول، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
ثالثاً، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
توجه كبير، حيث قامت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا بتبني الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل المعروفة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أكدت أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة للكتل، مما يمكن من جذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، وحل مشكلة التفاعل التي كانت تؤرق الصناعة لفترة طويلة. هذه السلاسل أعربت جميعها عن أهدافها التنموية التي تسبق الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، والابتكار في الحسابات، وغيرها من الجوانب، كما ستشجع المطورين على الابتكار وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال أنشطة مثل هاكاثون.
بالإضافة إلى ذلك، أشار مشروع كان يركز في السابق على خدمات إعادة التخزين إلى أنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، لتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للحوسبة خارج السلسلة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتوقعاته، مما يساعد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر هونغ كونغ للإجماع لعام 2025، كانت النقاشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حيوية ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخططات جميلة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة الحالية لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النموذج، غموض نية الكلمات الرئيسية، قيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمن والخصوصية. لا تقتصر هذه التحديات على جلب مشكلات تقنية للصناعة، بل ستؤدي أيضًا إلى فرص ابتكار هائلة.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتوقع أن يعزز التحسين الإضافي للبنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تمكين الذكاء الاصطناعي في Web3: مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 يركز على بيئة جديدة ذكية داخل السلسلة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الموضوعات الساخنة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في السنوات الأخيرة، تم اعتبار الذكاء الاصطناعي وWeb3 كقوتين دافعتين لدفع البشرية إلى المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تجربة الذكاء الاصطناعي الثورية التي قدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من المفهوم إلى البنية التحتية الفعلية، ليصبح أحد أكثر المجالات الواعدة في Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى للتو، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوع نقاش ساخن. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 حماسية للغاية. فيما يلي ملخص للمشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي التي حظيت باهتمام كبير والنقاشات ذات الصلة في المؤتمر.
أ. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
على مدى الأشهر الستة الماضية، كانت منصة إطلاق AI Agent وبنية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نشطة للغاية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بسهولة، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في جولة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
0G Labs: أول نظام تشغيل لامركزي للذكاء الاصطناعي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة.
شبكة غايا: منصة بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات.
Questflow: شبكة من وكلاء AI متعددة لامركزية، تستخدم الذكاء الجماعي لوكلاء AI لإنجاز المهام المعقدة.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. في الوقت الحالي، تعمل العديد من المشاريع في اتجاهات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج لتحقيق هذا الهدف، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى للـ LLM من خلال طرق لامركزية، ومساعدة الجمهور على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
فانا: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، وتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية، وتوفر للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة وقابلة للتوسع.
OpenLedger: شبكة الجيل التالي التي تركز على الذكاء الاصطناعي و.blockchain، وتوفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية.
IO.NET: منصة حسابات لامركزية، توفر خدمات الوصول عند الطلب إلى تجمعات GPU و CPU.
Aethir: منصة مبتكرة تقدم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزية، تستخدم لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
GAIB: الحل الاقتصادي في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، يهدف إلى تمويل وتوكنة موارد GPU.
Kite AI: منصة بلوكتشين لطبقة 1 غير مركزية مصممة للاقتصاد الذكاء الاصطناعي.
Automata: يوفر طبقة وسطى لحماية الخصوصية ووظائف الحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتوسيم البيانات متعددة الأنماط.
3. AI القابلة للتحقق
يعد أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم شفافية عملية التدريب وضمان دقة نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تستخدم تقنيات مثل ZKP و TEE لتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي لضمان موثوقية نتائج مخرجات الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حوسبة خصوصية موثوقة واستدلال AI للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يقدم ذكاء اصطناعي وحسابات على البلوكشين يمكن التحقق منها.
Verisense Network: 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 حالات الاستخدام الفعلية للذكاء الاصطناعي المثيرة للاهتمام نادرة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا عدة تطبيقات مثيرة للاهتمام للذكاء الاصطناعي:
Narra: منصة Gamefi AI Agent المستندة إلى سلسلة كتلة معينة، قادرة على إنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يمكنه مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصص في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات في الوقت الحقيقي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتداول، تهدف إلى إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يعمل بشكل مستقل بواسطة وكيل الذكاء الاصطناعي.
ثالثاً، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
توجه كبير، حيث قامت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا بتبني الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل المعروفة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أكدت أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة للكتل، مما يمكن من جذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، وحل مشكلة التفاعل التي كانت تؤرق الصناعة لفترة طويلة. هذه السلاسل أعربت جميعها عن أهدافها التنموية التي تسبق الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، والابتكار في الحسابات، وغيرها من الجوانب، كما ستشجع المطورين على الابتكار وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال أنشطة مثل هاكاثون.
بالإضافة إلى ذلك، أشار مشروع كان يركز في السابق على خدمات إعادة التخزين إلى أنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، لتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للحوسبة خارج السلسلة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتوقعاته، مما يساعد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر هونغ كونغ للإجماع لعام 2025، كانت النقاشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حيوية ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخططات جميلة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة الحالية لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النموذج، غموض نية الكلمات الرئيسية، قيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمن والخصوصية. لا تقتصر هذه التحديات على جلب مشكلات تقنية للصناعة، بل ستؤدي أيضًا إلى فرص ابتكار هائلة.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتوقع أن يعزز التحسين الإضافي للبنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3.