في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا البلوكتشين إلى جعل AI+Crypto نقطة استثمار ساخنة. تعوض خصائص البلوكتشين اللامركزية، والشفافية العالية، ومكافحة الاحتكار عن أوجه القصور في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتجمع بين الاثنين لتوفير فرص جديدة لنا.
يُقسِّم الخبراء في المجال تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين إلى أربع فئات: المشاركون في التطبيق، والواجهات، والقواعد، والأهداف. ويعتقدون أن الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية يجب أن يُنظر إليه من منظور "التطبيق" بشكل أكبر، بما في ذلك تحسين قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات، وغيرها.
تقوم المؤسسات البحثية بتقسيم مشاريع AI+Crypto إلى طبقات أساسية وطبقات تنفيذ وطبقات تطبيق. في الطبقة الأساسية، تجمع تقنيات zkML بين الإثباتات المجهولة والبلوكتشين، مما يوفر حلولاً قابلة للتحقق وآمنة لسلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. في طبقة التنفيذ، يظهر الذكاء الاصطناعي إمكاناته في معالجة البيانات، وتطوير الأتمتة، وأمان المعاملات على السلسلة. في طبقة التطبيق، تلعب روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM أدواراً مهمة في مجال DeFi.
ستتناول هذه المقالة اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكار والتطور في البنية التحتية وطبقات التطبيقات، وتحليل آفاق وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي 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
يقسم الخبراء تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات رئيسية:
الذكاء الاصطناعي كطرف مشارك في التطبيق
الذكاء الاصطناعي كواجهة للتطبيقات
الذكاء الاصطناعي كقواعد للتطبيق
الذكاء الاصطناعي كهدف للتطبيق
من منظور الإنتاجية مقابل علاقات الإنتاج، توفر العملات الرقمية بشكل رئيسي علاقات الإنتاج. يمكن النظر في ذلك من ثلاثة اتجاهات:
تحسين القدرة الحاسوبية: توفير موارد حاسوبية موزعة وفعالة، وتقليل مخاطر الفشل في النقاط الواحدة، وزيادة كفاءة الحوسبة.
تحسين الخوارزمية: تعزيز المصادر المفتوحة ومشاركة الخوارزميات أو النماذج والابتكار.
تحسين البيانات: تحقيق التخزين اللامركزي للبيانات، والمساهمة، والاستخدام، وإدارة الأمان.
تقوم المؤسسات البحثية بتصنيف مشاريع AI + Web3 إلى طبقة أساسية وطبقة تنفيذية وطبقة تطبيقية:
الطبقة الأساسية: تشمل تدريب النموذج، البيانات، القدرة الحاسوبية اللامركزية والأجهزة، مع التركيز على دمج تقنية zk مع تقنية ML.
طبقة التنفيذ: معالجة البيانات ونقلها، وكيل الذكاء الاصطناعي، zkML، FHE وغيرها.
طبقة التطبيقات: AI+DeFi، AI+GameFi، الميتافيرس، AIGC وMeme وغيرها، بالإضافة إلى RAAS، الأوراكيل، المعالج المساعد، UBI وغيرها.
من بين المشاريع التي تتطور بسرعة في البنية التحتية ومستوى التطبيقات، مثل Io.net في مستوى قوة الحوسبة، Flock في مستوى النماذج الأساسية، ZeroGravity في البنية التحتية للبلوكتشين، Myshell كوكيل AI و0xScope في مستوى التطبيقات.
الاتجاهات التالية تستحق الاستكشاف بشكل خاص:
! 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)
واحد، اتجاه zkML
تقدم تقنية zkML من خلال دمج إثبات المعرفة الصفرية والبلوكتشين حلولًا آمنة وقابلة للتحقق وشفافة لرصد وسلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. إنها تفتح طرقًا جديدة لاستخدام النماذج العامة عند التحقق من البيانات الخاصة، أو استخدام البيانات العامة عند التحقق من النماذج الخاصة. هذه الابتكارات تجعل العقود الذكية أكثر مرونة، مما يتيح لها التكيف مع المزيد من السيناريوهات التطبيقية المختلفة.
مشاريع نموذجية لتقنية zkML
Modulus Labs: واحدة من أكثر المشاريع تنوعًا في مجال ZKML، تبني أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مثل RockyBot وLeela vs. the World.
Giza: بروتوكول يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي عليه، يستخدم تنسيق ONNX، Giza Transpiler، تقنيات ONNX Cairo Runtime وغيرها.
Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في Web3، ويقدم خدمات captcha للعقود الذكية، ويستخدم إثبات المعرفة الصفرية لإنشاء عقود ذكية مقاومة لهجمات الساحرات.
! 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)
٢. اتجاه معالجة البيانات
تتمثل إنجازات الذكاء الاصطناعي في مستوى التنفيذ بشكل رئيسي في الجوانب التالية:
ا. الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات البلوكتشين بعمق والحصول على المزيد من الرؤى.
ب. تطوير dApp بالذكاء الاصطناعي والأتمتة: مشروع البنية التحتية الخاص بـ Devops، يساعد المطورين على كتابة العقود الذكية بشكل أسرع وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.
ج. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين لزيادة أمان وكفاءة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
حالة المشروع: SeQure هي منصة أمان تستخدم الذكاء الاصطناعي للرصد والتحليل في الوقت الحقيقي، لضمان استقرار وأمان المعاملات على البلوكتشين.
ثالثًا، اتجاه AI+DeFi
تتجلى العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي في الجوانب التالية:
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق واتجاهات الأسعار.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات السعرية المحتملة.
إدارة السيولة في AMM: من خلال دمج الذكاء الاصطناعي، تعديل نطاق السيولة بذكاء، وتحسين كفاءة AMM والعائد.
حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وخارجها لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.
تصميم منتجات DeFi الهيكلية المعقدة: تعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من ذكاء ومرونة المنتجات.
أربعة، اتجاه AI+GameFi
تتمثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi بشكل رئيسي في الجوانب التالية:
تحسين استراتيجية اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، تعديل صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الفعلي.
إدارة استخدام أصول الألعاب: تساعد اللاعبين في إدارة وتداول الأصول الافتراضية داخل اللعبة بشكل أكثر فعالية.
تعزيز التفاعل في الألعاب: إنشاء شخصيات غير لاعب أكثر ذكاءً واستجابة، مما يعزز الشعور بالغمر في اللعبة ورضا اللاعبين.
استراتيجيات الاستثمار البعد الزمني
قصير المدى: التركيز على الذكاء الاصطناعي في المجالات التي ستحقق أولاً في العملات المشفرة، مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية وmeme.
المدى المتوسط: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، وكذلك دمجه مع العقود الذكية.
طويل الأجل: التركيز على دمج تقنية الذكاء الاصطناعي و zkML، وهذا سيؤثر في النهاية على مجال الكريبتو.
! 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)
شاهد النسخة الأصلية
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.
تسجيلات الإعجاب 12
أعجبني
12
5
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-5854de8b
· منذ 1 س
لقد أصبحت الأمور معقدة وعليّ تعلم أشياء جديدة مرة أخرى
الدمج بين الذكاء الاصطناعي والكتلة: آفاق وتحديات دمج Web3 والذكاء الاصطناعي
دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: استكشاف آفاق وتحديات دمج Web3 والذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا البلوكتشين إلى جعل AI+Crypto نقطة استثمار ساخنة. تعوض خصائص البلوكتشين اللامركزية، والشفافية العالية، ومكافحة الاحتكار عن أوجه القصور في أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتجمع بين الاثنين لتوفير فرص جديدة لنا.
يُقسِّم الخبراء في المجال تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين إلى أربع فئات: المشاركون في التطبيق، والواجهات، والقواعد، والأهداف. ويعتقدون أن الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية يجب أن يُنظر إليه من منظور "التطبيق" بشكل أكبر، بما في ذلك تحسين قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات، وغيرها.
تقوم المؤسسات البحثية بتقسيم مشاريع AI+Crypto إلى طبقات أساسية وطبقات تنفيذ وطبقات تطبيق. في الطبقة الأساسية، تجمع تقنيات zkML بين الإثباتات المجهولة والبلوكتشين، مما يوفر حلولاً قابلة للتحقق وآمنة لسلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. في طبقة التنفيذ، يظهر الذكاء الاصطناعي إمكاناته في معالجة البيانات، وتطوير الأتمتة، وأمان المعاملات على السلسلة. في طبقة التطبيق، تلعب روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM أدواراً مهمة في مجال DeFi.
ستتناول هذه المقالة اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكار والتطور في البنية التحتية وطبقات التطبيقات، وتحليل آفاق وتحديات دمج الذكاء الاصطناعي 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
يقسم الخبراء تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات رئيسية:
من منظور الإنتاجية مقابل علاقات الإنتاج، توفر العملات الرقمية بشكل رئيسي علاقات الإنتاج. يمكن النظر في ذلك من ثلاثة اتجاهات:
تقوم المؤسسات البحثية بتصنيف مشاريع AI + Web3 إلى طبقة أساسية وطبقة تنفيذية وطبقة تطبيقية:
من بين المشاريع التي تتطور بسرعة في البنية التحتية ومستوى التطبيقات، مثل Io.net في مستوى قوة الحوسبة، Flock في مستوى النماذج الأساسية، ZeroGravity في البنية التحتية للبلوكتشين، Myshell كوكيل AI و0xScope في مستوى التطبيقات.
الاتجاهات التالية تستحق الاستكشاف بشكل خاص:
! 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)
واحد، اتجاه zkML
تقدم تقنية zkML من خلال دمج إثبات المعرفة الصفرية والبلوكتشين حلولًا آمنة وقابلة للتحقق وشفافة لرصد وسلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. إنها تفتح طرقًا جديدة لاستخدام النماذج العامة عند التحقق من البيانات الخاصة، أو استخدام البيانات العامة عند التحقق من النماذج الخاصة. هذه الابتكارات تجعل العقود الذكية أكثر مرونة، مما يتيح لها التكيف مع المزيد من السيناريوهات التطبيقية المختلفة.
مشاريع نموذجية لتقنية zkML
Modulus Labs: واحدة من أكثر المشاريع تنوعًا في مجال ZKML، تبني أمثلة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مثل RockyBot وLeela vs. the World.
Giza: بروتوكول يمكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي عليه، يستخدم تنسيق ONNX، Giza Transpiler، تقنيات ONNX Cairo Runtime وغيرها.
Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في Web3، ويقدم خدمات captcha للعقود الذكية، ويستخدم إثبات المعرفة الصفرية لإنشاء عقود ذكية مقاومة لهجمات الساحرات.
! 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)
٢. اتجاه معالجة البيانات
تتمثل إنجازات الذكاء الاصطناعي في مستوى التنفيذ بشكل رئيسي في الجوانب التالية:
ا. الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات البلوكتشين بعمق والحصول على المزيد من الرؤى.
ب. تطوير dApp بالذكاء الاصطناعي والأتمتة: مشروع البنية التحتية الخاص بـ Devops، يساعد المطورين على كتابة العقود الذكية بشكل أسرع وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.
ج. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين لزيادة أمان وكفاءة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
حالة المشروع: SeQure هي منصة أمان تستخدم الذكاء الاصطناعي للرصد والتحليل في الوقت الحقيقي، لضمان استقرار وأمان المعاملات على البلوكتشين.
ثالثًا، اتجاه AI+DeFi
تتجلى العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي في الجوانب التالية:
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق واتجاهات الأسعار.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات السعرية المحتملة.
إدارة السيولة في AMM: من خلال دمج الذكاء الاصطناعي، تعديل نطاق السيولة بذكاء، وتحسين كفاءة AMM والعائد.
حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وخارجها لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.
تصميم منتجات DeFi الهيكلية المعقدة: تعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من ذكاء ومرونة المنتجات.
أربعة، اتجاه AI+GameFi
تتمثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi بشكل رئيسي في الجوانب التالية:
تحسين استراتيجية اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، تعديل صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الفعلي.
إدارة استخدام أصول الألعاب: تساعد اللاعبين في إدارة وتداول الأصول الافتراضية داخل اللعبة بشكل أكثر فعالية.
تعزيز التفاعل في الألعاب: إنشاء شخصيات غير لاعب أكثر ذكاءً واستجابة، مما يعزز الشعور بالغمر في اللعبة ورضا اللاعبين.
استراتيجيات الاستثمار البعد الزمني
! 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)