اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الحالة الراهنة، التحديات وآفاق المستقبل
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما أحدث ثورة وابتكارًا هائلين في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وكانت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney في طليعة هذه الطفرة في الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، تعتبر Web3 نموذجًا ناشئًا للإنترنت، وهي تغير من إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. تعتمد Web3 على تقنية blockchain، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، تحقق مشاركة البيانات وقابليتها للتحكم، وحكم المستخدمين، وإقامة آليات الثقة. المبدأ الأساسي لـ Web3 هو تحرير البيانات من يد المؤسسات المركزية، ومنح المستخدمين السيطرة على البيانات وحق المشاركة في القيمة. حاليًا، وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متزايد.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا يحظى باهتمام كبير، وكيفية دمج كلاهما بشكل جيد هو سؤال يستحق الاستكشاف. ستتناول هذه المقالة تطور AI+Web3 الحالي، وتحلل القيود والتحديات التي تواجه المشاريع الحالية، وتستشرف اتجاهات التطور المستقبلية.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن فصل جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر رئيسية: القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات. في ما يتعلق بالقدرة الحاسوبية، تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية كبيرة، لكن الحصول على وإدارة قدرة حاسوبية ضخمة يعتبر مكلفًا للغاية، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. أما في ما يتعلق بالخوارزميات، على الرغم من أن التعلم العميق حقق نجاحًا كبيرًا، إلا أن هناك مشاكل لا تزال قائمة فيما يتعلق بتفسير النماذج، والقدرة على التحمل، والقدرة على التعميم. وفيما يتعلق بالبيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يشكل تحديًا كبيرًا، مع ضرورة مراعاة خصوصية البيانات وأمانها. بالإضافة إلى ذلك، فإن عدم وضوح نموذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي يجعل العديد من رواد الأعمال يشعرون بالارتباك.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد مجالات لتحسين صناعة Web3 في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. تعتبر الذكاء الاصطناعي أداة لزيادة الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب. على سبيل المثال، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرات تحليل البيانات والتنبؤ في Web3، ويحسن تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، ويقوي الأمان وحماية الخصوصية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح نقص GPUs نقطة ألم في الصناعة. بعض مشاريع الويب 3 تحاول تقديم خدمات الحوسبة اللامركزية من خلال نظام تحفيز بالرموز، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز لتقديم قوة حوسبة GPU غير المستغلة، لتوفير الدعم لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جهة العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، عمال مناجم العملات المشفرة والشركات. يتم تقسيم المشاريع بشكل عام إلى فئتين: فئة تستخدم لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، مثل Render و Akash؛ وفئة أخرى تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي، مثل io.net و Gensyn.
تعتبر io.net شبكة حوسبة لامركزية، حيث يتجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات 500,000، مما يدل على أداء متميز. بينما تعمل Gensyn على تعزيز توزيع المهام التعليمية والجوائز من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
شبكة نموذج الخوارزميات اللامركزية هي سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يقوم السوق باختيار النموذج الأنسب للذكاء الاصطناعي للإجابة. من المشاريع التمثيلية مثل Bittensor، حيث يقوم مزودو نموذج الخوارزميات بتقديم نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، ويحصلون على مكافآت رمزية.
جمع البيانات اللامركزية
تجمع بعض المشاريع بين Web3 ونظام حوافز الرموز لتحقيق جمع البيانات اللامركزي. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين في PublicAI المشاركة كمزودين للبيانات أو كمدققين، والحصول على حوافز رمزية. بالإضافة إلى ذلك، هناك مشاريع أخرى مثل Ocean و Hivemapper و Dimo التي تجمع البيانات بطرق مختلفة.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية تحقيق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) من خلال تقنية إثبات المعرفة الصفرية، يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف في هذا المجال.
الذكاء الاصطناعي يدعم الويب 3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، يتنبأ Pond بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بينما يتوقع BullBear AI اتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. كما تستفيد منصات مسابقات الاستثمار مثل Numerai من الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالسوق. تقدم منصات تحليل البيانات على السلسلة مثل Arkham أيضًا خدمات مدمجة مع الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تعمل على تحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت Dune أداة Wand التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL. منصات الوسائط Web3 مثل Followin و IQ.wiki تدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى. ومشاريع مثل NFPrompt تستخدم الذكاء الاصطناعي لخفض تكاليف إنشاء NFTs.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بشكل أكثر كفاءة ودقة على الثغرات في كود العقود الذكية. على سبيل المثال، يوفر 0x0.ai مدقق عقود ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الكود.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه منتجات قوة الحوسبة اللامركزية بعض التحديات من حيث الأداء والاستقرار والموثوقية وتعقيد الاستخدام. حاليًا، تُستخدم قوة الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، وذلك بسبب المتطلبات العالية جدًا لنماذج البيانات وعرض النطاق الترددي.
السبب الرئيسي لصعوبة تدريب النماذج الكبيرة على قوة الحوسبة اللامركزية هو:
يحتاج تدريب النماذج الكبيرة إلى استقرار عالٍ، حيث أن الانقطاع سيؤدي إلى خسائر هائلة.
الاتصالات المتوازية للعديد من بطاقات الرسوميات محدودة بالمسافة الفيزيائية، ومن الصعب تشكيل تجمعات قوة الحوسبة.
لذلك، فإن القدرة الحاسوبية اللامركزية أكثر ملاءمة حاليًا لاستدلال الذكاء الاصطناعي أو تدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة في سيناريوهات معينة.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 يبدو خامًا بعض الشيء
تظل العديد من مشاريع AI + Web3 حاليًا على السطح، دون أن تظهر الدمج العميق والابتكار بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. تستخدم بعض المشاريع مفهوم الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق فقط، مع ابتكار محدود في الواقع. هناك حاجة لمزيد من البحث العميق في المستقبل لتحقيق التكامل الوثيق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لرواية مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن النماذج الكبيرة أصبحت مفتوحة المصدر تدريجيًا، فإن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تجد صعوبة في التطور في Web2، لذلك تتجه نحو دمج سرد Web3 والاقتصاد القائم على الرموز. ولكن هل يساعد الاقتصاد القائم على الرموز حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، أم أنه مجرد مضاربة قصيرة الأجل، فهذا يستحق التفكير. حاليًا، لم تصل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 بعد إلى مرحلة الاستخدام العملي، وتحتاج إلى المزيد من الفرق الجادة والمبدعة لتلبية الاحتياجات الفعلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
الملخص والتوقعات
إن融合 الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي وتطوير الاقتصاد في المستقبل. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر ذكاءً لـWeb3، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات المخصصة، وغيرها. من ناحية أخرى، يوفر Web3 فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي من خلال القدرة الحاسوبية اللامركزية، ومشاركة البيانات، وغيرها.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في مراحلها الأولى وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تقدم أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن أن يقلل الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، ويزيد من الشفافية والابتكار. في المستقبل، سيكون من الضروري موازنة الإيجابيات والسلبيات، واتخاذ تدابير مناسبة للتغلب على التحديات.
بشكل عام، من المتوقع أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي + Web3 إلى بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً. من خلال الجمع بين قدرات التحليل الذكي واتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي مع اللامركزية وحكم المستخدم في Web3، فإن آفاق التطور في المستقبل واسعة. المفتاح هو التقدم بشكل عملي، وتلبية الاحتياجات الفعلية، وليس مجرد البقاء في مستوى ضجيج المفاهيم.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الوضع الحالي لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: التحديات والفرص متواجدة معًا
اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الحالة الراهنة، التحديات وآفاق المستقبل
في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية Web3 اهتمامًا واسع النطاق على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه ومعالجة اللغة الطبيعية وتعلم الآلة، مما أحدث ثورة وابتكارًا هائلين في مختلف الصناعات. في عام 2023، بلغ حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي 200 مليار دولار، وكانت شركات مثل OpenAI وCharacter.AI وMidjourney في طليعة هذه الطفرة في الذكاء الاصطناعي.
في الوقت نفسه، تعتبر Web3 نموذجًا ناشئًا للإنترنت، وهي تغير من إدراك الناس واستخدامهم للإنترنت. تعتمد Web3 على تقنية blockchain، ومن خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، والتحقق من الهوية اللامركزية، تحقق مشاركة البيانات وقابليتها للتحكم، وحكم المستخدمين، وإقامة آليات الثقة. المبدأ الأساسي لـ Web3 هو تحرير البيانات من يد المؤسسات المركزية، ومنح المستخدمين السيطرة على البيانات وحق المشاركة في القيمة. حاليًا، وصلت القيمة السوقية لصناعة Web3 إلى 25 تريليون، وظهرت مشاريع مثل Bitcoin وEthereum وSolana بشكل متزايد.
أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مجالًا يحظى باهتمام كبير، وكيفية دمج كلاهما بشكل جيد هو سؤال يستحق الاستكشاف. ستتناول هذه المقالة تطور AI+Web3 الحالي، وتحلل القيود والتحديات التي تواجه المشاريع الحالية، وتستشرف اتجاهات التطور المستقبلية.
طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3
التحديات التي تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي
لا يمكن فصل جوهر صناعة الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة عناصر رئيسية: القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات. في ما يتعلق بالقدرة الحاسوبية، تحتاج مهام الذكاء الاصطناعي إلى موارد حسابية كبيرة، لكن الحصول على وإدارة قدرة حاسوبية ضخمة يعتبر مكلفًا للغاية، خاصة بالنسبة للشركات الناشئة والمطورين الأفراد. أما في ما يتعلق بالخوارزميات، على الرغم من أن التعلم العميق حقق نجاحًا كبيرًا، إلا أن هناك مشاكل لا تزال قائمة فيما يتعلق بتفسير النماذج، والقدرة على التحمل، والقدرة على التعميم. وفيما يتعلق بالبيانات، لا يزال الحصول على بيانات عالية الجودة ومتنوعة يشكل تحديًا كبيرًا، مع ضرورة مراعاة خصوصية البيانات وأمانها. بالإضافة إلى ذلك، فإن عدم وضوح نموذج الأعمال لمشاريع الذكاء الاصطناعي يجعل العديد من رواد الأعمال يشعرون بالارتباك.
التحديات التي تواجه صناعة Web3
توجد مجالات لتحسين صناعة Web3 في تحليل البيانات وتجربة المستخدم وأمان العقود الذكية. تعتبر الذكاء الاصطناعي أداة لزيادة الإنتاجية، ولها مجال كبير للتطبيق في هذه الجوانب. على سبيل المثال، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي من قدرات تحليل البيانات والتنبؤ في Web3، ويحسن تجربة المستخدم والخدمات المخصصة، ويقوي الأمان وحماية الخصوصية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)
تحليل حالة مشاريع AI+Web3
ويب 3 يدعم الذكاء الاصطناعي
قوة حوسبة لامركزية
مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبح نقص GPUs نقطة ألم في الصناعة. بعض مشاريع الويب 3 تحاول تقديم خدمات الحوسبة اللامركزية من خلال نظام تحفيز بالرموز، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين من خلال الرموز لتقديم قوة حوسبة GPU غير المستغلة، لتوفير الدعم لعملاء الذكاء الاصطناعي.
تشمل جهة العرض بشكل رئيسي مزودي خدمات السحابة، عمال مناجم العملات المشفرة والشركات. يتم تقسيم المشاريع بشكل عام إلى فئتين: فئة تستخدم لاستنتاج الذكاء الاصطناعي، مثل Render و Akash؛ وفئة أخرى تستخدم لتدريب الذكاء الاصطناعي، مثل io.net و Gensyn.
تعتبر io.net شبكة حوسبة لامركزية، حيث يتجاوز عدد وحدات معالجة الرسوميات 500,000، مما يدل على أداء متميز. بينما تعمل Gensyn على تعزيز توزيع المهام التعليمية والجوائز من خلال العقود الذكية، مما يحقق تدريب الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)
نموذج خوارزمية لامركزية
شبكة نموذج الخوارزميات اللامركزية هي سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تربط بين عدة نماذج ذكاء اصطناعي. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يقوم السوق باختيار النموذج الأنسب للذكاء الاصطناعي للإجابة. من المشاريع التمثيلية مثل Bittensor، حيث يقوم مزودو نموذج الخوارزميات بتقديم نماذج التعلم الآلي إلى الشبكة، ويحصلون على مكافآت رمزية.
جمع البيانات اللامركزية
تجمع بعض المشاريع بين Web3 ونظام حوافز الرموز لتحقيق جمع البيانات اللامركزي. على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين في PublicAI المشاركة كمزودين للبيانات أو كمدققين، والحصول على حوافز رمزية. بالإضافة إلى ذلك، هناك مشاريع أخرى مثل Ocean و Hivemapper و Dimo التي تجمع البيانات بطرق مختلفة.
حماية الخصوصية للمستخدمين في الذكاء الاصطناعي باستخدام ZK
تتيح تقنية إثبات المعرفة الصفرية تحقيق التحقق من المعلومات مع حماية الخصوصية. ZKML( التعلم الآلي القائم على المعرفة الصفرية ) من خلال تقنية إثبات المعرفة الصفرية، يسمح بتدريب واستنتاج نماذج التعلم الآلي دون الكشف عن البيانات الأصلية. مشاريع مثل BasedAI تستكشف في هذا المجال.
الذكاء الاصطناعي يدعم الويب 3
تحليل البيانات والتنبؤ
بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي أو تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، لتقديم خدمات تحليل البيانات والتنبؤ للمستخدمين. على سبيل المثال، يتنبأ Pond بالرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، بينما يتوقع BullBear AI اتجاهات الأسعار بناءً على البيانات التاريخية. كما تستفيد منصات مسابقات الاستثمار مثل Numerai من الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالسوق. تقدم منصات تحليل البيانات على السلسلة مثل Arkham أيضًا خدمات مدمجة مع الذكاء الاصطناعي.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)
خدمات مخصصة
بعض مشاريع Web3 تعمل على تحسين تجربة المستخدم من خلال دمج الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، أطلقت Dune أداة Wand التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL. منصات الوسائط Web3 مثل Followin و IQ.wiki تدمج ChatGPT لتلخيص المحتوى. ومشاريع مثل NFPrompt تستخدم الذكاء الاصطناعي لخفض تكاليف إنشاء NFTs.
تدقيق الذكاء الاصطناعي للعقود الذكية
يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف بشكل أكثر كفاءة ودقة على الثغرات في كود العقود الذكية. على سبيل المثال، يوفر 0x0.ai مدقق عقود ذكي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، يستخدم تقنيات التعلم الآلي لتحديد المشكلات المحتملة في الكود.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)
قيود وتحديات مشاريع AI+Web3
العقبات الواقعية التي تواجه قوة الحوسبة اللامركزية
تواجه منتجات قوة الحوسبة اللامركزية بعض التحديات من حيث الأداء والاستقرار والموثوقية وتعقيد الاستخدام. حاليًا، تُستخدم قوة الحوسبة اللامركزية بشكل رئيسي في استنتاج الذكاء الاصطناعي بدلاً من التدريب، وذلك بسبب المتطلبات العالية جدًا لنماذج البيانات وعرض النطاق الترددي.
السبب الرئيسي لصعوبة تدريب النماذج الكبيرة على قوة الحوسبة اللامركزية هو:
لذلك، فإن القدرة الحاسوبية اللامركزية أكثر ملاءمة حاليًا لاستدلال الذكاء الاصطناعي أو تدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة في سيناريوهات معينة.
الجمع بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 يبدو خامًا بعض الشيء
تظل العديد من مشاريع AI + Web3 حاليًا على السطح، دون أن تظهر الدمج العميق والابتكار بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. تستخدم بعض المشاريع مفهوم الذكاء الاصطناعي على مستوى التسويق فقط، مع ابتكار محدود في الواقع. هناك حاجة لمزيد من البحث العميق في المستقبل لتحقيق التكامل الوثيق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.
أصبحت اقتصاديات الرموز بمثابة عازل لرواية مشاريع الذكاء الاصطناعي
نظرًا لأن النماذج الكبيرة أصبحت مفتوحة المصدر تدريجيًا، فإن العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تجد صعوبة في التطور في Web2، لذلك تتجه نحو دمج سرد Web3 والاقتصاد القائم على الرموز. ولكن هل يساعد الاقتصاد القائم على الرموز حقًا في تلبية الاحتياجات الفعلية، أم أنه مجرد مضاربة قصيرة الأجل، فهذا يستحق التفكير. حاليًا، لم تصل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 بعد إلى مرحلة الاستخدام العملي، وتحتاج إلى المزيد من الفرق الجادة والمبدعة لتلبية الاحتياجات الفعلية.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)
الملخص والتوقعات
إن融合 الذكاء الاصطناعي وWeb3 يوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي وتطوير الاقتصاد في المستقبل. يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي سيناريوهات تطبيق أكثر ذكاءً لـWeb3، مثل تحليل البيانات، وتدقيق العقود الذكية، والخدمات المخصصة، وغيرها. من ناحية أخرى، يوفر Web3 فرصًا جديدة للذكاء الاصطناعي من خلال القدرة الحاسوبية اللامركزية، ومشاركة البيانات، وغيرها.
على الرغم من أن مشاريع AI + Web3 لا تزال في مراحلها الأولى وتواجه العديد من التحديات، إلا أنها تقدم أيضًا بعض المزايا. على سبيل المثال، يمكن أن يقلل الحوسبة اللامركزية وجمع البيانات من الاعتماد على المؤسسات المركزية، ويزيد من الشفافية والابتكار. في المستقبل، سيكون من الضروري موازنة الإيجابيات والسلبيات، واتخاذ تدابير مناسبة للتغلب على التحديات.
بشكل عام، من المتوقع أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي + Web3 إلى بناء أنظمة اقتصادية واجتماعية أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً. من خلال الجمع بين قدرات التحليل الذكي واتخاذ القرار للذكاء الاصطناعي مع اللامركزية وحكم المستخدم في Web3، فإن آفاق التطور في المستقبل واسعة. المفتاح هو التقدم بشكل عملي، وتلبية الاحتياجات الفعلية، وليس مجرد البقاء في مستوى ضجيج المفاهيم.
! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)