نتحدث كثيرًا عن النماذج الأكبر، ونوافذ السياق الأوسع، والمزيد من المعلمات. لكن الاختراق الحقيقي قد لا يكون متعلقًا بالحجم على الإطلاق. يمثل بروتوكول سياق النموذج (MCP) تحولًا جذريًا في كيفية تفاعل مساعدي الذكاء الاصطناعي مع العالم من حولهم، وهو يحدث الآن.

المشكلة الحقيقية مع مساعدي الذكاء الاصطناعي​

إليك سيناريو يعرفه كل مطور: أنت تستخدم مساعد ذكاء اصطناعي للمساعدة في تصحيح الأخطاء في الكود، لكنه لا يمكنه رؤية مستودعك. أو تسأله عن بيانات السوق، لكن معرفته قديمة بعدة أشهر. القيد الأساسي ليس ذكاء الذكاء الاصطناعي - إنه عدم قدرته على الوصول إلى العالم الحقيقي.

كانت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل العلماء البارعين المحبوسين في غرفة مع بيانات تدريبهم فقط. بغض النظر عن مدى ذكائهم، لا يمكنهم التحقق من أسعار الأسهم الحالية، أو النظر إلى قاعدة الكود الخاصة بك، أو التفاعل مع أدواتك. حتى الآن.

دخول بروتوكول سياق النموذج (MCP)​

يعيد MCP تخيل كيفية تفاعل مساعدي الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية بشكل جذري. بدلاً من محاولة حشر المزيد من السياق في نماذج المعلمات المتزايدة الحجم، ينشئ MCP طريقة موحدة للذكاء الاصطناعي للوصول الديناميكي إلى المعلومات والأنظمة حسب الحاجة.

الهيكل بسيط بشكل أنيق ولكنه قوي:

• مضيفو MCP: برامج أو أدوات مثل Claude Desktop حيث تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي وتتفاعل مع الخدمات المختلفة. يوفر المضيف بيئة التشغيل وحدود الأمان لمساعد الذكاء الاصطناعي.

• عملاء MCP: مكونات داخل مساعد الذكاء الاصطناعي تقوم ببدء الطلبات والتعامل مع الاتصال مع خوادم MCP. يحتفظ كل عميل باتصال مخصص لأداء مهام محددة أو الوصول إلى موارد معينة، وإدارة دورة الطلب والاستجابة.

• خوادم MCP: برامج متخصصة وخفيفة الوزن تعرض قدرات خدمات محددة. كل خادم مصمم خصيصًا للتعامل مع نوع واحد من التكامل، سواء كان ذلك البحث في الويب عبر Brave، أو الوصول إلى مستودعات GitHub، أو استعلام قواعد البيانات المحلية. هناك خوادم مفتوحة المصدر.

• الموارد المحلية والبعيدة: مصادر البيانات والخدمات الأساسية التي يمكن لخوادم MCP الوصول إليها. تشمل الموارد المحلية الملفات وقواعد البيانات والخدمات على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، بينما تشمل الموارد البعيدة واجهات برمجة التطبيقات الخارجية والخدمات السحابية التي يمكن للخوادم الاتصال بها بأمان.

فكر في الأمر على أنه إعطاء مساعدي الذكاء الاصطناعي نظامًا حسيًا مدفوعًا بواجهة برمجة التطبيقات. بدلاً من محاولة حفظ كل شيء أثناء التدريب، يمكنهم الآن الوصول والاستعلام عما يحتاجون إلى معرفته.

لماذا هذا مهم: الاختراقات الثلاثة​

1. الذكاء الفوري: بدلاً من الاعتماد على بيانات التدريب القديمة، يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي الآن سحب المعلومات الحالية من المصادر الموثوقة. عندما تسأل عن سعر البيتكوين، تحصل على الرقم اليوم، وليس العام الماضي.
2. تكامل الأنظمة: يتيح MCP التفاعل المباشر مع بيئات التطوير، وأدوات الأعمال، وواجهات برمجة التطبيقات. مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك لا يتحدث فقط عن الكود - يمكنه بالفعل رؤية والتفاعل مع مستودعك.
3. الأمان حسب التصميم: يخلق نموذج العميل-المضيف-الخادم حدود أمان واضحة. يمكن للمؤسسات تنفيذ ضوابط وصول دقيقة مع الحفاظ على فوائد مساعدة الذكاء الاصطناعي. لا مزيد من الاختيار بين الأمان والقدرة.

الرؤية هي الإيمان: MCP في العمل​

لنقم بإعداد مثال عملي باستخدام تطبيق Claude Desktop وأداة Brave Search MCP. سيمكن هذا Claude من البحث في الويب في الوقت الفعلي:

1. تثبيت Claude Desktop​

2. الحصول على مفتاح API لـ Brave​

3. إنشاء ملف تكوين​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

ثم تعديل الملف ليكون كالتالي:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. إعادة تشغيل تطبيق Claude Desktop​

على الجانب الأيمن من التطبيق، ستلاحظ وجود أداتين جديدتين (مميزتين بالدائرة الحمراء في الصورة أدناه) للبحث في الإنترنت باستخدام أداة Brave Search MCP.

بمجرد التكوين، يصبح التحول سلسًا. اسأل Claude عن أحدث مباراة لمانشستر يونايتد، وبدلاً من الاعتماد على بيانات التدريب القديمة، يقوم بإجراء عمليات بحث في الويب في الوقت الفعلي لتقديم معلومات دقيقة وحديثة.

الصورة الأكبر: لماذا يغير MCP كل شيء​

تتجاوز التداعيات هنا عمليات البحث البسيطة على الويب. يخلق MCP نموذجًا جديدًا لمساعدة الذكاء الاصطناعي:

1. تكامل الأدوات: يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي الآن استخدام أي أداة تحتوي على واجهة برمجة تطبيقات. فكر في عمليات Git، أو استعلامات قواعد البيانات، أو رسائل Slack.
2. التأصيل في العالم الحقيقي: من خلال الوصول إلى البيانات الحالية، تصبح استجابات الذكاء الاصطناعي متأصلة في الواقع بدلاً من بيانات التدريب.
3. التمدد: تم تصميم البروتوكول للتوسع. مع ظهور أدوات وواجهات برمجة تطبيقات جديدة، يمكن دمجها بسرعة في نظام MCP البيئي.

ما هو التالي لـ MCP​

نحن فقط نرى بداية ما هو ممكن مع MCP. تخيل مساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم:

• سحب وتحليل بيانات السوق في الوقت الفعلي
• التفاعل مباشرة مع بيئة التطوير الخاصة بك
• الوصول إلى وتلخيص وثائق شركتك الداخلية
• التنسيق عبر أدوات الأعمال المتعددة لأتمتة سير العمل

الطريق إلى الأمام​

يمثل MCP تحولًا جذريًا في كيفية تفكيرنا في قدرات الذكاء الاصطناعي. بدلاً من بناء نماذج أكبر مع نوافذ سياق أوسع، نحن نخلق طرقًا أكثر ذكاءً للذكاء الاصطناعي للتفاعل مع الأنظمة والبيانات الحالية.

بالنسبة للمطورين والمحللين وقادة التكنولوجيا، يفتح MCP إمكانيات جديدة لتكامل الذكاء الاصطناعي. الأمر لا يتعلق فقط بما يعرفه الذكاء الاصطناعي - بل يتعلق بما يمكنه فعله.

قد لا تكون الثورة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي حول جعل النماذج أكبر. قد تكون حول جعلها أكثر اتصالاً. ومع MCP، فإن تلك الثورة موجودة بالفعل.

1. وضع السوق والتحليل التنافسي​

مشهد الذكاء الاصطناعي اللامركزي وGPU DePIN: أدى تقارب الذكاء الاصطناعي والبلوكشين إلى ظهور مشاريع في فئتين رئيسيتين: شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية (تركز على خدمات الذكاء الاصطناعي والوكلاء) وGPU DePIN (شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية) التي تركز على قوة الحوسبة الموزعة. تشمل المنافسين الرئيسيين:

• SingularityNET (AGIX): سوق لامركزي للخوارزميات الذكاء الاصطناعي، يتيح للمطورين تحقيق الدخل من خدمات الذكاء الاصطناعي عبر رمزه. تأسس بواسطة خبراء ذكاء اصطناعي بارزين (الدكتور بن جورتزل من مشروع الروبوت صوفيا)، يطمح إلى ديمقراطية الذكاء الاصطناعي من خلال السماح لأي شخص بتقديم أو استهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. ومع ذلك، توفر SingularityNET بشكل أساسي سوق خدمات الذكاء الاصطناعي وتعتمد على البنية التحتية للجهات الخارجية للحوسبة، مما قد يسبب تحديات في التوسع.

• Fetch.ai (FET): واحدة من أولى منصات البلوكشين للوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، مما يتيح نشر وكلاء يقومون بمهام مثل تحليل البيانات وتداول DeFi. قامت Fetch.ai ببناء سلسلتها الخاصة (مبنية على Cosmos) وتؤكد على التعاون متعدد الوكلاء والمعاملات على السلسلة. قوتها تكمن في أطر الوكلاء والنماذج الاقتصادية المعقدة، على الرغم من أنها أقل تركيزًا على مهام GPU الثقيلة (غالبًا ما يتعامل وكلاؤها مع المنطق والمعاملات أكثر من استنتاج النماذج الكبيرة).

• Render Network (RNDR): منصة حوسبة GPU لامركزية تهدف في البداية إلى التصيير ثلاثي الأبعاد، والآن تدعم أيضًا تصيير/تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تربط Render المستخدمين الذين يحتاجون إلى قوة GPU هائلة مع المشغلين الذين يساهمون في GPUs الخاملة، باستخدام رمز RNDR للمدفوعات. انتقلت إلى Solana لتحقيق إنتاجية أعلى ورسوم أقل. يعني نموذج حرق وصك الرموز الخاص بـ Render أن المستخدمين يحرقون الرموز للعمل التصييري وتكسب العقد الرموز الجديدة، مما يربط استخدام الشبكة بقيمة الرمز. يركز على البنية التحتية؛ لا يوفر بنفسه خوارزميات الذكاء الاصطناعي ولكنه يمكّن الآخرين من تشغيل المهام الثقيلة لـ GPU.

• Akash Network (AKT): سوق سحابي لامركزي على Cosmos، يقدم الحوسبة عند الطلب (CPU/GPU) عبر نظام مزايدة. تستخدم Akash Kubernetes ومزاد عكسي للسماح للمزودين بتقديم الحوسبة بتكاليف أقل من السحابة التقليدية. إنها بديل سحابي أوسع (استضافة الحاويات، مهام ML، إلخ)، وليست حصرية للذكاء الاصطناعي، وتستهدف الحوسبة الفعالة من حيث التكلفة للمطورين. يتم ضمان الأمان والموثوقية من خلال السمعة والضمان، ولكن كمنصة عامة تفتقر إلى أطر الذكاء الاصطناعي المتخصصة.

• أخرى بارزة: Golem (واحدة من أولى شبكات الحوسبة P2P، الآن قادرة على GPU)، Bittensor (TAO) (شبكة حيث تقوم عقد النماذج الذكاء الاصطناعي بتدريب نموذج ML جماعي وتكسب مكافآت للمساهمات المفيدة)، Clore.ai (سوق تأجير GPU يستخدم إثبات العمل مع مكافآت حاملي الرموز)، Nosana (مبنية على Solana، تركز على مهام استنتاج الذكاء الاصطناعي)، وAutonolas (منصة مفتوحة لبناء الخدمات/الوكلاء اللامركزية). تؤكد هذه المشاريع على المشهد المتطور بسرعة للحوسبة اللامركزية والذكاء الاصطناعي، كل منها مع تركيزه الخاص – من مشاركة الحوسبة العامة إلى اقتصادات الوكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصة.

عرض القيمة الفريدة لشبكة كوكو: تميز شبكة كوكو نفسها من خلال دمج جميع الطبقات الثلاثة الحرجة – البلوكشين (سلسلة كوكو)، الحوسبة اللامركزية لـ GPU، وتطبيق ويب الذكاء الاصطناعي للمستخدم النهائي – في منصة واحدة سلسة. يوفر هذا النهج الشامل عدة مزايا:

• خدمات الذكاء الاصطناعي المتكاملة مقابل البنية التحتية فقط: على عكس Render أو Akash التي توفر بشكل أساسي قوة الحوسبة الخام، تقدم كوكو خدمات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للاستخدام (على سبيل المثال، تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية للفن) على سلسلتها. لديها تطبيق ويب للذكاء الاصطناعي للمبدعين لتوليد المحتوى مباشرة (بدءًا من توليد الصور بأسلوب الأنمي) دون الحاجة إلى إدارة البنية التحتية الأساسية. تقلل هذه التجربة الشاملة من العوائق أمام المبدعين والمطورين – يحصل المستخدمون على تخفيض يصل إلى 75٪ في تكلفة توليد الذكاء الاصطناعي من خلال الاستفادة من GPUs اللامركزية ويمكنهم إنشاء فن الذكاء الاصطناعي في ثوانٍ مقابل بنسات، وهو عرض قيمة لم تتمكن السحابات التقليدية وشبكات المنافسين من مطابقته.

• اللامركزية والثقة والشفافية: يضع تصميم كوكو تركيزًا قويًا على التشغيل بدون ثقة والانفتاح. يُطلب من مشغلي عقد GPU والمطورين والمستخدمين رهن الرمز الأصلي ($CAI) والمشاركة في التصويت على السلسلة لتأسيس السمعة والثقة. تساعد هذه الآلية في ضمان الخدمة الموثوقة (يتم مكافأة الفاعلين الجيدين، ويمكن أن يفقد الفاعلون الضارون الرهان) – وهو فارق حاسم عندما قد يعاني المنافسون من التحقق من النتائج. يتم تضمين شفافية المهام والمكافآت عبر العقود الذكية، وتم تصميم المنصة لتكون مضادة للرقابة وتحافظ على الخصوصية. تهدف كوكو إلى ضمان أن تظل حسابات ومحتوى الذكاء الاصطناعي مفتوحة وغير قابلة للرقابة، مما يجذب المجتمعات القلقة بشأن مرشحات الذكاء الاصطناعي المركزية أو إساءة استخدام البيانات.

• الوحداتية والتوسع: بدأت كوكو بتوليد الصور كدليل على المفهوم، ولكن بنيتها وحدوية لاستيعاب نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة وحالات الاستخدام. يمكن لنفس الشبكة تقديم خدمات الذكاء الاصطناعي المختلفة (من توليد الفن إلى نماذج اللغة إلى تحليل البيانات) في المستقبل، مما يمنحها نطاقًا واسعًا ومرونة. مجتمعة مع الحوكمة على السلسلة، يحافظ هذا على المنصة قابلة للتكيف ومدفوعة بالمجتمع.

• التركيز على المجتمع المستهدف: من خلال تسمية نفسها "منصة الذكاء الاصطناعي اللامركزية للمبدعين والبنائين"، تقوم كوكو بإنشاء مكانة في المجتمع الإبداعي ومطوري الويب3. للمبدعين، تقدم أدوات متخصصة (مثل نماذج الذكاء الاصطناعي الدقيقة بأسلوب الأنمي) لإنتاج محتوى فريد؛ لمطوري الويب3 توفر تكاملًا سهلاً للذكاء الاصطناعي في التطبيقات اللامركزية عبر واجهات برمجة التطبيقات البسيطة وخلفية قابلة للتوسع. يبني هذا التركيز المزدوج نظامًا بيئيًا ذو وجهين: يجلب المبدعون الطلب على مهام الذكاء الاصطناعي، ويوسع المطورون عرض تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يستهدف المنافسون مثل SingularityNET الباحثين/مقدمي الذكاء الاصطناعي بشكل عام، لكن نهج كوكو المتمركز حول المجتمع (مثل واجهات بوت Telegram/Discord، الفن الذكاء الاصطناعي الذي ينشئه المستخدم في معرض عام) يعزز التفاعل والنمو الفيروسي.

توصيات وضع قابلة للتنفيذ:

• تسليط الضوء على الفوارق في الرسائل: التأكيد على الحل الشامل لكوكو في التسويق – "منصة واحدة للوصول إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي والكسب من توفير قوة GPU." التأكيد على توفير التكاليف (أرخص بنسبة تصل إلى 75٪) والوصول بدون إذن (بدون حراس أو عقود سحابية) لوضع كوكو كأكثر شبكة ذكاء اصطناعي متاحة وميسورة التكلفة للمبدعين والشركات الناشئة.

• الاستفادة من الشفافية والثقة: بناء الثقة من خلال نشر آليات الثقة على السلسلة. نشر مقاييس حول معدلات نجاح التحقق من المهام، أو قصص عن كيفية منع الرهن الفاعلين السيئين. تثقيف المستخدمين بأن كوكو، على عكس واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي الصندوق الأسود، تقدم حسابات ذكاء اصطناعي قابلة للتحقق ومدققة من المجتمع.

• استهداف المجتمعات المتخصصة: التركيز على مجتمع فن الأنمي/المانجا وقطاعات ألعاب الويب3. يمكن أن يخلق النجاح هناك دراسات حالة لجذب الأسواق الأوسع لاحقًا. من خلال الهيمنة على مكانة، تكتسب كوكو الاعتراف بالعلامة التجارية الذي لا يمكن للمنافسين الأكبر العامين تآكله بسهولة.

• المراقبة التنافسية المستمرة: تعيين فريق لتتبع تطورات المنافسين (ترقيات التكنولوجيا، الشراكات، تغييرات الرموز) والتكيف بسرعة مع عروض أو تكاملات متفوقة.

2. تحقيق الدخل ونمو الإيرادات​

سيجمع نموذج الإيرادات المستدامة لشبكة كوكو بين الرموز القوية وتحقيق الدخل المباشر من خدمات الذكاء الاصطناعي واستخدام بنية GPU التحتية. يجب أن تضمن الاستراتيجية أن رمز $CAI له فائدة حقيقية وتدفق قيمة، مع إنشاء تدفقات إيرادات غير رمزية حيثما أمكن.

الرموز والحوافز​

يجب أن يحفز رمز $CAI جميع المشاركين (عمال تعدين GPU، مطورو الذكاء الاصطناعي، المستخدمون، وحاملو الرموز) في دورة فاضلة:

• فائدة متعددة الأوجه للرمز: يجب استخدام $CAI لمدفوعات خدمات الذكاء الاصطناعي، الرهن للأمان، التصويت على الحوكمة، وتوزيع المكافآت. يخلق هذا الأساس الواسع للفائدة طلبًا مستمرًا يتجاوز المضاربة.

• مكافآت وانبعاثات متوازنة: يمكن أن يطلق نهج الإطلاق العادل نمو الشبكة، ولكن يجب إدارة الانبعاثات بعناية (مثل جداول النصف، التحولات التدريجية إلى المكافآت القائمة على الرسوم) حتى لا تشبع السوق بالرموز.

• ضغط انكماشي والتقاط القيمة: إدخال مغاسل الرموز التي تربط استخدام الشبكة بقيمة الرمز. على سبيل المثال، تنفيذ رسوم صغيرة على معاملات الذكاء الاصطناعي يتم حرقها جزئيًا أو إرسالها إلى خزانة المجتمع. يقلل الاستخدام العالي من العرض المتداول أو يتراكم القيمة للمجتمع، مما يدعم سعر الرمز.

• الحوكمة وقيمة الميم: إذا كان لـ $CAI جوانب ميم، الاستفادة من ذلك لبناء ضجة المجتمع. الجمع بين الحملات الممتعة وقوة الحوكمة الهادفة على معلمات البروتوكول، المنح، أو إضافات النماذج لتشجيع الاحتفاظ الأطول والمشاركة النشطة.

خطوات الرموز القابلة للتنفيذ:

• تنفيذ نموذج رهن متدرج: يتطلب من عمال تعدين GPU ومقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي رهن $CAI. يحصل الرهانون الذين لديهم المزيد من الرموز والأداء القوي على مهام ذات أولوية أو أرباح أعلى. يؤمن هذا الشبكة ويقفل الرموز، مما يقلل من ضغط البيع.

• إطلاق برنامج مكافآت قائم على الاستخدام: تخصيص الرموز لمكافأة مهام الذكاء الاصطناعي النشطة أو الوكلاء الذكاء الاصطناعي الشائعين. تشجيع التبني من خلال تحفيز كل من الاستخدام (المستخدمين) والإنشاء (المطورين).

• مراقبة وتعديل العرض: استخدام الحوكمة لمراجعة بانتظام مقاييس الرموز (السعر، السرعة، معدل الرهن). تعديل الرسوم، متطلبات الرهن، أو معدلات المكافآت حسب الحاجة للحفاظ على اقتصاد الرموز الصحي.

تحقيق الدخل من خدمات الذكاء الاصطناعي​

بجانب تصميم الرموز، يمكن لكوكو تحقيق الإيرادات من خدمات الذكاء الاصطناعي:

• نموذج الفريميوم: السماح للمستخدمين بتجربة خدمات الذكاء الاصطناعي الأساسية مجانًا أو بتكلفة منخفضة، ثم فرض رسوم على الميزات الأعلى، حدود الاستخدام الأكبر، أو النماذج المتخصصة. يشجع هذا على انضمام المستخدمين مع تحقيق الدخل من المستخدمين الأقوياء.

• رسوم المعاملات لطلبات الذكاء الاصطناعي: أخذ رسوم صغيرة (1-2٪) على كل مهمة ذكاء اصطناعي. بمرور الوقت، مع زيادة المهام، يمكن أن تصبح هذه الرسوم كبيرة. الحفاظ على الرسوم منخفضة بما يكفي لعدم ردع الاستخدام.

• عمولة السوق: مع إدراج مطوري الطرف الثالث لنماذج/وكلاء الذكاء الاصطناعي، أخذ عمولة صغيرة. يتماشى هذا مع إيرادات كوكو مع نجاح المطور وقابل للتوسع بشكل كبير.

• صفقات المؤسسات والترخيص: تقديم إنتاجية مخصصة أو مثيلات خاصة للعملاء المؤسساتيين، مع مدفوعات اشتراك ثابتة. يمكن أن يكون هذا بالعملة الورقية/العملات المستقرة، والتي يمكن للمنصة تحويلها إلى $CAI أو استخدامها لإعادة الشراء.

• خدمات الذكاء الاصطناعي المتميزة: تقديم ميزات متقدمة (مثل الدقة الأعلى، تدريب النماذج المخصص، الحوسبة ذات الأولوية) تحت اشتراك أو مدفوعات رمزية لمرة واحدة.

خطوات تحقيق الدخل من خدمات الذكاء الاصطناعي القابلة للتنفيذ:

• تصميم مستويات الاشتراك: تحديد مستويات الاستخدام بوضوح مع تسعير شهري/سنوي في $CAI أو العملة الورقية، وتقديم مجموعات ميزات متميزة (أساسي مقابل محترف مقابل مؤسسي).

• دمج قنوات الدفع: توفير طرق سهلة للدخول (بطاقة الائتمان، العملات المستقرة) حتى يتمكن المستخدمون غير المشفرين من الدفع بسهولة، مع التحويل الخلفي إلى $CAI.

• مكافآت المجتمع: استخدام بعض الإيرادات لمكافأة المحتوى الذي ينشئه المستخدم، أفضل فن ذكاء اصطناعي، أو أداء الوكيل الأعلى. يعزز هذا الاستخدام ويظهر قدرات المنصة.

تدفقات إيرادات GPU DePIN​

كشبكة GPU لامركزية، يمكن لكوكو كسب الإيرادات من خلال:

• مكافآت تعدين GPU (للمزودين): تمويلها في البداية من التضخم أو تخصيص المجتمع، والتحول بمرور الوقت إلى الرسوم القائمة على الاستخدام كمكافأة أساسية.

• رسوم الشبكة لتخصيص الموارد: قد تتطلب المهام الكبيرة للذكاء الاصطناعي أو التدريب رهنًا أو رسوم جدولة إضافية، مما يحقق الدخل من الوصول الأولوي إلى GPUs.

• خدمات الحوسبة B2B: وضع كوكو كحوسبة سحابية لامركزية للذكاء الاصطناعي، وجمع نسبة من الصفقات المؤسساتية للحوسبة الكبيرة.

• مشاركة الإيرادات من الشراكات: التعاون مع مشاريع أخرى (التخزين، بيانات الأوراكل، البلوكشين) للخدمات المتكاملة، وكسب رسوم الإحالة أو تقسيم الإيرادات.

خطوات تحقيق الدخل من شبكة GPU القابلة للتنفيذ:

• تحسين التسعير: ربما استخدام نموذج مزايدة أو مزاد لمطابقة المهام مع مزودي GPU مع الاحتفاظ برسوم شبكة أساسية.

• عرض الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي: تسويق حل "السحابة الذكاء الاصطناعي" للشركات الناشئة/المؤسسات بأسعار تنافسية. يذهب جزء من رسوم الحوسبة إلى خزانة كوكو.

• إعادة الاستثمار في نمو الشبكة: استخدام جزء من الإيرادات لتحفيز عقد GPU ذات الأداء الأعلى والحفاظ على جودة الخدمة العالية.

• مراقبة استخدام الموارد: تتبع عرض وطلب GPU. تعديل الحوافز (مثل مكافآت التعدين) والجهود التسويقية للحفاظ على الشبكة متوازنة ومربحة.

3. الوكلاء الذكاء الاصطناعي وتعظيم الأثر​

يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز المشاركة والإيرادات بشكل كبير من خلال أداء المهام القيمة للمستخدمين أو المنظمات. يجعل دمجهم بشكل محكم مع قدرات سلسلة كوكو المنصة فريدة.

الوكلاء الذكاء الاصطناعي كمحرك للنمو​

يمكن للوكلاء الذين يعملون على السلسلة الاستفادة من حوسبة GPU لكوكو للاستنتاج/التدريب، دفع الرسوم في $CAI، والاستفادة من البيانات على السلسلة. يقود هذا الحلقة الراجعة (الوكلاء → استخدام الحوسبة → الرسوم → قيمة الرمز) النمو المستدام.

حالات الاستخدام ذات الأثر العالي​

• روبوتات التداول المستقلة: وكلاء يستخدمون ML للتعامل مع تداولات DeFi، الزراعة العائدية، التحكيم. الإيرادات المحتملة عبر تقاسم الأرباح أو رسوم الأداء.

• وكلاء الأمن السيبراني والمراقبة: اكتشاف الاختراقات أو الشذوذ في العقود الذكية، مقدمة كاشتراك. استخدام ذو قيمة عالية لـ DeFi.

• مستشارو الذكاء الاصطناعي الشخصيون: وكلاء يقدمون رؤى مخصصة (مالية، إبداعية، أو غير ذلك). تحقيق الدخل عبر الاشتراك أو الدفع لكل استخدام.

• وكلاء توليد المحتوى وNFT: إنشاء مستقل للفن، NFTs، أو وسائط أخرى. الإيرادات من مبيعات NFT أو رسوم الترخيص.

• روبوتات خاصة بالصناعة: تحسين سلسلة التوريد، تحليل بيانات الرعاية الصحية، إلخ. تتطلب شراكات طويلة الأجل ولكن لديها إمكانات إيرادات عالية.

التكامل مع سلسلة كوكو​

• تنفيذ الوكلاء على السلسلة: يمكن للوكلاء استخدام العقود الذكية للمنطق القابل للتحقق، حراسة الأموال، أو المدفوعات الآلية.

• الوصول إلى الموارد عبر GPU DePIN: يمكن للوكلاء الاستفادة بسلاسة من حوسبة GPU، والدفع في $CAI. يميز هذا كوكو عن المنصات التي تفتقر إلى طبقة الحوسبة الأصلية.

• الهوية اللامركزية والبيانات: يمكن أن تعزز سمعة وإحصائيات الوكلاء على السلسلة الثقة (مثل العائد على الاستثمار المثبت لروبوت التداول).

• التوافق الاقتصادي: يتطلب من مطوري الوكلاء رهن $CAI أو دفع رسوم الإدراج، مع مكافأة الوكلاء الأعلى الذين يجلبون القيمة للمستخدمين.

استراتيجية الوكلاء القابلة للتنفيذ:

• إطلاق منصة الوكلاء (Launchpad): توفير أدوات التطوير، قوالب للوكلاء الشائعين (التداول، الأمان)، ونشر سهل حتى يتدفق المطورون إلى كوكو.

• برامج الوكلاء الرائدة: بناء أو تمويل عدد قليل من الوكلاء البارزين (مثل روبوت تداول من الدرجة الأولى) لإثبات المفهوم. نشر قصص النجاح.

• شراكات حالات الاستخدام الرئيسية: الشراكة مع منصات DeFi، NFT، أو الألعاب لدمج الوكلاء الذين يحلون المشاكل الحقيقية، وإظهار العائد على الاستثمار.

• السلامة والحوكمة: يتطلب تدقيقات الأمان للوكلاء الذين يتعاملون مع أموال المستخدمين. تشكيل "مجلس الوكلاء" أو إشراف DAO للحفاظ على الجودة.

• تحفيز نمو النظام البيئي للوكلاء: استخدام المنح للمطورين والهاكاثونات لجذب المواهب. تقديم تقاسم الإيرادات للوكلاء ذوي الأداء العالي.

4. استراتيجيات النمو والتبني​

يمكن لكوكو أن تصبح منصة ذكاء اصطناعي سائدة من خلال الانخراط بنشاط مع المطورين، بناء مجتمع قوي، وتشكيل شراكات استراتيجية.

مشاركة المطورين وحوافز النظام البيئي​

• موارد مطورين قوية: توفير توثيق شامل، SDKs مفتوحة المصدر، مشاريع نموذجية، وقنوات دعم نشطة (Discord، المنتديات). جعل البناء على كوكو خاليًا من الاحتكاك.

• هاكاثونات وتحديات: استضافة أو رعاية أحداث تركز على الذكاء الاصطناعي + البلوكشين، وتقديم جوائز في $CAI. جذب المواهب الجديدة وإنشاء مشاريع مبتكرة.

• المنح والمكافآت: تخصيص جزء من إمدادات الرموز لتشجيع نمو النظام البيئي (مثل بناء مستكشف السلسلة، الجسر إلى سلسلة أخرى، إضافة نماذج ذكاء اصطناعي جديدة).

• مجتمع المطورين/DAO: تشكيل مجتمع من أفضل المساهمين الذين يساعدون في اللقاءات، الدروس التعليمية، والموارد بلغات محلية.

التسويق وبناء المجتمع​

• علامة تجارية واضحة وسرد القصص: تسويق كوكو كـ "الذكاء الاصطناعي للجميع، مدعوم باللامركزية." نشر تحديثات منتظمة، دروس تعليمية، قصص المستخدمين، وقطع الرؤية.

• وسائل التواصل الاجتماعي والانتشار الفيروسي: الحفاظ على قنوات نشطة (Twitter، Discord، Telegram). تشجيع الميمات، المحتوى الذي ينشئه المستخدمون، وحملات الإحالة. استضافة مسابقات فن الذكاء الاصطناعي أو تحديات فيروسية أخرى.

• أحداث المجتمع وورش العمل: إجراء جلسات أسئلة وأجوبة، ندوات عبر الإنترنت، لقاءات محلية. إشراك المستخدمين مباشرة، إظهار الأصالة، جمع التعليقات.

• مكافأة المساهمات: برامج السفراء، مكافآت الأخطاء، المسابقات، أو الجوائز NFT لمكافأة جهود المستخدمين. استخدام تخصيصات التسويق/المجتمع لتغذية هذه الأنشطة.

الشراكات الاستراتيجية والتعاون​

• شراكات الويب3: التعاون مع سلاسل L1/L2 الشهيرة، مزودي البيانات، وشبكات التخزين. توفير خدمات الذكاء الاصطناعي عبر السلاسل، وربط قواعد مستخدمين جديدة.

• التعاون مع صناعة الذكاء الاصطناعي: دمج المجتمعات المفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي، رعاية الأبحاث، أو الشراكة مع الشركات الناشئة الصغيرة للذكاء الاصطناعي التي تسعى إلى الحوسبة اللامركزية.

• شركات الذكاء الاصطناعي السحابية والمؤسساتية: تقديم قوة GPU اللامركزية لتحقيق وفورات في التكاليف. التفاوض على صفقات اشتراك ثابتة للمؤسسات، وتحويل أي إيرادات بالعملة الورقية إلى النظام البيئي.

• المؤثرون وقادة الفكر: إشراك خبراء الذكاء الاصطناعي أو التشفير المعترف بهم كمستشارين. دعوتهم لتجربة أو اختبار المنصة، مما يعزز الرؤية والمصداقية.

مبادرات النمو القابلة للتنفيذ:

• تجربة رائدة: إطلاق شراكة رائدة (مثل مع سوق NFT أو بروتوكول DeFi) لإثبات الفائدة في العالم الحقيقي. نشر نمو المستخدمين ومقاييس النجاح.

• التوسع العالمي: توطين المواد، استضافة اللقاءات، وتجنيد السفراء في مناطق مختلفة لتوسيع التبني.

• حملة الانضمام: بمجرد الاستقرار، تشغيل حملات الإحالة/الإسقاط الجوي لتحفيز المستخدمين الجدد. التكامل مع المحافظ الشهيرة لتسجيل الدخول بدون احتكاك.

• تتبع وتعزيز مؤشرات الأداء الرئيسية: مشاركة علنية للمقاييس مثل عقد GPU، المستخدمين النشطين شهريًا، نشاط المطورين. معالجة النواقص بسرعة مع حملات مستهدفة.

5. الاعتبارات التقنية وخارطة الطريق​

القابلية للتوسع​

• إنتاجية سلسلة كوكو: تحسين التوافق وأحجام الكتل أو استخدام نهج الطبقة الثانية/السلسلة الجانبية لأحجام المعاملات العالية. تجميع مهام الذكاء الاصطناعي الصغيرة.

• توسيع الحوسبة خارج السلسلة: تنفيذ خوارزميات جدولة المهام الفعالة لتوزيع GPU. النظر في المجدولين اللامركزيين أو الهرميين للتعامل مع الأحجام الكبيرة.

• اختبار على نطاق واسع: محاكاة سيناريوهات الحمل العالي على شبكات الاختبار، تحديد الاختناقات، ومعالجتها قبل عمليات الطرح المؤسساتية.

الأمان​

• أمان العقود الذكية: عمليات تدقيق صارمة، مكافآت الأخطاء، وتحديثات متسقة. يجب تدقيق كل ميزة جديدة (منصة الوكلاء، إلخ) قبل الشبكة الرئيسية.

• التحقق من الحسابات: في المدى القصير، الاعتماد على التكرار (نتائج عقد متعددة) وحل النزاعات. استكشاف الأدلة الصفرية أو التفاعلية للتحقق الأكثر تقدمًا.

• خصوصية وأمان البيانات: تشفير البيانات الحساسة. توفير خيارات للمستخدمين لاختيار العقد الموثوقة إذا لزم الأمر. مراقبة الامتثال للتبني المؤسساتي.

• أمان الشبكة: التخفيف من هجمات DDoS/البريد العشوائي من خلال فرض الرسوم أو الرهن الأدنى. تنفيذ حدود المعدل إذا قام مستخدم واحد بإرسال المهام بشكل عشوائي.

اللامركزية​

• توزيع العقد: تشجيع التوزيع الواسع للمصادقين وعمال تعدين GPU. توفير الأدلة، الدعم متعدد اللغات، وبرامج الحوافز الجغرافية.

• تقليل التحكم المركزي: الانتقال إلى الحوكمة عبر DAO أو التصويت على السلسلة للقرارات الرئيسية. التخطيط لخارطة طريق للتوجه نحو اللامركزية التدريجية.

• التشغيل البيني والمعايير: اعتماد المعايير المفتوحة للرموز، NFTs، الجسر، إلخ. التكامل مع الأطر الشائعة عبر السلاسل.

التنفيذ المرحلي وخارطة الطريق​

1. المرحلة 1 – الأساس: إطلاق الشبكة الرئيسية، تعدين GPU، تطبيق الذكاء الاصطناعي الأولي (مثل مولد الصور). إثبات المفهوم، جمع التعليقات.
2. المرحلة 2 – توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي: دمج المزيد من النماذج (LLMs، إلخ)، تجربة حالات الاستخدام المؤسساتية، ربما إطلاق تطبيق جوال للوصول.
3. المرحلة 3 – الوكلاء الذكاء الاصطناعي والنضج: نشر منصة الوكلاء، أطر الوكلاء، والجسر إلى السلاسل الأخرى. تكامل NFT للاقتصاد الإبداعي.
4. المرحلة 4 – التحسين واللامركزية: تحسين القابلية للتوسع، الأمان، الحوكمة على السلسلة. تطوير الرموز، ربما إضافة حلول التحقق المتقدمة (الأدلة الصفرية).

خطوات التقنية وخارطة الطريق القابلة للتنفيذ:

• عمليات تدقيق وترقيات منتظمة: جدولة عمليات التدقيق الأمني لكل دورة إصدار. الحفاظ على تقويم ترقيات عام.
• شبكات اختبار المجتمع: تحفيز استخدام شبكات الاختبار لكل ميزة رئيسية. تحسين مع تعليقات المستخدم قبل الشبكة الرئيسية.
• البحث والتطوير في القابلية للتوسع: تخصيص فريق فرعي هندسي لنماذج الطبقة الثانية الأولية وتحسين الإنتاجية.
• الحفاظ على توافق الرؤية: إعادة النظر في الأهداف طويلة الأجل سنويًا مع مدخلات المجتمع، لضمان عدم انحراف التحركات قصيرة الأجل عن المهمة.

من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات والاعتبارات التقنية بشكل منهجي، يمكن لشبكة كوكو أن تصبح رائدة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. نهج متوازن يجمع بين الرموز القوية، خدمات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، بنية GPU التحتية، ونظام بيئي للوكلاء النابض بالحياة سيقود التبني، الإيرادات، والاستدامة طويلة الأجل – مما يعزز سمعة كوكو كرائدة في تقاطع الذكاء الاصطناعي والويب3.

ثورة DeepSeek مفتوحة المصدر: رؤى من قمة AI مغلقة الأبواب​

تأخذ DeepSeek عالم الذكاء الاصطناعي بعاصفة. تمامًا كما لم تهدأ النقاشات حول DeepSeek-R1، أسقط الفريق قنبلة أخرى: نموذج متعدد الوسائط مفتوح المصدر، Janus-Pro. الوتيرة مذهلة، والطموحات واضحة.

قبل يومين، اجتمع مجموعة من كبار الباحثين والمطورين والمستثمرين في مجال الذكاء الاصطناعي لمناقشة مغلقة الأبواب استضافها Shixiang، وركزت حصريًا على DeepSeek. على مدى ثلاث ساعات، قاموا بتفكيك ابتكارات DeepSeek التقنية، وهيكلها التنظيمي، والآثار الأوسع لنهوضها—على نماذج الأعمال في الذكاء الاصطناعي، والأسواق الثانوية، والمسار الطويل الأمد لأبحاث الذكاء الاصطناعي.

اتباعًا لروح الشفافية مفتوحة المصدر لدى DeepSeek، نحن نفتح أفكارنا الجماعية للجمهور. هنا رؤى مستخلصة من المناقشة، تمتد عبر استراتيجية DeepSeek، وابتكاراتها التقنية، والتأثير الذي يمكن أن تحدثه على صناعة الذكاء الاصطناعي.

DeepSeek: الغموض والمهمة​

• المهمة الأساسية لـ DeepSeek: الرئيس التنفيذي ليانغ وينفنغ ليس مجرد رائد أعمال في مجال الذكاء الاصطناعي—بل هو مهندس في القلب. على عكس سام ألتمان، يركز على التنفيذ الفني، وليس فقط الرؤية.
• لماذا كسبت DeepSeek الاحترام: إن بنية MoE (مزيج الخبراء) هي فارق رئيسي. كان التكرار المبكر لنموذج OpenAI o1 مجرد البداية—التحدي الحقيقي هو التوسع بموارد محدودة.
• التوسع بدون مباركة NVIDIA: على الرغم من الادعاءات بامتلاك 50,000 وحدة معالجة رسومية، من المحتمل أن تعمل DeepSeek بحوالي 10,000 وحدة A100 قديمة و3,000 وحدة H800 قبل الحظر. على عكس المختبرات الأمريكية، التي تلقي بالحوسبة على كل مشكلة، تُجبر DeepSeek على الكفاءة.
• التركيز الحقيقي لـ DeepSeek: على عكس OpenAI أو Anthropic، لا تركز DeepSeek على "الذكاء الاصطناعي لخدمة البشر". بدلاً من ذلك، تسعى وراء الذكاء نفسه. قد يكون هذا سلاحها السري.

المستكشفون مقابل الأتباع: قوانين القوة في الذكاء الاصطناعي​

• تطوير الذكاء الاصطناعي هو وظيفة خطوة: تكلفة اللحاق أقل بعشر مرات من القيادة. يستفيد "الأتباع" من الاختراقات السابقة بجزء من تكلفة الحوسبة، بينما يجب على "المستكشفين" المضي قدمًا بشكل أعمى، متحملين نفقات ضخمة في البحث والتطوير.
• هل ستتجاوز DeepSeek OpenAI؟ من الممكن—ولكن فقط إذا تعثرت OpenAI. لا يزال الذكاء الاصطناعي مشكلة مفتوحة، ونهج DeepSeek لنماذج التفكير هو رهان قوي.

الابتكارات التقنية وراء DeepSeek​

1. نهاية التوليف الفائق الإشراف (SFT)؟​

• الادعاء الأكثر اضطرابًا لـ DeepSeek: قد لا يكون SFT ضروريًا بعد الآن لمهام التفكير. إذا كان صحيحًا، فهذا يمثل تحولًا في النموذج.
• لكن ليس بهذه السرعة... لا يزال DeepSeek-R1 يعتمد على SFT، خاصةً للتوافق. التحول الحقيقي هو كيفية استخدام SFT—تقطير مهام التفكير بشكل أكثر فعالية.

2. كفاءة البيانات: الخندق الحقيقي​

• لماذا تعطي DeepSeek الأولوية لوضع العلامات على البيانات: يقال إن ليانغ وينفنغ يضع العلامات على البيانات بنفسه، مما يؤكد أهميتها. جاء نجاح Tesla في القيادة الذاتية من التعليقات البشرية الدقيقة—تطبق DeepSeek نفس الدقة.
• البيانات متعددة الوسائط: ليست جاهزة بعد—على الرغم من إصدار Janus-Pro، لا يزال التعلم متعدد الوسائط مكلفًا بشكل محظور. لم يظهر أي مختبر بعد مكاسب مقنعة.

3. تقطير النموذج: سيف ذو حدين​

• يعزز التقطير الكفاءة ولكنه يقلل من التنوع: يمكن أن يحد هذا من قدرات النموذج على المدى الطويل.
• "الدين الخفي" للتقطير: بدون فهم التحديات الأساسية لتدريب الذكاء الاصطناعي، يمكن أن يؤدي الاعتماد على التقطير إلى عقبات غير متوقعة عند ظهور البنى المعمارية من الجيل التالي.

4. مكافأة العملية: حدود جديدة في توافق الذكاء الاصطناعي​

• الإشراف على النتائج يحدد السقف: قد يمنع التعلم المعزز القائم على العملية القرصنة، لكن الحد الأقصى للذكاء لا يزال يعتمد على التغذية الراجعة المدفوعة بالنتائج.
• مفارقة RL: لا تحتوي النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) على حالة فوز محددة مثل الشطرنج. عمل AlphaZero لأن النصر كان ثنائيًا. يفتقر التفكير في الذكاء الاصطناعي إلى هذا الوضوح.

لماذا لم تستخدم OpenAI طرق DeepSeek؟​

• مسألة تركيز: تركز OpenAI على التوسع، وليس الكفاءة.
• "الحرب الخفية للذكاء الاصطناعي" في الولايات المتحدة: قد تكون OpenAI وAnthropic قد تجاهلتا نهج DeepSeek، لكنهما لن تفعلا ذلك لفترة طويلة. إذا أثبتت DeepSeek جدواها، توقع تحولًا في اتجاه البحث.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في 2025​

• ما بعد Transformers؟ من المحتمل أن يتفرع الذكاء الاصطناعي إلى هياكل معمارية مختلفة. لا يزال المجال مهووسًا بـ Transformers، لكن النماذج البديلة قد تظهر.
• الإمكانات غير المستغلة لـ RL: لا يزال التعلم المعزز غير مستغل خارج المجالات الضيقة مثل الرياضيات والبرمجة.
• عام وكلاء الذكاء الاصطناعي؟ على الرغم من الضجة، لم يقدم أي مختبر بعد وكيل ذكاء اصطناعي ثوري.

هل سينتقل المطورون إلى DeepSeek؟​

• ليس بعد. لا تزال قدرات OpenAI الفائقة في البرمجة واتباع التعليمات تمنحها ميزة.
• لكن الفجوة تضيق. إذا حافظت DeepSeek على الزخم، فقد يتحول المطورون في 2025.

رهان OpenAI Stargate بقيمة 500 مليار دولار: هل لا يزال منطقيًا؟​

• صعود DeepSeek يلقي بظلال من الشك على هيمنة NVIDIA. إذا كانت الكفاءة تتفوق على التوسع بالقوة الغاشمة، فقد يبدو الحاسوب الفائق بقيمة 500 مليار دولار من OpenAI مفرطًا.
• هل ستنفق OpenAI بالفعل 500 مليار دولار؟ SoftBank هو الداعم المالي، لكنه يفتقر إلى السيولة. يبقى التنفيذ غير مؤكد.
• تقوم Meta بعكس هندسة DeepSeek. يؤكد هذا أهميتها، لكن ما إذا كانت Meta يمكنها تكييف خارطة طريقها لا يزال غير واضح.

تأثير السوق: الفائزون والخاسرون​

• على المدى القصير: قد تواجه أسهم رقائق الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك NVIDIA، تقلبات.
• على المدى الطويل: تظل قصة نمو الذكاء الاصطناعي سليمة—تثبت DeepSeek ببساطة أن الكفاءة تهم بقدر ما تهم القوة الخام.

المصدر المفتوح مقابل المصدر المغلق: جبهة المعركة الجديدة​

• إذا وصلت النماذج مفتوحة المصدر إلى 95% من أداء النماذج مغلقة المصدر، فإن نموذج الأعمال بأكمله للذكاء الاصطناعي يتغير.
• تجبر DeepSeek يد OpenAI. إذا استمرت النماذج المفتوحة في التحسن، فقد يصبح الذكاء الاصطناعي المملوك غير مستدام.

تأثير DeepSeek على استراتيجية الذكاء الاصطناعي العالمية​

• الصين تلحق بالركب أسرع مما كان متوقعًا. قد يكون الفارق في الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة لا يتجاوز 3-9 أشهر، وليس سنتين كما كان يعتقد سابقًا.
• تعتبر DeepSeek إثباتًا لمفهوم استراتيجية الذكاء الاصطناعي في الصين. على الرغم من قيود الحوسبة، فإن الابتكار المدفوع بالكفاءة يعمل.

الكلمة الأخيرة: الرؤية تهم أكثر من التكنولوجيا​

• الفرق الحقيقي لـ DeepSeek هو طموحها. تأتي اختراقات الذكاء الاصطناعي من دفع حدود الذكاء، وليس فقط تحسين النماذج الحالية.
• المعركة التالية هي التفكير. من سيقود الجيل القادم من نماذج التفكير في الذكاء الاصطناعي سيحدد مسار الصناعة.

تجربة فكرية: إذا كان لديك فرصة واحدة لطرح سؤال على الرئيس التنفيذي لـ DeepSeek ليانغ وينفنغ، فما هو؟ ما هي أفضل نصيحة لديك للشركة وهي تتوسع؟ شارك أفكارك—قد تحصل الردود البارزة على دعوة إلى قمة الذكاء الاصطناعي المغلقة القادمة.

فتحت DeepSeek فصلًا جديدًا في الذكاء الاصطناعي. ما إذا كانت ستعيد كتابة القصة بأكملها يبقى أن نرى.

المقدمة​

تشهد ساحة الذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً. على مدى الأسبوعين الماضيين، استضفنا نقاشاً مغلقاً مع باحثين ومطورين رائدين في مجال الذكاء الاصطناعي، مما كشف عن رؤى مثيرة حول مسار الصناعة في عام 2025. ما ظهر هو إعادة تنظيم معقدة للقوة، وتحديات غير متوقعة للاعبين الراسخين، ونقاط تحول حرجة ستشكل مستقبل التكنولوجيا.

هذا ليس مجرد تقرير—إنه خريطة لمستقبل الصناعة. دعونا نغوص في الفائزين، الخاسرين، والرهانات الحرجة التي تحدد عام 2025.

الفائزون: ظهور هيكل قوة جديد​

أنثروبيك: الرائد البراغماتي​

تبرز أنثروبيك كقائد في عام 2025، مدفوعة باستراتيجية واضحة وبراغماتية:

• بروتوكول التحكم بالنموذج (MCP): MCP ليس مجرد مواصفة تقنية بل هو بروتوكول أساسي يهدف إلى إنشاء معايير صناعية لكتابة الأكواد وسير العمل الوكيل. فكر فيه كـ TCP/IP لعصر الوكيل—خطوة طموحة لوضع أنثروبيك في مركز قابلية التشغيل البيني للذكاء الاصطناعي.
• إتقان البنية التحتية: تركيز أنثروبيك على كفاءة الحوسبة وتصميم الرقائق المخصص يظهر رؤية في معالجة تحديات قابلية التوسع لنشر الذكاء الاصطناعي.
• الشراكات الاستراتيجية: من خلال التركيز حصريًا على بناء نماذج قوية وتفويض القدرات التكميلية للشركاء، تعزز أنثروبيك نظامًا بيئيًا تعاونيًا. يظل نموذج كلود 3.5 سونيت الخاص بهم بارزًا، محتلاً المركز الأول في تطبيقات البرمجة لمدة ستة أشهر—وهي فترة طويلة في مصطلحات الذكاء الاصطناعي.

جوجل: بطل التكامل الرأسي​

تنبع هيمنة جوجل من سيطرتها التي لا مثيل لها على سلسلة القيمة الكاملة للذكاء الاصطناعي:

• البنية التحتية من البداية إلى النهاية: تخلق TPUs المخصصة لجوجل، ومراكز البيانات الواسعة، والتكامل الوثيق عبر السيليكون والبرمجيات والتطبيقات خندقًا تنافسيًا لا يمكن تجاوزه.
• أداء Gemini Exp-1206: وضعت التجارب المبكرة لـ Gemini Exp-1206 معايير جديدة، مما يعزز قدرة جوجل على تحسين الأداء عبر الطبقات.
• حلول المؤسسات: يعمل النظام البيئي الداخلي الغني لجوجل كأرض اختبار لحلول أتمتة سير العمل. يضعهم تكاملهم الرأسي في موقع مهيمن على الذكاء الاصطناعي للمؤسسات بطرق لا يمكن للشركات المتخصصة في الذكاء الاصطناعي أو مزودي السحابة التقليديين مجاراتها.

الخاسرون: أوقات صعبة قادمة​

أوبن إيه آي: عند مفترق الطرق​

على الرغم من نجاحها المبكر، تواجه أوبن إيه آي تحديات متزايدة:

• الصراعات التنظيمية: تشير المغادرات البارزة، مثل أليك رادفورد، إلى احتمال وجود عدم توافق داخلي. هل يؤثر تحول أوبن إيه آي نحو التطبيقات الاستهلاكية على تركيزها على الذكاء الاصطناعي العام؟
• القيود الاستراتيجية: قد يكون نجاح ChatGPT، على الرغم من قيمته التجارية، مقيدًا للابتكار. بينما يستكشف المنافسون سير العمل الوكيل وتطبيقات المؤسسات، تخاطر أوبن إيه آي بأن يتم حصرها في مجال الدردشة الآلية.

أبل: تفويت موجة الذكاء الاصطناعي​

تهدد التطورات المحدودة لأبل في مجال الذكاء الاصطناعي هيمنتها الطويلة على ابتكار الهواتف المحمولة:

• النقاط العمياء الاستراتيجية: مع تحول الذكاء الاصطناعي إلى مركز النظم البيئية للهواتف المحمولة، قد يؤدي نقص مساهمات أبل المؤثرة في الحلول الشاملة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى تقويض أعمالها الأساسية.
• الضعف التنافسي: بدون تقدم كبير في دمج الذكاء الاصطناعي في نظامها البيئي، تخاطر أبل بالتخلف عن المنافسين الذين يبتكرون بسرعة.

الرهانات الحرجة لعام 2025​

قدرات النموذج: الانقسام الكبير​

تقف صناعة الذكاء الاصطناعي عند مفترق طرق مع مستقبلين محتملين:

1. قفزة الذكاء الاصطناعي العام: يمكن لاختراق في الذكاء الاصطناعي العام أن يجعل التطبيقات الحالية قديمة، مما يعيد تشكيل الصناعة بين عشية وضحاها.
2. التطور التدريجي: من المرجح أن تدفع التحسينات التدريجية التطبيقات العملية والأتمتة الشاملة، مما يفضل الشركات التي تركز على سهولة الاستخدام بدلاً من الاختراقات الأساسية.

يجب على الشركات تحقيق توازن بين الحفاظ على البحث الأساسي وتقديم القيمة الفورية.

تطور الوكلاء: الحدود التالية​

تمثل الوكلاء تحولاً تحويليًا في تفاعل الإنسان مع الذكاء الاصطناعي.

• إدارة السياق: تتحرك المؤسسات إلى ما بعد نماذج الاستجابة البسيطة لتضمين الفهم السياقي في سير العمل. هذا يبسط البنى، مما يسمح للتطبيقات بالتطور مع قدرات النموذج.
• التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي: تحقيق التوازن بين الاستقلالية والإشراف هو المفتاح. يمكن للابتكارات مثل MCP من أنثروبيك أن تضع الأساس لـ متجر تطبيقات الوكلاء، مما يتيح التواصل السلس بين الوكلاء وأنظمة المؤسسات.

التطلع إلى الأمام: المنصات الضخمة التالية​

عصر نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي​

يستعد الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف نماذج المنصات، وإنشاء "أنظمة تشغيل" جديدة للعصر الرقمي:

• نماذج الأساس كبنية تحتية: تصبح النماذج منصات في حد ذاتها، مع تطوير API أولاً وبروتوكولات الوكلاء الموحدة التي تدفع الابتكار.
• نماذج التفاعل الجديدة: سيتجاوز الذكاء الاصطناعي الواجهات التقليدية، ويتكامل بسلاسة في الأجهزة والبيئات المحيطة. يقترب عصر الروبوتات والوكلاء القابلين للارتداء.
• تطور الأجهزة: ستسرع الرقائق المتخصصة والحوسبة الطرفية وأشكال الأجهزة المحسنة من تبني الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات.

الخاتمة​

تدخل صناعة الذكاء الاصطناعي مرحلة حاسمة حيث تصبح التطبيقات العملية والبنية التحتية والتفاعل البشري في مركز الاهتمام. سيتفوق الفائزون في:

• تقديم حلول شاملة تحل المشكلات الحقيقية.
• التخصص في التطبيقات الرأسية لتجاوز المنافسين.
• بناء بنية تحتية قوية وقابلة للتوسع للنشر الفعال.
• تحديد نماذج التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي التي توازن بين الاستقلالية والإشراف.

هذه لحظة حاسمة. الشركات التي ستنجح هي تلك التي تحول إمكانات الذكاء الاصطناعي إلى قيمة ملموسة وتحويلية. مع حلول عام 2025، بدأت بالفعل السباق لتعريف المنصات الضخمة والنظم البيئية التالية.

ما رأيك؟ هل نحن متجهون نحو اختراق في الذكاء الاصطناعي العام، أم أن التقدم التدريجي سيسيطر؟ شارك أفكارك وانضم إلى النقاش.

تعلن شبكة Cuckoo عن توسيعها إلى IoTeX كحل طبقة 2، مما يجلب بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى نظام IoTeX المتنامي. يجمع هذا التعاون الاستراتيجي بين خبرة Cuckoo في تقديم نماذج الذكاء الاصطناعي مع بنية MachineFi القوية لـ IoTeX، مما يخلق فرصًا جديدة لكلا المجتمعين.

الحاجة​

يحتاج مستخدمو ومطورو IoTeX إلى الوصول إلى موارد حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والفعالة، بينما يحتاج بناة تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية بلوكشين قابلة للتوسع. من خلال البناء على IoTeX، تلبي سلسلة Cuckoo هذه الاحتياجات بينما توسع سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى نظام جديد.

الحل​

تقدم سلسلة Cuckoo على IoTeX:

• تكامل سلس مع بنية MachineFi الخاصة بـ IoTeX
• تكاليف معاملات أقل لخدمة نماذج الذكاء الاصطناعي
• قابلية توسع محسنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
• التشغيل البيني عبر السلاسل بين IoTeX وسلسلة Cuckoo

تفاصيل الإيردروب​

للاحتفال بهذا التوسع، تطلق شبكة Cuckoo حملة إيردروب لأعضاء مجتمع IoTeX وCuckoo. يمكن للمشاركين كسب رموز $CAI من خلال أنشطة تفاعل متنوعة:

1. المتبنون الأوائل من نظام IoTeX
2. معدنو GPU الذين يساهمون في الشبكة
3. المشاركة الفعالة في الأنشطة عبر السلاسل
4. التفاعل المجتمعي والمساهمات في التطوير

اقتباس من القيادة​

"بناء سلسلة Cuckoo كطبقة 2 على IoTeX يمثل خطوة هامة في مهمتنا لتوزيع بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزية"، تقول دورا نودا، رئيسة المنتجات في شبكة Cuckoo. "هذا التعاون يمكننا من تقديم حسابات الذكاء الاصطناعي الفعالة والميسورة التكلفة إلى نظام MachineFi المبتكر لـ IoTeX بينما نوسع سوق الذكاء الاصطناعي اللامركزي لدينا."

الأسئلة الشائعة

س: ما الذي يجعل طبقة L2 الخاصة بسلسلة Cuckoo على IoTeX فريدة؟

ج: تجمع طبقة L2 الخاصة بسلسلة Cuckoo على IoTeX بين تقديم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزي وبنية MachineFi الخاصة بـ IoTeX، مما يمكن من حسابات الذكاء الاصطناعي الفعالة والميسورة التكلفة للأجهزة والتطبيقات.

س: كيف يمكنني المشاركة في الإيردروب؟

ج: قم بزيارة https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ لإكمال الإجراءات المؤهلة والحصول على المكافآت.

س: كيف يمكنني الحصول على المزيد من $CAI؟

• رهن رموز $CAI
• تشغيل عقدة تعدين GPU
• المشاركة في المعاملات عبر السلاسل
• المساهمة في تطوير المجتمع

س: ما هي المتطلبات التقنية لمعدني GPU؟

ج: يحتاج معدنو GPU إلى:

• NVIDIA GTX 3080, L4 أو أعلى
• ذاكرة RAM لا تقل عن 8 جيجابايت
• رهن والحصول على تصويت $CAI بين أفضل 10 معدنين
• اتصال إنترنت موثوق للحصول على تعليمات إعداد مفصلة، قم بزيارة وثائقنا على cuckoo.network/docs

س: ما الفوائد التي يجلبها هذا لمستخدمي IoTeX؟

ج: يحصل مستخدمو IoTeX على:

• موارد حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
• تكاليف معاملات أقل لخدمات الذكاء الاصطناعي
• تكامل مع تطبيقات MachineFi الحالية
• فرص كسب جديدة من خلال تعدين GPU والرهن

س: كيف تعمل الوظائف عبر السلاسل؟

ج: سيتمكن المستخدمون من نقل الأصول بسلاسة بين IoTeX وArbitrum وسلسلة Cuckoo باستخدام بنية الجسر الخاصة بنا، مما يمكن من توفير السيولة والتشغيل البيني الموحد عبر الأنظمة. تم إطلاق جسر Arbitrum والجسر الخاص بـ IoTeX لا يزال قيد العمل.

س: ما هو الجدول الزمني للإطلاق؟

ج: الجدول الزمني:

• أسبوع 8 يناير: بدء توزيع الإيردروب على شبكة سلسلة Cuckoo الرئيسية
• أسبوع 29 يناير: نشر الجسر بين IoTeX وسلسلة Cuckoo
• أسبوع 12 فبراير: الإطلاق الكامل لمنصة الوكلاء الذاتيين

س: كيف يمكن للمطورين البناء على طبقة L2 الخاصة بسلسلة Cuckoo على IoTeX؟

ج: يمكن للمطورين استخدام أدوات ولغات Ethereum المألوفة، حيث تحافظ سلسلة Cuckoo على التوافق الكامل مع EVM. ستكون الوثائق الشاملة وموارد المطورين متاحة على cuckoo.network/docs.

س: ما هو إجمالي تخصيص الإيردروب؟

ج: ستوزع حملة الإيردروب "IoTeX x Cuckoo" جزءًا من إجمالي تخصيص 1‰ المخصص للمتبنين الأوائل وأعضاء المجتمع من إجمالي المعروض من 1 مليار رمز $CAI.

معلومات الاتصال

لمزيد من المعلومات، انضم إلى مجتمعنا:

• الموقع الإلكتروني: https://cuckoo.network
• ديسكورد: https://cuckoo.network/dc
• تيليجرام: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

لطالما كانت التقارب بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة موضوعًا مثيرًا ولكن التنفيذ كان ضعيفًا. الجهود السابقة لتفكيك الذكاء الاصطناعي لم تقدم قيمة حقيقية. المستقبل ليس حول اللامركزية الجزئية، بل حول بناء منصات ذكاء اصطناعي كاملة تكون لامركزية حقًا، وتدمج الحوسبة والبيانات والذكاء في أنظمة بيئية متماسكة ومستدامة ذاتيًا.

لقد قضيت أشهرًا في مقابلة 47 مطورًا ومؤسسًا وباحثًا في هذا المجال. الإجماع؟ الذكاء الاصطناعي اللامركزي الكامل هو مستقبل الذكاء الحسابي، وعام 2025 سيكون عام انطلاقه.

فجوة سوق بقيمة 1.7 تريليون دولار​

تهيمن اليوم على بنية الذكاء الاصطناعي عدد قليل من اللاعبين:

• أربع شركات تسيطر على 92% من إمدادات NVIDIA من وحدات معالجة الرسومات H100.
• تولد هذه الوحدات ما يصل إلى 1.4 مليون دولار من الإيرادات السنوية لكل وحدة.
• تتجاوز هوامش الربح في استنتاجات الذكاء الاصطناعي 80%.

هذا التركيز يعيق الابتكار ويخلق عدم كفاءة جاهزة للاضطراب. تهدف منصات الذكاء الاصطناعي اللامركزي الكامل مثل شبكة كوكو إلى إزالة هذه العوائق من خلال ديمقراطية الوصول إلى الحوسبة والبيانات والذكاء.

الذكاء الاصطناعي اللامركزي الكامل: توسيع الرؤية​

لا تدمج منصة الذكاء الاصطناعي اللامركزي الكامل الحوسبة والبيانات والذكاء فحسب، بل تفتح الأبواب لاستخدامات جديدة تحويلية عند تقاطع البلوكشين والذكاء الاصطناعي. دعونا نستكشف هذه الطبقات في ضوء الاتجاهات الناشئة.

1. أسواق الحوسبة اللامركزية​

تفرض مقدمو الحوسبة المركزية رسومًا مبالغًا فيها وتتركز الموارد. تتيح المنصات اللامركزية مثل Gensyn وشبكة كوكو:

• الحوسبة المرنة: الوصول عند الطلب إلى وحدات معالجة الرسومات عبر الشبكات الموزعة.
• الحسابات القابلة للتحقق: تضمن الأدلة التشفيرية دقة الحسابات.
• تكاليف أقل: تظهر المعايير الأولية تخفيضات في التكاليف بنسبة 30-70%.

علاوة على ذلك، فإن صعود AI-Fi يخلق بدائل اقتصادية جديدة. تصبح وحدات معالجة الرسومات أصولًا تحمل عوائد، مع سيولة على السلسلة تتيح لمراكز البيانات تمويل عمليات شراء الأجهزة. يتسارع تطوير أطر التدريب اللامركزية وتنسيق الاستنتاج، مما يمهد الطريق لبنية تحتية حوسبية للذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع حقًا.

2. أنظمة البيانات المدفوعة بالمجتمع​

يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات مما يجعل مجموعات البيانات المركزية عنق الزجاجة. تتيح الأنظمة اللامركزية، باستخدام DAOs البيانات والتقنيات المعززة للخصوصية مثل الأدلة الصفرية المعرفة (ZK)، ما يلي:

• نسبة القيمة العادلة: تكافئ نماذج التسعير والملكية الديناميكية المساهمين.
• أسواق البيانات في الوقت الحقيقي: تصبح البيانات أصولًا قابلة للتداول والتشفير.

ومع ذلك، مع تزايد تعقيد مجموعات البيانات التي تتطلبها نماذج الذكاء الاصطناعي، ستحتاج أسواق البيانات إلى تحقيق توازن بين الجودة والخصوصية. ستصبح الأدوات الخاصة بـ الخصوصية الاحتمالية البدائية، مثل الحوسبة متعددة الأطراف الآمنة (MPC) والتعلم الفيدرالي، ضرورية لضمان الشفافية والأمان في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

3. شفافية الذكاء الاصطناعي​

أنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم هي صناديق سوداء. يجلب الذكاء اللامركزي الشفافية من خلال:

• النماذج القابلة للتدقيق: تضمن العقود الذكية المساءلة والشفافية.
• القرارات القابلة للتفسير: تكون مخرجات الذكاء الاصطناعي قابلة للتفسير ومعززة للثقة.

الاتجاهات الناشئة مثل النوايا الوكيلة—حيث تتعامل الوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلون أو يتصرفون على السلسلة—تقدم لمحة عن كيفية إعادة تعريف الذكاء الاصطناعي اللامركزي لسير العمل والمدفوعات الصغيرة وحتى الحوكمة. يجب أن تضمن المنصات التوافق السلس بين الأنظمة القائمة على الوكلاء والأنظمة القائمة على الإنسان لكي تزدهر هذه الابتكارات.

الفئات الناشئة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي​

التفاعل بين الوكلاء​

البلوكشين بطبيعته قابل للتكوين، مما يجعله مثاليًا للتفاعلات بين الوكلاء. يشمل هذا الفضاء التصميمي وكلاء مستقلين يشاركون في المعاملات المالية، أو إطلاق الرموز، أو تسهيل سير العمل. في الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يمكن لهؤلاء الوكلاء التعاون في مهام معقدة، من تدريب النماذج إلى التحقق من البيانات.

المحتوى التوليدي والترفيه​

الوكلاء الذكاء الاصطناعي ليسوا مجرد عمال—يمكنهم أيضًا الإبداع. من الترفيه الوسائط المتعددة الوكيلة إلى المحتوى التوليدي الديناميكي داخل الألعاب، يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي فتح فئات جديدة من تجارب المستخدم. تخيل شخصيات افتراضية تدمج بسلاسة المدفوعات عبر البلوكشين مع السرديات التي يولدها الذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف السرد الرقمي.

معايير المحاسبة الحوسبية​

لقد عانت الأنظمة التقليدية واللامركزية على حد سواء من نقص في معايير المحاسبة الحوسبية. للتنافس، يجب على شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية إعطاء الأولوية للشفافية من خلال تمكين مقارنات متكافئة لجودة الحوسبة والمخرجات. لن يعزز هذا ثقة المستخدم فحسب، بل سيخلق أيضًا أساسًا قابلاً للتحقق لتوسيع أسواق الحوسبة اللامركزية.

ما يجب على البناة والمستثمرين فعله​

الفرصة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي الكامل هائلة ولكنها تتطلب التركيز:

• استغلال وكلاء الذكاء الاصطناعي لأتمتة سير العمل: يمكن للوكلاء الذين يتعاملون بشكل مستقل تبسيط المصادقة المؤسسية والمدفوعات الصغيرة والتكامل عبر الأنظمة الأساسية.
• البناء للتوافق: ضمان التوافق مع خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الحالية والأدوات الناشئة مثل واجهات المعاملات الوكيلة.
• إعطاء الأولوية لتجربة المستخدم والثقة: يعتمد التبني على البساطة والشفافية وقابلية التحقق.

التطلع إلى الأمام​

مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس مجزأً بل موحدًا من خلال منصات كاملة ولامركزية. تعمل هذه الأنظمة على تحسين طبقات الحوسبة والبيانات والذكاء، وتعيد توزيع القوة وتمكين الابتكار غير المسبوق. مع تكامل سير العمل الوكيلة، والخصوصية الاحتمالية البدائية، ومعايير المحاسبة الشفافة، يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي سد الفجوة بين الأيديولوجية والعملية.

في عام 2025، سيأتي النجاح للمنصات التي تقدم قيمة حقيقية من خلال بناء أنظمة بيئية متماسكة تركز على المستخدم. عصر الذكاء الاصطناعي اللامركزي حقًا قد بدأ للتو—وسيكون تأثيره تحويليًا.