سوق مساعدي الكتابة بالذكاء الاصطناعي هو بحر أحمر من المنافسة. ومع ذلك، تمكنت PaperGen.ai من اختراق الضوضاء، وجذب أكثر من 20,000 مستخدم مخلص بسرعة. كيف حققوا ذلك؟ نجاحهم ليس صدفة. إنه درس متقن في الاستراتيجية يحمل دروسًا قوية لكل مؤسس يبني عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وWeb3، خاصة لمجتمع Cuckoo.Network.

هنا، سنقوم بتحليل نهج PaperGen عبر ثلاثة أبعاد رئيسية—رؤى المنتج، استراتيجية الأعمال، والهندسة التقنية—لاستخلاص سبعة دروس قابلة للتطبيق لمشروعك.

1. استراتيجية المنتج: إتقان التخصص​

بينما تهدف العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي إلى أن تكون متعددة الاستخدامات، بدأ انتصار PaperGen باستراتيجية منتج شديدة التركيز.

• حل مشكلة عالية المخاطر: ما هو الصداع الأكبر للكتاب الأكاديميين والمهنيين؟ ليس مجرد صياغة الجمل؛ بل هي العملية الشاقة لإدارة المراجع والطلب غير القابل للتفاوض على الأصالة. استهدفت PaperGen نقطة الألم هذه بالضبط من خلال عرضها الأساسي: الاستشهادات التلقائية الواعية بالسياق جنبًا إلى جنب مع إعادة الصياغة الشبيهة بالبشر. تبني صفحتهم الرئيسية الثقة على الفور من خلال تسليط الضوء على "99% ردود فعل إيجابية"، مما يلبي مباشرة حاجة المستخدم لأداة موثوقة.
• بناء حلقة الحد الأدنى القابل للتطبيق: تجمع PaperGen ببراعة ثلاث ميزات أساسية: الاستشهادات التلقائية، وتوليد الرسوم البيانية، وإعادة الصياغة المتطورة. معًا، تشكل هذه الميزات حلقة كاملة "ثق، اقرأ، تصور". يتيح ذلك للمستخدمين الانتقال بسلاسة من البحث ودمج البيانات إلى صقل مسودة نهائية وموثوقة، كل ذلك ضمن منصة واحدة وبديهية.
• الاستفادة من الإثبات الاجتماعي لبناء الثقة: عرض شعارات من مؤسسات مثل MIT وبيركلي هو خطوة بسيطة ولكنها رائعة. يعمل هذا كإثبات اجتماعي فوري، يشير إلى جمهورهم المستهدف من الطلاب والباحثين بأن هذه أداة احترافية ويزيد بشكل كبير من معدلات التحويل.

درس لمؤسسي Web3:

بدلاً من إطلاق نظام بيئي لامركزي مترامي الأطراف "شامل"، حدد نقطة ألم واحدة عالية التكرار. ابنِ منتجك الأدنى القابل للتطبيق حول الميزة الأساسية لـ Web3—الثقة القابلة للتحقق. اكسب قاعدة مستخدمين مخلصين أولاً، ثم وسّع رؤيتك.

2. الأعمال والنمو: سد الفجوة بين Web2 وWeb3​

المنتج الرائع يحتاج إلى استراتيجية نمو رائعة بنفس القدر. دليل PaperGen هو نموذج للكفاءة والنطاق.

• الاشتراكات المتدرجة لاكتشاف السوق: تقدم المنصة مجموعة من الأسعار، من التجربة المجانية إلى الخطط الشهرية والمتدرجة لكل ورقة. هذا النموذج التسعيري الطبقي استراتيجي: الطبقة المجانية تعمل كنقطة دخول سلسة وقناة ردود فعل قيمة، بينما تضمن الطبقات المميزة تدفقًا نقديًا ثابتًا. يضمن هذا الهيكل أن يجد الجميع، من الطالب ذي الميزانية المحدودة إلى المؤسسة البحثية المكثفة، خيارًا قابلاً للتطبيق.
• الوصول العالمي عبر المحتوى والمجتمع: نفذت PaperGen هجومًا مزدوجًا. أولاً، بنوا بصمة عالمية بـ مدونة متعددة اللغات محسّنة لمحركات البحث (SEO)، مما جذب اهتمامًا عضويًا في جميع أنحاء العالم. ثم، استهدفوا جمهورًا مركزًا بإطلاق مؤثر على Product Hunt، حيث حصلوا على أكثر من 500 صوت إيجابي وأثاروا ضجة أولية.
• بناء المصداقية مع الشبكات المهنية: صفحة الشركة على LinkedIn، التي تضم أكثر من 7,500 متابع وعرضًا شفافًا لفريقها، تؤسس هوية مهنية قوية. هذا الإثبات الاجتماعي لا يقدر بثمن لتقليل الاحتكاك في دورات مبيعات B2B.

كيف تكرر هذا:

اجمع بين إطلاقك على منصات Web3 الأصلية مثل X (تويتر) وFarcaster مع دفعة استراتيجية على مواقع Web2 الراسخة مثل Product Hunt. استخدم الوصول الهائل لـ Web2 لتوجيه المستخدمين الأوائل إلى مجتمع Web3 الخاص بك. قم بهيكلة نماذج التوكنومكس أو الاشتراكات الخاصة بك لتقديم تجربة "فريميوم" (Freemium) تدفع كل من ملاحظات المستخدمين والإيرادات المستدامة.

3. الهندسة التقنية: جسر عملي إلى Web3​

تُظهر PaperGen نهجًا تقنيًا مستقبليًا وعمليًا في نفس الوقت، خاصة في كيفية تصورها لدمج البلوكتشين.

• "ربط خفيف" بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: في مدونتها، استكشفت PaperGen بالفعل استخدام تجزئات على السلسلة (on-chain hashes) للتحقق من أصالة الاستشهادات. هذا ليس مجرد خدعة؛ إنه تطبيق مباشر للبلوكتشين لحل مشكلة عمل أساسية: النزاهة الأكاديمية. هذا النهج "الربط الخفيف"—استخدام السلسلة لتعزيز الثقة في ميزة معينة بدلاً من إعادة بناء المكدس بأكمله—قوي وقابل للتحقيق في نفس الوقت.
• تصور البيانات كبوابة: القدرة على توليد الرسوم البيانية تفعل أكثر من مجرد تحسين قابلية القراءة. إنها تمهد الطريق لابتكارات مستقبلية مثل رموز البيانات غير القابلة للاستبدال (NFTs) والتقارير القابلة للتحقق على السلسلة. تخيل رسمًا بيانيًا رئيسيًا من ورقة بحثية يتم سكّه كـ NFT، مع تأمين مصدره وقيمته بشكل غير قابل للتغيير.
• الريادة في الأصالة القابلة للتحقق: من خلال التركيز على تجاوز كاشفات الذكاء الاصطناعي وضمان الأصالة، تبني PaperGen بالفعل الأساس للمحتوى على السلسلة. هذا التركيز هو شرط مسبق لمستقبل حيث يتم التحقق من ملكية المحتوى خوارزميًا ويمكن ترخيص الملكية الفكرية وتداولها بسلاسة.

اتصال Cuckoo.Network:

هذا هو بالضبط المستقبل الذي بنيت من أجله Cuckoo.Network. تتيح Cuckoo التحقق على السلسلة لكل من حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU)/وحدات المعالجة المركزية (CPU) المستخدمة لتشغيلها. هذا يخلق سلسلة ثقة شاملة. عند دمجها مع تطبيق على غرار PaperGen، يمكن للمبدعين الدفع مقابل معالجة الذكاء الاصطناعي اللامركزية عبر المعاملات الدقيقة وتلقي المخرجات—سواء كانت أوراقًا، صورًا، أو صوتيات—تكون أصولًا أصلية قابلة للتحقق من لحظة إنشائها.

المبادئ الأساسية السبعة لبناة الذكاء الاصطناعي وWeb3​

1. أتقن تخصصًا: حقق فوزًا حاسمًا في مجال واحد قبل التوسع.
2. أغلق الحلقة: تجربة المستخدم الرائعة تجمع بين الثقة والكفاءة والنتائج الملموسة.
3. سعر في طبقات: استخدم الوصول المجاني للتعلم والوصول المميز للكسب.
4. أطلق على Web2، انمو على Web3: استخدم المنصات المركزية للزخم الأولي.
5. اجعل "على السلسلة" ميزة، لا عقيدة: استخدم البلوكتشين لحل مشاكل الثقة في العالم الحقيقي.
6. تصور البيانات كجسر: المرئيات هي أسهل الأصول للتحويل إلى تنسيقات متعددة الوسائط مثل NFTs.
7. المجتمع أكثر من مجرد إسقاط جوي: ابنِ قيمة دائمة باستخدام حالات الاستخدام، والقوالب، والبرامج التعليمية.

المخاطر والطريق إلى الأمام​

رحلة PaperGen لا تخلو من التحديات. إن خطر التحول إلى سلعة حقيقي، حيث يمكن للمنافسين تكرار الميزات. يتطلب التسامح الصفري مع "هلوسات النموذج" في الأوساط الأكاديمية ابتكارًا مستمرًا في التحقق، حيث قد تصبح الفحوصات على السلسلة أو متعددة الوسائط هي المعيار. أخيرًا، يمثل المشهد التنظيمي المتطور، بما في ذلك قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي، لغز امتثال معقدًا لجميع شركات الذكاء الاصطناعي العالمية.

الخلاصة​

يرسل نجاح PaperGen.ai رسالة واضحة: حتى في أكثر الأسواق ازدحامًا، يمكن للمنتجات التي تركز بلا هوادة على الكفاءة والمصداقية أن تفوز. بالنسبة للمؤسسين الذين يبنون على Cuckoo.Network وعبر مشهد الذكاء الاصطناعي وWeb3، يكمن الاختراق التالي في التفاصيل—في إيجاد تلك الفرص المتخصصة لجعل الأصول الرقمية أكثر جدارة بالثقة، وأكثر قابلية للتركيب، وأكثر قيمة.

ن

تُعد السجلات الواضحة أمرًا بالغ الأهمية—سواء كنت تتابع مكالمة فريق، أو تصيغ ملاحظات عرض بودكاست، أو تجمع مقابلات بحثية. في شبكة Cuckoo، نعمل باستمرار على بناء أدوات لتمكين المبدعين والبناة. ولهذا السبب، يسعدنا أن نعلن أنه بدءًا من اليوم، تتيح لك بوابة Cuckoo تحويل الملفات الصوتية إلى نصوص منسقة بدقة ببضع نقرات فقط.

ما يمكنك فعله باستخدام تحويل الصوت إلى نص​

صُممت ميزتنا الجديدة لتكون قوية وسهلة الاستخدام في آن واحد، مما يبسط سير عملك من البداية إلى النهاية.

التحميل بالسحب والإفلات: البدء بسيط مثل سحب ملفك الصوتي وإفلاته في البوابة. نحن ندعم مجموعة واسعة من التنسيقات الشائعة، بما في ذلك MP3 و WAV و M4A والعديد من التنسيقات الأخرى، مما يضمن لك العمل بالملفات التي لديك بالفعل.

تحويل سريع ومتعدد اللغات من الكلام إلى نص: في صميم خدمة تحويل الصوت لدينا يكمن نموذج Whisper من OpenAI، وهو نموذج متطور تم تدريبه على 680,000 ساعة من الصوت المتنوع. يتيح ذلك أداءً قويًا عبر مختلف اللغات واللهجات واللهجات، مما يوفر دقة عالية لتسجيلاتك.

مخرجان، بمرور واحد: لتلبية الاحتياجات المختلفة، نقدم نسختين من نصك في وقت واحد. ستتلقى النص الخام غير المصفى الذي تم إنشاؤه بواسطة الآلة جنبًا إلى جنب مع نسخة محسّنة بالذكاء الاصطناعي مع علامات ترقيم وتنسيق مصقولين. هذا مثالي للمراجعات السريعة أو للمحتوى الجاهز للنشر مباشرةً.

الدفع على السلسلة: بروح نظام بيئي شفاف ولامركزي، تكلف كل مهمة تحويل صوتي سعرًا ثابتًا قدره 18 رمز CAI. رصيد CAI الحالي الخاص بك مرئي دائمًا في الزاوية العلوية اليمنى من البوابة، لذا فأنت دائمًا متحكم.

كيف تعمل​

لقد جعلنا العملية سهلة للغاية:

1. انتقل إلى "تحويل الصوت إلى نص" في الشريط الجانبي الأيسر لبوابة Cuckoo.
2. حمّل ملفك إما بسحبه إلى المربع المخصص أو بالنقر لتحديده من جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
3. انتظر بضع لحظات حيث تبدأ عملية التحويل تلقائيًا.
4. انسخ أو حمّل النص المنظم لملاحظاتك، مدونتك، مجموعة بياناتك، أو أي حالة استخدام أخرى.

لماذا بنينا هذا​

تُعد هذه الميزة الجديدة استجابة مباشرة لاحتياجات مجتمعنا المتنامي.

سير عمل أكثر سلاسة للمبدعين: يستفيد العديد منكم بالفعل من Cuckoo للفن الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي ووكلاء الدردشة. تجعل النصوص الدقيقة من السهل أكثر من أي وقت مضى إعادة استخدام المحتوى المنطوق في تنسيقات مختلفة، مثل الترجمات المصاحبة لمقاطع الفيديو، أو المقالات الصديقة لمحركات البحث، أو بيانات التدريب المصنفة لنماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.

بيانات تتحكم بها: نحن نأخذ خصوصيتك على محمل الجد. لا تغادر ملفاتك الصوتية بنيتنا التحتية أبدًا، باستثناء المعالجة عبر واجهة برمجة تطبيقات Whisper. يتم عرض نتائج تحويل الصوت الخاص بك فقط داخل جلسة البوابة الخاصة بك ولا تتم مشاركتها أبدًا.

اقتصاد رمزي بسيط: من خلال تسعير هذه الخدمة برموز CAI، نحافظ على هيكل تكلفة شفاف ومباشر يتوافق مع استخدام منصتنا مع النشاط العام للشبكة.

نتطلع إلى الأمام​

نحن في البداية فقط. إليك بعض التحسينات التي نستكشفها بالفعل:

• التحميلات الدفعية لمعالجة مشاريع البحث الكبيرة وأرشيفات الصوت الواسعة.
• تمييز المتحدثين للتمييز بين المتحدثين المختلفين وتصنيفهم في تسجيل واحد.
• التصدير المباشر إلى Cuckoo Chat، مما يتيح لك بدء جلسة أسئلة وأجوبة فورًا باستخدام تسجيلاتك المحولة.

هل لديك أفكار أخرى أو ميزات ترغب في رؤيتها؟ ندعوك لمشاركة اقتراحاتك في قناة #feature-requests على Discord.

هل أنت مستعد لتجربتها؟ توجه إلى https://cuckoo.network/transcribe أو علامة التبويب تحويل الصوت إلى نص في بوابة Cuckoo وقم بتشغيل ملفك الأول. كالعادة، شكرًا لك على كونك جزءًا من شبكة Cuckoo وعلى مساعدتنا في بناء نظام بيئي أكثر فائدة وإبداعًا للجميع.

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل عالمنا الرقمي. من مساعدي البرمجة الفعالين إلى محركات توليد المحتوى القوية، إمكانات الذكاء الاصطناعي واضحة. ومع ذلك، بينما يتم استبدال الإنترنت المفتوح تدريجياً بـ "صناديق الأوامر" الفردية، يواجهنا سؤال جوهري: هل سيقودنا الذكاء الاصطناعي نحو إنترنت أكثر انفتاحاً، أم نحو متاهة يتحكم فيها عدد قليل من العمالقة ومليئة بجدران دفع جديدة؟

التحكم—هذه هي القضية الجوهرية. لحسن الحظ، عندما تظهر قوة مركزية قوية، تنضج أيضاً قوة لامركزية أخرى. وهنا يأتي دور العملات المشفرة.

البلوك تشين ليس مجرد عملة رقمية؛ إنه نموذج معماري جديد لبناء خدمات الإنترنت—شبكة محايدة لامركزية ولا تتطلب الثقة، يمكن أن يمتلكها المستخدمون بشكل جماعي. إنه يوفر لنا مجموعة قوية من الأدوات لمواجهة الاتجاه المتزايد لمركزية نماذج الذكاء الاصطناعي، وإعادة التفاوض على الاقتصاديات التي تدعم أنظمة اليوم، وتحقيق إنترنت أكثر انفتاحاً وقوة في نهاية المطاف.

هذه الفكرة ليست جديدة، ولكنها غالباً ما تكون غامضة التعريف. لجعل المحادثة أكثر واقعية، نستكشف 11 سيناريو تطبيق يتم استكشافها بالفعل عملياً. هذه السيناريوهات متجذرة في التقنيات التي يتم بناؤها اليوم، مما يوضح كيف يمكن للعملات المشفرة أن تعالج التحديات الأكثر إلحاحاً التي يجلبها الذكاء الاصطناعي.

الجزء الأول: الهوية—إعادة تشكيل "وجودنا" في العالم الرقمي​

في عالم رقمي تتزايد فيه صعوبة التمييز بين الروبوتات والبشر، يصبح "من أنت" و"ما يمكنك إثباته" أمرًا بالغ الأهمية.

1. السياق الدائم في تفاعلات الذكاء الاصطناعي​

المشكلة: تعاني أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية من "فقدان الذاكرة". في كل مرة تفتح فيها جلسة ChatGPT جديدة، يجب عليك إعادة إخباره بخلفيتك العملية، وتفضيلاتك البرمجية، وأسلوب تواصلك. سياقك محبوس في تطبيقات معزولة ولا يمكن نقله.

الحل المشفر: تخزين سياق المستخدم (مثل التفضيلات، قواعد المعرفة) كأصول رقمية دائمة على البلوك تشين. يمتلك المستخدمون هذه البيانات ويتحكمون فيها، ويمكنهم تفويض أي تطبيق ذكاء اصطناعي لتحميلها في بداية الجلسة. هذا لا يتيح تجارب سلسة عبر المنصات فحسب، بل يسمح للمستخدمين أيضًا بتحقيق الدخل مباشرة من خبراتهم.

2. هوية عالمية لوكلاء الذكاء الاصطناعي​

المشكلة: عندما تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في تنفيذ المهام نيابة عنا (الحجوزات، التداول، خدمة العملاء)، كيف سنتعرف عليهم، وندفع لهم، ونتحقق من قدراتهم وسمعتهم؟ إذا كانت هوية كل وكيل مرتبطة بمنصة واحدة، فإن قيمتها ستتضاءل بشكل كبير.

حل العملات المشفرة: إنشاء "جواز سفر عالمي" قائم على البلوك تشين لكل وكيل ذكاء اصطناعي. يدمج جواز السفر هذا محفظة، وسجل واجهة برمجة التطبيقات (API)، وسجل الإصدارات، ونظام سمعة. يمكن لأي واجهة (البريد الإلكتروني، سلاك، وكيل آخر) تحليله والتفاعل معه بنفس الطريقة، مما يبني نظامًا بيئيًا للوكلاء لا يتطلب إذنًا وقابلًا للتركيب.

3. إثبات الشخصية الصامد للمستقبل​

المشكلة: التزييف العميق، جيوش البوتات على وسائل التواصل الاجتماعي، الحسابات المزيفة على تطبيقات المواعدة... انتشار الذكاء الاصطناعي يقوض ثقتنا في الأصالة عبر الإنترنت.

الحل المشفر: تسمح آليات "إثبات الشخصية" اللامركزية (مثل World ID) للمستخدمين بإثبات أنهم بشر فريدون مع حماية خصوصيتهم. هذا الإثبات يتم حفظه ذاتيًا من قبل المستخدمين، وقابل لإعادة الاستخدام عبر المنصات، ومتوافق مع المستقبل. يمكنه فصل الشبكات البشرية بوضوح عن شبكات الآلة، مما يضع الأساس لتجارب رقمية أكثر أصالة وأمانًا.

الجزء الثاني: البنية التحتية اللامركزية—تمهيد الطريق للذكاء الاصطناعي المفتوح​

يعتمد ذكاء الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية المادية والرقمية التي تدعمه. اللامركزية أساسية لضمان عدم احتكار هذه البنى التحتية من قبل قلة.

4. شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN) للذكاء الاصطناعي​

المشكلة: يعيق تقدم الذكاء الاصطناعي القدرة الحاسوبية واختناقات الطاقة، حيث تسيطر على هذه الموارد بقوة عدد قليل من مزودي الخدمات السحابية فائقة النطاق.

الحل المشفر: تجمع DePIN الموارد المادية غير المستغلة عالميًا من خلال آليات الحوافز—من أجهزة الكمبيوتر للاعبين الهواة إلى الرقائق الخاملة في مراكز البيانات. وهذا يخلق سوق حوسبة لامركزي وموزع لا يتطلب إذنًا يقلل بشكل كبير من العائق أمام ابتكار الذكاء الاصطناعي ويوفر مقاومة للرقابة.

5. البنية التحتية والحواجز الوقائية لتفاعلات وكلاء الذكاء الاصطناعي​

المشكلة: غالبًا ما تتطلب المهام المعقدة التعاون بين العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين. ومع ذلك، فإنهم يعملون في الغالب ضمن أنظمة بيئية مغلقة، ويفتقرون إلى معايير التفاعل المفتوحة والأسواق.

الحل القائم على البلوك تشين: يمكن للبلوك تشين توفير "مسار" مفتوح وموحد لتفاعلات الوكلاء. من الاكتشاف والتفاوض إلى الدفع، يمكن تنفيذ العملية بأكملها تلقائيًا على السلسلة (on-chain) عبر العقود الذكية، مما يضمن توافق سلوك الذكاء الاصطناعي مع نية المستخدم دون تدخل بشري.

6. الحفاظ على تزامن التطبيقات المبرمجة بواسطة الذكاء الاصطناعي​

المشكلة: يتيح الذكاء الاصطناعي لأي شخص بناء برمجيات مخصصة بسرعة ("البرمجة التلقائية"). لكن هذا يجلب فوضى جديدة: عندما تحتاج آلاف التطبيقات المخصصة والمتغيرة باستمرار إلى التواصل مع بعضها البعض، كيف نضمن بقاءها متوافقة؟

الحل عبر العملات المشفرة: إنشاء "طبقة تزامن" على البلوك تشين. هذا بروتوكول مشترك، يتم تحديثه ديناميكيًا، يمكن لجميع التطبيقات الاتصال به للحفاظ على التوافق فيما بينها. من خلال الحوافز الاقتصادية المشفرة، يتم تشجيع المطورين والمستخدمين على صيانة وتحسين طبقة التزامن هذه بشكل جماعي، مما يشكل نظامًا بيئيًا ينمو ذاتيًا.

الجزء الثالث: نماذج اقتصادية وحوافز جديدة — إعادة تشكيل خلق القيمة وتوزيعها​

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير اقتصاد الإنترنت الحالي بشكل جذري. توفر الكريبتو مجموعة أدوات لإعادة تنظيم آليات الحوافز، مما يضمن تعويضًا عادلًا لجميع المساهمين في سلسلة القيمة.

7. المدفوعات المصغرة لتقاسم العائدات​

المشكلة: تخلق نماذج الذكاء الاصطناعي قيمة من خلال التعلم من كميات هائلة من محتوى الإنترنت، لكن منشئي المحتوى الأصليين لا يتلقون شيئًا. بمرور الوقت، سيؤدي هذا إلى خنق الحيوية الإبداعية للإنترنت المفتوح.

الحل المشفر: إنشاء نظام آلي للإسناد وتقاسم العائدات. عندما يحدث سلوك للذكاء الاصطناعي (مثل إنشاء تقرير أو تسهيل معاملة)، يمكن للعقود الذكية أن تدفع تلقائيًا رسومًا ضئيلة (دفعة مصغرة أو دفعة نانوية) لجميع مصادر المعلومات التي استندت إليها. هذا مجدٍ اقتصاديًا لأنه يستفيد من تقنيات البلوك تشين منخفضة التكلفة مثل الطبقة الثانية (Layer 2).

8. سجل الملكية الفكرية (IP) وإثبات المنشأ​

المشكلة: في عصر يمكن للذكاء الاصطناعي فيه إنشاء المحتوى وإعادة مزجه على الفور، تبدو أطر الملكية الفكرية التقليدية غير كافية.

الحل المشفر: استخدام البلوكتشين كسجل عام وغير قابل للتغيير للملكية الفكرية. يمكن للمبدعين تحديد الملكية بوضوح ووضع قواعد للترخيص وإعادة المزج وتقاسم الإيرادات من خلال العقود الذكية القابلة للبرمجة. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من تهديد للمبدعين إلى فرصة جديدة لخلق القيمة وتوزيعها.

9. جعل زواحف الويب تدفع مقابل البيانات​

المشكلة: تكشط زواحف الويب التابعة لشركات الذكاء الاصطناعي بيانات مواقع الويب بحرية، مستهلكةً بذلك النطاق الترددي والموارد الحاسوبية لأصحاب المواقع دون تعويض. ورداً على ذلك، بدأ أصحاب المواقع بحظر هذه الزواحف بشكل جماعي.

الحل المشفر: إنشاء نظام مسارين: تدفع زواحف الذكاء الاصطناعي رسومًا للمواقع الإلكترونية عبر مفاوضات على السلسلة عند كشط البيانات. وفي الوقت نفسه، يمكن للمستخدمين البشريين التحقق من هويتهم من خلال "إثبات الشخصية" ومواصلة الوصول إلى المحتوى مجانًا. وهذا يعوض مساهمي البيانات ويحمي تجربة المستخدم البشري.

10. إعلانات مخصصة وغير "مزعجة" تحافظ على الخصوصية​

المشكلة: إعلانات اليوم إما غير ذات صلة أو مقلقة بسبب التتبع المفرط لبيانات المستخدمين.

حل الكريبتو: يمكن للمستخدمين تفويض وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بهم لاستخدام تقنيات الخصوصية مثل براهين المعرفة الصفرية لإثبات سمات معينة للمعلنين دون الكشف عن الهوية الشخصية. هذا يجعل الإعلانات ذات صلة عالية ومفيدة. في المقابل، يمكن للمستخدمين الحصول على دفعات صغيرة مقابل مشاركة البيانات أو التفاعل مع الإعلانات، مما يحول نموذج الإعلانات "الاستخراجي" الحالي إلى نموذج "تشاركي".

الجزء الرابع: امتلاك مستقبل الذكاء الاصطناعي—ضمان بقاء التحكم مع المستخدمين​

مع تزايد العلاقة بيننا وبين الذكاء الاصطناعي لتصبح أكثر شخصية وعمقًا، تصبح أسئلة الملكية والتحكم حاسمة.

11. رفقاء الذكاء الاصطناعي المملوكون للبشر والخاضعون لسيطرتهم​

المشكلة: في المستقبل القريب، سيكون لدينا رفقاء ذكاء اصطناعي صبورون بلا حدود وشديدو التخصيص (للتعليم، الرعاية الصحية، والدعم العاطفي). ولكن من سيتحكم في هذه العلاقات؟ إذا كانت الشركات هي من تتحكم، فيمكنها فرض الرقابة، التلاعب، أو حتى حذف رفيقك من الذكاء الاصطناعي.

الحل باستخدام العملات المشفرة: استضافة رفقاء الذكاء الاصطناعي على شبكات لا مركزية مقاومة للرقابة. يمكن للمستخدمين امتلاك والتحكم بذكائهم الاصطناعي بشكل حقيقي من خلال محافظهم الخاصة (بفضل تجريد الحسابات والتقنيات الرئيسية، تم تقليل حاجز الاستخدام بشكل كبير). هذا يعني أن علاقتك بالذكاء الاصطناعي ستكون دائمة وغير قابلة للتصرف.

خاتمة: بناء المستقبل الذي نريده​

إن تقارب الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة ليس مجرد دمج لتقنيتين رائجتين. إنه يمثل خيارًا جوهريًا حول الشكل المستقبلي للإنترنت: هل نتحرك نحو نظام مغلق تتحكم فيه بضع شركات، أم نحو نظام بيئي مفتوح يتم بناؤه وامتلاكه بشكل جماعي من قبل جميع المشاركين فيه؟

هذه السيناريوهات التطبيقية الـ 11 ليست مجرد خيالات بعيدة؛ إنها اتجاهات يتم استكشافها بنشاط من قبل مجتمع المطورين العالمي—بما في ذلك العديد من البناة في شبكة Cuckoo. الطريق إلى الأمام مليء بالتحديات، لكن الأدوات موجودة بالفعل في أيدينا. الآن، حان وقت البدء في البناء.

ينتقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من روبوتات الدردشة المستجدة إلى وكلاء مصممين خصيصًا يندمجون مباشرة في سير العمل الحقيقي. بعد مشاهدة العشرات من عمليات النشر عبر فرق الرعاية الصحية ونجاح العملاء والبيانات، تظهر سبعة نماذج أولية باستمرار. يلخص جدول المقارنة أدناه ما يقومون به، ومجموعات التقنيات التي تدعمهم، وإجراءات الأمان التي يتوقعها المشترون الآن.

🔧 جدول مقارنة أنواع وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الطلب العالي​

لماذا هذه السبعة؟​

• عائد استثمار واضح – يحل كل وكيل محل مركز تكلفة قابل للقياس: وقت فرز الأطباء، معالجة دعم المستوى الأول، مساعدو المحامين للعقود، محللو ذكاء الأعمال، إلخ.
• بيانات خاصة غنية – تزدهر هذه الوكلاء حيث يوجد السياق خلف تسجيل الدخول (السجلات الصحية الإلكترونية، أنظمة إدارة علاقات العملاء، الشبكات الداخلية). ترفع هذه البيانات نفسها مستوى هندسة الخصوصية.
• مجالات منظمة – تفرض الرعاية الصحية والمالية والتعليم على البائعين التعامل مع الامتثال كميزة أساسية، مما يخلق حواجز دفاعية.

خيوط معمارية مشتركة​

• إدارة نافذة السياق ← تضمين "الذاكرة العاملة" قصيرة المدى (المهمة الحالية) ومعلومات الملف الشخصي طويلة المدى (الدور، الأذونات، السجل) بحيث تظل الاستجابات ذات صلة دون هلوسة.

• تنسيق الأدوات ← تتفوق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في اكتشاف النية؛ وتقوم واجهات برمجة التطبيقات المتخصصة بالعمل الشاق. المنتجات الفائزة تجمع الاثنين في سير عمل نظيف: فكر في "اللغة داخل، SQL خارج".

• طبقات الثقة والأمان ← يتم شحن وكلاء الإنتاج بمحركات سياسات: تنقيح معلومات الصحة المحمية (PHI)، فلاتر الألفاظ النابية، سجلات قابلية الشرح، حدود المعدل. هذه الميزات تحدد صفقات الشركات.

أنماط التصميم التي تفصل القادة عن النماذج الأولية​

• سطح ضيق، تكامل عميق – ركز على مهمة واحدة ذات قيمة عالية (مثل عروض التجديد) ولكن ادمجها في نظام السجلات بحيث يبدو التبني طبيعيًا.

• حواجز حماية مرئية للمستخدم – أظهر استشهادات المصدر أو عروض الفروقات لترميز العقود. الشفافية تحول المتشككين القانونيين والطبيين إلى مؤيدين.

• الضبط المستمر – التقاط حلقات التغذية الراجعة (إعجاب/عدم إعجاب، SQL مصحح) لتقوية النماذج ضد الحالات الهامشية الخاصة بالمجال.

الآثار المترتبة على دخول السوق​

• الرأسي يتفوق على الأفقي بيع "مساعد PDF يناسب الجميع" يواجه صعوبات. "ملخص ملاحظات الأشعة الذي يتصل بـ Epic" يغلق الصفقات بشكل أسرع ويحقق قيمة عقد سنوية (ACV) أعلى.

• التكامل هو الخندق الشراكات مع بائعي السجلات الطبية الإلكترونية (EMR)، أو أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM)، أو ذكاء الأعمال (BI) تحجب المنافسين بشكل أكثر فعالية من حجم النموذج وحده.

• الامتثال كأداة تسويق الشهادات (HIPAA، SOC 2، GDPR) ليست مجرد مربعات اختيار – بل تصبح نصوصًا إعلانية ومزيلات للاعتراضات للمشترين الذين يتجنبون المخاطر.

الطريق إلى الأمام

نحن في بداية دورة الوكلاء. الموجة التالية ستطمس الفئات – تخيل روبوت مساحة عمل واحد يراجع عقدًا، ويصيغ عرض التجديد، ويفتح حالة دعم إذا تغيرت الشروط. حتى ذلك الحين، ستستحوذ الفرق التي تتقن التعامل مع السياق، وتنسيق الأدوات، والأمان المحكم على حصة الأسد من نمو الميزانية.

الآن هو الوقت المناسب لاختيار مجالك، والتضمين حيث توجد البيانات، وشحن حواجز الحماية كميزات – لا كأفكار لاحقة.

مع تطور التكنولوجيا، قلة من الاتجاهات تكون تحويلية ومترابطة مثل الذكاء الاصطناعي (AI) و Web3. في السنوات الأخيرة، سعت الشركات الكبرى والشركات الناشئة على حد سواء إلى دمج هذه التقنيات لإعادة تشكيل ليس فقط النماذج المالية والحكومية ولكن أيضًا مشهد الإنتاج الإبداعي. في جوهره، يتحدى تكامل الذكاء الاصطناعي و Web3 الوضع الراهن، واعدًا بالكفاءة التشغيلية، وتعزيز الأمان، ونماذج الأعمال الجديدة التي تعيد القوة إلى أيدي المبدعين والمستخدمين. هذا التقرير يكسر تكاملات السوق الحالية، ويفحص دراسات حالة محورية، ويناقش كل من الفرص والتحديات لهذا التقارب. طوال الوقت، نحافظ على منظور مستقبلي، مدفوع بالبيانات، ولكنه نقدي سيروق لصناع القرار الأذكياء والناجحين والمبدعين المبتكرين.

مقدمة​

العصر الرقمي يتميز بإعادة الابتكار المستمرة. مع بزوغ شبكات اللامركزية (Web3) والتسارع السريع للذكاء الاصطناعي، يتم إعادة اختراع الطريقة التي نتفاعل بها مع التكنولوجيا بشكل جذري. وعد Web3 بالتحكم المستخدم والثقة المدعومة بالبلوكشين يجد نفسه الآن مكملًا بشكل فريد بقدرات التحليل والأتمتة للذكاء الاصطناعي. هذا التحالف ليس مجرد تكنولوجي—إنه ثقافي واقتصادي، يعيد تعريف الصناعات من التمويل والخدمات الاستهلاكية إلى الفن والتجارب الرقمية الغامرة.

في شبكة كوكو، حيث مهمتنا هي تغذية الثورة الإبداعية من خلال أدوات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، يفتح هذا التكامل الأبواب لنظام بيئي نابض بالحياة للبناة والمبدعين. نحن نشهد تحولًا محيطًا حيث تصبح الإبداع مزيجًا من الفن والرمز والأتمتة الذكية—مما يمهد الطريق لمستقبل يمكن لأي شخص فيه تسخير القوة المغناطيسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي. في هذا البيئة، الابتكارات مثل توليد الفن المدعوم بالذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة اللامركزية ليست فقط تحسن الكفاءة؛ بل تعيد تشكيل نسيج الثقافة الرقمية.

تقارب الذكاء الاصطناعي و Web3: المشاريع التعاونية وزخم السوق​

المبادرات الرئيسية والشراكات الاستراتيجية​

تسلط التطورات الأخيرة الضوء على اتجاه متسارع للتعاونات متعددة التخصصات:

• شراكة دويتشه تيليكوم ومؤسسة Fetch.ai: في خطوة تجسد الدمج بين شركات الاتصالات التقليدية والشركات الناشئة في التكنولوجيا الجيل القادم، قامت شركة دويتشه تيليكوم التابعة MMS بالشراكة مع مؤسسة Fetch.ai في أوائل 2024. من خلال نشر وكلاء مستقلين مدعومين بالذكاء الاصطناعي كمحققين في شبكة لامركزية، كانوا يهدفون إلى تعزيز كفاءة الخدمة اللامركزية، الأمان، وقابلية التوسع. هذه المبادرة هي إشارة واضحة للسوق: دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين يمكن أن يحسن المعايير التشغيلية وثقة المستخدم في الشبكات اللامركزية. تعرف على المزيد

• تعاون Petoshi و EMC Protocol: وبالمثل، انضمت Petoshi—منصة "اضغط لتكسب"—إلى EMC Protocol. يركز تعاونهم على تمكين المطورين من سد الفجوة بين التطبيقات اللامركزية القائمة على الذكاء الاصطناعي (dApps) وقوة الحوسبة التي غالبًا ما تكون صعبة التشغيل بكفاءة. يظهر هذا التعاون كحل لتحديات قابلية التوسع في النظام البيئي المتوسع بسرعة للتطبيقات اللامركزية، ويبرز كيف يمكن للأداء، عندما يكون مدعومًا بالذكاء الاصطناعي، أن يعزز بشكل كبير المشاريع الإبداعية والتجارية. اكتشف التكامل

• حوارات الصناعة: في أحداث كبرى مثل Axios BFD نيويورك 2024، أكد قادة الصناعة مثل المؤسس المشارك لإيثريوم جوزيف لوبين على الأدوار التكاملية للذكاء الاصطناعي و Web3. هذه المناقشات قد رسخت الفكرة بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقود التفاعل من خلال المحتوى المخصص والتحليل الذكي، بينما يوفر Web3 مساحة آمنة ومحكومة من قبل المستخدم لهذه الابتكارات لتزدهر. شاهد ملخص الحدث

اتجاهات رأس المال الاستثماري والاستثمار​

تسلط اتجاهات الاستثمار الضوء على هذا التقارب:

• زيادة في الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي: في 2023، حصلت الشركات الناشئة في الذكاء الاصطناعي على دعم كبير—مما أدى إلى زيادة بنسبة 30% في تمويل رأس المال الاستثماري في الولايات المتحدة. بشكل ملحوظ، جولات التمويل الكبيرة لشركات مثل OpenAI و xAI التابعة لإيلون ماسك قد أكدت ثقة المستثمرين في الإمكانات التخريبية للذكاء الاصطناعي. من المتوقع أن تدفع الشركات التقنية الكبرى النفقات الرأسمالية إلى ما يزيد عن 200 مليار دولار في المبادرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في 2024 وما بعدها. رويترز

• ديناميات تمويل Web3: على النقيض من ذلك، واجه قطاع Web3 انخفاضًا مؤقتًا مع انخفاض بنسبة 79% في تمويل رأس المال الاستثماري في الربع الأول من 2023—انخفاض يُنظر إليه على أنه إعادة ضبط بدلاً من تراجع طويل الأجل. على الرغم من ذلك، بلغ إجمالي التمويل في 2023 9.043 مليار دولار، مع توجيه رأس مال كبير إلى البنية التحتية للمؤسسات وأمان المستخدم. أداء البيتكوين القوي، بما في ذلك مكاسب سنوية بنسبة 160%، يوضح بشكل أكبر مرونة السوق داخل مساحة البلوكشين. RootData

معًا، ترسم هذه الاتجاهات صورة لنظام بيئي تقني حيث يتحول الزخم نحو دمج الذكاء الاصطناعي ضمن الأطر اللامركزية—استراتيجية لا تعالج فقط الكفاءات الحالية ولكن أيضًا تفتح مصادر دخل جديدة تمامًا وإمكانات إبداعية.

فوائد دمج الذكاء الاصطناعي و Web3​

تعزيز الأمان وإدارة البيانات اللامركزية​

واحدة من أكثر الفوائد إقناعًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 هي التأثير العميق على الأمان وسلامة البيانات. يمكن للخوارزميات الذكاء الاصطناعي—عند تضمينها في الشبكات اللامركزية—مراقبة وتحليل معاملات البلوكشين لتحديد وإحباط الأنشطة الاحتيالية في الوقت الفعلي. تُستخدم تقنيات مثل اكتشاف الشذوذ، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتحليل السلوكي لتحديد الشذوذات، مما يضمن بقاء كل من المستخدمين والبنية التحتية آمنة. على سبيل المثال، دور الذكاء الاصطناعي في حماية العقود الذكية من الثغرات مثل هجمات إعادة الدخول والتلاعب بالسياق أثبت أنه لا يقدر بثمن في حماية الأصول الرقمية.

علاوة على ذلك، تزدهر الأنظمة اللامركزية على الشفافية. توفر دفاتر Web3 غير القابلة للتغيير مسارًا قابلًا للتدقيق لقرارات الذكاء الاصطناعي، مما يزيل الغموض عن الطبيعة "الصندوق الأسود" للعديد من الخوارزميات. هذا التآزر ذو أهمية خاصة في التطبيقات الإبداعية والمالية حيث الثقة هي عملة حاسمة. تعرف على المزيد حول الأمان المعزز بالذكاء الاصطناعي

ثورة في الكفاءة التشغيلية وقابلية التوسع​

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد أداة للأمان—إنه محرك قوي للكفاءة التشغيلية. في الشبكات اللامركزية، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تحسين تخصيص موارد الحوسبة، مما يضمن توازن أعباء العمل وتقليل استهلاك الطاقة. على سبيل المثال، من خلال التنبؤ بالعقد المثلى للتحقق من المعاملات، تعزز خوارزميات الذكاء الاصطناعي قابلية التوسع في البنى التحتية للبلوكشين. هذه الكفاءة لا تؤدي فقط إلى خفض التكاليف التشغيلية ولكن أيضًا تمهد الطريق لممارسات أكثر استدامة في بيئات البلوكشين.

بالإضافة إلى ذلك، مع سعي المنصات للاستفادة من قوة الحوسبة الموزعة، تُظهر الشراكات مثل تلك بين Petoshi و EMC Protocol كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط الطريقة التي تصل بها التطبيقات اللامركزية إلى الموارد الحاسوبية. هذه القدرة حاسمة للتوسع السريع والحفاظ على جودة الخدمة مع نمو اعتماد المستخدم—عامل رئيسي للمطورين والشركات الذين يتطلعون إلى بناء تطبيقات لامركزية قوية.

تطبيقات إبداعية تحويلية: دراسات حالة في الفن والألعاب وأتمتة المحتوى​

ربما تكون الجبهة الأكثر إثارة هي التأثير التحويلي لتقارب الذكاء الاصطناعي و Web3 على الصناعات الإبداعية. دعونا نستكشف بعض دراسات الحالة:

1. الفن و NFTs: منصات مثل "Eponym" التابعة لـ Art AI قد أخذت عالم الفن الرقمي بعاصفة. أُطلقت في الأصل كحل للتجارة الإلكترونية، تحولت Eponym إلى نموذج Web3 من خلال تمكين الفنانين والمجمعين من سك الأعمال الفنية المولدة بالذكاء الاصطناعي كرموز غير قابلة للاستبدال (NFTs) على بلوكشين إيثريوم. في غضون 10 ساعات فقط، حققت المنصة 3 ملايين دولار في الإيرادات وأثارت أكثر من 16 مليون دولار في حجم السوق الثانوي. هذا الاختراق لا يعرض فقط الجدوى المالية للفن المولد بالذكاء الاصطناعي ولكنه أيضًا يدمقرط التعبير الإبداعي من خلال لامركزية سوق الفن. اقرأ دراسة الحالة

2. أتمتة المحتوى: أظهرت Thirdweb، منصة المطور الرائدة، فائدة الذكاء الاصطناعي في توسيع إنتاج المحتوى. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي لتحويل مقاطع فيديو يوتيوب إلى أدلة محسنة لمحركات البحث، وإنشاء دراسات حالة من ملاحظات العملاء، وإنتاج نشرات إخبارية جذابة، حققت Thirdweb زيادة عشرة أضعاف في إنتاج المحتوى وأداء تحسين محركات البحث. هذا النموذج له صدى خاص مع المحترفين المبدعين الذين يسعون إلى تعزيز حضورهم الرقمي دون زيادة الجهد اليدوي بشكل متناسب. اكتشف التأثير

3. الألعاب: في مجال الألعاب الديناميكي، تقوم اللامركزية والذكاء الاصطناعي بصياغة عوالم افتراضية غامرة ومتطورة باستمرار. دمجت لعبة Web3 نظام ذكاء اصطناعي متعدد الوكلاء لتوليد محتوى جديد داخل اللعبة تلقائيًا—بدءًا من الشخصيات إلى البيئات الشاسعة. هذه الطريقة لا تعزز فقط تجربة الألعاب بل تقلل أيضًا الاعتماد على التطوير البشري المستمر، مما يضمن أن اللعبة يمكن أن تتطور بشكل عضوي مع مرور الوقت. شاهد التكامل في العمل

4. تبادل البيانات وأسواق التنبؤ: خارج التطبيقات الإبداعية التقليدية، تستخدم المنصات التي تركز على البيانات مثل Ocean Protocol الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات سلسلة التوريد المشتركة، وتحسين العمليات وإبلاغ القرارات الاستراتيجية عبر الصناعات. وبالمثل، تستخدم أسواق التنبؤ مثل Augur الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات بقوة من مصادر متنوعة، مما يحسن دقة نتائج الأحداث—الأمر الذي يعزز بدوره الثقة في الأنظمة المالية اللامركزية. استكشف أمثلة أخرى

تعمل هذه دراسات الحالة كدليل ملموس على أن قابلية التوسع والإمكانات الابتكارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست محصورة في قطاع واحد بل لها تأثيرات متتالية عبر المناظر الإبداعية والمالية والمستهلكة.

التحديات والاعتبارات​

بينما يعد وعد تكامل الذكاء الاصطناعي و Web3 هائلًا، هناك عدة تحديات تستحق النظر بعناية:

خصوصية البيانات وتعقيدات التنظيم​

يُحتفى بـ Web3 لتركيزه على ملكية البيانات والشفافية. ومع ذلك، يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي على الوصول إلى كميات هائلة من البيانات—وهو مطلب يمكن أن يتعارض مع بروتوكولات البلوكشين التي تحافظ على الخصوصية. تتعقد هذه التوترات بشكل أكبر بسبب الأطر التنظيمية العالمية المتطورة. مع سعي الحكومات لتحقيق التوازن بين الابتكار وحماية المستهلك، تمهد مبادرات مثل إطار SAFE للابتكار والجهود الدولية مثل إعلان بليتشلي الطريق لاتخاذ إجراءات تنظيمية حذرة ولكن متضافرة. تعرف على المزيد حول الجهود التنظيمية

مخاطر المركزية في عالم لامركزي​

واحدة من التحديات الأكثر تناقضًا هي المركزية المحتملة لتطوير الذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن روح Web3 هي توزيع السلطة، فإن الكثير من الابتكار في الذكاء الاصطناعي يتركز في أيدي عدد قليل من اللاعبين التقنيين الكبار. يمكن أن تفرض هذه المراكز المركزية للتطوير هيكلًا هرميًا على الشبكات اللامركزية بطبيعتها، مما يقوض مبادئ Web3 الأساسية مثل الشفافية والتحكم المجتمعي. يتطلب التخفيف من ذلك جهودًا مفتوحة المصدر ومصادر بيانات متنوعة لضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي عادلة وغير متحيزة. اكتشف المزيد من الأفكار

التعقيد التقني واستهلاك الطاقة​

دمج الذكاء الاصطناعي في بيئات Web3 ليس بالأمر السهل. يتطلب الجمع بين هذين النظامين المعقدين موارد حوسبة كبيرة، مما يثير بدوره مخاوف بشأن استهلاك الطاقة والاستدامة البيئية. يستكشف المطورون والباحثون بنشاط نماذج الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة وطرق الحوسبة الموزعة، إلا أن هذه لا تزال مجالات بحث ناشئة. سيكون المفتاح هو موازنة الابتكار مع الاستدامة—وهو تحدٍ يتطلب تحسينًا تكنولوجيًا مستمرًا وتعاونًا صناعيًا.

مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي في المشهد الإبداعي​

التقاء الذكاء الاصطناعي و Web3 ليس مجرد ترقية تقنية؛ إنه تحول نموذجي—واحد يمس الأبعاد الثقافية والاقتصادية والإبداعية. في شبكة كوكو، تشير مهمتنا لتغذية التفاؤل بالذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى مستقبل حيث يجني المحترفون المبدعون فوائد غير مسبوقة:

تمكين اقتصاد المبدعين​

تخيل عالماً يتمتع فيه كل فرد مبدع بإمكانية الوصول إلى أدوات ذكاء اصطناعي قوية تكون ديمقراطية مثل الشبكات اللامركزية التي تدعمها. هذا هو وعد منصات مثل Cuckoo Chain—بنية تحتية لامركزية تتيح للمبدعين توليد فنون ذكاء اصطناعي مذهلة، والانخراط في تجارب محادثة غنية، وتشغيل تطبيقات Gen AI الجيل القادم باستخدام موارد الحوسبة الشخصية. في نظام إبداعي لامركزي، لم يعد الفنانون والكتاب والبناة رهائن للمنصات المركزية. بدلاً من ذلك، يعملون في بيئة محكومة من قبل المجتمع حيث يتم مشاركة الابتكارات وتحقيق الدخل منها بشكل أكثر إنصافًا.

سد الفجوة بين التكنولوجيا والإبداع​

دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يمحو الحدود التقليدية بين التكنولوجيا والفن. مع تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من مجموعات بيانات لامركزية ضخمة، تصبح أفضل في ليس فقط فهم المدخلات الإبداعية ولكن أيضًا في توليد مخرجات تدفع الحدود الفنية التقليدية. هذا التطور يخلق شكلًا جديدًا من الحرفية الرقمية—حيث يتم تعزيز الإبداع من خلال القوة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي وشفافية البلوكشين، مما يضمن أن كل إبداع يكون مبتكرًا وأصيلًا بشكل يمكن إثباته.

دور المنظورات الجديدة والتحليل المدعوم بالبيانات​

بينما نتنقل في هذه الجبهة، من الضروري تقييم الجدة وفعالية النماذج والتكاملات الجديدة باستمرار. تشير قادة السوق واتجاهات رأس المال الاستثماري والبحث الأكاديمي جميعها إلى حقيقة واحدة: دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 في مرحلته الناشئة ولكن المتفجرة. يدعم تحليلنا الرأي القائل بأنه، على الرغم من التحديات مثل خصوصية البيانات ومخاطر المركزية، فإن الانفجار الإبداعي الذي يغذيه الذكاء الاصطناعي اللامركزي سيمهد الطريق لفرص اقتصادية غير مسبوقة وتحولات ثقافية. البقاء في الطليعة يتطلب دمج البيانات التجريبية، وفحص النتائج الواقعية، وضمان أن الأطر التنظيمية تدعم الابتكار بدلاً من خنقه.

الخاتمة​

التكامل المحيط للذكاء الاصطناعي و Web3 يقف كواحد من أكثر الاتجاهات الواعدة والمزعزعة في طليعة التكنولوجيا. من تعزيز الأمان والكفاءة التشغيلية إلى ديمقراطية الإنتاج الإبداعي وتمكين جيل جديد من الحرفيين الرقميين، فإن دمج هذه التقنيات يعيد تشكيل الصناعات عبر اللوحة. ومع ذلك، بينما نتطلع إلى المستقبل، فإن الطريق أمامنا ليس بدون تحدياته. سيكون معالجة القضايا التنظيمية والتقنية والمركزية أمرًا حاسمًا للاستفادة الكاملة من إمكانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

بالنسبة للمبدعين والبناة، هذا التقارب هو دعوة للعمل—دعوة لإعادة تصور عالم حيث لا تمكّن الأنظمة اللامركزية الابتكار فحسب، بل تدفع أيضًا الشمولية والاستدامة. من خلال الاستفادة من النماذج الناشئة للامركزية المعززة بالذكاء الاصطناعي، يمكننا بناء مستقبل آمن وفعال بقدر ما هو إبداعي ومتفائل.

بينما يستمر السوق في التطور مع دراسات حالة جديدة، وشراكات استراتيجية، وأدلة مدعومة بالبيانات، يبقى شيء واحد واضحًا: تقاطع الذكاء الاصطناعي و Web3 هو أكثر من مجرد اتجاه—إنه الأساس الذي ستبنى عليه الموجة التالية من الابتكار الرقمي. سواء كنت مستثمرًا مخضرمًا، أو رائد أعمال تقني، أو مبدعًا ذو رؤية، فإن الوقت لاحتضان هذا النموذج هو الآن.

ابقوا على اطلاع بينما نواصل المضي قدمًا، مستكشفين كل تفاصيل هذا التكامل المثير. في شبكة كوكو، نحن ملتزمون بجعل العالم أكثر تفاؤلاً من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وندعوكم للانضمام إلينا في هذه الرحلة التحويلية.

المراجع:

• شراكة دويتشه تيليكوم و Fetch.ai
• تعاون Petoshi و EMC Protocol
• ملخص Axios BFD نيويورك 2024
• رويترز حول اتجاهات تمويل الذكاء الاصطناعي
• RootData حول ديناميات سوق Web3
• دراسة حالة Logicful حول Eponym التابعة لـ Art AI
• دراسة حالة Leap AI حول Thirdweb
• Uinno.io حول ألعاب Web3
• Plato AiStream حول التحولات التي يحدثها الذكاء الاصطناعي في Web3

من خلال الاعتراف بكل من الفرص والتحديات في هذا التقارب، لا نجهز أنفسنا للمستقبل فحسب، بل نلهم أيضًا حركة نحو نظام رقمي أكثر لامركزية وإبداعًا.

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.

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

Ritual، التي تأسست في عام 2023 من قبل المستثمر السابق في Polychain نيراج بانت وأكيلش بوتي، هي مشروع طموح عند تقاطع البلوكشين والذكاء الاصطناعي. بدعم من جولة تمويل بقيمة 25 مليون دولار بقيادة Archetype واستثمار استراتيجي من Polychain Capital، تهدف الشركة إلى معالجة الفجوات الأساسية في البنية التحتية لتمكين التفاعلات المعقدة على السلسلة وخارجها. مع فريق من 30 خبيرًا من مؤسسات وشركات رائدة، تبني Ritual بروتوكولًا يدمج قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة في بيئات البلوكشين، مستهدفة حالات استخدام مثل العقود الذكية المولدة باللغة الطبيعية وبروتوكولات الإقراض الديناميكية المدفوعة بالسوق.

لماذا يحتاج العملاء إلى Web3 للذكاء الاصطناعي​

يمكن أن يخفف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي من العديد من القيود التي تُرى في الأنظمة التقليدية والمركزية للذكاء الاصطناعي.

1. البنية التحتية اللامركزية تساعد في تقليل خطر التلاعب: عندما يتم تنفيذ حسابات الذكاء الاصطناعي ومخرجات النماذج بواسطة عقد متعددة تعمل بشكل مستقل، يصبح من الصعب للغاية على أي كيان واحد - سواء كان المطور أو وسيطًا تجاريًا - التلاعب بالنتائج. هذا يعزز ثقة المستخدم والشفافية في التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

2. الذكاء الاصطناعي الأصلي لـ Web3 يوسع نطاق العقود الذكية على السلسلة إلى ما هو أبعد من المنطق المالي الأساسي فقط. مع الذكاء الاصطناعي في الحلقة، يمكن للعقود أن تستجيب لبيانات السوق في الوقت الحقيقي، والمطالبات التي ينشئها المستخدم، وحتى مهام الاستدلال المعقدة. هذا يمكن من حالات استخدام مثل التداول الخوارزمي، وقرارات الإقراض الآلي، والتفاعلات داخل الدردشة (مثل FrenRug) التي ستكون مستحيلة تحت واجهات برمجة التطبيقات الحالية للذكاء الاصطناعي المنعزلة. نظرًا لأن مخرجات الذكاء الاصطناعي يمكن التحقق منها ومتكاملة مع الأصول على السلسلة، يمكن تنفيذ هذه القرارات ذات القيمة العالية أو المخاطر العالية بثقة أكبر ووسطاء أقل.

3. توزيع عبء العمل للذكاء الاصطناعي عبر شبكة يمكن أن يقلل التكاليف ويعزز القابلية للتوسع. على الرغم من أن حسابات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مكلفة، فإن بيئة Web3 المصممة جيدًا تستمد من مجموعة عالمية من موارد الحوسبة بدلاً من مزود مركزي واحد. هذا يفتح تسعيرًا أكثر مرونة، وموثوقية محسنة، وإمكانية تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المستمرة على السلسلة - وكلها مدعومة بحوافز مشتركة لمشغلي العقد لتقديم قوتهم الحاسوبية.

نهج Ritual​

يتكون النظام من ثلاث طبقات رئيسية—Infernet Oracle، Ritual Chain (البنية التحتية والبروتوكول)، والتطبيقات الأصلية—كل منها مصمم لمعالجة تحديات مختلفة في مجال Web3 x AI.

1. Infernet Oracle​

• ما الذي يفعله Infernet هو أول منتج لـ Ritual، يعمل كجسر بين العقود الذكية على السلسلة والحوسبة الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة. بدلاً من مجرد جلب البيانات الخارجية، ينسق مهام استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي، يجمع النتائج، ويعيدها على السلسلة بطريقة يمكن التحقق منها.
• المكونات الرئيسية
  • الحاويات: بيئات آمنة لاستضافة أي عبء عمل للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي (مثل نماذج ONNX، Torch، Hugging Face، GPT-4).
  • infernet-ml: مكتبة محسنة لنشر تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي، تقدم تكاملات جاهزة للاستخدام مع أطر النماذج الشهيرة.
  • Infernet SDK: يوفر واجهة موحدة بحيث يمكن للمطورين بسهولة كتابة عقود ذكية تطلب وتستهلك نتائج استدلال الذكاء الاصطناعي.
  • عقد Infernet: يتم نشرها على خدمات مثل GCP أو AWS، تستمع هذه العقد لطلبات الاستدلال على السلسلة، تنفذ المهام في الحاويات، وتعيد النتائج على السلسلة.
  • الدفع والتحقق: يدير توزيع الرسوم (بين عقد الحوسبة والتحقق) ويدعم طرق التحقق المختلفة لضمان تنفيذ المهام بصدق.
• لماذا يهم يتجاوز Infernet كونه أوراكل تقليدي من خلال التحقق من حسابات الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة، وليس فقط تغذيات البيانات. كما يدعم جدولة مهام الاستدلال المتكررة أو الحساسة للوقت، مما يقلل من تعقيد ربط المهام المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالتطبيقات على السلسلة.

2. Ritual Chain​

تدمج Ritual Chain ميزات صديقة للذكاء الاصطناعي في كل من طبقات البنية التحتية والبروتوكول. تم تصميمها للتعامل مع التفاعلات المتكررة، الآلية، والمعقدة بين العقود الذكية والحوسبة خارج السلسلة، متجاوزة بكثير ما يمكن أن تديره L1s النموذجية.

2.1 طبقة البنية التحتية​

• ما الذي تفعله تدعم بنية Ritual Chain التحتية تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا من البلوكشين القياسية. من خلال وحدات مسبقة التجميع، وجدول زمني، وامتداد EVM يسمى EVM++، تهدف إلى تسهيل مهام الذكاء الاصطناعي المتكررة أو المتدفقة، تجريدات الحساب القوية، والتفاعلات الآلية للعقود.

• المكونات الرئيسية

  • وحدات مسبقة التجميع

    :

    • امتدادات EIP (مثل EIP-665، EIP-5027) تزيل حدود طول الكود، تقلل الغاز للتوقيعات، وتمكن الثقة بين المهام على السلسلة وخارجها.
    • التجميعات الحسابية المسبقة توحد الأطر للاستدلال الذكاء الاصطناعي، إثباتات المعرفة الصفرية، وضبط النماذج داخل العقود الذكية.

  • الجدول الزمني: يلغي الاعتماد على العقود "Keeper" الخارجية من خلال السماح للمهام بالعمل على جدول زمني ثابت (مثل كل 10 دقائق). ضروري للأنشطة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المستمرة.

  • EVM++: يعزز EVM بتجريد الحساب الأصلي (EIP-7702)، مما يسمح للعقود بالموافقة التلقائية على المعاملات لفترة محددة. يدعم هذا القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي المستمرة (مثل التداول الآلي) دون تدخل بشري.

• لماذا يهم من خلال تضمين ميزات موجهة للذكاء الاصطناعي مباشرة في بنيتها التحتية، تسهل Ritual Chain الحسابات المعقدة، المتكررة، أو الحساسة للوقت للذكاء الاصطناعي. يحصل المطورون على بيئة أكثر قوة وآلية لبناء تطبيقات لامركزية "ذكية" حقًا.

2.2 طبقة بروتوكول الإجماع​

• ما الذي تفعله تعالج طبقة بروتوكول Ritual Chain الحاجة إلى إدارة مهام الذكاء الاصطناعي المتنوعة بكفاءة. تتطلب مهام الاستدلال الكبيرة والعقد الحوسبية المتنوعة منطق سوق الرسوم الخاص ونهج إجماع جديد لضمان التنفيذ السلس والتحقق.
• المكونات الرئيسية
  • الرنين (سوق الرسوم):
    • يقدم أدوار "المزاد" و"الوسيط" لمطابقة مهام الذكاء الاصطناعي ذات التعقيد المتفاوت مع العقد الحوسبية المناسبة.
    • يستخدم تخصيص المهام شبه الشامل أو "المجمعة" لتعظيم الإنتاجية الشبكية، مما يضمن أن العقد القوية تتعامل مع المهام المعقدة دون توقف.
  • السيمفونية (الإجماع):
    • يقسم حسابات الذكاء الاصطناعي إلى مهام فرعية متوازية للتحقق. تتحقق عقد متعددة من خطوات العملية والمخرجات بشكل منفصل.
    • يمنع المهام الكبيرة للذكاء الاصطناعي من تحميل الشبكة بشكل زائد من خلال توزيع أعباء التحقق عبر عقد متعددة.
  • vTune:
    • يوضح كيفية التحقق من ضبط النموذج الذي تقوم به العقد على السلسلة باستخدام فحوصات البيانات "الخلفية".
    • يوضح قدرة Ritual Chain الأوسع على التعامل مع مهام الذكاء الاصطناعي الأطول والأكثر تعقيدًا مع افتراضات ثقة قليلة.
• لماذا يهم تكافح أسواق الرسوم التقليدية ونماذج الإجماع مع أعباء العمل الثقيلة أو المتنوعة للذكاء الاصطناعي. من خلال إعادة تصميم كلاهما، يمكن لـ Ritual Chain تخصيص المهام ديناميكيًا والتحقق من النتائج، مما يوسع الإمكانيات على السلسلة إلى ما هو أبعد من المنطق الأساسي للرموز أو العقود.

3. التطبيقات الأصلية​

• ما الذي تفعله بناءً على Infernet وRitual Chain، تشمل التطبيقات الأصلية سوق النماذج وشبكة التحقق، مما يوضح كيف يمكن دمج الوظائف المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتسييلها على السلسلة.
• المكونات الرئيسية
  • سوق النماذج:
    • يرمز نماذج الذكاء الاصطناعي (وربما المتغيرات المضبوطة) كأصول على السلسلة.
    • يسمح للمطورين بشراء أو بيع أو ترخيص نماذج الذكاء الاصطناعي، مع مكافأة العائدات لمنشئي النماذج ومقدمي الحوسبة/البيانات.
  • شبكة التحقق و"التجميع كخدمة":
    • يقدم للبروتوكولات الخارجية (مثل L2s) بيئة موثوقة لحساب والتحقق من المهام المعقدة مثل إثباتات المعرفة الصفرية أو الاستفسارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
    • يوفر حلول تجميع مخصصة تستفيد من EVM++ لـ Ritual، وميزات الجدولة، وتصميم سوق الرسوم.
• لماذا يهم من خلال جعل نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتداول والتحقق مباشرة على السلسلة، تمدد Ritual وظائف البلوكشين إلى سوق للخدمات والبيانات الذكاء الاصطناعي. يمكن للشبكة الأوسع أيضًا الاستفادة من بنية Ritual للحوسبة المتخصصة، مما يشكل نظامًا بيئيًا موحدًا حيث تكون مهام وإثباتات الذكاء الاصطناعي أرخص وأكثر شفافية.

تطوير نظام Ritual البيئي​

رؤية Ritual لشبكة "بنية تحتية مفتوحة للذكاء الاصطناعي" تسير جنبًا إلى جنب مع بناء نظام بيئي قوي. إلى جانب تصميم المنتج الأساسي، قامت الفريق ببناء شراكات عبر تخزين النماذج، الحوسبة، أنظمة الإثبات، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لضمان تلقي كل طبقة من الشبكة دعمًا خبيرًا. في الوقت نفسه، تستثمر Ritual بشكل كبير في موارد المطورين ونمو المجتمع لتعزيز حالات الاستخدام الواقعية على سلسلتها.

1. التعاون في النظام البيئي

• تخزين النماذج والنزاهة: يضمن تخزين نماذج الذكاء الاصطناعي مع Arweave أنها تظل غير قابلة للتلاعب.
• شراكات الحوسبة: توفر IO.net حوسبة لامركزية تتناسب مع احتياجات التوسع لـ Ritual.
• أنظمة الإثبات والطبقة الثانية: تعزز التعاون مع Starkware وArbitrum قدرات توليد الإثبات للمهام المستندة إلى EVM.
• تطبيقات المستهلك للذكاء الاصطناعي: تجلب الشراكات مع Myshell وStory Protocol المزيد من الخدمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على السلسلة.
• طبقة أصول النماذج: توفر Pond وAllora و0xScope موارد إضافية للذكاء الاصطناعي وتدفع حدود الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
• تعزيزات الخصوصية: تعزز Nillion طبقة الخصوصية لـ Ritual Chain.
• الأمان والتخزين: تساعد EigenLayer في تأمين وتخزين الشبكة.
• توفر البيانات: تعزز وحدات EigenLayer وCelestia توفر البيانات، وهو أمر حيوي لأعباء العمل للذكاء الاصطناعي.

2. توسيع التطبيقات

• موارد المطورين: توفر الأدلة الشاملة تفاصيل حول كيفية تشغيل حاويات الذكاء الاصطناعي، تشغيل PyTorch، ودمج GPT-4 أو Mistral-7B في المهام على السلسلة. تقلل الأمثلة العملية - مثل توليد NFTs عبر Infernet - الحواجز أمام القادمين الجدد.
• التمويل والتسريع: يوفر مسرع Ritual Altar ومشروع Ritual Realm رأس المال والإرشاد للفرق التي تبني تطبيقات لامركزية على Ritual Chain.
• المشاريع البارزة:
  • Anima: مساعد DeFi متعدد الوكلاء يعالج الطلبات الطبيعية عبر الإقراض، المبادلات، واستراتيجيات العائد.
  • Opus: رموز ميم مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مع تدفقات تداول مجدولة.
  • Relic: يدمج نماذج التنبؤ المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في AMMs، بهدف تداول أكثر مرونة وكفاءة على السلسلة.
  • Tithe: يستفيد من التعلم الآلي لضبط بروتوكولات الإقراض ديناميكيًا، مما يحسن العائد مع تقليل المخاطر.

من خلال مواءمة تصميم المنتج، الشراكات، ومجموعة متنوعة من التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تضع Ritual نفسها كمركز متعدد الأوجه لـ Web3 x AI. نهجها الأول للنظام البيئي - المكمل بدعم مطور واسع وفرص تمويل حقيقية - يضع الأساس لاعتماد أوسع للذكاء الاصطناعي على السلسلة.

نظرة Ritual المستقبلية​

تبدو خطط منتجات Ritual ونظامها البيئي واعدة، لكن لا تزال هناك فجوات تقنية عديدة. لا يزال المطورون بحاجة إلى حل المشكلات الأساسية مثل إعداد نقاط نهاية استدلال النماذج، تسريع مهام الذكاء الاصطناعي، وتنسيق العقد المتعددة للحسابات واسعة النطاق. في الوقت الحالي، يمكن للهيكل الأساسي التعامل مع حالات الاستخدام الأبسط؛ التحدي الحقيقي هو إلهام المطورين لبناء تطبيقات أكثر إبداعًا مدفوعة بالذكاء الاصطناعي على السلسلة.

في المستقبل، قد تركز Ritual بشكل أقل على التمويل وأكثر على جعل أصول الحوسبة أو النماذج قابلة للتداول. سيجذب هذا المشاركين ويعزز أمان الشبكة من خلال ربط رمز السلسلة بأعباء العمل العملية للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن التفاصيل حول تصميم الرمز لا تزال غير واضحة، فمن الواضح أن رؤية Ritual هي إشعال جيل جديد من التطبيقات المعقدة، اللامركزية، والمدفوعة بالذكاء الاصطناعي - مما يدفع Web3 إلى أعمق وأكثر إبداعًا.