1 منشورات تم وضع علامة عليها بـ "بنية الذكاء الاصطناعي"

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.