استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تتمتع Web3 كنوع جديد من إنترنت لامركزي ومفتوح وشفاف بإمكانية دمج طبيعية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. تحت البنية التقليدية المركزية، تواجه حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات قيودًا صارمة، وتتعرض لتحديات متعددة مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصندوق أسود في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكنها من خلال شبكة قوة الحوسبة المشتركة، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، توفير دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لإيكولوجيا Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 و AI له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية جديدة للإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية وراء تطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة قوية على الاستدلال، حيث توفر البيانات الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، كما تحدد دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، والشركات الصغيرة والمتوسطة تجد صعوبة في تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات.
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب وسوء الاستخدام
يوفر Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع بيانات الشبكة بطريقة لامركزية، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "الحصول على المكافآت من خلال التسمية"، من خلال تحفيز العاملين في جميع أنحاء العالم بالمكافآت للتفاعل مع تسمية البيانات، وجمع المعرفة الاحترافية العالمية، وتعزيز القدرة على تحليل البيانات.
منصة تبادل بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة ومفتوحة للطرفين المعنيين بالبيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات الاصطناعية النجم المستقبلي في مجال بيانات Web3. بناءً على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، وزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور التشفير المتجانس الكامل
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن ظهور لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فقد جلب ذلك أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بالكامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير الشامل (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع نتائج حساب البيانات الواضحة. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن قدرة GPU من تنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتصل بالبيانات الأصلية. وهذا يوفر مزايا كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بفتح خدمات واجهة برمجة التطبيقات بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحسابات في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القدرة الحاسوبية، والتي تتجاوز بكثير موارد الكمبيوتر المتاحة. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغة كبير قدرة حسابية هائلة، تعادل 355 سنة من وقت التدريب على جهاز واحد. إن نقص القدرة الحاسوبية هذا لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، معدل استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى التباطؤ في تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناجم عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل ذلك يجعل مشكلة توفير القدرة الحاسوبية أكثر حدة. يجد المتخصصون في الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم بحاجة ماسة إلى طريقة خدمة حاسوبية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة قوة الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد GPU المعلقة على مستوى العالم بتوفير سوق قوة حوسبة اقتصادي وسهل الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي قوة الحوسبة نشر مهام الحوسبة على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على العقد التي تساهم بقوة الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها تحصل على مكافآت. تعمل هذه الخطة على تحسين كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للطاقة الحاسوبية اللامركزية، هناك منصات تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي، وشبكات طاقة حاسوبية مخصصة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي. توفر الشبكات اللامركزية للطاقة الحاسوبية سوقًا للطاقة الحاسوبية عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكارات ويقلل من عوائق الدخول، ويزيد من كفاءة استخدام الطاقة الحاسوبية. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية للطاقة الحاسوبية دورًا رئيسيًا في جذب المزيد من التطبيقات الابتكارية، مما يعزز تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الويب 3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
الذكاء الاصطناعي المحيطي يجعل الحساب يحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق معالجة منخفضة التأخير وفي الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي المحيطي في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر شهرة - DePIN. تؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، يمكن لـ DePIN من خلال معالجة البيانات محلياً تعزيز حماية خصوصية المستخدم وتقليل مخاطر تسرب البيانات؛ آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد حسابية، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي لبلوكشين معين، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. تقدم TPS العالية، والرسوم المنخفضة، والابتكارات التقنية في هذا البلوكشين دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذا البلوكشين 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إصدار نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنة نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، بسبب غياب آلية مشاركة العائدات، غالبًا ما يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين والمستخدمين المحتملين يجدون صعوبة في تقييم قيمتها الحقيقية، مما يقيّد اعتراف السوق بالنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة لتمويل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومشاركة القيمة، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، مع دمج تقنية AI Oracle و OPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ دفعة في التنمية المستدامة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. لا يزال نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين، يتعلمون تفضيلاتهم ويقدمون حلولاً مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات، والمظهر، والصوت، وكذلك الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، مستفيدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت هذه المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير مخصص، مما يجعل الأدوار التمثيلية أكثر إنسانية؛ كما أن تقنية نسخ الصوت يمكن أن تسرع من التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل من تكاليف تركيب الصوت بنسبة 99٪، حيث يمكن تحقيق نسخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن تطبيقه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، يتم حالياً المزيد من الاستكشاف على مستوى البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسينات التدريجية في هذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد أن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيثمر عن مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
OnlyOnMainnet
· 08-09 09:39
ادخل مركز واشتري، وإلا ستفوت الفرصة
شاهد النسخة الأصليةرد0
rugpull_survivor
· 08-09 05:10
هل تم تداول هذا المفهوم مرة أخرى؟ بعد أن خدع الناس لتحقيق الربح في العام الماضي، نستمر في هذا العام.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketSage
· 08-09 05:09
حقًا لا أستطيع تحمل هذه الموجة من Web3...
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerGas
· 08-09 04:54
مرة أخرى هناك مجموعة من فرص المراجحة لتخزين البيانات من الطبقة الثانية؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropDreamBreaker
· 08-09 04:53
مرة أخرى يتحدثون، أليس هو مجرد استغلال بغباء من قبل دائرة رأس المال؟
الاندماج بين Web3 و AI: استكشاف مفتاح لبناء بنية تحتية جديدة من الجيل التالي للإنترنت
استكشاف دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تتمتع Web3 كنوع جديد من إنترنت لامركزي ومفتوح وشفاف بإمكانية دمج طبيعية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. تحت البنية التقليدية المركزية، تواجه حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات قيودًا صارمة، وتتعرض لتحديات متعددة مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وصندوق أسود في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكنها من خلال شبكة قوة الحوسبة المشتركة، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، توفير دفعة جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يجلب الذكاء الاصطناعي فوائد عديدة لإيكولوجيا Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش. لذلك، فإن استكشاف دمج Web3 و AI له أهمية كبيرة في بناء بنية تحتية جديدة للإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
! استكشاف عمليات التكامل الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3
مدفوع بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية وراء تطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة قوية على الاستدلال، حيث توفر البيانات الأساس للتدريب على نماذج التعلم الآلي، كما تحدد دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
يوفر Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لحل هذه المشكلات:
ومع ذلك، لا تزال هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات الاصطناعية النجم المستقبلي في مجال بيانات Web3. بناءً على تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة، وزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتداول الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور التشفير المتجانس الكامل
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن ظهور لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فقد جلب ذلك أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بالكامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
تسمح التشفير الشامل (FHE) بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك التشفير، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع نتائج حساب البيانات الواضحة. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن قدرة GPU من تنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتصل بالبيانات الأصلية. وهذا يوفر مزايا كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لها بفتح خدمات واجهة برمجة التطبيقات بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
يدعم FHEML تشفير البيانات والنماذج طوال دورة التعلم الآلي، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، يعزز FHEML خصوصية البيانات ويوفر إطار عمل آمن للحوسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
FHEML هو تكملة لـ ZKML، حيث يثبت ZKML التنفيذ الصحيح للتعلم الآلي، بينما يركز FHEML على إجراء الحسابات على البيانات المشفرة للحفاظ على خصوصية البيانات.
ثورة القوة الحاسوبية: حسابات الذكاء الاصطناعي في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحسابات في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية كل ثلاثة أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على القدرة الحاسوبية، والتي تتجاوز بكثير موارد الكمبيوتر المتاحة. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج لغة كبير قدرة حسابية هائلة، تعادل 355 سنة من وقت التدريب على جهاز واحد. إن نقص القدرة الحاسوبية هذا لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، معدل استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى التباطؤ في تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الرقائق الناجم عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل ذلك يجعل مشكلة توفير القدرة الحاسوبية أكثر حدة. يجد المتخصصون في الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم بحاجة ماسة إلى طريقة خدمة حاسوبية فعالة من حيث التكلفة حسب الطلب.
تقوم شبكة قوة الحوسبة القائمة على الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد GPU المعلقة على مستوى العالم بتوفير سوق قوة حوسبة اقتصادي وسهل الوصول لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمستخدمي قوة الحوسبة نشر مهام الحوسبة على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على العقد التي تساهم بقوة الحوسبة، وتقوم العقد بتنفيذ المهام وتقديم النتائج، وبعد التحقق منها تحصل على مكافآت. تعمل هذه الخطة على تحسين كفاءة استخدام الموارد وتساعد في حل مشكلة اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للطاقة الحاسوبية اللامركزية، هناك منصات تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي، وشبكات طاقة حاسوبية مخصصة لاستنتاج الذكاء الاصطناعي. توفر الشبكات اللامركزية للطاقة الحاسوبية سوقًا للطاقة الحاسوبية عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكارات ويقلل من عوائق الدخول، ويزيد من كفاءة استخدام الطاقة الحاسوبية. في نظام Web3 البيئي، ستلعب الشبكات اللامركزية للطاقة الحاسوبية دورًا رئيسيًا في جذب المزيد من التطبيقات الابتكارية، مما يعزز تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الويب 3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
الذكاء الاصطناعي المحيطي يجعل الحساب يحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق معالجة منخفضة التأخير وفي الوقت الحقيقي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي المحيطي في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر شهرة - DePIN. تؤكد Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدمين، يمكن لـ DePIN من خلال معالجة البيانات محلياً تعزيز حماية خصوصية المستخدم وتقليل مخاطر تسرب البيانات؛ آلية الاقتصاد الرمزي الأصلية لـ Web3 يمكن أن تحفز عقد DePIN على تقديم موارد حسابية، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي لبلوكشين معين، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. تقدم TPS العالية، والرسوم المنخفضة، والابتكارات التقنية في هذا البلوكشين دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تتجاوز القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذا البلوكشين 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إصدار نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
تم اقتراح مفهوم IMO لأول مرة من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنة نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، بسبب غياب آلية مشاركة العائدات، غالبًا ما يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصة عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يجعل المستثمرين والمستخدمين المحتملين يجدون صعوبة في تقييم قيمتها الحقيقية، مما يقيّد اعتراف السوق بالنموذج وإمكاناته التجارية.
تقدم IMO طريقة جديدة لتمويل نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر ومشاركة القيمة، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج لاحقًا. تستخدم بروتوكول معين معيار ERC محدد، مع دمج تقنية AI Oracle و OPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون مفتوح المصدر، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضخ دفعة في التنمية المستدامة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. لا يزال نموذج IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق الانتظار.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير بشكل مستقل واتخاذ الإجراءات المناسبة لتحقيق الأهداف المحددة. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية ويخطط للقرارات وينفذ المهام المعقدة. يمكن أن يعملوا كمساعدين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين، يتعلمون تفضيلاتهم ويقدمون حلولاً مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات، والمظهر، والصوت، وكذلك الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى بناء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، مستفيدة من تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، لتمكين الأفراد ليصبحوا مبدعين خارقين. قامت هذه المنصة بتدريب نموذج لغوي كبير مخصص، مما يجعل الأدوار التمثيلية أكثر إنسانية؛ كما أن تقنية نسخ الصوت يمكن أن تسرع من التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل من تكاليف تركيب الصوت بنسبة 99٪، حيث يمكن تحقيق نسخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام AI Agent المخصص من هذه المنصة، يمكن تطبيقه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، يتم حالياً المزيد من الاستكشاف على مستوى البنية التحتية، مثل كيفية الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، وكيفية استضافة النماذج على السلسلة، وكيفية تحسين الاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، وكيفية التحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع التحسينات التدريجية في هذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد أن دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي سيثمر عن مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.