دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل فرص الاستثمار والتحديات
في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) والبلوكتشين إلى جعل AI+Crypto محور استثماري. خصائص البلوكتشين من اللامركزية والشفافية العالية وانخفاض استهلاك الطاقة، تعالج بشكل فعال مشاكل المركزية وعدم الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجلب فرصًا جديدة للصناعة.
يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تنقسم إلى أربع فئات: كمشاركين في التطبيق، وواجهة، وقواعد، وهدف. يجب أن يُنظر إلى دور الذكاء الاصطناعي في Crypto من منظور "التطبيق" بشكل أكبر، بما في ذلك تحسين قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات وغيرها.
تقسّم المؤسسات البحثية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية إلى ثلاثة طبقات: الطبقة الأساسية، وطبقة التنفيذ، وطبقة التطبيق. توجد فرص جديرة بالاستكشاف في كل طبقة. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين الإثباتات ذات المعرفة الصفرية والبلوكتشين حلولاً آمنة وقابلة للتحقق لسلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في معالجة البيانات، وتطوير التطبيقات اللامركزية تلقائيًا، وأمان المعاملات على السلسلة في طبقة التنفيذ. في طبقة التطبيق، تلعب الروبوتات التجارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM دورًا مهمًا في مجال التمويل اللامركزي.
ستتناول هذه المقالة بالتفصيل اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكار والتطور في بنية الأساس والطبقات التطبيقية، وتحليل آفاق وتحديات دمج AI والبلوكتشين من منظور استراتيجيات الاستثمار على المدى المتوسط والطويل.
اتجاهات رئيسية في سباق الذكاء الاصطناعي
يصنف الخبراء تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات رئيسية:
الذكاء الاصطناعي كأحد المشاركين في التطبيقات
الذكاء الاصطناعي كواجهة للتطبيقات
الذكاء الاصطناعي كقواعد للتطبيقات
الذكاء الاصطناعي كهدف للتطبيق
من منظور الإنتاجية مقابل علاقات الإنتاج، تقدم العملات المشفرة بشكل رئيسي علاقات الإنتاج. يمكن النظر في ذلك من ثلاثة اتجاهات:
تحسين القدرة الحسابية: توفير موارد حسابية موزعة وفعالة
خوارزمية التحسين: تعزيز المشاركة المفتوحة والابتكار في الخوارزميات/النماذج
تحسين البيانات: التخزين اللامركزي للبيانات، والمساهمة، وإدارة الأمان
يعتقد المتخصصون في الصناعة أن مشاريع AI+Web3 يمكن أن تستكشف من ثلاثة اتجاهات: الطبقة الأساسية، وطبقة التنفيذ، وطبقة التطبيق. تشمل الطبقة الأساسية تدريب النماذج، والبيانات، والحوسبة اللامركزية، وما إلى ذلك؛ تشمل طبقة التنفيذ معالجة البيانات، وAI agent، وzkML، وما إلى ذلك؛ تركز طبقة التطبيق بشكل رئيسي على اتجاهات AI+DeFi، وAI+GameFi، والميتافيرس.
تتطور مشاريع البنية التحتية وطبقة التطبيقات بسرعة، مثل Io.net في طبقة قوة الحوسبة، وFlock في طبقة النموذج الأساسي، وZeroGravity في بنية البلوكتشين التحتية، وMyshell لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)
تستحق الاتجاهات التالية التركيز عليها:
أ. اتجاه zkML
تجمع تقنية zkML بين الإثباتات الصفرية والمعاملات على البلوكتشين، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة سلوك الوكلاء الذكيين. إنها تعالج مشكلة حماية خصوصية مدخلات نموذج الذكاء الاصطناعي، وتضمن قابلية التحقق من عملية الاستدلال. تجعل zkML العقود الذكية أكثر مرونة، مما يسمح بتكيفها مع المزيد من سيناريوهات التطبيقات.
مشاريع نموذجية لتقنية zkML
Modulus Labs: واحدة من أكثر مشاريع ZKML تنوعًا، تبني نماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مثل RockyBot وLeela vs. the World.
Giza: بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، يستخدم تنسيق ONNX وتقنيات مثل Giza Transpiler.
Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في Web3، ويوفر خدمات captcha للعقود الذكية، ويستخدم إثباتات المعرفة الصفرية لإنشاء عقود ذكية مقاومة لهجمات الساحرات.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
ثانياً، اتجاه معالجة البيانات
تتضمن الاختراقات في طبقة التنفيذ للذكاء الاصطناعي ما يلي:
أ. الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام LLM وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج البيانات والحصول على رؤى.
ب. الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات اللامركزية الآلية: مشروع بنية تحتية مخصص لـ Devops، يساعد المطورين على كتابة العقود الذكية بسرعة.
c. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، لزيادة أمان وثقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
حالات المشروع: منصة SeQure للأمان، تستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة والتحليل في الوقت الفعلي، للدفاع عن الهجمات الخبيثة وتسرب البيانات.
ثلاثا، اتجاه AI+DeFi
الاتجاهات المهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع اللامركزية المالية تشمل:
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ سريع ودقيق للصفقات، تحليل بيانات السوق.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات المحتملة للأسعار.
إدارة السيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة و عائد AMM.
حماية التسوية وإدارة المراكز المدينة: دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتحقيق استراتيجيات حماية التسوية الذكية.
تصميم المنتجات المالية المعقدة DeFi: يعتمد على تصميم آلية الخزينة باستخدام نماذج الذكاء المالي، مما يزيد من الذكاء والمرونة للمنتج.
أربعة، اتجاه AI+GameFi
تتضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi ما يلي:
تحسين استراتيجيات اللعبة: ضبط مستوى صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الحقيقي، وتقديم تجربة مخصصة.
إدارة استخدام الأصول في اللعبة: تساعد اللاعبين على إدارة الأصول الافتراضية والتجارة بها بفعالية.
تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPC ذكي تفاعلي لتحقيق تفاعل طبيعي وسلس.
تحليل الأبعاد الزمنية لاستراتيجيات الاستثمار
قصير المدى: التركيز على الذكاء الاصطناعي في المجالات التي تمثل أول تطبيقات له في العملات الرقمية، مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفاهيمية وmeme.
المرحلة المتوسطة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النوايا، وكذلك مع العقود الذكية. وكيل الذكاء الاصطناعي هو أقرب مجال متقدم للتطبيق على نطاق واسع.
على المدى الطويل: سيؤثر دمج تقنيتي الذكاء الاصطناعي و zkML تأثيراً عميقاً على مجال Crypto.
بشكل عام، يوفر دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين فرصاً متنوعة للمستثمرين، حيث توجد مشاريع ذات إمكانيات هائلة من البنية التحتية إلى مستوى التطبيقات. مع استمرار تطور التكنولوجيا، سيستمر هذا المجال في جذب انتباه المستثمرين، ودفع الصناعة بأكملها إلى الأمام.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
4
مشاركة
تعليق
0/400
RektButSmiling
· 07-26 08:00
هل الفرصة قد جاءت؟ أنا أفهم ذلك تمامًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-cff9c776
· 07-25 16:52
فخ zk-SNARKs لا تريد مني إغلاق جميع المراكز وشراء الانخفاض؟ تحلم
الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل أربعة اتجاهات استثمارية واستراتيجيات تطوير على المدى الطويل
دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل فرص الاستثمار والتحديات
في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) والبلوكتشين إلى جعل AI+Crypto محور استثماري. خصائص البلوكتشين من اللامركزية والشفافية العالية وانخفاض استهلاك الطاقة، تعالج بشكل فعال مشاكل المركزية وعدم الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجلب فرصًا جديدة للصناعة.
يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تنقسم إلى أربع فئات: كمشاركين في التطبيق، وواجهة، وقواعد، وهدف. يجب أن يُنظر إلى دور الذكاء الاصطناعي في Crypto من منظور "التطبيق" بشكل أكبر، بما في ذلك تحسين قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات وغيرها.
تقسّم المؤسسات البحثية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية إلى ثلاثة طبقات: الطبقة الأساسية، وطبقة التنفيذ، وطبقة التطبيق. توجد فرص جديرة بالاستكشاف في كل طبقة. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين الإثباتات ذات المعرفة الصفرية والبلوكتشين حلولاً آمنة وقابلة للتحقق لسلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة في معالجة البيانات، وتطوير التطبيقات اللامركزية تلقائيًا، وأمان المعاملات على السلسلة في طبقة التنفيذ. في طبقة التطبيق، تلعب الروبوتات التجارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وإدارة السيولة AMM دورًا مهمًا في مجال التمويل اللامركزي.
ستتناول هذه المقالة بالتفصيل اتجاهات الاستثمار في مجال AI+Crypto، مع التركيز على الابتكار والتطور في بنية الأساس والطبقات التطبيقية، وتحليل آفاق وتحديات دمج AI والبلوكتشين من منظور استراتيجيات الاستثمار على المدى المتوسط والطويل.
اتجاهات رئيسية في سباق الذكاء الاصطناعي
يصنف الخبراء تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى 4 فئات رئيسية:
من منظور الإنتاجية مقابل علاقات الإنتاج، تقدم العملات المشفرة بشكل رئيسي علاقات الإنتاج. يمكن النظر في ذلك من ثلاثة اتجاهات:
يعتقد المتخصصون في الصناعة أن مشاريع AI+Web3 يمكن أن تستكشف من ثلاثة اتجاهات: الطبقة الأساسية، وطبقة التنفيذ، وطبقة التطبيق. تشمل الطبقة الأساسية تدريب النماذج، والبيانات، والحوسبة اللامركزية، وما إلى ذلك؛ تشمل طبقة التنفيذ معالجة البيانات، وAI agent، وzkML، وما إلى ذلك؛ تركز طبقة التطبيق بشكل رئيسي على اتجاهات AI+DeFi، وAI+GameFi، والميتافيرس.
تتطور مشاريع البنية التحتية وطبقة التطبيقات بسرعة، مثل Io.net في طبقة قوة الحوسبة، وFlock في طبقة النموذج الأساسي، وZeroGravity في بنية البلوكتشين التحتية، وMyshell لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)
تستحق الاتجاهات التالية التركيز عليها:
أ. اتجاه zkML
تجمع تقنية zkML بين الإثباتات الصفرية والمعاملات على البلوكتشين، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة سلوك الوكلاء الذكيين. إنها تعالج مشكلة حماية خصوصية مدخلات نموذج الذكاء الاصطناعي، وتضمن قابلية التحقق من عملية الاستدلال. تجعل zkML العقود الذكية أكثر مرونة، مما يسمح بتكيفها مع المزيد من سيناريوهات التطبيقات.
مشاريع نموذجية لتقنية zkML
Modulus Labs: واحدة من أكثر مشاريع ZKML تنوعًا، تبني نماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مثل RockyBot وLeela vs. the World.
Giza: بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، يستخدم تنسيق ONNX وتقنيات مثل Giza Transpiler.
Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في Web3، ويوفر خدمات captcha للعقود الذكية، ويستخدم إثباتات المعرفة الصفرية لإنشاء عقود ذكية مقاومة لهجمات الساحرات.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
ثانياً، اتجاه معالجة البيانات
تتضمن الاختراقات في طبقة التنفيذ للذكاء الاصطناعي ما يلي:
أ. الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام LLM وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج البيانات والحصول على رؤى.
ب. الذكاء الاصطناعي وتطوير التطبيقات اللامركزية الآلية: مشروع بنية تحتية مخصص لـ Devops، يساعد المطورين على كتابة العقود الذكية بسرعة.
c. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، لزيادة أمان وثقة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
حالات المشروع: منصة SeQure للأمان، تستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة والتحليل في الوقت الفعلي، للدفاع عن الهجمات الخبيثة وتسرب البيانات.
ثلاثا، اتجاه AI+DeFi
الاتجاهات المهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع اللامركزية المالية تشمل:
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ سريع ودقيق للصفقات، تحليل بيانات السوق.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات المحتملة للأسعار.
إدارة السيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة و عائد AMM.
حماية التسوية وإدارة المراكز المدينة: دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتحقيق استراتيجيات حماية التسوية الذكية.
تصميم المنتجات المالية المعقدة DeFi: يعتمد على تصميم آلية الخزينة باستخدام نماذج الذكاء المالي، مما يزيد من الذكاء والمرونة للمنتج.
أربعة، اتجاه AI+GameFi
تتضمن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مشاريع GameFi ما يلي:
تحسين استراتيجيات اللعبة: ضبط مستوى صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الحقيقي، وتقديم تجربة مخصصة.
إدارة استخدام الأصول في اللعبة: تساعد اللاعبين على إدارة الأصول الافتراضية والتجارة بها بفعالية.
تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPC ذكي تفاعلي لتحقيق تفاعل طبيعي وسلس.
تحليل الأبعاد الزمنية لاستراتيجيات الاستثمار
قصير المدى: التركيز على الذكاء الاصطناعي في المجالات التي تمثل أول تطبيقات له في العملات الرقمية، مثل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفاهيمية وmeme.
المرحلة المتوسطة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النوايا، وكذلك مع العقود الذكية. وكيل الذكاء الاصطناعي هو أقرب مجال متقدم للتطبيق على نطاق واسع.
على المدى الطويل: سيؤثر دمج تقنيتي الذكاء الاصطناعي و zkML تأثيراً عميقاً على مجال Crypto.
بشكل عام، يوفر دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين فرصاً متنوعة للمستثمرين، حيث توجد مشاريع ذات إمكانيات هائلة من البنية التحتية إلى مستوى التطبيقات. مع استمرار تطور التكنولوجيا، سيستمر هذا المجال في جذب انتباه المستثمرين، ودفع الصناعة بأكملها إلى الأمام.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)