منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبح قسم الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. كان رواد WEB3 قد قبلوا بالفعل فكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي الذي لديه إمكانيات سرد لا حصر لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، بدأ مفهوم الذكاء الاصطناعي في الازدهار في البداية على شكل "صخب الميمات" لفترة من الوقت، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الحقيقية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة؟
ستتناول هذه المقالة البحثية سردًا وتحليلًا لمسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجيج المبكرة إلى بدء ظهور المشاريع التطبيقية الحالية، مع دمج الأمثلة والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. دعونا نبدأ بإلقاء استنتاجات غير ناضجة.
01
لقد أصبح عصر ميمات الذكاء الاصطناعي شيئًا من الماضي، يجب أن تظل الذكريات التي تم جنيها والتي تم خسارتها كقطع دائمة من الذاكرة؛
02
بعض مشاريع WEB3 AI الأساسية كانت دائمًا تؤكد أن "اللامركزية" يمكن أن توفر فوائد للأمان في الذكاء الاصطناعي، ولكن المستخدمين لا يهتمون بذلك كثيرًا. ما يهم المستخدمين هو "ما إذا كانت الرموز تحقق أرباحًا" + "مدى جودة استخدام المنتج"؛
03
إذا كنت ترغب في الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون النقطة الأساسية هي الانتقال إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة (التي يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي يسهل على المستخدمين النهائيين استخدامها). قد تكون هذه هي النقطة الساخنة للثروة على المدى الطويل بعد جنون الذكاء الاصطناعي.
الفروق في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي في الويب 2 والويب 3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
في عالم Web2، يتم دفع الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، مما يجعل مسار التطور أكثر استقرارًا وتركيزًا. تقوم الشركات الكبيرة (مثل OpenAI وGoogle) بتدريب نماذج مغلقة وصندوقية، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ولا يمكن للمستخدمين سوى استخدام نتائجها، مما يؤدي إلى نقص في الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى قرارات الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن تدقيقها، مما يتسبب في وجود تحيز ومشاكل في المسؤولية غير الواضحة. بشكل عام، تركز الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقاتها التجارية، ولكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. هذه النقطة المؤلمة من عدم الشفافية هي التي أدت إلى بروز مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025، والتي تبدو مفتوحة المصدر لكنها في الحقيقة "مصيدة صيد".
بجانب العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتي ألم إضافيتين: نقص الإحساس بالتجربة في أشكال المنتجات المختلفة ونقص الدقة في المسارات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان هناك حاجة لإنتاج عرض تقديمي، أو صورة، أو فيديو، لا يزال المستخدمون يبحثون عن منتجات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي ذات عتبة دخول منخفضة وتجربة مستخدم أفضل لاستخدامها، والاستعداد للدفع مقابلها. في الوقت الحالي، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، وذلك من أجل خفض عتبة الدخول للمستخدمين إلى مستوى أدنى.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية تفاصيل أي صناعة فرعية في هذا العالم بدقة، لذلك فإن اتجاه تطوير آخر للعديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو: تحقيق عمق ودقة في البيانات والتحليل في صناعة فرعية معينة.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، تحاول WEB3 السير نحو مسار مفتوح ومدفوع من قبل المجتمع.
بفضل بنية اللامركزية لتقنية البلوك تشين، غالبًا ما تعلن مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 عن التركيز على الشيفرة المفتوحة والحكم المجتمعي والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر الاحتكار التقليدي للذكاء الاصطناعي من قبل عدد قليل من الشركات بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوك تشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن الإثباتات ذات المعرفة الصفرية موثوقية مخرجات النموذج) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع Web3 الذكاء الاصطناعي بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" تتقلب مع معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع والأموال بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
نحن نحتفظ حاليًا بنوع من "الأمل المتواضع والحذر" حول السرد الرئيسي لـ WEB3 AI "شبكة AI اللامركزية"، ماذا لو أصبح الأمر حقيقة؟ على أي حال، لا يزال هناك وجود ثوري مثل BTC و ETH في WEB3. لكن في المرحلة الحالية، لا يزال من الضروري أن نفكر بواقعية في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور، مثل دمج بعض وكلاء AI في مشاريع WEB3 الحالية لزيادة كفاءة المشروع نفسه؛ أو دمج AI مع بعض التقنيات الجديدة الأخرى، مما يمكن أن ينتج عنه أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير، حتى لو كانت مجرد مفاهيم تجذب الانتباه؛ أو ببساطة منتجات AI التي تخدم صناعة WEB3، سواء من حيث دقة البيانات أو التوافق مع عادات العمل للمنظمات أو الأفراد في WEB3، لتقديم خدمات يمكن للجمهور في صناعة WEB3 الدفع مقابلها.
لا يزال مستمراً، ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى مراجعة وتعليق على بعض المنتجات (مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وغيرها).
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: هل ما بعد جنون الميمات هو فوضى أم ولادة جديدة؟
كتابة: مختبر قوا田
مقدمة
منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبح قسم الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. كان رواد WEB3 قد قبلوا بالفعل فكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي الذي لديه إمكانيات سرد لا حصر لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، بدأ مفهوم الذكاء الاصطناعي في الازدهار في البداية على شكل "صخب الميمات" لفترة من الوقت، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الحقيقية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة؟
ستتناول هذه المقالة البحثية سردًا وتحليلًا لمسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجيج المبكرة إلى بدء ظهور المشاريع التطبيقية الحالية، مع دمج الأمثلة والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. دعونا نبدأ بإلقاء استنتاجات غير ناضجة.
01
لقد أصبح عصر ميمات الذكاء الاصطناعي شيئًا من الماضي، يجب أن تظل الذكريات التي تم جنيها والتي تم خسارتها كقطع دائمة من الذاكرة؛
02
بعض مشاريع WEB3 AI الأساسية كانت دائمًا تؤكد أن "اللامركزية" يمكن أن توفر فوائد للأمان في الذكاء الاصطناعي، ولكن المستخدمين لا يهتمون بذلك كثيرًا. ما يهم المستخدمين هو "ما إذا كانت الرموز تحقق أرباحًا" + "مدى جودة استخدام المنتج"؛
03
إذا كنت ترغب في الاستثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون النقطة الأساسية هي الانتقال إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة (التي يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي يسهل على المستخدمين النهائيين استخدامها). قد تكون هذه هي النقطة الساخنة للثروة على المدى الطويل بعد جنون الذكاء الاصطناعي.
الفروق في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي في الويب 2 والويب 3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
في عالم Web2، يتم دفع الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، مما يجعل مسار التطور أكثر استقرارًا وتركيزًا. تقوم الشركات الكبيرة (مثل OpenAI وGoogle) بتدريب نماذج مغلقة وصندوقية، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ولا يمكن للمستخدمين سوى استخدام نتائجها، مما يؤدي إلى نقص في الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى قرارات الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن تدقيقها، مما يتسبب في وجود تحيز ومشاكل في المسؤولية غير الواضحة. بشكل عام، تركز الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقاتها التجارية، ولكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. هذه النقطة المؤلمة من عدم الشفافية هي التي أدت إلى بروز مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025، والتي تبدو مفتوحة المصدر لكنها في الحقيقة "مصيدة صيد".
بجانب العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتي ألم إضافيتين: نقص الإحساس بالتجربة في أشكال المنتجات المختلفة ونقص الدقة في المسارات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان هناك حاجة لإنتاج عرض تقديمي، أو صورة، أو فيديو، لا يزال المستخدمون يبحثون عن منتجات جديدة قائمة على الذكاء الاصطناعي ذات عتبة دخول منخفضة وتجربة مستخدم أفضل لاستخدامها، والاستعداد للدفع مقابلها. في الوقت الحالي، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، وذلك من أجل خفض عتبة الدخول للمستخدمين إلى مستوى أدنى.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية تفاصيل أي صناعة فرعية في هذا العالم بدقة، لذلك فإن اتجاه تطوير آخر للعديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو: تحقيق عمق ودقة في البيانات والتحليل في صناعة فرعية معينة.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، تحاول WEB3 السير نحو مسار مفتوح ومدفوع من قبل المجتمع.
بفضل بنية اللامركزية لتقنية البلوك تشين، غالبًا ما تعلن مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 عن التركيز على الشيفرة المفتوحة والحكم المجتمعي والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر الاحتكار التقليدي للذكاء الاصطناعي من قبل عدد قليل من الشركات بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوك تشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن الإثباتات ذات المعرفة الصفرية موثوقية مخرجات النموذج) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع Web3 الذكاء الاصطناعي بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" تتقلب مع معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع والأموال بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
نحن نحتفظ حاليًا بنوع من "الأمل المتواضع والحذر" حول السرد الرئيسي لـ WEB3 AI "شبكة AI اللامركزية"، ماذا لو أصبح الأمر حقيقة؟ على أي حال، لا يزال هناك وجود ثوري مثل BTC و ETH في WEB3. لكن في المرحلة الحالية، لا يزال من الضروري أن نفكر بواقعية في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور، مثل دمج بعض وكلاء AI في مشاريع WEB3 الحالية لزيادة كفاءة المشروع نفسه؛ أو دمج AI مع بعض التقنيات الجديدة الأخرى، مما يمكن أن ينتج عنه أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير، حتى لو كانت مجرد مفاهيم تجذب الانتباه؛ أو ببساطة منتجات AI التي تخدم صناعة WEB3، سواء من حيث دقة البيانات أو التوافق مع عادات العمل للمنظمات أو الأفراد في WEB3، لتقديم خدمات يمكن للجمهور في صناعة WEB3 الدفع مقابلها.
لا يزال مستمراً، ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى مراجعة وتعليق على بعض المنتجات (مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وغيرها).