الدمج بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل آفاق الاستثمار والتحديات

في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي (AI) وتكنولوجيا البلوكتشين إلى جعل AI+Crypto نقطة جذب للاستثمار. إن الخصائص اللامركزية، والشفافية العالية، وانخفاض استهلاك الطاقة، ومكافحة الاحتكار للبلوكتشين، تعوض عن مشاكل المركزية والافتقار إلى الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجلب فرصًا غير مسبوقة من خلال دمج الاثنين.

وفقًا لمستوى التطبيق، يمكن تقسيم مشاريع AI+Crypto إلى طبقة أساسية وطبقة تنفيذ وطبقة تطبيق. في الطبقة الأساسية، تركز الاهتمام على دمج تقنية zkML مع AI؛ الطبقة التنفيذية تتعلق بمعالجة البيانات، وعوامل AI؛ بينما تركز الطبقة التطبيقية بشكل أساسي على مجالات DeFi وGameFi.

! 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-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)

اتجاهات الاستثمار الرئيسية

تقنية zkML

يجمع zkML بين إثباتات المعرفة الصفرية والبلوكتشين، مما يوفر حلاً قابلاً للتحقق وآمناً لمراقبة سلوك الذكاء الاصطناعي. كما تستخدم Modulus Labs zkML لإثبات تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية. يجعل zkML العقود الذكية أكثر مرونة، وقادرة على التكيف مع المزيد من السيناريوهات.

مشروع ممثل:

• Modulus Labs: بناء أمثلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Giza: بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Zkaptcha: يوفر خدمة التحقق من الهوية للعقود الذكية

معالجة البيانات

تتمثل الاختراقات في الذكاء الاصطناعي على مستوى التنفيذ بشكل رئيسي في:

• تحليل البيانات على البلوكتشين: مثل Web3 Analytics التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لاستخراج رؤى البيانات على البلوكتشين
• تطوير dApp تلقائياً: مساعدة AI في كتابة وتصحيح العقود الذكية
• أمان المعاملات على البلوكتشين: يزيد وكيل الذكاء الاصطناعي من أمان المعاملات وموثوقيتها

الذكاء الاصطناعي + التمويل اللامركزي

التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في مجال DeFi:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ التداولات بسرعة وبدقة
2. التحليل التنبؤي: تقديم توقعات اتجاهات السوق وتحركات الأسعار
3. إدارة السيولة AMM: تحسين كفاءة صناع السوق الآليين
4. حماية التسويات وإدارة الديون
5. تصميم منتجات DeFi المعقدة: الاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي لتصميم منتجات أكثر ذكاءً

! 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)

الذكاء الاصطناعي + GameFi

يستخدم الذكاء الاصطناعي في GameFi بشكل رئيسي لـ:

1. تحسين استراتيجية اللعبة: تعديل الصعوبة والاستراتيجية في الوقت الحقيقي
2. إدارة أصول الألعاب: التداول الآلي واستخدام الأصول الافتراضية
3. تعزيز تفاعل اللعبة: إنشاء NPC ذكي لتعزيز الإحساس بالانغماس

! 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-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)

أبعاد الزمن لاستراتيجيات الاستثمار

• على المدى القصير: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية والانتباه إلى الفرص الساخنة
• المرحلة المتوسطة: دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية والعقد الذكي هو النقطة البارزة
• على المدى الطويل: سيثير دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و zkML تأثيرًا عميقًا في مجال Crypto

تتواجد الفرص والتحديات في مجال الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة. ينبغي على المستثمرين التركيز على اتجاهات تطوير التكنولوجيا، والتقاط فرص الاستثمار في أبعاد زمنية مختلفة، كما يجب عليهم أيضًا الانتباه إلى التحكم في المخاطر. ستؤدي الاندماجات العميقة بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في المستقبل إلى تغييرات ثورية في مجالات متعددة مثل المالية والألعاب.