دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: الوضع الراهن، التحديات وآفاق المستقبل

在 السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI ) وWeb3 اهتمامًا واسعًا على مستوى العالم. حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مجالات التعرف على الوجه، ومعالجة اللغة الطبيعية، وتعلم الآلة، مما أحدث تغييرات هائلة في مختلف القطاعات. بينما تعتمد Web3 على تقنية البلوكشين، فإنها تغير من فهمنا واستخدامنا للإنترنت من خلال العقود الذكية، والتخزين الموزع، وغيرها من التقنيات.

ستستكشف هذه المقالة حالة دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 ، والتحديات التي تواجهها ، وآفاق التطور المستقبلية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a464664dade44c046b5c1451f1cf968.webp)

1. الوضع الحالي لتطور AI+Web3

1.1 Web3 يدعم الذكاء الاصطناعي

1.1.1 شبكة حسابات لامركزية

مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، أصبحت موارد الحوسبة مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU) غير كافية. بدأت بعض مشاريع Web3 في محاولة بناء شبكة حوسبة لامركزية من خلال حوافز رمزية، مثل Akash وRender وGensyn وغيرها. هذه المشاريع تحفز المستخدمين على مستوى العالم للمساهمة بقوة معالجة GPU غير المستغلة، لتوفير دعم للحوسبة للذكاء الاصطناعي.

لكن حاليًا، تُستخدم القوة الحاسوبية اللامركزية بشكل أساسي في استدلال الذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب تلبية احتياجات تدريب النماذج الكبيرة. السبب الرئيسي هو:

1. يتطلب تدريب النماذج الكبيرة كميات هائلة من البيانات وعرض النطاق الترددي، ويتطلب استقرارًا عاليًا في القدرة الحاسوبية.

2. تحتل إنفيديا ميزة من خلال نظام CUDA البيئي واتصال بطاقات NVLink المتعددة، بينما يصعب تحقيق قوة حوسبة موزعة بكفاءة في ربط بطاقات متعددة.

3. NVLink يحدد المسافة الفيزيائية بين بطاقات الرسوميات، مما يجعل من الصعب تكوين تجمعات من القوة الحسابية الموزعة.

لذلك، تُستخدم القوة الحاسوبية اللامركزية حاليًا بشكل رئيسي في مشاهد تتطلب قوة حوسبة منخفضة نسبيًا مثل استدلال الذكاء الاصطناعي، والتصيير، وما إلى ذلك. ولكن بالنسبة لتدريب النماذج الصغيرة والمتوسطة في مجالات عمودية معينة، لا يزال هناك بعض الإمكانيات.

1.1.2 شبكة نموذج خوارزمية لامركزية

تحاول بعض المشاريع بناء سوق خدمات خوارزميات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مثل Bittensor وما إلى ذلك. تربط هذه المنصات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، وتختار النموذج الأنسب لتقديم الخدمة بناءً على احتياجات المستخدم.

بالمقارنة مع نموذج واحد كبير، فإن هذا النمط أكثر مرونة، مما يساعد على تشكيل بيئة ذكاء اصطناعي متنوعة. لكن لا يزال في مرحلة مبكرة، ويحتاج إلى مزيد من التحقق.

1.1.3 جمع البيانات بشكل لامركزي

البيانات هي واحدة من العناصر الرئيسية في تطوير الذكاء الاصطناعي. بعض مشاريع Web3 تشجع المستخدمين على المساهمة بالبيانات لتدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تحفيزات رمزية، مثل PublicAI وغيرها. وهذا يوفر مصدر بيانات أوسع لتدريب الذكاء الاصطناعي.

1.1.4 إثبات المعرفة الصفرية لحماية الخصوصية

يمكن لتقنية إثبات المعرفة الصفرية تحقيق التحقق من المعلومات مع حماية خصوصية البيانات، مما يوفر أفكار جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. مثل مشاريع BasedAI التي تستكشف دمج إثبات المعرفة الصفرية مع الذكاء الاصطناعي.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-166b11addde400b95cef849db8a9f96d.webp)

1.2 الذكاء الاصطناعي يدعم Web3

1.2.1 تحليل البيانات والتنبؤ

بدأت العديد من مشاريع Web3 في دمج خدمات الذكاء الاصطناعي، لتوفير تحليلات البيانات والتنبؤات للمستخدمين. مثل Pond التي تتوقع الرموز القيمة من خلال خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وBullBear AI التي تتنبأ باتجاهات الأسعار.

1.2.2 خدمات مخصصة

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يوفر تجربة مخصصة أفضل لمستخدمي Web3. مثل أداة Wand من Dune التي تستخدم نماذج اللغة الكبيرة لكتابة استعلامات SQL، وNFPrompt التي تجعل من السهل على المستخدمين إنشاء NFTs وغيرها.

1.2.3 تدقيق العقود الذكية

يمكن للذكاء الاصطناعي التعرف على الثغرات في العقود الذكية بشكل أكثر كفاءة. مثل 0x0.ai التي تقدم خدمات تدقيق العقود الذكية بالذكاء الاصطناعي، مما يساعد على تعزيز أمان مشاريع Web3.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-de2f6c381547c3d62e1f40e50f67e32d.webp)

٢. التحديات التي تواجه AI+Web3

2.1 قيود القوة الحاسوبية اللامركزية

تواجه شبكة الحوسبة اللامركزية حاليا التحديات التالية:

1. الأداء والاستقرار ليسا بمستوى الخدمات المركزية.
2. يوجد عدم يقين في مطابقة العرض والطلب.
3. يتطلب مستوى عالٍ من الدخول ، ويتطلب متطلبات عالية من المستخدمين.
4. من الصعب تلبية متطلبات تدريب النماذج الكبيرة.

2.2 الجمع غير عميق بما فيه الكفاية

الآن العديد من مشاريع AI + Web3 تجمع فقط على السطح، دون الاستفادة حقًا من مزايا كل منها:

1. العديد من التطبيقات لا تختلف جوهريًا عن مشاريع Web2.
2. بعض المشاريع تستخدم مفهوم الذكاء الاصطناعي فقط على مستوى التسويق، ولا يوجد ابتكار فعلي.

2.3 نموذج الاقتصاد الرمزي بحاجة إلى تحسين

بعض المشاريع تعتمد بشكل مفرط على سرد الرموز بدلاً من تلبية الاحتياجات الفعلية. لا يزال يتعين استكشاف كيفية تصميم نموذج اقتصادي رمزي معقول يعزز التنمية المتكاملة للذكاء الاصطناعي وWeb3.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8bda459009ffde5316e2118f4a0e9fa)

ثلاثة، آفاق المستقبل

على الرغم من أن دمج الذكاء الاصطناعي + Web3 يواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي، إلا أن هذا المجال لا يزال مليئًا بالإمكانات:

1. يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تطبيقات أكثر ذكاءً لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية، وتعزيز تجربة المستخدم، وغيرها.

2. يمكن أن توفر الخصائص اللامركزية لـ Web3 مساحة جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل البيانات اللامركزية وموارد الحوسبة.

3. من المتوقع أن يجمع الجمع بين الاثنين لبناء نظام اقتصادي اجتماعي أكثر ذكاءً وانفتاحًا وعدلاً.

في المستقبل، يمكننا أن نتوقع:

1. المزيد من التطبيقات المبتكرة التي تدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 تظهر.
2. في مجالات المالية و DAO وأسواق التنبؤ و NFT ظهرت حلول مبتكرة.
3. تحسين نموذج الاقتصاد الرمزي لتحقيق تأثير التآزر الحقيقي 1+1>2.

لا يزال الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 في مراحله المبكرة، لكنه أظهر إمكانات هائلة. مع تقدم التكنولوجيا وزيادة الاستكشاف، نعتقد أن هذا المجال سيوفر إمكانيات لا حصر لها للابتكار التكنولوجي والتنمية الاقتصادية.

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-48fe2f2dc021b1b25d8d17f3a503cd7c.webp)

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-324da84c0f2e8d100ca49ed2f72c7cac.webp)

! [تعميم علم الوافد الجديد 丨 تحليل متعمق: ما نوع الشرر الذي يمكن أن يصطدم به الذكاء الاصطناعي و Web3؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3fc4c5cbcf8dfa3d55e5ae0f49d56e09.webp)