دمج Web3 و AI: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت يعتمد على اللامركزية والانفتاح والشفافية، فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في إطار الهيكل المركزي التقليدي، تخضع حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات لرقابة صارمة، وتواجه العديد من التحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، وانتهاك الخصوصية، وصناديق الأدوات السوداء في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحسابات الخاصة، أن تضخ طاقة جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يمنح الذكاء الاصطناعي Web3 العديد من القدرات، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش، مما يعزز بناء نظامها البيئي. يعد استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: أساس قوي للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة وراء تطوير الذكاء الاصطناعي، مثل الوقود للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استهلاك كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، ومن الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
تم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى تشكيل جزر البيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسريب والإساءة
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
يمكن للمستخدمين بيع الشبكة غير المستخدمة لشركات الذكاء الاصطناعي، لجمع بيانات الشبكة بشكل لامركزي، وبعد التنظيف والتحويل، لتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
اعتماد نموذج "label to earn"، من خلال تحفيز العاملين في جميع أنحاء العالم من خلال الرموز للمشاركة في وسم البيانات، وجمع المعرفة المهنية العالمية، وتعزيز القدرة على تحليل البيانات
منصة تبادل بيانات البلوكشين توفر بيئة تداول شفافة وعلنية لطرفي العرض والطلب على البيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
على الرغم من ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، وعدم كفاية التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجم مسار بيانات Web3 في المستقبل. استنادًا إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتجارة الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. تعكس القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فقد جلب ذلك أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE هو تشفير متجانس بالكامل، يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس الحساب على البيانات النصية.
توفر FHE حماية قوية للحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة المعالجة الرسومية بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتطلب الوصول إلى البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
تدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، تعزز FHEML خصوصية البيانات، مما يوفر 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 القدرة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحساب لنظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، وهو ما يتجاوز بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج اللغة الكبير لشركة ذكاء اصطناعي معينة قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. إن نقص هذه القوة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل هذه النماذج المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الشرائح الناجم عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل ذلك جعل من مشكلة إمدادات القوة الحاسوبية أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حسابية فعالة من حيث التكلفة عند الطلب.
تقدم شبكة الحوسبة اللامركزية القائمة على الذكاء الاصطناعي سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمتطلبات الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين المساهمين في القدرة الحوسبية، وينفذ المعدنون المهام ويقدمون النتائج، وبعد التحقق، يحصلون على مكافآت نقاط. تعمل هذه الخطة على زيادة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة نقص القدرة الحوسبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك منصات تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى شبكات حوسبة مخصصة تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي.
تقدم شبكة الحوسبة اللامركزية سوق حوسبة شفاف وعادل، مما يكسر الاحتكار، ويقلل من عتبات الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام الإيكولوجيا web3، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة (dapps) للانضمام، ويدفع معًا لتطوير وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الويب 3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول وساعتك الذكية وحتى الأجهزة الذكية في منزلك تتمتع جميعها بقدرة تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي سحر الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يجعل الحوسبة تحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق انخفاضاً في زمن الانتظار ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. لقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات رئيسية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يمكن لـ DePIN تعزيز حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن أن تحفز آلية اقتصاد الرموز الأصلية لـ Web3 عقد DePIN على توفير موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي معين من السلسلة العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. يوفر TPS العالي لهذه السلسلة العامة، والتكاليف المنخفضة للمعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج AI
تم اقتراح مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزيه نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، نظرًا لعدم وجود آلية لمشاركة العائدات، بمجرد أن يتم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله في السوق، غالبًا ما يواجه المطورون صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصةً عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على العائدات. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من اعتراف السوق بالنموذج وإمكاناته التجارية.
توفر IMO طريقة جديدة تمامًا لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيارين ERC، وتجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي وOPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
نموذج IMO عزز الشفافية والثقة، وشجع التعاون المفتوح، وتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، وضخ الزخم في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق توقعاتنا.
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 ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كمعاونين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوت، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي للمحتوى الذكي المفتوح والعادل، من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتمكين الأفراد ليصبحوا منشئين فائقين. قامت المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل تمثيل الأدوار أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، وتقليل تكلفة تكوين الصوت بنسبة 99%، ويمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام الوكيل الذكي المخصص لهذه المنصة، يمكن استخدامه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً التركيز بشكل أكبر على استكشاف طبقة 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 الأساسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI 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.
دمج Web3 و AI: بناء إنترنت المستقبل اللامركزي للبيانات، قوة الحوسبة والخصوصية
دمج Web3 و AI: بناء بنية تحتية للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت يعتمد على اللامركزية والانفتاح والشفافية، فرصة طبيعية للاندماج مع الذكاء الاصطناعي. في إطار الهيكل المركزي التقليدي، تخضع حسابات الذكاء الاصطناعي وموارد البيانات لرقابة صارمة، وتواجه العديد من التحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، وانتهاك الخصوصية، وصناديق الأدوات السوداء في الخوارزميات. بينما تعتمد Web3 على تقنيات موزعة، يمكنها من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، وسوق البيانات المفتوحة، والحسابات الخاصة، أن تضخ طاقة جديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، يمكن أن يمنح الذكاء الاصطناعي Web3 العديد من القدرات، مثل تحسين العقود الذكية، وخوارزميات مكافحة الغش، مما يعزز بناء نظامها البيئي. يعد استكشاف دمج Web3 والذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: أساس قوي للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة وراء تطوير الذكاء الاصطناعي، مثل الوقود للمحرك. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استهلاك كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس لتدريب نماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النموذج.
توجد المشاكل الرئيسية التالية في نماذج الحصول على البيانات واستخدامها في الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
يمكن لـ Web3 حل نقاط الألم في النماذج التقليدية من خلال نموذج بيانات لامركزي جديد:
على الرغم من ذلك، هناك بعض المشكلات في الحصول على البيانات من العالم الحقيقي، مثل تفاوت جودة البيانات، وصعوبة المعالجة، وعدم كفاية التنوع والتمثيل. قد تكون البيانات الاصطناعية هي نجم مسار بيانات Web3 في المستقبل. استنادًا إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والمحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة للبيانات الحقيقية، مما يزيد من كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، وتجارة الأسواق المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية بالفعل إمكانات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: دور FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. تعكس القوانين مثل اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي (GDPR) الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك، فقد جلب ذلك أيضًا تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية، مما يحد من إمكانيات ونماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE هو تشفير متجانس بالكامل، يسمح بإجراء عمليات حسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفير البيانات، وتكون نتائج الحساب متطابقة مع النتائج الناتجة عن إجراء نفس الحساب على البيانات النصية.
توفر FHE حماية قوية للحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي، مما يسمح لقوة المعالجة الرسومية بتنفيذ مهام تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تتطلب الوصول إلى البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكنها فتح خدمات API بأمان مع حماية الأسرار التجارية.
تدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويمنع مخاطر تسرب البيانات. من خلال هذه الطريقة، تعزز FHEML خصوصية البيانات، مما يوفر 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 القدرة الحاسوبية: الحوسبة الذكية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات الحساب لنظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في الطلب على قوة الحوسبة، وهو ما يتجاوز بكثير إمدادات الموارد الحاسوبية الحالية. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج اللغة الكبير لشركة ذكاء اصطناعي معينة قوة حوسبة هائلة، تعادل 355 عامًا من وقت التدريب على جهاز واحد. إن نقص هذه القوة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم تقنية الذكاء الاصطناعي، بل يجعل هذه النماذج المتقدمة بعيدة المنال بالنسبة لمعظم الباحثين والمطورين.
في الوقت نفسه، لا تتجاوز نسبة استخدام وحدات معالجة الرسومات العالمية 40٪، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، ونقص الشرائح الناجم عن عوامل سلسلة التوريد والجغرافيا السياسية، كل ذلك جعل من مشكلة إمدادات القوة الحاسوبية أكثر حدة. يجد العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي أنفسهم في مأزق: إما شراء الأجهزة بأنفسهم، أو استئجار موارد سحابية، وهم في حاجة ماسة إلى طريقة خدمة حسابية فعالة من حيث التكلفة عند الطلب.
تقدم شبكة الحوسبة اللامركزية القائمة على الذكاء الاصطناعي سوق حوسبة اقتصادي وسهل الوصول من خلال تجميع موارد GPU غير المستخدمة على مستوى العالم لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن لمتطلبات الحوسبة نشر مهام حسابية على الشبكة، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين المساهمين في القدرة الحوسبية، وينفذ المعدنون المهام ويقدمون النتائج، وبعد التحقق، يحصلون على مكافآت نقاط. تعمل هذه الخطة على زيادة كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل مشكلة نقص القدرة الحوسبية في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى الشبكات العامة للحوسبة اللامركزية، هناك منصات تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى شبكات حوسبة مخصصة تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي.
تقدم شبكة الحوسبة اللامركزية سوق حوسبة شفاف وعادل، مما يكسر الاحتكار، ويقلل من عتبات الدخول للتطبيقات، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة. في نظام الإيكولوجيا web3، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من التطبيقات المبتكرة (dapps) للانضمام، ويدفع معًا لتطوير وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين الويب 3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تخيل أن هاتفك المحمول وساعتك الذكية وحتى الأجهزة الذكية في منزلك تتمتع جميعها بقدرة تشغيل الذكاء الاصطناعي - هذه هي سحر الذكاء الاصطناعي على الحافة. إنه يجعل الحوسبة تحدث في مصدر إنتاج البيانات، مما يحقق انخفاضاً في زمن الانتظار ومعالجة في الوقت الحقيقي، بينما يحمي خصوصية المستخدم. لقد تم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على الحافة في مجالات رئيسية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، لدينا اسم أكثر ألفة - DePIN. يركز Web3 على اللامركزية وسيادة بيانات المستخدم، حيث يمكن لـ DePIN تعزيز حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات؛ يمكن أن تحفز آلية اقتصاد الرموز الأصلية لـ Web3 عقد DePIN على توفير موارد الحوسبة، وبناء نظام بيئي مستدام.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في نظام بيئي معين من السلسلة العامة، لتصبح واحدة من المنصات المفضلة لنشر المشاريع. يوفر TPS العالي لهذه السلسلة العامة، والتكاليف المنخفضة للمعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة العامة 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نموذج جديد لنموذج AI
تم اقتراح مفهوم IMO من قبل بروتوكول معين، والذي يقوم بتوكنيزيه نماذج الذكاء الاصطناعي.
في النموذج التقليدي، نظرًا لعدم وجود آلية لمشاركة العائدات، بمجرد أن يتم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي وإدخاله في السوق، غالبًا ما يواجه المطورون صعوبة في الحصول على عائدات مستمرة من الاستخدام اللاحق للنموذج، خاصةً عندما يتم دمج النموذج في منتجات وخدمات أخرى، يصبح من الصعب على المبدعين الأصليين تتبع الاستخدام، ناهيك عن الحصول على العائدات. بالإضافة إلى ذلك، غالبًا ما تفتقر أداء وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين المحتملين تقييم قيمتها الحقيقية، مما يحد من اعتراف السوق بالنموذج وإمكاناته التجارية.
توفر IMO طريقة جديدة تمامًا لدعم التمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر، حيث يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة الأرباح الناتجة عن النموذج في المستقبل. تستخدم بروتوكول معين معيارين ERC، وتجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي وOPML لضمان صحة نموذج الذكاء الاصطناعي وتمكين حاملي الرموز من مشاركة الأرباح.
نموذج IMO عزز الشفافية والثقة، وشجع التعاون المفتوح، وتكيف مع اتجاهات سوق العملات المشفرة، وضخ الزخم في التنمية المستدامة لتقنية الذكاء الاصطناعي. لا يزال IMO في مرحلة التجريب الأولية، ولكن مع زيادة قبول السوق وتوسيع نطاق المشاركة، فإن ابتكاره وقيمته المحتملة تستحق توقعاتنا.
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 ليس فقط فهم اللغة الطبيعية، ولكن أيضًا تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كمعاونين افتراضيين، من خلال التفاعل مع المستخدمين وتعلم تفضيلاتهم، وتقديم حلول مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، وزيادة الكفاءة، وخلق قيمة جديدة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة مجموعة شاملة وسهلة الاستخدام من أدوات الإبداع، تدعم المستخدمين في تكوين ميزات الروبوت، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي للمحتوى الذكي المفتوح والعادل، من خلال الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتمكين الأفراد ليصبحوا منشئين فائقين. قامت المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة، مما يجعل تمثيل الأدوار أكثر إنسانية؛ يمكن لتقنية استنساخ الصوت تسريع التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، وتقليل تكلفة تكوين الصوت بنسبة 99%، ويمكن تحقيق استنساخ الصوت في دقيقة واحدة فقط. باستخدام الوكيل الذكي المخصص لهذه المنصة، يمكن استخدامه حاليًا في مجالات متعددة مثل الدردشة المرئية، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
في دمج Web3 و AI، يتم حالياً التركيز بشكل أكبر على استكشاف طبقة 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 الأساسية. مع التحسين التدريجي لهذه البنية التحتية، لدينا أسباب للاعتقاد بأن دمج Web3 و AI سيثمر عن مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.