دمج الذكاء الاصطناعي و Web3: استعراض أبرز النقاط في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف بالذكاء الاصطناعي وWeb3 كعاملين رئيسيين يدفعان البشرية نحو عصر النمو التكنولوجي التالي. مع تقديم ChatGPT لتجربة الذكاء الاصطناعي الثورية، انتقل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من المفهوم إلى التطبيق، ليصبح واحدًا من أكثر المسارات المستدامة التي يُنظر إليها بتفاؤل في مجال Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى للتو، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في الجلسات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا تتوقف. دعونا نستعرض معًا بعض المشاريع البارزة والاتجاهات الرائجة في هذا المؤتمر.
1. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع بداية العام، شهدت بعض رموز الذكاء الاصطناعي المعروفة انتعاشًا كبيرًا، مما جعل منصة إطلاق AI Agent وبنية تحتية الذكاء الاصطناعي المشابهة نشطة بشكل غير عادي في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بحد أدنى من المتطلبات، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
اقترح مشروع ما مفهوم نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS) من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، لربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، وإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
منصة أخرى تركز على ابتكار الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتكرس جهودها لدفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems). يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة الوكلاء الذكيين، وتطبيقها في أتمتة الأعمال، وتحليل البيانات، والتوصيات المخصصة، وغيرها من السيناريوهات.
قدمت بعض المشاريع بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يحتاج المستخدم فقط إلى قرص صلب ثابت (SSD) للانضمام إلى الشبكة ليصبح عقدة، وإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التصرف بشكل مستقل.
هناك منصات تستخدم تكنولوجيا البلوكشين لدمج التخزين الموزع والحوسبة والتحقق من البيانات، لحل مشاكل الخصوصية والقابلية للتوسع والوصول في الذكاء الاصطناعي. لقد قاموا ببناء شبكة موزعة من نقاط الحوسبة الطرفية التي يتحكم فيها الأفراد والشركات لاستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم ضبطها.
قدم مشروع ما مفهوم شبكة مكونة من وكلاء AI متعددين لامركزية، حيث يحتاج المستخدم فقط إلى وصف المتطلبات، ويمكن لشبكة وكلاء AI إتمام المهام بشكل مستقل، محققة كفاءة وسرعة لا يمكن لنموذج AI واحد أو الإنسان مقارنتها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج نحو هذا الهدف، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
هناك مشاريع مخصصة لبناء منصة لامركزية لسيادة بيانات المستخدم تحول البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم فريد ، يسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات من خلال blockchain ، وإنشاء أصول رمزية للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي.
توفر منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي من خلال دمج الموارد الحاسوبية العالمية موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار اقتصادية وقابلة للتوسع للمستخدمين. تدعم المنصة خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى GPU عند الطلب، وكذلك تحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى أموال.
شبكة من الجيل التالي تركز على الذكاء الاصطناعي والبلوكشين توفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين للحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
توفر منصات الحوسبة اللامركزية خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، وتهدف إلى القضاء على حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة. يمكن للمستخدمين الوصول الفوري إلى مجموعات GPU من خلال شبكة من عقد الأجهزة الموزعة.
تركز منصة معينة على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك سحابة GPU غير مخصصة مصممة خصيصًا لمهام الحوسبة AI وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
مشروع شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتي اللامركزي يسمح لهذه الوكلاء بالعمل على أجهزة المستخدمين ، لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي. يحصل مالكو الأجهزة على مكافآت رمزية من خلال دعم الشبكة.
هناك مشاريع تركز على الحلول الاقتصادية في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، تهدف إلى خلق فئة أصول جديدة ونظام اقتصادي من خلال التمويل وتوكنيزة موارد GPU.
منصة بلوكتشين لayer 1 اللامركزية المصممة خصيصًا للاقتصاد الذكي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI (PoAI)، تفتح الوصول العادل إلى أصول الذكاء الاصطناعي والمكافآت.
يهدف المشروع إلى توفير طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية، مما يوفر للمطورين والمستخدمين بيئة فعالة وموثوقة ولا مركزية.
رؤية إحدى المنصات هي إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتوسيع بيانات متعددة الأشكال، وفي نفس الوقت تقدم خدمات تعليم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وتكلفة منخفضة.
3. AI القابلة للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المشاريع حالياً تأمل في تحقيق إمكانية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
توفر منصة حوسبة سحابية لامركزية خدمات حسابات الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة. تشمل خدمات منتجاتها شبكة حسابات سرية قائمة على بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها، بالإضافة إلى حماية خصوصية البيانات.
محرك حسابات لامركزي يهدف إلى توفير الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والحسابات على البلوكشين خارج السلسلة، ويجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة، مع التركيز على حماية خصوصية بيانات التمويل، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات Web3.
منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وAI الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة وتمامية بيانات التدريب؛ كما تدعم تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ القرار في AI، وتوفر بيانات تدريب وعمليات استدلال شفافة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالنظر إلى البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلية البارزة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى روبوت تويتر المعروف على نطاق واسع، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض حالات تطبيق الذكاء الاصطناعي المحتملة:
تعتبر المنصة منصة لعبة AI Agent، حيث يمكنها استخدام محرك AI لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة، وتقديم تجربة مخصصة في مشاهد الألعاب. بالإضافة إلى ذلك، تدعم أيضًا إنشاء وتفاعل AI-NFT، حيث لا تعتبر هذه الـ NFTs أصولًا رقمية فحسب، بل يمكن أن تتمتع أيضًا بخصائص ذكية، مما يتيح لها التفاعل الديناميكي مع المستخدمين.
يمكن لمساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر المختلفة تلقائيًا من خلال الدردشة، حتى أنه يمكنه مساعدة المستخدمين في الاتصال بالفنادق لحجز الغرف المناسبة بأفضل الأسعار.
وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يشارك فيه لاعب NBA بطل يركز على التعليق الرياضي في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات في الوقت الفعلي ورؤى تنبؤية للمباريات.
منصة AI Agent تركز على مجال المال والتجارة، هدفها الرئيسي هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات لامركزي يعمل بشكل مستقل بواسطة AI Agent.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تماشيًا مع الاتجاه العام، قامت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 خلال هذا الحدث باحتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خطط التحول الخاصة بها نحو الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل المعروفة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أشاروا في المناقشات إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في blockchain، مما يمكن المزيد من المستخدمين من دخول عالم Web3، وحل المشكلات التفاعلية التي كانت تعاني منها الصناعة لفترة طويلة. إن توكينز وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينهما قد أظهر أيضًا المزيد من الفرص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على blockchain. في هذا السياق، أعربت هذه السلاسل عن أهداف تطوير الذكاء الاصطناعي الرائدة، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بينما ستشجع المطورين على الابتكار وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال فعاليات مثل هاكاثون.
مشروع كان يركز في الماضي على خدمات إعادة التخزين (Restaking) أشار أيضًا إلى أنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust) ، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud) ، وتوفير إثباتات على السلسلة للحسابات غير المتصلة (off-chain) لتدريب الذكاء الاصطناعي (AI) واستنتاجه وتوقعاته وغيرها، مما يساعد في تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
في إطار الموضوعات الساخنة لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، كانت المناقشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حماسية ورائعة. بينما نتطلع إلى مخططات جميلة، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات التوجيهية، وقيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرص ابتكار هائلة. على المدى الطويل، فإن المهنيين في الصناعة متفائلون بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلعون إلى تعزيز دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.
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 7
أعجبني
7
7
مشاركة
تعليق
0/400
blocksnark
· 07-30 16:08
لا تتعقب، الكل يتسابق على حماس الذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-1a2ed0b9
· 07-29 02:50
ثعبان الشغف يتحرك بشكل عشوائي
شاهد النسخة الأصليةرد0
SelfSovereignSteve
· 07-27 16:43
يُستغل بغباء. تغيير الجلد فقط.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-e87b21ee
· 07-27 16:43
عامل إضافي يكتب AI
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoPunster
· 07-27 16:40
又一波الجميع مشاركAI的حمقى在路上了
شاهد النسخة الأصليةرد0
DAOTruant
· 07-27 16:32
مرة أخرى يتحدثون عن ويب 3. لقد سمعت ما يكفي من ذلك.
اتجاهات جديدة في دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل النقاط البارزة في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
دمج الذكاء الاصطناعي و Web3: استعراض أبرز النقاط في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف بالذكاء الاصطناعي وWeb3 كعاملين رئيسيين يدفعان البشرية نحو عصر النمو التكنولوجي التالي. مع تقديم ChatGPT لتجربة الذكاء الاصطناعي الثورية، انتقل الذكاء الاصطناعي على السلسلة بسرعة من المفهوم إلى التطبيق، ليصبح واحدًا من أكثر المسارات المستدامة التي يُنظر إليها بتفاؤل في مجال Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى للتو، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في الجلسات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 لا تتوقف. دعونا نستعرض معًا بعض المشاريع البارزة والاتجاهات الرائجة في هذا المؤتمر.
1. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع بداية العام، شهدت بعض رموز الذكاء الاصطناعي المعروفة انتعاشًا كبيرًا، مما جعل منصة إطلاق AI Agent وبنية تحتية الذكاء الاصطناعي المشابهة نشطة بشكل غير عادي في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بحد أدنى من المتطلبات، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
اقترح مشروع ما مفهوم نظام تشغيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS) من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، لربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، وإنشاء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
منصة أخرى تركز على ابتكار الوكلاء الذكيين اللامركزية، وتكرس جهودها لدفع تطوير تقنيات الوكلاء المتعددين (Multi-Agent Systems). يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة الوكلاء الذكيين، وتطبيقها في أتمتة الأعمال، وتحليل البيانات، والتوصيات المخصصة، وغيرها من السيناريوهات.
قدمت بعض المشاريع بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة. يحتاج المستخدم فقط إلى قرص صلب ثابت (SSD) للانضمام إلى الشبكة ليصبح عقدة، وإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التصرف بشكل مستقل.
هناك منصات تستخدم تكنولوجيا البلوكشين لدمج التخزين الموزع والحوسبة والتحقق من البيانات، لحل مشاكل الخصوصية والقابلية للتوسع والوصول في الذكاء الاصطناعي. لقد قاموا ببناء شبكة موزعة من نقاط الحوسبة الطرفية التي يتحكم فيها الأفراد والشركات لاستضافة نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم ضبطها.
قدم مشروع ما مفهوم شبكة مكونة من وكلاء AI متعددين لامركزية، حيث يحتاج المستخدم فقط إلى وصف المتطلبات، ويمكن لشبكة وكلاء AI إتمام المهام بشكل مستقل، محققة كفاءة وسرعة لا يمكن لنموذج AI واحد أو الإنسان مقارنتها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع في مجالات القوة الحاسوبية والبيانات والنماذج نحو هذا الهدف، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
هناك مشاريع مخصصة لبناء منصة لامركزية لسيادة بيانات المستخدم تحول البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم فريد ، يسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات من خلال blockchain ، وإنشاء أصول رمزية للتدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي.
توفر منصة سحابية مفتوحة الوصول للذكاء الاصطناعي من خلال دمج الموارد الحاسوبية العالمية موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار اقتصادية وقابلة للتوسع للمستخدمين. تدعم المنصة خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى GPU عند الطلب، وكذلك تحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى أموال.
شبكة من الجيل التالي تركز على الذكاء الاصطناعي والبلوكشين توفر بنية تحتية اقتصادية لامركزية، تدعم المطورين للحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
توفر منصات الحوسبة اللامركزية خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، وتهدف إلى القضاء على حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة. يمكن للمستخدمين الوصول الفوري إلى مجموعات GPU من خلال شبكة من عقد الأجهزة الموزعة.
تركز منصة معينة على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك سحابة GPU غير مخصصة مصممة خصيصًا لمهام الحوسبة AI وشبكة GPU السحابية المحسّنة لصناعة الألعاب.
مشروع شبكة الذكاء الاصطناعي الذاتي اللامركزي يسمح لهذه الوكلاء بالعمل على أجهزة المستخدمين ، لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي. يحصل مالكو الأجهزة على مكافآت رمزية من خلال دعم الشبكة.
هناك مشاريع تركز على الحلول الاقتصادية في مجالات الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، تهدف إلى خلق فئة أصول جديدة ونظام اقتصادي من خلال التمويل وتوكنيزة موارد GPU.
منصة بلوكتشين لayer 1 اللامركزية المصممة خصيصًا للاقتصاد الذكي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI (PoAI)، تفتح الوصول العادل إلى أصول الذكاء الاصطناعي والمكافآت.
يهدف المشروع إلى توفير طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية، مما يوفر للمطورين والمستخدمين بيئة فعالة وموثوقة ولا مركزية.
رؤية إحدى المنصات هي إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة، تدعم جمع وتوسيع بيانات متعددة الأشكال، وفي نفس الوقت تقدم خدمات تعليم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وتكلفة منخفضة.
3. AI القابلة للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. هناك العديد من المشاريع حالياً تأمل في تحقيق إمكانية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
توفر منصة حوسبة سحابية لامركزية خدمات حسابات الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة. تشمل خدمات منتجاتها شبكة حسابات سرية قائمة على بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها، بالإضافة إلى حماية خصوصية البيانات.
محرك حسابات لامركزي يهدف إلى توفير الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق والحسابات على البلوكشين خارج السلسلة، ويجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة، مع التركيز على حماية خصوصية بيانات التمويل، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات Web3.
منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وAI الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات، وضمان صحة وتمامية بيانات التدريب؛ كما تدعم تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ القرار في AI، وتوفر بيانات تدريب وعمليات استدلال شفافة لنماذج الذكاء الاصطناعي.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالنظر إلى البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع حالات الاستخدام الفعلية البارزة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى روبوت تويتر المعروف على نطاق واسع، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض حالات تطبيق الذكاء الاصطناعي المحتملة:
تعتبر المنصة منصة لعبة AI Agent، حيث يمكنها استخدام محرك AI لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الحقيقي، والتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة، وتقديم تجربة مخصصة في مشاهد الألعاب. بالإضافة إلى ذلك، تدعم أيضًا إنشاء وتفاعل AI-NFT، حيث لا تعتبر هذه الـ NFTs أصولًا رقمية فحسب، بل يمكن أن تتمتع أيضًا بخصائص ذكية، مما يتيح لها التفاعل الديناميكي مع المستخدمين.
يمكن لمساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر المختلفة تلقائيًا من خلال الدردشة، حتى أنه يمكنه مساعدة المستخدمين في الاتصال بالفنادق لحجز الغرف المناسبة بأفضل الأسعار.
وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يشارك فيه لاعب NBA بطل يركز على التعليق الرياضي في مجال كرة السلة، قادر على تقديم تحليلات في الوقت الفعلي ورؤى تنبؤية للمباريات.
منصة AI Agent تركز على مجال المال والتجارة، هدفها الرئيسي هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات لامركزي يعمل بشكل مستقل بواسطة AI Agent.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تماشيًا مع الاتجاه العام، قامت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 خلال هذا الحدث باحتضان الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خطط التحول الخاصة بها نحو الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل المعروفة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث أشاروا في المناقشات إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له أهمية كبيرة في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في blockchain، مما يمكن المزيد من المستخدمين من دخول عالم Web3، وحل المشكلات التفاعلية التي كانت تعاني منها الصناعة لفترة طويلة. إن توكينز وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينهما قد أظهر أيضًا المزيد من الفرص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على blockchain. في هذا السياق، أعربت هذه السلاسل عن أهداف تطوير الذكاء الاصطناعي الرائدة، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بينما ستشجع المطورين على الابتكار وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال فعاليات مثل هاكاثون.
مشروع كان يركز في الماضي على خدمات إعادة التخزين (Restaking) أشار أيضًا إلى أنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية (Decentralized Trust) ، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق (Verifiable Cloud) ، وتوفير إثباتات على السلسلة للحسابات غير المتصلة (off-chain) لتدريب الذكاء الاصطناعي (AI) واستنتاجه وتوقعاته وغيرها، مما يساعد في تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
في إطار الموضوعات الساخنة لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، كانت المناقشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حماسية ورائعة. بينما نتطلع إلى مخططات جميلة، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات التوجيهية، وقيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرص ابتكار هائلة. على المدى الطويل، فإن المهنيين في الصناعة متفائلون بشأن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلعون إلى تعزيز دمج وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.