#融合 الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء نموذج جديد للشبكات الذكية اللامركزية
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت من الجيل التالي اللامركزي، المفتوح، والشفاف، ولديها ميزة طبيعية في الجمع مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. بينما تستند Web3 إلى تقنية موزعة، يمكن أن توفر قوة دفع جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تمكين نظام Web3 البيئي، مثل تحسين العقود الذكية، وتطوير خوارزميات مكافحة الغش. يعتبر استكشاف الجمع بين الاثنين مهمًا لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
البيانات المدفوعة بالبيانات: حجر الأساس للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي العنصر الأساسي الذي يدفع تطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات ضخمة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة قوية على الاستدلال، حيث يؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على دقة النموذج وموثوقيته.
توجد المشكلات التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة، والشركات الصغيرة والمتوسطة تجد صعوبة في تحملها
يتم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي إلى تشكيل جزر بيانات
تواجه الخصوصية الشخصية مخاطر التسريب والإساءة
Web3 يوفر نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه المشكلات:
منصة جمع البيانات اللامركزية تتيح للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة، وتوفر بيانات حقيقية عالية الجودة للذكاء الاصطناعي
"نموذج كسب العلامات" يحفز العمال في جميع أنحاء العالم على المشاركة في وضع العلامات على البيانات، وجمع المعرفة المتخصصة
منصة تداول بيانات blockchain توفر بيئة تداول شفافة ومفتوحة لكلا الطرفين في عرض وطلب البيانات
ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تواجه الحصول على بيانات العالم الحقيقي مثل جودة البيانات المتفاوتة وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في مجال البيانات. بناءً على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات المحاكاة، يمكن أن تكمل البيانات الاصطناعية البيانات الحقيقية بفعالية، مما يزيد من كفاءة الاستخدام. في مجالات مثل القيادة الذاتية، والمعاملات المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية آفاق تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق تقنية FHE
أصبح حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، وأصبحت القوانين المتعلقة بها أكثر صرامة. وهذا يشكل تحديًا لتطور الذكاء الاصطناعي: فبسبب مخاطر الخصوصية، لا يمكن الاستفادة الكاملة من بعض البيانات الحساسة، مما يحد من إمكانيات النماذج.
التشفير الشامل ( FHE ) يسمح بإجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة، دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نفس نتائج الحسابات على النصوص الواضحة. يوفر FHE ضمانًا قويًا لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لوحدات معالجة الرسومات بتنفيذ تدريب النماذج والاستدلال دون الوصول إلى البيانات الأصلية. وهذا يمكّن شركات الذكاء الاصطناعي من حماية الأسرار التجارية بينما تفتح خدمات API بأمان.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر على مدار دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويقي من مخاطر تسرب البيانات. يوفر إطار عمل آمن للتطبيقات الذكية، وهو مكمل قوي لـ ZKML.
ثورة قوة الحوسبة: شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب نظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل ربع سنة، مما يزيد الطلب على القدرة الحاسوبية بشكل كبير، متجاوزًا بكثير العرض الحالي من الموارد. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج GPT-3 قدرة حاسوبية هائلة، تعادل 355 سنة من وقت التدريب لجهاز واحد. إن نقص القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتطورة بعيدة المنال بالنسبة للغالبية العظمى من المطورين.
في الوقت نفسه، فإن معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء الشرائح ومشاكل سلسلة التوريد، فإن عرض قوة الحوسبة أصبح أكثر إحكامًا. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة الخاصة أو استئجار موارد سحابية، ويحتاجون على وجه السرعة إلى خدمات حوسبة حسب الطلب وبأسعار معقولة.
شبكة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة حول العالم، تقدم سوق قوة حوسبة اقتصادية وسهلة المنال لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات الطالبة نشر المهام، ويتم توزيع العقود الذكية على عقد المعدنين للتنفيذ، بعد أن يكمل المعدنون يحصلون على مكافآت. هذه النموذج يزيد من كفاءة استخدام الموارد ويساعد في تخفيف اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب شبكة الحوسبة العامة، هناك منصات مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا، يكسر الاحتكار، ويخفض العوائق، ويزيد الكفاءة. في نظام Web3 البيئي، ستجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، مما يدفع تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
! [استكشاف عمليات التكامل الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4.webp)
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
الذكاء الاصطناعي على الحافة يمنح الأجهزة الذكية القدرة على معالجة الذكاء الاصطناعي محليًا، مما يحقق معالجة فورية منخفضة التأخير، مع حماية خصوصية المستخدم. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في Web3، يتصل DePIN ( شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية ) بفكرة الذكاء الاصطناعي الطرفي. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN الخصوصية من خلال المعالجة المحلية، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن أن تحفز اقتصاد الرموز الأصلية في Web3 العقد لتوفير القوة الحاسوبية، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض بيئات blockchain، مما يجعلها واحدة من منصات النشر المفضلة للمشاريع. توفر الأداء العالي والتكاليف المنخفضة والابتكار التكنولوجي في هذه السلسلة دعمًا قويًا لـ DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج جديد لإصدار نماذج الذكاء الاصطناعي
IMO (Initial Model Offering) مفهوم تم إنشاؤه بواسطة بروتوكول معين، يقوم بتوكن نموذج الذكاء الاصطناعي.
في النماذج التقليدية، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الاستفادة المستمرة من الاستخدام اللاحق، خاصةً عندما يتم دمج النماذج في منتجات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، تفتقر أداء النماذج إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين تقييم قيمتها، مما يحد من الاعتراف في السوق.
يوفر IMO طريقة جديدة لتمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز لمشاركة عائدات النموذج. تستخدم بروتوكول معين معيار تقنية محدد، مع دمج تقنية الذكاء الاصطناعي و تقنية OPML لضمان صحة النموذج ومشاركة العائدات.
IMO تعزز الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضيف دفعة للتنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي. لا تزال في مراحلها الأولية، ولكن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: بدء حقبة جديدة من التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يدرك البيئة ويفكر بشكل مستقل ويتخذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بفضل نماذج اللغة الكبيرة، فهي لا تفهم اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنها أيضًا التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. كأدوات مساعدة افتراضية، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم من خلال التفاعل، ويقدم حلولًا مخصصة. يمكنها حل المشكلات بشكل مستقل بدون تعليمات واضحة، وزيادة الكفاءة وخلق القيمة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى AI مفتوح وعادل. قامت المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة لجعل التمثيل الشخصي أكثر إنسانية؛ وتقلل تقنيتها في استنساخ الصوت بشكل كبير من التكاليف، حيث يمكن تحقيق ذلك في دقيقة واحدة فقط. يمكن للمستخدمين استخدام المنصة لتخصيص وكيل AI، وتطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة عبر الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
حاليًا، يتركز دمج Web3 و AI بشكل رئيسي على مستوى البنية التحتية، مستكشفًا القضايا الرئيسية مثل الحصول على البيانات، وحماية الخصوصية، واستضافة النماذج على السلسلة، والاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، والتحقق من النماذج اللغوية الكبيرة. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجيًا، من المتوقع أن يؤدي دمج Web3 و AI إلى ولادة مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات الابتكارية.
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 13
أعجبني
13
6
مشاركة
تعليق
0/400
MetaNomad
· منذ 10 س
هل أثبتت نظرية تورينغ؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-ccc36bc5
· منذ 10 س
دمج الشعر ، سيقوم برسم BTC.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquiditySurfer
· منذ 10 س
呵，还以认为 فريق المشروع又 يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MoonRocketman
· منذ 11 س
زاوية الارتفاع اللقمر، AI+Web3 هذه الموجة من وضع الإقلاع معيارية تمامًا
الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء نموذج جديد لشبكات الذكاء اللامركزية
#融合 الذكاء الاصطناعي وWeb3: بناء نموذج جديد للشبكات الذكية اللامركزية
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت من الجيل التالي اللامركزي، المفتوح، والشفاف، ولديها ميزة طبيعية في الجمع مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناقات القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. بينما تستند Web3 إلى تقنية موزعة، يمكن أن توفر قوة دفع جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخاصة. في الوقت نفسه، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تمكين نظام Web3 البيئي، مثل تحسين العقود الذكية، وتطوير خوارزميات مكافحة الغش. يعتبر استكشاف الجمع بين الاثنين مهمًا لبناء البنية التحتية للإنترنت من الجيل التالي، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
البيانات المدفوعة بالبيانات: حجر الأساس للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي العنصر الأساسي الذي يدفع تطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى كميات ضخمة من البيانات عالية الجودة للحصول على فهم عميق وقدرة قوية على الاستدلال، حيث يؤثر جودة البيانات بشكل مباشر على دقة النموذج وموثوقيته.
توجد المشكلات التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
Web3 يوفر نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه المشكلات:
ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تواجه الحصول على بيانات العالم الحقيقي مثل جودة البيانات المتفاوتة وصعوبة المعالجة. قد تصبح البيانات الاصطناعية نجم المستقبل في مجال البيانات. بناءً على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات المحاكاة، يمكن أن تكمل البيانات الاصطناعية البيانات الحقيقية بفعالية، مما يزيد من كفاءة الاستخدام. في مجالات مثل القيادة الذاتية، والمعاملات المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية آفاق تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق تقنية FHE
أصبح حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي، وأصبحت القوانين المتعلقة بها أكثر صرامة. وهذا يشكل تحديًا لتطور الذكاء الاصطناعي: فبسبب مخاطر الخصوصية، لا يمكن الاستفادة الكاملة من بعض البيانات الحساسة، مما يحد من إمكانيات النماذج.
التشفير الشامل ( FHE ) يسمح بإجراء الحسابات مباشرة على البيانات المشفرة، دون الحاجة إلى فك التشفير للحصول على نفس نتائج الحسابات على النصوص الواضحة. يوفر FHE ضمانًا قويًا لحساب الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لوحدات معالجة الرسومات بتنفيذ تدريب النماذج والاستدلال دون الوصول إلى البيانات الأصلية. وهذا يمكّن شركات الذكاء الاصطناعي من حماية الأسرار التجارية بينما تفتح خدمات API بأمان.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر على مدار دورة حياة التعلم الآلي بأكملها، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة ويقي من مخاطر تسرب البيانات. يوفر إطار عمل آمن للتطبيقات الذكية، وهو مكمل قوي لـ ZKML.
ثورة قوة الحوسبة: شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب نظام الذكاء الاصطناعي الحالي كل ربع سنة، مما يزيد الطلب على القدرة الحاسوبية بشكل كبير، متجاوزًا بكثير العرض الحالي من الموارد. على سبيل المثال، يتطلب تدريب نموذج GPT-3 قدرة حاسوبية هائلة، تعادل 355 سنة من وقت التدريب لجهاز واحد. إن نقص القدرة الحاسوبية لا يقتصر فقط على تقييد تقدم الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتطورة بعيدة المنال بالنسبة للغالبية العظمى من المطورين.
في الوقت نفسه، فإن معدل استخدام وحدات معالجة الرسوميات العالمية أقل من 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء الشرائح ومشاكل سلسلة التوريد، فإن عرض قوة الحوسبة أصبح أكثر إحكامًا. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة الخاصة أو استئجار موارد سحابية، ويحتاجون على وجه السرعة إلى خدمات حوسبة حسب الطلب وبأسعار معقولة.
شبكة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة حول العالم، تقدم سوق قوة حوسبة اقتصادية وسهلة المنال لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات الطالبة نشر المهام، ويتم توزيع العقود الذكية على عقد المعدنين للتنفيذ، بعد أن يكمل المعدنون يحصلون على مكافآت. هذه النموذج يزيد من كفاءة استخدام الموارد ويساعد في تخفيف اختناق قوة الحوسبة في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي.
بجانب شبكة الحوسبة العامة، هناك منصات مخصصة لتدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلاً وشفافًا، يكسر الاحتكار، ويخفض العوائق، ويزيد الكفاءة. في نظام Web3 البيئي، ستجذب المزيد من التطبيقات الابتكارية للانضمام، مما يدفع تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.
! [استكشاف عمليات التكامل الرئيسية الستة ل الذكاء الاصطناعي و Web3] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5d986f6a1caabde91382ed8980fc03d4.webp)
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي الطرفي
الذكاء الاصطناعي على الحافة يمنح الأجهزة الذكية القدرة على معالجة الذكاء الاصطناعي محليًا، مما يحقق معالجة فورية منخفضة التأخير، مع حماية خصوصية المستخدم. تم تطبيق هذه التقنية في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في Web3، يتصل DePIN ( شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية ) بفكرة الذكاء الاصطناعي الطرفي. يركز Web3 على اللامركزية وحقوق سيادة بيانات المستخدم، بينما يعزز DePIN الخصوصية من خلال المعالجة المحلية، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن أن تحفز اقتصاد الرموز الأصلية في Web3 العقد لتوفير القوة الحاسوبية، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض بيئات blockchain، مما يجعلها واحدة من منصات النشر المفضلة للمشاريع. توفر الأداء العالي والتكاليف المنخفضة والابتكار التكنولوجي في هذه السلسلة دعمًا قويًا لـ DePIN. حاليًا، تجاوزت القيمة السوقية لمشاريع DePIN على هذه السلسلة 10 مليارات دولار، وقد حققت العديد من المشاريع الشهيرة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: نموذج جديد لإصدار نماذج الذكاء الاصطناعي
IMO (Initial Model Offering) مفهوم تم إنشاؤه بواسطة بروتوكول معين، يقوم بتوكن نموذج الذكاء الاصطناعي.
في النماذج التقليدية، يواجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبة في الاستفادة المستمرة من الاستخدام اللاحق، خاصةً عندما يتم دمج النماذج في منتجات أخرى. بالإضافة إلى ذلك، تفتقر أداء النماذج إلى الشفافية، مما يجعل من الصعب على المستثمرين والمستخدمين تقييم قيمتها، مما يحد من الاعتراف في السوق.
يوفر IMO طريقة جديدة لتمويل ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز لمشاركة عائدات النموذج. تستخدم بروتوكول معين معيار تقنية محدد، مع دمج تقنية الذكاء الاصطناعي و تقنية OPML لضمان صحة النموذج ومشاركة العائدات.
IMO تعزز الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، وتضيف دفعة للتنمية المستدامة للذكاء الاصطناعي. لا تزال في مراحلها الأولية، ولكن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: بدء حقبة جديدة من التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يدرك البيئة ويفكر بشكل مستقل ويتخذ إجراءات لتحقيق الأهداف. بفضل نماذج اللغة الكبيرة، فهي لا تفهم اللغة الطبيعية فحسب، بل يمكنها أيضًا التخطيط واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. كأدوات مساعدة افتراضية، يتعلم وكيل الذكاء الاصطناعي تفضيلات المستخدم من خلال التفاعل، ويقدم حلولًا مخصصة. يمكنها حل المشكلات بشكل مستقل بدون تعليمات واضحة، وزيادة الكفاءة وخلق القيمة.
توفر منصة تطبيقات AI الأصلية المفتوحة أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تكوين وظائف الروبوتات، والمظهر، والصوت، بالإضافة إلى الاتصال بمكتبات المعرفة الخارجية، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي لمحتوى AI مفتوح وعادل. قامت المنصة بتدريب نماذج لغوية كبيرة مخصصة لجعل التمثيل الشخصي أكثر إنسانية؛ وتقلل تقنيتها في استنساخ الصوت بشكل كبير من التكاليف، حيث يمكن تحقيق ذلك في دقيقة واحدة فقط. يمكن للمستخدمين استخدام المنصة لتخصيص وكيل AI، وتطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة عبر الفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
حاليًا، يتركز دمج Web3 و AI بشكل رئيسي على مستوى البنية التحتية، مستكشفًا القضايا الرئيسية مثل الحصول على البيانات، وحماية الخصوصية، واستضافة النماذج على السلسلة، والاستخدام الفعال للقوة الحاسوبية اللامركزية، والتحقق من النماذج اللغوية الكبيرة. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجيًا، من المتوقع أن يؤدي دمج Web3 و AI إلى ولادة مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات الابتكارية.