في ظل التطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا في عالم التكنولوجيا. ستستكشف هذه المقالة الفرص والتحديات التي يجلبها تداخل هذين المجالين التكنولوجيين.
الطبقة الأساسية: اقتصاد المشاركة في القوة الحاسوبية والبيانات
قوة الحوسبة
تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه المرتفعة دفعت إلى ظهور منصات مشاركة القوة الحاسوبية اللامركزية. تسمح هذه المنصات لمالكي موارد GPU غير المستخدمة بالمساهمة في القوة الحاسوبية بطريقة لامركزية، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد من خلال سوق عبر الإنترنت مماثل لـ Airbnb. تشمل المشاريع الممثلة io.net و Aethir و Akash.
تتركز هذه النموذج بشكل أساسي على سوق الذكاء الاصطناعي طويل الذيل، وهو أكثر ملاءمة لخطوات الاستدلال بدلاً من التدريب على نطاق واسع. يضمن الملكية اللامركزية أن يحتفظ مقدمو الموارد بسلطتهم على الموارد.
بيانات
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. تشمل حلول Web3 في مجال البيانات:
جمع البيانات: الحصول على بيانات مستخدمين أكثر خصوصية وقيمة من خلال آلية الحوافز. مثل مشاريع Grass وVana.
معالجة البيانات: استخدام آلية الحوافز اللامركزية لأداء مهام مثل وضع العلامات على البيانات. مثل Synesis و Sapien.
خصوصية البيانات والأمان: استخدام تقنيات TEE و FHE و ZK لحماية البيانات الحساسة.
تخزين البيانات: حل مشكلة سعة تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. مثل 0g.AI وغيرها.
الوسيط: تدريب النموذج والاستدلال
سوق النماذج المفتوحة اللامركزية
تقدم Web3 مفهوم سوق النماذج مفتوحة المصدر اللامركزية، من خلال توكينغ للحفاظ على الإيرادات للفريق، وتحفيز التطوير. تشمل المشاريع الممثلة Bittensor و ORA و Sentient.
استدلال قابل للتحقق
تسعى تقنيات Web3 مثل zkML و opML و TeeML إلى حل مشكلة "الصندوق الأسود" في عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي، وزيادة الشفافية والمصداقية.
طبقة التطبيق: وكيل الذكاء الاصطناعي
تقدم Web3 حلولاً لامركزية وبدء تشغيل بارد لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تستكشف مشاريع مثل Virtual Protocol وSpectral نماذج إصدار وت融资 رموز لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
اتجاهات تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Web3
التمويل على السلسلة
من المتوقع أن يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مستقبل التمويل على السلسلة، حيث يلعب دورًا في جمع المعلومات، وإدارة الأصول، وتجربة المستخدم. تحاول مشاريع مثل Bitte و Wayfinder تطوير أدوات تشغيل على السلسلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتعزيز أمان المعاملات على السلسلة، مثل SeQure ومنصات الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Sentinel.
البنية التحتية على السلسلة
تؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحليل البيانات على السلسلة، والمساعدة في التطوير، وتدقيق العقود الذكية. مثل أدوات تحليل البيانات Web3 Analytics وMinMax AI وKaito، بالإضافة إلى منصات التطوير والتدقيق مثل Spectral وFuzzland.
ويب 3 السرد الجديد
تقدم الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة في مجالات Web3 مثل NFT و GameFi و DAO، مثل NFT التوليدية ومحتوى الألعاب المدفوع بالذكاء الاصطناعي وحوكمة DAO الذكية.
معنى دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يشبه علاقة "البرج والساحة". يمثل الذكاء الاصطناعي قدرة تقنية مركزة عالية، بينما يسعى Web3 إلى بناء نظام بيئي لامركزي. من المتوقع أن يؤدي دمج الاثنين إلى تحقيق آلية توزيع أكثر عدلاً وشفافية مع الحفاظ على الابتكار التكنولوجي.
يمكن أن تعزز الخصائص الجوهرية لـ Web3 أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل تنفيذ الشفافية من خلال العقود الذكية، وتنسيق سلوك المشاركين من خلال اقتصاد الرموز، ومنع التحيز والتلاعب من خلال الحوكمة اللامركزية. في الوقت نفسه، يجلب الذكاء الاصطناعي أيضًا حيوية جديدة لـ Web3، مما يقلل من حواجز الاستخدام ويوسع من مجالات التطبيق.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي و Web3 لهما مسارات تطوير مختلفة، إلا أن هدفهما النهائي هو خدمة البشرية بشكل أفضل. نتطلع إلى رؤية التأثير العميق للتطور المتزامن بين الذكاء الاصطناعي و Web3 على التكنولوجيا والمجتمع.
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.
الاندماج بين الذكاء الاصطناعي وWeb3: ثورة التنسيق بين الأبراج والساحات
الذكاء الاصطناعي + الويب 3: الأبراج والساحات
في ظل التطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا في عالم التكنولوجيا. ستستكشف هذه المقالة الفرص والتحديات التي يجلبها تداخل هذين المجالين التكنولوجيين.
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والساحات
الفرص في مجال الذكاء الاصطناعي في Web3
الطبقة الأساسية: اقتصاد المشاركة في القوة الحاسوبية والبيانات
قوة الحوسبة
تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه المرتفعة دفعت إلى ظهور منصات مشاركة القوة الحاسوبية اللامركزية. تسمح هذه المنصات لمالكي موارد GPU غير المستخدمة بالمساهمة في القوة الحاسوبية بطريقة لامركزية، مما يزيد من كفاءة استخدام الموارد من خلال سوق عبر الإنترنت مماثل لـ Airbnb. تشمل المشاريع الممثلة io.net و Aethir و Akash.
تتركز هذه النموذج بشكل أساسي على سوق الذكاء الاصطناعي طويل الذيل، وهو أكثر ملاءمة لخطوات الاستدلال بدلاً من التدريب على نطاق واسع. يضمن الملكية اللامركزية أن يحتفظ مقدمو الموارد بسلطتهم على الموارد.
بيانات
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي. تشمل حلول Web3 في مجال البيانات:
جمع البيانات: الحصول على بيانات مستخدمين أكثر خصوصية وقيمة من خلال آلية الحوافز. مثل مشاريع Grass وVana.
معالجة البيانات: استخدام آلية الحوافز اللامركزية لأداء مهام مثل وضع العلامات على البيانات. مثل Synesis و Sapien.
خصوصية البيانات والأمان: استخدام تقنيات TEE و FHE و ZK لحماية البيانات الحساسة.
تخزين البيانات: حل مشكلة سعة تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. مثل 0g.AI وغيرها.
الوسيط: تدريب النموذج والاستدلال
سوق النماذج المفتوحة اللامركزية
تقدم Web3 مفهوم سوق النماذج مفتوحة المصدر اللامركزية، من خلال توكينغ للحفاظ على الإيرادات للفريق، وتحفيز التطوير. تشمل المشاريع الممثلة Bittensor و ORA و Sentient.
استدلال قابل للتحقق
تسعى تقنيات Web3 مثل zkML و opML و TeeML إلى حل مشكلة "الصندوق الأسود" في عملية استنتاج الذكاء الاصطناعي، وزيادة الشفافية والمصداقية.
طبقة التطبيق: وكيل الذكاء الاصطناعي
تقدم Web3 حلولاً لامركزية وبدء تشغيل بارد لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تستكشف مشاريع مثل Virtual Protocol وSpectral نماذج إصدار وت融资 رموز لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
اتجاهات تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Web3
التمويل على السلسلة
من المتوقع أن يصبح وكيل الذكاء الاصطناعي مستقبل التمويل على السلسلة، حيث يلعب دورًا في جمع المعلومات، وإدارة الأصول، وتجربة المستخدم. تحاول مشاريع مثل Bitte و Wayfinder تطوير أدوات تشغيل على السلسلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتعزيز أمان المعاملات على السلسلة، مثل SeQure ومنصات الأمان المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Sentinel.
البنية التحتية على السلسلة
تؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحليل البيانات على السلسلة، والمساعدة في التطوير، وتدقيق العقود الذكية. مثل أدوات تحليل البيانات Web3 Analytics وMinMax AI وKaito، بالإضافة إلى منصات التطوير والتدقيق مثل Spectral وFuzzland.
ويب 3 السرد الجديد
تقدم الذكاء الاصطناعي إمكانيات جديدة في مجالات Web3 مثل NFT و GameFi و DAO، مثل NFT التوليدية ومحتوى الألعاب المدفوع بالذكاء الاصطناعي وحوكمة DAO الذكية.
معنى دمج الذكاء الاصطناعي وويب 3
إن دمج الذكاء الاصطناعي و Web3 يشبه علاقة "البرج والساحة". يمثل الذكاء الاصطناعي قدرة تقنية مركزة عالية، بينما يسعى Web3 إلى بناء نظام بيئي لامركزي. من المتوقع أن يؤدي دمج الاثنين إلى تحقيق آلية توزيع أكثر عدلاً وشفافية مع الحفاظ على الابتكار التكنولوجي.
يمكن أن تعزز الخصائص الجوهرية لـ Web3 أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل تنفيذ الشفافية من خلال العقود الذكية، وتنسيق سلوك المشاركين من خلال اقتصاد الرموز، ومنع التحيز والتلاعب من خلال الحوكمة اللامركزية. في الوقت نفسه، يجلب الذكاء الاصطناعي أيضًا حيوية جديدة لـ Web3، مما يقلل من حواجز الاستخدام ويوسع من مجالات التطبيق.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي و Web3 لهما مسارات تطوير مختلفة، إلا أن هدفهما النهائي هو خدمة البشرية بشكل أفضل. نتطلع إلى رؤية التأثير العميق للتطور المتزامن بين الذكاء الاصطناعي و Web3 على التكنولوجيا والمجتمع.
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات
! الذكاء الاصطناعي+Web3: الأبراج والمربعات