دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: الفرص والتحديات للتقنيات الناشئة

في السنوات الأخيرة، أثار التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين اهتمامًا واسعًا في عالم الاستثمار. يجلب الجمع بين هاتين التقنيتين الرائدتين فرصًا غير مسبوقة. تعمل البلوكتشين بفضل خصائصها مثل اللامركزية وشفافية عالية ومكافحة الاحتكار، على معالجة عيوب أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية وعملية المعالجة غير الشفافة.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة يمكن تقسيمه إلى أربع فئات رئيسية: كمشارك في التطبيق، واجهة التطبيق، قواعد التطبيق، وأهداف التطبيق. من وجهة نظر الإنتاجية وعلاقات الإنتاج، توفر البلوكتشين بشكل أساسي علاقات الإنتاج، بينما يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحسين القدرة الحاسوبية والخوارزميات والبيانات.

وفقًا للهندسة التقنية، يمكن تقسيم مشاريع AI + Web3 إلى ثلاثة اتجاهات: الطبقة الأساسية، وطبقة التنفيذ، وطبقة التطبيقات. في الطبقة الأساسية، يتم التركيز على دمج تقنية zkML مع الذكاء الاصطناعي؛ بينما تتعلق طبقة التنفيذ بمعالجة البيانات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والتشفير المتجانس الكامل، وغيرها من التقنيات؛ وتركز طبقة التطبيقات على التطبيقات المبتكرة مثل AI + DeFi وAI + GameFi.

以下 هي بعض الاتجاهات التي تستحق التركيز عليها:

تقنية zkML

تقدم تقنية zkML من خلال الجمع بين إثباتات عدم المعرفة و البلوكتشين حلاً آمناً وقابلاً للتحقق وشفافاً لمراقبة وتقييد سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكنها إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد نفذ مهام معينة مع حماية الخصوصية، مما يجعل العقود الذكية أكثر استقلالية وديناميكية.

تشمل المشاريع التمثيلية:

• Modulus Labs: مثال لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Giza: بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Zkaptcha: يركز على مشاكل الروبوتات في Web3، ويوفر خدمات التحقق من CAPTCHA للعقود الذكية

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4200e0f8be41b700409affc6d5e2e1f7.webp)

معالجة البيانات

تتمثل الاختراقات التي حققها الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. تحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج بيانات البلوكتشين بعمق، والحصول على رؤى حول اتجاهات السوق وسلوك المستخدم.

2. تطوير dApp الآلي: أدوات التطوير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد المطورين في كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.

3. أمان المعاملات على البلوكتشين: يتم نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين لزيادة أمان المعاملات وموثوقيتها. مثل مشروع SeQure الذي يستخدم الذكاء الاصطناعي للمراقبة والتحليل في الوقت الحقيقي، والدفاع ضد الهجمات الخبيثة وتسرب البيانات.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)

الذكاء الاصطناعي + التمويل اللامركزي

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi تشمل بشكل رئيسي:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق.

2. التحليل التنبؤي: توفير توقعات موثوقة حول اتجاهات السوق والاتجاهات السعرية المحتملة.

3. إدارة السيولة AMM: تعديل نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة صانع السوق التلقائي.

4. حماية التسوية وإدارة المراكز المدينة: دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة، لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.

5. تصميم منتجات DeFi الهيكلية المعقدة: يعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من ذكاء ومرونة المنتج.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)

الذكاء الاصطناعي + GameFi

تطبيق الذكاء الاصطناعي في GameFi يتمثل بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. تحسين استراتيجيات اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، يتم ضبط صعوبة اللعبة واستراتيجياتها في الوقت الحقيقي.

2. إدارة استخدام أصول اللعبة: مساعدة اللاعبين في إدارة وتداول الأصول الافتراضية بفعالية.

3. تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPCs ذكية استجابة، لتحقيق تفاعل أكثر طبيعية وسلاسة.

استراتيجيات الاستثمار

• قصير المدى: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفاهيمية ومشاريع الميم، والاستفادة من الفرص الساخنة الناتجة عن ترقية النماذج الكبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي في Web2.
• في منتصف المدة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، وكذلك الاندماج مع العقود الذكية.
• طويل الأجل: التركيز على دمج تقنيات AI و zkML، مما قد يكون له تأثير عميق على مجال العملات المشفرة.

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة يوفر فرصًا كبيرة للمستثمرين، ولكنه يواجه أيضًا تحديات من الناحية التقنية والتنظيمية. يحتاج المستثمرون إلى متابعة تطورات الصناعة عن كثب وتقييم إمكانيات ومخاطر كل مشروع بحذر.