دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يصبح موضوعًا ساخنًا في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي تم عقده مؤخرًا، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا للغاية. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، يمكن سماع المناقشات الحماسية حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3. ستشارك هذه المقالة بعض الرؤى المتقدمة من المؤتمر مع القراء.
1. بنية الذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل AI Agent
مع ظهور مفهوم وكيل الذكاء الاصطناعي، أصبحت منصات الإطلاق وبناء الأطر ذات الصلة شائعة جدًا في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة لاستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي ذات العتبة المنخفضة للمطورين والمستخدمين العاديين، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
من المشاريع التي تستحق الاهتمام:
0G Labs: أول نظام تشغيل لامركزي للذكاء الاصطناعي، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي لربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق تعاون آمن ومستقل بين الإنسان والآلة.
شبكة غايا: منصة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات.
Questflow: شبكة لامركزية تتكون من عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، حيث يمكن للمستخدمين إكمال المهام بشكل مستقل بمجرد وصف احتياجاتهم.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. حالياً، تعمل العديد من المشاريع في اتجاهات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج، وتأمل من خلال أساليب لامركزية كسر احتكار الشركات الكبرى لـ LLM، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
بعض المشاريع النموذجية تشمل:
Vana: ملتزمة ببناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية.
Hyperbolic: منصة سحابية مفتوحة للوصول تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تجمع بين الموارد الحاسوبية العالمية، وتقدم موارد GPU وخدمات AI بأسعار معقولة وقابلة للتوسع.
OpenLedger: شبكة الجيل القادم التي تركز على الذكاء الاصطناعي و blockchain، تقدم بنية تحتية اقتصادية لامركزية.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU.
Aethir: منصة مبتكرة تقدم بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة.
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية المستقلة لاستخراج بيانات الإنترنت في الوقت الحقيقي.
GAIB: حلول اقتصادية مخصصة للذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.
Automata: يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية والقدرات الحاسوبية غير القابلة للتعقب للتطبيقات اللامركزية.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع البيانات المتعددة الأنماط وتحديد العلامات.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم شفافية عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. حالياً، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق إمكانية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
المشاريع التي تستحق الاهتمام هي:
Phala Network: منصة الحوسبة السحابية اللامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي وحسابات على السلسلة قابلة للتحقق.
Verisense Network: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية المتميزة في استخدام الذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. ومن بين المشاريع التي تستحق الاهتمام:
Narra: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي Gamefi المستندة إلى سلسلة كتل معينة، قادرة على إنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي.
AI Travel：مساعد سفر مدعوم بالذكاء الاصطناعي، قادر على مساعدة المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي للتعليق الرياضي يركز على مجال كرة السلة.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي تركز على مجالات المالية والتداول.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تتجه الأمور نحو المستقبل، حيث بدأت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 أيضًا في احتضان الذكاء الاصطناعي، معلنة عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل القديمة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له تأثير مهم في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع سلسلة الكتل، مما يمكن أن يجلب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. وقد أبدت هذه السلاسل هدفها في تطوير الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطور الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، والابتكار في الحسابات، وغيرها من الجوانب.
بالإضافة إلى ذلك، بدأت بعض المشاريع التي تركز على مجالات معينة في التحول نحو الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، صرح مشروع كان يركز في السابق على خدمات إعادة التخزين بأنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، لتوفير إثبات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
بينما يتطلعون إلى مخططات رائعة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نية الكلمات الرئيسية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرصًا كبيرة للابتكار.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع الجميع من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، إلى دفع اندماج الذكاء الاصطناعي مع Web3 وازدهاره.
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 22
أعجبني
22
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
ParallelChainMaxi
· 08-16 15:02
مرة أخرى يتحدثون عن المفاهيم، من يستطيع فهم ذلك؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
MemeTokenGenius
· 08-16 07:22
عصير ذيل الفأر ai لا يزال يحتاج إلى رؤية زعيم هونغ كونغ
شاهد النسخة الأصليةرد0
CrossChainBreather
· 08-15 08:16
الهواء مليء برائحة تداول العملات الرقمية
شاهد النسخة الأصليةرد0
TestnetNomad
· 08-14 00:24
أليست هذه كلها مجرد مفاهيم مضخمة، من يعرف من يعمل حقًا؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeNightmare
· 08-14 00:19
前方又是一波 Metaverse و ai يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MidnightSeller
· 08-14 00:15
مرحبًا بفرصة يُستغل بغباء مرة أخرى؟ بذور البطيخ في الصف الخلفي جاهزة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NftCollectors
· 08-14 00:04
من منظور تقييم الأعمال الفنية، لقد أنشأ مسار AI+Web3 العديد من مناطق القيمة المنخفضة لـ NFT، يجب على الجميع عدم التركيز فقط على سعر الأرض على المدى القصير، بل ينبغي أيضًا الانتباه إلى الأهمية التحويلية في تاريخ الفن.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-26d7f434
· 08-14 00:04
هونغ كونغ لديها إمكانيات، أخيرًا لم تعد تلعب بالسلسلة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ClassicDumpster
· 08-14 00:00
هذه السوق الصاعدة على وشك الانفجار، اشترِ 0g واحتفظ به.
مؤتمر هونغ كونغ للإجماع 2025 يناقش بشغف دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 مع تخطيط متعدد المشاريع للبنية التحتية اللامركزية
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يصبح موضوعًا ساخنًا في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي تم عقده مؤخرًا، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا شائعًا للغاية. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، يمكن سماع المناقشات الحماسية حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3. ستشارك هذه المقالة بعض الرؤى المتقدمة من المؤتمر مع القراء.
1. بنية الذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل AI Agent
مع ظهور مفهوم وكيل الذكاء الاصطناعي، أصبحت منصات الإطلاق وبناء الأطر ذات الصلة شائعة جدًا في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة لاستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي ذات العتبة المنخفضة للمطورين والمستخدمين العاديين، مما يجعلها واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
من المشاريع التي تستحق الاهتمام:
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة. حالياً، تعمل العديد من المشاريع في اتجاهات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج، وتأمل من خلال أساليب لامركزية كسر احتكار الشركات الكبرى لـ LLM، ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
بعض المشاريع النموذجية تشمل:
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي هو عدم شفافية عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. حالياً، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق إمكانية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
المشاريع التي تستحق الاهتمام هي:
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال المشاريع الفعلية المتميزة في استخدام الذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. ومن بين المشاريع التي تستحق الاهتمام:
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تتجه الأمور نحو المستقبل، حيث بدأت العديد من المشاريع التقليدية في Web3 أيضًا في احتضان الذكاء الاصطناعي، معلنة عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
بعض سلاسل الكتل القديمة تشارك بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له تأثير مهم في تبسيط العمليات المعقدة للتفاعل مع سلسلة الكتل، مما يمكن أن يجلب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3. وقد أبدت هذه السلاسل هدفها في تطوير الذكاء الاصطناعي، وستدعم تطور الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، والابتكار في الحسابات، وغيرها من الجوانب.
بالإضافة إلى ذلك، بدأت بعض المشاريع التي تركز على مجالات معينة في التحول نحو الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، صرح مشروع كان يركز في السابق على خدمات إعادة التخزين بأنه يعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، لتوفير إثبات على السلسلة للعمليات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يساعد على تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
بينما يتطلعون إلى مخططات رائعة، أشار العديد من الضيوف أيضًا إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نية الكلمات الرئيسية، وقيود التخزين والأجهزة، بالإضافة إلى قضايا الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرصًا كبيرة للابتكار.
على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، ويتطلع الجميع من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي، إلى دفع اندماج الذكاء الاصطناعي مع Web3 وازدهاره.