تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج المفهومي إلى التطبيقات الفعلية
منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت صناعة الذكاء الاصطناعي محل اهتمام كبير في صناعة التشفير. كانت مجتمع Web3 دائمًا متقبلًا لمختلف ضغوطات المفاهيم الجديدة، ناهيك عن تقنية الذكاء الاصطناعي التي تمتلك مساحة سرد غير محدودة وآفاق تطبيقات واسعة. وبالتالي، انتشر مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية في دائرة التشفير على شكل "ضغوط العملات"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها في التطبيقات العملية: ما هي التطبيقات العملية الجديدة التي يمكن أن تقدمها تقنية التشفير للذكاء الاصطناعي المزدهر؟
ستتناول هذه المقالة وتقيّم مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، بدءًا من موجة الضجة الأولية إلى صعود المشاريع التطبيقية الحالية، مع دمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والتوجهات المستقبلية. يمكننا أن نقدم بعض الاستنتاجات الأولية:
مرحلة عملة AI أصبحت شيئاً من الماضي، سواء تم استغلالها أو كسب المال، ستظل شذرات ذكريات أبدية.
بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تواصل التأكيد على فوائد "اللامركزية" لأمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يقتنعون بذلك كثيرًا، فهم يهتمون أكثر ب"هل يمكن أن تكسب الرموز المال" و"هل المنتج سهل الاستخدام".
إذا كنت ترغب في وضع خطة لمشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون الأولوية موجهة نحو مشاريع الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق بحتة، أو المنصات التي يمكن أن تجمع بين مجموعة من الأدوات سهلة الاستخدام أو الوكلاء، فهذا قد يكون نقطة استثمار طويلة الأجل بعد الضجة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي.
الفروق في مسارات تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
تدفع شركات التكنولوجيا الكبرى والمؤسسات البحثية بالذكاء الاصطناعي في عالم Web2، حيث يكون مسار التطوير مستقراً ومركزياً إلى حد كبير. تقوم الشركات الكبيرة بتدريب نماذج مغلقة وصندوقية، حيث لا تُعلن عن الخوارزميات والبيانات، مما يجعل المستخدمين قادرين فقط على استخدام النتائج، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يثير مشاكل التحيز وعدم وضوح المسؤولية. بشكل عام، تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية، لكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. أدى هذا الألم إلى ظهور مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة في عام 2025 تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "صناديق صيد".
بالإضافة إلى عدم الشفافية، تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 مشكلتين: نقص تجربة المستخدم في أشكال المنتجات المختلفة، ونقص الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، يفضل المستخدمون استخدام منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات العوائق المنخفضة والتجربة الجيدة لإنشاء PPT أو صور أو مقاطع فيديو، وهم مستعدون للدفع مقابل ذلك. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تحقيق عدم الحاجة إلى البرمجة، وذلك لتقليل العوائق أمام المستخدمين.
علاوة على ذلك، يشعر مستخدمو Web3 بالعجز عند استخدام نماذج لغة كبيرة معينة للحصول على معلومات حول مشاريع أو رموز تشفير محددة، لأن بيانات النماذج الكبيرة لا تزال غير قادرة على تغطية التفاصيل الدقيقة لجميع القطاعات الفرعية بدقة. لذلك، فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو التنقيب العميق عن البيانات والتحليل في قطاعات فرعية محددة.
عالم Web3 والذكاء الاصطناعي
عالم Web3 يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة ومفهوم أوسع للمجتمع. بالمقارنة مع Web2، يميل Web3 أكثر نحو المسار المفتوح المدفوع بالمجتمع.
تستخدم مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3، التي تعتمد على بنية لامركزية قائمة على blockchain، عادةً ما تدعي التركيز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والثقة، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة التقليدية للذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
في الظروف المثالية، يسعى الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، بحيث يمكن لمجتمع التدقيق في معلمات النموذج ومنطق القرار، بينما يعمل آلية التوكن على تحفيز المطورين والمستخدمين للمشاركة. ومع ذلك، في الممارسة العملية، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 يتأثر بالقيود التقنية والموارد: بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي أمر صعب للغاية، وقلة من المشاريع التي تدعي أنها ذكاء اصطناعي في Web3 لا تزال تعتمد في الواقع على نماذج أو خدمات مركزية، حيث يتم دمج بعض عناصر البلوكشين فقط في مستوى التطبيق. تعتبر هذه المشاريع موثوقة إلى حد ما، على الأقل لا تزال قيد التطوير الفعلي؛ بينما لا تزال الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 مجرد مضاربات على المفاهيم، أو تصرفات مضاربة تتظاهر بأنها ذكاء اصطناعي حقيقي.
علاوة على ذلك، فإن الفروق في رأس المال وأنماط المشاركة تؤثر أيضًا على مسارات تطوير كل منهما. عادةً ما يتم دفع الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال الاستثمارات البحثية وربحية المنتجات، بحيث تكون الدورة نسبياً سلسة. بينما يجمع الذكاء الاصطناعي في Web3 بين الخصائص المضاربة في السوق المشفرة، وغالبًا ما تظهر "فترات ارتفاع" تتقلب بشكل كبير مع تغير معنويات السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال لدفع أسعار الرموز وقيّمها نحو الأعلى، وعندما يبرد، تنخفض حدة المشروع وتقل الأموال بسرعة. تجعل هذه الدورة مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر تقلبًا وذات طابع مدفوع بالسرد.
بالنسبة للسرد الرئيسي حول Web3 AI "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية"، لا يزال يجب أن نتبنى موقف "التوقعات المتواضعة والحذرة". فبعد كل شيء، لا يزال هناك وجود بارز مثل البيتكوين والإيثريوم في مجال Web3. ولكن في المرحلة الحالية، من الضروري أن نفكر بشكل واقعي في بعض السيناريوهات القابلة للتنفيذ على الفور، مثل دمج وكيل الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية لـ Web3 لتحسين الكفاءة؛ أو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لتوليد أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير؛ أو تطوير منتجات ذكاء اصطناعي مخصصة لخدمة صناعة Web3، تقدم خدمات سيود المستخدمون في صناعة Web3 دفع ثمنها من منظور دقة البيانات أو التكيف بشكل أفضل مع عادات العمل للمنظمات والأفراد في Web3.
شاهد النسخة الأصلية
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.
تطور الذكاء الاصطناعي في Web3: من الضجة إلى التطبيقات الواقعية
تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج المفهومي إلى التطبيقات الفعلية
منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت صناعة الذكاء الاصطناعي محل اهتمام كبير في صناعة التشفير. كانت مجتمع Web3 دائمًا متقبلًا لمختلف ضغوطات المفاهيم الجديدة، ناهيك عن تقنية الذكاء الاصطناعي التي تمتلك مساحة سرد غير محدودة وآفاق تطبيقات واسعة. وبالتالي، انتشر مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية في دائرة التشفير على شكل "ضغوط العملات"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها في التطبيقات العملية: ما هي التطبيقات العملية الجديدة التي يمكن أن تقدمها تقنية التشفير للذكاء الاصطناعي المزدهر؟
ستتناول هذه المقالة وتقيّم مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، بدءًا من موجة الضجة الأولية إلى صعود المشاريع التطبيقية الحالية، مع دمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والتوجهات المستقبلية. يمكننا أن نقدم بعض الاستنتاجات الأولية:
مرحلة عملة AI أصبحت شيئاً من الماضي، سواء تم استغلالها أو كسب المال، ستظل شذرات ذكريات أبدية.
بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تواصل التأكيد على فوائد "اللامركزية" لأمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يقتنعون بذلك كثيرًا، فهم يهتمون أكثر ب"هل يمكن أن تكسب الرموز المال" و"هل المنتج سهل الاستخدام".
إذا كنت ترغب في وضع خطة لمشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون الأولوية موجهة نحو مشاريع الذكاء الاصطناعي القابلة للتطبيق بحتة، أو المنصات التي يمكن أن تجمع بين مجموعة من الأدوات سهلة الاستخدام أو الوكلاء، فهذا قد يكون نقطة استثمار طويلة الأجل بعد الضجة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي.
الفروق في مسارات تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
تدفع شركات التكنولوجيا الكبرى والمؤسسات البحثية بالذكاء الاصطناعي في عالم Web2، حيث يكون مسار التطوير مستقراً ومركزياً إلى حد كبير. تقوم الشركات الكبيرة بتدريب نماذج مغلقة وصندوقية، حيث لا تُعلن عن الخوارزميات والبيانات، مما يجعل المستخدمين قادرين فقط على استخدام النتائج، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يثير مشاكل التحيز وعدم وضوح المسؤولية. بشكل عام، تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية، لكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. أدى هذا الألم إلى ظهور مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة في عام 2025 تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "صناديق صيد".
بالإضافة إلى عدم الشفافية، تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 مشكلتين: نقص تجربة المستخدم في أشكال المنتجات المختلفة، ونقص الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، يفضل المستخدمون استخدام منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات العوائق المنخفضة والتجربة الجيدة لإنشاء PPT أو صور أو مقاطع فيديو، وهم مستعدون للدفع مقابل ذلك. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تحقيق عدم الحاجة إلى البرمجة، وذلك لتقليل العوائق أمام المستخدمين.
علاوة على ذلك، يشعر مستخدمو Web3 بالعجز عند استخدام نماذج لغة كبيرة معينة للحصول على معلومات حول مشاريع أو رموز تشفير محددة، لأن بيانات النماذج الكبيرة لا تزال غير قادرة على تغطية التفاصيل الدقيقة لجميع القطاعات الفرعية بدقة. لذلك، فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو التنقيب العميق عن البيانات والتحليل في قطاعات فرعية محددة.
عالم Web3 والذكاء الاصطناعي
عالم Web3 يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة ومفهوم أوسع للمجتمع. بالمقارنة مع Web2، يميل Web3 أكثر نحو المسار المفتوح المدفوع بالمجتمع.
تستخدم مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3، التي تعتمد على بنية لامركزية قائمة على blockchain، عادةً ما تدعي التركيز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والثقة، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة التقليدية للذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.
في الظروف المثالية، يسعى الذكاء الاصطناعي في Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، بحيث يمكن لمجتمع التدقيق في معلمات النموذج ومنطق القرار، بينما يعمل آلية التوكن على تحفيز المطورين والمستخدمين للمشاركة. ومع ذلك، في الممارسة العملية، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 يتأثر بالقيود التقنية والموارد: بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي أمر صعب للغاية، وقلة من المشاريع التي تدعي أنها ذكاء اصطناعي في Web3 لا تزال تعتمد في الواقع على نماذج أو خدمات مركزية، حيث يتم دمج بعض عناصر البلوكشين فقط في مستوى التطبيق. تعتبر هذه المشاريع موثوقة إلى حد ما، على الأقل لا تزال قيد التطوير الفعلي؛ بينما لا تزال الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 مجرد مضاربات على المفاهيم، أو تصرفات مضاربة تتظاهر بأنها ذكاء اصطناعي حقيقي.
علاوة على ذلك، فإن الفروق في رأس المال وأنماط المشاركة تؤثر أيضًا على مسارات تطوير كل منهما. عادةً ما يتم دفع الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال الاستثمارات البحثية وربحية المنتجات، بحيث تكون الدورة نسبياً سلسة. بينما يجمع الذكاء الاصطناعي في Web3 بين الخصائص المضاربة في السوق المشفرة، وغالبًا ما تظهر "فترات ارتفاع" تتقلب بشكل كبير مع تغير معنويات السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال لدفع أسعار الرموز وقيّمها نحو الأعلى، وعندما يبرد، تنخفض حدة المشروع وتقل الأموال بسرعة. تجعل هذه الدورة مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر تقلبًا وذات طابع مدفوع بالسرد.
بالنسبة للسرد الرئيسي حول Web3 AI "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية"، لا يزال يجب أن نتبنى موقف "التوقعات المتواضعة والحذرة". فبعد كل شيء، لا يزال هناك وجود بارز مثل البيتكوين والإيثريوم في مجال Web3. ولكن في المرحلة الحالية، من الضروري أن نفكر بشكل واقعي في بعض السيناريوهات القابلة للتنفيذ على الفور، مثل دمج وكيل الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية لـ Web3 لتحسين الكفاءة؛ أو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لتوليد أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير؛ أو تطوير منتجات ذكاء اصطناعي مخصصة لخدمة صناعة Web3، تقدم خدمات سيود المستخدمون في صناعة Web3 دفع ثمنها من منظور دقة البيانات أو التكيف بشكل أفضل مع عادات العمل للمنظمات والأفراد في Web3.