لقد أصبح عصر ميمات الذكاء الاصطناعي شيئًا من الماضي، ما تم خداع الناس لتحقيق الربح وما تم كسبه سيبقى كذكريات أبدية.
كتابة: مختبرات W Labs
المقدمة
منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت فئة الذكاء الاصطناعي محط اهتمام في مجال التشفير، حيث أن رواد WEB3 كانوا يتقبلون بالفعل فكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانية سرد لا حدود لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، تمثل مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية كـ "ظاهرة Meme"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمته التطبيقية الحقيقية: ما الذي يمكن أن تقدمه التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
ستتناول هذه الدراسة وصفًا وتحليلًا لمسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجة المبكرة إلى المشاريع التطبيقية الحالية التي بدأت في الازدهار، مع دمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء في فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا نطرح استنتاجاتنا غير الناضجة منذ البداية:
لقد انتهت مرحلة ذكاء الاصطناعي الميم، يجب أن تظل الذكريات الأبدية هي التي تم خداع الناس لتحقيق الربح.
بعض المشاريع الأساسية في WEB3 AI تركز دائمًا على الفوائد التي يمكن أن تجلبها "اللامركزية" لأمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يهتمون كثيرًا بذلك، حيث يهتم المستخدمون ب"هل العملة مربحة" + "هل المنتج سهل الاستخدام"؛
إذا كنت ترغب في الاستثمارات المرتبطة بمشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن يتحول التركيز إلى مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي المنصة (التي يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي تسهل على المستخدمين النهائيين التعامل معها)، وهذا قد يكون نقطة جذب ثروة على مدى فترة أطول بعد ميم الذكاء الاصطناعي.
!
1- الاختلافات في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
-يتم دفع الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 بشكل رئيسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، حيث يكون مسار التطوير مركزيًا نسبيًا ومستقرًا. تقوم الشركات الكبرى (مثل OpenAI وGoogle) بتدريب نماذج مغلقة غير شفافة، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجها، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يثير قضايا التحيز وغياب المسؤولية. بشكل عام، تركز ابتكارات الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقات الأعمال، لكن عملية اتخاذ القرار تظل غير شفافة للجمهور. إن هذه النقطة المؤلمة المتعلقة بعدم الشفافية هي التي أدت إلى ظهور مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة مثل Deepseek في عام 2025، والتي تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "خداع الناس لتحقيق الربح".
بالإضافة إلى العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتين مؤلمتين أخريين: عدم كفاية تجربة المستخدم في أشكال المنتجات المختلفة وافتقار الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان هناك حاجة لإنشاء عرض تقديمي (PPT) أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين سيبحثون عن منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات الحواجز المنخفضة وتجربة المستخدم الأفضل للاستخدام والدفع مقابلها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تطوير منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، وذلك لجعل الحواجز أمام المستخدمين أقل.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالإحباط عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية التفاصيل الدقيقة لأي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة، لذا فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو: تحقيق أعمق وأدق تحليل للبيانات في قطاع فرعي معين.
-الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمع. مقارنةً بـ WEB2، يحاول WEB3 أن يتجه أكثر نحو الانفتاح والدافع المجتمعي.
من خلال بنية اللامركزية لتكنولوجيا البلوكشين، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 أنها تركز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والموثوقية، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة التقليدي للذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوكشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (يثبت الإثبات غير القابل للمعرفة موثوقية مخرجات النموذج) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي من قبل DAOs لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع Web3 الذكاء الاصطناعي بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" تتقلب مع معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع والأموال بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
ما زلنا نحافظ على "توقع منخفض المستوى وحذر" للسرد الرئيسي ل الذكاء الاصطناعي WEB3 ، "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" ، ماذا لو حدث ذلك؟ بعد كل شيء ، لا تزال هناك كائنات تصنع الحقبة مثل BTC و ETH في WEB3. ومع ذلك ، في المرحلة الحالية ، ما زلنا بحاجة إلى التفكير في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور ، مثل تضمين بعض عوامل الذكاء الاصطناعي في مشروع WEB3 الحالي ، وذلك لتحسين كفاءة المشروع نفسه. أو يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبعض التقنيات الجديدة الأخرى إلى توليد أفكار جديدة لصناعة التشفير ، حتى لو كان مفهوما يمكن أن يجذب الانتباه ؛ أو منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة WEB3 فقط ، سواء كان ذلك من دقة البيانات ، أو أكثر ملاءمة لعادات العمل لمؤسسات WEB3 أو الأفراد ، لتقديم الخدمات التي يمكن للأشخاص في صناعة WEB3 دفع ثمنها.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: هل بعد جنون الميمات يكون هناك فوضى أم ولادة جديدة؟
كتابة: مختبرات W Labs
المقدمة
منذ أن ظهرت ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت فئة الذكاء الاصطناعي محط اهتمام في مجال التشفير، حيث أن رواد WEB3 كانوا يتقبلون بالفعل فكرة "يمكن الترويج لأي مفهوم"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانية سرد لا حدود لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، تمثل مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية كـ "ظاهرة Meme"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمته التطبيقية الحقيقية: ما الذي يمكن أن تقدمه التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
ستتناول هذه الدراسة وصفًا وتحليلًا لمسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجة المبكرة إلى المشاريع التطبيقية الحالية التي بدأت في الازدهار، مع دمج الحالات والبيانات لمساعدة القراء في فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا نطرح استنتاجاتنا غير الناضجة منذ البداية:
!
1- الاختلافات في مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
-يتم دفع الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 بشكل رئيسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، حيث يكون مسار التطوير مركزيًا نسبيًا ومستقرًا. تقوم الشركات الكبرى (مثل OpenAI وGoogle) بتدريب نماذج مغلقة غير شفافة، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجها، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى عدم إمكانية تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، مما يثير قضايا التحيز وغياب المسؤولية. بشكل عام، تركز ابتكارات الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقات الأعمال، لكن عملية اتخاذ القرار تظل غير شفافة للجمهور. إن هذه النقطة المؤلمة المتعلقة بعدم الشفافية هي التي أدت إلى ظهور مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة مثل Deepseek في عام 2025، والتي تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "خداع الناس لتحقيق الربح".
بالإضافة إلى العيوب غير الشفافة، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 من نقطتين مؤلمتين أخريين: عدم كفاية تجربة المستخدم في أشكال المنتجات المختلفة وافتقار الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان هناك حاجة لإنشاء عرض تقديمي (PPT) أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين سيبحثون عن منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات الحواجز المنخفضة وتجربة المستخدم الأفضل للاستخدام والدفع مقابلها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تطوير منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، وذلك لجعل الحواجز أمام المستخدمين أقل.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالإحباط عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية التفاصيل الدقيقة لأي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة، لذا فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو: تحقيق أعمق وأدق تحليل للبيانات في قطاع فرعي معين.
-الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمع. مقارنةً بـ WEB2، يحاول WEB3 أن يتجه أكثر نحو الانفتاح والدافع المجتمعي.
من خلال بنية اللامركزية لتكنولوجيا البلوكشين، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 أنها تركز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والموثوقية، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة التقليدي للذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوكشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (يثبت الإثبات غير القابل للمعرفة موثوقية مخرجات النموذج) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي من قبل DAOs لتقليل التحيز.
من الناحية المثالية ، يسعى الذكاء الاصطناعي Web3 إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح" ، بحيث يمكن تدقيق معلمات النموذج ومنطق صنع القرار من قبل المجتمع ، وفي الوقت نفسه ، يتم تحفيز المطورين والمستخدمين على المشاركة من خلال آلية الرمز المميز. ومع ذلك ، من الناحية العملية ، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي ل Web3 محدودا بالتكنولوجيا والموارد: من الصعب للغاية بناء بنية تحتية لامركزية لنظام الذكاء الاصطناعي (يتطلب تدريب النماذج الكبيرة بيانات حوسبة ضخمة ، ولكن لا يمكن لأي مشروع WEB3 الوصول إلى جزء بسيط من مبلغ أموال OpenAI) ، ولا يزال عدد قليل من المشاريع التي تدعي أنها الذكاء الاصطناعي Web3 تعتمد على نماذج أو خدمات مركزية ، ولكنها تدمج فقط بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. على الأقل لا يزال التطبيق قيد التطوير في الحياة الواقعية. ومع ذلك ، فإن الغالبية العظمى من مشاريع الذكاء الاصطناعي WEB3 لا تزال عبارة عن ميمات خالصة ، أو ميمات تحت راية الذكاء الاصطناعي الحقيقي.
بالإضافة إلى ذلك ، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة أيضا على مسارات التنمية للاثنين. عادة ما يكون الذكاء الاصطناعي Web2 مدفوعا بالاستثمار البحثي وتحقيق الدخل من المنتجات ، وتكون الدورة مسطحة نسبيا. من ناحية أخرى ، يجمع Web3 الذكاء الاصطناعي بين طبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يكون له دورة "ازدهار" تتقلب مع معنويات السوق: عندما يكون المفهوم ساخنا ، تندفع الأموال لرفع سعر الرمز المميز وتقييمه ، وعندما يبرد ، تنخفض حرارة المشروع والأموال بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار الذكاء الاصطناعي Web3 أكثر تقلبا ومدفوعا بالسرد. على سبيل المثال ، يمكن لمفهوم الذكاء الاصطناعي الذي يفتقر إلى تقدم كبير أن يؤدي أيضا إلى ارتفاع في سعر الرمز المميز بسبب معنويات السوق. على العكس من ذلك ، عندما يكون السوق في حالة انكماش ، حتى لو كان هناك تقدم تقني ، فمن الصعب جذب الانتباه.
ما زلنا نحافظ على "توقع منخفض المستوى وحذر" للسرد الرئيسي ل الذكاء الاصطناعي WEB3 ، "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" ، ماذا لو حدث ذلك؟ بعد كل شيء ، لا تزال هناك كائنات تصنع الحقبة مثل BTC و ETH في WEB3. ومع ذلك ، في المرحلة الحالية ، ما زلنا بحاجة إلى التفكير في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور ، مثل تضمين بعض عوامل الذكاء الاصطناعي في مشروع WEB3 الحالي ، وذلك لتحسين كفاءة المشروع نفسه. أو يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي وبعض التقنيات الجديدة الأخرى إلى توليد أفكار جديدة لصناعة التشفير ، حتى لو كان مفهوما يمكن أن يجذب الانتباه ؛ أو منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة WEB3 فقط ، سواء كان ذلك من دقة البيانات ، أو أكثر ملاءمة لعادات العمل لمؤسسات WEB3 أو الأفراد ، لتقديم الخدمات التي يمكن للأشخاص في صناعة WEB3 دفع ثمنها.