الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: فرص استثمارية في العصر الجديد

في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين إلى جعل AI + Crypto نقطة جذب استثمارية. إن الخصائص اللامركزية والشفافية العالية وانخفاض استهلاك الطاقة للبلوكتشين تكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فرصًا غير مسبوقة للصناعة.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: المشاركون، الواجهات، القواعد والأهداف. يجب أن يتم النظر إلى دور الذكاء الاصطناعي في كريبتو بشكل أكبر من منظور "التطبيق"، بما في ذلك تحسين قوة الحوسبة والخوارزميات والبيانات وغيرها.

تقوم المؤسسات البحثية بتقسيم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في Crypto إلى طبقات أساسية، وطبقات تنفيذية، وطبقات تطبيقية. كل طبقة تحتوي على فرص تستحق الاستكشاف. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية و البلوكتشين حلولاً قابلة للتحقق بأمان لسلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما يظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في معالجة البيانات، وتطوير dApp الآلي، وأمان المعاملات على السلسلة في الطبقات التنفيذية. في طبقة التطبيقات، تلعب الروبوتات التجارية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤي، وإدارة السيولة AMM دورًا هامًا في مجال DeFi.

! 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-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)

الاتجاهات الرئيسية في سباق الذكاء الاصطناعي

يُصنف الخبراء تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إلى أربع فئات رئيسية:

1. الذكاء الاصطناعي كطرف مشارك في التطبيق
2. الذكاء الاصطناعي كواجهة تطبيق
3. الذكاء الاصطناعي كقواعد التطبيق
4. الذكاء الاصطناعي كهدف تطبيقي

من منظور القوى الإنتاجية وعلاقات الإنتاج، تقدم Crypto بشكل رئيسي علاقات الإنتاج، ويمكن النظر إليها من ثلاثة اتجاهات:

1. تحسين القدرة الحاسوبية: توفير موارد قدرة حاسوبية موزعة وفعالة
2. تحسين الخوارزمية: تعزيز المشاركة المفتوحة والابتكار لنماذج الخوارزمية
3. تحسين البيانات: تحقيق التخزين اللامركزي للبيانات، والمساهمة، وإدارة الأمان

يمكن تصنيف مشاريع AI+Web3 إلى طبقات أساسية، وطبقات تنفيذ، وطبقات تطبيق. تشمل الطبقة الأساسية تدريب النماذج، والبيانات، والحوسبة اللامركزية، وما إلى ذلك؛ تتعلق طبقة التنفيذ بمعالجة البيانات، وAI agent، وzkML، وما إلى ذلك؛ تركز طبقة التطبيق بشكل أساسي على AI+DeFi، وAI+GameFi، والميتافيرس، وما إلى ذلك.

! 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)

تستحق الاتجاهات التالية التركيز عليها:

واحدة، اتجاه zkML

تقنية zkML تجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية و البلوكتشين، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة وتقييد سلوك الوكلاء الذكاء الاصطناعي. بينما تحمي الخصوصية، تجعل العقود الذكية أكثر استقلالية وديناميكية.

تشمل المشاريع النموذجية:

• Modulus Labs: بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Giza: بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Zkaptcha: يقدم خدمة التحقق من صحة الرموز الذكية

ثانياً، اتجاه معالجة البيانات

تتمثل إنجازات الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ بشكل رئيسي في:

أ. تحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من البلوكتشين، والحصول على رؤى حول اتجاهات السوق وسلوك المستخدم.

ب. تطوير dApp المؤتمت: أدوات تطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد في كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.

c. أمان المعاملات على البلوكتشين: يتم نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، مما يعزز أمان التطبيق وموثوقيته.

ثلاثة، اتجاه AI+DeFi

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة وبدقة، وتحليل بيانات السوق.
2. التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق والاتجاهات المحتملة للأسعار.
3. إدارة سيولة AMM: التعديل الذكي لنطاق السيولة، وتحسين الكفاءة والعائد.
4. حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وخارجها لتحقيق استراتيجيات ذكية لحماية التسوية.
5. تصميم المنتجات المركبة المعقدة في DeFi: الاعتماد على نماذج الذكاء المالي لتصميم منتجات مرنة وذكية.

أربعة، AI+GameFi الاتجاه

1. تحسين استراتيجيات اللعبة: يتعلم الذكاء الاصطناعي عادات اللاعبين ويعدل الصعوبة والاستراتيجيات في الوقت الحقيقي.
2. إدارة استخدام أصول الألعاب: يساعد الذكاء الاصطناعي اللاعبين على إدارة وتداول الأصول الافتراضية بفعالية.
3. تعزيز تفاعل اللعبة: إنشاء NPC ذكي استجابة، لتعزيز تجربة الانغماس في اللعبة.

استراتيجية الاستثمار بُعد الزمن

• قصير الأجل: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال العملات الرقمية، مثل التطبيقات الذكية المفاهيمية والميم.
• المرحلة المتوسطة: دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، وكذلك دمجه مع العقود الذكية هو النقطة البارزة.
• على المدى الطويل: سيساهم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي و zkML في التأثير على مجال الكريبتو.

! 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)

تتطور مجالات الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية بسرعة، مما يوفر فرصًا جديدة للمستثمرين. مع التقدم المستمر في التكنولوجيا، ستستمر الابتكارات والتطبيقات في هذا المجال في التعمق، مما يشكل مستقبل المشهدين المالي والتقني.

! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)