منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبحت فئة الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. لقد اعتاد رحل WEB3 بالفعل على مفهوم "يمكن استغلال أي فكرة"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي، الذي لديه إمكانيات سرد لا حصر لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، بدأت فكرة الذكاء الاصطناعي في البداية كظاهرة "هوس الميمات" وشهدت فترة من الشهرة، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الفعلية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
ستتناول هذه الدراسة وتحلل مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجيج المبكرة إلى المشاريع التطبيقية التي بدأت تنتعش الآن، مع تقديم أمثلة وبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا، دعونا نطرح استنتاجاتنا غير الناضجة منذ البداية:
01، مرحلة ميمات الذكاء الاصطناعي أصبحت من الماضي، ما يجب أن يُقطع وما يجب أن يُربح سيبقى كقطع ذاكرة أبدية؛
02، بعض مشاريع WEB3 AI الأساسية لا تزال تؤكد على أن "اللامركزية" يمكن أن توفر فوائد للأمان في الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يهتمون بذلك كثيرًا، ما يهم المستخدمين هو "هل العملات مربحة" + "هل المنتج سهل الاستخدام؟"؛
03، إذا كنت ترغب في استثمار في مشاريع تشفير مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن يتم التركيز على مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بالمنصات (يمكن أن تركز على العديد من الأدوات أو الوكلاء التي تجعل من السهل على مستخدمي الطرف C استخدامها)؛ هذه قد تكون نقطة جذب للثروة على مدى فترة أطول بعد موجة الذكاء الاصطناعي.
الاختلافات في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 مدفوع بشكل أساسي بعمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية ، ومسار تطويره مستقر ومركز نسبيا. تقوم الشركات الكبيرة (على سبيل المثال ، OpenAI و Google) بتدريب نماذج الصندوق الأسود المغلقة والخوارزميات والبيانات غير متاحة للجمهور ، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجهم ، وهناك نقص في الشفافية. هذا التحكم المركزي يجعل قرارات الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتدقيق ومتحيزة وغير واضحة. بشكل عام ، يركز ابتكار الذكاء الاصطناعي Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية ، لكن عملية صنع القرار ليست شفافة للجمهور. أدت نقطة الألم هذه من التعتيم إلى ظهور مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025 ، والتي يبدو أنها مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "تصطاد في صندوق صيد".
بصرف النظر عن العيوب غير الشفافة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 تواجه نقطتين مؤلمتين أخريين: نقص في تجربة الاستخدام عبر أشكال المنتجات المختلفة ونقص في الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان من الضروري إنشاء عرض تقديمي أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين لا يزالون يبحثون عن منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتمتع بحد أدنى من المتطلبات وسهولة استخدام أفضل، ومستعدون للدفع مقابلها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، بهدف تقليل الحواجز أمام المستخدمين.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين. لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية تفاصيل أي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة، لذلك فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو تحقيق أعمق وأدق البيانات والتحليلات في قطاع فرعي معين.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، حيث يدمج التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، يسعى WEB3 أكثر نحو الانفتاح والاعتماد على المجتمع.
من خلال الاستفادة من بنية blockchain اللامركزية، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 أنها تركز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر احتكار الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي تهيمن عليه عدد قليل من الشركات بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن إثباتات المعرفة الصفرية أن مخرجات النموذج موثوقة) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO 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 الذكاء الاصطناعي Web3 بين الطبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يظهر في دورة "ازدهار" مع صعود وهبوط 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.
سيستمر الحديث، حيث ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وما إلى ذلك.
المقال المرجعي:
[ الذكاء الاصطناعي Web3 مقابل الذكاء الاصطناعي Web2: لماذا سيفوز المصدر المفتوح والشفافية ](
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.
بعد جنون الميمات، هل سيكون هناك فوضى أم ولادة جديدة؟
المقدمة
منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، أصبحت فئة الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. لقد اعتاد رحل WEB3 بالفعل على مفهوم "يمكن استغلال أي فكرة"، ناهيك عن أن الذكاء الاصطناعي، الذي لديه إمكانيات سرد لا حصر لها وقدرات تطبيقية في المستقبل. لذلك، في دائرة التشفير، بدأت فكرة الذكاء الاصطناعي في البداية كظاهرة "هوس الميمات" وشهدت فترة من الشهرة، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الفعلية: ماذا يمكن أن تقدم التشفير للذكاء الاصطناعي الذي يتقدم بسرعة؟
ستتناول هذه الدراسة وتحلل مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجة الضجيج المبكرة إلى المشاريع التطبيقية التي بدأت تنتعش الآن، مع تقديم أمثلة وبيانات لمساعدة القراء على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. هنا، دعونا نطرح استنتاجاتنا غير الناضجة منذ البداية:
الاختلافات في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2
الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 مدفوع بشكل أساسي بعمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية ، ومسار تطويره مستقر ومركز نسبيا. تقوم الشركات الكبيرة (على سبيل المثال ، OpenAI و Google) بتدريب نماذج الصندوق الأسود المغلقة والخوارزميات والبيانات غير متاحة للجمهور ، ويمكن للمستخدمين فقط استخدام نتائجهم ، وهناك نقص في الشفافية. هذا التحكم المركزي يجعل قرارات الذكاء الاصطناعي غير قابلة للتدقيق ومتحيزة وغير واضحة. بشكل عام ، يركز ابتكار الذكاء الاصطناعي Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتنفيذ التطبيقات التجارية ، لكن عملية صنع القرار ليست شفافة للجمهور. أدت نقطة الألم هذه من التعتيم إلى ظهور مشاريع الذكاء الاصطناعي الجديدة مثل Deepseek في عام 2025 ، والتي يبدو أنها مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "تصطاد في صندوق صيد".
بصرف النظر عن العيوب غير الشفافة، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في WEB2 تواجه نقطتين مؤلمتين أخريين: نقص في تجربة الاستخدام عبر أشكال المنتجات المختلفة ونقص في الدقة في المجالات المتخصصة.
على سبيل المثال، إذا كان من الضروري إنشاء عرض تقديمي أو صورة أو فيديو، فإن المستخدمين لا يزالون يبحثون عن منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة التي تتمتع بحد أدنى من المتطلبات وسهولة استخدام أفضل، ومستعدون للدفع مقابلها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم منتجات ذكاء اصطناعي بدون كود، بهدف تقليل الحواجز أمام المستخدمين.
على سبيل المثال، يجب أن يكون لدى العديد من مستخدمي WEB3 شعور بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشروع أو رمز تشفير معين. لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية تفاصيل أي قطاع فرعي في هذا العالم بدقة، لذلك فإن الاتجاه الآخر لتطوير العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو تحقيق أعمق وأدق البيانات والتحليلات في قطاع فرعي معين.
الذكاء الاصطناعي في عالم Web3
عالم WEB3 هو مفهوم أوسع يركز على صناعة التشفير، حيث يدمج التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. مقارنةً بـ WEB2، يسعى WEB3 أكثر نحو الانفتاح والاعتماد على المجتمع.
من خلال الاستفادة من بنية blockchain اللامركزية، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 أنها تركز على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، وتأمل في كسر احتكار الذكاء الاصطناعي التقليدي الذي تهيمن عليه عدد قليل من الشركات بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي (تضمن إثباتات المعرفة الصفرية أن مخرجات النموذج موثوقة) أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO 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 الذكاء الاصطناعي Web3 بين الطبيعة المضاربة لسوق العملات المشفرة ، وغالبا ما يظهر في دورة "ازدهار" مع صعود وهبوط 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.
سيستمر الحديث، حيث ستتناول المقالة التالية بشكل رئيسي خمس موجات من حماس WEB3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات مثل Fetch.AI و TURBO و GOAT و AI16Z و Joinable AI و MyShell وما إلى ذلك.
المقال المرجعي:
[ الذكاء الاصطناعي Web3 مقابل الذكاء الاصطناعي Web2: لماذا سيفوز المصدر المفتوح والشفافية ](