دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: رؤى مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
تُعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي وWeb3 المحركات الرئيسية التي تدفع تطوير التكنولوجيا البشرية. بعد التجربة الثورية التي قدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح المسار الجديد الأكثر قدرة على الانفجار المستمر في نظر العاملين في Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 تتوالى. قمنا بالتعمق فيها، وتعرفنا على العديد من المشاريع الواعدة، لنقدم لكم ما شهدناه.
١. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع بداية العام، أصبحت المشاريع ذات الصلة نشطة للغاية، حيث شهدت منصات إطلاق AI Agent وبنية التحتية للذكاء الاصطناعي تطورًا ملحوظًا في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بمستوى منخفض من العوائق، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويقوم ببناء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين. يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتطبيقها في أتمتة الأعمال، وتحليل البيانات، والتوصيات الشخصية، وغيرها من السيناريوهات.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين لأداء خدمات الحجز وإدارة الأموال وتنسيق الاجتماعات وحتى المشاركة في الحوكمة على السلسلة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية لذكاء اصطناعي لامركزي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، من خلال دمج تقنية البلوكشين للتخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات، لحل مشاكل الخصوصية، وقابلية التوسع، والوصول للذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يحتاج المستخدم فقط لوصف احتياجاته، ويمكن لشبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي إكمال المهام بشكل مستقل. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتعدد تنفيذ المهام بسلاسة، مستفيدين من الذكاء الجماعي والقدرات، لتحقيق كفاءة وسرعة يصعب على نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر تحقيقها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة، حيث تعمل العديد من المشاريع حاليًا على تحسين قوة الحوسبة والبيانات والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة من خلال طريقة لامركزية، لمساعدة الناس على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم فريد لمجمعات سيولة البيانات (DLP)، يسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات عبر البلوكشين، لتوليد أصول رمزية تستخدم في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
Hyperbolic：منصة سحابية للذكاء الاصطناعي مفتوحة الوصول، تجمع بين موارد الحوسبة العالمية، وتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة وقابلة للتوسع. تدعم خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، الوصول إلى GPU عند الطلب، وتحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى أموال.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر البنية التحتية للاقتصاد اللامركزي، ويدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، تهدف إلى القضاء على حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك Aethir Earth (خدمة سحابية للـ GPU مصممة خصيصًا لمهام الحوسبة الذكية) و Aethir Atmosphere (شبكة GPU سحابية محسّنة لصناعة الألعاب).
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزي، وتسمى هذه الوكلاء "Minions"، تعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: مكرس لحلول الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، يهدف إلى إنشاء فئة أصول ونظام اقتصادي جديد من خلال تمويل ورمز موارد GPU.
Kite AI: منصة بلوكشين لطبقة 1 لامركزية مصممة خصيصًا للاقتصاد الذكي الاصطناعي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI (PoAI)، تفتح الوصول العادل والمكافآت لأصول الذكاء الاصطناعي.
Automata: يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحسابات غير قابلة للتتبع للتطبيقات اللامركزية (DApps)، مما يوفر بيئة فعالة وموثوقة ولامركزية للمطورين والمستخدمين.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع وتعليم البيانات متعددة الأنماط ، بما في ذلك النصوص والصوت والفيديو وبيانات الخرائط. تقدم خدمات تعليم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وبتكلفة منخفضة.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. يسعى العديد من المشاريع حاليًا من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE لتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي وضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حسابات الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات سلسلة الكتل. شبكة حسابات سرية تعتمد على بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها، بالإضافة إلى حماية خصوصية البيانات.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر حسابات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين القابلة للتحقق خارج السلسلة، ويجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة، ويركز على حماية خصوصية البيانات المالية، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات الويب 3.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وAI الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات وضمان صحة وكمال بيانات التدريب؛ تدعم تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ القرار في AI.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال حالات الاستخدام الفعلية الملحوظة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض المشاريع الناشئة، مما يوفر المزيد من الاحتمالات لتطبيقات الوكيل الذكي.
Narra: منصة GameFi AI Agent على سلسلة الكتل العامة، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، للتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة، وتوفير تجربة مخصصة في السيناريوهات الموجهة للألعاب. تدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة؛ يساعد المستخدمين في حجز غرف الفنادق؛ ويقدم خدمات الحجز والمقارنة للرحلات الجوية والأنشطة الأخرى من خلال ملحق المتصفح.
HeyTracyAI: وكيل تحليل رياضي مدعوم من أبطال NBA يركز على مجال كرة السلة، يمكنه تقديم تحليلات في الوقت الفعلي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتداول، والهدف هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يديره وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.
ثالثاً، تحول المشاريع التقليدية نحو الذكاء الاصطناعي
توافقًا مع الاتجاه العام، تبنت العديد من مشاريع Web3 التقليدية الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك بعض سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي يُعتبر مساعدة مهمة في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة في البلوكشين، حيث يمكنه جذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، وحل مشكلة التفاعل التي كانت تؤرق الصناعة لفترة طويلة. إن توكين وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينه، يعكسان المزيد من الإمكانيات لتقنية الذكاء الاصطناعي على البلوكشين. وقد أعربت هذه السلاسل عن أهداف التطوير المبكر للذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بالإضافة إلى تشجيع المطورين على الابتكار والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال فعاليات مثل هاكاثون.
بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض المشاريع التي كانت تركز في الأصل على خدمات أخرى تبذل جهودًا لبناء طبقة موثوقة لامركزية، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للعمليات غير المتصلة بالإنترنت مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يساعد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر هونغ كونغ للإجماع 2025، كانت المناقشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حادة ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخطط جميل، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، والقيود على التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرصًا ابتكارية هائلة. على المدى الطويل، يملأ الأمل الصناعة في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع التطلع إلى تعزيز تكامل وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.
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 12
أعجبني
12
5
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-1a2ed0b9
· 08-02 18:08
مرة أخرى تتعلق بمواضيع الذكاء الاصطناعي وWeb3
شاهد النسخة الأصليةرد0
PancakeFlippa
· 08-01 19:01
هذه الموجة من السوق الصاعدة مستقرة
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeNightmare
· 08-01 18:42
الذين ركبوا صاروخ الذكاء الاصطناعي سيصبحون أغنياء.
الاتجاهات الجديدة لدمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 يركز على تطوير الذكاء الاصطناعي داخل السلسلة
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: رؤى مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
تُعتبر تقنيات الذكاء الاصطناعي وWeb3 المحركات الرئيسية التي تدفع تطوير التكنولوجيا البشرية. بعد التجربة الثورية التي قدمها ChatGPT، تطور الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين بسرعة من مفهوم إلى بنية تحتية، ليصبح المسار الجديد الأكثر قدرة على الانفجار المستمر في نظر العاملين في Web3.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025 الذي انتهى مؤخرًا، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 تتوالى. قمنا بالتعمق فيها، وتعرفنا على العديد من المشاريع الواعدة، لنقدم لكم ما شهدناه.
١. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع بداية العام، أصبحت المشاريع ذات الصلة نشطة للغاية، حيث شهدت منصات إطلاق AI Agent وبنية التحتية للذكاء الاصطناعي تطورًا ملحوظًا في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع منصة للمطورين والمستخدمين العاديين لامتلاك واستخدام AI Agent بمستوى منخفض من العوائق، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في هذه الجولة من مشاريع الذكاء الاصطناعي.
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي اللامركزي (deAIOS)، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، ويقوم ببناء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تهدف إلى دفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددين. يمكن للمستخدمين إنشاء وإدارة وتنسيق شبكة وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتطبيقها في أتمتة الأعمال، وتحليل البيانات، والتوصيات الشخصية، وغيرها من السيناريوهات.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة. يمكن للمستخدمين إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين لأداء خدمات الحجز وإدارة الأموال وتنسيق الاجتماعات وحتى المشاركة في الحوكمة على السلسلة.
Gaia Network: منصة بنية تحتية لذكاء اصطناعي لامركزي، تدعم التطوير والتشغيل الموزع لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، من خلال دمج تقنية البلوكشين للتخزين الموزع، والحوسبة، والتحقق من البيانات، لحل مشاكل الخصوصية، وقابلية التوسع، والوصول للذكاء الاصطناعي.
Questflow: شبكة متعددة من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يحتاج المستخدم فقط لوصف احتياجاته، ويمكن لشبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي إكمال المهام بشكل مستقل. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المتعدد تنفيذ المهام بسلاسة، مستفيدين من الذكاء الجماعي والقدرات، لتحقيق كفاءة وسرعة يصعب على نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو البشر تحقيقها.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي القائم على السلسلة، حيث تعمل العديد من المشاريع حاليًا على تحسين قوة الحوسبة والبيانات والنماذج، وتأمل في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة من خلال طريقة لامركزية، لمساعدة الناس على الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
Vana: تسعى لبناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية، لتحويل البيانات الشخصية إلى أصول مالية. من خلال تصميم فريد لمجمعات سيولة البيانات (DLP)، يسمح للمستخدمين بالمساهمة والتحقق من البيانات عبر البلوكشين، لتوليد أصول رمزية تستخدم في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
Hyperbolic：منصة سحابية للذكاء الاصطناعي مفتوحة الوصول، تجمع بين موارد الحوسبة العالمية، وتقدم للمستخدمين موارد GPU وخدمات الذكاء الاصطناعي بأسعار معقولة وقابلة للتوسع. تدعم خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي، الوصول إلى GPU عند الطلب، وتحويل الأجهزة غير المستخدمة إلى أموال.
OpenLedger: يركز على الجيل التالي من الشبكات المدعومة بالذكاء الاصطناعي و blockchain، ويوفر البنية التحتية للاقتصاد اللامركزي، ويدعم المطورين في الحصول على بيانات عالية الجودة، وضبط نماذج اللغة المخصصة (SLM) ونشرها كخدمة مدفوعة.
IO.NET: منصة حوسبة لامركزية، تقدم خدمات الوصول عند الطلب إلى مجموعات GPU و CPU، تهدف إلى القضاء على حاجة المستخدمين للأجهزة أو البنية التحتية المكلفة.
Aethir: منصة مبتكرة تركز على توفير بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة، بما في ذلك Aethir Earth (خدمة سحابية للـ GPU مصممة خصيصًا لمهام الحوسبة الذكية) و Aethir Atmosphere (شبكة GPU سحابية محسّنة لصناعة الألعاب).
MinionLab: شبكة الذكاء الاصطناعي المستقل اللامركزي، وتسمى هذه الوكلاء "Minions"، تعمل على أجهزة المستخدمين لاستخراج البيانات من الإنترنت في الوقت الفعلي.
GAIB: مكرس لحلول الطبقة الاقتصادية في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء، يهدف إلى إنشاء فئة أصول ونظام اقتصادي جديد من خلال تمويل ورمز موارد GPU.
Kite AI: منصة بلوكشين لطبقة 1 لامركزية مصممة خصيصًا للاقتصاد الذكي الاصطناعي، من خلال آلية الإجماع المبتكرة Proof of AI (PoAI)، تفتح الوصول العادل والمكافآت لأصول الذكاء الاصطناعي.
Automata: يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحسابات غير قابلة للتتبع للتطبيقات اللامركزية (DApps)، مما يوفر بيئة فعالة وموثوقة ولامركزية للمطورين والمستخدمين.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع وتعليم البيانات متعددة الأنماط ، بما في ذلك النصوص والصوت والفيديو وبيانات الخرائط. تقدم خدمات تعليم البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بكفاءة وبتكلفة منخفضة.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
أحد التحديات المهمة التي تواجه تطور الذكاء الاصطناعي هو عدم الشفافية في عملية التدريب، وعدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. يسعى العديد من المشاريع حاليًا من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE لتحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي وضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حسابات الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي لتطبيقات سلسلة الكتل. شبكة حسابات سرية تعتمد على بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تدعم العقود الذكية، تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها، بالإضافة إلى حماية خصوصية البيانات.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر حسابات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين القابلة للتحقق خارج السلسلة، ويجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لتعزيز الخصوصية والكفاءة، ويركز على حماية خصوصية البيانات المالية، ويدعم توسيع العقود الذكية وتطبيقات الويب 3.
شبكة Verisense: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وAI الموثوق، تساعد المطورين على التحقق من مصادر البيانات وضمان صحة وكمال بيانات التدريب؛ تدعم تدقيق والتحقق من عملية اتخاذ القرار في AI.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال حالات الاستخدام الفعلية الملحوظة للذكاء الاصطناعي قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض المشاريع الناشئة، مما يوفر المزيد من الاحتمالات لتطبيقات الوكيل الذكي.
Narra: منصة GameFi AI Agent على سلسلة الكتل العامة، تستخدم محرك الذكاء الاصطناعي لإنشاء محتوى سردي ديناميكي في الوقت الفعلي، للتفاعل مع اللاعبين، ودفع تطور القصة، وتوفير تجربة مخصصة في السيناريوهات الموجهة للألعاب. تدعم إنشاء وتفاعل AI-NFT.
AI Travel: مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يساعد المستخدمين في تخصيص خطط السفر تلقائيًا من خلال الدردشة؛ يساعد المستخدمين في حجز غرف الفنادق؛ ويقدم خدمات الحجز والمقارنة للرحلات الجوية والأنشطة الأخرى من خلال ملحق المتصفح.
HeyTracyAI: وكيل تحليل رياضي مدعوم من أبطال NBA يركز على مجال كرة السلة، يمكنه تقديم تحليلات في الوقت الفعلي ورؤى تنبؤية للمباريات.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال المالية والتداول، والهدف هو إنشاء صندوق تحوط متعدد الاستراتيجيات يديره وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل.
ثالثاً، تحول المشاريع التقليدية نحو الذكاء الاصطناعي
توافقًا مع الاتجاه العام، تبنت العديد من مشاريع Web3 التقليدية الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها الخاصة للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك بعض سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في مؤتمرات متعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي يُعتبر مساعدة مهمة في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة في البلوكشين، حيث يمكنه جذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، وحل مشكلة التفاعل التي كانت تؤرق الصناعة لفترة طويلة. إن توكين وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينه، يعكسان المزيد من الإمكانيات لتقنية الذكاء الاصطناعي على البلوكشين. وقد أعربت هذه السلاسل عن أهداف التطوير المبكر للذكاء الاصطناعي، حيث ستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بالإضافة إلى تشجيع المطورين على الابتكار والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة من خلال فعاليات مثل هاكاثون.
بالإضافة إلى ذلك، فإن بعض المشاريع التي كانت تركز في الأصل على خدمات أخرى تبذل جهودًا لبناء طبقة موثوقة لامركزية، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للعمليات غير المتصلة بالإنترنت مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه وتوقعاته، مما يساعد في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
كموضوع ساخن في مؤتمر هونغ كونغ للإجماع 2025، كانت المناقشات والمشاركات حول الذكاء الاصطناعي وWeb3 حادة ومثيرة. بينما نتطلع إلى مخطط جميل، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، والقيود على التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرصًا ابتكارية هائلة. على المدى الطويل، يملأ الأمل الصناعة في تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع التطلع إلى تعزيز تكامل وازدهار الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.