مناقشة حول مجال الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

المقدم: أليكس، شريك بحث في Mint Ventures

الضيف: ماكس، مدير قناة يوتيوب "مساحة بلوك تشين ماكس"؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتكل

فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

Alex: اليوم سنتحدث عن موضوع شائع وهو الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية. السؤال الأول هو، كيف ترى كلاكما هذا المجال؟ في رأيكما، ما هي المشكلات التجارية التي يحاول الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية حلها؟ ما مدى إلحاح هذه المشكلات؟

Max: أعتقد أن Crypto AI تحل مشكلتين رئيسيتين:

1. حل بعض مشاكل الذكاء الاصطناعي المركزي، مثل الرقابة وما إلى ذلك. يمكن لـ Crypto AI حل هذه المشاكل من خلال اللامركزية.

2. إدخال آلية الحوافز. يمكن من خلال الرموز المميزة تحفيز تطوير النماذج مفتوحة المصدر، ومكافأة الانفتاح واللامركزية. على سبيل المثال، يقوم Bittensor بتحفيز الشبكات الفرعية المختلفة لدراسة مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة من خلال الرموز المميزة.

بشكل عام، يمكن أن يكافئ Crypto AI نماذج المصدر المفتوح من خلال آلية تحفيز الرموز، مما يعزز تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. هذه مسار مختلف تمامًا عن نماذج الذكاء الاصطناعي المغلقة التقليدية.

Lydia: من وجهة نظر القيمة التجارية، فإن إجابات Crypto AI الحالية ليست واضحة جداً.

1. الحاجة الملحة لزيادة الكفاءة حالياً أكبر من ضمان العدالة.

2. هل تحتاج الذكاء الصناعي إلى حرية أكبر؟ من الناحيتين الفنية والأخلاقية توجد قيود.

3. هل تكلفة الثقة في الذكاء الاصطناعي مرتفعة للغاية؟ في الوقت الحالي، لا يهتم المستخدمون العاديون كثيرًا بهذه المشكلة.

4. استخدام تقنية البلوكشين لحل مشاكل الصندوق الأسود للبيانات يبدو أنه أكثر تكلفة في الوقت الحالي.

لذلك قد لا تكون أكبر قيمة لـ Crypto AI في المستوى التجاري الحالي، بل في المستوى السردي - إنها تفتح خيال الناس، مما يجعل تقنيتي Crypto و AI، وهما تقنيتان رائدتان، تتصادمان في أذهان الجميع. نحتاج إلى إعطاء هاتين التقنيتين الوقت، حيث أنهما قد تكونان الأكثر ملاءمة لحل المشكلات المستقبلية، وليس المشكلات الحالية.

Alex: لتلخيص الأمر، فإن وجهة نظر ليديا هي أن أداء Crypto AI وتقليل التكاليف لا يزالان متخلفين مقارنةً بمنتجات الذكاء الاصطناعي التقليدية على الإنترنت، ولا يزال من غير المؤكد ما إذا كان يمكنه حل المشكلات التجارية الملحة. ومع ذلك، فإنه يوفر مجموعة من الحلول المتقاطعة مع Crypto، وهو تجربة رائدة، وقد يكون لها تطورات مثيرة للاهتمام على المدى الطويل.

Lydia: نعم، أود أن أضيف أنني كنت أعتقد دائمًا أن Crypto AI هو سرد خارجي طويل الأمد:

1. طويل الأجل: تأثير الذكاء الاصطناعي على العالم الحقيقي كبير جداً، إنه تحول جذري، وليس ظاهرة قصيرة الأجل.

2. الخارجي: في الواقع، لم يكن هناك الكثير من العلاقة بين Crypto وAI بعد ولادتهما، بل كان هناك حتى تنافس في مجال المواهب. حتى هذا العام، بدأنا نتحدث عن قصة تمكين كل منهما للآخر.

بالنسبة للسرد الأصلي للعملات المشفرة مثل DeFi و NFT، أو السرد المتغير مثل GameFi، فإن الذكاء الاصطناعي هو سرد خارجي. يمكننا أن نرى أن أسعار أصول السرد المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مثل Worldcoin و Render و Near تتقلب تمامًا بناءً على حالة صناعة الذكاء الاصطناعي.

Max: أوافق على وجهة نظر ليديا، لكن أود أن أضيف شيئًا - أعتقد أن Crypto AI هو المجال الوحيد الذي يحتاج بشدة إلى AI بعد صيف DeFi.

بالمقارنة مع GameFi، فإن Crypto تعتبر أكثر كتشبيه للزينة لـ GameFi. لكن Crypto تعتبر حاجة ملحة لـ DeFi، لأنه في بعض البلدان يوجد قيود على خدمات البنوك، لذا فإن DeFi ضرورية.

أعتقد أن Crypto AI هو المجال الثاني الذي يتمتع بطلب قوي بعد DeFi. مع تقدم واستخدام الذكاء الاصطناعي، سنكتشف بالتأكيد بعض المشكلات المركزية، ولكنها لم تظهر بعد. تمامًا كما أن النظام المالي موجود منذ مئات السنين، حتى كشفت أزمة 2008 المالية عن المشكلات، وأدرك الناس أنهم بحاجة إلى DeFi.

توجد Crypto AI أيضًا في وضع مشابه. إن دراية المستخدمين بالذكاء الاصطناعي ليست مثل معرفتهم بالنظام المالي، لذا لم يدركوا بعد الحاجة إلى Crypto AI. ولكن العديد من الميزات تحتاج حقًا إلى إضافة آلية تحفيزية لتحقيق ذلك، مثل القدرة الحسابية اللامركزية التي يمكن أن تنافس القدرة الحسابية المركزية.

أعتقد أن Crypto AI يجب أن تخرج من الدائرة وتستمر في التطور، ويجب أن تكون أكثر كفاءة وأفضل وأرخص من المنتجات التقليدية. نحتاج إلى إيجاد طرق لبناء هذه الميزة باستمرار.

تصنيف المشاريع في مجال Crypto AI

Alex: تعتبر Crypto AI مجالًا كبيرًا، حيث يوجد العديد من المشاريع ذات النماذج التجارية المختلفة داخله. بناءً على معرفتكم، إذا كان عليكم تصنيف هذه المشاريع، فما المنطق الذي ستستخدمونه؟

Lydia: إحدى الطرق الشائعة للتصنيف هي تمكين الذكاء الاصطناعي من خلال التشفير أو تمكين التشفير من خلال الذكاء الاصطناعي، وهذان فكران رئيسيان:

1. تمكين الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة: حاليًا هناك العديد من المشاريع، مثل دمج مشاريع العملات المشفرة مع واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي لإنشاء روبوتات دردشة، واستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الشيفرة أو وضع استراتيجيات تحقيق الأرباح وما إلى ذلك. الأحدث هو إصدار عملات من قِبل وكيل الذكاء الاصطناعي، وذلك أساسًا للحصول على سرد جديد.

2. تمكين الذكاء الاصطناعي بواسطة العملات الرقمية: السقف أعلى ولكن التنفيذ أصعب، ويحتاج إلى وقت أطول. المثالية هي أن تتعمق العملات الرقمية في تقنية الذكاء الاصطناعي، لتعزيز الخصوصية والشفافية. في الوقت الحالي، يتم الدخول بشكل أكبر من خلال تحسين جزء معين من صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل تجميع موارد الحوسبة لتقليل التكاليف، وإنشاء سوق للبيانات، وسوق للخوارزميات، وغيرها.

يبدو أن Coinbase و Base في الوقت الحالي يعملان على اتجاه وكيل الذكاء الاصطناعي مع الدفع، وقد تكون هذه نقطة انطلاق، بشرط أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي سهل الاستخدام بما فيه الكفاية.

ماكس: أنا أقسم بشكل رئيسي إلى ثلاثة مسارات:

1. طبقة الهيكل: الهيكل الأساسي، يمكن أن تتطور عليه مشاريع AI مختلفة، مثل blockchain من الطبقة 1. مثل Bittensor و Near و Sahara وغيرها.

2. طبقة الموارد: مبنية على طبقة الهيكلية، وتوفر الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج. مثل Akash وRender اللذان يقدمان قوة حوسبة لامركزية، وVana التي توفر بيانات لامركزية.

3. طبقة التطبيق: تطبيقات موجهة للمستخدم، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تسرع من استخدام مجالات مثل DeFi.

يمكن أن تتوافق هذه الفئات مع المسارات الحالية للعملات المشفرة، على الرغم من عدم وجود طريقة تصنيف متفق عليها حتى الآن.

فرص وتحديات الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية

Alex: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI حاليًا؟ ما هي الفرص الصناعية أو السردية التي قد تظهر في Crypto AI خلال السنوات 1-2 القادمة؟

ماكس：

التحديات الرئيسية:

• لا يزال الوقت مبكرًا، العديد من المشاريع قد وصلت قيمتها السوقية إلى مستويات عالية ( مثل Bittensor التي بلغت 5 مليارات دولار )، لكن الكثير منها مجرد مضاربة.
• التطبيقات القابلة للاستخدام حقًا لا تزال قليلة، والعديد منها لا يزال في مرحلة الرؤية

عند النظر إلى ثلاثة مسارات:

• طبقة الموارد ناضجة نسبيًا ، وهناك مشاريع مثل قوة الحوسبة اللامركزية ، ويجب زيادة معدل الاعتماد.
• لا يزال مستوى الهيكل في مرحلة المضاربة، مثل آلية تحفيز Bittensor التي لا تزال بحاجة إلى التحقق منها
• لا تزال طبقة التطبيق مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي مائلة نحو الميم، وفائدتها محدودة.

فرصة:

• في الوقت الحالي، هناك فرصة مواتية، حيث تحظى العملات المشفرة باهتمام كبير، وتحسنت بيئة التنظيم.
• يمكن تجربة المزيد من الابتكارات، ودع السوق يحدد ما هو ذو قيمة
• تحظى الذكاء الاصطناعي باهتمام كبير في Web2، مما يوفر فرصة لجذب المزيد من المواهب إلى مجال Crypto AI

ليا：

التحدي:

• هناك عدم تطابق بين المشاعر السوقية والتقدم التكنولوجي
• المتخصصون في مجال العملات الرقمية يفتقرون إلى فهم كافٍ للذكاء الاصطناعي، وينقصهم النقاش العميق
• تم المبالغة في ترويج مشاريع مثل AI Agent، وتفتقر إلى突破ات جوهرية

فرصة:

• من منظور صناعي، يجب الانتباه إلى قدرة كل قسم ( على خفض التكاليف بشكل ملحوظ للحصول على الموارد من خلال حساب القوة، البيانات، والخوارزميات ).
• يجب على وكيل الذكاء الاصطناعي الانتقال من الافتراضي إلى الحقيقي، والعثور على نقطة انطلاق لتعزيز الكفاءة.
• متابعة تقدم عالم الذكاء الاصطناعي غير المتعلق بالعملات المشفرة، خاصة الأخبار التي تظهر في وسائل الإعلام العامة
• المواضيع المتعلقة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي تستحق الاهتمام، وCrypto لديها مزايا في الشفافية والعلنية.

أليكس：

وجهة نظر إضافية:

• سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع البشري متزايدًا، وقد تظهر المزيد من المشكلات المركزية في المستقبل.
• من المحتمل أن يظهر AGI( الذكاء الاصطناعي العام في عام 2025، وفي ذلك الوقت ستزداد أهمية الذكاء الاصطناعي وإحساس الناس بالأزمة بشكل كبير.
• قد يجلب هذا المزيد من الاهتمام وفرص المضاربة لـ Crypto AI
• على المدى الطويل، قد تكون هذه فرصة استثمارية أفضل بعد أن تنحسر الحماسة الحالية

مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال الكريبتو التي تستحق المتابعة

Lydia: أكثر ما يهمني هو Bittensor)TAO(، السبب الرئيسي:

1. قدرة سرد القصص قوية: الفريق يعطي صورة لطيفة وصادقة وطموحة، مما يجذب المطورين
2. اعتماد المؤسسات مرتفع: تستثمر مؤسسات مثل غراي سكيل بشكل كبير، بل وتأسس شركات فرعية خاصة بها.
3. عانت من FUD واسع النطاق ولكن أظهرت حيوية: بعد انهيار الأسعار، انتعشت بسرعة
4. النظام البيئي الكامل: يمكن أن يقدم كمجموعة من الرموز المميزة كجزء من نظام AI البيئي

المخاطر:

• قد يؤدي ارتفاع معدل التضخم إلى تخفيف قيمة الرموز
• لا تزال الأمور مركزية إلى حد ما حالياً، من غير المؤكد كيف سيتم تحقيق اللامركزية في المستقبل.

Max: أنا أيضًا أركز أكثر على Bittensor، وأود أن أضيف بعض النقاط:

1. إنها تركز على إنشاء آليات تحفيزية جيدة، وهذا هو القيمة الأساسية لـ Crypto AI.
2. اعتماد نموذج الاقتصاد الرمزي الشبيه بالبيتكوين، بإجمالي 21 مليون
3. الفريق لديه مهارات تقنية قوية، ويمكنه حل المشكلات بسرعة

مشاريع أخرى تستحق الانتباه:

• Vana: إنشاء بيانات لامركزية، يعتقد أن البيانات عالية الجودة ستصبح أكثر قيمة في المستقبل
• Arweave: حاسوب AI، ينتمي إلى طبقة البنية التحتية
• Near: يقوم بعمل تجريد سلسلة، وقد احتضن العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي

استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

Max: أقيم بشكل أساسي من خمسة جوانب:

1. الفريق: الأهم، بما في ذلك المؤسسين والمستثمرين والمجتمع، إلخ.
2. منتج
3. القدرة على الربح
4. آفاق المستقبل
5. نموذج الاقتصاد الرمزي

فريق العمل هو الأهم، حيث يحدد ما إذا كان المنتج يمكن أن يصل إلى ملاءمة السوق (Product Market Fit) وما إذا كان يمكن تحقيق الأرباح والاستمرار في خلق القيمة.

Lydia: أبعاد تقييمي:

1. الفريق: يركز على القدرة على السرد والتنفيذ
2. تصميم الرموز: هل فهم الفريق لـ Crypto عميق؟ كيف يمكن استخدام آلية الرموز؟
3. الثقافة العلامة التجارية: هل المشروع فريد بما فيه الكفاية وجذاب.

Alex: أضف نقطة واحدة:

• يجب تحديد المرحلة الدورية للمشروع، هل هي تفاؤل مفرط على المدى القصير أم تشاؤم مفرط على المدى الطويل
• قد تكون Crypto AI الآن في مرحلة التطور المفرط للتفاؤل على المدى القصير
• قد يكون وصول السوق الهابطة فرصة أفضل للاستثمار على المدى الطويل

مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة

ليديا：

1. GPT: ممارسة اللغة الإنجليزية، والعمل كمعالج نفسي
2. Perplexity: أداة بحث، موارد شاملة
3. د豆包: تلخيص الجدول الزمني أثناء مشاهدة مقاطع الفيديو على يوتيوب

ماكس：

1. ChatGPT: أداة استيعاب المعرفة، تلخيص النصوص الطويلة
2. ChatGPT: مساعدة في إنشاء الصور

أليكس：

1. GPT: المساعدة في الكتابة، فهم المفاهيم بعمق
2. الحيرة: بديل لمحركات البحث التقليدية
3. انظر إلى إمكانيات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم