دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: التطورات المستقبلية وفرص الاستثمار

في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI) وكتلة البلوكتشين إلى أن يصبح AI+Crypto نقطة جذب استثمارية. إن اللامركزية والشفافية العالية وخصائص مكافحة الاحتكار للبلوكتشين تسد الفجوات المتعلقة بالتركيز وعدم الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يجلب فرصًا جديدة للصناعة.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين تشمل أربعة جوانب رئيسية: كمشارك في التطبيق، واجهة التطبيق، قواعد التطبيق، وأهداف التطبيق. من منظور الإنتاجية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين قوة الحوسبة، والخوارزميات، والبيانات في العملات الرقمية.

تقوم المؤسسات البحثية بتقسيم مشاريع AI+Crypto إلى ثلاثة اتجاهات: الطبقة الأساسية وطبقة التنفيذ وطبقة التطبيقات. في الطبقة الأساسية، يتم التركيز على تقنية zkML؛ تشمل طبقة التنفيذ معالجة البيانات، والوكلاء الذكيين، وما إلى ذلك؛ بينما تركز طبقة التطبيقات على مجالات AI+DeFi وGameFi. ومن بين ذلك، تتطور البنية التحتية وطبقة التطبيقات بشكل سريع، مثل منصة الحوسبة Io.net، والنموذج الأساسي Flock.

! 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 التالية تستحق التركيز عليها:

واحد، اتجاه zkML

تجمع تقنية zkML بين إثباتات المعرفة الصفرية والبلوكتشين، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكنها إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد نفذ مهام معينة مع حماية الخصوصية، مما يجعل العقود الذكية أكثر مرونة وقابلية للتكيف.

تشمل المشاريع النموذجية:

1. Modulus Labs: تقدم تطبيقات zkML متنوعة، مثل روبوت التداول على البلوكتشين RockyBot.

2. Giza: تطوير بروتوكول نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين، بما في ذلك تحويل النموذج وتنفيذه وغيرها من الوظائف.

3. Zkaptcha: يركز على التحقق من هوية المستخدمين في Web3، ويقدم خدمات التحقق من CAPTCHA لمقاومة هجمات الساحرات ضد العقود الذكية.

٢. اتجاه معالجة البيانات

تتعلق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ بالجوانب التالية:

1. تحليل البيانات على البلوكتشين: استخدام الذكاء الاصطناعي للتنقيب العميق في بيانات البلوكتشين، مثل مشاريع Web3 Analytics.

2. تطوير dApp الآلي: كتابة العقود الذكية وتصحيح الأخطاء بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يزيد من كفاءة التطوير.

3. أمان المعاملات على البلوكتشين: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي لمراقبة والدفاع ضد الهجمات الخبيثة، مثل منصة SeQure.

! 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-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)

ثلاثة، اتجاه AI+DeFi

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل اللامركزي تشمل:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ قرارات التداول بسرعة وبدقة.

2. التحليل التنبؤي: تقديم توقعات اتجاهات السوق وأسعارها.

3. إدارة السيولة في AMM: تحسين كفاءة صانعي السوق الآليين.

4. حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: وضع استراتيجيات ذكية بالاستناد إلى البيانات على السلسلة و خارج السلسلة.

5. تصميم منتجات DeFi المعقدة: استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتصميم آلية خزينة مرنة.

أربعة، اتجاه AI+GameFi

الذكاء الاصطناعي يُستخدم بشكل رئيسي في GameFi:

1. تحسين استراتيجية اللعبة: تعديل الصعوبة والاستراتيجية بناءً على عادات اللاعبين.

2. إدارة أصول الألعاب: مساعدة اللاعبين في إدارة وتداول الأصول الافتراضية بكفاءة.

3. تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPC ذكي، وزيادة الانغماس في اللعبة.

من حيث بُعد الوقت للاستثمار:

• التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية والمشاريع الميمية على المدى القصير.
• نتطلع إلى الجمع بين وكيل الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية.
• نعتقد أن دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و zkML سيكون له تطبيقات واعدة على المدى الطويل.

مع تطور التكنولوجيا المستمر، ستستمر مجالات AI+Crypto في ظهور فرص مبتكرة، مما يوفر آفاق واسعة للمستثمرين.