الذكاء الاصطناعي وكتلة البلوكتشين: تحليل آفاق وتحديات Web3 والذكاء الاصطناعي

في السنوات الأخيرة، أدى التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وكتلة البلوكتشين إلى جعل AI+Crypto نقطة جذب استثمارية. إن اللامركزية، والشفافية العالية، وانخفاض استهلاك الطاقة، وخصائص مكافحة الاحتكار للبلوكتشين تكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فرصًا جديدة للصناعة.

يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: كمشاركين في التطبيق، وواجهة، وقواعد، وأهداف. يجب أن يُنظر إلى دور الذكاء الاصطناعي في Crypto بشكل أكبر من منظور "التطبيق"، بما في ذلك تحسين القدرة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات، وغيرها.

وفقًا للهندسة التقنية، يمكن تقسيم مشاريع AI+Crypto إلى طبقة أساسية وطبقة تنفيذ وطبقة تطبيق. في الطبقة الأساسية، يتم التركيز على دمج تقنية zk مع تقنية ML؛ تتعلق الطبقة التنفيذية بمعالجة البيانات، ووكيل AI، وzkML، وغيرها؛ تشمل الطبقة التطبيقية بشكل رئيسي مجالات AI+DeFi، وAI+GameFi، والميتافيرس.

فيما يلي بعض الاتجاهات الرئيسية التي تستحق الانتباه:

تقنية zkML

تجمع zkML بين إثباتات المعرفة الصفرية وتقنية البلوكتشين لتوفير حلول آمنة وقابلة للتحقق وشفافة لسلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. يمكنها إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد نفذ مهام معينة مع حماية الخصوصية، مما يجعل العقود الذكية أكثر مرونة للتكيف مع سيناريوهات مختلفة.

تشمل المشاريع النموذجية:

• Modulus Labs: مثال على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Giza: بروتوكول لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
• Zkaptcha: توفر خدمة التحقق من CAPTCHA للعقود الذكية، وتساهم في حل مشكلة الروبوتات في الويب 3.

معالجة البيانات

إن الاختراقات التي حققتها الذكاء الاصطناعي في مستوى التنفيذ تتمثل بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. تحليل بيانات البلوكتشين: استخدام الذكاء الاصطناعي للتنقيب العميق في بيانات البلوكتشين للحصول على اتجاهات السوق ورؤى سلوك المستخدم.

2. تطوير dApp الآلي: يمكن لأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي تسريع كتابة العقود الذكية وتصحيح الأخطاء.

3. أمان المعاملات على البلوكتشين: يتم نشر الوكيل الذكي على البلوكتشين، مما يزيد من أمان وموثوقية التطبيقات. المراقبة والتحليل في الوقت الحقيقي يمكن أن تحدد وتدافع عن الهجمات الخبيثة.

الذكاء الاصطناعي+التمويل اللامركزي

تتجلى علاقة الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي بشكل رئيسي في الجوانب التالية:

1. روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق.

2. التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق وحركة الأسعار.

3. إدارة السيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بذكاء، وتحسين كفاءة صانعي السوق الآليين.

4. حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وخارج السلسلة لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.

5. تصميم منتجات DeFi المعقدة: استخدام نماذج الذكاء المالي لتصميم منتجات هيكلية ذكية ومرنة.

! 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)

الذكاء الاصطناعي + GameFi

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في GameFi تشمل بشكل رئيسي:

1. تحسين استراتيجية اللعبة: من خلال دراسة عادات اللاعبين، تعديل صعوبة اللعبة واستراتيجيتها.

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

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

نصائح استراتيجية الاستثمار

• قصير الأجل: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية ومشاريع الميم، واستغلال الفرص الناتجة عن المشاعر الناتجة عن الاتجاهات.

• المرحلة المتوسطة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي مع النية، بالإضافة إلى دمجها مع العقود الذكية.

• على المدى الطويل: سيكون لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي و zkML تأثير عميق على مجال الكريبتو.

مع تطور التكنولوجيا باستمرار، سيوفر دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين مزيدًا من الابتكارات والفرص لنظام Web3 البيئي. يجب على المستثمرين متابعة أحدث التطورات في هذا المجال عن كثب لاقتناص الفرص الاستثمارية المحتملة.

! 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)