الذكاء الاصطناعي يقود مستقبل التشفير: تحليل وتوقعات مسار الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية
عرض المزيد
استخلص فحوى محتوى المقال بسرعة، مستشعرًا معنويات السوق في غضون 30 ثانية فقط!
الكاتب الضيف: فيبي بينغ
مؤخراً، أطلقت شركة OpenAI أداة جديدة تدعى Sora التي يمكنها إنشاء مقاطع فيديو بالذكاء الاصطناعي بناءً على النص. مقارنة بإطلاق البحث والرد بالذكاء الاصطناعي والنص إلى صورة وأشكال أخرى العام الماضي، يمثل تقديم Sora تقدماً كبيراً في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. لقد جذب ظهور هذه الأداة الجديدة ليس فقط اهتماماً واسعاً في مجتمع التكنولوجيا، بل أثار أيضاً ضجة في سوق العملات المشفرة. العديد من المشاريع المرتبطة بالذكاء الاصطناعي شهدت زيادات كبيرة، مما جذب تدفق كبير من رأس المال.
1. نظرة عامة على مسار الذكاء الاصطناعي
في عام 2023، منتج الدردشة ChatGPT من OpenAI، مع أدائه الممتاز ونطاق واسع من سيناريوهات التطبيق، أصبح بسرعة نقطة محورية عالمية في مجال الذكاء الاصطناعي، مما أشعل حمى الذكاء الاصطناعي. أثار ذلك أيضاً اتجاهًا صاعدًا في مسار الذكاء الاصطناعي داخل سوق العملات المشفرة، مع ظهور مشاريع متعددة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. هذا العام، أطلقت شركة OpenAI منتجًا جديدًا يُدعى Sora، مما جعل الناس يتوقعون ما إذا كان بإمكانه الاستمرار في موجة الذكاء الاصطناعي وجلب المزيد من الابتكار والإنجازات للصناعة.
الذكاء الاصطناعي (AI) هو القدرة على استخدام الحوسبة والآلات لتقليد التفكير البشري وحل المشكلات. مع التطور المستمر وتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع سوق العملات المشفرة المزدهر، أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال التشفير محط الأنظار تدريجيًا.
في مجال التشفير، يغطي مسار موضوع الذكاء الاصطناعي مجموعة من المشاريع والتطبيقات التي تستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات في العملات المشفرة وتقنية البلوكشين.
وفقًا لبيانات CoinGecko، اعتبارًا من 22 فبراير 2024، تجاوزت القيمة السوقية الإجمالية لرموز مسار الذكاء الاصطناعي بالفعل 17.4 مليار دولار.
2. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التشفير
مع استمرار نضوج سوق العملات المشفرة وتوسع تطبيقات تقنية الذكاء الاصطناعي، يُظهر مسار مشاريع التشفير ذات الموضوع المعتمد على الذكاء الاصطناعي اتجاهًا نحو التنويع والابتكار. تحاول مشاريع متنوعة تنفيذ وتعزيز تطبيق الذكاء الاصطناعي من خلال تقنية البلوكشين.
تطبيق الحوسبة اللامركزية: يتيح تجميع الموارد الحوسبية الخاملة (CPUs + GPUs) في سوق من خلال الحوسبة الجماعية توفير موارد حوسبية بتكلفة أقل للعديد من المهام، مثل التدريب المسبق والتعديل الدقيق. المشاريع مثل أكاش و ريندر تستكشف هذا المجال، وتهدف إلى معالجة تخصيص واستخدام موارد الحوسبة. ومع ذلك، هناك مخاوف في السوق من أن الحوسبة المعتمدة على الحشود قد لا تحقق وفورات الحجم، وأن معظم وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء ليست مملوكة للمستهلكين.
الاتجاه نحو الاستنتاج اللامركزي: تشغيل استنتاج النماذج مفتوحة المصدر بطريقة لامركزية يعالج مسائل الخصوصية والرقابة التي قد تنشأ مع الخدمات المركزية. المشاريع مثل ريتشوال و أولاما تستكشف هذا المجال، على أمل تقديم خدمات استنتاج أكثر أمانًا وخصوصية للمستخدمين.
تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة: باستخدام التطبيقات الموجودة على السلسلة لتعلم الآلة والمدفوعات بالعملات المشفرة لمعالجة المعاملات والمدفوعات بين الوكلاء، المشاريع مثل AI Arena وMyShell مكرسة لاستكشاف هذا المجال.
إدارة واستقطاب قيمة مصادر البيانات والنماذج: تكنولوجيا البلوكشين تمكّن الإدارة الذاتية للبيانات ونماذج التعلم الآلي، مما يعالج القضايا مثل احتكار البيانات والاحتيال. المشاريع مثل Vana و Rainfall تستكشف هذا المجال، حيث تحاول إنشاء بيانات ونماذج محمولة لتعزيز تدفقها ودعم تطوير الشبكات الشخصية.
تطبيق الحوافز الرمزية: لتشجيع مشاركة المستخدمين وتوفير سوق أوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال الحوافز الرمزية المشفرة، تستكشف مشاريع مثل MyShell و Deva هذا المجال وتحاول جذب مشاركة المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتقديم الحوافز لعمليات التعلم الآلي باستخدام الرموز المشفرة أن يشجع على إجراءات مثل تحسين الأوزان والتوفيق الدقيق، وبالتالي تحسين أداء النموذج ودقته. في الوقت نفسه، تهدف مشاريع مثل Bittensor و Ritual إلى معالجة قضايا الجودة والدقة.
أهمية إمكانية التحقق ضمن السلسلة: تعزز إمكانية التحقق من النماذج ضمن السلسلة من تكامل النماذج وتوفر خدمات أكثر موثوقية للوكلاء. تعمل مشاريع مثل Modulus Labs و Upshot.ai على معالجة هذا المجال حيث تسعى إلى معالجة قضايا الموثوقية والإمكانية التحقق من الوكلاء.
تطبيق صناعة الاستراتيجية والبحث في ويب 3: المنتجات المتخصصة المتعلقة بـ ChatGPT، مثل التحليل الاستثماري والتجاري المدعوم بالذكاء الاصطناعي، قادرة على إجراء تحليل وبحث مفصلين بناءً على ChatGPT وقواعد بيانات التداول. على سبيل المثال، أطلقت Bybit TradeGPT، والتي تقدم إرشادات مخصصة. إنها تستخدم مستودعات البيانات الشاملة لـ Bybit لتوفير معلومات عملية ونصائح استراتيجية مخصصة لكل رحلة استثمارية للمستخدم. مثال آخر، TypoX يهدف لأن يكون بحث جوجل لعالم ويب 3 وسيساعد المستخدمين على فهم كل شيء حول العالم ويب 3.
3. أفضل 10 مشاريع محتملة تمثيلية في مسار الذكاء الاصطناعي
الاسم | النوع | العملة الرمزية | القيمة السوقية $ | المفهوم |
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي | TAO | 3,958,113,363 | بروتوكول تعلم آلي لامركزي قائم على تقنية البلوكشين | |
مقطع الفيديو | RNDR | 2,817,538,544 | شبكة حوسبة GPU لسيناريوهات التصيير السحابي | |
بنية تحتية للذكاء الاصطناعي | FET | 1,196,627,456 | منصة بلوكشين قائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي | |
شبكة أكاش | بنية تحتية للذكاء الاصطناعي | AKT | 924,062,443 | سوق حوسبة سحابي لامركزي ومفتوح المصدر |
البنية التحتية للذكاء الاصطناعي | AGIX | 905,597,897 | منصة ذكاء اصطناعي لامركزية تهدف إلى إنشاء بروتوكولات لربط أدوات الذكاء الاصطناعي | |
تطبيق لامركزي للذكاء الاصطناعي | WLD | 1,096,158,138 | أكبر نظام للهوية الرقمية والعملات الأكثر إنصافًا في العالم | |
تطبيق لامركزي للذكاء الاصطناعي | ARKM | 261,634,608 | منصة تحليلات البلوكشين | |
Sleepless AI | تطبيق لامركزي للذكاء الاصطناعي | الذكاء الاصطناعي | 240,499,967 | لعبة مرافقة افتراضية تعتمد على الذكاء الاصطناعي |
تطبيق لامركزي للذكاء الاصطناعي | NFP | 196,419,632 | منصة محتوى مولّد بواسطة المستخدم تعتمد على الذكاء الاصطناعي | |
AIT Protocol | عملة الذكاء الاصطناعي | AIT | 55,675,955 | بنية تحتية لبيانات Web3 |
4. فرص الاستثمار وتحليل المخاطر لمسار الذكاء الاصطناعي
يقدم مسار الذكاء الاصطناعي فرص استثمارية غنية باعتباره جزء مهم في مجال التشفير، بجانب بعض المخاطر.
فرص الاستثمار
اتجاه دمج الذكاء الاصطناعي مع التشفير: يعتبر مسار الذكاء الاصطناعي قطاعًا مدفوعًا بالطلب. يُعتقد أنه في المستقبل القريب، سيصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة اتجاهاً مهيمنًا. من المتوقع أن يعزز هذا الدمج كفاءة التطوير، وقابلية المراجعة والأمان للعقود الذكية، وسهولة وصول المستخدمين. هذا الدمج لا يقتصر على مجال التشفير، بل يقدم أيضًا تحسينات وإضافات جديدة لتجربة المطورين والمستخدمين على الشبكة.
الطلب الهائل: تلبي مشاريع الذكاء الاصطناعي في مجال التشفير الاحتياجات الملحة للسوق للعقود الذكية وإدارة البيانات والتعلم الآلي، إلخ. ومع استمرار توسع استخدام العملات المشفرة وتطبيقات سلسلة الكتل، سيستمر الطلب على الحلول الذكية في الازدياد.
الإمكانات السوقية كنتيجة للابتكارات التقنية: تستخدم هذه المشاريع تقنيات الذكاء الاصطناعي المبتكرة وحلول البلوكشين، مما يجلب إمكانيات سوق غير مسبوقة إلى مجال العملات المشفرة. على سبيل المثال، سيتم تحسين ذكاء وسمعية العقود الذكية بشكل كبير، وبالتالي تحسين أمان ومصداقية تطبيقات البلوكشين.
الدعم من المؤسسات المعروفة: بعض المشاريع حصلت بالفعل على دعم وتمويل من مؤسسات ومستثمرين معروفين، مما يوفر دعمًا ماليًا وموارد قويًا لتطوير المشروع.
تحليل المخاطر
تكنولوجيا غير ناضجة: تقنية الذكاء الاصطناعي لم تنضج بعد، ولا تزال هناك تحديات فيما يتعلق بالاستقرار وأداء الخوارزميات. يحتاج المستثمرون إلى تقييم المخاطر التكنولوجية بعناية.
تحقيق المنتج: بعض الحلول التقنية للمشاريع ليست ناضجة بالكامل أيضًا، لذلك يبقى أن نرى ما إذا كانت مجرد ضجة ومفاهيم تحتاج إلى مراقبة مستمرة وتحقق.
قضايا خصوصية البيانات: تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتضمن كمية كبيرة من بيانات المستخدم، ومخاطر اختراق خصوصية البيانات وسوء استخدامها لا تزال موجودة.
جودة المشروع: مسار الذكاء الاصطناعي تنافسي للغاية، مع اختلاف في جودة المشاريع. وبناءً على ذلك، قد تكون هناك حالات لمشاريع ذات جودة منخفضة تحاول استغلال السوق، مما يتطلب فحصاً دقيقاً لقدرات فرق العمل، وظائف المنتج والقوة التقنية.
5. نظرة مستقبلية على آفاق تطوير مسار الذكاء الاصطناعي
قدوم الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة قد جلب ابتكارًا غير مسبوق وفرصًا للصناعة بأكملها. وبالتالي، يمكن توقع العديد من التطورات الرائعة في المستقبل.
تحسين تجربة المستخدم وإمكانية الوصول: جلبت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ابتكارات لمجال العملات المشفرة قابلة للمقارنة مع تلك الخاصة بشبكة الويب 2.0، مما حسّن كل شيء من تطوير البنية التحتية إلى تجربة المستخدم وسهولة الوصول. بواسطة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين الانخراط بشكل أسهل مع عالم العملات المشفرة، والتمتع بخدمات أكثر ملاءمة وذكاءً.
تحسين كبير في كفاءة التطوير: منتجات مثل OpenAI وCopilot AI تعمل على تحسين كفاءة التطوير، مما يتوقع زيادة كفاءة عمل المطورين لعدة مرات. المنصات التي تساعد في تطوير الذكاء الاصطناعي قد بدأت بالفعل في لعب دور في الطبقة 1 و تطبيقات DeFi، مما سيسهم بشكل كبير في دمج العملات الرقمية مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي
تعزيز الأمان على الشبكة: إن دمج الذكاء الاصطناعي لا يحسن فقط كفاءة التطوير ولكنه يجلب أيضًا تحسينات جديدة للأمان على الشبكة. على سبيل المثال، تقوم الشركات مثل CUBE3.AI و TestMachine بتطوير تكاملات الذكاء الاصطناعي لتدقيق العقود الذكية ومراقبة التهديدات في الوقت الحقيقي، مما سيساعد في تعزيز أمان واستقرار التطبيقات على الشبكة.
التطوير في المجالات العمودية: سوف يؤدي تطوير تقنيات مثل الحوسبة اللامركزية وZKML وعوامل الذكاء الاصطناعي إلى تكامل عميق بين العملات الرقمية وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المجالات العمودية. هذه المجالات تؤسس لأساس متين لتطوير العملات الرقمية والذكاء الاصطناعي في المستقبل، مما يشير إلى العديد من الابتكارات المثيرة وسيناريوهات التطبيقات القادمة.
باختصار، سيكون المسار الذي يتناول الذكاء الاصطناعي في مجال العملات الرقمية محط اهتمام السوق واستثمار متزايد، مع استمرار المشاريع في النمو في جوانب مثل الابتكار التكنولوجي والتسويق وبناء الفريق. مع المزيد من التقدم التكنولوجي واستكشاف التطبيقات التجارية، فإن دمج العملة المشفرة وتقنية الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى خلق نظام اقتصادي رقمي أكثر ذكاءً وكفاءةً وأماناً.
#Bybit #TheCryptoArk
