اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3: التركيز على الأحداث في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ الذي انتهى مؤخرًا في عام 2025، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا يثير الكثير من الاهتمام. سواء في القاعة الرئيسية أو في الجلسات الفرعية، أثارت المناقشات حول دمج هذين المجالين اهتمامًا كبيرًا بين الحضور. ستقدم هذه المقالة بعض الرؤى المهمة من المؤتمر وعرض لبعض المشاريع الرائدة.
١. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، أصبح وجود واستخدام منصات الوكيل الذكي ذات العتبة المنخفضة اتجاهًا شائعًا جدًا في الأشهر الستة الماضية. فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق المتابعة:
0G Labs: أول نظام تشغيل للذكاء الاصطناعي لامركزي، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط بين موارد الحوسبة والبيانات والنماذج.
DeAgentAI: منصة مبتكرة تركز على تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتسعى إلى دفع تطور تقنية الوكلاء المتعددين.
Autonomys Network: بنية تحتية لامركزية تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة.
Questflow: شبكة مكونة من العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزية، حيث يحتاج المستخدم فقط لوصف المتطلبات، ويمكن لشبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي إكمال المهام بشكل مستقل.
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة، والعديد من المشاريع تعمل باستمرار في اتجاهات مثل قوة الحوسبة، والبيانات، والنماذج، لكسر احتكار الشركات الكبرى لـ LLM. بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
فانا: ملتزمة ببناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية.
Automata: يوفر طبقة وسيطة لحماية الخصوصية وحسابات بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية.
Public AI: إنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة تدعم جمع وتوسيم البيانات متعددة الوسائط.
3. AI القابل للتحقق
لمعالجة التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي مثل عدم شفافية عملية التدريب وصعوبة ضمان دقة النتائج، تعمل بعض المشاريع على تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE:
Phala Network: منصة حوسبة سحابية لامركزية، توفر خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستدلال الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
Brevis: محرك حسابات لامركزي، يوفر ذكاء اصطناعي قابل للتحقق وحسابات على سلسلة الكتل.
Verisense Network: منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية والذكاء الاصطناعي الموثوق.
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
على الرغم من أن مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي متنوعة، إلا أن هناك عددًا قليلًا من حالات الاستخدام الفعلية المثيرة للإعجاب. تشمل بعض المشاريع الجديرة بالاهتمام:
Narra: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي Gamefi المستندة إلى Berachain.
AI Travel：مساعد السفر المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
HeyTracyAI: وكيل الذكاء الاصطناعي لتحليل الرياضة يركز على مجال كرة السلة.
AskJimmy: منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجال التمويل والتداول.
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
بدأت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا في احتضان تقنيات الذكاء الاصطناعي. تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن الوكلاء الذكيين يساعدون بشكل كبير في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة في blockchain. كما تعمل مشاريع مثل Eigenlayer على بناء طبقة ثقة لامركزية لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من الآفاق الواعدة، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات المفتاحية، والقيود المتعلقة بالتخزين والأجهزة، بالإضافة إلى مسائل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية، بل توفر أيضًا فرصًا للابتكار في الصناعة. على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع التكامل والازدهار بين 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 9
أعجبني
9
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasOptimizer
· 07-25 09:37
ماذا يعني هذا؟ لقد بدأنا مرة أخرى.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockImposter
· 07-22 12:48
مرة أخرى يتحدثون عن دمج الذكاء الاصطناعي مع الويب 3، من الأفضل قول أنهم يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DevChive
· 07-22 12:47
فريق المشروع مرة أخرى يتحدث بكلام فارغ، حقاً مجرد ضجيج.
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 يقود المستقبل: تحليل النقاط الرئيسية لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
اندماج الذكاء الاصطناعي وWeb3: التركيز على الأحداث في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ الذي انتهى مؤخرًا في عام 2025، أصبحت دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا يثير الكثير من الاهتمام. سواء في القاعة الرئيسية أو في الجلسات الفرعية، أثارت المناقشات حول دمج هذين المجالين اهتمامًا كبيرًا بين الحضور. ستقدم هذه المقالة بعض الرؤى المهمة من المؤتمر وعرض لبعض المشاريع الرائدة.
١. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
مع التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، أصبح وجود واستخدام منصات الوكيل الذكي ذات العتبة المنخفضة اتجاهًا شائعًا جدًا في الأشهر الستة الماضية. فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق المتابعة:
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي على السلسلة، والعديد من المشاريع تعمل باستمرار في اتجاهات مثل قوة الحوسبة، والبيانات، والنماذج، لكسر احتكار الشركات الكبرى لـ LLM. بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
3. AI القابل للتحقق
لمعالجة التحديات التي تواجه تطوير الذكاء الاصطناعي مثل عدم شفافية عملية التدريب وصعوبة ضمان دقة النتائج، تعمل بعض المشاريع على تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE:
٢. حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
على الرغم من أن مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي متنوعة، إلا أن هناك عددًا قليلًا من حالات الاستخدام الفعلية المثيرة للإعجاب. تشمل بعض المشاريع الجديرة بالاهتمام:
ثلاثة، تحول المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
بدأت العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضًا في احتضان تقنيات الذكاء الاصطناعي. تشارك سلاسل الكتل العامة مثل Sui و Near و Flow و Aptos بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، مشيرةً إلى أن الوكلاء الذكيين يساعدون بشكل كبير في تبسيط عمليات التفاعل المعقدة في blockchain. كما تعمل مشاريع مثل Eigenlayer على بناء طبقة ثقة لامركزية لدعم تطوير الذكاء الاصطناعي.
أربعة، التحديات والمستقبل
على الرغم من الآفاق الواعدة، لا يزال تطوير الذكاء الاصطناعي على السلسلة يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات المفتاحية، والقيود المتعلقة بالتخزين والأجهزة، بالإضافة إلى مسائل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط صعوبات تقنية، بل توفر أيضًا فرصًا للابتكار في الصناعة. على المدى الطويل، يملأ الأمل صناعة الذكاء الاصطناعي على السلسلة، مع توقع دفع التكامل والازدهار بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.