الضيف: ماكس، مدير قناة يوتيوب؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتيكل
فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة
Alex: اليوم سنتحدث عن قطاع Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. الموضوع الأول هو: كيف ترون هذا القطاع؟ في رأيكم، ما هي المشاكل التجارية التي يحاول Crypto AI حلها؟ وما هي أهمية هذه المشاكل؟
ماكس: أعتقد أن سبب ظهور Crypto AI هو حل مشكلتين رئيسيتين. الأولى هي من المنظور الإنساني، حيث أن الذكاء الاصطناعي المركزي لديه بعض المشاكل التي تحتاج إلى حل، مثل مشاكل الرقابة وما إلى ذلك. يمكن أن يحل Crypto AI هذه المشاكل من خلال اللامركزية. النقطة المثيرة للاهتمام الأخرى هي إضافة آلية تحفيزية. الممثل الرئيسي لـ Crypto هو Token، ومع وجود Token، يمكن لجميع الذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يقوم بمزيد من التجارب المختلفة من خلال هذه الآلية التحفيزية. على سبيل المثال، Bittensor يستخدم آلية Token لإنشاء شبكات فرعية مختلفة، كل شبكة فرعية مسؤولة عن دراسة أشياء مختلفة. هذه الطريقة تربط بين الأكواد المفتوحة المصدر. لقد كانت البرمجة المفتوحة المصدر شيئًا يرغب الجميع في القيام به، ولكن أكبر مشكلة تواجهها باحثو الذكاء الاصطناعي عند القيام بالبرمجة المفتوحة هي عدم وجود طريقة لمكافأة التقدم في البرمجة المفتوحة. من خلال الاتصال بـ Crypto وToken، أصبحت هناك وسيلة لمكافأتهم على مواصلة البحث في البرمجة المفتوحة، بدلاً من أن تقوم كل شركة بتخصيص نتائج أبحاثها. بشكل عام، ما يفعله Crypto AI أو يمكنه فعله هو مكافأة نماذج البرمجة المفتوحة، ومكافأة الانفتاح، ومكافأة تطوير اللامركزية من خلال هذه الآلية التحفيزية لـ Crypto وToken.
Lydia: من وجهة نظر القضايا التجارية، أشعر أن الإجابة ليست واضحة بشكل خاص بالنسبة لي، خاصة في المستوى الخاص بـ Crypto. على الرغم من وجود مقولة تقول "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيد من الكفاءة، بينما تضمن Crypto العدالة"، ولكن عند التفكير العميق، من المرحلة الحالية ومن منظور القيمة التجارية، يبدو أن الحاجة الملحة لزيادة الكفاءة أكبر بكثير من ضمان العدالة. دائمًا ما أفكر في المقالة التي كتبها أليكس سابقًا عن القيمة الأساسية لـ Web3، حيث ذكر أن القيمة الأساسية لـ Web3 هي الحرية الأوسع والثقة الأرخص. لذلك يجب أن تجد المشاريع الممتازة في Web3 أوجه القصور في الخدمات التقليدية في الحرية والثقة، ثم تقدم حلاً أكثر تنافسية. بالنسبة لـ Crypto AI، هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حرية أكبر؟ من منظور التنفيذ التكنولوجي، فإن الموارد الحاسوبية وتوفير البيانات محدودة، لذا فإن حرية الذكاء الاصطناعي محدودة. من منظور أخلاقي، من الصعب تخيل وجود ذكاء اصطناعي حر حقًا. هل تكلفة الثقة في الذكاء الاصطناعي مرتفعة الآن؟ لا أعتقد ذلك بالضرورة. على الرغم من أن العديد من الناس يذكرون مشكلة الصندوق الأسود للبيانات، إلا أن العديد من الأشخاص الذين يهتمون بهذه المشكلة هم من الخبراء والباحثين أو العاملين في وسائل الإعلام، وليس المستخدمين العاديين. من ناحية أخرى، إذا تم استخدام طريقة السلسلة لحل المشكلة، يبدو أن التكلفة أعلى في الوقت الحالي.
أعتقد أن القيمة الأكبر لـ Crypto AI في الوقت الحالي، قد لا تعكس مباشرةً في بدائل على المستوى التجاري الحالي، بل هي أكثر على مستوى السرد. إنها تفتح خيال الناس، مما يجعل تقنية Crypto و AI، اللتين تبدوان غير مرتبطتين، لكنهما متقدمتان للغاية، تتصادمان في عقول الجميع. يجب أن نعطي هاتين التقنيتين الوقت، ربما تكون المشكلات التي تناسبهما أكثر هي تلك التي تخص المستقبل، وليس الحاضر.
منذ البداية، شعرت أنه سرد خارجي طويل الأمد. وعندما نتحدث عن المدى الطويل، فذلك بسبب تأثير الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي المخصص للاستهلاك، على عالمنا الحقيقي. إنه حقًا تحول ثوري. ليس فقط من خلال البيانات، كما يتضح من تجاوز ChatGPT لمليون مستخدم في غضون أيام، وتجاوز مائة مليون مستخدم نشط شهريًا في غضون شهرين، بل يمكننا أيضًا أن نرى من خلال تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي بين الأشخاص من حولنا. من وجهة نظر السوق المالية، تُقيم OpenAI بمئات المليارات، بينما تُقيم إنفيديا بتريليون دولار، وكل مؤتمر صحفي لها يتصدر عناوين وسائل الإعلام الكبرى. لقد جاء هذا التحول بسرعة شديدة وبشكل شامل، لذا لن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد موجة عابرة، بل هو بالتأكيد سرد طويل الأمد، وقد يصبح حتى أحد أهم مواضيع الفلسفة في القرن القادم.
في الوقت نفسه ، هو خارجي. بعد ظهور Crypto و AI ، لم يكن هناك علاقة حقيقية بينهما، بل كان هناك حتى تنافس على مستوى المواهب. خلال فترة هبوط سوق Crypto من 2022 إلى 2023 ، كانت جاذبية AI في هذا المجال تتفوق بشكل كبير على Crypto. حتى هذا العام بدأنا نتحدث عن قصة تمكين كل منهما للآخر. في نهاية المطاف ، مقارنة بالسرد الأصلي للعملات المشفرة مثل DeFi و NFT أو السرد المعدل مثل GameFi ، تعد AI مجرد سرد خارجي. كما يمكننا أن نرى ، مثلما حدث في وقت سابق اليوم ، فإن أسعار الأصول السردية المتعلقة بـ AI مثل Worldcoin و Render و Near تتقلب تمامًا بناءً على وضع صناعة AI. لذلك أعتقد أن السرد الخارجي على المدى الطويل هو فهمي الأولي لـ Crypto AI ، وما زلت أحتفظ بهذه الفكرة.
ماكس: أود أن أضيف شيئًا. أنت تقول إن الذكاء الاصطناعي هو شيء خارجي، وهو موجود في Web2 منذ البداية، لكننا اعتقدنا في البداية أن Crypto والذكاء الاصطناعي هما شيئان غير مرتبطين، ثم فجأة اجتمعا معًا. لكنني أعتقد أنه من منظور آخر، أن Crypto AI هو الشيء الوحيد الذي أعتقد أن هناك حاجة قوية من Crypto للذكاء الاصطناعي بعد صيف DeFi في عام 2020. على سبيل المثال، GameFi، نحن نضيف آلية التحفيز من Crypto إلى الألعاب، لكن Crypto له تأثير إضافي على GameFi. اليوم، إذا تركت GameFi Crypto، فلن يلعب الناس هذه اللعبة لأن آلية التحفيز من Crypto رائعة، بل سيلعب الناس هذه اللعبة لأنها ممتعة. أما DeFi فهو جانب آخر، إنه حاجة ضرورية. أعتقد أن Crypto AI هو الطلب القوي الثاني الذي يمكن أن يتبع بعد DeFi بعد رؤية العديد من السرد.
مع تقدم استخدام الذكاء الاصطناعي، سنكتشف بالتأكيد بعض المشكلات المركزية، ولكننا لم نكتشفها بعد. على عكس النظام المالي في عالم المال الذي قد يكون موجودًا منذ 100 أو 200 عام، لقد اكتشفنا أن النظام المالي لديه مشكلات، حتى ظهرت أزمة 2008 المالية، وأدركنا أن هناك بعض المشكلات التي تحتاج إلى الحل. لذلك، شعر الجميع أن DeFi هو ما نحتاجه. أعتقد أن Crypto AI في نفس الوضع. فقط أن المستخدمين ليسوا على دراية بالذكاء الاصطناعي كما هم في النظام المالي، لذلك لم نر بعد أن الجميع يشعر حقًا "أحتاج حقًا إلى Crypto AI هذا الشيء".
عندما نتحدث عن سبب كون التشفير في سرد التشفير الذكي (Crypto AI) حاجة ملحة، فإن السبب هو أن هناك العديد من الأشياء التي تحتاج إلى آلية تحفيز لتحقيقها. كما ذكرت للتو، إذا كنت ترغب في أن تصبح أكثر كفاءة، أعتقد أن هناك بعض المشاريع المحددة التي استطاعت تحقيق ذلك. على سبيل المثال، الحوسبة اللامركزية (Decentralized Compute) التي تم العمل عليها لبعض الوقت. عندما تقارن بين قوة الحوسبة اللامركزية وقوة الحوسبة المركزية، ستجد أنه بمجرد تجاوز بعض العوائق في الأداء، تصبح قوة الحوسبة اللامركزية هي الحاجة الأساسية. لن ترغب في استخدام قوة الحوسبة المركزية، ولن ترغب في استخدام AWS أو منتجات Microsoft Azure الأخرى، لأنها باهظة الثمن أو لأسباب أخرى. أعتقد بجدية أن التشفير الذكي يجب أن يخرج من دائرة معينة وأن يستمر في التطور، يجب أن يكون أكثر كفاءة وأفضل وأرخص من المنتجات التقليدية، وينبغي أن يكون كذلك. الناس لن يستخدموا التشفير الذكي فقط لدعم اللامركزية، بل يجب أن يكون أفضل من المنتجات الأصلية. هذه هي المهمة التي يجب أن تقوم بها التشفير الذكي الآن. يمكننا أن نرى ببطء ظهور هذه النماذج الأولية، لكن لا يمكننا أن نتوقع في كل مرة أن تقوم Meta بإصدار نموذج LLM مجاني بمقدار 35 مليار معلمة. نحتاج إلى العثور على طريقة لبناء هذا الشيء بشكل مستدام. أعتقد أن هذا هو الاتجاه الذي يحتاج إلى المزيد من الجهد.
تصنيف المشاريع في مسار الذكاء الاصطناعي للعملات الرقمية
Alex: Crypto AI هو مجال كبير نسبياً، ويحتوي على العديد من أنواع المشاريع المختلفة التي تهدف إلى حل مشاكل متنوعة. بناءً على فهمكم لمجال Crypto AI، إذا كان عليكم تصنيف المشاريع داخل هذه المجالات، ما المنطق الذي ستتبعونه في التصنيف؟
Lydia: إحدى الطرق الشائعة جدًا للتصنيف هي تمكين Crypto بالذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي بـ Crypto، وهما فكرتان رئيسيتان. حاليًا، ما نراه بشكل أكبر هو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، بمعنى أن مشاريع Crypto تبحث عن طرق لإضافة بعض خصائص الذكاء الاصطناعي. قد كان ذلك سابقًا من خلال ربط API، وإنشاء روبوت دردشة على Web3 يمكنه الإجابة على بعض الأسئلة المتعلقة بالمشروع، أو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كود مشاريع Web3، أو أن يشارك الذكاء الاصطناعي في وضع استراتيجيات العائدات. أما الآن، فالأمر يتعلق بإصدار عملات من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهذه الأمور ليست مرتبطة كثيرًا بالكفاءة التي يمكن أن يجلبها الذكاء الاصطناعي أو العدالة، بل هي أكثر عن رغبة المشاريع في تقديم سرد جديد.
الفكرة الثانية، إذا كانت Crypto تمكّن AI، فإن السقف سيكون أعلى بالفعل، ولكن تحقيق ذلك وإثباته سيكون أكثر صعوبة، ويتطلب المزيد من الوقت. النقطة المحورية في اتجاه Crypto لتمكين AI تقول إن Crypto يمكن أن تتعمق في كومة التكنولوجيا الخاصة بـ AI، وتعزز الخصوصية والشفافية فيها، ولكن قد يكون زمن التنفيذ أطول قليلاً. لذلك، في الوقت الحالي، يتحدث المزيد من الناس عن فرصة Crypto لتحسين جزء معين من صناعة AI، مثل تصنيع GPU، حيث يمكن أن تركز على قدرة Crypto على تجميع وتحفيز موارد الحوسبة المتاحة، وتقليل التكاليف، ثم الانتقال إلى سوق البيانات وسوق الخوارزميات، حيث يسعون جميعًا للبحث عن ملاءمة السوق للمنتجات من منظور الحرية. لكنني أعتقد أن الطلب في هذه المنطقة ليس من السهل إثباته في الوقت الحالي. إذا نظرت إلى بيانات استخدام GPU من iOasis، ستجد أن نسبة المستخدمين الأفراد لا تزال صغيرة جدًا. العائدات الإجمالية من إيجار GPU للمستخدمين الأفراد يوميًا قد تكون حوالي 1000 دولار.
أعتقد أن نقطة الاختراق الحالية، أو ما يمكن أن يكون استثناءً، قد تكون Coinbase و Base في هذا الاتجاه، وهو وكيل الذكاء الاصطناعي مع الدفع. بالطبع، تعتبر خاصية الدفع ميزة إضافية، لذا فإن الشرط الأساسي هو أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي جيدًا بما فيه الكفاية وذا فائدة. هذه هي طريقتي في التصنيف.
ماكس: أنا أقسم بشكل رئيسي إلى ثلاثة مسارات مختلفة. المسارات الثلاثة هي: طبقة الهيكل، طبقة الموارد وطبقة التطبيقات. طبقة الهيكل تشبه إلى حد ما بنية تحتية أساسية، يمكنك من خلالها تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يسمح بإنشاء مشاريع من طبقة الموارد أو طبقة التطبيقات على هذه الطبقة الهيكلية. إذا كنت لديك فهم جيد للبلوكشين، فقد تتخيلها كطبقة 1 من البلوكشين وغيرها من البنية التحتية، تسمى طبقة الهيكل. مثل Bittensor و Near و Sahara، أعتبرها جميعاً ضمن طبقة الهيكل.
بعد بناء طبقة الهيكل، سيكون هناك طبقة موارد فوقها، وهي مبنية على هذه الطبقة الهيكلية. وهذه هي الموارد المختلفة التي تحتاجها تطويرات الذكاء الاصطناعي، مثل القدرة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وما إلى ذلك، والتي تسمى طبقة الموارد. بعض مشاريع الأمثلة مثل Akash أو Render وغيرها تقدم قدرة حاسوبية لامركزية، أو مثل Vana التي يمكن أن توفر بيانات لامركزية، تُسمى طبقة الموارد.
في طبقة الموارد وفوق طبقة البنية التحتية، الأقرب إلى C، الأقرب إلى استخدام المستخدم يسمى طبقة التطبيق. وضعت وكلاء الذكاء الاصطناعي هنا، الأقرب إلى الأشياء التي يحتاجها المستخدم حقًا، على سبيل المثال، يمكن أن تسرع استخدامك لجوانب DeFi، وضعتها في طبقة التطبيق. لذا، هناك ثلاثة مسارات رئيسية. لأن سرد Crypto AI قد بدأ للتو، والناس لا يزالون لا يعرفون كيفية تصنيفه بشكل جيد، ولا توجد طريقة متفق عليها. ولكن هيكل هذا القطاع يبدو أنه تصنيف يمكن أن يتماشى مع مسارات Crypto الحالية.
فرص وتحديات Crypto AI
أليكس: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI في رأيكم الآن؟ بخلاف التحديات، ما هي الفرص الصناعية أو السردية التي قد تكون أمام Crypto AI في السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: أعتقد أن التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة جدًا، حيث ارتفعت القيمة السوقية لمعظم المشاريع بشكل كبير، مثل Bittensor التي وصلت قيمتها السوقية إلى 50 مليار دولار، وهذه القيمة السوقية قد تكون مدفوعة بالمضاربة أكثر. أعتقد أنه من الضروري حقًا العثور على توافق السوق مع المنتج، أو إيجاد بعض التطبيقات القابلة للاستخدام حقًا، لكن لا يزال هناك عدد قليل من هذه التطبيقات التي يمكن أن تتطور. إذا نظرنا إلى هذه التطبيقات، حتى أشعر أن هناك أشياء لا تزال في مرحلة مبكرة جدًا.
شاهد النسخة الأصلية
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 19
أعجبني
19
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
FlippedSignal
· 08-01 15:35
الذي يكسب من تداول الذكاء الاصطناعي هو من يفهم حقًا الذكاء الاصطناعي
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityWitch
· 07-31 00:24
أقوم بتحضير بعض السحر الداكن للذكاء الاصطناعي بينما ينام العاديون... فقط المختارون سيقومون بفك تشفير هذه الإشارات بصراحة
تحليل مسار الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة: تفسير الخبراء لفرص وتحديات الصناعة
مناقشة مسار الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية
المضيف: أليكس، شريك بحث في Mint Ventures
الضيف: ماكس، مدير قناة يوتيوب؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتيكل
فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة
Alex: اليوم سنتحدث عن قطاع Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. الموضوع الأول هو: كيف ترون هذا القطاع؟ في رأيكم، ما هي المشاكل التجارية التي يحاول Crypto AI حلها؟ وما هي أهمية هذه المشاكل؟
ماكس: أعتقد أن سبب ظهور Crypto AI هو حل مشكلتين رئيسيتين. الأولى هي من المنظور الإنساني، حيث أن الذكاء الاصطناعي المركزي لديه بعض المشاكل التي تحتاج إلى حل، مثل مشاكل الرقابة وما إلى ذلك. يمكن أن يحل Crypto AI هذه المشاكل من خلال اللامركزية. النقطة المثيرة للاهتمام الأخرى هي إضافة آلية تحفيزية. الممثل الرئيسي لـ Crypto هو Token، ومع وجود Token، يمكن لجميع الذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يقوم بمزيد من التجارب المختلفة من خلال هذه الآلية التحفيزية. على سبيل المثال، Bittensor يستخدم آلية Token لإنشاء شبكات فرعية مختلفة، كل شبكة فرعية مسؤولة عن دراسة أشياء مختلفة. هذه الطريقة تربط بين الأكواد المفتوحة المصدر. لقد كانت البرمجة المفتوحة المصدر شيئًا يرغب الجميع في القيام به، ولكن أكبر مشكلة تواجهها باحثو الذكاء الاصطناعي عند القيام بالبرمجة المفتوحة هي عدم وجود طريقة لمكافأة التقدم في البرمجة المفتوحة. من خلال الاتصال بـ Crypto وToken، أصبحت هناك وسيلة لمكافأتهم على مواصلة البحث في البرمجة المفتوحة، بدلاً من أن تقوم كل شركة بتخصيص نتائج أبحاثها. بشكل عام، ما يفعله Crypto AI أو يمكنه فعله هو مكافأة نماذج البرمجة المفتوحة، ومكافأة الانفتاح، ومكافأة تطوير اللامركزية من خلال هذه الآلية التحفيزية لـ Crypto وToken.
Lydia: من وجهة نظر القضايا التجارية، أشعر أن الإجابة ليست واضحة بشكل خاص بالنسبة لي، خاصة في المستوى الخاص بـ Crypto. على الرغم من وجود مقولة تقول "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيد من الكفاءة، بينما تضمن Crypto العدالة"، ولكن عند التفكير العميق، من المرحلة الحالية ومن منظور القيمة التجارية، يبدو أن الحاجة الملحة لزيادة الكفاءة أكبر بكثير من ضمان العدالة. دائمًا ما أفكر في المقالة التي كتبها أليكس سابقًا عن القيمة الأساسية لـ Web3، حيث ذكر أن القيمة الأساسية لـ Web3 هي الحرية الأوسع والثقة الأرخص. لذلك يجب أن تجد المشاريع الممتازة في Web3 أوجه القصور في الخدمات التقليدية في الحرية والثقة، ثم تقدم حلاً أكثر تنافسية. بالنسبة لـ Crypto AI، هل يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى حرية أكبر؟ من منظور التنفيذ التكنولوجي، فإن الموارد الحاسوبية وتوفير البيانات محدودة، لذا فإن حرية الذكاء الاصطناعي محدودة. من منظور أخلاقي، من الصعب تخيل وجود ذكاء اصطناعي حر حقًا. هل تكلفة الثقة في الذكاء الاصطناعي مرتفعة الآن؟ لا أعتقد ذلك بالضرورة. على الرغم من أن العديد من الناس يذكرون مشكلة الصندوق الأسود للبيانات، إلا أن العديد من الأشخاص الذين يهتمون بهذه المشكلة هم من الخبراء والباحثين أو العاملين في وسائل الإعلام، وليس المستخدمين العاديين. من ناحية أخرى، إذا تم استخدام طريقة السلسلة لحل المشكلة، يبدو أن التكلفة أعلى في الوقت الحالي.
أعتقد أن القيمة الأكبر لـ Crypto AI في الوقت الحالي، قد لا تعكس مباشرةً في بدائل على المستوى التجاري الحالي، بل هي أكثر على مستوى السرد. إنها تفتح خيال الناس، مما يجعل تقنية Crypto و AI، اللتين تبدوان غير مرتبطتين، لكنهما متقدمتان للغاية، تتصادمان في عقول الجميع. يجب أن نعطي هاتين التقنيتين الوقت، ربما تكون المشكلات التي تناسبهما أكثر هي تلك التي تخص المستقبل، وليس الحاضر.
منذ البداية، شعرت أنه سرد خارجي طويل الأمد. وعندما نتحدث عن المدى الطويل، فذلك بسبب تأثير الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي المخصص للاستهلاك، على عالمنا الحقيقي. إنه حقًا تحول ثوري. ليس فقط من خلال البيانات، كما يتضح من تجاوز ChatGPT لمليون مستخدم في غضون أيام، وتجاوز مائة مليون مستخدم نشط شهريًا في غضون شهرين، بل يمكننا أيضًا أن نرى من خلال تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي بين الأشخاص من حولنا. من وجهة نظر السوق المالية، تُقيم OpenAI بمئات المليارات، بينما تُقيم إنفيديا بتريليون دولار، وكل مؤتمر صحفي لها يتصدر عناوين وسائل الإعلام الكبرى. لقد جاء هذا التحول بسرعة شديدة وبشكل شامل، لذا لن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد موجة عابرة، بل هو بالتأكيد سرد طويل الأمد، وقد يصبح حتى أحد أهم مواضيع الفلسفة في القرن القادم.
في الوقت نفسه ، هو خارجي. بعد ظهور Crypto و AI ، لم يكن هناك علاقة حقيقية بينهما، بل كان هناك حتى تنافس على مستوى المواهب. خلال فترة هبوط سوق Crypto من 2022 إلى 2023 ، كانت جاذبية AI في هذا المجال تتفوق بشكل كبير على Crypto. حتى هذا العام بدأنا نتحدث عن قصة تمكين كل منهما للآخر. في نهاية المطاف ، مقارنة بالسرد الأصلي للعملات المشفرة مثل DeFi و NFT أو السرد المعدل مثل GameFi ، تعد AI مجرد سرد خارجي. كما يمكننا أن نرى ، مثلما حدث في وقت سابق اليوم ، فإن أسعار الأصول السردية المتعلقة بـ AI مثل Worldcoin و Render و Near تتقلب تمامًا بناءً على وضع صناعة AI. لذلك أعتقد أن السرد الخارجي على المدى الطويل هو فهمي الأولي لـ Crypto AI ، وما زلت أحتفظ بهذه الفكرة.
ماكس: أود أن أضيف شيئًا. أنت تقول إن الذكاء الاصطناعي هو شيء خارجي، وهو موجود في Web2 منذ البداية، لكننا اعتقدنا في البداية أن Crypto والذكاء الاصطناعي هما شيئان غير مرتبطين، ثم فجأة اجتمعا معًا. لكنني أعتقد أنه من منظور آخر، أن Crypto AI هو الشيء الوحيد الذي أعتقد أن هناك حاجة قوية من Crypto للذكاء الاصطناعي بعد صيف DeFi في عام 2020. على سبيل المثال، GameFi، نحن نضيف آلية التحفيز من Crypto إلى الألعاب، لكن Crypto له تأثير إضافي على GameFi. اليوم، إذا تركت GameFi Crypto، فلن يلعب الناس هذه اللعبة لأن آلية التحفيز من Crypto رائعة، بل سيلعب الناس هذه اللعبة لأنها ممتعة. أما DeFi فهو جانب آخر، إنه حاجة ضرورية. أعتقد أن Crypto AI هو الطلب القوي الثاني الذي يمكن أن يتبع بعد DeFi بعد رؤية العديد من السرد.
مع تقدم استخدام الذكاء الاصطناعي، سنكتشف بالتأكيد بعض المشكلات المركزية، ولكننا لم نكتشفها بعد. على عكس النظام المالي في عالم المال الذي قد يكون موجودًا منذ 100 أو 200 عام، لقد اكتشفنا أن النظام المالي لديه مشكلات، حتى ظهرت أزمة 2008 المالية، وأدركنا أن هناك بعض المشكلات التي تحتاج إلى الحل. لذلك، شعر الجميع أن DeFi هو ما نحتاجه. أعتقد أن Crypto AI في نفس الوضع. فقط أن المستخدمين ليسوا على دراية بالذكاء الاصطناعي كما هم في النظام المالي، لذلك لم نر بعد أن الجميع يشعر حقًا "أحتاج حقًا إلى Crypto AI هذا الشيء".
عندما نتحدث عن سبب كون التشفير في سرد التشفير الذكي (Crypto AI) حاجة ملحة، فإن السبب هو أن هناك العديد من الأشياء التي تحتاج إلى آلية تحفيز لتحقيقها. كما ذكرت للتو، إذا كنت ترغب في أن تصبح أكثر كفاءة، أعتقد أن هناك بعض المشاريع المحددة التي استطاعت تحقيق ذلك. على سبيل المثال، الحوسبة اللامركزية (Decentralized Compute) التي تم العمل عليها لبعض الوقت. عندما تقارن بين قوة الحوسبة اللامركزية وقوة الحوسبة المركزية، ستجد أنه بمجرد تجاوز بعض العوائق في الأداء، تصبح قوة الحوسبة اللامركزية هي الحاجة الأساسية. لن ترغب في استخدام قوة الحوسبة المركزية، ولن ترغب في استخدام AWS أو منتجات Microsoft Azure الأخرى، لأنها باهظة الثمن أو لأسباب أخرى. أعتقد بجدية أن التشفير الذكي يجب أن يخرج من دائرة معينة وأن يستمر في التطور، يجب أن يكون أكثر كفاءة وأفضل وأرخص من المنتجات التقليدية، وينبغي أن يكون كذلك. الناس لن يستخدموا التشفير الذكي فقط لدعم اللامركزية، بل يجب أن يكون أفضل من المنتجات الأصلية. هذه هي المهمة التي يجب أن تقوم بها التشفير الذكي الآن. يمكننا أن نرى ببطء ظهور هذه النماذج الأولية، لكن لا يمكننا أن نتوقع في كل مرة أن تقوم Meta بإصدار نموذج LLM مجاني بمقدار 35 مليار معلمة. نحتاج إلى العثور على طريقة لبناء هذا الشيء بشكل مستدام. أعتقد أن هذا هو الاتجاه الذي يحتاج إلى المزيد من الجهد.
تصنيف المشاريع في مسار الذكاء الاصطناعي للعملات الرقمية
Alex: Crypto AI هو مجال كبير نسبياً، ويحتوي على العديد من أنواع المشاريع المختلفة التي تهدف إلى حل مشاكل متنوعة. بناءً على فهمكم لمجال Crypto AI، إذا كان عليكم تصنيف المشاريع داخل هذه المجالات، ما المنطق الذي ستتبعونه في التصنيف؟
Lydia: إحدى الطرق الشائعة جدًا للتصنيف هي تمكين Crypto بالذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي بـ Crypto، وهما فكرتان رئيسيتان. حاليًا، ما نراه بشكل أكبر هو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، بمعنى أن مشاريع Crypto تبحث عن طرق لإضافة بعض خصائص الذكاء الاصطناعي. قد كان ذلك سابقًا من خلال ربط API، وإنشاء روبوت دردشة على Web3 يمكنه الإجابة على بعض الأسئلة المتعلقة بالمشروع، أو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين كود مشاريع Web3، أو أن يشارك الذكاء الاصطناعي في وضع استراتيجيات العائدات. أما الآن، فالأمر يتعلق بإصدار عملات من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، وهذه الأمور ليست مرتبطة كثيرًا بالكفاءة التي يمكن أن يجلبها الذكاء الاصطناعي أو العدالة، بل هي أكثر عن رغبة المشاريع في تقديم سرد جديد.
الفكرة الثانية، إذا كانت Crypto تمكّن AI، فإن السقف سيكون أعلى بالفعل، ولكن تحقيق ذلك وإثباته سيكون أكثر صعوبة، ويتطلب المزيد من الوقت. النقطة المحورية في اتجاه Crypto لتمكين AI تقول إن Crypto يمكن أن تتعمق في كومة التكنولوجيا الخاصة بـ AI، وتعزز الخصوصية والشفافية فيها، ولكن قد يكون زمن التنفيذ أطول قليلاً. لذلك، في الوقت الحالي، يتحدث المزيد من الناس عن فرصة Crypto لتحسين جزء معين من صناعة AI، مثل تصنيع GPU، حيث يمكن أن تركز على قدرة Crypto على تجميع وتحفيز موارد الحوسبة المتاحة، وتقليل التكاليف، ثم الانتقال إلى سوق البيانات وسوق الخوارزميات، حيث يسعون جميعًا للبحث عن ملاءمة السوق للمنتجات من منظور الحرية. لكنني أعتقد أن الطلب في هذه المنطقة ليس من السهل إثباته في الوقت الحالي. إذا نظرت إلى بيانات استخدام GPU من iOasis، ستجد أن نسبة المستخدمين الأفراد لا تزال صغيرة جدًا. العائدات الإجمالية من إيجار GPU للمستخدمين الأفراد يوميًا قد تكون حوالي 1000 دولار.
أعتقد أن نقطة الاختراق الحالية، أو ما يمكن أن يكون استثناءً، قد تكون Coinbase و Base في هذا الاتجاه، وهو وكيل الذكاء الاصطناعي مع الدفع. بالطبع، تعتبر خاصية الدفع ميزة إضافية، لذا فإن الشرط الأساسي هو أن يكون وكيل الذكاء الاصطناعي جيدًا بما فيه الكفاية وذا فائدة. هذه هي طريقتي في التصنيف.
ماكس: أنا أقسم بشكل رئيسي إلى ثلاثة مسارات مختلفة. المسارات الثلاثة هي: طبقة الهيكل، طبقة الموارد وطبقة التطبيقات. طبقة الهيكل تشبه إلى حد ما بنية تحتية أساسية، يمكنك من خلالها تطوير مشاريع الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يسمح بإنشاء مشاريع من طبقة الموارد أو طبقة التطبيقات على هذه الطبقة الهيكلية. إذا كنت لديك فهم جيد للبلوكشين، فقد تتخيلها كطبقة 1 من البلوكشين وغيرها من البنية التحتية، تسمى طبقة الهيكل. مثل Bittensor و Near و Sahara، أعتبرها جميعاً ضمن طبقة الهيكل.
بعد بناء طبقة الهيكل، سيكون هناك طبقة موارد فوقها، وهي مبنية على هذه الطبقة الهيكلية. وهذه هي الموارد المختلفة التي تحتاجها تطويرات الذكاء الاصطناعي، مثل القدرة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وما إلى ذلك، والتي تسمى طبقة الموارد. بعض مشاريع الأمثلة مثل Akash أو Render وغيرها تقدم قدرة حاسوبية لامركزية، أو مثل Vana التي يمكن أن توفر بيانات لامركزية، تُسمى طبقة الموارد.
في طبقة الموارد وفوق طبقة البنية التحتية، الأقرب إلى C، الأقرب إلى استخدام المستخدم يسمى طبقة التطبيق. وضعت وكلاء الذكاء الاصطناعي هنا، الأقرب إلى الأشياء التي يحتاجها المستخدم حقًا، على سبيل المثال، يمكن أن تسرع استخدامك لجوانب DeFi، وضعتها في طبقة التطبيق. لذا، هناك ثلاثة مسارات رئيسية. لأن سرد Crypto AI قد بدأ للتو، والناس لا يزالون لا يعرفون كيفية تصنيفه بشكل جيد، ولا توجد طريقة متفق عليها. ولكن هيكل هذا القطاع يبدو أنه تصنيف يمكن أن يتماشى مع مسارات Crypto الحالية.
فرص وتحديات Crypto AI
أليكس: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI في رأيكم الآن؟ بخلاف التحديات، ما هي الفرص الصناعية أو السردية التي قد تكون أمام Crypto AI في السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: أعتقد أن التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة جدًا، حيث ارتفعت القيمة السوقية لمعظم المشاريع بشكل كبير، مثل Bittensor التي وصلت قيمتها السوقية إلى 50 مليار دولار، وهذه القيمة السوقية قد تكون مدفوعة بالمضاربة أكثر. أعتقد أنه من الضروري حقًا العثور على توافق السوق مع المنتج، أو إيجاد بعض التطبيقات القابلة للاستخدام حقًا، لكن لا يزال هناك عدد قليل من هذه التطبيقات التي يمكن أن تتطور. إذا نظرنا إلى هذه التطبيقات، حتى أشعر أن هناك أشياء لا تزال في مرحلة مبكرة جدًا.