المؤلف: شون لي، فورتشن؛ الترجمة: الذكاء الاصطناعي لكتلة القانون يتطور بسرعة، ولكن السرد لا يزال مهيمنًا عليه من قبل عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا. بينما تتصدر OpenAI وGoogle وMeta العناوين، تحدث ثورة أكثر هدوءًا ولكنها قد تكون أكثر جوهرية - صعود الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI).
ليس هذا مجرد ابتكار في الخوارزميات، بل هو أيضًا مقاومة للسيطرة المركزية. أصبح المستخدمون أكثر وعيًا بأنظمة الصناديق السوداء، والأجندات البيانات الخفية، واحتكار القوة، ولكن للهروب من هذه "الجدران"، يجب إعادة بناء بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. اليوم، هناك العديد من المشاريع التي تتعامل مباشرة مع هذه التحديات، وتضع الأساس لإعادة تعريف دور الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة للأشخاص الذين يبنون أو يستثمرون في مجال اللامركزية، فإن فهم هذه التطورات أمر بالغ الأهمية - لأن نجاح أو فشل الموجة القادمة من الابتكارات في الذكاء الاصطناعي يعتمد على ما إذا كانت هذه البنى التحتية البديلة ستتمكن من البناء بنجاح.
اللامركزية AI 的颠覆性何在？
نشر الذكاء الاصطناعي في بيئة لامركزية لا تتطلب الثقة، يغير قواعد اللعبة تمامًا: كل استدلال قد يتطلب التحقق من التشفير؛ وغالبًا ما تحتاج استدعاءات البيانات إلى عبور شبكة مؤشرات الكتل المعقدة؛ على عكس العملاق المركزي، لا يمكن لمشاريع DeAI ببساطة الاعتماد على خدمات AWS أو Google السحابية للتوسع تلقائيًا عندما تتزايد متطلبات قوة الحوسبة - ما لم يتخلوا عن مبادئهم الأساسية.
تخيل نموذج DeAI يستخدم في إدارة المجتمع: يحتاج إلى التفاعل مع العقود الذكية (قد تكون عبر السلاسل) ، من خلال تشفير معقد لضمان الخصوصية ، مع الحفاظ على الشفافية في العمليات - وهذا يختلف تمامًا عن التحديات الحسابية التي تواجهها التحليلات التقليدية للذكاء الاصطناعي.
إن هذه التعقيدات هي التي أدت إلى إحباط أفكار DeAI في مراحلها المبكرة: إما أن تضحي المشاريع باللامركزية من أجل الكفاءة، أو أنها تنهار تحت ضغط الطلبات المعالجة. حدثت النقلة الحقيقية عندما توقفت فرق التطوير عن تطبيق الهياكل التقليدية للذكاء الاصطناعي بشكل صارم، وبدلاً من ذلك، بدأت في بناء أنظمة مخصصة من الصفر مع التركيز على الخصائص مثل اللامركزية والشفافية والتحكم من قبل المستخدم.
من المخطط إلى الشبكة الرئيسية: تطبيقات قيد التنفيذ
مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية أخيرًا خرجت من الإطار النظري. قامت عدة فرق بنشر أنظمة قابلة للاستخدام عمليًا، وهذه الحالات لا تحقق فقط قابلية التقنية، بل تشير أيضًا إلى العيوب الجوهرية للذكاء الاصطناعي المركز.
في المعركة ضد الصناديق السوداء المركزية لنظام الذكاء الاصطناعي ، تقف كافا في طليعة ثورة الشفافية. نظامها الأساسي متكامل بعمق مع مكونات الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، وأخبرنا المؤسس المشارك سكوت ستيوارت في اجتماع هونغ كونغ أن المنصة تجاوزت 100,000 مستخدم ، وهذا الطلب الحقيقي على نظام خاضع للمساءلة يهز هيمنة "الذكاء الاصطناعي للصندوق الأسود التقليدي". مع استقلالية المجتمع والشفافية الكاملة ، توفر Kava بديلا ملموسا لهذه الصناعة.
يوفر بروتوكول NEAR بنية تحتية قابلة للتوسع لتطبيقات اللامركزية ذات الإنتاجية العالية، مما يعزز بشكل كبير كفاءة تشغيل DeAI؛ بينما أطلق جهاز الكمبيوتر الإنترنت (ICP) العنان لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتكاملة، حيث يضمن أن تتوافق جميع العمليات من إدخال البيانات إلى إخراج النتائج مع معايير الأمان اللامركزية.
معركة بناء الأساس
تظهر الاحتياجات الخاصة لـ DeAI الثغرات الرئيسية في بنية Web3 التحتية. تتصدر شبكة Akash الطريق - حيث أن DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية) التي أنشأتها تفعيل القوة الحاسوبية غير المستخدمة على مستوى العالم، مما يخلق سوقًا للحوسبة مقاومًا للرقابة ومنخفض التكلفة، ويقدم بديلاً لأعباء العمل في الذكاء الاصطناعي يتساوى مع خدمات السحابة المركزية.
تعتبر قابلية الوصول إلى البيانات جزءًا أساسيًا آخر. لقد قامت The Graph بتحسين آلية فهرسة واستعلام بيانات الكتلة، مما يتيح لتطبيقات DeAI الحصول بكفاءة على المعلومات الموجودة على السلسلة، لتلبية الاحتياجات الهائلة من البيانات المعقدة والتحليل واتخاذ القرار، وتجنب الضغط الزائد على عقدة واحدة.
تقوم هذه التطورات الأساسية بإعادة تشكيل النظام البيئي بأكمله. اليوم، يمكن لـ DeAI التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا - سواء كان ذلك في تحسين مجموعات استراتيجيات DeFi، أو دفع منصات التواصل الاجتماعي اللامركزية - دون الحاجة إلى التضحية بالمبادئ الأساسية لللامركزية.
إن الشبكات الموزعة للحوسبة التي أنشأتها منصات مثل Akash تدعم التشغيل الفعلي لمشاريع مثل Kava. إن هذه الدورة الإيجابية تؤكد على ردود الفعل المتسلسلة الناتجة عن اختراقات البنية التحتية: عندما لا يضطر المطورون للاختيار بين "الكفاءة" و"اللامركزية"، يصبح التحول الحقيقي في النموذج ممكنًا.
اتجاه الطريق
تطور البنية التحتية لـ Web3 المستمر يفتح مشاهد تطبيقية فريدة لـ اللامركزية AI. على سبيل المثال: تخطط Kava لنشر وكيل AI في وقت لاحق من هذا العام، الذي سيتمكن من تنفيذ استراتيجيات عبر السلاسل المعقدة تلقائيًا أو تحسين خطط زراعة العائد، باستخدام تغليف ذكي لإزالة تعقيد العمليات الذي يخيف المستخدمين الرئيسيين. وهذا لا يتطلب فقط دعم خوارزميات AI، بل يعتمد أيضًا على التفاعل السلس مع بروتوكولات متعددة - وهو ما يمثل القيمة الرئيسية التي تقدمها البنية التحتية مثل The Graph.
الحوكمة المجتمعية هي نقطة انطلاق أخرى. مشاريع مثل Dexe تستكشف إطار تطوير الذكاء الاصطناعي المدفوع من المجتمع، حيث يتم محاذاة تدريب النماذج مع توافق المستخدمين والاحتياجات التنظيمية ديناميكيًا. مع دعم بنية تحتية متكاملة، قد تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل من محاكاة تأثير السياسات، وإدارة خزائن DAO، لتحقيق الحكم الذاتي الذكي الحقيقي.
تجاوز ضجيج المفاهيم
إن نجاح DeAI لا يمكن أن يعتمد فقط على تصميم النماذج الرائع أو الدعوات المثالية. لا يزال مزودو البنية التحتية ومطورو التطبيقات يواجهون تحديات مستمرة مثل اختناق القدرة الحاسوبية، معايير الاتصال عبر السلاسل، التحقق من صحة البيانات، و اللامركزية.
تظهر العديد من النماذج النظرية ضعفها بمجرد تعرضها لواقع الشبكة الرئيسية. إذا سألت أي فريق نشر DeAI، يمكنهم سرد أمثلة قصوى يصعب على النماذج الحالية التعامل معها - مثل تقلبات السوق المفاجئة، وذروة ازدحام الشبكة، وثغرات آلية الحكم، وما إلى ذلك.
المرحلة التالية مفتاحها هو المعايير والقدرة على التشغيل البيني. مع الزيادة الكبيرة في تطبيقات DeAI، أصبح من الضروري إنشاء إطار عمل موحد للبيانات والحوسبة والحكم. يعتمد النجاح على المدى الطويل على القدرة على بناء نظام بيئي يتعاون فيه كل مكون بسلاسة، وليس على مجموعة من الحلول التنافسية المنفصلة.
هذه العناصر الأساسية - البنية التحتية القوية، البيانات القابلة للتحقق، آليات الحكم المرنة - قد لا تكون مثيرة للاهتمام مثل التقدم الرائع في تدريب النماذج. لكنها ستحدد في النهاية ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي اللامركزي الوفاء بوعده "بشفافية أكبر، وقابلية للمسائلة، وتمكين المستخدمين"، أو ما إذا كان سيبقى محاصراً في قفص التطبيقات الهامشية. الفرق التي تتعامل حالياً مع هذه التحديات الأساسية تشكل في الواقع مسار تطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
اللامركزية AI:突破科技巨头的围墙
المؤلف: شون لي، فورتشن؛ الترجمة: الذكاء الاصطناعي لكتلة القانون يتطور بسرعة، ولكن السرد لا يزال مهيمنًا عليه من قبل عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا. بينما تتصدر OpenAI وGoogle وMeta العناوين، تحدث ثورة أكثر هدوءًا ولكنها قد تكون أكثر جوهرية - صعود الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI).
ليس هذا مجرد ابتكار في الخوارزميات، بل هو أيضًا مقاومة للسيطرة المركزية. أصبح المستخدمون أكثر وعيًا بأنظمة الصناديق السوداء، والأجندات البيانات الخفية، واحتكار القوة، ولكن للهروب من هذه "الجدران"، يجب إعادة بناء بنية الذكاء الاصطناعي التحتية. اليوم، هناك العديد من المشاريع التي تتعامل مباشرة مع هذه التحديات، وتضع الأساس لإعادة تعريف دور الذكاء الاصطناعي.
بالنسبة للأشخاص الذين يبنون أو يستثمرون في مجال اللامركزية، فإن فهم هذه التطورات أمر بالغ الأهمية - لأن نجاح أو فشل الموجة القادمة من الابتكارات في الذكاء الاصطناعي يعتمد على ما إذا كانت هذه البنى التحتية البديلة ستتمكن من البناء بنجاح.
اللامركزية AI 的颠覆性何在？
نشر الذكاء الاصطناعي في بيئة لامركزية لا تتطلب الثقة، يغير قواعد اللعبة تمامًا: كل استدلال قد يتطلب التحقق من التشفير؛ وغالبًا ما تحتاج استدعاءات البيانات إلى عبور شبكة مؤشرات الكتل المعقدة؛ على عكس العملاق المركزي، لا يمكن لمشاريع DeAI ببساطة الاعتماد على خدمات AWS أو Google السحابية للتوسع تلقائيًا عندما تتزايد متطلبات قوة الحوسبة - ما لم يتخلوا عن مبادئهم الأساسية.
تخيل نموذج DeAI يستخدم في إدارة المجتمع: يحتاج إلى التفاعل مع العقود الذكية (قد تكون عبر السلاسل) ، من خلال تشفير معقد لضمان الخصوصية ، مع الحفاظ على الشفافية في العمليات - وهذا يختلف تمامًا عن التحديات الحسابية التي تواجهها التحليلات التقليدية للذكاء الاصطناعي.
إن هذه التعقيدات هي التي أدت إلى إحباط أفكار DeAI في مراحلها المبكرة: إما أن تضحي المشاريع باللامركزية من أجل الكفاءة، أو أنها تنهار تحت ضغط الطلبات المعالجة. حدثت النقلة الحقيقية عندما توقفت فرق التطوير عن تطبيق الهياكل التقليدية للذكاء الاصطناعي بشكل صارم، وبدلاً من ذلك، بدأت في بناء أنظمة مخصصة من الصفر مع التركيز على الخصائص مثل اللامركزية والشفافية والتحكم من قبل المستخدم.
من المخطط إلى الشبكة الرئيسية: تطبيقات قيد التنفيذ
مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية أخيرًا خرجت من الإطار النظري. قامت عدة فرق بنشر أنظمة قابلة للاستخدام عمليًا، وهذه الحالات لا تحقق فقط قابلية التقنية، بل تشير أيضًا إلى العيوب الجوهرية للذكاء الاصطناعي المركز.
في المعركة ضد الصناديق السوداء المركزية لنظام الذكاء الاصطناعي ، تقف كافا في طليعة ثورة الشفافية. نظامها الأساسي متكامل بعمق مع مكونات الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، وأخبرنا المؤسس المشارك سكوت ستيوارت في اجتماع هونغ كونغ أن المنصة تجاوزت 100,000 مستخدم ، وهذا الطلب الحقيقي على نظام خاضع للمساءلة يهز هيمنة "الذكاء الاصطناعي للصندوق الأسود التقليدي". مع استقلالية المجتمع والشفافية الكاملة ، توفر Kava بديلا ملموسا لهذه الصناعة.
يوفر بروتوكول NEAR بنية تحتية قابلة للتوسع لتطبيقات اللامركزية ذات الإنتاجية العالية، مما يعزز بشكل كبير كفاءة تشغيل DeAI؛ بينما أطلق جهاز الكمبيوتر الإنترنت (ICP) العنان لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتكاملة، حيث يضمن أن تتوافق جميع العمليات من إدخال البيانات إلى إخراج النتائج مع معايير الأمان اللامركزية.
معركة بناء الأساس
تظهر الاحتياجات الخاصة لـ DeAI الثغرات الرئيسية في بنية Web3 التحتية. تتصدر شبكة Akash الطريق - حيث أن DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية) التي أنشأتها تفعيل القوة الحاسوبية غير المستخدمة على مستوى العالم، مما يخلق سوقًا للحوسبة مقاومًا للرقابة ومنخفض التكلفة، ويقدم بديلاً لأعباء العمل في الذكاء الاصطناعي يتساوى مع خدمات السحابة المركزية.
تعتبر قابلية الوصول إلى البيانات جزءًا أساسيًا آخر. لقد قامت The Graph بتحسين آلية فهرسة واستعلام بيانات الكتلة، مما يتيح لتطبيقات DeAI الحصول بكفاءة على المعلومات الموجودة على السلسلة، لتلبية الاحتياجات الهائلة من البيانات المعقدة والتحليل واتخاذ القرار، وتجنب الضغط الزائد على عقدة واحدة.
تقوم هذه التطورات الأساسية بإعادة تشكيل النظام البيئي بأكمله. اليوم، يمكن لـ DeAI التعامل مع مهام أكثر تعقيدًا - سواء كان ذلك في تحسين مجموعات استراتيجيات DeFi، أو دفع منصات التواصل الاجتماعي اللامركزية - دون الحاجة إلى التضحية بالمبادئ الأساسية لللامركزية.
إن الشبكات الموزعة للحوسبة التي أنشأتها منصات مثل Akash تدعم التشغيل الفعلي لمشاريع مثل Kava. إن هذه الدورة الإيجابية تؤكد على ردود الفعل المتسلسلة الناتجة عن اختراقات البنية التحتية: عندما لا يضطر المطورون للاختيار بين "الكفاءة" و"اللامركزية"، يصبح التحول الحقيقي في النموذج ممكنًا.
اتجاه الطريق
تطور البنية التحتية لـ Web3 المستمر يفتح مشاهد تطبيقية فريدة لـ اللامركزية AI. على سبيل المثال: تخطط Kava لنشر وكيل AI في وقت لاحق من هذا العام، الذي سيتمكن من تنفيذ استراتيجيات عبر السلاسل المعقدة تلقائيًا أو تحسين خطط زراعة العائد، باستخدام تغليف ذكي لإزالة تعقيد العمليات الذي يخيف المستخدمين الرئيسيين. وهذا لا يتطلب فقط دعم خوارزميات AI، بل يعتمد أيضًا على التفاعل السلس مع بروتوكولات متعددة - وهو ما يمثل القيمة الرئيسية التي تقدمها البنية التحتية مثل The Graph.
الحوكمة المجتمعية هي نقطة انطلاق أخرى. مشاريع مثل Dexe تستكشف إطار تطوير الذكاء الاصطناعي المدفوع من المجتمع، حيث يتم محاذاة تدريب النماذج مع توافق المستخدمين والاحتياجات التنظيمية ديناميكيًا. مع دعم بنية تحتية متكاملة، قد تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل من محاكاة تأثير السياسات، وإدارة خزائن DAO، لتحقيق الحكم الذاتي الذكي الحقيقي.
تجاوز ضجيج المفاهيم
إن نجاح DeAI لا يمكن أن يعتمد فقط على تصميم النماذج الرائع أو الدعوات المثالية. لا يزال مزودو البنية التحتية ومطورو التطبيقات يواجهون تحديات مستمرة مثل اختناق القدرة الحاسوبية، معايير الاتصال عبر السلاسل، التحقق من صحة البيانات، و اللامركزية.
تظهر العديد من النماذج النظرية ضعفها بمجرد تعرضها لواقع الشبكة الرئيسية. إذا سألت أي فريق نشر DeAI، يمكنهم سرد أمثلة قصوى يصعب على النماذج الحالية التعامل معها - مثل تقلبات السوق المفاجئة، وذروة ازدحام الشبكة، وثغرات آلية الحكم، وما إلى ذلك.
المرحلة التالية مفتاحها هو المعايير والقدرة على التشغيل البيني. مع الزيادة الكبيرة في تطبيقات DeAI، أصبح من الضروري إنشاء إطار عمل موحد للبيانات والحوسبة والحكم. يعتمد النجاح على المدى الطويل على القدرة على بناء نظام بيئي يتعاون فيه كل مكون بسلاسة، وليس على مجموعة من الحلول التنافسية المنفصلة.
هذه العناصر الأساسية - البنية التحتية القوية، البيانات القابلة للتحقق، آليات الحكم المرنة - قد لا تكون مثيرة للاهتمام مثل التقدم الرائع في تدريب النماذج. لكنها ستحدد في النهاية ما إذا كان بإمكان الذكاء الاصطناعي اللامركزي الوفاء بوعده "بشفافية أكبر، وقابلية للمسائلة، وتمكين المستخدمين"، أو ما إذا كان سيبقى محاصراً في قفص التطبيقات الهامشية. الفرق التي تتعامل حالياً مع هذه التحديات الأساسية تشكل في الواقع مسار تطور الذكاء الاصطناعي في المستقبل.