دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تغطية مباشرة لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في الآونة الأخيرة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أهم المجالات التي تدفع البشرية إلى المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تقديم ChatGPT لتجربة ذكاء اصطناعي ثورية، انتقل الذكاء الاصطناعي القائم على سلسلة الكتل بسرعة من مفهوم إلى تطبيق فعلي، وأصبح في نظر العاملين في Web3 المسار الجديد الأكثر قدرة على الانفجار المستمر.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ الذي انتهى مؤخرًا في عام 2025، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 حيوية للغاية. شاركنا بعمق في العديد من المناقشات، وتعرفنا على العديد من المشاريع ذات الإمكانيات، والآن نقدم لكم تقريرًا مباشرًا.
أ. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
تمت الإشارة إلى منصة الإطلاق والبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لـ AI Agent بشكل كبير في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع للمطورين والمستخدمين العاديين منصة لامتلاك واستخدام AI Agent بمتطلبات منخفضة، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في جولة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
نظام تشغيل ذكاء اصطناعي لامركزي، من خلال بناء Layer 1 مخصص للذكاء الاصطناعي، يربط موارد الحوسبة والبيانات والنماذج، لبناء نظام بيئي لتطوير الذكاء الاصطناعي الموزع.
منصة مبتكرة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتكرس جهودها لدفع تطوير تقنية الوكلاء المتعددة.
بنية تحتية لامركزية معينة تهدف إلى تحقيق التعاون الآمن والمستقل بين الإنسان والآلة.
شبكة مكونة من وكلاء متعددين للذكاء الاصطناعي غير مركزيين، 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 المعتمد على سلسلة الكتل. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع بجهد في مجالات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج من أجل تحقيق هذا الهدف، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
مشروع يهدف إلى بناء منصة لسيادة بيانات المستخدمين اللامركزية.
منصة سحابية للذكاء الاصطناعي ذات وصول مفتوح، تدمج الموارد الحاسوبية العالمية.
التركيز على الشبكة القادمة للذكاء الاصطناعي و blockchain ، وتوفير البنية التحتية للاقتصاد اللامركزي.
منصة حسابية لامركزية، توفر خدمات الوصول إلى مجموعات GPU وCPU عند الطلب.
منصة بنية تحتية للحوسبة السحابية الموزعة.
شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية المستقلة.
حلول اقتصادية مكرسة لذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.
مشروع يوفر طبقة وسطى من حماية الخصوصية وحوسبة بدون تتبع للتطبيقات اللامركزية.
مشروع لإنشاء منصة بيانات AI مفتوحة وشفافة.
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
تواجه تطورات الذكاء الاصطناعي تحديًا مهمًا يتمثل في عدم وضوح عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع التي تستحق الاهتمام:
منصة حوسبة سحابية لامركزية، تقدم خدمات حساب الخصوصية الموثوقة واستنتاج الذكاء الاصطناعي للتطبيقات على السلسلة.
محرك حسابات لامركزي، يوفر الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق وحسابات البلوكشين خارج السلسلة.
منصة مبتكرة تركز على التحقق من البيانات اللامركزية وذكاء اصطناعي موثوق.
ثانياً، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي المتميزة قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة، مثل مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يحقق خدمات حجز الرحلات، ومعلق الذكاء الاصطناعي لنجوم الدوري الأمريكي لكرة السلة، بالإضافة إلى وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل اللامركزي، مما يوفر مزيدًا من الاحتمالات لتطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع التي تستحق الاهتمام:
منصة Gamefi AI Agent على سلسلة الكتل العامة.
مساعد سفر مدفوع بالذكاء الاصطناعي.
وكيل الذكاء الاصطناعي لتحليل الرياضة يركز على مجال كرة السلة.
منصة وكيل الذكاء الاصطناعي التي تركز على مجالات المال والتجارة.
٣. تحويل المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تماشياً مع الاتجاه السائد، العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضاً تتبنى الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث يرون أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في سلسلة الكتل، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، ويحل المشكلات التفاعلية التي كانت تزعج الصناعة لفترة طويلة. إن توكينغ وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينه وبين الآخرين، قد أظهر أيضًا المزيد من الاحتمالات لتقنية الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل. وفي هذا الصدد، أعربت هذه السلاسل عن أهداف تطوير الذكاء الاصطناعي كأولوية، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بينما تشجع المطورين من خلال أنشطة مثل الهاكاثون على الابتكار والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
بالإضافة إلى ذلك، أشار المشاريع التي كانت تركز في الماضي على خدمات إعادة التخزين، أنها تعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للحسابات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتنبؤاته، مما يساعد على تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
في إطار النقاشات المثيرة حول موضوع AI وWeb3 في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، تم تبادل الآراء والمشاركة بشكل مكثف. بينما نتطلع إلى رؤية مستقبلية جميلة، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير AI على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرص ابتكار هائلة. على المدى البعيد، يشعر المتخصصون في المجال بالأمل تجاه تطوير AI على السلسلة، ويتطلعون إلى دفع الاندماج والازدهار بين AI 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 12
أعجبني
12
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
CryptoFortuneTeller
· 08-15 11:02
بعيد عن الواقع، ما يتحدثون عنه هو مضاربة منذ عام 2020.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LayoffMiner
· 08-15 07:48
هل سيأتي احترافي المنتدى أيضًا لاقتطاف القسائم؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-2fce706c
· 08-15 07:47
إخوتي، لا حاجة لي أن أقول، ai+web3 هذه الموجة بالتأكيد هي كلمة السر للثروة. لقد قمت بالتخطيط لذلك منذ زمن.
اتجاهات جديدة في دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تحليل مباشر لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3: تغطية مباشرة لمؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025
في الآونة الأخيرة، يُعتبر الذكاء الاصطناعي وWeb3 من أهم المجالات التي تدفع البشرية إلى المرحلة التالية من النمو التكنولوجي. مع تقديم ChatGPT لتجربة ذكاء اصطناعي ثورية، انتقل الذكاء الاصطناعي القائم على سلسلة الكتل بسرعة من مفهوم إلى تطبيق فعلي، وأصبح في نظر العاملين في Web3 المسار الجديد الأكثر قدرة على الانفجار المستمر.
في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ الذي انتهى مؤخرًا في عام 2025، أصبح دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 موضوعًا ساخنًا. سواء في القاعة الرئيسية أو في القاعات الفرعية، كانت المناقشات حول دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3 حيوية للغاية. شاركنا بعمق في العديد من المناقشات، وتعرفنا على العديد من المشاريع ذات الإمكانيات، والآن نقدم لكم تقريرًا مباشرًا.
أ. البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
1. منصة وإطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي
تمت الإشارة إلى منصة الإطلاق والبنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لـ AI Agent بشكل كبير في الأشهر الستة الماضية. توفر هذه المشاريع للمطورين والمستخدمين العاديين منصة لامتلاك واستخدام AI Agent بمتطلبات منخفضة، وهي واحدة من الاتجاهات الرئيسية في جولة مشاريع الذكاء الاصطناعي الحالية.
بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
2. الذكاء الاصطناعي اللامركزي
الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو الهدف النهائي للذكاء الاصطناعي المعتمد على سلسلة الكتل. حاليًا، تعمل العديد من المشاريع بجهد في مجالات مثل قوة الحوسبة والبيانات والنماذج من أجل تحقيق هذا الهدف، وتأمل من خلال الأسلوب اللامركزي في كسر احتكار الشركات الكبرى لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) ومساعدة الجمهور في الحصول على ملكية البيانات والنماذج.
المشاريع التي تستحق الاهتمام تشمل:
3. الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق
تواجه تطورات الذكاء الاصطناعي تحديًا مهمًا يتمثل في عدم وضوح عملية التدريب، فضلاً عن عدم القدرة على ضمان دقة نتائج الذكاء الاصطناعي. حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تأمل في تحقيق قابلية التحقق من عملية تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال تقنيات مثل ZKP و TEE، لضمان موثوقية نتائج الذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع التي تستحق الاهتمام:
ثانياً، حالات استخدام الذكاء الاصطناعي: الإمكانيات والتوقعات
بالمقارنة مع البنية التحتية الغنية للذكاء الاصطناعي، لا تزال مشاريع الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي المتميزة قليلة نسبيًا. بالإضافة إلى الروبوت الشهير على تويتر، ذكر المتحدثون في هذا الحدث أيضًا بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناشئة، مثل مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يحقق خدمات حجز الرحلات، ومعلق الذكاء الاصطناعي لنجوم الدوري الأمريكي لكرة السلة، بالإضافة إلى وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل اللامركزي، مما يوفر مزيدًا من الاحتمالات لتطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي.
تشمل المشاريع التي تستحق الاهتمام:
٣. تحويل المشاريع التقليدية إلى الذكاء الاصطناعي
تماشياً مع الاتجاه السائد، العديد من مشاريع Web3 التقليدية أيضاً تتبنى الذكاء الاصطناعي، وأعلنت عن خططها للتحول إلى الذكاء الاصطناعي.
تشارك العديد من سلاسل الكتل المعروفة بنشاط في المؤتمرات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، حيث يرون أن ظهور وكيل الذكاء الاصطناعي له دور مهم في تبسيط العمليات التفاعلية المعقدة في سلسلة الكتل، مما يمكن أن يجذب المزيد من المستخدمين إلى عالم Web3، ويحل المشكلات التفاعلية التي كانت تزعج الصناعة لفترة طويلة. إن توكينغ وكيل الذكاء الاصطناعي والتعاون المتبادل بينه وبين الآخرين، قد أظهر أيضًا المزيد من الاحتمالات لتقنية الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل. وفي هذا الصدد، أعربت هذه السلاسل عن أهداف تطوير الذكاء الاصطناعي كأولوية، وستدعم تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل شامل من خلال البنية التحتية الأساسية، وابتكار الحسابات، وغيرها من الجوانب، بينما تشجع المطورين من خلال أنشطة مثل الهاكاثون على الابتكار والتطوير في تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة.
بالإضافة إلى ذلك، أشار المشاريع التي كانت تركز في الماضي على خدمات إعادة التخزين، أنها تعمل على بناء طبقة ثقة لامركزية، وتقديم خدمات سحابية قابلة للتحقق، وتوفير إثباتات على السلسلة للحسابات خارج السلسلة مثل تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته وتنبؤاته، مما يساعد على تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي القابل للتحقق.
أربعة، التحديات والمستقبل
في إطار النقاشات المثيرة حول موضوع AI وWeb3 في مؤتمر الإجماع في هونغ كونغ 2025، تم تبادل الآراء والمشاركة بشكل مكثف. بينما نتطلع إلى رؤية مستقبلية جميلة، أشار العديد من الضيوف إلى أن تطوير AI على السلسلة لا يزال يواجه العديد من التحديات، بما في ذلك عدم موثوقية النماذج، وغموض نوايا الكلمات الدلالية، وقيود التخزين والأجهزة، ومشاكل الأمان والخصوصية. هذه التحديات لا تجلب فقط مشكلات تقنية للصناعة، ولكنها ستولد أيضًا فرص ابتكار هائلة. على المدى البعيد، يشعر المتخصصون في المجال بالأمل تجاه تطوير AI على السلسلة، ويتطلعون إلى دفع الاندماج والازدهار بين AI وWeb3 من خلال تحسين البنية التحتية، وابتكار حالات الاستخدام، والتعاون المجتمعي.