تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج إلى التطبيق

ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022 جعل الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. كانت مجتمع Web3 دائمًا ماهرًا في ترويج المفاهيم المختلفة، والذكاء الاصطناعي تم الإشادة به بسبب آفاقه الواسعة للتطبيق. انفجر مفهوم الذكاء الاصطناعي في دائرة التشفير في البداية على شكل "حمى الميم"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمته التطبيقية الفعلية في مجال التشفير.

ستحلل هذه المقالة تطور الذكاء الاصطناعي في مجال الويب 3، بدءًا من موجات الضجة المبكرة وصولاً إلى ظهور المشاريع التطبيقية الحالية، وستتناول الاتجاهات في الصناعة من خلال أمثلة وبيانات. استنتاجنا الأولي هو كما يلي:

1. مرحلة ميم الذكاء الاصطناعي قد انتهت، وترك وراءه بعض التجارب التي لا تُنسى.

2. بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تبرز فوائد "اللامركزية" على أمان الذكاء الاصطناعي، ولكن المستخدمين يهتمون أكثر بـ"عائدات الرموز" و"تجربة المنتج".

3. المشاريع المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل التي تستحق الانتباه هي مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة أو المنصات التي يمكنها دمج أدوات متعددة سهلة الاستخدام أو الوكلاء (، وقد يكون هذا نقطة استثمار طويلة الأمد بعد ميم الذكاء الاصطناعي.

![بعد جنون الميمات هل ستكون الفوضى أم ولادة جديدة؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8b694c7f262d1a749fdf15cec20680d7.webp(

اختلاف مسارات تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3

) عالم Web2 للذكاء الاصطناعي

تدفع الذكاء الاصطناعي في Web2 بشكل رئيسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية ، مع تطور أكثر استقرارًا وتركزًا. تقوم شركات كبيرة مثل OpenAI وGoogle بتدريب نماذج مغلقة ، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات ، ويمكن للمستخدمين استخدام النتائج فقط ، مما يفتقر إلى الشفافية. تؤدي هذه السيطرة المركزية إلى قرارات الذكاء الاصطناعي التي لا يمكن تدقيقها ، مما يثير مشاكل التحيز وعدم وضوح المسؤولية. بشكل عام ، تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية والتطبيقات التجارية ، لكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. أدت هذه النقطة المؤلمة إلى ظهور مشاريع جديدة للذكاء الاصطناعي مثل Deepseek في عام 2025 والتي تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "مغلقة".

بجانب نقص الشفافية، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 من مشكلتين رئيسيتين: تجربة المستخدم السيئة في أشكال المنتجات المختلفة، ودقة غير كافية في المجالات المتخصصة.

يميل العديد من المستخدمين إلى استخدام منتجات الذكاء الاصطناعي المتخصصة ذات العوائق المنخفضة والتجربة الأفضل، وهم مستعدون لدفع ثمن ذلك. في الوقت الحالي، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم شكل منتجات بدون كود لتقليل عوائق استخدام المستخدم.

بالإضافة إلى ذلك، يشعر مستخدمو Web3 بالإحباط في كثير من الأحيان عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للحصول على معلومات حول مشاريع أو رموز التشفير المحددة. لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية جميع تفاصيل القطاعات الفرعية بدقة. لذلك، فإن اتجاه تطوير آخر للعديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو التعمق في استخراج البيانات وقدرات التحليل في مجالات محددة.

عالم Web3 والذكاء الاصطناعي

Web3 هو مفهوم واسع يركز على صناعة التشفير ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمعات. بالمقارنة مع Web2، يميل Web3 أكثر نحو نهج مفتوح يقوده المجتمع.

تستخدم مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 هيكلها اللامركزي القائم على blockchain، وغالبًا ما تؤكد على الشفرة المفتوحة، وحوكمة المجتمع، والشفافية والمصداقية، في محاولة لكسر احتكار الذكاء الاصطناعي التقليدي من قبل عدد قليل من الشركات بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تستكشف بعض المشاريع استخدام blockchain للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي، أو قيام DAO بمراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي لتقليل التحيز.

في الحالة المثالية، يسعى Web3 AI إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، مما يسمح لمجتمع المراجعة بفحص معلمات النماذج ومنطق اتخاذ القرار، بينما يحفز آلية الرموز المطورين والمستخدمين على المشاركة. ومع ذلك، في الواقع، لا يزال تقدم AI في Web3 مقيدًا بالقيود التقنية والموارد: من الصعب جدًا بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية، حيث لا تزال بعض المشاريع التي تدعي أنها Web3 AI تعتمد في الواقع على نماذج أو خدمات مركزية، وتقوم فقط بدمج بعض عناصر blockchain في طبقة التطبيق. وتعتبر هذه المشاريع نسبياً جيدة، على الأقل في تطوير التطبيقات الحقيقية؛ بينما لا يزال معظم مشاريع Web3 AI عالقة في مرحلة الضخ المفاهيمي البحت، أو تستخدم شعار الذكاء الاصطناعي في تحركات Meme.

علاوة على ذلك، تؤثر اختلافات رأس المال ونماذج المشاركة أيضًا على مسارات تطوير كلا الجانبين. عادةً ما يدفع الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال استثمار الأبحاث والأرباح الناتجة عن المنتجات، مما يؤدي إلى تطور أكثر استقرارًا. بينما يجمع الذكاء الاصطناعي في Web3 بين خصائص المضاربة في السوق المشفرة، وغالبًا ما يظهر "تدفقات" دورية تتقلب بشكل كبير مع مشاعر السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال لدفع أسعار الرموز والتقييمات، وعندما يبرد، تتراجع حدة المشروع ورأس المال بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر تقلبًا وتوجهًا سرديًا.

بالنسبة للسرد الرئيسي لـ Web3 AI "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية"، نحن نتبنى حاليًا "تفاؤل حذر". بعد كل شيء، لقد ولدت Web3 بالفعل مشاريع ثورية مثل البيتكوين والإيثيريوم. ولكن في هذه المرحلة الحالية، فإن النهج الأكثر واقعية هو تصور بعض السيناريوهات القابلة للتنفيذ على الفور، مثل:

1. دمج وكيل الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية على الويب 3 لزيادة كفاءة المشروع.
2. دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لإنتاج أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير.
3. تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة Web3، وتقديم خدمات قيمة في دقة البيانات أو التكيف مع عادات العمل الخاصة بالمنظمات/الأفراد في Web3.

تتواصل القصة، ستستعرض المقالة التالية وتعلق على خمس موجات من Web3 AI، بالإضافة إلى بعض المنتجات الممثلة فيها.

![بعد جنون الميمات هل هي فوضى أم ولادة جديدة؟]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4ea047a286e4509a2a427ae6d81edbe7.webp(