تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من ضجة المفاهيم إلى التطبيقات الفعلية

منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا في مجال التشفير. كانت مجتمع Web3 دائمًا مفتوحة لمفاهيم جديدة متنوعة، ناهيك عن التكنولوجيا مثل الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بمساحة سرد غير محدودة وإمكانات تطبيق. في دائرة التشفير، ظهر مفهوم الذكاء الاصطناعي في البداية بشكل "جنون العملات المضحكة"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف قيمتها التطبيقية الفعلية: ما هي التطبيقات العملية الجديدة التي يمكن أن تقدمها تقنية التشفير للذكاء الاصطناعي المتنامي؟

ستقوم هذه المقالة بتحليل مسار تطوير الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، من موجات الضجيج المبكر إلى ظهور مشاريع التطبيقات الحالية، مع دمج الأمثلة والبيانات لمساعدة القارئ على فهم سياق الصناعة والاتجاهات المستقبلية. فيما يلي استنتاجاتنا الأولية:

1. مرحلة عملة AI قد أصبحت من الماضي، وفرص المضاربة وتحقيق الأرباح قد انتهت؛
2. بعض مشاريع Web3 AI الأساسية تؤكد على فوائد "اللامركزية" لأمان الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين لا يهتمون كثيرًا، بل يهتمون أكثر بـ"عائدات الرموز" و"تجربة المنتج";
3. إذا كنت ترغب في استثمار في مشاريع التشفير المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، يجب أن تركز على مشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية البحتة، أو المشاريع المنصة التي يمكن أن تدمج مجموعة متنوعة من الأدوات أو الوكلاء سهلة الاستخدام، فقد تكون هذه هي النقاط الساخنة للاستثمار على المدى الطويل بعد ضجة مفهوم الذكاء الاصطناعي.

الفروق في مسارات تطوير الذكاء الاصطناعي بين Web2 وWeb3

الذكاء الاصطناعي في عالم Web2

يدفع الذكاء الاصطناعي في عالم Web2 بشكل رئيسي من قبل عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، مع مسار تطوير مستقر نسبياً ومركزي. تقوم الشركات الكبيرة بتدريب نماذج مغلقة وصندوق أسود، حيث لا يتم الكشف عن الخوارزميات والبيانات، ولا يمكن للمستخدمين سوى استخدام نتائجها، مما يفتقر إلى الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى قرارات ذكاء اصطناعي غير قابلة للتدقيق، مع وجود تحيز وغموض في المسؤولية. بشكل عام، تركز ابتكارات الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية وتطبيقاتها التجارية، ولكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. تؤدي هذه المشكلة إلى بروز مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة مثل Deepseek في عام 2025، والتي تبدو مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "صيد".

بالإضافة إلى عدم الشفافية، تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 من نقطتين مؤلمتين: نقص التجربة في أشكال المنتجات المختلفة، وعدم الدقة الكافية في المجالات المتخصصة.

على سبيل المثال، عند إنشاء PPT أو صور أو مقاطع فيديو، يميل المستخدمون إلى اختيار منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات العوائق المنخفضة والتجربة الجيدة، ويكونون مستعدين لدفع مقابل استخدامها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تطوير منتجات بدون كود لتقليل العوائق أمام المستخدمين.

على سبيل المثال، غالبًا ما يشعر مستخدمو Web3 بالعجز عند استخدام ChatGPT أو DeepSeek للاستعلام عن معلومات مشروع أو رمز تشفير معين، حيث لا تزال بيانات النماذج الكبيرة غير قادرة على تغطية تفاصيل كل صناعة فرعية بدقة. لذلك، فإن اتجاه تطوير آخر للعديد من منتجات الذكاء الاصطناعي هو: التعمق في البيانات والتحليل في صناعة فرعية محددة.

عالم Web3 للذكاء الاصطناعي

عالم Web3 يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة ومفهوم أوسع للمجتمعات. بالمقارنة مع Web2، يميل Web3 أكثر إلى الانفتاح والنهج المدفوع من قبل المجتمع.

من خلال الاستفادة من هيكلية البلوكشين اللامركزية، غالبًا ما تدعي مشاريع الذكاء الاصطناعي في الويب 3 التركيز على الكود المفتوح، وحوكمة المجتمع، والشفافية والثقة، وتأمل في كسر احتكار الشركات القليلة التقليدي للذكاء الاصطناعي بطريقة موزعة. على سبيل المثال، تقوم بعض المشاريع باستكشاف استخدام البلوكشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي بواسطة DAO لتقليل التحيز.

في الحالة المثالية، يسعى Web3 AI إلى "ذكاء اصطناعي مفتوح"، مما يسمح لمعاملات النموذج ومنطق القرار بأن يتم تدقيقها من قبل المجتمع، وفي نفس الوقت يحفز آلية الرموز المطورين والمستخدمين على المشاركة. ومع ذلك، في الممارسة العملية، لا يزال تطوير AI في Web3 يتعرض لمحدودية التكنولوجيا والموارد: بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي غير المركزية هو أمر صعب للغاية، وتستند بعض المشاريع التي تدعي أنها Web3 AI في الواقع إلى نماذج أو خدمات مركزية، حيث يتم فقط دمج بعض عناصر blockchain على مستوى التطبيق. وتعتبر هذه المشاريع جيدة على الأقل، لأنها تتضمن تطوير التطبيقات الحقيقية؛ في حين أن الغالبية العظمى من مشاريع Web3 AI لا تزال مجرد مضاربات على المفاهيم، أو مشاريع مضاربة تتظاهر بأنها ذكاء اصطناعي.

علاوة على ذلك، تؤثر الاختلافات في نماذج التمويل والمشاركة على مسارات تطوير كلا الجانبين. عادةً ما يتم دفع الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال استثمار الأبحاث والأرباح من المنتجات، مما يؤدي إلى دورات نسبية مستقرة. بينما تجمع Web3 AI بين خصائص المضاربة في سوق العملات المشفرة، وغالبًا ما تحدث دورات "الضجة" التي تتقلب بشكل كبير مع مشاعر السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، يتدفق المال لرفع أسعار الرموز وتقييمها، وعندما يبرد، تتراجع حماسة المشروع والتمويل بسرعة. هذه الدورة تجعل مسار تطوير Web3 AI أكثر تقلبًا وتوجهًا سرديًا.

بالنسبة للسرد الرئيسي لـ Web3 AI "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية"، نحن حاليًا نتمسك بموقف "متفائل حذر". فبعد كل شيء، لا يزال هناك في مجال Web3 وجودات ثورية مثل البيتكوين والإيثريوم. ولكن في المرحلة الحالية، من الضروري التفكير بشكل واقعي في بعض السيناريوهات التي يمكن تنفيذها على الفور، مثل:

1. إدماج وكلاء الذكاء الاصطناعي في مشاريع Web3 الحالية، لزيادة كفاءة المشروع؛
2. دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى، لإنتاج أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير;
3. منتجات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لصناعة Web3، تقدم خدمات يرغب ممارسو Web3 في دفع ثمنها من حيث دقة البيانات أو التوافق مع عادات العمل للمنظمات والأفراد في Web3.