مناقشة عميقة حول مسار الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة
المضيف: أليكس، شريك بحث في منت فنتشرز
الضيوف: ماكس، مدير قناة يوتيوب "مساحة ماكس للبلوكشين"؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتكل
فهم وتحديد Crypto AI
أليكس: اليوم سنناقش قطاع Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. أولاً، دعوا الضيفين يتحدثان عن آرائهما حول هذا القطاع، وما هي المشاكل التجارية التي يحاول حلها؟
ماكس: كريبتو إيه آي يحل مشكلتين رئيسيتين. أولاً، يحل مشاكل الرقابة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي المركزي من خلال اللامركزية. ثانياً، يقدم آلية تحفيز رمزية، يمكن أن تكافئ النماذج مفتوحة المصدر والتطور المفتوح، وهو ما يصعب على شركات الذكاء الاصطناعي التقليدية تحقيقه. على سبيل المثال، يستخدم مشروع بيتينسور الحوافز الرمزية لدعم أبحاث الذكاء الاصطناعي في شبكات فرعية مختلفة. بشكل عام، توفر آلية الرموز الخاصة بكريبتو مسارًا جديدًا للتطور المفتوح واللامركزي للذكاء الاصطناعي.
Lydia: من منظور القيمة التجارية، لا يزال تحديد موقع Crypto AI غير واضح تمامًا. على الرغم من وجود قول "AI يزيد الكفاءة، وCrypto يضمن العدالة"، إلا أن الحاجة إلى زيادة الكفاءة واضحة بشكل أكبر. حاليًا، يبدو أن Crypto AI هو تجربة مبكرة، وقد فتحت خيال الناس حول دمج Crypto وAI. قد تكون أكثر ملاءمة لحل المشاكل المستقبلية بدلاً من المشاكل الحالية.
Alex: يبدو أن Crypto يوفر مسارًا مختلفًا تمامًا لتطور الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمسارات التقليدية. من خلال الحوافز الرمزية، يمكن لـ Crypto AI تحقيق تنمية متعددة مع الحفاظ على المصدر المفتوح. تعتقد Lydia أن Crypto AI الحالي لا يزال لديه فجوة في الأداء والتكلفة مقارنة بمنتجات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت الناضجة، ويبدو أكثر مثل تجربة متقدمة.
تصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة
أليكس: هناك العديد من نماذج الأعمال وأنواع المشاريع المختلفة داخل حلبة الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة. كيف ستقومون بتصنيف هذه المشاريع؟
Lydia: تصنيف شائع هو تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto. في الوقت الحالي، الأكثر شيوعًا هو الأخير، مثل مشاريع Web3 التي تتكامل مع ميزات الذكاء الاصطناعي. تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات أكبر، ولكن تحقيقه أصعب ويتطلب وقتًا أطول. حاليًا، يتم التركيز على تحسين أحد جوانب صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل تجميع موارد الحوسبة.
ماكس: أنا أُقسم بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات: طبقة الهيكل، طبقة الموارد، وطبقة التطبيقات. طبقة الهيكل تشبه البنية التحتية الأساسية، مثل Bittensor و Near وغيرها. طبقة الموارد توفر القوة الحاسوبية، البيانات، والنماذج وغيرها من الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل Akash و Render وغيرها. طبقة التطبيقات هي الأقرب للمستخدمين، مثل مختلف الوكلاء الذكيين. هذا التصنيف يتناسب بشكل جيد مع المسارات الحالية في عالم العملات المشفرة.
فرص وتحديات Crypto AI
Alex: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI حاليا؟ وما الفرص المحتملة في السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة، والعديد من المشاريع قد تم تقييمها بشكل مرتفع، ولكن التطبيقات الفعلية لا تزال قليلة. من ثلاث جوانب: مستوى الموارد ناضج نسبيًا، وهناك حاجة لدفع الظروف لاعتماد واسع النطاق؛ مستوى الهيكل يحتاج إلى وقت للتحقق؛ مستوى التطبيقات مثل الوكلاء الذكيين حاليًا يميل إلى الطابع الترفيهي، والفائدة العملية بحاجة إلى تحسين.
فيما يتعلق بالفرص، فإن الوقت الحالي ممتاز. لقد تجاوز البيتكوين 100000 دولار، وزادت درجة اهتمام العملات المشفرة، وتوجه السياسات التنظيمية في الولايات المتحدة نحو الود. لدينا المزيد من الموارد لتجربة الابتكار. بشكل عام، هذا بيئة ملائمة لتطوير Crypto AI.
Lydia: التحدي الأكبر هو وجود عدم تطابق بين المشاعر السوقية والتقدم التكنولوجي. فهم دائرة Crypto لـ AI ليس عميقًا بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى نقص في المناقشات العميقة. على سبيل المثال، في حالة AI Agent، كانت المشاعر تتفاعل باستمرار ولكن تفتقر إلى النقد.
فيما يتعلق بالفرص، من منظور الصناعة، يجب الانتباه إلى ما إذا كانت كل القطاعات يمكن أن تخفض بشكل ملحوظ تكلفة الحصول على الموارد للمستخدمين. تحتاج مشاريع وكيل الذكاء الاصطناعي إلى الانتقال من النظرية إلى التطبيق، وإيجاد طرق فعالة لتحسين تجربة المنتج. من حيث السرد، يُنصح بالتركيز على تقدم عالم الذكاء الاصطناعي غير المتعلق بالعملات المشفرة، خاصةً الأخبار التي تتصدر وسائل الإعلام الجماهيرية، لأن الذكاء الاصطناعي هو سرد خارجي بالنسبة للذكاء الاصطناعي المتعلق بالعملات المشفرة.
أليكس: أود أن أضيف شيئًا، أشعر أن Crypto AI في المرحلة الحالية تتجه نحو التفاؤل المفرط على المدى القصير. عندما يأتي السوق الهابطة في المستقبل، قد تنخفض معظم المشاريع بأكثر من 90%. لكن من المفترض أن تكون قوة AI على المدى الطويل أقوى من مسارات مثل GameFi التي تحمل خصائص بونزي أكثر. بالنسبة للمستثمرين على المدى الطويل، قد تكون الجولة القادمة من السوق الهابطة فرصة جيدة للدخول.
بالإضافة إلى ذلك، قد يظهر الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في عام 2025، وعندها ستتعرض قيمة العمل البشري لصدمة كبيرة. قد يؤدي ذلك إلى موجة مضاربة جديدة وفرص تطوير لـ Crypto AI.
مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير التي تستحق المتابعة
Alex: إذا كان عليك اختيار 1-2 من مشاريع الذكاء الاصطناعي الأكثر جدارة بالاهتمام، ما هي المشاريع التي ستوصي بها؟ وما السبب في ذلك؟
Lydia: سأوصي بـ Bittensor. هناك ثلاثة أسباب رئيسية لذلك:
قدرة الفريق على السرد قوية، الصورة تجذب المطورين.
الحصول على تفضيل المؤسسات، مثل إنشاء شركة فرعية من قبل Grayscale لتطوير نظامها البيئي.
عانت من شكوك واسعة النطاق لكنها أظهرت حيوية، والإيكولوجيا قد بدأت تأخذ شكلها.
Max：أنا أيضًا مهتم جدًا بـ Bittensor. إنه يركز على بناء آلية حوافز جيدة، وهذا هو أهم مساهمة لـ Crypto في AI. لكن هناك أيضًا مخاطر:
سرعة إصدار الرموز سريعة، وكمية الإنتاج اليومية كبيرة، مما يسبب ضغط التضخم.
الشبكة الرئيسية لا تزال تحت سيطرة الفريق، ودرجة اللامركزية ليست عالية.
بالإضافة إلى ذلك، فإن Vana( بيانات لامركزية)، Arweave( حاسوب AI)، Near( تجريد السلسلة واحتضان AI) وغيرها من المشاريع تستحق الاهتمام.
استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير
Alex: عند البحث واختيار مشاريع Crypto AI، ما هي الأبعاد التي تركزون عليها أكثر؟ ما هي العوامل الأساسية التي تأخذونها في الاعتبار؟
Max: أنا أفكر بشكل أساسي من خمسة جوانب: الفريق، المنتج، القدرة على الربح، التوقعات المستقبلية ونموذج الاقتصاد الرمزي. من بين هذه الجوانب، أعتبر الفريق هو الأهم، لأن الاستثمار في مشاريع Crypto هو في جوهره استثمار في الشركات الناشئة. سأقوم بفحص:
خلفية المؤسس
قوة المؤسسات الاستثمارية
هل الجو المجتمعي إيجابي في حل المشكلات
Lydia: أنا أيضًا أركز بشكل أكبر على الفريق، وأركز بشكل أساسي على قدرتهم على السرد والتنفيذ. ثم أنظر إلى موضع ووظيفة رمز المشروع، مما يعكس عمق فهم الفريق لـ Crypto. بالإضافة إلى ذلك، سأفكر أيضًا في ما إذا كانت ثقافة علامة المشروع فريدة وجذابة.
أليكس: سأقوم بتقييم ذلك بناءً على دورة تطور الصناعة. على سبيل المثال، قد تكون Crypto AI الآن في مرحلة تفاؤل مفرط على المدى القصير، وقد تكون السوق الهابطة في المستقبل فرصة استثمارية أفضل على المدى الطويل.
مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة
Alex: ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمونها في حياتكم اليومية؟ ما هو دورها؟
ليديا:
GPT: ممارسة اللغة الإنجليزية، العمل كاستشاري نفسي
الارتباك: البحث السريع وتلخيص المعلومات
د豆包: ذكي خط الزمن لمقاطع الفيديو على يوتيوب
ماكس：
ChatGPT: أداة لاستيعاب المعرفة وتلخيصها
تستخدم لتوليد الصور، مثل تصميم أغطية الفيديو
ALEX:
GPT: مساعد كتابة، فهم عميق للمفاهيم
Perplexity: بديل لمحركات البحث التقليدية
قد تكون قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية مماثلة لانتشار أجهزة الكمبيوتر قبل 20 عامًا. من المؤكد أن مجالات مثل البحث ستتحول نحو القيادة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل.
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
10
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MetaEggplant
· 08-15 16:43
نفخنا كل هذا الوقت والمحفظة لا تزال تنخفض إلى الصفر
شاهد النسخة الأصليةرد0
shadowy_supercoder
· 08-15 11:14
دعنا نتحدث عن الضجة هنا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ser_we_are_ngmi
· 08-15 08:56
又是 يُستغل بغباء. 玩意
شاهد النسخة الأصليةرد0
TerraNeverForget
· 08-13 02:55
فقط ضجة، مرة أخرى كحمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainTherapist
· 08-13 02:54
إنهم يجمعون المال تحت شعار الذكاء الاصطناعي فقط.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-a180694b
· 08-13 02:51
لقد أصبح الأمر جادًا الآن، لم يعد أحد يجرؤ على نشر أشياء على دائرة الأصدقاء دون مناقشة الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SquidTeacher
· 08-13 02:47
الآن الجميع يتداول في الذكاء الاصطناعي، لا أستطيع التحمل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenWhisperer
· 08-13 02:45
ستبدأ دورة الضجيج مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlatlineTrader
· 08-13 02:32
قم بالتداول فقط وانتهى الأمر، ماذا يجب أن تحلل بعد ذلك~
نظرة شاملة على مسار الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: الفرص، التحديات، وتحليل عميق للمشاريع التي تستحق المتابعة
مناقشة عميقة حول مسار الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة
المضيف: أليكس، شريك بحث في منت فنتشرز
الضيوف: ماكس، مدير قناة يوتيوب "مساحة ماكس للبلوكشين"؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتكل
فهم وتحديد Crypto AI
أليكس: اليوم سنناقش قطاع Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. أولاً، دعوا الضيفين يتحدثان عن آرائهما حول هذا القطاع، وما هي المشاكل التجارية التي يحاول حلها؟
ماكس: كريبتو إيه آي يحل مشكلتين رئيسيتين. أولاً، يحل مشاكل الرقابة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي المركزي من خلال اللامركزية. ثانياً، يقدم آلية تحفيز رمزية، يمكن أن تكافئ النماذج مفتوحة المصدر والتطور المفتوح، وهو ما يصعب على شركات الذكاء الاصطناعي التقليدية تحقيقه. على سبيل المثال، يستخدم مشروع بيتينسور الحوافز الرمزية لدعم أبحاث الذكاء الاصطناعي في شبكات فرعية مختلفة. بشكل عام، توفر آلية الرموز الخاصة بكريبتو مسارًا جديدًا للتطور المفتوح واللامركزي للذكاء الاصطناعي.
Lydia: من منظور القيمة التجارية، لا يزال تحديد موقع Crypto AI غير واضح تمامًا. على الرغم من وجود قول "AI يزيد الكفاءة، وCrypto يضمن العدالة"، إلا أن الحاجة إلى زيادة الكفاءة واضحة بشكل أكبر. حاليًا، يبدو أن Crypto AI هو تجربة مبكرة، وقد فتحت خيال الناس حول دمج Crypto وAI. قد تكون أكثر ملاءمة لحل المشاكل المستقبلية بدلاً من المشاكل الحالية.
Alex: يبدو أن Crypto يوفر مسارًا مختلفًا تمامًا لتطور الذكاء الاصطناعي مقارنة بالمسارات التقليدية. من خلال الحوافز الرمزية، يمكن لـ Crypto AI تحقيق تنمية متعددة مع الحفاظ على المصدر المفتوح. تعتقد Lydia أن Crypto AI الحالي لا يزال لديه فجوة في الأداء والتكلفة مقارنة بمنتجات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت الناضجة، ويبدو أكثر مثل تجربة متقدمة.
تصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة
أليكس: هناك العديد من نماذج الأعمال وأنواع المشاريع المختلفة داخل حلبة الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة. كيف ستقومون بتصنيف هذه المشاريع؟
Lydia: تصنيف شائع هو تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto. في الوقت الحالي، الأكثر شيوعًا هو الأخير، مثل مشاريع Web3 التي تتكامل مع ميزات الذكاء الاصطناعي. تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات أكبر، ولكن تحقيقه أصعب ويتطلب وقتًا أطول. حاليًا، يتم التركيز على تحسين أحد جوانب صناعة الذكاء الاصطناعي، مثل تجميع موارد الحوسبة.
ماكس: أنا أُقسم بشكل رئيسي إلى ثلاث فئات: طبقة الهيكل، طبقة الموارد، وطبقة التطبيقات. طبقة الهيكل تشبه البنية التحتية الأساسية، مثل Bittensor و Near وغيرها. طبقة الموارد توفر القوة الحاسوبية، البيانات، والنماذج وغيرها من الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل Akash و Render وغيرها. طبقة التطبيقات هي الأقرب للمستخدمين، مثل مختلف الوكلاء الذكيين. هذا التصنيف يتناسب بشكل جيد مع المسارات الحالية في عالم العملات المشفرة.
فرص وتحديات Crypto AI
Alex: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI حاليا؟ وما الفرص المحتملة في السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة، والعديد من المشاريع قد تم تقييمها بشكل مرتفع، ولكن التطبيقات الفعلية لا تزال قليلة. من ثلاث جوانب: مستوى الموارد ناضج نسبيًا، وهناك حاجة لدفع الظروف لاعتماد واسع النطاق؛ مستوى الهيكل يحتاج إلى وقت للتحقق؛ مستوى التطبيقات مثل الوكلاء الذكيين حاليًا يميل إلى الطابع الترفيهي، والفائدة العملية بحاجة إلى تحسين.
فيما يتعلق بالفرص، فإن الوقت الحالي ممتاز. لقد تجاوز البيتكوين 100000 دولار، وزادت درجة اهتمام العملات المشفرة، وتوجه السياسات التنظيمية في الولايات المتحدة نحو الود. لدينا المزيد من الموارد لتجربة الابتكار. بشكل عام، هذا بيئة ملائمة لتطوير Crypto AI.
Lydia: التحدي الأكبر هو وجود عدم تطابق بين المشاعر السوقية والتقدم التكنولوجي. فهم دائرة Crypto لـ AI ليس عميقًا بما فيه الكفاية، مما يؤدي إلى نقص في المناقشات العميقة. على سبيل المثال، في حالة AI Agent، كانت المشاعر تتفاعل باستمرار ولكن تفتقر إلى النقد.
فيما يتعلق بالفرص، من منظور الصناعة، يجب الانتباه إلى ما إذا كانت كل القطاعات يمكن أن تخفض بشكل ملحوظ تكلفة الحصول على الموارد للمستخدمين. تحتاج مشاريع وكيل الذكاء الاصطناعي إلى الانتقال من النظرية إلى التطبيق، وإيجاد طرق فعالة لتحسين تجربة المنتج. من حيث السرد، يُنصح بالتركيز على تقدم عالم الذكاء الاصطناعي غير المتعلق بالعملات المشفرة، خاصةً الأخبار التي تتصدر وسائل الإعلام الجماهيرية، لأن الذكاء الاصطناعي هو سرد خارجي بالنسبة للذكاء الاصطناعي المتعلق بالعملات المشفرة.
أليكس: أود أن أضيف شيئًا، أشعر أن Crypto AI في المرحلة الحالية تتجه نحو التفاؤل المفرط على المدى القصير. عندما يأتي السوق الهابطة في المستقبل، قد تنخفض معظم المشاريع بأكثر من 90%. لكن من المفترض أن تكون قوة AI على المدى الطويل أقوى من مسارات مثل GameFi التي تحمل خصائص بونزي أكثر. بالنسبة للمستثمرين على المدى الطويل، قد تكون الجولة القادمة من السوق الهابطة فرصة جيدة للدخول.
بالإضافة إلى ذلك، قد يظهر الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في عام 2025، وعندها ستتعرض قيمة العمل البشري لصدمة كبيرة. قد يؤدي ذلك إلى موجة مضاربة جديدة وفرص تطوير لـ Crypto AI.
مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير التي تستحق المتابعة
Alex: إذا كان عليك اختيار 1-2 من مشاريع الذكاء الاصطناعي الأكثر جدارة بالاهتمام، ما هي المشاريع التي ستوصي بها؟ وما السبب في ذلك؟
Lydia: سأوصي بـ Bittensor. هناك ثلاثة أسباب رئيسية لذلك:
Max：أنا أيضًا مهتم جدًا بـ Bittensor. إنه يركز على بناء آلية حوافز جيدة، وهذا هو أهم مساهمة لـ Crypto في AI. لكن هناك أيضًا مخاطر:
بالإضافة إلى ذلك، فإن Vana( بيانات لامركزية)، Arweave( حاسوب AI)، Near( تجريد السلسلة واحتضان AI) وغيرها من المشاريع تستحق الاهتمام.
استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير
Alex: عند البحث واختيار مشاريع Crypto AI، ما هي الأبعاد التي تركزون عليها أكثر؟ ما هي العوامل الأساسية التي تأخذونها في الاعتبار؟
Max: أنا أفكر بشكل أساسي من خمسة جوانب: الفريق، المنتج، القدرة على الربح، التوقعات المستقبلية ونموذج الاقتصاد الرمزي. من بين هذه الجوانب، أعتبر الفريق هو الأهم، لأن الاستثمار في مشاريع Crypto هو في جوهره استثمار في الشركات الناشئة. سأقوم بفحص:
Lydia: أنا أيضًا أركز بشكل أكبر على الفريق، وأركز بشكل أساسي على قدرتهم على السرد والتنفيذ. ثم أنظر إلى موضع ووظيفة رمز المشروع، مما يعكس عمق فهم الفريق لـ Crypto. بالإضافة إلى ذلك، سأفكر أيضًا في ما إذا كانت ثقافة علامة المشروع فريدة وجذابة.
أليكس: سأقوم بتقييم ذلك بناءً على دورة تطور الصناعة. على سبيل المثال، قد تكون Crypto AI الآن في مرحلة تفاؤل مفرط على المدى القصير، وقد تكون السوق الهابطة في المستقبل فرصة استثمارية أفضل على المدى الطويل.
مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة
Alex: ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمونها في حياتكم اليومية؟ ما هو دورها؟
ليديا:
ماكس：
ALEX:
قد تكون قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي في تعزيز الإنتاجية مماثلة لانتشار أجهزة الكمبيوتر قبل 20 عامًا. من المؤكد أن مجالات مثل البحث ستتحول نحو القيادة بالذكاء الاصطناعي في المستقبل.