الطبقة الأولى للذكاء الاصطناعي: موجة جديدة لإعادة تشكيل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، لم يعد الهيكل التقليدي للكتلة قادرًا على تلبية متطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعي للحوسبة عالية الأداء ومعالجة البيانات المعقدة. وقد أدى ذلك إلى ظهور منصات الكتلة من الطبقة الأولى المخصصة لتحسين الذكاء الاصطناعي، والتي تعرض خصائص متنوعة من حيث الهيكل التكنولوجي، ومشاهد التطبيقات، ونماذج الأعمال.

تتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لخمس مشاريع رائدة في الطبقة الأولى من الذكاء الاصطناعي وهي Bittensor و Vana و Kite AI و Nillion و Sahara.

Bittensor: بنية تحتية لشبكة ذكاء اصطناعي لامركزية

تعتبر Bittensor من الرواد الأوائل في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكشين، وتهدف إلى بناء شبكة تعاون مفتوحة وموزعة للذكاء الاصطناعي. الهدف منها هو كسر الحواجز المركزية في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، مما يسمح لمزيد من المشاركين بالمساهمة معًا وجني الفوائد.

على عكس أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية، أنشأت Bittensor نظامًا بيئيًا مفتوحًا من نظير إلى نظير حيث يمكن للمشاركين الحصول على مكافآت تتناسب مع مساهماتهم في الشبكة.

تعتمد بنية تكنولوجيا Bittensor على تصميم هيكل مزدوج.

• الشبكة الأساسية (الشبكة الرئيسية): مسؤولة عن تنسيق النظام بأكمله، والتحقق، وإدارة إصدار رموز TAO، وهي محور توزيع موارد الشبكة بأكملها.
• بيئة الشبكات الفرعية: كل شبكة فرعية تشبه مختبر AI مستقل، حيث يتم تطوير حلول متخصصة لمشاهد تطبيقات AI المحددة، وإثبات قيمتها في المنافسة السوقية.

يجعل هذا التصميم Bittensor قادرًا على تحقيق الاستقرار العام للشبكة والاحترافية في جميع المجالات في آن واحد، مما يوفر بنية تحتية مرنة لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

تقدم التنمية البيئية

• عدد الشبكات الفرعية قد توسع من 32 في البداية إلى أكثر من 64، مما يغطي مجموعة متنوعة من سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل توليد النصوص، إشارات التداول، ووسم البيانات.
• بلغ عدد المستخدمين النشطين 140,000، مما حقق نموًا مضاعفًا مقارنة بالعام الماضي.
• القيمة الإجمالية لسوق الشبكات الفرعية تتجاوز 100 مليون دولار أمريكي، وحجم التداول اليومي يتراوح حول 45 مليون دولار أمريكي.
• ارتفعت بشكل ملحوظ مشاركة المؤسسات، حيث قامت إحدى الصناديق المعروفة بإدراج TAO في صندوقها للذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتم تعديل الوزن ليصبح 29.55%

تشير هذه البيانات إلى أن Bittensor يكتسب اعترافًا متزايدًا من قبل المشاركين في السوق، وأن نظامه البيئي يدخل مرحلة تنمية إيجابية.

أكملت Bittensor مؤخرًا ترقية نظام dTAO (TAO الديناميكي) التي تمثل ثورة مهمة في نموذجها الاقتصادي. تكمن جوهر هذه الترقية في تحسين آلية توزيع الرموز TAO، من طريقة توزيع الموارد المعتمدة على حكم التحقق الذاتي، إلى آلية توزيع أكثر تسويقًا، مما يسمح بتوجيه الموارد بشكل أكثر دقة إلى تلك الشبكات الفرعية التي تتمتع حقًا بقدرة تنافسية.

كشفت نموذج الاقتصاد الأصلي لبتيتنسر عن عدة مشكلات رئيسية خلال التشغيل الفعلي:

1. نقص الموضوعية في آلية التقييم: مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، يجد المدققون صعوبة في تقييم القيمة الفعلية لكل شبكة فرعية بشكل شامل وموضوعي، مما يؤدي إلى تراجع كفاءة التوزيع.

2. اختلال هيكل السلطة: العديد من المُحققين هم أيضًا مشغلو الشبكات الفرعية، مما يؤدي إلى تداخل الأدوار وسهولة حدوث تضارب في المصالح، حيث قد يميل المُحققون إلى الشبكات الفرعية التي يشاركون فيها، وقد تحدث حتى حالات من التداول السري.

3. حواجز المشاركة: من الصعب على حاملي TAO العاديين التأثير مباشرة على قرارات توزيع موارد الشبكة، حيث تتركز السلطة بشكل مفرط في أيدي عدد قليل من المدققين.

لحل هذه المشاكل، قدمت ترقية dTAO نظام توزيع موارد ديناميكي يعتمد على آلية السوق.

هذا النظام يحول كل شبكة فرعية إلى وحدة اقتصادية مستقلة، مدفوعة بالاحتياجات الفعلية للمستخدمين لتوزيع الموارد. الابتكار الأساسي هو آلية رموز الشبكة الفرعية (رموز Alpha):

• آلية التشغيل: يمكن للمستخدمين الحصول على رموز Alpha التي تصدرها الشبكات الفرعية المختلفة من خلال رهن TAO، وتُمثل هذه الرموز دعم المستخدم لشبكة فرعية محددة.
• منطق توزيع الموارد: سعر سوق رموز Alpha يصبح إشارة لقياس قوة الطلب على الشبكة الفرعية، في البداية كان سعر رموز alpha متساويًا، وكل حوض يحتوي على 1 TAO و 1 رمز alpha. مع إضافة سيولة رمزيين في الشبكة الفرعية، سيتغير سعر رمز alpha بالمثل، وسيتم توزيع انبعاثات TAO بناءً على سعر الرموز في الشبكة الفرعية بشكل نسبي، وستحصل الشبكة الفرعية ذات السعر الأعلى على توزيع أكبر من TAO، مما يحقق تحسينًا تلقائيًا في توزيع الموارد.

هذه الآلية حسّنت بشكل كبير كفاءة وإنصاف توزيع الموارد، مما جعل قيمة رمز TAO أكثر استقرارًا، كما وفّرت المزيد من السبل للمستخدمين العاديين للمشاركة في حوكمة الشبكة.

أكثر الشبكات الفرعية نشاطًا في الوقت الحالي تشمل:

• الشبكة الفرعية رقم 4 Targon: تركز على خدمات استنتاج الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص، وتتميز بسرعة الاستجابة وانخفاض التكلفة
• شبكة 64 Chutes: تقدم واجهات برمجة تطبيقات متنوعة لـ LLM، مما يتيح للمطورين بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على شبكة Bittensor.
• الشبكة الفرعية رقم 8 PTN: تركز على المجال المالي، من خلال آلية المكافآت لتحفيز المعدنين على توليد إشارات تداول دقيقة، تغطي أسواق مالية متنوعة مثل الفوركس والعملات المشفرة.
• الشبكة الفرعية 52 Dojo: قم بتمييز البيانات، وشجع المستخدمين على كسب الرموز من خلال تمييز البيانات

فانا: منصة سيادة البيانات وإعادة هيكلة القيمة

يتركز مشروع فانا على حل مشكلة أساسية في الاقتصاد الرقمي اليوم: ملكية البيانات الشخصية وتوزيع القيمة. في البيئة الحالية للإنترنت، يتم احتكار البيانات الخاصة بالمستخدمين والسيطرة عليها إلى حد كبير من قبل شركات التكنولوجيا الكبرى، بينما نادراً ما يستفيد المستخدمون الذين أنشأوا هذه البيانات. تكمن الابتكارات في فانا في إنشاء نظام بيئي يمتلكه ويControlled من قبل المستخدمين، مع إمكانية تحقيق عوائد اقتصادية.

كنظام شبكة blockchain من الطبقة 1 المتوافق مع EVM، تتضمن البنية التحتية التقنية لـ Vana خمسة مكونات أساسية:

1. طبقة سيولة البيانات (Data Liquidity Layer): هذه هي جوهر شبكة فانا، حيث يتم تحقيق تحفيز وتجميع والتحقق من أصول البيانات من خلال تجمع سيولة البيانات (DLP). كل DLP هو عقد ذكي مصمم لتجميع نوع محدد من أصول البيانات، مثل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، تاريخ التصفح، وغيرها.
2. طبقة قابلية نقل البيانات (Data Portability Layer): تضمن إمكانية نقل بيانات المستخدم بسهولة بين التطبيقات المختلفة ونماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز مرونة استخدام البيانات.
3. الاتصال العام (Universal Connectome): تتبع تدفق البيانات في الوقت الفعلي داخل النظام البيئي بأكمله، لتشكيل خريطة بيانات، وضمان شفافية النظام.
4. تخزين البيانات غير المدارة: واحدة من الابتكارات المهمة في Vana هي طريقة إدارة البيانات الفريدة الخاصة بها. لن يتم رفع البيانات الأصلية للمستخدم إلى السلسلة، بل يختار المستخدم مكان التخزين، مثل الخادم السحابي أو الجهاز الشخصي، مما يضمن للمستخدم السيطرة الكاملة على بياناته.
5. نظام تطبيقات البيئة: بناءً على البيانات، أنشأت Vana نظام تطبيقات مفتوحًا يمكن للمطورين استخدام بيانات DLP المتراكمة لبناء تطبيقات مبتكرة متنوعة، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي، في حين يمكن لمساهمي البيانات الحصول على مكافآت أرباح من هذه التطبيقات.

يتيح هذا التصميم لـ Vana إنشاء آلية توزيع قيمة بيانات أكثر عدلاً مع حماية خصوصية بيانات المستخدمين، مما يوفر أساس بيانات مهم لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

آخر التطورات

تستمر تمويل Vana وتوسيع التعاون.

• في فبراير 2025، أعلنت مختبر شهير عن استثمار استراتيجي في Vana، وانضم مؤسس بورصة شهيرة للعمل كمستشار.
• في مجال بناء النظام البيئي، قامت Vana ببناء مشاريع بيانات متعددة تغطي مجالات مختلفة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي إلى بيانات التنبؤ المالي، بما في ذلك: Finquarium (بيانات التنبؤ المالي)، GPT Data DAO (بيانات دردشة ChatGPT)، Reddit Data DAO (بيانات مستخدمي Reddit)، Volara (بيانات Twitter)، Flirtual (بيانات المواعدة) وغيرها.
• في الآونة الأخيرة، نظمت Vana هاكاثون خلال حدث كبير للمطورين، حيث قدمت جوائز مالية كبيرة لتحفيز المطورين على بناء DataDAO وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بيانات Vana، مما يوسع نظامها البيئي بشكل أكبر.

تشير هذه التقدمات إلى أن Vana تعمل بنشاط على بناء نظام بيئي كامل حول ملكية البيانات وتحقيق قيمة لها، وأن زخم تطورها يستحق الملاحظة.

Kite AI:突破 في تكنولوجيا السلسلة العامة الأصلية للذكاء الاصطناعي

Kite AI هو مشروع بلوكتشين أصلي من الطبقة الأولى يركز على مجال الذكاء الاصطناعي، تم بناؤه على إطار عمل أفالانش. يهدف إلى حل التحديات المختلفة التي تواجهها بلوكتشين التقليدية عند التعامل مع أصول الذكاء الاصطناعي، وخاصة كيفية تحقيق الوضوح في حقوق البيانات والنماذج والمساهمات من الوكلاء الذكيين وكذلك قضايا التحفيز. تقدم Kite AI أربع ابتكارات تقنية رئيسية:

1. آلية إجماع PoAI: إثبات الذكاء المنسوب هو آلية الإجماع التي ابتكرتها Kite AI، من خلال نظام سجل المساهمات القابل للتحقق على السلسلة، تتبع بدقة قيمة المساهمات من البيانات والنماذج ووكلاء الذكاء الاصطناعي. صمم المشروع آلية صندوق مكافآت ديناميكية، تُوزع العوائد وفقًا لنسبة المساهمة، مما يحل فعليًا مشكلات "الصندوق الأسود للبيانات" و"سرقة النماذج" في الاقتصاد التقليدي للذكاء الاصطناعي.

2. شبكة فرعية قابلة للتكوين بالذكاء الاصطناعي: تستخدم Kite AI بنية معيارية تدعم المطورين لبناء نظام بيئي تعاوني خاص بالصناعة حسب الحاجة. على سبيل المثال، في الشبكة الفرعية الطبية، يمكن تفويض بيانات المرضى المشفرة بشكل محدد لشركات الأدوية لاستخدامها في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتوزع العائدات بنسب معينة بين أصحاب البيانات ومطوري النماذج ومشغلي الشبكة الفرعية، مما يخلق بيئة بيئية مربحة للجهات المتعددة.

3. طبقة التنفيذ الأصلية للذكاء الاصطناعي: تقوم Kite AI ببناء طبقة تنفيذ أصلية للذكاء الاصطناعي على السلسلة، مخصصة للتعامل مع مهام حساب الذكاء الاصطناعي، مثل الاستدلال، والتضمين، والتدريب/التعديل. يمكن للمستخدمين من خلال هذه الطبقة تفويض محافظ العقود الذكية لتنفيذ استدعاءات الاستدلال والتفاعل مع النماذج. لا تدعم هذه الطبقة تنفيذ معاملات blockchain وتغيير الحالات فحسب، بل تدمج أيضًا بيئة حساب سرية (مثل بيئة التنفيذ الموثوقة TEE) لضمان أمان البيانات وحماية الخصوصية أثناء عملية الحساب.

4. محرك بيانات لامركزي: يضمن Kite AI حصول منشئي البيانات على عوائد عادلة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي. يحتوي النظام الأساسي على وحدات امتثال مدمجة تتوافق مع لوائح مثل GDPR وCCPA، مما يلبي متطلبات خصوصية البيانات في جميع أنحاء العالم ويقلل من تكاليف الامتثال للمطورين.

تتيح هذه الابتكارات التكنولوجية لـ Kite AI خلق بيئة توزيع قيمة أكثر عدلاً وشفافية لمطوري الذكاء الاصطناعي ومزودي البيانات، مما يعزز التطور اللامركزي لتقنية الذكاء الاصطناعي.

حالة التطور

أطلقت Kite AI شبكة اختبار الحوافز في 6 فبراير 2025، وهي أول شبكة اختبار لبلوكشين سيادة Layer 1 الأصلية للذكاء الاصطناعي. بعد إطلاق الشبكة، كانت أدائها بارزاً:

• بعد أقل من 70 ساعة من إطلاق الاختبار على الإنترنت، تجاوز عدد المحافظ المتصلة 100,000، وحتى الآن انضم 1.95 مليون محفظة إلى شبكة الاختبار التحفيزية V1، حيث تفاعلت أكثر من 1 مليون محفظة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، وبلغ إجمالي عدد الاستدعاءات أكثر من 115 مليون مرة.

• خلفية المشروع قوية، تم تطويرها بواسطة فريق ذو خبرة من وادي السيليكون، حيث يمتلك كل من المؤسسين المشاركين خبرة قيادية تقنية عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي، وكانوا قد عملوا في العديد من شركات التكنولوجيا الرائدة. أعضاء الفريق الأساسي جاءوا من شركات رائدة في الصناعة، ولديهم خلفية أكاديمية من أفضل الجامعات.

• في دعم رأس المال، حصل المشروع على استثمارات من عدة مؤسسات رائدة، وأقام علاقات تعاون تكنولوجي مع العديد من المشاريع المعروفة.

• بصفتها عضوًا في لجنة التحكيم في خطة بناء الذكاء الاصطناعي لسلسلة الكتل المعروفة، تلعب Kite AI دورًا نشطًا في دفع تطور نظام الذكاء الاصطناعي لهذه السلسلة، وتهدف هذه الشراكة إلى جعل هذه السلسلة واحدة من الرواد في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

• مع توقع أن تتجاوز حجم اقتصاد البيانات العالمي 70 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025، من المتوقع أن تصبح Kite AI بنية تحتية مهمة لتأكيد وتحقيق العائدات من البيانات، مما يجعل إمكانيات نموها جديرة بالاهتمام.

![تقاطع الذكاء الاصطناعي×التشفير: تحليل عميق لخمس مشاريع AI Layer1](