تحليل عميق للذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: من حالة الصناعة إلى فرص الاستثمار

المقدم: أليكس، باحث استثماري

الضيف: ماكس، مدير قناة يوتيوب؛ ليديا، باحثة في شبكة بارتكل

فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

Alex: اليوم سنتحدث عن موضوع Crypto AI الشائك. أولاً، أود أن أطلب من الضيفين التحدث عن كيفية رأيهم في هذا القطاع من Crypto AI؟ في رأيكم، ما هي المشاكل التجارية التي يحاول Crypto AI حلها؟ ما مدى إلحاح هذه المشاكل؟

Max: أعتقد أن Crypto AI تحل مشكلتين رئيسيتين:

1. اللامركزية: حل مشاكل الرقابة في الذكاء الاصطناعي المركزي.

2. آلية التحفيز: من خلال تحفيز الرموز للنماذج مفتوحة المصدر والتطوير اللامركزي.

على سبيل المثال، يقوم Bittensor بتحفيز أبحاث الذكاء الاصطناعي في الشبكات الفرعية المختلفة من خلال الرموز، مما يحل مشكلة صعوبة الحصول على المكافآت في المشاريع مفتوحة المصدر. تتيح Crypto للذكاء الاصطناعي أن يتطور بشكل أكثر انفتاحًا ولامركزية.

Lydia: من وجهة نظر القيمة التجارية، أعتقد أن الإلحاح في Crypto AI ليس واضحًا حاليًا:

1. الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تحسين الكفاءة بدلاً من اللامركزية.

2. المستخدمون العاديون لا يهتمون بمسألة المصدر المفتوح للذكاء الاصطناعي ومشكلة الصندوق الأسود للبيانات.

3. استخدام blockchain لحل مشكلة الثقة في الذكاء الاصطناعي يكلف حاليًا أكثر.

تفتح تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجال العملات المشفرة المزيد من الخيال لدى الناس على مستوى السرد، مما يتيح تصادم هذين المجالين المتقدمين. قد تكون قادرة على حل مشكلات المستقبل بدلاً من مشكلات الحاضر.

أليكس: لنلخص، يعتقد ماكس أن العملات المشفرة يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي أكثر لامركزية وانفتاحًا، بينما تعتقد ليديا أن القيمة التجارية الحالية للذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة لا تزال غير واضحة، وهي أكثر تجربة على الحدود. كلا الرأيين لهما نظرة ثاقبة.

تصنيف المشاريع في مجال الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

Alex: Crypto AI هو مجال أوسع، ويحتوي على العديد من المشاريع ذات نماذج الأعمال المختلفة. كيف ستقومون بتصنيف هذه المشاريع؟

Lydia: إحدى طرق التصنيف الشائعة هي:

1. تمكين الذكاء الاصطناعي من خلال الكريبتو: تحسين بعض جوانب الذكاء الاصطناعي من منظور الكريبتو، مثل الخصوصية، الشفافية، وغيرها.

2. تمكين الذكاء الاصطناعي للعملات الرقمية: انضمام مشاريع العملات الرقمية إلى خصائص الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة الذكية، والمشاركة في وضع الاستراتيجيات.

حاليًا ، الفئة الثانية أكثر شيوعًا ، لكن الفئة الأولى لديها إمكانيات أكبر ، فقط أن مستوى التنفيذ أصعب.

ماكس: أنا أضعها في ثلاثة مستويات رئيسية:

1. طبقة الهيكل: البنية التحتية الأساسية، مثل Bittensor و Near وغيرها.

2. طبقة الموارد: توفر الموارد اللازمة لـ AI ، مثل Akash( قوة الحوسبة) ، و Vana( البيانات) ، وما إلى ذلك.

3. طبقة التطبيق: تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستخدمين، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة.

هذا التصنيف مشابه نسبيًا للتقسيم الطبقي في صناعة blockchain.

فرص وتحديات Crypto AI

Alex: ما هي التحديات الرئيسية التي تواجه Crypto AI في الوقت الحالي؟ وما هي الفرص الصناعية أو السردية التي قد تظهر في السنة أو السنتين المقبلتين؟

Max：التحدي الرئيسي هو:

1. تقييم المشروع مرتفع للغاية، وهو أكثر من مجرد مضاربة.

2. التطبيقات العملية أقل، والعديد منها لا يزال في مرحلة الرؤية.

3. قد تشكل آلية التحفيز حلقة مفرغة.

فيما يتعلق بالفرص، مع انتعاش سوق العملات المشفرة وتحسن بيئة التنظيم، سيكون هناك مزيد من الموارد投入 في مجال Crypto AI لتجربة الابتكار.

Lydia: أعتقد أن أكبر تحدٍ هو عدم توافق مشاعر السوق مع التقدم التكنولوجي:

1. يفتقر العاملون في مجال العملات الرقمية إلى معرفة كافية بالذكاء الاصطناعي، مما يجعل من الصعب إجراء مناقشات عميقة.

2. نقص في التشكيك والفحص للمشروع.

3. العديد من المشاريع تعاني من تشابه كبير.

الفرص المستقبلية تكمن في:

1. التأثيرات العميقة والمستمرة للذكاء الاصطناعي ستستمر في الإطلاق.

2. تحتاج إلى متابعة التقدم في الذكاء الاصطناعي غير المتعلق بالعملات المشفرة، خاصة الموضوعات المتعلقة بالأخلاقيات.

أليكس: أود أن أضيف شيئًا، قد يظهر AGI في عام 2025، وعندها سيكون تأثير الذكاء الاصطناعي على البشرية أكبر، وقد يجلب قيمة مضاربة جديدة لـ Crypto AI.

مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير التي تستحق الاهتمام

Alex: ما هي 1-2 مشروع Crypto AI التي تفضلونها حالياً؟ ولماذا؟

Lydia: أنا أرى أن Bittensor هو الأفضل، الأسباب هي:

1. قدرة الفريق على السرد قوية، الصورة تروق للمطورين.

2. الحصول على تفضيل المؤسسات مثل غري سكاي.

3. مر بتجربة FUD واسعة النطاق.

4. النظام البيئي مكتمل نسبياً، ويحتوي على آلية الإقصاء.

Max：أنا أيضًا مهتم جدًا بـ Bittensor، وأود أن أضيف几点:

1. إذا كانت آلية التحفيز جيدة، يمكن أن تتطور البيئة بشكل مستدام.

2. الفريق محترف ونشيط في حل المشكلات.

المخاطر方面:

1. إصدار التوكن كبير، مما يسبب ضغط تضخمي.

2. لا يزال مركزيًا إلى حد ما.

بالإضافة إلى ذلك، فإن البيانات اللامركزية Vana(، وأروايف Arweave)، وحسابات الذكاء الاصطناعي AI( تستحق الاهتمام.

استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

Alex: عند اختيار مشاريع Crypto AI، ما هي العوامل الأساسية التي تركزون عليها؟

ماكس: أنا أنظر بشكل رئيسي إلى خمسة جوانب: الفريق، المنتج، القدرة على الربح، الآفاق المستقبلية، نموذج الاقتصاد الرمزي. من بين هذه، الفريق هو الأهم، بما في ذلك:

1. خلفية المؤسس

2. قوة المستثمرين

3. أجواء المجتمع

لأن الفريق الممتاز يحدد ما إذا كان يمكن للمشروع تحقيق الرؤية حقًا.

Lydia: أنا أيضاً أقدر الفريق أكثر شيء، وأركز بشكل رئيسي على:

1. القدرة على السرد

2. قوة التنفيذ

3. فهم العمق لـ Crypto

بالإضافة إلى ذلك سأتابع:

1. الدور الفعلي للرمز

2. هل ثقافة العلامة التجارية للمشروع فريدة

Alex: سأقوم بتقييم الدورة، يبدو أن Crypto AI قد يكون في مرحلة تفاؤل قصيرة الأمد، وقد تكون هناك فرص استثمارية أفضل على المدى الطويل خلال السوق الهابطة في المستقبل.

مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة

Alex: ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمونها بشكل يومي؟ وما هي تجربتكم في استخدامها؟

ليديا:

1. GPT: ممارسة الإنجليزية، الاستشارات النفسية

2. التعقيد: البحث عن المعلومات

3. حزمة الفاصوليا: ملخص الفيديو

ماكس：

1. ChatGPT: تلخيص المقالات، إنشاء الصور

2. يتم البحث في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تقارير بحثية

أليكس：

1. GPT: كتابة المقالات، تعلم مفاهيم جديدة

2. perplexity: بديل لمحركات البحث التقليدية

الذكاء الاصطناعي لديه إمكانيات هائلة في مجال التعليم، وقد يحدث ثورة في نماذج الفصول الدراسية التقليدية في المستقبل.