TAO Hay NEAR: نظرة على Cuộc Đua Trí Tuệ Nhân Tạo في Lĩnh Vực Mã Hóa

غالبًا ما يُسألني عن المقارنة بين بروتوكول Bittensor وNEAR. هل هذان البروتوكولان متنافسان؟ هل TAO أو NEAR هما أفضل مشروعين في مجال الذكاء الاصطناعي ضمن العملات الرقمية؟ أي مشروع يقود سباق الذكاء الاصطناعي في مساحة البلوكشين؟ الإجابة معقّدة مثل اسمها تمامًا: هذا يعتمد على كل حالة. يكره الناس ذلك لأن البشر غالبًا ما يفضلون الإجابات البسيطة للمشكلات المعقّدة ولا يرتاحون لدرجةٍ ما لفكرة الدقة. في هذه المقالة، سأحاول تحليل الفروقات الدقيقة في مقارنة موضوعية بين TAO وNEAR، لتنتهي بآرائي الشخصية حول هذا الموضوع. لن أخدع نفسي بأن هذا عمل سهل. لن يكون سهلًا. ولهذا السبب أحتاج إلى التركيز على بعض الجوانب المحددة والقابلة للقياس. الاختلافات الجوهرية بين Bittensor وNEAR أولًا، دعنا نراجع أوجه التشابه. تم تأسيس Bittensor وNEAR وبنيا حلولًا للذكاء الاصطناعي لسنوات عديدة، مع تطورات ومعالم وتحسينات كبيرة وتجربة ملحوظة في مجال الذكاء الاصطناعي من المؤسسين، وكلاهما كان يعمل سابقًا في Google. على الرغم من ارتباطهما بالذكاء الاصطناعي، إلا أن لدى Bittensor وNEAR تركيزات مختلفة. ليستا حقًا منافسين مباشرين كما يعتقد كثيرون، وبحسب ما أرى، يمكن لهذين الحلّين حتى أن يتكاملا إلى حدّ ما - لا أحب عقلية “الرابح يأخذ كل شيء”، كونها لعبة مجموع صفري. نظرة طويلة المدى: يقوم Bittensor ببناء نظام استدلال وتدريب لامركزي عبر الشبكات الفرعية والحوافز القائمة على إصدار TAO على خادم L1 مخصص، بدون ترخيص.NEAR يقوم ببناء بنية تحتية مفتوحة المصدر، مع دعم للخصوصية، وصديقة للذكاء الاصطناعي، ونظام بيئي للذكاء الاصطناعي متداخل مع الويب المملوك للمستخدم والتمويل، ويعمل كخادم L1 متعدد الاستخدامات، بدون ترخيص. من زاوية السياق: يملك Jacob Steeves، المؤسس المشارك لـ Bittensor، خبرة موثوقة وعملية في الذكاء الاصطناعي عندما كان مهندس تعلم آلي في Google قبل عام 2018، وغاص بعمق في مجال الذكاء الاصطناعي منذ عام 2015، وانتقل للعمل بدوام كامل في Bittensor عام 2018 وأطلق الشبكة الرئيسية (mainnet) عام 2021.

• Ala Shaabana، المدير التنفيذي والمؤسس التقني المشارك لـ TAO، لديه أيضًا خلفية أكاديمية قوية، مع درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر المتخصصة في التعلم الآلي. Illia Polosukhin، المؤسس المشارك لبروتوكول NEAR، أثبت قدرته المتميزة عندما كان المؤلف المشارك لورقة “Attention is all you need” في مجلة Transformer، ويُعد واحدًا من أكثر الأعمال استشهادًا في تاريخ الذكاء الاصطناعي، مما ساهم في بناء نماذج LLM كما نعرفها اليوم.
• بدأت NEAR كشركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) في عام 2017، ثم تحولت إلى مشروع بلوكشين في عام 2018 لتلبية الحاجة إلى بنية تحتية مجردة وعملية ولا مركزية لعمليات الدفع المرتبطة بالذكاء الاصطناعي حول العالم. تم إطلاق الشبكة الرئيسية (mainnet) الخاصة بـ NEAR في عام 2020.
• يمتلك Alexander (Alex) Skidanov درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر، وقد شغل دورًا استشاريًا قصيرًا لمهندس أبحاث في OpenAI قبل تأسيس NEAR AI مع Illia. النظر من زاوية المنفعة: يملك Bittensor سوقًا مفتوحًا، حيث يمكن لأي شخص توفير أو استخدام ذكاء الآلة من خلال 126 شبكة فرعية نشطة ومتنافسة، كما لو كان نسخة لا مركزية من ChatGPT لدى OpenAI وClaude لدى Anthropic، إلخ.
• يقوم عمال المناجم بتشغيل نماذج وتوفير المخرجات، ويقوم المُحققون بتقييمها، وتقوم شبكة توزيع مكافآت TAO عبر آلية إجماع Yuma والعقد ذات الصلاحيات. إن TAO ضروري للإيداع ودفع رسوم الشبكة. تمتلك NEAR بنية تحتية قائمة على العقود الذكية، حيث يمكن لأي شخص بناء تطبيقات صديقة للذكاء الاصطناعي لمجال التمويل والشهادات ومئات حالات الاستخدام الأخرى، على نحو مشابه لـ Ethereum وSolana مثلًا.
• يحافظ المُحققون على عمل البنية التحتية بشكل آمن ويتم دفعهم بواسطة توكن NEAR (Ⓝ) بنسبة إلى عدد التوكنات التي يقومون بإيداعها رهنا (إيقافها/تفويضها). إن NEAR ضروري للإيداع، والحوكمة، ودفع رسوم gas لكل استدعاء لعقد ذكي. PMF والاقتصاد المحيط بـ TAO وNEAR تحليل الملاءمة بين المنتج والسوق: NEAR مقابل Bittensor NEAR PMF وفقًا للبيانات من Token Terminal، تُعد NEAR واحدة من أكثر البلوكشين استخدامًا ، وتحتل المرتبة الثانية من حيث عدد المستخدمين النشطين شهريًا (MAU)، مع أكثر من 46 مليون عنوان نشط شهريًا بفضل عدد من التطبيقات الرائدة. يمكن التحقق من كل ذلك على السلسلة. لا تتجاوز NEAR BNB فحسب، حيث تمتلك 50 مليون MAU، بل وحتى تتفوق على Solana التي لديها 34,5 مليون. NEAR Intents، وهو بروتوكول مجردة للسلسلة مبني على النوايا، يُعد أسرع حلّ عبر السلاسل تطورًا في عام 2025 ، وقد تم دمجه بسرعة من قبل الشركات الرائدة في الصناعة، كما حظي بدعم كبير من كامل القطاع. حتى وقت كتابة هذه السطور، أنشأ البروتوكول ما يقرب من 16 مليار دولار من حجم تداول يمكن التحقق منه على السلسلة عبر أكثر من 21,55 مليون صفقة تبادل على أكثر من 35 شبكة بلوكشين مختلفة. وخلال الـ 30 يومًا الماضية وحدها، بلغ حجم التداول 2 مليار دولار مع 570.814 حسابًا فريدًا. الملاءمة بين المنتج والسوق واضحة، وقابلة للتحقق، ويتم تأكيدها ببيانات على السلسلة وبواسطة الشركات الرائدة. تقدم NEAR حلولًا أنيقة للمشكلات الواقعية: يحتوي بروتوكول NEAR على بعض أدنى معدلات الرسوم وأسرع أزمنة إتمام المعاملات ضمن سلاسل البلوكشين (رسوم gas حوالي 0,002 دولار وزمن إتمام يبلغ 1,2 ثانية).NEAR Intents يقوم بربط السيولة المتشتتة ويصبح واحدًا من أسهل الطرق وأسرعها وأكثرها كفاءة للتبادل بين سلاسل بلوكشين مختلفة، مع فروق و/أو رسوم منخفضة جدًا - مما يفيد المستخدمين والتطبيقات المدمجة معه.
• يتضمن الآن أيضًا وضع تبادل سري، وسأكتب عنه في مقال آخر، مما يوفر الخصوصية للنظام.NEAR AI Cloud يحمي المستخدمين عبر الخصوصية والاستدلال القابل للتحقق، مما يسمح للمستخدمين بالاطمئنان إلى أنهم لا يفضحون تفاعلاتهم مع الذكاء الاصطناعي أمام شركات تجمع البيانات بشكل مركزي؛
• بالإضافة إلى ذلك، يسمح للمستخدمين بالتحقق من أنهم يتلقون النموذج الصحيح الذي دفعوا مقابله وليس نسخة مزيفة، مُخفَّضة الجودة – مما يقرب تجربة الحوسبة السحابية من تجربة تشغيل النموذج محليًا. PMF BITTENSOR مؤشر PMF لدى Bittensor، في رأيي، أكثر غموضًا قليلًا، لكن لا تزال لدينا بعض البيانات التي تم الإبلاغ عنها لتكون أساسًا. كما قيل سابقًا، تحتوي الشبكة على 126 شبكة فرعية وإجمالي 520.000 حساب. ومع ذلك، تشير Pine Analytics في تقرير إلى أن “أفضل 10 شبكات فرعية تتحكم في حوالي 56% من إجمالي الانبعاث [TAO]”، تقرير مؤرخ 23 مارس 2026. هذه هي البيانات التي يمكننا التحقق منها على السلسلة. كما أشارت Pine Analytics، فإن مؤشرات الطلب تتشكل بشكل أساسي من بيانات خارج السلسلة، غير مُدققة، لأن الشبكات الفرعية المستقلة تقوم بالإبلاغ عن نفسها. Chutes هي الشبكة الفرعية الرائدة وتستحوذ على 14,4% من إجمالي إصدار TAO. يصرّح فريق التطوير أن لديهم أكثر من 400.000 مستخدم، من بينهم أكثر من 100.000 مستخدم يصلون عبر API. وبحسب التقرير، يقوم هؤلاء المستخدمون بـ 5 ملايين طلب يوميًا، ويعالجون 9,1 تريليون توكن. يوفر Chutes إمكانية استدلال لامركزي (بدون خوادم) على نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek وMistral وLLaMA، ويصنف كمزوّد رائد للاستدلال على OpenRouter. كما أن لديه نتائج تقييم أداء جيدة مقارنة ببعض المنافسين المركزيين، لكنه ما يزال في المرتبة خلف النماذج الرائدة مع كون التسعير مرتفعًا نسبيًا (غير مدعّم) على المستخدمين النهائيين. تقدّر Pine Analytics أن سعر Chutes غير المدعّم هو 1,41 دولار لكل مليون توكن، بينما يتقاضى LLaMA 3.3 70B Turbo 0,88 دولار لكل مليون توكن وDeepSeek V3 بسعر يتراوح من 0,40 إلى 0,80 دولار. Targon وTemplar هما الشبكتان الفرعيتان الرائدتان التاليتان، مع حالات استخدام مثيرة للاهتمام ولكن لم يتضح بعد ما إذا كان لديهما ميزة تنافسية على الحلول المماثلة خارج منظومة Bittensor، مثل المزوّدين المركزيين أو شركات التجميع أو تشغيل النماذج مفتوحة المصدر محليًا. التحليل الاقتصادي: TAO مقابل NEAR اقتصاد TAO من المثير للاهتمام أن الحجة المضادة التي تقدّمها Pine Analytics ضد TAO تدور بشكل أساسي حول الجانب الاقتصادي. إن الأفكار غير الواضحة حول الطلب المذكورة في قسم PMF ليست ذات أهمية كبيرة - بل إنها أمر متوقع بالنسبة لمشروع في مرحلة النضج. وبحد ذاته، لا يوجد ما يثير القلق. تصبح هذه المشكلات أكثر خطورة عندما ننظر بصدق إلى جانبها الاقتصادي، وقد قامت ورقة “ The Bear Case for Bittensor (TAO)” من Pine Analytics بعمل ممتاز في تحليل أسباب ذلك. ليس لدي الكثير لأضيفه. لقد تحققت من البيانات، وهي بيانات حقيقية، وأنا أتفق إلى حد كبير مع أطروحة التقرير. لذلك أوصي بشكل خاص بقراءة هذا التقرير. بشكل عام، لدى TAO نموذج اقتصادي مثير لدعم حالات الاستخدام الخاصة به، لكن هذا النموذج لم يُثبت بعد أنه يمكنه توليد إيرادات كافية لتعويض تكاليف الشبكة، ويرجع ذلك في الغالب إلى أن حاملي TAO يتحملون ذلك عبر تخفيف/إضعاف حصة الملكية. علاوة على ذلك، ما يزال هذا نموذجًا غير مثبت من حيث الاستدامة طويلة الأمد، لأنه في كل مرة يتم فيها إجراء عملية خفض للنصف (halving)، ينخفض الدعم، ويُصعّب ذلك الحوافز الكامنة دون وجود نموذج إيرادات واضح. ليس معنى ذلك أن Bittensor مشروع سيئ. بالعكس تمامًا. ولكن، في حالته الحالية،يبدو أن السعر تم شراؤه بشكل مبالغ فيه عند مستويات >300 دولار لكل توكن، مع قيمة سوقية >3 مليارات دولار وقيمة مخففة بالكامل (FDV) >6 مليارات دولار. اقتصاد NEAR من ناحية أخرى، يمكن تقييم اقتصاد NEAR بسهولة أكبر وهو يتحسن تدريجيًا. يحتوي البروتوكول على معدل انبعاث ذيل (tail emission) بنسبة 2,5% aa، منخفضًا من 5% في أكتوبر 2025، بعد ترقية تمت الموافقة عليها من أكثر من 80% من جميع مُحققي NEAR، بما في ذلك thecoding.pool.near . يتم التحكم في حالة تضخم المعروض هذه عبر آلية استهلاك واضحة: يتم حرق 100% من رسوم المعاملات للتوكن NEAR الأصلي.يتم استخدام 70% من إجمالي تكاليف gas لاستدعاءات العقود (30% تعود إلى صاحب العقد). وبالمثل، فإن NEAR Intents قد فعّل آلية مشاركة الإيرادات، حيث سيحصلون على 50% من إجمالي رسوم تداول NEAR Intents عبر جميع واجهات المستخدم المدمجة → باستخدام هذه الرسوم لإعادة شراء توكن NEAR على شكل توكنات متعددة → ويمكن أيضًا حرق جزء من التوكنات المعاد شراؤها. ختامًا، أعتقد أن كلًا من Bittensor وNEAR هما مشروعان رائعا، بهدف جريء وإنجازات لافتة حتى الآن. أحترم رؤية بناء بنية تحتية لامركزية مملوكة للمستخدمين للذكاء الاصطناعي، وأنا متحمس جدًا لكل ما رأيته من كلا المشروعين.