اجتاحت الذكاء الاصطناعي العالم، فلماذا يبدو مزيج العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي بائسًا جدًا؟

بقلم: Ekko an، Ryan Yoon

ترجمة: Chopper، Foresight News

ملخص سريع

في ظل النمو المزدهر للذكاء الاصطناعي، نحتاج إلى تقييم صناعة البلوكشين من منظور جانب الطلب: ما هي المشكلات التي يحلها والتي لا تستطيع الأنظمة الحالية حلها، وما هي القدرات الفريدة التي يقدمها؟

قوة الحوسبة اللامركزية والتخزين اللامركزي لديهما منطق معقول مثل سيادة البيانات ومزايا التكلفة، لكنهما لم يشكلا بعد ميزة تقنية مقنعة تمامًا، مما لا يكفي لجعل الشركات المرتبطة بشدة بمزودي الخدمات السحابية التقليديين تتحمل مخاطر التحول.

التحقق من النماذج وتقنيات تشفير الخصوصية لا تستطيع حل نقاط الألم التجارية الملحة الحالية للشركات، لذا لن تتبناها الشركات على نطاق واسع طواعية؛ من المرجح أن يتأخر الطلب في هذا المجال عن إصدار السياسات التنظيمية، وقانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي هو مثال سابق نموذجي: يتم إصدار المعايير أولاً، ثم يتبعها طلب السوق.

لا تكمن عنق الزجاجة في مسار البنية التحتية الأساسية للوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا. تركيز الشركات الرئيسية في المرحلة الحالية هو أتمتة العمليات الداخلية، بينما تقوم مشاريع البلوكشين بتطوير البنية التحتية للمرحلة التالية، ونضج طلب السوق لا يواكب سرعة التطور التكنولوجي.

دفع الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي هو المسار الوحيد الذي تقف فيه البلوكشين والتمويل التقليدي على خط البداية نفسه، حيث لم يحل أي من الطرفين نقاط الألم في الصناعة بشكل مناسب، وهو أيضًا المجال الفرعي الوحيد الذي لديه حاليًا شروط المنافسة المباشرة.

بشكل عام، فإن مأزق مسار البلوكشين + الذكاء الاصطناعي ليس تناقضًا منطقيًا في الجمع بينهما، بل عدم تطابق حاد بين العرض والطلب. كل من المسارات الفرعية الأربعة لديه مشكلة غياب طلب فريدة، ومسار دفع الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي هو الوحيد الذي لديه الظروف للمشاركة المباشرة في المنافسة السوقية حاليًا.

انفجار الذكاء الاصطناعي الشامل، لكن مسار البلوكشين يُترك بعيدًا وراءه

تشهد صناعة الذكاء الاصطناعي طفرة غير مسبوقة في الاستثمارات الرأسمالية والبنية التحتية، حيث تخترق أنظمة النماذج الكبيرة التي تبنيها عمالقة التكنولوجيا الحياة اليومية والإنتاج الصناعي بالكامل. كما تتكرر صناعة العملات المشفرة بسرعة، محاولة إيجاد نقاط التقاء تقنية مع الذكاء الاصطناعي.

تركزت اتجاهات الاستكشاف المبكر على سد وإعادة إنتاج حلقات سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي التقليدية: توفير قوة حوسبة GPU اللامركزية، إثبات ملكية البيانات، التحقق من النماذج التشفيرية. مؤخرًا، تحول تركيز الصناعة إلى حل نقاط الألم التي يصعب على البنى المركزية التغلب عليها، بما في ذلك التفاعل المستقل للوكلاء الأذكياء على السلسلة، والتسوية الآنية التلقائية بين الآلات.

إن استخدام مصطلح عام 'الذكاء الاصطناعي + البلوكشين' لتلخيص المسار بأكمله سيخفي فقط الاختلافات الحقيقية في المجالات الفرعية، نحتاج إلى إجراء تحليل دقيق من جانب الطلب: ما هي المشكلات التي يستهدفها كل مسار فرعي؟ هل يمكن للحلول الأصلية للبلوكشين تقديم حلول متمايزة حقًا؟

أربعة مسارات فرعية

قوة الحوسبة اللامركزية

يعتمد سوق السحابة الحالي بشكل كبير على عدد قليل من شركات التكنولوجيا الرائدة التي تتحكم في موارد قوة الحوسبة. يصعب شراء وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء وتكون مكلفة، وتواجه فرق الذكاء الاصطناعي الناشئة والمؤسسات البحثية التي لا تستطيع بناء بنية تحتية كبيرة حاجز دخول مرتفع للغاية.

تميل موارد المنصات المركزية نحو العملاء الكبار، وتفتقر قوة حوسبة GPU الخاملة الهائلة في السوق إلى قنوات محايدة لتوزيعها.

تحل قوة الحوسبة اللامركزية مشكلتي تركيز الموارد وعدم الكفاءة من خلال نموذجين. يقوم نموذج الاقتصاد التشاركي بتجميع موارد بطاقات الرسومات الخاملة للأفراد ومراكز البيانات الصغيرة لبناء شبكة حوسبة موحدة، متجاوزًا احتكار عمالقة التكنولوجيا، لإنشاء نظام عرض مرن.

يسمح نموذج قوة الحوسبة الموزعة للمستخدمين باستئجار قوة الحوسبة عالميًا، دون الاعتماد على أجهزة مزود خدمة واحد، مما يزيد من استخدام الأجهزة الخاملة ويخفض حاجز استخدام قوة الحوسبة عالية الأداء.

التخزين اللامركزي

تعتمد أنظمة تخزين البيانات الحالية بالكامل تقريبًا على مزودي الخدمات السحابية المركزية مثل Google و Meta. بعد تحميل المستخدمين للبيانات، تنتقل ملكية البيانات الفعلية إلى المنصة، وتحتكر العمالقة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة. في الوقت نفسه، تواجه البنية المركزية مخاطر تشغيلية: تغييرات السياسة، انقطاع الخدمة، أعطال المنصة قد تؤدي إلى عدم الوصول إلى البيانات أو فقدانها بشكل دائم.

يحل التخزين اللامركزي هذه المشكلات الهيكلية بطريقتين. يقوم نموذج الاقتصاد التشاركي، ممثلاً بـ Filecoin و Arweave، بتجميع مساحات التخزين الخاملة للمشاركين في شبكة واحدة، يمكنها أن تحل محل السحابة المركزية الحالية.

يقوم نموذج التخزين الدائم بنسخ البيانات احتياطيًا بشكل متعدد على العقد الموزعة، دون تأثر بحالة تشغيل خادم واحد، مما يقلل الاعتماد على منصة واحدة.

سوق تداول البيانات على السلسلة

يتطلب تطوير الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من بيانات التدريب، لكن سوق تدفق البيانات الحالي مغلق بشدة، حيث تحتكر Hugging Face ومزودو الخدمات السحابية الكبار الأرباح وقوة التسعير. مكاسب منشئي البيانات ضئيلة، وتفتقر آليات تحفيز المساهمة بالبيانات إلى الشفافية.

يستخدم سوق التداول على السلسلة العقود الذكية لإزالة الوسطاء وإنشاء قواعد تداول شفافة. في نموذج التداول المباشر مثل Ocean Protocol، يتعامل مالكو البيانات ومطورو الذكاء الاصطناعي مباشرة عبر العقود الذكية، ويتم توزيع المكافآت بطريقة شفافة. في نموذج مكافآت المساهمة مثل Grass، يقوم الأفراد بتوصيل النطاق الترددي الخامل بجمع بيانات الذكاء الاصطناعي، ويحصلون على مكافآت مقابلة بناءً على قيمة مساهماتهم.

التحقق من استدلال النماذج وحماية الخصوصية

الذكاء الاصطناعي التقليدي هو نظام صندوق أسود، حيث لا يمكن للخارج التحقق من امتثال عمليات النموذج أو ما إذا كانت بيانات المستخدم الحساسة تتم معالجتها بأمان.

يضيف تعلم الآلة صفر المعرفة (ZKML) آلية تحقق تشفيرية على طبقة استدلال الذكاء الاصطناعي، محققًا في الوقت نفسه حماية الخصوصية وإمكانية تتبع التدقيق. تظل عمليات النموذج تتم خارج السلسلة، لكنها تولد شهادات تشفيرية تثبت أن العملية بأكملها تتبع القواعد المحددة مسبقًا بدقة.

يتم تسجيل هذا الإثبات على السلسلة، وليس البيانات الأساسية. على سبيل المثال: في سيناريو المطالبات التلقائية للتأمين الصحي، يقوم المستشفى فقط بتحميل شهادة امتثال عملية الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى تحميل السجلات الطبية الكاملة للمرضى؛ تقوم شركة التأمين بالتحقق من صحة الشهادة لإكمال المطالبة، دون أن تتمكن من الوصول إلى البيانات الطبية الخاصة الأصلية طوال العملية.

إطار الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي

يصبح الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي تدريجيًا محور تدفق الحركة وخلق القيمة، متطورًا من أداة إلى كيان اقتصادي مستقل. صُمم النظام المالي الحالي بناءً على سلوك الاستهلاك البشري، ولا يمكنه بطبيعة الحال التكيف مع سيناريوهات الدفع التي تقودها الآلات.

يتطلب اقتصاد الوكلاء معاملات صغيرة عالية التردد على مستوى الميلي ثانية، وتسويات فورية عبر الحدود، والتي يصعب على البنية التحتية المالية التقليدية تحملها.

تحل البنية التحتية للوكلاء على السلسلة هذه المشكلة من خلال آليتين. تقوم آلية التنفيذ والتحكم المستقل بتعيين محفظة وهوية فريدة للوكيل الذكي، مما يمكنه من توقيع المعاملات مباشرة، وتعيين حدود إنفاق قابلة للتكوين وإجراءات أمنية لمنع السلوك غير المتوقع.

تستخدم آلية التسوية القائمة على البروتوكول بروتوكولات دفع العملات المستقرة (مثل x402) لتسوية المعاملات الدقيقة والمدفوعات عالية التردد في الوقت الفعلي، متجاوزة عمليات تحويل العملات والموافقة.

الاختلافات بين البلوكشين + الذكاء الاصطناعي وسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي التقليدية

يدور المنطق الرأسمالي لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي التقليدية حول 'إزالة اختناقات التطوير'. مع توسع طلب الذكاء الاصطناعي، أصبحت ذاكرة الفيديو والطاقة وعرض نطاق نقل البيانات نقاط ضعف تباعًا، وتحصل الشركات التي تحل هذه النقاط بسرعة (مثل مصنعي الذاكرة عالية النطاق، شركات البنية التحتية للطاقة) على تمويل ضخم وارتفاع في القيمة السوقية. السوق مستعد لدفع تقييمات عالية للحلول التي تزيل اختناقات النمو.

تستهدف مشاريع البلوكشين + الذكاء الاصطناعي بالفعل نقاط ألم حقيقية في الصناعة، لكنها لم تتمكن أبدًا من الحصول على نفس مستوى الاهتمام السوقي. لو كانت هذه المشكلات ملحة حقًا، لكان السوق قد شهد بالفعل تحولًا واسع النطاق.

حتى لو كانت مسارات مثل قوة الحوسبة اللامركزية وإثبات ملكية البيانات ذات قيمة معقولة، إلا أنه من الصعب جذب رأس المال الرئيسي، والتناقض الأساسي هو انفصال حاد بين العرض التكنولوجي وطلب المشترين الذين يمتلكون الأموال.

تتسم وتيرة تطور صناعة الذكاء الاصطناعي بالكثافة، حيث يستثمر المشترون (بشكل رئيسي شركات التكنولوجيا الكبيرة والعملاء من الشركات) بشكل كبير في الحلول التي تحل اختناقاتهم التشغيلية الحالية بأسرع وقت. لا يقضون وقتًا في تقييم البنى التحتية غير المختبرة. أولوياتهم هي أداء الحوسبة وموثوقية البنية التحتية وعائد استثمار قابل للقياس.

على سبيل المثال: عندما أصبحت سرعة نقل البيانات عنق الزجاجة في تدريب النماذج، تدفقت أموال ضخمة إلى البنية التحتية للألياف الضوئية لتحل محل الكابلات النحاسية. عندما أصبح عرض نطاق الذاكرة العامل المحدد الرئيسي، حلت SK Hynix وSamsung Electronics المشكلة بتوفير ذاكرة عالية النطاق، مما جعلهما مشهورتين عالميًا. هذا النمط ثابت: رأس المال يتبع الشركات التي تزيل العوامل المقيدة وتدفع نحو التقدم.

المشكلة الأساسية لمسار البلوكشين + الذكاء الاصطناعي هي انحراف التموضع. الشركات التي تمتلك ميزانيات كبيرة تهتم فقط بتحسين الأداء على المدى القصير وخفض التكاليف؛ بينما تركز مشاريع الذكاء الاصطناعي على البلوكشين على القضايا الثانوية والبعيدة المدى في نظر الشركات. لا يتطابق الرؤية التكنولوجية من جانب العرض مع الاحتياجات التشغيلية الحالية من جانب الطلب.

الرؤية التكنولوجية من جانب العرض لا تتطابق مع الاحتياجات التشغيلية الحالية من جانب الطلب.

ضعف القوة التقنية الصلبة

تثبت العديد من المشاريع من خلال اختبارات المعايير إمكانات وتصميم البنى التحتية اللامركزية، لكنها لم تحقق اختراقات تقنية مدمرة كافية لزعزعة مزودي الخدمات السحابية المركزية الراسخين في السوق (مثل AWS و GCP).

تمتلك المنصات السحابية المركزية بالفعل أموالاً ضخمة وبنية تحتية ناضجة، وللتكنولوجيا الجديدة أن تستحوذ على حصة سوقية، يجب أن تتمتع بميزة أداء ساحقة تدفع الشركات لتحمل تكاليف التحول. عندما تحولت Apple من رقائق Intel إلى رقائق M1 الخاصة بها، تحملت مخاطر كبيرة لتعطل توافق البرامج، لكن القرار كان مدعومًا بميزة تحسين كفاءة الطاقة بثلاثة أضعاف، مما غطى تكاليف التحول.

بينما لا تستطيع البلوكشين + الذكاء الاصطناعي حاليًا تقديم منطق عائد مقنع بدرجة كافية لعملاء الشركات الذين يحتاجون إلى مزامنة بيانات بحجم بيتابايت وفائقة الانخفاض في زمن الوصول، لذا لا ترغب الشركات في تحمل مخاطر النقل.

عدم تطابق هيكلي بين العرض والطلب

أطلقت بعض مشاريع قوة الحوسبة اللامركزية اتفاقيات مستوى الخدمة لتقليل مخاطر الشركات، لكن الشركات لا تزال تنتظر. جذر المشكلة ليس في العقود، بل في البنية الأساسية: يمكن لمزودي الخدمات السحابية الرائدة توفير غرف خوادم معزولة حصرية؛ بينما تعتمد شبكات البلوكشين على عقد موزعة ومجهولة لتوفير قوة الحوسبة.

بمجرد انقطاع عقدة ما، وتوقف تدريب نموذج قيمته مئات الملايين، لا يمكن لاسترداد الرموز أو التعويض النقدي تعويض تكاليف الوقت والفرص التجارية المفقودة للشركة. بالنسبة للشركات في منافسة صناعية شديدة، فإن استقرار النظام هو خط أحمر لا يمكن المساس به. حتى مع وجود أدوات تحوط من المخاطر، ليس لدى الشركات حافز لتحمل حالة عدم اليقين المتأصلة في الشبكات اللامركزية.

طلب السوق لم ينضج بعد

يتجه إطار الوكيل الذكي للبلوكشين نحو نظام بيئي ناضج للتعاون الذاتي متعدد الوكلاء، لكن مرحلة تطور السوق الرئيسي لم تصل بعد إلى هذا المستوى.

على الرغم من أن شركات مثل Microsoft و Salesforce تسرع من نشر الوكلاء الأذكياء، إلا أن تركيزها الحالي ينصب على أتمتة العمليات الداخلية. البنية التحتية التي تبنيها مشاريع البلوكشين تخدم المرحلة التالية: الوكلاء الأذكياء المستقلون الذين يعملون عبر الشبكات الخارجية للشركات. حاليًا، لا تزال الغالبية العظمى من الشركات تعمل على تحسين استقرار وعائد استثمار أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية، والتعاون متعدد الوكلاء عبر الشبكات ليس على الإطلاق في قائمة أولويات تخطيط البنية التحتية للشركات.

انخفاض الطلب في هذه المرحلة هو مشكلة دورة تطوير، وليس عيبًا تقنيًا. البنية التحتية للوكلاء الأذكياء على البلوكشين هي أكثر ملاءمة لتكون تخطيطًا طويل الأجل لاقتصاد الوكلاء المستقبلي، وليس عملًا لتحقيق أرباح قصيرة المدى.

التنظيم

إثباتات صفر المعرفة وتقنيات تشفير الخصوصية هي حلول أساسية لبناء ذكاء اصطناعي موثوق، لكن في المراحل المبكرة من انتشار الذكاء الاصطناعي، يكون الطلب النشط من الشركات لنشر البنية التحتية للخصوصية منخفضًا جدًا. من الصعب الاعتماد على التطوع من الشركات لدفع التبني على نطاق واسع؛ من المرجح أن ينشأ طلب الصناعة من المعايير التنظيمية، ثم يتم تنفيذ التكنولوجيا لتلبية متطلبات الامتثال.

تفاصيل التنظيم العالمية مثل قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي توفر فوائد للمسار. عندما يصبح تتبع مصدر البيانات وأمن البيانات متطلبات قانونية صارمة، ستتحول قدرة التحقق من البلوكشين من ميزة اختيارية إلى عنصر امتثال ضروري لنشر الذكاء الاصطناعي في الشركات.

إكمال التنظيم ليس قيدًا على الصناعة، بل هو محفز لتشكيل السوق. تقلل اللوائح الواضحة من عدم اليقين في الصناعة، وتفتح قناة استقرار للبلوكشين + الذكاء الاصطناعي في السوق المؤسسية.

عدم وجود حالات تطبيق مرجعية

تنتج عن تراكم التناقضات الهيكلية المتعددة العقبة الأكثر جوهرية: عدم وجود حالة مرجعية واسعة النطاق مقنعة تثبت القيمة التجارية. تعتمد صناعة الذكاء الاصطناعي التقليدية على ChatGPT لتشكيل دولاب النمو، منتج شائع مرئي للجميع يجذب رأس مال ضخم ومواهب للتكرار المستمر.

لم يشهد مسار البلوكشين + الذكاء الاصطناعي حتى الآن حالة تطابق منتج-سوق بنفس المستوى. بصرف النظر عن حرارة المجتمعات المبكرة، لا يوجد مشروع اخترق إنتاج الشركات أو سيناريوهات الاستهلاك اليومي للجماهير، ولا يمكنه الحصول على اهتمام رأس المال المؤسسي التقليدي. نقص حالات التطبيق المرجعية هو أكبر حاجز يردع الأموال المؤسسية المحافظة ويبطئ انتشار الصناعة.

هل تمتلك البلوكشين + الذكاء الاصطناعي قيمة طويلة الأجل؟

بغض النظر عن حرارة السوق قصيرة المدى، لم ترسخ البلوكشين + الذكاء الاصطناعي أقدامها بعد في سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي الرئيسية، لكن هذا لا يعني أن الجمع بينهما ليس له قيمة.

السبب الأساسي لبرودة المسار ليس تناقضًا منطقيًا في التركيبة التقنية، بل وجود عدم تطابق بين طلب الصناعة الناضج واتجاه العرض التقني في كل مسار فرعي.

المطالب الأساسية لصناعة الذكاء الاصطناعي التقليدية واضحة جدًا: تحسين الأداء على المدى القصير، تحسين التكلفة، واستقرار البنية التحتية الفائق؛ بينما تركز الغالبية العظمى من حلول الذكاء الاصطناعي على البلوكشين على ملكية البيانات وشفافية العمليات واللامركزية.

هذه ليست اختناقات ملحة يجب حلها حاليًا في الصناعة، وغالبًا ما يتطلب التطبيق التضحية بالأداء، مما يجعل نسبة العائد على الاستثمار صعبة الإقناع للشركات.

قبل ظهور طفرة الذكاء الاصطناعي، كانت شركات البنية التحتية للطاقة تُصنف عادة كشركات ناضجة وبطيئة النمو. أدى الطلب المتزايد على الطاقة من مراكز البيانات إلى تغيير هذا الوضع، وجذب اهتمامًا سوقيًا كبيرًا منذ ذلك الحين. قد يعكس اللامبالاة الحالية تجاه الذكاء الاصطناعي على البلوكشين تأثيرًا تأخريًا مشابهًا، حيث لم تظهر قيمة البنية التحتية بالكامل قبل ظهور النموذج الجديد.

في هذه الفترة الانتقالية، المهم هو كيف تستجيب الصناعة للاحتياجات الفعلية للسوق.

ينقسم الطريق إلى الأمام إلى اتجاهين: 1) التكيف بنشاط مع معايير سلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي الناضجة، وسد نقاط الضعف قصيرة المدى في الأداء؛ 2) الالتزام بالمسار التقني الحالي، والاستمرار في تخطيط البنية التحتية طويلة الأجل التي تتكيف مع التطبيق الواسع النطاق للجيل القادم من الذكاء الاصطناعي.

يعتمد الاتجاه النهائي للبلوكشين + الذكاء الاصطناعي على أي من الخطين يمكنه مطابقة احتياجات السوق الحقيقية في المستقبل.