وول ستريت تشتري ETF$TAO بشكل محموم، لكن 99% من صغار المستثمرين لا يعرفون: عملة هذه الشبكة الخاصة بالذكاء الاصطناعي بقيمة تريليون دولار هي في الحقيقة مجرد فوضى؟

يا صديقي، دعنا نتحدث عن واقعٍ قاسٍ.

من فقاعة زهور التوليب إلى فقاعة الإنترنت، وصولاً إلى NFT—السوق يعيد دائماً حلقةً ساخرة واحدة: فرق تعمل على صقل المنتج الحقيقي تتأخر عنها الأموال؛ بينما المشاريع التي تضجّ ضجيجاً كبيراً والداخل فيها جوفاء، تتدفق إليها رؤوس الأموال بسرعة.

حالياً، يُعترف بالذكاء الاصطناعي باعتباره الفقاعة العملاقة المقبلة. ما السمات النموذجية للفقاعات؟ يرفع المشاركون في السوق الرافعة المالية، وتُبنى نماذج الأعمال فوق أبراجٍ من هواءٍ متهاوٍ، مع تجاهل ثغرات المنظومة، ثم يحدث الانهيار، وبعدها يُحمّل الجميع اللوم على “السوق الفقاعي”.

اليوم نركّز على $Bittensor، شبكة تستخدم حوافز على شكل رموز لتشجيع عامة المطورين على تطوير AI. كانت الفكرة ذكية: يُقسَّم كل الإنترنت إلى مئات من الشبكات الفرعية (subnets)، ويطوّر المطورون خدمات AI، ثم يقوم النظام بتقييم الأداء، ليتم إصدار رمز $TAO فوراً كمكافأة.

تحرّكت وول ستريت بالفعل—قدمت $Bitwise و$Grayscale طلبات ETF على Bittensor إلى هيئة SEC في خطوةٍ مشتركة. سأفكّ لك الثغرات المخفية في هذه المنظومة واحدةً تلو الأخرى.

يستعير Bittensor من منطق المنافسة في بيتكوين: حفز التنافس بين المشاركين عبر الرموز، والاعتماد على لعبة السوق لفرز الأفضل من الأسوأ. إجمالاً يوجد نحو 128 شبكة فرعية على مستوى الشبكة، وكل شبكة فرعية تقابل نوعاً من أعمال AI—استدلال النماذج، تدريب النماذج الكبيرة، وحراية البيانات (data crawling). يقوم القائمون بالتعدين بالمهمة المرتبطة بالتعدين، فيما يتولى المُقيِّمون مهمة التقييم.

يُدفع $TAO للمعدّنين بناءً على جودة التقييم التي يمنحها المُقيِّمون. أما مكافآت المُقيِّمين فتُحدد وفقاً لدرجاتهم ومدى تطابق تقييمهم مع تقييمات مُقيِّمين آخرين، مع ترجيحٍ حسب حقوق الملكية (stake). لذلك لا يهتم المُقيِّم سوى بما إذا كانت نتيجته متطابقة مع تقييمات الآخرين، وليس بما إذا كانت نتيجته صحيحة.

كم مقدار $TAO الجديد الممنوح لكل شبكة فرعية؟ هذا يُحدد فقط من خلال سعر رمز Alpha الأصلي لتلك الشبكة الفرعية، ولا علاقة له بجودة نتائج AI. يقوم مشغلو الشبكات الفرعية أولاً باقتطاع 18% من تقسيم العائدات، ثم يوزَّع المتبقي بعد ذلك.

حالياً تبلغ القيمة السوقية لـ $TAO نحو 20 مليار دولار، منها حوالي 6.9 مليار دولار مُرهونة (staked) داخل الشبكات الفرعية. هذه الشبكات الفرعية هي التي تقرر أي مشاريع AI ستحصل على التمويل.

تُصدر كل شبكة فرعية رمزاً أصلياً مستقلاً يسمى $Alpha. عندما يقوم المستخدم برهن $TAO في شبكة فرعية ما، فهذا في جوهره يعني شراء $Alpha الخاصة بتلك الشبكة الفرعية، ما يؤدي إلى دفع سعرها السوقي إلى الأعلى. وتكون نسبة حصة الشبكة الفرعية من $TAO الجديد مُحددة بسعر Alpha خلال فترة زمنية—متوسطه، على وجه الخصوص.

وهكذا يتشكل حلقة تعزيز ذاتي: شراء $Alpha → ارتفاع سعر الرمز → حصول الشبكات الفرعية على المزيد من $TAO الجديد → إصدار الرموز الجديدة إلى حاملي $Alpha → مواصلة الحامليْن زيادة الشراء (زيادة المراكز). أي تدفق رأسمالي خارجي يرفع سعر العملة، وارتفاع السوق يجذب المزيد من الأموال إلى الداخل.

لكن للحلقة قيدٌ واحد فقط: الشبكة ستواصل زيادة إصدار $Alpha. وبما أن المعدنين والمُقيّمين يريدون تحقيق عوائدهم، فهم مضطرون إلى البيع المتواصل، ما يفرض ضغط بيع مستمراً على السعر. وإذا أرادت شبكة فرعية الاستمرار في الحصول على دعم تمويلي، فلا بد أن تجد دائماً مشترين جدد يستوعبون ضغط البيع. وهذا بالضبط هو منطق التشغيل المُصمم عمداً.

ما الميزة إذن؟ يمكن للمستثمرين الرهان بشكل مستقل على قطاعات AI الفرعية، مثل التركيز فقط على شبكات الاستدلال دون التعرض لتدريب النماذج—وهذا لا يمكن تحقيقه في سوق الأسهم التقليدي.

لكن نظام السلسلة (on-chain) لا يستطيع إلا التعرف على تحويلات الرموز، ولا يمكنه إحصاء الاستخدام الحقيقي لمنتجات AI. لا توجد دفاتر دخل تجارية واضحة وقابلة للتتبع يمكن الرجوع إليها. سعر الرمز يتحدد بالكامل بتوجيه تدفقات الأموال، وليس بارتباطه بإيرادات فعلية. لدى الأسهم التقليدية إيرادات مبيعات منتج مثل Nvidia تدعم سعر السهم، بينما الدعم الوحيد لرموز الشبكات الفرعية هو سلوك الشراء في السوق الثانوية.

عندما تصبح تدفقات الأموال هي المقياس الوحيد، يصبح سعر العملة مُعرَّفاً بالكامل بحرارة الأموال.

كان الهدف من تصميم هذه الآلية هو جعل المُقيِّمين موضوعيين وعادلين. وضعت طبقة البروتوكول الأساسية Yuma قواعد مكافحة الاحتيال: إذا انحرف التقييم عن متوسط المجموعة بشكل كبير، تُبطل النتيجة، ولا يستطيع المُقيّم تحقيق ربح عبر رفع تقييم “مشاريع معارفه” (محسوبية). إنها فكرة دقيقة.

لكن خط الدفاع الرياضي ضد التواطؤ له عتبة حرجة—يصبح فعالاً فقط عندما يكون حجم رهن طرف الاحتيال أقل من نصف إجمالي الرهن الخاص بالشبكة. إذا سيطر عقد الاحتيال على أكثر من نصف القدرة الحسابية المُرهونة، يمكن للمعدنين والمُقيّمين التواطؤ سراً، فيتفقون على تضخيم التقييمات بشكل متبادل لتقسيم مكافآت $TAO، وسيقوم النظام تلقائياً بإصدار الأرباح.

ثغرة كبيرة أخرى هي “نسخ التقييمات”: يقوم بعض المُقيّمين بنسخ تقييمات الآخرين من السجلّات العامة مباشرةً دون أي تحقق من نتائج AI، فيحصدون مكاسب دون بذل جهد. اقترح الفريق آلية “الإرسال-الإفصاح” (submit-reveal)، بحيث يتم تشفير التقييمات وحفظها لمدة زمنية لمنع النسخ الفوري. لكن هذا الحل ينطبق فقط على سيناريو تتقلب فيه جودة نتائج AI بشكل مستمر؛ أما إذا كانت أعمال شبكة فرعية مستقرة وإنتاجها متماثلاً، فإن نسخ التقييمات لا يزال مربحاً.

الآن انظر إلى مدى ارتفاع عتبة الغش—ومن يملك السلطة فعلياً. يدير فريق $Rayon Labs ثلاثة من شبكات subnets الفرعية الرئيسية، وبمجموع ذلك يقتسمون ربع إجمالي $TAO الجديد اليومي في الشبكة. وعلى مستوى الشبكة، يوجد نحو ثلثي $TAO في حالة رهن، ما يعني أن الحصص الكبيرة تتركز لدى عدد محدود من الأطراف.

هناك تفسيران متعارضان لهذه الآلية في السوق.

وجهة نظر 1: Bittensor هي آلية تسويق/سوقنة (marketized) كفؤة. لا حاجة لِجنة مغلقة تحكم على أهلية التمويل؛ فمئات المشاركين يضعون رهانات علنية على مختلف المسارات، وتتدفق الأموال بطبيعة الحال إلى الاتجاهات التي يراهن عليها السوق. عادةً تدفق رأس المال يكون مؤشراً سابقاً على إمكانات المسار.

وجهة نظر 2: سعر الرمز يجب أن يرتبط بالاحتياج التجاري الحقيقي لكي يكون له معنى—مثل العملاء الذين يدفعون وتوليد إيرادات مبيعات قابلة للتنفيذ. لكن نقطة ارتكاز قيمة Bittensor ضعيفة جداً. الشبكات الفرعية التي تحقق أعلى عائدات على مستوى الشبكة تحصل على أرباح من زيادة إصدار الرمز أعلى بكثير من إيرادات العملاء الذين يدفعون فعلياً. والجهة التشغيلية الأساسية التي تستطيع ضبط قواعد توزيع المكافآت لا يملكها إلا عدد قليل جداً من الأطراف.

في ربيع هذا العام، عدّلت الجهة المُطلِقة قواعد إطلاق الرمز وقامت بتصفية (بيع) كميات كبيرة من الحيازات، ما أدى إلى صراعات داخلية. ثم خرج أكبر مُشغّل $Covenant AI في الشبكة مباشرةً. صحيح أن ثغرات الميكانيكية المبكرة يمكن إصلاحها بسرعة، لكن الشبكة كانت قد صححت المشاكل الجوهرية بالفعل عبر hard fork.

وبالمقابل، في نظام $Optimism البيئي، سئم رأس المال الاستثماري المشفر (crypto VC) من أنماط التمويل غير المقيدة، فطرحوا آلية تمويل “تتبّعية” (追溯式) : تُصرف الأموال فقط إلى مشاريع تم التحقق من قيمتها الفعلية، وتبنى المكافآت على تحقق النتائج على الأرض وليس على شكل دعم مسبق قبل إصدار الرموز. كما طبّق $Gitcoin و$Filecoin أيضاً نماذج مشابهة على أرض الواقع.

المعضلة الجوهرية في نظام Bittensor تتمثل في اتخاذ مكاسب التداول/التداول بالرموز (token flow) كمعيار تحفيز، بدل الاعتماد على معايير أكثر موثوقية مبنية على التحقق من تحقق الأعمال على أرض الواقع.

تقوم الشبكة بتعديل قواعد توزيع مكافآت الشبكات الفرعية مرتين في السنة. في البداية كان معيارها يعتمد على سعر رمز الشبكة الفرعية. ثم في نوفمبر من العام الماضي تم التحول إلى تدفق صافي التمويل المرهون (صافي التدفقات الداخلة ناقص الخارجة). وفي يونيو من هذا العام، وبسبب كشف عيوب في قاعدة تدفق الأموال، عادت إلى آلية سعر الرمز. لكن القاعدتين مجرد مؤشرات بديلة ولا تستطيع قياس أكثر البيانات جوهرية—هل يوجد مستخدمون فعليون يدفعون مقابل استخدام خدمات AI المقابلة.

إن كانت شبكة ما قادرة على نقض قواعدها الأساسية مرتين في وقت قصير، فقد تكون قدرة تغييرها أكبر من معظم الشبكات. ومع ذلك، عند النظر ببرود: فإن معايير التقييم الثلاثة تتجاهل جميعاً المؤشر الحاسم—نية المستخدمين خارج الشبكة لدفع ثمن الخدمات. كل القواعد تعمل على توجيه “الأموال تتبع الأموال”، وليس “القيمة تتبع احتياجات السوق”.

حتى لو كان هناك قدر كبير من دوران الأموال وإهدارها، فهي من الناحية الموضوعية تبني بنية تحتية أساسية. مثلما أدت فقاعة الإنترنت إلى خلق شبكة كابلات/ألياف بصرية عملاقة على مستوى العالم، فإن موجة Bittensor أدت إلى ضخ أجهزة وقدرات تدريب وموارد حسابية للذكاء الاصطناعي—حتى إن هدأت الحماسة، فإن لها قيمة متبقية طويلة الأجل.

تملك سوق مسار الذكاء الاصطناعي الموزع نفسها مكاسب كبيرة. وتعد الحلول مفتوحة المصدر هي المسار الوحيد لكسر احتكار عمالقة الشرائح (chip giants). تماماً كما قلب Linux قطاع أنظمة التشغيل، وأعادت ويكيبيديا تشكيل النظام البيئي للموسوعات. هنا يوجد ابتكار “يقلب” المشهد أيضاً: يعتمد فريق $Covexus على 70 جهازاً موزعاً لتدريب نموذج كبير للذكاء الاصطناعي، وتتفوق أداؤه على Meta Llama 2، بل وحصل أيضاً على اعتراف علني من الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia Huang Renxun. ومع ذلك، تم دفنه في ضجيج المزايدات والتداول الهائل للرموز.

وهذا سبب أن ETF ليست مجرد نذير. تتوقع Grayscale وBitwise أن ترد SEC في وقت لاحق من هذا العام، حوالي أغسطس. وبمجرد الموافقة، سيتم ربط هذا النظام ذو العيوب الفطرية مباشرةً ضمن محافظ استثمار المتقاعدين لدى عامة المواطنين في الولايات المتحدة.

ستواجه استثمارات المستثمرين الذين يدخلون بعين غير حذرة مخاطر كبيرة، لكن دخول ETF إلى أرض الواقع يمثل أيضاً تحولين إيجابيين: دخول كميات ضخمة من الأموال التقليدية إلى السوق، وتقبل الصناعة بشكل شامل لرقابة علنية وفحص تنظيمي. إن المصادقة التنظيمية، والإشراف طوال الوقت على توزيع الأرباح من قبل ملايين المساهمين الجدد، هي الطريقة الأكثر فعالية لإجبار الشبكة على تحسين آليات الحوافز. وبالتزامن، فإن التدقيق الصارم سيقود في النهاية النظام البيئي إلى النضج.

مع هذا القدر من التفاؤل، أريد أن أقول: ينبغي أن تتابع الأمور المهمة حقاً. مثل أي نظام جديد يفتقر إلى النضج ويملك ثغرات، هذا النظام لا يزال في بدايته، وستحتاج الثغرات إلى الإصلاح. لكن ما أؤكد عليه أكثر هو إمكانه الكامن: ذكاء اصطناعي مفتوح ومتعدد المشاركين وغير احتكاري، وليس نظاماً مغلقاً تبنيه شركات خدمات سحابية ضخمة تملك أكبر تجمعات الخوادم في العالم.

أتطلع إلى أن تتمكن الشبكات الفرعية مستقبلاً من الاستقلال عن إعانات المؤسسة (الـfundation) والقدرة على توليد دخلها ذاتياً. وسيُظهر ذلك أن أقوى تقنيات عصرنا لا يجب بالضرورة أن تُحتكر من قبل كيانات قليلة.

تابعني: احصل على مزيد من التحليلات والأفكار الرصدية الفورية لسوق التشفير! $BTC $ETH $SOL

#预测世界杯西班牙VS比利时 #GateUS توسع امتثالياً في فلوريدا #ارتفاع جماعي لأسهم شركات AI المدرجة في سوق الأسهم الأمريكي