قضيت وقتًا أطول في التفكير فيما يلي صفقة شرائح الذكاء الاصطناعي، وأعتقد أن السوق قد يواجه عنق زجاجة أكبر بكثير: DATA

ليس هدرًا خامًا للإنترنت، ولا قاعدة بيانات أخرى مع مُلصق “ذكاء اصطناعي” عليها.
بل بيانات نظيفة، مُرخصة، وقابلة للنسبة، ومتزايدة الصدق وملموسة في العالم الواقعي—يمكن للنماذج تدريبها قانونًا والتعلم منها فعليًا بشيء جديد.
ما يزال الحوسبة مهمة، لكنّها لم تعد المدخل الوحيد النادر.
يرى Morgan Stanley أن إنفاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي سيبلغ نحو 2.9 تريليون دولار على $3T حتى 2028، مع أقل من 20% تم نشره حتى الآن.
سيكون هناك المزيد من #GPUs، والمزيد من مراكز البيانات، والمزيد من عقود الطاقة، والمزيد من كفاءة الاستدلال.
لكن ما لا يتوسع تلقائيًا معها هو المعرفة البشرية الجديدة والخبرة في العالم المادي.
تُعد بيانات الذكاء الاصطناعي المادية أغلى ثمناً أيضًا، ومحددة بالتجسيد، وصعبة للغاية في توليدها بدقة مثالية، ومستحيلة عمليًا في “تجريفها” بالعمق الكافي.
العنق الزجاجة هو التقاط الحدث الصحيح، باستخدام الحساسات المناسبة، ضمن الحقوق المناسبة، وإثبات مصدره.
تبدو الأسواق الخاصة بالفعل أنها تفهم هذا قبل الأسواق العامة.
– تم تقييم Scale AI بنحو $29B بعد صفقة Meta بقيمة 14.3 مليار دولار مقابل حصة 49%.
– حققت Surge AI إيرادات بأكثر من $1B في 2024 بينما كانت تسعى إلى تقييم بقيمة $15B .
لذلك إذا كان هناك محفّز رئيسي قادم في TradFi، فقد تكون للعملات الرقمية أيضًا خطوة في جمع بيانات الذكاء الاصطناعي وإثبات مصدرها.
– @eigencloud | $Eigen: EigenDA يوفّر توافر بيانات قابلًا للتحقق، بينما تُمكّن EigenCompute وEigenAI وEigenVerify الوكلاء من إثبات مصدر البيانات وكيفية توليد المخرجات.
– @grass | $Grass: تحويل النطاق الترددي الخامل إلى بيانات تدريب ذكاء اصطناعي قابلة للتحقق. 2.5M+ عقد في أكثر من 190+ دولة تقوم “بالتقاط” نحو ~100TB يوميًا، مع إثباتات ZK التي تجعل كل مجموعة بيانات قابلة للتتبّع وقابلة للتدقيق.
– @vana | $Vana: معالجة عنق الزجاجة في بيانات الذكاء الاصطناعي عبر تحويل بيانات المستخدمين إلى مجموعات تدريب مُصرّح بها وقابلة للإثبات. 1M+ مساهمين، وDataDAOs وذاكرة AI المحمولة كلها تعيش على شبكة واحدة.
– @SaharaAI | $Sahara: L1 أصيل للذكاء الاصطناعي حيث يقوم المساهمون بجمع البيانات وتصنيفها والاحتفاظ بها، بينما تبقى إمكانية الإثبات والترخيص والإتاوات على السلسلة. محاولة لجعل بيانات ذكاء اصطناعي عالية الجودة قابلة للتوسع.
– @datafdn | $Data: أطر لإثبات المصدر والموافقة والترخيص والتدقيق على السلسلة، بينما تقوم طبقة Poseidon بتنظيف البيانات وتصنيفها من العالم الواقعي لتدريب النماذج.
– @oceanprotocol | $Ocean: تحويل البيانات إلى أصول على السلسلة عبر Data NFTs وCompute-to-Data وأطر لإثبات المصدر، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي التدريب على مجموعات بيانات خاصة دون تعريض البيانات الخام.
– @origin_trail | $Trac: شحن DKG V10 حيث تتبادل وكلاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة قابلة للتحقق. dRAG وإثبات المصدر وذاكرة متعددة الوكلاء تجعل البيانات قابلة لإعادة الاستخدام دون فقدان الثقة.
– @datainetwork: تحويل سجلات بلوكتشين الخام إلى معلومات استخبارية مُهيكلة وقابلة للقراءة بواسطة الآلة. 3.5B+ معاملة مُفهرسة، و2.5M عقد مُصنفة، و150M+ أحداث DeFi لإجراء الاستدلال لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي.
ليس دعوة للاستحواذ على كل رمز من الرموز أعلاه. بل خريطة لمن يبني البنية التحتية قبل أن تُسعّرها السوق.