الاستدلال في الأسواق الرأسمالية: كيف يبني قطاع التشفير بنية تحتية مالية للحوسبة الذكية بالذكاء الاصطناعي

المؤلف: Lucas Tcheyan؛ المصدر: Galaxy Digital؛ الترجمة: Shaw، جينيسي كايجين

المقدمة

رأس المال الاستدلالي في البلوك تشين/عبر السلسلة**تشير هذه الفكرة إلى مجموعة من الشبكات والبروتوكولات والبنى التحتية المصاحبة والتطبيقات، بهدف تنسيق أعمال استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) خارج نطاق مراكز مزودي الحوسبة السحابية فائقي الحجم وخارج منظومات واجهات برمجة التطبيقات (APIs) المركزية التقليدية، وكذلك لبناء طبقة مالية ناشئة فوق هذه الأعمال. لا يحتاج المستخدم إلى تمرير كل طلب API عبر مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمين مثل OpenAI أو Anthropic، ولا عبر شركات السحابة التي تقف خلفهما؛ بل يمكنه إرسال طلبات/تعليمات (prompts) إلى شبكة مشغّلي وحدات معالجة الرسوميات (GPU) يتم تنسيقها بواسطة حوافز العملات المشفرة وآليات التسوية عبر السلسلة. وفي بعض تصاميم البنية المعمارية، يمكن للمستخدم الحصول على ضمانات تشفيرية أو ضمانات اقتصادية موجهة لدقة نتائج المخرجات وخصوصية البيانات.

في عام 2026، يتلقى هذا المسار اهتماماً متزايداً. حصة الطلب العالمي على وحدات GPU للاستهلال/الاستدلال (أي عمليات توليد النتائج باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي مُكتملة التدريب بناءً على بيانات جديدة) تجاوزت بالفعل تدريب النماذج، لتصبح السيناريو رقم 1 من حيث الطلب على القدرة الحاسوبية. وفي الوقت نفسه، برزت “العملاء/الوسطاء الذكيون المستقلون” كفئة ناشئة من جهات الطلب على الاستدلال؛ إذ تستطيع هذه البرمجيات إتمام الدفع تلقائياً دون تدخل بشري طوال العملية.

خلال السنوات القليلة الماضية، شهدت أسواق تداول GPU اللامركزية وبروتوكولات الاستدلال وقنوات الدفع وأدوات تحويل الأصول إلى رموز ومحتشدات جمع رأس المال وقطاعات السيولة عبر السلسلة فترات نمو لكل منها على حدة. أما التغيّر الجديد الذي يظهر حالياً فيكمن في: اندماج المكونات الأساسية المختلفة في نظام موحّد ومتكامل — سوق رأس المال الاستدلالي/الاستدلالي الرأسمالي. ومع التوسع في تطبيق الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على مختلف سيناريوهات الأعمال، تتوقع أن يستمر الطلب في هذه المنظومة بالصعود. حالياً، تدور الممارسات عبر السلسلة حول أعمال تمتلك إنتاجية حقيقية وقيمة اقتصادية معتبرة، ولم يعد مصدر الطلب مقتصراً على داخل صناعة التشفير فحسب.

تدفع قوى متعددة عملية اندماج النظام البيئي. اتضح بشكل مباشر أن الطلب على القدرة الحاسوبية انتقل من تدريب النماذج إلى مهام الاستدلال؛ وفي سيناريوهات الأعمال التي تحتاج فقط إلى معيار “كافٍ/على قدر الحاجة”، تقلّص نماذج الأوزان مفتوحة المصدر الفجوة في الأداء بينها وبين نماذج متقدمة مغلقة المصدر. وهذا يتيح للشركات جدولة المهام التي كانت مكلفة سابقاً لتُنفّذ على طرف توفير قدرة حاسوبية يحقق أفضل علاقة بين التكلفة والجدوى (سواء عبر القنوات التحتية المشفرة أو عبر القنوات التقليدية)، بما يجعل الأمر قابلاً للتطبيق اقتصادياً.

ويؤدي نمو الطلب على القدرة الحاسوبية للاستدلال إلى دفع المستخدمين لشراء القدرة الحاسوبية بطرق أكثر ابتكاراً. في تقرير بحثي حديث نشرته شركة Citadel (قلعة/سيتي ديل)، أشار التقرير إلى أن حجم استهلاك AI Token الذي ترصده مؤشرات Silicon Data LLM Index في وادي السيليكون بدأ بالانخفاض، ما يعكس تحول السوق نحو حلول نماذج بتكلفة أقل. (ملاحظة: AI Token هو وحدة فوترة يستخدمها مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي لتسعير خدماتهم، ولا ينبغي خلطه أبداً بالرموز المشفرة التي تصدرها سلاسل بلوك تشين.)

ومن بين شركات كثيرة، بما فيها Coinbase وMicrosoft وAirbnb، بدأت مؤخراً بالانتقال إلى استخدام نماذج مفتوحة المصدر، ويبرز منها عدد كبير من النماذج المفتوحة المصدر الصينية. كما أنهاء OpenRouter مؤخراً جولة تمويل جديدة، وهو ما يثبت أيضاً أن الطلب في السوق على تنويع قنوات الوصول إلى النماذج في ارتفاع مستمر. تساعد هذه القنوات على خفض تكاليف الاستدلال بفعالية. ومن أسباب هذا الاتجاه أيضاً محدودية القدرة الحاسوبية، ما يؤدي إلى ارتفاع تكلفة نشر خدمات الاستدلال على الهامش باستمرار.

القوة الثانية التي تدفع اندماج النظام البيئي هي “تَسليع/تَحويل التمويل” (التمويلنة/Financialization). مع استمرار ارتفاع انتشار الذكاء الاصطناعي، صارت القدرات الذكية عنصراً إنتاجياً تقريباً في كل نوع من الأعمال، ما يولد في السوق طلباً على تحويل القدرة الحاسوبية إلى سلعة مالية/تغليفها مالياً. وتبدأ المزيد من الفرق باستكشاف حلول تجعل قدرة الذكاء الاصطناعي أصلاً قابلاً للتداول، وإدخالها ضمن نظام مالي أكثر اكتمالاً. تتشكل بالفعل ملامح إطار مبكر لسوق رأس المال الاستدلالي: يبدأ السوق بتسعير عتاد الذكاء الاصطناعي وقدرة الحوسبة بطريقة مالية، بهدف بناء منصة تداول شاملة متكاملة.

مؤشر GPU وأسواق العقود الآجلة

قبل مناقشة شكل التطبيق عبر السلسلة لسوق رأس المال الاستدلالي، يجب أولاً الانتباه إلى السوق خارج السلسلة، الأكبر بكثير. وأبرز مثال هو عقود GPU الآجلة. تختلف تقديرات مختلف الجهات لحجم توسع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي تفاوتاً كبيراً: تتوقع Morgan Stanley أنه بحلول 2028 تبلغ النفقات الرأسمالية (CapEx) في مراكز البيانات عالمياً حوالي 2.9 تريليون دولار (دون احتساب استثمارات الكهرباء)، منها حوالي 2.5 تريليون دولار مخصصة مباشرة لأحمال مرتبطة بالذكاء الاصطناعي. وتقدّر McKinsey أنه بحلول 2030 ستصل النفقات الرأسمالية لمراكز البيانات عالمياً إلى 6.7 تريليون دولار؛ يذهب منها 5.2 تريليون دولار إلى منشآت قدرة حوسبة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي، و1.5 تريليون دولار إلى أعمال تكنولوجيا معلومات تقليدية. وتقسم سيناريوهات الذكاء الاصطناعي إلى نوعين: في حالة ضعف الطلب 3.7 تريليون دولار، وفي حالة تسارع إطلاق الطلب قد تصل إلى 7.9 تريليون دولار. وتقدّر Goldman Sachs أن النفقات الرأسمالية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مجالات الحوسبة ومراكز البيانات والكهرباء خلال 2026 إلى 2031 تبلغ نحو 7.6 تريليون دولار. مهما كانت الأرقام الدقيقة في النهاية، تتفق عدة مؤسسات على نتيجة واحدة: أن الحوسبة والعتاد هما أعلى القطاعات من حيث نسبة الإنفاق؛ وتُظهر نطاقات تقديرات Morgan Stanley وMcKinsey وGoldman Sachs أن نسبة هذا القطاع نحو 55%~67%.

صعب تجسيد هذه التوقعات بدقة، والسبب الجوهري يكمن في وجود متغيرات كثيرة غير معروفة على طرفي العرض والطلب. العامل الأول هو مرونة الطلب: إذا لم تتحول الأموال التي تم توفيرها جراء انخفاض تكلفة القدرة الحاسوبية إلى أرباح تحتفظ بها الشركات، بل استمرّت في الاستثمار في تدريب نماذج أكبر وتوسيع سيناريوهات التطبيق، فإن تحسن الكفاءة سيزيد فقط حجم استخدام القدرة الحاسوبية، لا أن يُقلص إجمالي الفاتورة. والعامل الثاني هو عمر استخدام الرقائق/الشرائح؛ ما زال في الصناعة عدم وجود نتيجة موحدة، وتتراوح تقديرات الإهلاك عموماً بين 3 و7 سنوات. ورغم إصدار شرائح أكثر قوة كل عام نظرياً ما قد يسرّع استبدال الشرائح القديمة، إلا أن الواقع يقول إن العتاد القديم ما يزال يحتفظ بقيمة. وبسبب استمرار شدة توتر جانب العرض، تضطر الشركات إلى الاعتماد على العتاد الموجود مسبقاً لتلبية طلب القدرة الحاسوبية، وفي الوقت نفسه يمكن للشرائح الأقدم أن تستوعب مهام استدلال لنماذج عتباتها أقل. وفي النهاية يتشكل المشهد: تدفقات هائلة من رأس المال تتجه إلى أصول تتذبذب أسعارها بقوة؛ وهذا بالضبط هو البيئة التي تولد التسعير والتحوط واقتران التمويل بآليات مساندة.

تُشبه بيئة شراء القدرة الحاسوبية في الوقت الحالي كثيراً إلى سوق تداول في السوق السوداء — لكي تحصل على مصدر السلع، عليك أن تتصل خصيصاً بوسيط “شخص وسيط”.

وبمعنى ما، توجد أسواق العقود الآجلة هذه منذ وقت طويل، لكن لم تتشكل بعد بصيغة معيارية. لطالما قامت جهات شراء كبيرة بتثبيت عقود آجلة للقدرة الحاسوبية عبر اتفاقيات خاصة؛ وتغطي الأشكال عقود إيجار عند الطلب على مستوى الساعات، وعقود معاينة/حجز مسبق على مدى سنوات (ما يعادل “اتفاقيات التزام شراء” بنسخة GPU)، وكذلك صفقات ثنائية بين مزود الخدمة وأكبر العملاء. وغالباً ما يتحدد السعر عبر تفاوض قائم على العلاقات، مع مستوى شفافية منخفض جداً. تبيع شركات نماذج متقدمة مثل OpenAI جماعياً حصص استدعاءات API؛ كما تقوم شركات سحابية فائقة الحجم بحجز سعة حوسبة فيما بينها. وتقوم مزودي السحابة المتخصصة بالذكاء الاصطناعي (New Cloud/Neoclouds) بحجز القدرة الحاسوبية مسبقاً مع مزودي السحابة العامة والوسطاء. تكمن الجذور في أن إجمالي العرض لا يفي بالطلب. وتصر Baseten، وهي أحد أبرز مزودي خدمات الاستدلال عالمياً، على أن شراء القدرة الحاسوبية اليوم يشبه التداول في السوق السوداء، ويستلزم الاتصال بوسطاء للحصول على مصدر السلع. وبالنظر إلى أن الوسطاء الذين يجنون أرباحاً عبر فروق المعلومات والعلاقات، وحائزي السعات الكبيرة، لا يملكون تقريباً أي حافز للانتقال إلى منصات تداول إلكترونية علنية وشفافة، حتى لو كانت الأسواق المعيارية قد تحسن كفاءة التداول بشكل طفيف. وقد عرقلت مقاومة مماثلة تطور أسواق السلع الكبرى في التاريخ: مثل مقاومة شركات الطاقة العملاقة مثل Vittoor وBP وShell، والتي جعلت محاولة تجهيز بورصات لتداول الغاز الطبيعي المسال تستغرق عقداً دون أن تنجح في التطبيق. تبرز عقود GPU الآجلة تدريجياً فوق هذا السوق الفوري المجزأ، ويتمثل دورها في أداة معيارية لنقل مخاطر الأسعار، لكنها لن تحل محل نماذج شراء القدرة الحاسوبية الحالية على المدى القصير.

لكي تعمل أسواق العقود الآجلة بكفاءة، فإن الشرط المسبق هو وجود مؤشر سعري دقيق يمكن أن ترتكز عليه العقود. وبالمقارنة مع السلع بالجملة المعيارية، فإن بناء مؤشر قدرة الحوسبة أصعب. “ساعة GPU” واحدة لا تكفي كمرجع موحد: يجب تحديد نموذج الشريحة ونوع الذاكرة (VRAM) والمواصفات الشبكية والمنطقة التي توجد فيها، كما يجب تحديد ما إذا كانت القدرة الحاسوبية تُستخدم كقوة فورية عند الطلب أو كمورد محفوظ مسبقاً. وحتى الكهرباء والإنترنت والغاز الطبيعي المسال واجهت قبل أن تصبح أسواقاً عالية السيولة مشكلة عدم توحيد مواصفات المعيار. وفي نهاية المطاف تبنت الصناعة مساراً مشابهاً: تقسيم المنتجات إلى فئات/درجات، وإنشاء سعر أساس، بدل فرض أن كل “وحدة/سلعة” متجانسة تماماً. يعتمد تسعير النفط الخام على درجات معيارية مثل WTI في بورصة نيويورك للسلع وBrent، أما الغاز الطبيعي فيستخدم Henry Hub كمؤشر تسعير.

تتجه سوق GPU تدريجياً إلى تشكيل منظومة تسعير مماثلة. أطلقت شركة Ornn، ضمن Galaxy، مؤشر أسعار للقدرة الحاسوبية؛ يعتمد هذا المؤشر على بيانات صفقات فعلية. كما تنشر Silicon Data يومياً على منصة Bloomberg مؤشرات إيجار لـ H100 وA100 وB200، بما يوحد معايير عروض الأسعار عبر اختلافات التكوينات العتادية ومزودي الخدمة والمناطق، لتجميعها في مرجع واحد. وتتجه Compute Desk أيضاً في الاتجاه نفسه. وبحسب توصيف Ornn، فإن هذه المؤشرات أقرب إلى “معدل الفائدة على القروض المضمونة لليلة واحدة” (SOFR) أكثر من كونها “LIBOR” وهي معدل معروف بالانتقادات بوصفه معدل لندن بين البنوك سابق الإصدار. وتأتي بيانات المؤشر من سجلات تداول ضخمة فعلية في السوق، لا من تقديرات ذاتية لفريق خبراء. ولا تتعقب المؤشرات نوع GPU محدداً، بل تحصي الأسعار السائدة في السوق لمجموعة من موارد حوسبة معيارية. وبفضل الاعتماد على بيانات التداول الفعلية، يصبح لدى السوق أساس يمكن التحكم فيه لمعالجة تفاوت مواصفات عتاد الحوسبة. ولا تشترط المؤشرات أن تكون قدرة GPU متجانسة تماماً كل ساعة؛ يكفي وجود كمية كافية من عينات صفقات فعلية لاستخراج سعر ممثل.

لكن مؤشرات القدرة الحاسوبية ما زالت تواجه مشكلة لا توجد في سوق النفط. فعلى مدى عقود، كان West Texas Intermediate (WTI) قادراً على العمل كمرساة تسعير مستقرة، لأن مواصفات برميل النفط المعياري ثابتة دائماً؛ بينما الشريحة/المعيار الأساسي لـ GPU يتغير باستمرار، وتتدرج كل مجموعة قدرات حوسبة من H100 إلى H200 وB200 وGB200 ورقائق Rubin؛ ومع كل تحديث لجيل العتاد، يتعين إعادة تعديل مرساة التسعير. كما أن تنوع العتاد يزيد صعوبة الأمر أكثر: شرائح AMD، وGoogle TPU، وAmazon Trainium، وشرائح ASIC مصممة ذاتياً من الشركات السحابية الكبرى، واحتياجات تقسيم الطلب إلى رقائق مصممة في كل بلد؛ ما يعني أن العتاد غير متوافق مع بعضه. إن إنشاء مرساة تسعير مستقرة وفعالة على المدى الطويل لا يقل صعوبة بل يزداد.

النقطة الخلافية الجوهرية الثانية تتمثل في قواعد التسليم/الإيفاء. بالنسبة للمعاملات التي ترغب في التحوط من تقلب ميزانيات القدرة الحاسوبية في مختبرات ذكاء اصطناعي، أو لفرق تداول تعبر عن موقفها تجاه الأسعار، فإنهم غالباً ما يحتاجون فقط إلى تعرض “مخاطر سعر” صِرف، دون حاجة إلى عتاد مادي. ولأولئك الفاعلين تكفي العقود التي تسوي بالدفع/الفروقات على أساس المؤشر. لكن مزودي السحابة العمودية للذكاء الاصطناعي الذين يقدّمون خدمات للعملاء النهائيين يحتاجون فعلاً إلى موارد حوسبة ملموسة. وتستخدم عقود GPU الآجلة التي بدأت تظهر حالياً نمط التسليم النقدي؛ والسبب أن طلبات التحوط من الأسعار أسهل في أن تُصب في قالب معياري. ومعظم عقود السلع الآجلة حتى عندما تدعم التسليم المادي، غالباً ما تعتمد على التسوية النقدية أيضاً، والمنطق وراء ذلك متشابه. يمكن تنفيذ التسليم المادي، لكنه أصعب في التطبيق ويتطلب قدراً إضافياً من التوحيد وبنوداً أكثر تفصيلاً. وبالنظر إلى سرعة دفع عقود التسوية النقدية إلى الأمام وإلى الطلب الجديد في السوق، فمن غير المستغرب ظهور عقود GPU بالتسليم المادي خلال العام القادم. كما توجد وجهة نظر ترى أن ترتيب التطور الحالي قلب الأمور رأساً على عقب: عندما يحتكر عدد قليل من مزودي العرض مصدر السلع، فإن تطبيق تسوية نقدية على أساس مؤشر بعينات محدودة قد يخلق بسهولة بيئة للتلاعب في السوق. عادةً ما تتطلب أسواق السلع الكبرى آليات تسليم مادي، أو نظام تبادل آجل-فوري ناضج مثل EFP، لكي تصبح أسعار العقود الآجلة أقرب إلى أساسيات السوق الفوري.

كما يتطلب السوق الناضج أن تكون لدى طرفي العرض والطلب دوافع تداول حقيقية، لا أن يكون الصراع مقتصراً على المتحايلين/المضاربين.
الـ “طُبيعيون/Long”: شركات مرتبطة تكلفتها مباشرة بعمق القدرة الحاسوبية وتريد تثبيت تكاليف الشراء، بما في ذلك مختبرات AI ومطوري التطبيقات، ومزودو السحابة العمودية للذكاء الاصطناعي في سلسلة أسفل لديهم قدرة حوسبة “مباعة” مسبقاً ويحتاجون إلى ضمان توافر العرض.
الـ “طُبيعيون/Short”: مؤسسات تمتلك مخزون GPU لكن لم تحدد استخدامه المستقبلي بوضوح، مثل الشركات السحابية الكبرى، وحائزي GPU الكبار، ووسطاء القدرة الحاسوبية. وحتى الجهات المقرضة التي توفر أموالاً بشرطيات ائتمان لشراء القدرة الحاسوبية تحتاج إلى سعر أساس موحد — إذ إن القروض التي تُمنح بالاعتماد على عتاد يُهمل مع الزمن تتطلب أن تكون قيمة الأصول على مستوى السعر العادل في السوق. يشارك الصناديق المضاربة وفرق التداول الذاتي بوصفهم مشاركين “عامين” في كل الأسواق من أجل توفير السيولة، لكنهم ليسوا فاعلين في السوق الصناعي. أما التناقض الهيكلي في الوقت الحالي فمحوره: يميل البائعون غالباً إلى إبرام عقود طويلة لتثبيت الإيرادات، بينما يفضل المشترون عقوداً قصيرة تمنحهم مرونة في التعديل.

على الرغم من التحديات الجمة، ظهرت بوادر شكل أولي لسوق تداول GPU ناضج. وقد أطلقت منصات أسواق تنبؤ مثل Kalshi أنواعاً متعددة من منتجات تداول أسعار GPU. كما أعلنت شركة Intercontinental Exchange (ICE) المالكة لبورصة نيويورك (بالتعاون مع Ornn)، وبورصة شيكاغو التجارية (CME) (بالتعاون مع Silicon Data)، عن خطط لإطلاق عقود GPU الآجلة العام القادم. قد تصبح القدرة الحاسوبية، كسلعة بالجملة، واقعاً قريباً.

سوق رأس المال الاستدلالي عبر السلسلة

المزودون نماذج الاستدلال وخدمات الاستدلال يشبهون من حيث الجوهر “مصانع تحويل/تجهيز” الرموز: يُدفع/يُستَخدم فيها عتاد GPU كمواد خام، ثم يتم “تصنيع” مخرجات AI Token. تتجه موارد “ساعة GPU” نحو مزيد من التوحيد بمساعدة مؤشرات مختلفة للقدرة الحاسوبية، لكن مستوى تطور سوق تداول AI Token في الطبقة العليا أقل كثيراً؛ وأكبر صعوبة تتمثل في أنه لا توجد قاعدة تسعير موحدة لـ Token الناتجة عن نماذج كبيرة مختلفة. ومع ذلك، يتشكل النظام البيئي لهذا المسار تدريجياً. لقد قامت شركات الاتصالات الثلاث الكبرى في الصين بتجزئة قدرة الاستدلال الحاسوبية كسلعة مقيّسة تُباع للمستخدمين خارجياً، وطرحت باقات Token شهرية معيارية، بنمط يشبه باقات إنترنت الهاتف. ووفقاً لتقارير، ستقوم Amazon بتعديل آلية تسويتها مع Anthropic؛ من آلية كانت تقفل مدة القدرة الحاسوبية، إلى الدفع حسب كمية Token المستهلكة فعلياً. كما تشير أخبار أخرى إلى أن بورصة شنغهاي للعقود الآجلة (Shanghai Futures Exchange) في مرحلة تصميم مبكر لطرح منتجات عقود مرتبطة بـ AI Token، بما يتوافق مع عقود GPU الآجلة التي تدعمها في سلسلة التوريد “القدرة الحاسوبية” خطط CME وICE في المنبع.

وتقوم صناعة التشفير حالياً ببناء منظومتها الخاصة من النوع نفسه. يعتمد سوق رأس المال الاستدلالي عبر السلسلة على مكونات التشفير + AI القائمة (مقدمو خدمات GPU للقدرة الحاسوبية وشبكات تطوير نماذج لامركزية)، مع إدخال مسارات ناشئة جديدة، بما في ذلك معايير مدفوعات العملاء/الوسطاء الذكيين وتداول أسواق الاستدلال المُرمّز. تم التخطيط لعدة سلاسل وبيئات تنفيذ، لكن الموارد التطويرية تتركز بشدة على Base وSolana، مستفيدة من وجود مجتمعات مطورين ومستخدمين متكاملين على هاتين السلسلتين العامتين.

إن جوهر المنظومة الكاملة هو مزودو الاستدلال وشبكات الاستدلال، أي جميع المشاريع التي تحقق تحويل prompts/الاستدعاءات إلى مخرجات نتائج. وبالإضافة إلى الطبقة الأساسية/الجوهرية، توجد بنى تحتية متعددة الطبقات تجعل خدمة الاستدلال قابلة للاستخدام وقابلة للتطبيق وقابلة للتمويلنة/التسنين المالي: مطورو النماذج ومزودو GPU والقدرة الحاسوبية، ومنصات التوجيه والتوزيع وجدولة المسارات وسوق التداول، والعملاء الذكيون والتطبيقات في الطبقة العليا، وقنوات الدفع، وبنى جمع رأس المال. إن أهمية الطبقات المحيطة في كل مستوى تكمن في أنها إما تخلق طلباً على الاستدلال وتنتج عناصر توفير القدرة الحاسوبية، أو تحوّل سلوكيات استخدام القدرة الحاسوبية إلى أصول قابلة للدفع والتمويل والجدولة وإثبات الحق/الملكية.

كثير من الخدمات المذكورة ليست حصرية لصناعة التشفير؛ بل توجد منتجات مقابلة ناضجة في عالم ما وراء السلسلة. في طبقة تكديس/ستاك التقنيات العليا، يمكن لإطارات جدولة العملاء الذكيين مثل Hermes وIronclaw استدعاء نماذج مختبرات متقدمة دون تمييز، أو يمكن الوصول إلى القدرة الحاسوبية من مزودي خدمات الاستدلال عبر السلسلة مثل Venice. أما نماذج من نوع Nous Research وغيرها من نماذج التطوير اللامركزية القابلة للتدريب، فتستطيع الوصول إلى منصة تجميع النماذج الشاملة OpenRouter. وتتماشى مزودو القدرة الحاسوبية من نمط GPU مع الإصدارات المفتوحة غير المرخّصة من عمالقة السحابة ومراكز البيانات، لكن غالباً تكون أحجامهم أصغر. ويمكن لبروتوكولات مدفوعات العملاء الذكيين مثل x402 وMPP أن تدفع اشتراكات OpenAI وAnthropic أيضاً، وأن تُنجز بسلاسة تسويات رسوم منصة Venice. أصبحت التسوية التلقائية/البرمجية خطوة عامة سريعة في القطاع وليست ميزة خاصة بمسار التشفير فقط؛ وقد أطلقت OpenAI وVisa مؤخراً كل منهما بنى تحتية للدفع موجهة للعملاء الذكيين.

أما الحلقة التي تحقق تميزاً حقيقياً في الابتكار فتتركز في طبقة التمويلنة/التمويل: تعيد تقنيات التشفير تشكيل إثبات الملكية/الحق في القدرة الحاسوبية للاستدلال، وتسعيرها، وآليات تمويلها. وقد ناقشنا في تقارير سابقة أن القنوات التحتية للتشفير يمكن أن تسرّع تشكل رأس المال، وكثير من المكونات التحتية يمكن تطبيقها مباشرة على مسار الاستدلال أيضاً.

التمويلنة لخدمات الاستدلال اجتذبت العديد من المشاريع عبر السلسلة. وبالاعتماد على قنوات الدفع عبر البلوك تشين وأدوات تحويل الأصول إلى رموز، تُحوَّل أعمال الاستدلال إلى أصول قابلة للتداول. وتظهر هذه الأشكال في ثلاثة أنماط رئيسية:

• مقدمو خدمات الاستدلال (Venice وMorpheus وغيرها): يقومون بترميز/تجزئة صلاحية الوصول إلى الاستدلال. وتحويل حق طلب خدمات الاستدلال المستقبلية إلى أصول يمكن حيازتها وتسنينها وإعادة بيعها.

• مشاريع “إثبات العمل المفيد” (Proof of Useful Work) (Pearl وAmbient وغيرها): ترميز سلوك/عملية إنتاج الاستدلال. يحصل مزود الخدمة على مكافآت رمزية طالما نفذ مهام الاستدلال.

• مقدمو خدمات الائتمان (USD.AI): نمطها يختلف. فهي لا تقوم مباشرة بترميز خدمات الاستدلال، بل توفر تمويلاً للعتاد الذي يحافظ على مهام الاستدلال. وتستند إلى ودائع عملات مستقرة (stablecoins) لتوفير الأموال لوحدات GPU والبنية التحتية لمراكز البيانات.

تتكامل كل هذه المكونات لتشكل معاً سوق رأس المال الاستدلالي عبر السلسلة.

طبقة مزودي خدمات الاستدلال

يُعد مزودو خدمات الاستدلال محور منظومة التكديس التقنية بأكملها. المسار اللامركزي للاستدلال والسوق التقليدي لواجهات AI API متشابهان للغاية هنا: يختار المستخدم أو المطور نموذجاً محدداً، ويرسل prompt، ثم يدفع وفق Token أو عدد الطلبات أو نمط الاشتراك، ثم يحصل على مخرجات/نتائج. في أبسط صورة، تكون تجربة الاستخدام قريبة من OpenRouter أو Together AI أو Fireworks، أو من واجهات API الرسمية لمختبرات ذكاء اصطناعي متقدمة. والفرق بينهما يتمثل في أن مزود الاستدلال الأصلي للتشفير يمكنه شراء القدرة الحاسوبية من شبكة GPU لامركزية، والقبول بالدفع عبر عملات مستقرة أو رموز أصلية، وتوفير وصول إلى نماذج مفتوحة/غير خاضعة للرقابة، مع ضمانات إضافية للخصوصية، أو ربط ترميز صلاحية الوصول مع سلوك استخدام القدرة الحاسوبية.

OpenRouter يمثل سيناريو تطبيقياً عالي الإمكانات في مسار الاستدلال عبر السلسلة. يتم تسعير الطلبات داخل المنصة وفق AI Token. ويمكن للمستخدم أن يبدّل بحرية بين مزودي الاستدلال عند بدء أي طلب. في بيئة سوق كهذه، من الطبيعي أن يستحوذ مزودو الخدمات الأفضل من حيث القيمة مقابل السعر والأسرع في الاستجابة على حصص أكبر. خلال الأشهر الثلاثة الماضية، بلغ إجمالي كمية Token التي تحملها مزودو خدمات الاستدلال عبر السلسلة ضمن نطاق 0.5%~1% من حجم Token الذي تتم معالجته يومياً بواسطة OpenRouter. وفي الفترة نفسها، شهد حجم Token الإجمالي في OpenRouter نمواً انفجارياً مستمراً. وهذا يشير إلى أن مزودي الخدمات عبر السلسلة حصلوا على اعتراف أولي من السوق خارج المجتمعات الأصلية للتشفير، لكن نسبة مساهمتهم ما تزال منخفضة. ويعكس ذلك وجود قيود مرتبطة بتغطية القنوات أو تكاليف نسبية أو عوامل أخرى، ما يعني أن المرحلة الحالية لا تزال غير قادرة على منافسة الخدمات المركزية الناضجة على قدم المساواة.

لكن OpenRouter لا يمثل كل تدفقات Token. فعلى سبيل المثال، تكشف Venice عن أنه بتاريخ 23 يونيو تعاملت عبر القنوات بالكامل مع 100 مليار Token، أي عشرة أضعاف حجم المعالجة داخل قناة OpenRouter. إذا اقتصرت الحسابات على بيانات OpenRouter، فلن يمكن إبراز الزخم الحقيقي لكل مشروع بشكل كامل. تعمل كبريات مزودي خدمات الاستدلال عبر السلسلة على ترسيخ قاعدة مستخدمين مستقرة عبر وسائل تشغيل متنوعة؛ ويتكئ البعض على وظائف منتج مختلفة كميزة. تركز Venice بقوة على حماية الخصوصية كمِيزة أساسية؛ إذ لا يحتاج المستخدمون عند استدعاء خدمات الاستدلال إلى القلق بشكل مفرط من احتفاظ مزود الخدمة بالسجلات أو تدقيق/مراجعة/رقابة أو تسريب البيانات، أو تطبيق مراجعة للمحتوى، أو إجبارهم على تسليم معلومات حساسة. كما تتيح Chutes وAkashML لأي شخص توصيل GPU بالشبكة وإحياء قدرة خاملة لتحقيق تحويلها إلى عائد، في محاولة لتخفيض تكلفة الخدمة. ورغم أن هذه الوظائف المميزة قد تساعد المزودين على الاستحواذ على جزء محدود من الحصة السوقية، فإن أغلب المنصات المركزية يمكنها تقليد قدرات مماثلة، وما يمكن تحقيقه بالاعتماد على وظائف المنتج وحدها لن يكون كافياً لانتزاع حصة سوقية معتبرة.

يمكن أن يكون اختراق بناء “خندق/ميزة تنافسية دائمة” في خدمات الاستدلال عبر السلسلة موجوداً في آلية التمويلنة للاستدلال: تحويل صلاحية الوصول إلى أصل يمكن للمشترين امتلاكه وتجميعه وإعادة بيعه، بدلاً من كونه خدمة اشتراك تُستهلك مرة واحدة فقط.

Venice: ترميز ملكية الاستدلال

تأسست Venice على يد Erik Voorhees، أحد المخضرمين في صناعة التشفير وريادي متسلسل. وتمضي بقوة في مسار تحويل حق الوصول إلى الاستدلال إلى أصول يمكن حيازتها. تعتمد المنصة نظاماً من عملتين — VVV وDIEM — حيث يتم تغليف حق طلب خدمات الاستدلال المستقبلية في أصل يمكن للمستخدمين سكّه وحيازته وإعادة بيعه.

تمثل VVV دور “الأصل الرأسمالي”. ولا يعني حيازة VVV امتلاك حصة/ملكية في أسهم منصة Venice؛ فهذه الحصة تم تمويلها بشكل مستقل (وقد تم إتمام جولة A بقيمة 65 مليون دولار في يونيو). لكن يمكن نظرياً أن يشارك حائزو الرموز في أرباح تطور المشروع. الآلية الأكثر مباشرة هي: تخصص Venice جزءاً من الإيرادات لإعادة شراء VVV ثم حرقه/إزالته. تتم عملية إعادة الشراء والحرق عبر قناتين: إما عبر الإعدام المرن باستخدام الإيرادات العادية، أو عبر قواعد حرق آلية/برمجية — إذ إن كل شريحة من كل إيراد اشتراك جديدة تتضمن نسبة ثابتة من الأموال لاستخدامها في إعادة الشراء والحرق. وحتى الآن، تم حرق 42% من VVV.

تتمتع VVV أيضاً بوظيفة تطبيقية: إذ يمكن للمستخدمين رهن/تثبيت أي كمية من VVV للحصول على مكافأة تضخم رمزية سنوية، ويمكن رهن 100 VVV لفتح صلاحية اشتراك الإصدار الاحترافي. لكن أهم قيمة تتمثل في آلية الترابط مع DIEM (وهو “أصل القدرة الحاسوبية” في Venice). يمكن للحائزين رهن VVV وإغلاقه كي يقوموا بسك DIEM، حيث يقابل كل 1 DIEM دائماً قيمة 1 دولار بشكل دائم من “حصص/بدلات الاستدلال” في Venice. كما يعني حيازة 100 DIEM امتلاك قيمة 100 دولار من حصص AI API التي يمكن استخدامها على جميع نماذج المنصة ولها صلاحية دائمة (مع شرط استمرار Venice في التشغيل الطبيعي).

يتبع عدد VVV المطلوبة لسك DIEM لكل وحدة منحنى تحدده المنصة: عندما يقترب إجمالي كمية DIEM المتداولة من الحد الأقصى الذي حدده المشروع، يرتفع عدد VVV المطلوب بصورة أسية. وتكمن المنطقية وراء ذلك في أنه ستُنشأ في ميزانية/حسابات كل DIEM التزام دائم بقيمة 1 دولار. ويبدو أن العرض الحالي من DIEM قريب جداً من العتبة الهدف؛ إذ كانت تكلفة السك عند انطلاقه تقارب 90 VVV لكل DIEM، لكنها ارتفعت الآن إلى مئات الـ VVV لسك DIEM واحد. تُبطئ هذه الآلية معدل سك DIEM الجديد، ما يعني أن السك مبكراً يمنح DIEM بتكلفة VVV أقل، بينما ترتفع تكلفة المستخدمين الذين يلتحقون لاحقاً بشكل ملحوظ.

عندما يتم رهن VVV وإغلاقها لدعم/ضمان DIEM، يحصل المُرهِن فقط على 80% من عائدات الرهن العادية، بينما تعود 20% المتبقية إلى منصة Venice. ولا يمكن تحرير VVV المرهونة إلا عبر حرق DIEM المقابل. وإذا كان المُصدِر/السكّاب قد باع DIEM، لاستعادة VVV المرهونة عليه أن يعيد شراء DIEM في السوق الثانوية؛ وإذا ارتفع السعر في السوق، فإن عملية الاسترداد ستسبب خسارة.

يتشكل مغلق/حلقة تعزيز متبادل بين نوعي الرموز. لا يمكن سك DIEM إلا عبر رهن VVV وإغلاقه؛ لذلك فإن ارتفاع طلب السوق على DIEM سيستمر في سحب VVV المتداول، ليمنح VVV سيناريو استخدام حقيقي خارج المضاربة. وبالمقابل، تستفيد DIEM من تطور منصة Venice: كلما زادت قوة التطبيق والتغلغل، زادت قيمة حق طلب الاستدلال القابل للتحويل يومياً. وحيازة DIEM ليست مجرد امتلاك حصص استدلال قابلة لإعادة البيع، بل تعني أن الحائز أيضاً راهن على التطور الطويل الأمد لـ Venice.

حتى لو لم يتعامل المستخدمون النهائيون على الإطلاق مع أصول التشفير، ما تزال الأعمال الأساسية للمنصة قادرة على دعم اقتصاد الرموز. تقول فرق Venice إن أغلب المستخدمين ليسوا من المجتمعات الأصلية للتشفير؛ وكثيرون منهم لا يهتمون بالرمز ذاته. لكن طالما قام المستخدم بتفعيل اشتراكه وشراء حصص الاستدلال واستخدام خدمات المنصة، فإن تلك الأفعال ستدفع أيضاً إلى إعادة شراء وحرق VVV، كما ستخلق طلباً على خدمات استدلال Venice. ويُبنى اقتصاد الرموز على “أسفل” أعمال المنتج، وليس بهدف استبدال المنتج نفسه. فـ Venice ليست رمزاً مشفراً يبحث في كل مكان عن سيناريوهات تطبيق للذكاء الاصطناعي؛ بل هي منتج ذكاء اصطناعي، ينقل جزءاً من صلاحيات استخدام المنصة وحقوق الوصول إلى سوق تداول استدلال مُرمّز.

DIEM في Venice هو الأكثر تميزاً من حيث خصائص الملكية: إذ يستطيع المستخدم امتلاك موارد الاستدلال التي يستهلكها، وليس مجرد استئجارها.

DIEM هي تجربة حول ترميز حق الوصول إلى الاستدلال ونموذج التسليم/الإيفاء. يتمثل مكمن الاختلاف والتمييز الرئيسي في “الملكية”. يمكن للمستخدم حيازة موارد الاستدلال التي يستهلكها، بدلاً من مجرد استئجارها. في نموذج الدفع “حسب كل مرة/مرة استخدام”، تُستهلك موارد الاستدلال بمجرد انتهاءها ولا تعود موجودة؛ بينما تعادل حيازة “شهادة وصول مُرمّزة” امتلاك أصل يمكن حيازته لفترة طويلة وتحويله أو بيعه. ومن هنا تنشأ عدة سيناريوهات:

• نظراً لأن حق الطلب يمتلك صفة قابلة للتداول، يمكن لحائزي الكميات مع تذبذب الطلب أن يحتفظوا بحد أدنى من حقوق الاستخدام، وأن يبيعوا أو يؤجروا الحصص غير المستخدمة في الأوقات الخاملة، لاستعادة التكلفة التي تُفقد بالكامل في نموذج الدفع حسب كل مرة. يمكن للعملاء الذكيين في الذكاء الاصطناعي أن يمتلكوا DIEM مباشرة، ويحصلون على رصيد موارد استدلال يمكنه الاستفادة منه من دون ترخيص وضمن ملكية مستقلة. وتشمل قنوات التداول Aerodrome وغيرها من منصات تداول فوري، أو أسواق تأجير المدة مثل Surplus وUsePod وAntSeed وCarpeDiem.

• تذكر فرق Venice كثيراً سيناريو آخر: يشتري المستخدم DIEM، يستخدم خدمات الاستدلال ليوم واحد، ثم يبيعه في اليوم التالي. إذا بقي السعر مستقراً، فذلك يعادل استخداماً “مجانية” لقدرة الاستدلال؛ وإذا ارتفع السعر، يمكن للمستخدم أيضاً تحقيق أرباح إضافية. لكن المخاطر موجودة أيضاً: إذا انخفض السعر، قد تتجاوز خسارة الحائز تكلفة شراء خدمات الاستدلال مرة واحدة مباشرة. وبالنسبة لبعض المستخدمين، فهذا يعني أنه أثناء استهلاكهم قدرة حوسبة، يمكنهم أيضاً المضاربة على سعر موارد الاستدلال.

• تستطيع DIEM أيضاً قفل/تثبيت التكاليف. يمكن لشركات أو عملاء ذكيين يملكون طلباً مستقراً وقابلاً للتوقع على القدرة الحاسوبية أن يستخدموا DIEM لقفل التكاليف من بعد “البعد” (dimension) للقدرة الحاسوبية، وهو منطق يشبه عقود شراء مسبق لقدرات سحابية متعددة السنوات. لا تستطيع الشركات معرفة كم يمكن أن يعادل 1 دولار بعد سنتين من الآن من حصص الاستدلال، لكن يمكنها حالياً قفل الحقوق مقدماً. وعندما يتم استخدام الحقوق حتى قرب سعر التكلفة ثم يتم تحويلها، ستكون تكلفة استخدام القدرة الحاسوبية الفعلية منخفضة. اعتباراً من 7 يوليو 2026، يبلغ سعر DIEM 1270 دولاراً؛ أي أن DIEM واحدة تعادل تقريباً حصة 1 دولار يومياً لمدى أربع سنوات من الخدمة. وبما يعادل ذلك، فإن المشترين يدفعون مقدماً حوالي ثلاث سنوات ونصف من حق الاستخدام الدائم لقدرة الاستدلال. لكن العيب واضح: للحصول على حتمية التكلفة هذه، يجب امتلاك أصل متقلب وحياً إلى أجل غير مسمى ومُسعّر بالدولار، ما يضعف الاستقرار الذي كان المستخدمون أصلاً يسعون إليه. تُبنى تسعيرة DIEM على وعد الإيفاء الدائم، ما يضمناً أن معدل الخصم/التخفيض الذي يضعه السوق لإمكانية استمرار Venice في التشغيل الطويل الأمد يصل إلى خانتين رقمين. ولا تكتسب هذه الحقوق قيمتها إلا إذا استمر Venice في تقديم الخدمة بشكل طبيعي.

ما زالت هذه الآلية في مرحلة مبكرة، وتوجد لديها نقاط ضعف ملموسة:

• يعد ترميز حقوق الاستدلال الأنسب للجهات المُصدِرة التي تحتاج إلى دفع طلب مسبق وجمع تمويل. لا تملك مختبرات AI ذات نماذج جيدة وحق تسعير حقيقي حافزاً لترويج الترميز، لأن هذا النموذج يفقد القدرة على تطبيق تسعير تفاضلي لمختلف العملاء، ولا يمكنه احتجاز الأرباح الناتجة عن انتهاء صلاحيات الحصص دون سداد/إيفاء، كما أنه يضعف مرونة تعديل التسعير في المستقبل.

• لا توجد في DIEM آلية “حفظ رأس المال عند الاستحقاق” (No maturity protection) كما لا توجد أصول احتياطية أو ضمانات خلفها — بخلاف منتجات الإقراض المدعوم بالـ GPU التي سيتم تناولها لاحقاً. امتلاك DIEM يعني عملياً الرهان إلى أجل غير مسمى على أن Venice ستظل تعمل بشكل طبيعي بعد سنوات. وفي حال توقف المنصة عن الخدمة، لن يملك الحائز أي ضمان تعاقدي أو طريق للرجوع/المقاضاة.

• الحقوق المقابلة لـ DIEM هي حقوق استدلال بقيمة 1 دولار كما تحددها Venice من جانب واحد، وليست حصص قدرة حاسوبية بعدد ثابت. تحدد Venice وحدها معايير الاستهلاك الرمزي لكل نموذج، ويختلف هذا المعيار تبعاً لتغير العرض والطلب. المخاطر التي يواجهها الحائز لا تأتي فقط من تذبذب سعر السوق الثانوية، بل أيضاً من وجود مساحة تقديرية (裁量) بين المنصة والحائز. نظرياً، عندما تنخفض تكاليف النموذج، يجب أن يُمكّن 1 دولار من الحصول على قدرة حوسبة أكبر، لكن هذا لا يحدث إلا إذا اختارت Venice مشاركة المكاسب/تقديم أفضلية للحائز.

المشكلة الأعمق تتمثل في سؤال: هل تمثل DIEM، بصيغتها كحقوق مُسعّرة بالدولار وباستمرارية إلى أجل غير مسمى، “خطر/تعرض” يريد مشترو قدرة الاستدلال الحقيقي امتلاكه؟ أم أن المشاركين في السوق يفضلون أكثر سندات/ديوناً ذات آجال محددة، تُسعّر حسب القدرة الحاسوبية أو AI Token (أو كليهما)؟

حالياً، تُحاز DIEM في الغالب كأصل مضاربي، ولم تُستخدم فعلاً لاستدعاء خدمات الاستدلال. إذ يقل الاستهلاك الفعلي أسبوعياً من حصص الاستدلال عن 50% من إجمالي ما تحمله DIEM. وتعرّف المواد الرسمية لـ Venice DIEM بأنها شهادة حقوق “دائمة” متذبذبة ضمن نطاق، وتقسم المشترين إلى ثلاث فئات: مستخدمو API الطرفيين، وحائزو VVV الذين لا يبيعون الرموز ويواصلون التقاط القيمة، ومضاربون يستخدمون فرق السعر للمراجحة. تشغل الفئتان الأخيرتان أغلب الكمية.

أقرب منتج مماثل في المجال المركزي هو باقة التوسع على مستوى OpenAI (Scale Tier): يلتزم المستخدمون مسبقاً بحصص throughput من النموذج، يشترون أزمنة محددة مؤطرة بالشراء من خلال AI Token لكل دقيقة. لكن باقات التوسع لا تقدم “ملكية قدرة حوسوبية” — إذ ترتبط الحصص بالحساب فقط ولا يمكن نقلها، ولا يمكن استخدامها إلا داخل منصة OpenAI. بينما عكس ذلك هو ميزة DIEM: يمكن الاحتفاظ بها على المدى الطويل، وإعادة بيعها ثانياً، ويمكن دمجها مع مكونات أخرى في منظومة الاستدلال المشفر. وربما يكون الأداة المالية الأفضل هي دمج “المدة الثابتة” و“الحصص المسعّرة حسب القدرة” من Scale Tier، مع الحفاظ على ملكية DIEM وإمكانية تحويلها.

بالنسبة لـ Venice، فإن كل DIEM متداولة تمثل 1 دولاراً من القدرة الحاسوبية التي يتعين على المنصة مواصلتها في السداد/الإيفاء، ولا يمكن بيعها ثانياً لعملاء آخرين. لذلك فهي التزام/ديْن (Liability).

في النهاية، لم تُصمم VVV وDIEM كأدوات “أسهم/ملكية” خاصة بـ Venice. كانت الأداة في بدايتها آلية تشغيل/تشغيل مبكر لتجميع مستخدمي المنصة؛ أما أساس قيمتها اليوم فينبع من “حق طلب القدرة الحاسوبية” الذي تقابله الرموز. يمكن لحائزي VVV سك DIEM للحصول على حق استمرار/استدلال Venice إلى أجل غير مسمى؛ ومع نمو المنصة وتعاظم قيمة القدرة الحاسوبية، فإن قيمة هذه الحقوق ستزداد كذلك. ومن منظور Venice، فإن كل DIEM غير مُسدَد/غير مستردة تمثل التزاماً لوجوب إيفاء قدرة حاسوبية في المستقبل، ولا يمكن بيعها مرة ثانية. ويُعد هذا هو السبب الجوهري وراء إعادة شراء المنصة الرموز باستخدام الإيرادات، وليس مجرد معاملة تفضيلية لحائزيها. طرف يمتلك حق الطلب ويتوقع ارتفاع قيمة الحقوق؛ وطرف يتحمل التزام الإيفاء ويريد خفض حجم الالتزامات. تشكل المصالح المرتبطة بالقدرة الحاسوبية لـ Venice — (وليست أي علاقة أسهم)— رابطة تآزر. وهذا يجعل VVV محاولة تحمل معنى استكشافياً كبيراً: بناء أعمال الاستدلال اعتماداً على آلية رمزية ذات استخدام تطبيقي.

ترميز مخرجات الاستدلال

تحقق Venice ترميز حق الوصول إلى الاستدلال؛ بينما تركز شبكة إثبات العمل المفيد على ترميز عملية إنتاج الاستدلال نفسها، وتعتمد على دعم/تعويض تضخم الرموز لخفض تكلفة إتاحة خدمة الاستدلال. يضمن إثبات العمل التقليدي “التشغيل البارد” عبر دفع مكافآت رمزية إلى عمال المناجم لفك ألغاز عشوائية؛ تعتمد شبكة Bitcoin على هذه الآلية لضمان الأمان، لكن جزءاً كبيراً من القدرة الحاسوبية يُستخدم فقط في حسابات هاش دون إنتاج فعلي. يستبدل إثبات العمل المفيد اللغز العشوائي بمهمة استدلال حقيقية؛ وبذلك يؤمّن الأمان نفسه لسلسلة البلوك تشين باستخدام مجموعة القدرة الحاسوبية نفسها، كما ينتج خدمة AI يدفع العملاء مقابلها. يمثل Pearl وAmbient مسارين تم إطلاقهما بالفعل حالياً، لكن فكرتيهما الأساسيتين مختلفتان تماماً.

Pearl

Pearl Network هي شبكة بلوك تشين عامة “طبقة أولى” مبنية على تفرع من كود Bitcoin، مع الحفاظ على نموذج دفتر UTXO ومؤسسة ضبط الصعوبة في Bitcoin، لكن استبدلت خوارزمية SHA-256 للهَش بخوارزمية ضرب المصفوفات — وهي العملية الأساسية في استدلال الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج. الفكرة الأساسية لدى Pearl هي: يمكن لعمليات ضرب المصفوفات اللازمة لتنفيذ طلبات استدلال المستخدمين أن تعمل أيضاً كإثبات عمل/مهمّة تعدين.

في الأساس، فإن المعالجة التي يقوم بها نموذج AI للـ prompts تعتمد على ضرب مجموعتين كبيرتين من المصفوفات، أي عملية ضرب المصفوفات. في آلية Pearl، يضيف عمال المناجم طبقة من ضوضاء عشوائية فوق المصفوفات الأصلية لإحداث تشويش/اضطراب، ثم ينفذون عملية الضرب على المصفوفات المشوّشة. ويشكل ضرب المصفوفات مهمة حسابية عالية الشدة للمشاركة في سباق التعدين على مستوى الشبكة. أثناء التشغيل، يقوم النظام بالتحقق المستمر مما إذا كانت النتائج الوسيطة تحقق عتبة الصعوبة. ويحصل عامل المنجم الذي يسبق إلى استيفاء الشروط على مكافأة الكتلة، مع منطق قواعد مطابق لبيتكوين. والفرق يتمثل في أن “العمل الذي يتم التحقق منه” هو فعلاً عملية استدلال نماذج حقيقية، وليس حسابات هاش بلا معنى كما في التعدين التقليدي. بعد اكتمال عملية ضرب المصفوفات، يزيل النظام بسرعة الضوضاء العشوائية المضافة لاستعادة نتيجة الاستدلال القياسية التي يحتاجها العميل. وفي عملية واحدة تحقق فائدتين: توليد محتوى مخرجات AI، والمنافسة على مكافأة الكتلة.

هناك تصميمان محوريان يتيحان “استخداماً مزدوجاً” قابلاً للتطبيق فعلاً: تتكامل Pearl كنمط “إضافة” (Plugin) مع vLLM (برنامج تشغيل نماذج تستخدمه شركات AI على نطاق واسع)، بحيث لا تحتاج الشركات الموفرة للخدمة إلى إعادة بناء البنية القائمة لدمجها بسرعة. علاوة على ذلك، تحتاج النتائج الفائزة إلى تحقق علني من الشبكة؛ لذلك تدعم Pearl ذلك بحزم/تغليف أدلة المعرفة الصفرية لحماية prompts المستخدمين وأوزان النماذج الخاصة بمقدمي الخدمة من التسريب. وتؤدي آليات الإضافات المصاحبة إلى تكاليف إضافية منخفضة نسبياً. تكشف Pearl أن تشغيل النموذج بهذه الآلية يزيد حمل الحساب بنسبة 0.5%~10%. وفي اختبارات التشغيل على النسخة المُحسّنة من Pearl مع نموذج Llama-3.3-70B مفتوح المصدر، جاءت سرعة التشغيل متطابقة بل وأفضل من النسخة الأصلية. السبب هو أن الفريق أعاد بناء وحدة العمليات الأساسية بحيث تكون كفاءتها أعلى في بعض بيئات النشر مقارنة بالتنفيذ القياسي.

كأحد شبكات الإسراع الأولى التي جمعت إثبات العمل مع استدلال AI، حظيت Pearl بتركيز كبير من عمال المناجم في مرحلة الإطلاق، وارتفعت القدرة الحاسوبية على مستوى الشبكة بسرعة. لكن لا يستطيع البروتوكول التمييز بين التشغيل الفعّال (الذي ينفذ طلبات استدلال حقيقية) والتشغيل غير الفعّال؛ بغض النظر عما إذا كان هناك عميل يحتاج نتيجة الحساب، فإن عملية الحساب نفسها تُعتبر فعّالة. وقد توقع ورق/whitepaper Pearl هذه المشكلة مسبقاً، إذ يتضمن افتراضاً في النموذج عن فئة من عمال المناجم: أولئك الذين ينفذون عمليات بلا معنى فقط من أجل الحصول على مكافآت الكتلة. ويدعم أداء السوق بعد الإطلاق هذا أيضاً. فقد دفعت موجة التعدين المبكرة إلى ارتفاع حاد في القدرة الحاسوبية، لكن لم تظهر تقريباً أي إشارات على أن هذه القدرة الحاسوبية احتضنت أعمال استدلال حقيقية.

ومع ذلك، تشير إشارات متزايدة إلى أن المشروع بدأ في النزول إلى أعمال فعلية. أكثر التطورات لفتاً للانتباه هو أن Pearl أعلنت في مايو شراكة مع Together.ai، أحد كبار مزودي الاستدلال والقدرة الحاسوبية، وأطلقت “عقد/عقدة وصول للاستدلال” بسعر أقل من أسعار Together العادية بما يزيد عن 25%. يتم دعم فرق السعر من خلال مكافآت رموز Pearl التي تُمنح بناءً على القدرة الحاسوبية نفسها. وبشكل خلاصة: لا تنتج بنية Pearl مزدوجة الاستخدام مخرجات فعّالة إلا عندما تكون “طلبات الاستدلال الحقيقية المدفوعة” هي المحرك الرئيسي لتدفق القدرة الحاسوبية. وإذا غابت طلبات الطرف النهائي، فإن مكافآت الكتلة وحدها ستجذب عمال مناجم مضاربين فقط، وفي النهاية ستتحول الشبكة إلى نوع آخر من “إثبات العمل المفيد” بلا قدرة إنتاج فعلية، كما في حالة Bitcoin.

Ambient

اعتمد Ambient نهجاً معاكساً تماماً لنهج Pearl. بدلاً من السماح لعمال المناجم بتشغيل أي نموذج، يفرض Ambient على الشبكة بأكملها استخدام نموذج كبير مفتوح الأوزان واحد بشكل موحد، ويؤسس آلية توافق/إجماع حول التحقق من نتائج مخرجات هذا النموذج.

اعتمدت Pearl أسلوب مسابقات عنيفة حيث يتسابق جميع عمال المناجم لحل نفس اللغز؛ بينما يستخدم Ambient آلية المزاد. يقوم المستخدم أو عميل ذكي بنشر مهمة استدلال، وتحديد موعد نهائي وتقديم عرض سعر. وبشكل جوهري، فهذا يعادل: “سأكمل هذا الاستدلال خلال X دقيقة، وسأدفع Y”. بعد ذلك يشارك عمال المناجم في منافسة لتولي تنفيذ المهمة. يقوم الفائز باستخدام نموذج موحد على مستوى الشبكة لتنفيذ الاستعلام وإيداع ضمان نقدي. وفي حال عدم تسليم النتيجة في الموعد، يتم مصادرة الضمان. يهدف هذا إلى تقييد عمال المناجم لضمان جودة الخدمة وسرعة الاستجابة. ثم يختار النظام عشوائياً مجموعة من المدققين للتحقق من النتائج، وتستند أولوية المدققين إلى سجل عمل مفيد سابق مُرجح، وليس إلى حجم الأصول المرهونة. ينفذ عمال المناجم مهاماً كثيرة متفاوتة بالتوازي، لا أن تتنافس جميع الأطراف على كتلة واحدة؛ وبذلك تتجنب الشبكة اختناقات الأداء التي تعاني منها آليات إثبات العمل المفيد التقليدية. تم تطوير المشروع عبر تفرع من كود Solana، واستبدل إجماع الرهن (staked consensus) بآلية إثبات العمل المفيد، بهدف الاقتراب من سرعة تشغيل Solana.

Ambient هو مزود خدمات ضمن منصة OpenRouter يقدّم السعر الثاني الأدنى لمدخلات ومخرجات Token لنموذج Kimi K2.7.

تعد آلية المزاد أيضاً سبباً جوهرياً في قدرة Ambient على أن تكون أسعار الاستدلال تنافسية. فمقدمو API العاديون يحتاجون إلى الاعتماد على الرسوم التي يدفعها المستخدم لتغطية التكلفة الكاملة لخدمة طلب واحد. بينما عندما ينفذ عمال مناجم Ambient نفس حجم العمل، يحصلون على عائد مزدوج: أولاً يتلقون الرسوم التي يدفعها المستخدم أو العميل الذكي للفوز بمهمة الاستعلام؛ وثانياً يمنح البروتوكول مكافآت مقابل “العمل المفيد” الذي تم التحقق منه. ينطلق عمال المناجم في المنافسة من مهام محددة لديها عرض سعر ومؤشرات زمن تأخير واضحة. لذلك يكون عرضهم مرتبطاً بالتكلفة الصافية بعد خصم مكافأة الرمز المتوقعة، وليس التكلفة الإجمالية قبل خصم المكافأة. عملياً، يتم دعم جانب العرض عبر تضخم الرموز، وبالتوازي تنقل آلية المزاد معظم هذا الدعم إلى جانب الطلب، ما يظهر في شكل انخ