وينترميوت: ما الذي يمكن تطويره في مجال التشفير أيضاً؟

المؤلف: Wintermute

الترجمة: 白话区块链

لقد مضى أكثر من عشر سنوات على ولادة التشفير. تم إنجاز L1، وتبعه L2، ونضجت DeFi تدريجيًا، وأصبحَت العملات المستقرة بمثابة بنية تحتية. في كل المسارات تقريبًا—من منصات التداول، إلى الإقراض، والعقود الدائمة، وأسواق التنبؤ—يبدو كل نوع مزدحمًا، وتبدو الأفكار الواضحة تقريبًا وكأن أحدًا سبق وطبّقها.

فما الذي يستحق البناء أكثر في عالم التشفير؟

كثير من البنّائين يتوقفون عند هذه المرحلة. فهم مخطئون، ليس لأن الإجابة بالنفي، بل لأن السؤال نفسه مُصاغ بشكل خاطئ.

في معظم مراحل تاريخ صناعة التشفير، كانت الأسئلة المثيرة للاهتمام حقًا هي: هل يمكن لهذا المسار أن يتحمّل؟ هل يمكنك إتمام التسوية خلال ثوانٍ؟ هل يمكنك تحويل العملات المستقرة على نطاق واسع؟ هل يمكن للشبكة المفتوحة أن تتحمل الأحمال الحقيقية؟ في الوقت الحالي، توجد إجابات بالفعل عن هذه الأسئلة. البنية التحتية أصبحت جاهزة للاستخدام، والدفعة التالية من الأسئلة المثيرة للاهتمام انتقلت إلى مكان آخر.

ما الذي يتغير فعلًا؟ ما يجري حول البنية التحتية نفسها. لم يعد النموذج مجرد “استجابة”، بل بدأ يمتلك القدرة على اتخاذ إجراءات ذاتية؛ وتبدأ الروبوتات في التعلم من مقاطع الفيديو البشرية بدلًا من الاعتماد حصريًا على الأكواد المكتوبة يدويًا؛ كما تتبلور تدريجيًا معايير مفتوحة تدور حول الدفع والهوية لوكلاء Agent. هذه الأشياء قد لا تنتمي بذاتها إلى التشفير، لكنها جميعًا تقترب باستمرار من حدّ: هل يمكن للبنية التحتية الحالية للمال والثقة المصممة للبشر أن تستوعب مشاركين جدد.

السؤال الذي يستحق الطرح الآن لم يعد “ماذا يمكن أن يفعله التشفير بعد ذلك؟”، بل “لماذا يحتاج العالم الحقيقي إلى التشفير لاحقًا؟”.

والإجابة التي تظهر بوضوح متزايد هي: اقتصاد الآلة.

الآلة، باعتبارها فاعلًا اقتصاديًا

عندما نقول “اقتصاد الآلة”، فنحن لا نعني أن الآلات مجرد أدوات—ليست من نوع الأدوات التي تستخدمها لإرسال رسائل البريد أو كتابة التعليمات البرمجية. نحن نعني أن: الآلات نفسها هي فاعل اقتصادي.

قد يبدو هذا التحول دقيقًا، لكنه يحمل عواقب كبيرة. الأدوات تنتظر التعليمات؛ أما الوكلاء (Agents) فيحتفظون بالسياق، ويتخذون قراراتهم بأنفسهم، ويُطلقون المعاملات بأنفسهم، ويمكنهم التحرك ذاتيًا في العالم الرقمي والعالم الفيزيائي. اليوم، أصبحت النماذج كافية بالفعل لتحقيق ذلك، كما أن التكلفة أصبحت منخفضة بما يكفي لتمكين نشر واسع النطاق.

قد يتخذ ذلك شكلًا كهذا في الواقع:

• سيقوم Agent نيابةً عنك بحجز تذاكر الطيران، والتفاوض على السعر، ودفع المال للتاجر، ثم يعالج تلقائيًا عمليات الاسترداد عند حدوث أي مشكلة، دون أن تتدخل أنت.
• سيستلم روبوت المستودعات الطلبات حسب “المهمة”، ويقوم بشحن بطارياته من أجل “حسابه”، ويدفع مقابل قدرته الحاسوبية، ثم يوزع الإيرادات على الجهة المشغلة.
• سيسير نظام بحثي خلال الليل عبر تصميم التجارب تلقائيًا، وطلب الكواشف، وإكمال دورة التجربة كاملةً دون حضور أي طالب دراسات عليا.

غالبية البنية التحتية المالية وبنية الثقة التي لدينا اليوم تفترض ضمنيًا أن الطرف المقابل شخص أو شركة—كيان يمكنه التعرف والاحتساب والمسؤولية عنه. لكن بمجرد أن يصبح الطرف المقابل نظامًا ذاتي الحكم، يختفي هذا الافتراض. فمسارات الدفع والهوية والتفويض ومعالجة النزاعات والتسوية الحالية لدينا لم تُصمم أصلًا لهذا النوع من السيناريوهات.

وهذه المشكلة تقع تحديدًا عند تقاطع التشفير، والتقنية المالية، والذكاء الاصطناعي، والروبوتات، وتقنيات الحوسبة الكمية.

لماذا الآن

حدثت مؤخرًا ثلاثة تغييرات، كانت تبدو قبل بضع سنوات غير مرجحة.

أولًا، أصبحت النماذج جيدة بما يكفي، ليس فقط للإجابة عن الأسئلة، بل لاتخاذ إجراءات مباشرة؛ كما أصبحت رخيصة بما يكفي لتعمل باستمرار دون إشراف. تكاليف “العمل الرقمي” تنهار بسرعة، ما يجعل عددًا كبيرًا من المهام التي لم يكن يستحق إنجازها من قبل يصبح قابلًا للتطبيق، وبمعدلات وحجوم لم تستطعها الأنظمة السابقة من قبل.

ثانيًا، تتطور المعايير المفتوحة إلى النضج. أصبحت العملات المستقرة مسار تسوية يُستخدم فعليًا وبشكل حقيقي. بدأت بروتوكولات مثل x402 وMPP وAP2 في توفير وسائل دفع لـ Agent. وفي منطقة “الوسط” بدأ التقاء الشبكات الأسرع من سلاسل الكتل مع شبكات أسرع للعملات الورقية. كما أن نماذج الرؤية—اللغة—والفعل المفتوحة تسمح للروبوتات بالتعلم من مقاطع الفيديو البشرية وبيئات المحاكاة بدلًا من الاعتماد على البرمجة المتخصصة عالية التخصيص. تكمن قيمة المعايير في أن البنّائين صاروا أخيرًا قادرين على “التجميع”، بدلًا من إعادة بناء كل شيء من الصفر في كل مرة—وهذا هو سبب التسارع الجماعي في هذه المسارات.

ثالثًا، أصبح Agent قادرًا على العمل بشكل مستمر. لم يعد مجرد أداة محدودة ضمن حالات استخدام ضيقة ومقيدة بالتوجيه، بل أصبح قادرًا على الاحتفاظ بالسياق والعمل لفترات طويلة دون إشراف. وهذا يغير نموذج الاقتصاد للكلّية الآلية، كما يغير أي نظام يجب أن يتحمل حجم النشاط الذي يواجهه.

قد لا يكفي النظر إلى هذه التغييرات منفردة لتكوين أطروحة كاملة، لكن جمعها معًا يجعل الأمر واضحًا.

التشفير لم يمت

كثير من مؤسسي التشفير يطرحون سؤال “ما الذي يمكن فعله بعد ذلك؟” ويغفلون عن نقطة بالغة الأهمية.

الموجة التالية من الشركات التي ستكون “مثيره للاهتمام حقًا” لن تكون “تشفير مقابل الذكاء الاصطناعي” أو “تشفير مقابل الروبوتات”. أكثر المؤسسين الذين يثيرون حماسنا لن يختاروا بين هذه التقنيات، بل سيقومون بـ تكديسها معًا.

لم تعد تعمل فقط “على بدء شركة داخل التشفير”، بل تقوم بعمل crypto + AI، crypto + robotics، crypto + autonomous science. تدور مسارات التمويل التقليدية حول تصميم المساءلة والمسؤولية البشرية: يمكنك التحقق من الهوية، ويمكن تتبع النوايا، وإذا حدث خطأ يمكنك العثور على شخص محدد يتحمل المسؤولية. أما مسار التشفير فمختلف؛ إذ يدور حول كود قابل للتدقيق، وسجلات على السلسلة يمكن لأي شخص قراءتها، وقواعد يجبرها الشبكة على التنفيذ. وعندما يصبح الطرف المقابل نظامًا ذاتي الحكم، فإن هذا الفرق لا يتحول إلى فجوة، بل إلى نقطة قوة.

ومع استمرار نمو حجم النشاط الذي تقوده الآلات، تصبح المسارات التي يبنيها التشفير أقرب في شكلها إلى هذه الاحتياجات مقارنة بتلك الأنظمة التي صُممت للبشر: منفتحة، قابلة للبرمجة، بلا ترخيص، مع تسوية على مستوى الثواني، وآليات هوية لا تعتمد على الوسطاء.

بالنسبة لبنّائي التشفير، لا تتمثل الفرصة الحقيقية في منافسة مؤسسي موجة التشفير السابقة، بل في أن تصبحوا القاعدة الأساسية التي تعتمد عليها الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأنظمة ذات الحكم الفيزيائي الذاتي.

كما أن المنصات الكبرى تتسارع بالفعل في الدخول. ففي الأشهر القليلة الماضية، أطلقت Coinbase وRobinhood وBN بنى تحتية لتداول مُوجهة نحو Agents، تشمل محافظًا لعمليات Agents، وقدرات تنفيذ ذاتي، و(على سبيل المثال لا الحصر في Robinhood) سلسلة كتل جديدة مصممة خصيصًا لهذه المتطلبات. ولم يعد هذا مجرد نقاش هامشي داخل دائرة التشفير؛ بل يحدث فعليًا على منصات تمتلك أكبر قاعدة مستخدمين تجزئة في العالم.

أين سيتعثر اليوم

الحكم الأساسي أعلاه هو: إن المسارات بلا ترخيص والقابلة للبرمجة، مقارنة بالمسارات التقليدية المصممة للبشر، أكثر ملاءمة لحمل سلوكيات وكلاء ذاتيين. لكن هذا الحكم لم تتم إثباته بالكامل على نطاق واسع بعد، وتشير نقطتان من نقاط التعثر الحالية إلى أن في هذا المسار ما يزال كثيرًا من العمل المطلوب.

الأمن

أصبحت محافظ Agent واقعًا ونقطة هجوم في الحياة الواقعية. في مايو 2026، استغل المهاجمون إدخال تلميح عبر رسالة بنمط “مورسي” لإقناع Grok بإخراج تعليمات تحويل، ثم قام Agent بالتداول تلقائيًا بتنفيذها على السلسلة. قبل استعادة الجزء الأكبر من الأموال، تم تحويل ما بين 150 ألفًا إلى 200 ألف دولار (SlowMist).

الإسناد إلى المسؤول

عندما يفشل نظام يتم الوصول إليه عبر الذكاء الاصطناعي، من يتحمل المسؤولية؟ ما يزال لا توجد إجابة واضحة حتى الآن—حتى لو كان النظام نفسه قد خضع للتوقيع المشترك لسلسلة مراجعة تشمل الذكاء الاصطناعي والبشر والتصويت على الحوكمة. في فبراير 2026، ظهرت ثغرة في أوراكل داخل كود عقد ذكي تمت كتابته بمساعدة AI لدى Moonwell، ما أدى إلى وقوع حادثة ديون معدومة بقيمة 1.78 مليون دولار، ولم يلتقط أي عنصر في سلسلة المراجعة المشكلة (rekt.news).

ماذا نراقب

اليوم تتركز معظم الأنشطة على مستوى المكونات: النماذج الأساسية، عتاد الروبوتات، العملات المستقرة، ومنصات التداول. هذه الأسواق مزدحمة بالفعل، وقد حصلت أيضًا على كثير من التمويل، لذلك لا تكمن الفرصة هناك.

تتمثل الفرصة الحقيقية في الطبقة التي تربط بينها—أي المسار اللازم كي تتمكن الآلة من إجراء المعاملات والتعاون وبناء الثقة فيما بينها. وهذه الأشياء لا توجد عمليًا اليوم. توجد ثلاثة اتجاهات تستحق الاهتمام بشكل خاص.

طبقة الاقتصاد الموجهة إلى Agent

الصعوبة ليست في ما إذا كان Agent يمكنه الدفع، بل في: عندما يفعل Agent شيئًا خاطئًا، من الذي يملك الصلاحيات؟ ومن يتحمل مخاطر الاحتيال؟ وكيف نجعل كل ذلك يتصل بالتجار دون أن يُطلب منهم إعادة بناء نظام الدفع بالكامل؟ ما تزال ملامح الأعمال الخاصة بتجارية Agent تُكتب الآن: طبقة التفويض، وهوية Agent، توجيه متعدد المسارات محايد، وأسواق لتمكين Agent من شراء القدرة الحاسوبية والبيانات وصلاحيات الوصول بشكل مستقل.

في هذا الاتجاه، لا تتمثل الفرقات الأفضل في اقتسام الأرباح على أساس مبلغ الدفع، بل في التسعير حول خفض التفويض وتقليل المخاطر. وبهذه الطريقة، حتى لو لم ينفجر حجم المعاملات الحقيقي لـ Agent بالكامل بعد، يمكن أن يتكون نموذج العمل بالفعل.

Physical AI

تتزايد قدرات الروبوتات بسرعة تتجاوز سرعة “امتلاكها” لنظام اقتصادي. لقد ظهرت بالفعل نماذج تستطيع التعميم عبر المهام وأشكال الروبوتات؛ حتى لو لم يكن الشخص مهندسًا، يمكنه إعادة توجيه الروبوت بمجرد إخبارِه بما يجب فعله. لكن الروبوتات لا تزال لا تستطيع الدفع مقابل قدرتها الحاسوبية أو الشحن أو الصيانة، ولا تستطيع تحصيل المقابل بنفسها لمجرد إنجازها العمل. ما ينقص الآن ليس اليد، بل المحفظة.

وبالمقارنة مع السردية الأبعد مثل “الروبوتات المنزلية الشبيهة بالإنسان”، نركز أكثر على السيناريوهات المهيكلة مثل المستودعات والخدمات اللوجستية وما بعد البيع في التجزئة—لأن نماذجها الاقتصادية قائمة بالفعل، ولأن النشر الفعلي موجود أيضًا.

نظام الاكتشاف الذي تقوده الآلة

يشمل ذلك تنسيق المختبرات، وتصميم التجارب تلقائيًا، والبرمجيات التي تربط حلقة “فرضية—تجربة—نتيجة”. وقد بدأ مؤسسو الذين يبنون طبقة ذاتية للحوسبة في العلوم بالفعل في بيع منتجاتهم إلى مختبرات علوم المواد واكتشاف الأدوية. أما تقنيات الحوسبة الكمية فهي متغير مرتبط بهذا الاتجاه: إذ يمكن أن تعزز قدرات المحاكاة والإدراك بشكل كبير حدود ما يمكن “اكتشافه”، كما أن الأمان الكمي أصبح بالفعل متطلبًا واقعيًا على مستوى التسوية. هذا الاتجاه صعب التقييم، والفائزون غير واضحين، لكن توجد بالفعل أشياء تتغير داخله.