في عصر الذكاء الاصطناعي (AI)، تحاول مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة، مثل الحصان الأسود، أن تقلب المسار التقليدي للذكاء الاصطناعي باستخدام البلوكشين واقتصاد الرموز. ومع ذلك، فإن برنامج إنسيبشن (Inception Program) من إنفيديا، وهو "معبد" لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، قد وضع عائقًا غير مرئي أمام المشاريع ذات الصلة بـ"العملات المشفرة". على الرغم من أن مشاريع مثل Hive Intelligence قد نجحت في تجاوز الحواجز بفضل الابتكارات الأساسية في الذكاء الاصطناعي في أبريل 2025، إلا أن الذكاء الاصطناعي المشفر لا يزال يواجه صعوبة في دخول قاعة إنفيديا المرموقة. ما الذي يمنع هذه المشاريع من التقدم؟
الذكاء الاصطناعي التقليدية هي الدعامة الأساسية للتكنولوجيا ، حيث تقود الثورة من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية. وهو يركز على تحسين الخوارزميات ، والتدريب على النماذج ، وتطبيقات المؤسسات ، ويتم تمويله في الغالب من خلال رأس المال الاستثماري أو تعاون الشركات ، مع بيئة تنظيمية ناضجة نسبيا ومسار تطوير واضح. تتخذ Crypto الذكاء الاصطناعي نهجا مختلفا ، حيث تجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain أو cryptocurrencies لاستكشاف النظام البيئي للحوسبة اللامركزية أو تحسين معاملات التشفير أو حوافز الرمز المميز. على سبيل المثال ، يدعم ai16z تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال DAOs ، ويبني Bittensor سوقا نموذجيا لامركزيا ، ويركز Fetch.AI على شبكات التعلم الآلي اللامركزية. تحمل هذه المشاريع ، التي غالبا ما يتم رفعها من خلال مبيعات الرموز أو DeFi ، شغفا بالابتكار ، ولكنها مثقلة أيضا بتقلبات السوق والضغوط التنظيمية.
الفروق بينهما كالفجر والليل. الذكاء الاصطناعي التقليدي يتصدره التكنولوجيا، ويتجه بثبات نحو الشركات والبحث العلمي؛ بينما يتنقل الذكاء الاصطناعي المعتمد على التشفير بين حلم اللامركزية وظلال المضاربة، مما يجعل تقلبات اقتصاد الرموز تبدو "غير تقليدية". هذه الفجوة وضعت بذور معايير الاختيار لدى إنفيديا.
برنامج تسريع الشركات الناشئة من إنفيديا: الحارس الصارم للذكاء الاصطناعي
تعتبر خطة تسريع الشركات الناشئة من إنفيديا منارة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث توفر موارد GPU متقدمة، وإرشادات تقنية، وشبكات صناعية، مما يساعد الشركات على الازدهار في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وعلوم البيانات. تبدو معايير الاختيار مرنة - حيث يتطلب الأمر فقط تسجيل الشركة وخطة عمل، ولكنها تفضل في الواقع الجمع بين الابتكار التكنولوجي وإمكانات السوق. وتفيد الشائعات أن إنفيديا فرضت قيوداً على مشاريع "العملات المشفرة"، استناداً إلى تصريحات كبير مسؤولي التكنولوجيا لديها، مايكل كاجان، في عام 2023، حيث قال إن العملات المشفرة "ليس لها قيمة اجتماعية"، ولا تعادل قوة التحول التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي. يبدو أن هذه وجهة النظر تلقي بظلالها على الذكاء الاصطناعي المشفر، لكن اختيار مشاريع مثل Flux (2023) وHive Intelligence (2025) يشير إلى أن إنفيديا ليست ضد الفكرة بشكل كامل، بل تقوم بالاختيار الدقيق.
لم يكن حذر إنفيديا بدون أسباب. أدى اندفاع العملات المشفرة في عام 2017 إلى نقص في بطاقات الرسوميات، مما جعل اللاعبين يشكون؛ وفي عام 2022، فرضت هيئة الأوراق المالية والبورصات غرامة قدرها 5.5 مليون دولار على إنفيديا لعدم إفصاحها عن إيرادات التعدين. جعلت هذه الدروس إنفيديا حساسة بشكل خاص تجاه مخاطر المشاريع ذات الصلة بالعملات المشفرة، مفضلة التركيز على المسار "الشرعي" للذكاء الاصطناعي.
لماذا يصعب على الذكاء الاصطناعي المشفر الحصول على الإعجاب؟ وراء العديد من الاعتبارات
إن ابتعاد إنفيديا عن الذكاء الاصطناعي المشفر ليس مجرد رفض بسيط، بل هو استناد إلى اعتبارات استراتيجية وقانونية وسمعة شاملة:
تفضيلات استراتيجية: تلتزم إنفيديا بدفع الابتكارات في مجالات الذكاء الاصطناعي مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية، حيث إن الإنتاج المستقر للذكاء الاصطناعي التقليدي يتماشى أكثر مع رؤيتها. إذا كان الذكاء الاصطناعي المشفر يركز على المضاربة على الرموز أو التداول المشفر، فقد ينحرف عن هذا الهدف الأساسي.
المخاطر القانونية: قد تؤدي إصدار الرموز إلى انتهاك قوانين الأوراق المالية، مما يستدعي مراجعة تنظيمية. تجربة غرامة إنفيديا من SEC تجعلها تتجنب المخاطر المماثلة، كما أن الامتثال للذكاء الاصطناعي التقليدي أكثر جاذبية.
القلق بشأن السمعة: غالبًا ما تعاني صناعة التشفير من الصورة السلبية المرتبطة بالاحتيال وتعدين الطاقة العالية. بصفتها عملاقًا تكنولوجيًا، يجب على إنفيديا الحفاظ على نقاء علامتها التجارية التحولية، وأن تكون حذرة بشأن المشاريع التي قد تثير الجدل.
توزيع الموارد: برنامج تسريع الشركات الناشئة محدود الموارد، تدعم إنفيديا بشكل أساسي مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تتعاون بعمق مع نظام GPU البيئي، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وليس المشاريع المشفرة المعتمدة على اقتصاد الرموز.
ومع ذلك، فإن اختيار Hive Intelligence يشير إلى أنه إذا كانت الذكاء الاصطناعي في مجال التشفير هو التركيز الأساسي، وكانت blockchain هي المساعد، فلا يزال هناك احتمال لفتح الأبواب.
قيود مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة: مثال على ai16z وBittensor (TAO) وFetch.AI (FET)
لفهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي المخصص للعملات المشفرة بشكل أعمق، سيتم تحليل ثلاثة مشاريع تمثيلية - ai16z و Bittensor (TAO) و Fetch.AI (FET) - من حيث نقصها وقيودها، وكشف عن نقاط الضعف التقنية والسوقية والبيئية.
ai16z: اعتماد النظام البيئي ومخاطر إدارة المجتمع
نظرة عامة على المشروع
ai16z هو DAO (منظمة ذاتية اللامركزية) يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، يدعم تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال إطار Eliza، ومن المتوقع أن تتجاوز قيمة رمزه $AI16Z 2.55 مليار دولار في أوائل عام 2025. تشمل بيئته الرموز $DEGENAI و$ELIZA، وتعتمد على آلية مدفوعة بالمجتمع وعمليات الإطلاق الجوي لجذب المطورين والمستثمرين. يُعتبر ai16z رائدًا في مجال الذكاء الاصطناعي في التشفير، مشابهًا ل"iOS" في عصر الهواتف الذكية.
تحليل القيود
تعقيد النظام البيئي والاعتماد
تعتمد نجاح ai16z على تأثير الشبكة لإطار عمل Eliza الخاص بها، ولكن وجود العديد من الرموز داخل النظام البيئي (مثل $ELIZA و $METAV) يزيد من صعوبة التنسيق. جذب انفتاح الإطار المطورين، ولكنه قد يؤدي أيضًا إلى تفتت، مما يجعل من الصعب تشكيل معيار موحد. تُظهر التوقعات لعام 2025 أن البروتوكولات الجديدة قد تتحدى مكانتها من خلال استنتاجات منخفضة التأخير أو أدوات بدون كود، ويجب على ai16z الاستمرار في الابتكار للحفاظ على ريادتها.
إدارة ومخاطر المضاربة:
كـ DAO، تعتمد قرارات ai16z على تصويت المجتمع، لكن القيمة السوقية العالية وآلية التوزيع المجاني قد تجذب المضاربين على المدى القصير بدلاً من المطورين على المدى الطويل. لقد تساءل المستخدمون على منصة X عن شفافية توزيع رموز المشاريع المماثلة، ويجب على ai16z تعزيز الحوكمة لتجنب تحكم مجموعات المصالح.
حاجز التقنية:
إطار Eliza يحظى بشعبية كبيرة على GitHub، لكن تعقيده قد يحد من مشاركة المطورين ذوي الخلفيات غير المشفرة، مما يقلل من قاعدة المستخدمين المحتملين. مقارنة بالأدوات القياسية للذكاء الاصطناعي التقليدي، فإن تكامل ai16z مع blockchain يزيد من تكاليف التعلم.
اتجاه التحسين
يجب على ai16z تبسيط الهيكل البيئي، وإطلاق أدوات تطوير أسهل للاستخدام، وتعزيز الشفافية في الحكم لتحقيق التوازن بين المضاربة والابتكار.
Bittensor (TAO): ضغط التضخم واهتمام السوق المتفرق
ملخص المشروع
Bittensor (TAO) هو سوق نموذج الذكاء الاصطناعي لامركزي حيث يحفز الرمز المميز $TAO عمال المناجم على تقديم نماذج ومدققين لتقييم الجودة. تدعم بنية parachain (الشبكة الفرعية) مهام مثل الصور والنصوص ، وستصل قيمتها السوقية إلى 3.9 مليار دولار في عام 2024 ، لتحتل المرتبة الأولى في سوق العملات المشفرة. ستقدم آلية dTAO القادمة في الربع الأول من عام 2025 توكنات مستقلة إلى الشبكة الفرعية وتحسين توزيع الحوافز.
تحليل القيود
التضخم واقتصاد الرموز:
خطة التضخم العالية لـ TAO تضعف قيمة الرموز، والأسعار في عام 2024 لم ترتفع مع اندفاع الذكاء الاصطناعي، بل تدور حول مستويات العام الماضي. مستخدمي منصة X انتقدوا عدم الشفافية في توزيع 5000000+ TAO في المراحل المبكرة، حيث أن معدل الرهن العالي بنسبة 70% يخفي القيمة السوقية الفعلية المتداولة التي تبلغ فقط 600 مليون دولار، ومشكلة القيمة السوقية المبالغ فيها تضعف ثقة المستثمرين.
توزيع اهتمام السوق:
تتفوق شبكة Bittensor الفرعية (مثل Nineteen.ai) على سرعة الاستدلال مقارنة بـ Web2، لكن الاهتمام في السوق تحول نحو منصات الوكلاء الذكيين، ولم يتم التعرف على نموذج "خلية النحل الرقمية" لـ TAO بشكل واسع. تشير التوقعات لعام 2025 إلى أن dTAO قد تجلب تحولًا، ولكن يجب على الشبكات الفرعية إظهار قيمة تطبيق فعلية.
تعقيد التكنولوجيا:
إن بنية الشبكة الفرعية لـ Bittensor مرنة ولكنها معقدة، حيث يحتاج المعدنون والمتحققون إلى رهن TAO وامتلاك معرفة حول البلوكشين، مما يحد من مشاركة المطورين غير المتخصصين في التشفير. مقارنةً بمنصات الحوسبة السحابية التقليدية للذكاء الاصطناعي، فإن نموذجها اللامركزي يعاني قليلاً من حيث سهولة الاستخدام.
اتجاه التحسين
يجب على Bittensor تحسين آلية التضخم، وتسريع تنفيذ dTAO لزيادة جاذبية الشبكة الفرعية، وتطوير واجهة مستخدم أكثر ودية لتقليل الحواجز التقنية.
Fetch.AI (FET): التكامل البيئي وضغوط المنافسة
نظرة عامة على المشروع
تدعم Fetch.AI (FET) سيناريوهات DeFi والنقل وغيرها من خلال شبكة تعلم آلي لامركزية، وفي عام 2024، ستندمج مع SingularityNET و Ocean Protocol لتكوين تحالف ASI، حيث سيتضاعف الرمز $ASI. تتميز FET بشبكة مفتوحة وغير مصرح بها، مما يجذب المطورين ومستخدمي الشركات.
تحليل القيود
تحديات الدمج والتكامل:
تسعى جمعية ASI إلى دمج الموارد الثلاثية بهدف تسريع AGI اللامركزية، ولكن نقل الرموز ودمج النظام البيئي يزيدان من التعقيد. ويخشى بعض المستخدمين أن يؤدي الدمج إلى تقويض استقلالية FET، وقد يؤثر عدم توزيع الموارد بشكل متساوٍ على تقدم التطوير على المدى القصير.
ضغط المنافسة:
تجاوز عدد مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة في عام 2024 600 مشروع، وبلغت القيمة السوقية أكثر من 70 مليار دولار، حيث تواجه Fetch.AI منافسة من خصوم مثل Bittensor و NEAR Protocol. يهدد مشروع AI Agent في نظام Solana البيئي حصتها في السوق بتكاليف منخفضة وإنتاجية عالية، ويجب على FET تحسين الأداء والتكلفة بشكل أكبر.
تطبيق غير كافٍ:
على الرغم من أن FET لها تطبيقات في مجالات DeFi والنقل، إلا أن معدل اعتمادها الفعلي أقل من المتوقع. مقارنةً بحالات الأعمال الناضجة للشركات التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي، لا يزال لدى الشبكة اللامركزية لـ FET تحديات في التوسع التجاري، وتحتاج إلى مزيد من حالات الاستخدام الرائدة لإثبات قيمتها.
الاتجاهات التحسينية
يجب على Fetch.AI تسريع دمج تحالف ASI، وتحسين أداء الشبكة لمواجهة المنافسة، وتعزيز تطبيقات بارزة لتحقيق الاعتراف في السوق.
القيود المشتركة للذكاء الاصطناعي في مجال التشفير ونظرة إنفيديا
تظهر قيود ai16z و Bittensor و Fetch.AI المشاكل المشتركة في الذكاء الاصطناعي المشفر:
تداول العملات الرقمية: التضخم أو التوزيع غير الشفاف (مثل TAO) يضعف الثقة، والتداول المضاربي يخفي القيمة التقنية.
حواجز تقنية: زيادة تكامل البلوكشين تعيق صعوبة التطوير، وتحد من مشاركة المستخدمين غير المشفرين.
تشظي السوق: تتوالى البروتوكولات الجديدة، ويجب على المشاريع الحالية الاستمرار في الابتكار للحفاظ على تنافسيتها.
مخاطر تنظيمية: قد تؤدي اقتصاديات الرموز إلى مراجعة قوانين الأوراق المالية، مما يزيد من عدم اليقين.
ترتبط هذه الأسئلة ارتباطا مباشرا بمنطق فحص NVIDIA. يفضل المسرع المشاريع القائمة على التكنولوجيا ومنخفضة المخاطر، في حين أن الطبيعة المضاربة والمعقدة للعملات المشفرة الذكاء الاصطناعي قد ينظر إليها على أنها "غير تقليدية". ومع ذلك ، فإن حيوية مجتمع ai16z ، وابتكار الشبكة الفرعية ل Bittensor ، وشبكة FET المفتوحة قد أظهرت أيضا إمكانات ، وإذا كان من الممكن تحسينها ، فلا تزال هناك إمكانية لكسر اللعبة.
فتح باب إنفيديا: طريقة الاختراق في الذكاء الاصطناعي المشفر
إذا كانت الذكاء الاصطناعي المشفر يريد كسب إعجاب إنفيديا، يجب تحسينه بشكل مستهدف:
تركيز على جوهر الذكاء الاصطناعي: تسليط الضوء على الابتكار في الخوارزميات أو التطبيقات الكثيفة لوحدات معالجة الرسوميات، وتخفيف الطابع المضاربي للرموز.
خفض العوائق: تطوير أدوات سهلة الاستخدام، وجذب مطوري الذكاء الاصطناعي التقليديين، وتوسيع قاعدة المستخدمين.
حوكمة شفافة: تحسين توزيع الرموز واتخاذ القرار في المجتمع، وتعزيز الثقة.
تطبيقات واقعية: إنشاء حالات استخدام بارزة لإثبات القيمة التجارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تظهر حالات النجاح لشركة Hive Intelligence أن شركة NVIDIA تتبنى موقفًا منفتحًا تجاه الابتكار التكنولوجي. يجب أن تتبنى العملات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي علم الذكاء الاصطناعي كراية، مع استخدام blockchain كداعم، للتخلص من علامة "المضاربة".
الخاتمة: من الرفض إلى الاقتحام
يعد برنامج تسريع بدء التشغيل من NVIDIA ساحة اختبار لتقاطع الذكاء الاصطناعي والتشفير ، ويعكس حذرها بشأن الذكاء الاصطناعي التشفير لعبة الابتكار والمخاطر. تتناقض قوة الذكاء الاصطناعي التقليدية بشكل حاد مع الطبيعة التخريبية الذكاء الاصطناعي التشفير ، وتفسر قيود ai16z و Bittensor و Fetch.AI - المضاربة والتعقيد والضغوط التنافسية - سبب كفاحهم للوصول إلى "قاعة الأناقة". ومع ذلك ، لا يمكن تجاهل إمكانات التشفير الذكاء الاصطناعي. إن حلم اللامركزية ، والتقارب بين التكنولوجيا والاقتصاد ، يدفع الصناعة إلى الأمام. "رفض" NVIDIA ليس النهاية ، ولكنه تحد. إذا تمكنت الذكاء الاصطناعي المشفرة من استخدام التكنولوجيا كسيف والثقة كدرع ، فقد تفتح الباب وتكتب فصلا جديدا في رقصة الذكاء الاصطناعي و blockchain.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
التشفير AI被英伟达拒之门外——التشفير项目为何难登大雅之堂？
كتب بواسطة: لوك، مارز فاينانس
في عصر الذكاء الاصطناعي (AI)، تحاول مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة، مثل الحصان الأسود، أن تقلب المسار التقليدي للذكاء الاصطناعي باستخدام البلوكشين واقتصاد الرموز. ومع ذلك، فإن برنامج إنسيبشن (Inception Program) من إنفيديا، وهو "معبد" لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، قد وضع عائقًا غير مرئي أمام المشاريع ذات الصلة بـ"العملات المشفرة". على الرغم من أن مشاريع مثل Hive Intelligence قد نجحت في تجاوز الحواجز بفضل الابتكارات الأساسية في الذكاء الاصطناعي في أبريل 2025، إلا أن الذكاء الاصطناعي المشفر لا يزال يواجه صعوبة في دخول قاعة إنفيديا المرموقة. ما الذي يمنع هذه المشاريع من التقدم؟
الذكاء الاصطناعي المعتمد على التشفير والذكاء الاصطناعي التقليدي: مسار واضح المعالم
الذكاء الاصطناعي التقليدية هي الدعامة الأساسية للتكنولوجيا ، حيث تقود الثورة من التشخيص الطبي إلى القيادة الذاتية. وهو يركز على تحسين الخوارزميات ، والتدريب على النماذج ، وتطبيقات المؤسسات ، ويتم تمويله في الغالب من خلال رأس المال الاستثماري أو تعاون الشركات ، مع بيئة تنظيمية ناضجة نسبيا ومسار تطوير واضح. تتخذ Crypto الذكاء الاصطناعي نهجا مختلفا ، حيث تجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain أو cryptocurrencies لاستكشاف النظام البيئي للحوسبة اللامركزية أو تحسين معاملات التشفير أو حوافز الرمز المميز. على سبيل المثال ، يدعم ai16z تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال DAOs ، ويبني Bittensor سوقا نموذجيا لامركزيا ، ويركز Fetch.AI على شبكات التعلم الآلي اللامركزية. تحمل هذه المشاريع ، التي غالبا ما يتم رفعها من خلال مبيعات الرموز أو DeFi ، شغفا بالابتكار ، ولكنها مثقلة أيضا بتقلبات السوق والضغوط التنظيمية.
الفروق بينهما كالفجر والليل. الذكاء الاصطناعي التقليدي يتصدره التكنولوجيا، ويتجه بثبات نحو الشركات والبحث العلمي؛ بينما يتنقل الذكاء الاصطناعي المعتمد على التشفير بين حلم اللامركزية وظلال المضاربة، مما يجعل تقلبات اقتصاد الرموز تبدو "غير تقليدية". هذه الفجوة وضعت بذور معايير الاختيار لدى إنفيديا.
برنامج تسريع الشركات الناشئة من إنفيديا: الحارس الصارم للذكاء الاصطناعي
تعتبر خطة تسريع الشركات الناشئة من إنفيديا منارة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث توفر موارد GPU متقدمة، وإرشادات تقنية، وشبكات صناعية، مما يساعد الشركات على الازدهار في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وعلوم البيانات. تبدو معايير الاختيار مرنة - حيث يتطلب الأمر فقط تسجيل الشركة وخطة عمل، ولكنها تفضل في الواقع الجمع بين الابتكار التكنولوجي وإمكانات السوق. وتفيد الشائعات أن إنفيديا فرضت قيوداً على مشاريع "العملات المشفرة"، استناداً إلى تصريحات كبير مسؤولي التكنولوجيا لديها، مايكل كاجان، في عام 2023، حيث قال إن العملات المشفرة "ليس لها قيمة اجتماعية"، ولا تعادل قوة التحول التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي. يبدو أن هذه وجهة النظر تلقي بظلالها على الذكاء الاصطناعي المشفر، لكن اختيار مشاريع مثل Flux (2023) وHive Intelligence (2025) يشير إلى أن إنفيديا ليست ضد الفكرة بشكل كامل، بل تقوم بالاختيار الدقيق.
لم يكن حذر إنفيديا بدون أسباب. أدى اندفاع العملات المشفرة في عام 2017 إلى نقص في بطاقات الرسوميات، مما جعل اللاعبين يشكون؛ وفي عام 2022، فرضت هيئة الأوراق المالية والبورصات غرامة قدرها 5.5 مليون دولار على إنفيديا لعدم إفصاحها عن إيرادات التعدين. جعلت هذه الدروس إنفيديا حساسة بشكل خاص تجاه مخاطر المشاريع ذات الصلة بالعملات المشفرة، مفضلة التركيز على المسار "الشرعي" للذكاء الاصطناعي.
لماذا يصعب على الذكاء الاصطناعي المشفر الحصول على الإعجاب؟ وراء العديد من الاعتبارات
إن ابتعاد إنفيديا عن الذكاء الاصطناعي المشفر ليس مجرد رفض بسيط، بل هو استناد إلى اعتبارات استراتيجية وقانونية وسمعة شاملة:
تفضيلات استراتيجية: تلتزم إنفيديا بدفع الابتكارات في مجالات الذكاء الاصطناعي مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية، حيث إن الإنتاج المستقر للذكاء الاصطناعي التقليدي يتماشى أكثر مع رؤيتها. إذا كان الذكاء الاصطناعي المشفر يركز على المضاربة على الرموز أو التداول المشفر، فقد ينحرف عن هذا الهدف الأساسي.
المخاطر القانونية: قد تؤدي إصدار الرموز إلى انتهاك قوانين الأوراق المالية، مما يستدعي مراجعة تنظيمية. تجربة غرامة إنفيديا من SEC تجعلها تتجنب المخاطر المماثلة، كما أن الامتثال للذكاء الاصطناعي التقليدي أكثر جاذبية.
القلق بشأن السمعة: غالبًا ما تعاني صناعة التشفير من الصورة السلبية المرتبطة بالاحتيال وتعدين الطاقة العالية. بصفتها عملاقًا تكنولوجيًا، يجب على إنفيديا الحفاظ على نقاء علامتها التجارية التحولية، وأن تكون حذرة بشأن المشاريع التي قد تثير الجدل.
توزيع الموارد: برنامج تسريع الشركات الناشئة محدود الموارد، تدعم إنفيديا بشكل أساسي مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تتعاون بعمق مع نظام GPU البيئي، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وليس المشاريع المشفرة المعتمدة على اقتصاد الرموز.
ومع ذلك، فإن اختيار Hive Intelligence يشير إلى أنه إذا كانت الذكاء الاصطناعي في مجال التشفير هو التركيز الأساسي، وكانت blockchain هي المساعد، فلا يزال هناك احتمال لفتح الأبواب.
قيود مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة: مثال على ai16z وBittensor (TAO) وFetch.AI (FET)
لفهم التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي المخصص للعملات المشفرة بشكل أعمق، سيتم تحليل ثلاثة مشاريع تمثيلية - ai16z و Bittensor (TAO) و Fetch.AI (FET) - من حيث نقصها وقيودها، وكشف عن نقاط الضعف التقنية والسوقية والبيئية.
ai16z: اعتماد النظام البيئي ومخاطر إدارة المجتمع
نظرة عامة على المشروع
ai16z هو DAO (منظمة ذاتية اللامركزية) يجمع بين الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، يدعم تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال إطار Eliza، ومن المتوقع أن تتجاوز قيمة رمزه $AI16Z 2.55 مليار دولار في أوائل عام 2025. تشمل بيئته الرموز $DEGENAI و$ELIZA، وتعتمد على آلية مدفوعة بالمجتمع وعمليات الإطلاق الجوي لجذب المطورين والمستثمرين. يُعتبر ai16z رائدًا في مجال الذكاء الاصطناعي في التشفير، مشابهًا ل"iOS" في عصر الهواتف الذكية.
تحليل القيود
تعقيد النظام البيئي والاعتماد
تعتمد نجاح ai16z على تأثير الشبكة لإطار عمل Eliza الخاص بها، ولكن وجود العديد من الرموز داخل النظام البيئي (مثل $ELIZA و $METAV) يزيد من صعوبة التنسيق. جذب انفتاح الإطار المطورين، ولكنه قد يؤدي أيضًا إلى تفتت، مما يجعل من الصعب تشكيل معيار موحد. تُظهر التوقعات لعام 2025 أن البروتوكولات الجديدة قد تتحدى مكانتها من خلال استنتاجات منخفضة التأخير أو أدوات بدون كود، ويجب على ai16z الاستمرار في الابتكار للحفاظ على ريادتها.
إدارة ومخاطر المضاربة:
كـ DAO، تعتمد قرارات ai16z على تصويت المجتمع، لكن القيمة السوقية العالية وآلية التوزيع المجاني قد تجذب المضاربين على المدى القصير بدلاً من المطورين على المدى الطويل. لقد تساءل المستخدمون على منصة X عن شفافية توزيع رموز المشاريع المماثلة، ويجب على ai16z تعزيز الحوكمة لتجنب تحكم مجموعات المصالح.
حاجز التقنية:
إطار Eliza يحظى بشعبية كبيرة على GitHub، لكن تعقيده قد يحد من مشاركة المطورين ذوي الخلفيات غير المشفرة، مما يقلل من قاعدة المستخدمين المحتملين. مقارنة بالأدوات القياسية للذكاء الاصطناعي التقليدي، فإن تكامل ai16z مع blockchain يزيد من تكاليف التعلم.
اتجاه التحسين
يجب على ai16z تبسيط الهيكل البيئي، وإطلاق أدوات تطوير أسهل للاستخدام، وتعزيز الشفافية في الحكم لتحقيق التوازن بين المضاربة والابتكار.
Bittensor (TAO): ضغط التضخم واهتمام السوق المتفرق
ملخص المشروع
Bittensor (TAO) هو سوق نموذج الذكاء الاصطناعي لامركزي حيث يحفز الرمز المميز $TAO عمال المناجم على تقديم نماذج ومدققين لتقييم الجودة. تدعم بنية parachain (الشبكة الفرعية) مهام مثل الصور والنصوص ، وستصل قيمتها السوقية إلى 3.9 مليار دولار في عام 2024 ، لتحتل المرتبة الأولى في سوق العملات المشفرة. ستقدم آلية dTAO القادمة في الربع الأول من عام 2025 توكنات مستقلة إلى الشبكة الفرعية وتحسين توزيع الحوافز.
تحليل القيود
التضخم واقتصاد الرموز:
خطة التضخم العالية لـ TAO تضعف قيمة الرموز، والأسعار في عام 2024 لم ترتفع مع اندفاع الذكاء الاصطناعي، بل تدور حول مستويات العام الماضي. مستخدمي منصة X انتقدوا عدم الشفافية في توزيع 5000000+ TAO في المراحل المبكرة، حيث أن معدل الرهن العالي بنسبة 70% يخفي القيمة السوقية الفعلية المتداولة التي تبلغ فقط 600 مليون دولار، ومشكلة القيمة السوقية المبالغ فيها تضعف ثقة المستثمرين.
توزيع اهتمام السوق:
تتفوق شبكة Bittensor الفرعية (مثل Nineteen.ai) على سرعة الاستدلال مقارنة بـ Web2، لكن الاهتمام في السوق تحول نحو منصات الوكلاء الذكيين، ولم يتم التعرف على نموذج "خلية النحل الرقمية" لـ TAO بشكل واسع. تشير التوقعات لعام 2025 إلى أن dTAO قد تجلب تحولًا، ولكن يجب على الشبكات الفرعية إظهار قيمة تطبيق فعلية.
تعقيد التكنولوجيا:
إن بنية الشبكة الفرعية لـ Bittensor مرنة ولكنها معقدة، حيث يحتاج المعدنون والمتحققون إلى رهن TAO وامتلاك معرفة حول البلوكشين، مما يحد من مشاركة المطورين غير المتخصصين في التشفير. مقارنةً بمنصات الحوسبة السحابية التقليدية للذكاء الاصطناعي، فإن نموذجها اللامركزي يعاني قليلاً من حيث سهولة الاستخدام.
اتجاه التحسين
يجب على Bittensor تحسين آلية التضخم، وتسريع تنفيذ dTAO لزيادة جاذبية الشبكة الفرعية، وتطوير واجهة مستخدم أكثر ودية لتقليل الحواجز التقنية.
Fetch.AI (FET): التكامل البيئي وضغوط المنافسة
نظرة عامة على المشروع
تدعم Fetch.AI (FET) سيناريوهات DeFi والنقل وغيرها من خلال شبكة تعلم آلي لامركزية، وفي عام 2024، ستندمج مع SingularityNET و Ocean Protocol لتكوين تحالف ASI، حيث سيتضاعف الرمز $ASI. تتميز FET بشبكة مفتوحة وغير مصرح بها، مما يجذب المطورين ومستخدمي الشركات.
تحليل القيود
تحديات الدمج والتكامل:
تسعى جمعية ASI إلى دمج الموارد الثلاثية بهدف تسريع AGI اللامركزية، ولكن نقل الرموز ودمج النظام البيئي يزيدان من التعقيد. ويخشى بعض المستخدمين أن يؤدي الدمج إلى تقويض استقلالية FET، وقد يؤثر عدم توزيع الموارد بشكل متساوٍ على تقدم التطوير على المدى القصير.
ضغط المنافسة:
تجاوز عدد مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة في عام 2024 600 مشروع، وبلغت القيمة السوقية أكثر من 70 مليار دولار، حيث تواجه Fetch.AI منافسة من خصوم مثل Bittensor و NEAR Protocol. يهدد مشروع AI Agent في نظام Solana البيئي حصتها في السوق بتكاليف منخفضة وإنتاجية عالية، ويجب على FET تحسين الأداء والتكلفة بشكل أكبر.
تطبيق غير كافٍ:
على الرغم من أن FET لها تطبيقات في مجالات DeFi والنقل، إلا أن معدل اعتمادها الفعلي أقل من المتوقع. مقارنةً بحالات الأعمال الناضجة للشركات التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي، لا يزال لدى الشبكة اللامركزية لـ FET تحديات في التوسع التجاري، وتحتاج إلى مزيد من حالات الاستخدام الرائدة لإثبات قيمتها.
الاتجاهات التحسينية
يجب على Fetch.AI تسريع دمج تحالف ASI، وتحسين أداء الشبكة لمواجهة المنافسة، وتعزيز تطبيقات بارزة لتحقيق الاعتراف في السوق.
القيود المشتركة للذكاء الاصطناعي في مجال التشفير ونظرة إنفيديا
تظهر قيود ai16z و Bittensor و Fetch.AI المشاكل المشتركة في الذكاء الاصطناعي المشفر:
تداول العملات الرقمية: التضخم أو التوزيع غير الشفاف (مثل TAO) يضعف الثقة، والتداول المضاربي يخفي القيمة التقنية.
حواجز تقنية: زيادة تكامل البلوكشين تعيق صعوبة التطوير، وتحد من مشاركة المستخدمين غير المشفرين.
تشظي السوق: تتوالى البروتوكولات الجديدة، ويجب على المشاريع الحالية الاستمرار في الابتكار للحفاظ على تنافسيتها.
مخاطر تنظيمية: قد تؤدي اقتصاديات الرموز إلى مراجعة قوانين الأوراق المالية، مما يزيد من عدم اليقين.
ترتبط هذه الأسئلة ارتباطا مباشرا بمنطق فحص NVIDIA. يفضل المسرع المشاريع القائمة على التكنولوجيا ومنخفضة المخاطر، في حين أن الطبيعة المضاربة والمعقدة للعملات المشفرة الذكاء الاصطناعي قد ينظر إليها على أنها "غير تقليدية". ومع ذلك ، فإن حيوية مجتمع ai16z ، وابتكار الشبكة الفرعية ل Bittensor ، وشبكة FET المفتوحة قد أظهرت أيضا إمكانات ، وإذا كان من الممكن تحسينها ، فلا تزال هناك إمكانية لكسر اللعبة.
فتح باب إنفيديا: طريقة الاختراق في الذكاء الاصطناعي المشفر
إذا كانت الذكاء الاصطناعي المشفر يريد كسب إعجاب إنفيديا، يجب تحسينه بشكل مستهدف:
تركيز على جوهر الذكاء الاصطناعي: تسليط الضوء على الابتكار في الخوارزميات أو التطبيقات الكثيفة لوحدات معالجة الرسوميات، وتخفيف الطابع المضاربي للرموز.
خفض العوائق: تطوير أدوات سهلة الاستخدام، وجذب مطوري الذكاء الاصطناعي التقليديين، وتوسيع قاعدة المستخدمين.
حوكمة شفافة: تحسين توزيع الرموز واتخاذ القرار في المجتمع، وتعزيز الثقة.
تطبيقات واقعية: إنشاء حالات استخدام بارزة لإثبات القيمة التجارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تظهر حالات النجاح لشركة Hive Intelligence أن شركة NVIDIA تتبنى موقفًا منفتحًا تجاه الابتكار التكنولوجي. يجب أن تتبنى العملات الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي علم الذكاء الاصطناعي كراية، مع استخدام blockchain كداعم، للتخلص من علامة "المضاربة".
الخاتمة: من الرفض إلى الاقتحام
يعد برنامج تسريع بدء التشغيل من NVIDIA ساحة اختبار لتقاطع الذكاء الاصطناعي والتشفير ، ويعكس حذرها بشأن الذكاء الاصطناعي التشفير لعبة الابتكار والمخاطر. تتناقض قوة الذكاء الاصطناعي التقليدية بشكل حاد مع الطبيعة التخريبية الذكاء الاصطناعي التشفير ، وتفسر قيود ai16z و Bittensor و Fetch.AI - المضاربة والتعقيد والضغوط التنافسية - سبب كفاحهم للوصول إلى "قاعة الأناقة". ومع ذلك ، لا يمكن تجاهل إمكانات التشفير الذكاء الاصطناعي. إن حلم اللامركزية ، والتقارب بين التكنولوجيا والاقتصاد ، يدفع الصناعة إلى الأمام. "رفض" NVIDIA ليس النهاية ، ولكنه تحد. إذا تمكنت الذكاء الاصطناعي المشفرة من استخدام التكنولوجيا كسيف والثقة كدرع ، فقد تفتح الباب وتكتب فصلا جديدا في رقصة الذكاء الاصطناعي و blockchain.