DeFAI: تقارب الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي

صعود الذكاء الاصطناعي في أسواق البلوكتشين

في غضون ثلاثة أشهر فقط، حققت عملات الذكاء الاصطناعي و MEME قيمة سوقية ملحوظة بلغت 13.4 مليار دولار، مما يضع هذا القطاع الناشئ في منافسة مباشرة مع الشبكات المعروفة من الطبقة الأولى في البلوكتشين مثل AVAX و SUI.

لقد تطورت عملية دمج الذكاء الاصطناعي مع تكنولوجيا البلوكتشين عبر مراحل متعددة - من تدريب النماذج اللامركزية المبكرة على شبكات Bittensor الفرعية إلى أسواق الحوسبة اللامركزية مثل Akash و io.net، مما culminated في النظام البيئي الحالي لإطارات الذكاء الاصطناعي والرموز ضمن شبكة Solana. توضح هذه المسيرة التنموية كيف يمكن أن تعزز تقنيات دفتر الأستاذ الموزع قدرات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي السيادي وتطبيقات متعددة موجهة للمستهلكين من خلال تجميع الموارد بشكل فعال.

لقد تجاوزت الموجة الأولية من رموز الذكاء الاصطناعي على سولانا مجرد التكهنات، حيث أظهرت فائدة ملموسة من خلال تطبيقات مثل:

• إطار ELIZA من ai16z
• عميل Aixbt AI بواسطة Virtual لتحليل السوق وتوليد المحتوى
• أدوات متنوعة تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي مع وظائف على البلوكتشين

يمر السوق حاليًا بالموجة الثانية من تطوير الذكاء الاصطناعي، حيث انتقل نضج التكنولوجيا نحو التركيز على التطبيقات العملية والتنفيذات كمحركات قيمة أساسية. لقد ظهرت المالية اللامركزية (DeFi) كمجال تجريبي مثالي لهذه الابتكارات في الذكاء الاصطناعي.

وفقًا لبيانات السوق، فإن قطاع DeFai (AI + DeFi) يتحكم حاليًا في حوالي مليار دولار أمريكي من إجمالي القيمة السوقية. داخل هذا النظام البيئي، تمثل Griffian المشروع المهيمن بحصة سوقية تبلغ 45%، بينما تتحكم ANON في 22%. لقد شهد هذا القطاع نموًا متسارعًا منذ 25 ديسمبر، مدفوعًا بتدفقات رأس المال الكبيرة إلى أطر العمل ومنصات الذكاء الاصطناعي بعد فترة العطلات.

البنية التحتية الفنية لوكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات التمويل اللامركزي

تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي كبرامج مستقلة تنفذ سير العمل المحدد مسبقًا، وتكمل المهام دون الحاجة إلى تدخل بشري. تعتمد هذه الأنظمة أساسًا على نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تولد استجابات بناءً على مجموعات بيانات التدريب والمعايير المحددة مسبقًا.

تكمن الميزة التنافسية لهذه الوكلاء في قدراتهم على الاحتفاظ بالذاكرة—يمكنهم تخزين سجلات التفاعل والتعلم من أنماط سلوك المستخدمين لإنشاء استجابات أكثر تخصيصًا بشكل متزايد. يتيح لهم هذا التعلم التكيفي تحسين خوارزميات التوصية وعمليات اتخاذ القرار الاستراتيجي بناءً على السياق التاريخي.

في أنظمة البلوكتشين، تتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مباشرة مع العقود الذكية والحسابات الموجودة على السلسلة لإدارة عمليات التمويل اللامركزي المعقدة بشكل مستقل. تشمل وظائفهم ما يلي:

• تبسيط تجربة DeFi: تنفيذ عمليات عبر سلسلة متعددة المراحل واستراتيجيات تحسين العائد من خلال واجهات مستخدم مبسطة
• تعزيز زراعة العائد: تحليل ظروف السوق لتعظيم العوائد عبر بروتوكولات مختلفة
• التداول الذاتي: تنفيذ المعاملات وضبط allocations الاستثمارية بشكل ديناميكي بناءً على ظروف السوق
• استخبارات السوق: إجراء تحليل بيانات شامل لإبلاغ قرارات إدارة المحفظة

تشير الأبحاث إلى أن معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي العاملين يتبعون ستة مكونات أساسية في سير العمل:

1. جمع البيانات: جمع المعلومات السوقية والمعلومات على البلوكتشين ذات الصلة
2. استنتاج النموذج: معالجة البيانات المجمعة من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة
3. اتخاذ القرار: توليد رؤى قابلة للتنفيذ بناءً على التحليل
4. الاستضافة والعمليات: الحفاظ على توفر النظام وأدائه
5. التشغيل البيني: تمكين الوظائف عبر المنصات وسلاسل الكتل المختلفة
6. تكامل المحفظة: الاتصال بشكل آمن بمصادر الأموال الخاصة بالمستخدم

التصنيف المنهجي لنظام DeFai

نظام DeFai البيئي - الذي يمثل تقارب التمويل اللامركزي والذكاء الاصطناعي - يمكن تصنيفه إلى أربع فئات متميزة:

1. التجريد / الذكاء الاصطناعي الصديق لتجربة المستخدم

الغرض الأساسي من تنفيذ الذكاء الاصطناعي هو تعزيز الكفاءة، وتقليل التعقيد، وتبسيط المهام. ضمن سياق التمويل اللامركزي، تهدف أنظمة الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو التجريد إلى تقليل الحواجز التقنية، مما يجعل البروتوكولات المالية المعقدة متاحة لكل من الوافدين الجدد والمتداولين ذوي الخبرة.

يجب أن توفر الحلول الفعالة للذكاء الاصطناعي لتطبيقات البلوكتشين هذه القدرات:

• أتمتة المعاملات متعددة الخطوات وعمليات التخزين، مما يتيح التشغيل البديهي دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة.
• تقديم أبحاث السوق في الوقت الحقيقي وتجميع المعلومات لدعم اتخاذ قرارات مستنيرة
• تجميع البيانات عبر منصات متعددة لتحديد فرص التحكيم وتقديم رؤى تحليلية شاملة

2. تحسين العائد التلقائي وإدارة المحفظة

على عكس استراتيجيات العائد التقليدية، تستفيد البروتوكولات المعززة بالذكاء الاصطناعي من التعلم الآلي لتحليل البيانات على السلسلة لتحديد الاتجاهات والحصول على رؤى استراتيجية، مما يُعلم إدارة العائد المحسنة وطرق تخصيص المحافظ. عادةً ما تقوم التطبيقات الحالية بتدريب النماذج على شبكات Bittensor الفرعية أو من خلال عمليات خارج السلسلة لتعظيم كفاءة الحوسبة. في الحالات التي تتطلب تنفيذ المعاملات بشكل تلقائي، يتم تنفيذ آليات التحقق مثل إثباتات المعرفة الصفرية (ZKP) لضمان سلامة النموذج وقابلية التحقق من المخرجات.

3. تحليل السوق الوكلاء

AixBT يمثل نظام تتبع متقدم لمشاعر السوق يقوم بتجميع ومعالجة البيانات من أكثر من 400 حساب مؤثر على تويتر في مجال العملات الرقمية. من خلال محركه التحليلي الخاص، يقوم AixBT بتحديد الاتجاهات الناشئة في الوقت الفعلي ويولد رؤى سوقية بشكل مستمر. من بين جميع الوكلاء الذكيين في النظام البيئي، يسيطر AixBT على 14.76% من اهتمام السوق، مما يجعله واحدًا من أهم المنصات التحليلية في القطاع.

4. بنية تحتية ومنصات DeFi

تعتبر مكونات البنية التحتية اللامركزية ضرورية لعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي في الويب 3. توفر هذه المشاريع الأساسية خدمات حيوية تشمل أطر تدريب النماذج، وقدرات الاستدلال، وإمكانية الوصول إلى البيانات، وطرق التحقق، وطبقات التنسيق اللازمة لنشر وتشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي.

المسار التطوري لأنظمة DeFai

سيتقدم تطوير DeFi AI (DeFai) من خلال أربع مراحل تطورية متميزة:

المرحلة 1: تحسين الكفاءة تولي مرحلة التطوير الأولية الأولوية للكفاءة التشغيلية، من خلال تقديم أدوات تبسط التفاعلات المعقدة في اللامركزية وتعزز تجربة المستخدم دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالبروتوكول.

المرحلة 2: قدرات التداول المستقلة مع نضوج التكنولوجيا، ستطور وكلاء الذكاء الاصطناعي قدرات للتداول الذاتي مع الحد الأدنى من الإشراف البشري. يمكن أن تنفذ هذه الأنظمة التجارية استراتيجيات مستمدة من تحليلات الطرف الثالث أو البيانات المقدمة من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين الآخرين، مما يحقق نماذج جديدة لمشاركة سوق التمويل اللامركزي.

المرحلة 3: إدارة المحفظة وأنظمة التحقق مع زيادة الاعتماد يأتي طلب أكبر على الشفافية والأمان. ستتركز هذه المرحلة على حلول إدارة المحفظة المتقدمة وأطر التحقق القوية بالذكاء الاصطناعي. ستضمن التقنيات بما في ذلك بيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs) وإثباتات المعرفة الصفرية سلامة النظام ومقاومته للتلاعب.

المرحلة 4: نظام أدوات الذكاء الاصطناعي واقتصاد الوكلاء بعد إنشاء هذه القدرات الأساسية، ستظهر منصات تطوير DeFi بدون كود وبروتوكولات الذكاء الاصطناعي كخدمة، مما يسهل إنشاء نظام اقتصادي قائم على الوكلاء. في هذه المرحلة المتقدمة، ستكون النماذج الذكية المتخصصة قادرة على التداول المباشر للعملات الرقمية والعمليات المالية المعقدة.

التحديات الفنية في التنفيذ واعتبارات الأمان

إن دمج أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بروتوكولات التمويل اللامركزي يقدم تحديات تقنية كبيرة تتعلق بالأمان والشفافية والامتثال التنظيمي. إن الطبيعة "الصندوق الأسود" الكامنة في العديد من خوارزميات الذكاء الاصطناعي تخلق ثغرات محتملة عند التفاعل مع العقود الذكية غير القابلة للتغيير.

حدد باحثو الأمن عدة اعتبارات حاسمة عند تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الأنظمة المالية اللامركزية:

• القابلية للتفسير مقابل الأداء: غالبًا ما تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا أداءً متفوقًا ولكن على حساب تقليل الشفافية في عمليات اتخاذ القرار
• سلامة البيانات: ضمان أن تظل بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي دقيقة ومقاومة لمحاولات التلاعب
• مخاطر واجهة العقد الذكي: يمكن أن تظهر الثغرات في نقاط التفاعل بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والعقود على البلوكتشين
• إطارات الحوكمة: إنشاء آليات إشراف فعالة للعمليات المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

وفقًا لأبحاث الصناعة، فإن تنفيذ أطر الحوكمة الشاملة وإجراءات التدقيق الأمني المنتظمة أمر ضروري لتقليل هذه المخاطر في بيئات الإنتاج.

تأثير السوق والتطبيقات العملية

يمتد الأثر العملي لـ DeFi إلى ما هو أبعد من الإطارات النظرية، حيث تظهر العديد من التطبيقات آثارًا كبيرة على السوق:

• تعزيز تقييم المخاطر: أدت التحليلات التنبؤية المتقدمة إلى تحسين دقة توقع التعثر في القروض من خلال تحديد الأنماط المعقدة في السلوك على البلوكتشين.
• كشف الشذوذ: أنظمة المراقبة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قد نجحت في تحديد أنماط المعاملات المشبوهة، مما يعزز الأمان عبر البروتوكولات
• تحسين السيولة: لقد قامت خوارزميات التعلم الآلي بتحسين استراتيجيات تنفيذ التداول، مما يقلل من الانزلاق ويحسن من كفاءة رأس المال

مع استمرار نضوج هذه التقنيات، يمكننا توقع مزيد من التكامل بين قدرات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية المالية اللامركزية، مما يخلق منتجات وخدمات مالية أكثر تعقيدًا.