في السنوات الأخيرة ، تجاوز الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) مجالاته التقليدية للحوسبة السحابية والبرامج واندمج بشكل متزايد مع الروبوتات وأجهزة إنترنت الأشياء في العالم المادي. في بداية عام 2025 ، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA Jensen Huang أن "عصر الروبوتات الذكاء الاصطناعي قد انتهى". أثار هذا سؤالا مهما: هل سيهيمن عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا على مستقبل الآلات الذكية ، أم أنها ستكون لامركزية ومملوكة ومحكومة من قبل المجتمعات من خلال إطار Web3؟ مع اكتساب مفهوم "الذكاء الاصطناعي المادي" زخما ، يظهر نموذج جديد - الذكاء الاصطناعي المادية اللامركزية (DePAI) - لتقديم حل مقنع. تتعمق هذه المقالة في المبادئ الأساسية والبنية التكنولوجية والتطبيقات الواقعية وتحديات DePAI لإرشادك خلال فرص الاستثمار المحتملة في هذا المجال المزدهر.

ما هو DePAI؟ من سيتحكم في الروبوتات في المستقبل؟

إذاً، ما هو بالضبط الذكاء الاصطناعي المادي المتمركز؟ ببساطة، يقوم ديباي بإخراج الذكاء الاصطناعي من السحابة وإحضاره إلى العالم الحقيقي، بفضل التقنيات المتمركزة مثل البلوكشين. إنه يجمع بين الروبوتات المادية وكلاء الذكاء الاصطناعي, الذكاء الفضائي, وشبكات البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN)، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتجسدة بالعمل بشكل مستقل وبسيادة تحت هندسة الويب3. في هذا النموذج، يصبح الذكاء الاصطناعي الفعلي - مثل الروبوتات - ليس فقط أداة للتشغيل الآلي. بل يصبح مشاركًا نشطًا في شبكة البلوكشين، قادرًا على اتخاذ قرارات مستقلة، والتفاعل مع بيئته، والاعتماد على المجتمعات المفتوحة لقوة الحوسبة والبيانات.

على سبيل المثال، تخيل أن تمتلك سيارة قيادة ذاتية. في نظام الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي، ستتبع السيارة خوارزميات محددة مسبقًا. ومع ذلك، في إطار DePAI، يمكن للمركبة تحليل ظروف حركة المرور في الوقت الحقيقي، ومشاركة البيانات مع مركبات أخرى، وتحديد بالتعاون أكثر أمانًا. لن تأتي موارد الحوسبة وبيانات حركة المرور من مصدر مركزي واحد ولكن ستتم توفيرها من شبكة موزعة من الأجهزة والمستخدمين في جميع أنحاء العالم.

كيف ترتبط ديباي بالذكاء الاصطناعي اللامركزي والذكاء الاصطناعي الفيزيائي

لتوضيح، يشير الذكاء الاصطناعي غير المركزي إلى استخدام تقنيات سلسلة الكتل أو الموزعة لتدريب أو تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، مع التركيز بشكل أساسي على طبقات البرمجيات والبيانات (على سبيل المثال، شبكات الحوسبة اللامركزيةأوالذكاء الاصطناعي DAOبي. آي. الفيزيائية، من ناحية أخرى، تؤكد على دمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الحقيقية مثل الروبوتات، وسائل النقل المستقلة، نظارات الذكاء الاصطناعي، أو حتى الأطراف الاصطناعية الذكية. يجمع DePAI بين كليهما - تضمين الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الفيزيائية مع ضمان التنسيق اللامركزي والتشغيل من خلال سلسلة الكتل. يمكنها أن تمكن الآلات من التفاعل والتعاون واتخاذ القرارات بطريقة غير معتمدة على الثقة وقابلة للتحقق.

في جملة واحدة: DePAI هو الإصدار Web3 من الذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
تحت هذا النموذج، لم تعد ملكية والسيطرة على الآلات الذكية منحصرة في يد الشركات الكبيرة ولكنها مشتركة بين المجتمعات والمستخدمين.

أسس DePAI الفنية: توافق سلسلة كتلية، ZKP، ومصادر البيانات الموثوقة

مع انتشار الروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، تهدف ديباي إلى بناء نظام بيئي ذكي آمن وفعال—يعتمد على عدة تقنيات أساسية. يقدم الجدول الزمني أدناه نظرة عامة سريعة على كيفية تطور تكنولوجيا ديباي مع مرور الوقت.

الجدول الزمني لتطور تقنية بياي (المصدر: جيت ليرن، بقلم جون)

لنركز الآن على التقنيات الأساسية التي هي الأكثر أهمية لـ DePAI.

البلوكشين وآليات التوافق

واحد منسلسلة الكتليكمن ميزة بوابة في قدرتها على تمكين تسجيل البيانات ومشاركتها بشكل لامركزي دون الاعتماد على سلطة مركزية. من خلال الاستفادة من آليات الاتفاق, يضمن أن جميع الآلات داخل الشبكة تحتفظ برؤية ثابتة ومحمية من حالة النظام. في مستقبل يتم تحديده بواسطة متصلةIoTمن خلال الأجهزة والروبوتات الذاتية، يوفر البلوكشين بنية تحتية قابلة للتوسع ومنخفضة التأخير، قادرة على التعامل مع تدفقات هائلة من البيانات، الأمر الحاسم لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في سيناريوهات مثل إدارة حركة المرور الذاتية وتنسيق العمليات متعددة الوكلاء.

مصادر بيانات موثوقة من أجهزة الإنترنت الأشياء

تعتمد DePAI بشكل كبير على البيانات الواقعية التي تم جمعها بواسطة الاستشعار والأجهزة بشكل مباشر لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، نظرًا لتوزيع هذه المصادر بشكل واسع، يصبح ضمان صحتها تحديًا. وهنا تأتي الشهيرة مشكلة الأوراقلفي تقنية سلسلة الكتل تأتي الأهمية: كيفية نقل البيانات من العالم الحقيقي بشكل موثوق إلى تقنية سلسلة الكتل. تشمل الحلول الشائعة التحقق من الهوية بناءً على الأجهزة، التواقيع الرقمية, والتحقق من المصدر المشترك. بشكل متزايد، الأدلة بدون معرفةZKPيتم اعتماد (S) أيضًا.

تسمح ZKPs لطرف واحد بإثبات صدق بيان من دون الكشف عن البيانات الأساسية. على سبيل المثال، يمكنك إثبات أنك تعرف كلمة مرور دون الكشف عن الكلمة نفسها. في سياق DePAI، يمكن لكل جهاز التحقق من صحة وأصالة البيانات التي يوفرها، دون الكشف عن المحتوى الفعلي، مما يحمي الخصوصية.

ها هي كيف يعمل العملية: بمجرد تشغيل الجهاز، يقوم أولاً بالتسجيل على سلسلة الكتل للحصول على معرف لامركزي (DID) ثم يستخدم الأجهزة والبرامج المدمجة لديه لإنشاء ZKP لإثبات أن بياناته صحيحة. تحقق عقود الذكاء على البلوكشين من البرهان، وإذا تبين أن كل شيء صحيح، يتلقى الجهاز مكافأة (مثل الرموز). سيتم تحفيز المزيد من الأجهزة للمساهمة ببيانات الاستشعار، وقوة الحوسبة، أو خدمات أخرى.

تدفق العمل ZKP (المصدر: نوفانت)

من خلال تمكين الأجهزة من إثبات شرعيتها دون المساس بخصوصية البيانات، تساعد ZKPs DePAI على حل تحديين رئيسيين: أصالة البيانات وحماية الخصوصية. النتيجة هي نظام بيئي موثوق ومفتوح.

متطلبات البيانات والحسابات لتدريب الذكاء الاصطناعي

لكي يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعليين بشكل مستقل في بيئات معقدة وديناميكية، يحتاجون إلى نماذج ذكاء اصطناعي قوية. وهذا يتطلب مصدري مفتاحين: بيانات تدريب متنوعة وقوة حوسبة ضخمة.

Distributed IoT devices will provide most of the training data within the DePAI ecosystem. These devices continuously stream fresh environmental data from around the world, enabling models to stay up-to-date and adaptive.

على سبيل المثال، دعونا نقول اننا نريد إنشاء خريطة ثلاثية الأبعاد لمدينة. قد تتصور استخدام ليدار عالي الدقة لمسح كل شيء - ولكن مثل هذه الأنظمة يمكن أن تكلف مئات الآلاف من الدولارات، وتصبح خرائطها سريعًا قديمة. النهج الأكثر كفاءة هو استخدام شبكة من أجهزة الإنترنت الأشياء - مثل Kameras الشارع ومستشعرات البيئة - التي تلتقط باستمرار شروط الطرق في الوقت الحقيقي والتفاصيل (على سبيل المثال، أشكال المباني، زوايا الطرق، وملمس المواد). هذه الأجهزة ليست مركزية؛ بل هي موزعة عبر الريف الحضري. هذا ما يجعلها في موقع فريد لتغذية البيانات الغنية في الوقت الحقيقي إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. نتيجة لذلك، يمكن للروبوتات فهم والتكيف بشكل أفضل مع محيطها - تطوير الذكاء المكاني المتقدم.

من ناحية الحوسبة، تتصوّر DePAI استغلال الأجهزة الشاغرة (مثل الهواتف الذكية أو الأجهزة المحمولة) لتشكيل شبكة حوسبة لامركزية لتدريب الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، Bittensorتستخدم آلية حوافز مبنية على تقنية البلوكشين لتنسيق مساهمات وحدة معالجة الرسومات على نطاق واسع لمهام الذكاء الاصطناعي الموزعة. مشاريع مثل بليسقد استكشفت مفاهيم مماثلة. بينما تواجه الحوسبة اللامركزية لا تزال تحديات في التواصل والكفاءة، تتوقع تطورات مستقبلية في بروتوكولات التواصل والتعلم التشاركييمكن أن تجعل منه حجر الزاوية في تطور الذكاء الاصطناعي لـ DePAI.

حالات استخدام DePAI

على الرغم من أن DePAI لا تزال مفهومًا ناشئًا، إلا أن لديها عدة سيناريوهات واعدة للتطبيق - حتى بعضها دخل في المرحلة التجريبية. دعونا نلقي نظرة على بجعة مناطق مميزة:

مشاركة البيانات الذاتية القيادة والمركبات إلى كل شيء (V2X)

تتطلب المركبات الذاتية القيادة كميات هائلة من البيانات المتعلقة بالقيادة والمدخلات السياقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. حاليا، يتم تخزين معظم هذه البيانات في أقسام داخل شركات تصنيع السيارات الفردية.

توفر DePAI طريقة لكسر هذه العزلة من خلال تحفيز السائقين والأجهزة على تحميل قراءات الحساسات ولقطات الكاميرا وغيرها من بيانات القيادة إلى شبكة لامركزية. مثال واقعي واحد هو Drive & app التابع لـ NATIX Network، الذي يتيح للمستخدمين المساهمة سلبيًا في إنشاء خريطة تعتمد على تجميع المعلومات أثناء القيادة. وفقًا لـNATIX، لقد قام أكثر من 245،000 مستخدم بتحديد ما يزيد عن 156 مليون كيلومتر من الطرق بشكل جماعي. يتم تجميع بيانات حركة المرور الناتجة والرؤى البنية التحتية في مجموعات بيانات قيمة عالية ومفتوحة. يمكن استخدام هذه المجموعات لتحسين الذكاء الاصطناعي للملاحة، ودعم تخطيط المدن، وتعزيز أنظمة إدارة حركة المرور.

تطبيق Drive & App الذي يشمل المستخدمين في إنشاء الخرائط (المصدر: NATIX)

لدعم هذه المبادرة، طورت شركة NATIX جهازًا عتاديًا يُسمى VX360، والذي يمكن تثبيته على مركبات تسلا. يستوعب ما يصل إلى 256 جيجابايت من لقطات القيادة وينقل بأمان البيانات الجيوديناميكية الديناميكية إلى سلسلة الكتل. في المقابل، يكسب السائقون مكافآت رمزية، بينما يمكن استخدام البيانات المرئية المجمعة للمحاكاة واكتشاف المخاطر وضبط خوارزميات القيادة الذاتية.

جمال هذا النموذج يكمن في قدرته على تحقيق توسيع المعرفة. بدلاً من أن تكون تحت سيطرة عدد قليل من الشركات الكبيرة، يصبح بيانات القيادة الذاتية أصولًا مملوكة جماعيًا. من خلال المشاركة الشاملة، يمكننا بناء خرائط ثلاثية الأبعاد عالية الدقة تساعد السيارات ذاتية القيادة على التكيف بشكل أسرع مع ظروف العالم الحقيقي، مما يجعل أنظمة النقل المستقبلية أكثر أمانًا وموثوقية.

التعاون اللامركزي للروبوتات

تتزايد انتشار الأتمتة من خلال الروبوتات والأجهزة الذكية في بيئات مثل المصانع، مراكز توزيع الطعام الطازج، والمستشفيات. ومع ذلك، غالبًا ما تكون هناك نقص في التنسيق بين الروبوتات من ماركات مختلفة وبوظائف مختلفة، مما يؤدي إلى أنظمة معزولة. هنا تأتي DePAI (الذكاء الاصطناعي اللامركزي الفيزيائي) - حيث يكون هدفه إنشاء شبكة تعاون بين الروبوتات عبر الأنواع مدعومة ببروتوكولات لامركزية وموحدة، مما يتيح للروبوتات المتنوعة العمل معًا بسلاسة.

تخيل مستودعًا ذكيًا مستقبليًا حيث الروبوتات من مصنعين مختلفين، مثل روبوتات النقل وطائرات الاستطلاع، متصلة جميعًا بمنصة لامركزية. يمكن لهذه الآلات التفاوض بشكل مستقل عن مهامها، ومشاركة بيانات المخزون والبيئة في الوقت الفعلي، والتنسيق دون الاعتماد على متحكم مركزي لإصدار كل أمر. تحقيق هذا يتطلب توافقًا عاليًا واتساقًا بحيث يمكن لكل روبوت فهم إجراءات الآخرين.

على سبيل المثال، يقوم شبكة Robonomics باستكشاف ربط نظام تشغيل الروبوتات الشهير (ROS) مع التقنية الأساسية لسلسلة الكتل للسماح للروبوتات بنشر المهام أو تقديم الخدمات مباشرة عبر العقود الذكية. في هذا النموذج، يمكن لروبوت الدورية أن يدفع تلقائياً رموزاً أخرى لروبوت آخر لتنظيف منطقة محددة، بشكل مستقل تماماً ودون تدخل بشري.

لتجنب الصراعات وتمكين التعاون السلس، يعتمد ذلك أيضًا على الحوسبة المكانية اللامركزية، حيث تقوم الكاميرات والأجهزة الاستشعار الموزعة ببناء نسخة رقمية ثلاثية الأبعاد محدثة باستمرار من العالم الحقيقي. يمكن للروبوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بعد ذلك الإشارة إلى هذه الطبقة المكانية المشتركة. مثال جيد هو بروتوكول Posemesh من Auki Network، الذي يهدف إلى إنشاء شبكة وعي مكانية لامركزية في الوقت الحقيقي والمحافظة على الخصوصية من خلال تمكين الأجهزة المبعثرة من إنشاء خريطة افتراضية مشتركة. يمكن للروبوتات الاستفادة من هذه الخريطة ليس فقط للتحديد المكاني وتخطيط المسار، ولكن أيضًا للتدريب في بيئة محاكاة تشبه العوالم الافتراضية لتعزيز دقتها في العالم الحقيقي.

على الرغم من أن التعاون الروبوتي اللامركزي لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن حالات الاستخدام العمودية المعينة تظهر بالفعل بعض الوعود. في مجال اللوجستيات، يمكن لمركبات الإرشاد الذاتي (AGVs) في المستودعات التواصل عبر سلسلة الكتل لتجنب التصادمات وتحسين المسارات. في الزراعة، يمكن للطائرات بدون طيار والجرارات الذاتية العمل مشاركة بيانات المحاصيل للزراعة بدقة. في مجال السلامة العامة، يمكن للروبوتات اللامركزية للدوريات مراقبة المناطق الكبيرة بشكل مشترك وتسليم مهام التتبع دون تحكم مركزي. بمجرد نضوجها، يمكن أن تعزز هذه السيناريوهات قيمة DePAI تجاريًا بشكل كبير.

المدن الذكية المبنية على أسواق البيانات

تطبيق آخر مهم لـ DePAI هو تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي الفعلية من خلال أسواق بيانات مركزية - ليس فقط تجميع البيانات الاختراقية المتفرقة (على سبيل المثال، جودة الهواء أو استخدام الطاقة)، بل السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي ومعالجتها والتفاعل معها لاتخاذ القرارات بشكل أسرع وأدق.

في هذا النظام البيئي، يمكن للأفراد أو الشركات الذين يمتلكون أجهزة الاستشعار رفع البيانات التي جمعوها ووسمها على سلسلة الكتل. يمكن للتطبيقات التي تسعى لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي دفع الرموز للوصول إلى هذه المعلومات في الوقت الحقيقي. تضمن سلسلة الكتل شفافية ولا يمكن تغيير بيانات المعاملات، بينما تتعامل العقود الذكية تلقائيًا مع توزيع الإيرادات، مما يخلق سوق بيانات ذاتية الحكم وغير معتمدة على الثقة.

على سبيل المثال، يحفز WeatherXM المستخدمين على نشر محطات الطقس الشخصية وتحميل بيانات مناخية فائقة المحلية مقابل الرموز المميزة. بالإضافة إلى استخدامها لتحسين توقعات الطقس، يمكن أيضًا استغلال هذا النوع من البيانات من قبل الأجهزة الممكّنة DePAI. يمكن للسيارة ذاتية القيادة، على سبيل المثال، اختيار مسارات مثلى أو تحديد مواقف استنادًا إلى الطقس الحالي وحركة المرور. يمكن للمنازل الذكية ضبط التهوية أو درجة الحرارة تلقائيًا استجابة للظروف الخارجية.

تقوم WeatherXM بتمزيق البيانات الجوية (المصدر: WeatherXM)

تشمل التطبيقات المماثلة أنظمة إدارة الطاقة الذكية اللامركزية التي تستخدم تقنية سلسلة الكتل لدمج البيانات التشغيلية من الألواح الشمسية وأجهزة توليد الطاقة من الرياح وغيرها من الأصول المتجددة. يمكن للأجهزة بعد ذلك إعادة توازن الأحمال بشكل ديناميكي وتحسين كفاءة الشبكة. وفي الوقت نفسه، يمكن استخدام بيانات الاستشعار الموزعة عبر مناطق مختلفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتنبأ بالكوارث الطبيعية، مثل الزلازل أو الفيضانات، وإصدار التنبيهات التلقائية.

يمكن التعامل مع جميع عمليات اكتساب البيانات والدفع تلقائيًا من خلال بروتوكولات السلسلة الكتلية. يلغي هذا الوسيط التقليدي لواجهة برمجة التطبيقات. يحول هذا النموذج البيانات إلى أصل قابل للتداول، مما يتيح عمليات سوق فعالة وآلية، ويمكن أن يدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي الفعلي بالبيانات الأكثر موثوقية، مع توفير فرص استثمارية جديدة ضمن اقتصاد البيانات.

المساعدين والأجهزة الذكية الشخصية للذكاء الاصطناعي

يمهد DePAI أيضا الطريق لجيل جديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي الشخصية عالية الأداء الذين يحافظون على الخصوصية من خلال دمج أجهزة إنترنت الأشياء اليومية - مثل الأجهزة الصحية القابلة للارتداء وأنظمة المنزل الذكي وإعدادات المكاتب المتصلة - مع تخزين البيانات اللامركزي. على عكس المساعدين التقليديين القائمين على السحابة ، تعمل هذه الأنظمة على الحافة ، وتعمل بشكل متزامن مع أجهزة الذكاء الاصطناعي المادية مع ضمان سيادة البيانات. يحتفظ المستخدمون بالملكية الكاملة لبياناتهم الشخصية ، المخزنة بشكل آمن على العقد الشخصية أو السحب المشفرة ، بعيدا عن متناول احتكارات التكنولوجيا المركزية. تصل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى هذه البيانات من خلال تقنيات الحوسبة التي تحافظ على الخصوصية وتقدم رؤى وأتمتة مخصصة بناء على السلوك الفردي أو المقاييس الصحية أو المدخلات البيئية - كل ذلك أثناء التفاعل المباشر مع أنظمة العالم الحقيقي.

على سبيل المثال، تخيل أنك ترتدي سوارًا ذكيًا أو ساعة ذكية، وأن منزلك مجهز بأضواء ذكية وأجهزة تحكم في درجة الحرارة وأنظمة أمان ذكية. تقوم هذه الأجهزة باستمرار بجمع البيانات حول نشاطك ونومك ومعدل ضربات قلبك وأنماط الاستخدام وبيئة منزلك. بمجرد تشفيرها وتخزينها على السلسلة الرئيسية، ستحتفظ بالتحكم. عندما تقوم بضبط هدف صحي أو إعداد منزلي، يمكن لوكيل AI المتصل بـ DePAI معايرة أضوائك أو درجة الحرارة أو أنظمة أخرى تلقائيًا في الوقت الفعلي. في بيئة مكتبية، يمكن لمساعد AI شخصي دمج التقويم الخاص بك والرسائل الإلكترونية وبيانات الاستشعار المحلية للمساعدة في جدولة الاجتماعات، وتذكيرك بأخذ استراحات، وحتى التحكم في معدات المؤتمرات الذكية - مما يعزز الإنتاجية.

يقلب هذا النموذج المعتاد الهيمنة من قبل التكنولوجيا الكبيرة التي تركز كثيرًا وتستغل بيانات المستخدم. في إطار متمركز، يمتلك المستخدمون بياناتهم بالإضافة إلى الاستمتاع بخدمات مخصصة مدعومة بوكلاء الذكاء الاصطناعي الفعليين - في المنزل، في العمل، أو أثناء التنقل. يبقى العملية كاملة شفافة، آمنة، ومحصنة للتلاعب لأن جميع تبادلات البيانات والمعاملات تخضع لبروتوكولات البلوكتشين. هذا يمهد الطريق لمشاركة بيانات عادلة وفعالة ويفتح أبوابًا جديدة للمشاركين في اقتصاد البيانات.

التحديات التي تواجه ديباي اليوم

بينما تظهر هذه التطبيقات وعودًا هائلة، يعتمد تنفيذها في العالم الحقيقي على النضج التقني واعتماد الأعمال التجارية. ومع ذلك، الاتجاه واضح: سواء في القيادة الذاتية، أو الروبوتات، أو المدن الذكية، نحن نتجه نحو أنظمة أكثر تطورا ذاتية التشغيل وتعاونية وقائمة على البيانات. تعمل ديباي كطبقة تنسيق أساسية، حيث توفر بيئة مفتوحة وآمنة وعادلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المادية.

ومع ذلك، مثل جميع التقنيات الناشئة، تواجه ديباي تحديات حاسمة يجب معالجتها قبل اعتمادها على نطاق واسع - خاصة بالنسبة لأولئك الذين يفكرون في الاستثمار:

الخصوصية والامتثال التنظيمي للبيانات

تعتمد DePAI بشكل كبير على البيانات الواقعية، والتي قد تتضمن معلومات شخصية - مثل صور الوجوه أو تسجيلات الصوت من سجلات القيادة. ضمان الامتثال لقوانين الخصوصية مثل GDPR أثناء جمع البيانات على نطاق واسع هو عقبة رئيسية. حتى مع تقنيات مثل البراهين بدون معرفة (ZKPs)، لا يزال هناك حاجة لسياسات ومعايير واضحة لاستخدام البيانات وتمييزها. علاوة على ذلك، تفرض بعض السلطات القانونية قيودًا على المراقبة أو جمع البيانات عن طريق الطائرات بدون طيار. يجب على مشاريع DePAI ضمان الامتثال القانوني في كل منطقة تعمل فيها.

أمان الشبكة والجهاز

يمكن أن يواجه النظام اللامركزي تحت هجوم إلكتروني عواقب تتجاوز بكثير تسريبات البيانات - يمكن أن تؤثر الأوامر الخبيثة مباشرة على الأجهزة الفعلية. على سبيل المثال ، يمكن أن تؤدي تعليمة مزورة مدخلة في شبكة روبوت إلى سلوكيات ضارة أو حوادث. للتخفيف من هذا ، يجب على منصة DePAI إيلاء أولوية لأمان العقود الذكية ، والاتصالات المشفرة ، وحماية مستوى الجهاز. يجب أيضًا أن تكون ميزات السلامة الفعلية - مثل مفاتيح التوقف الطارئة والكشف عن السلوك الغير طبيعي - مدمجة في الروبوتات أنفسها.

المعايير والتوافق

يشمل DePAI مجموعة متنوعة من الأجهزة والمنصات. حاليًا، يعمل مُصنعو الروبوتات والإنترنت الأشياء مع بروتوكولات اتصال خاصة بهم وتنسيقات بيانات. لتمكينهم من التعاون داخل شبكة متميزة، يجب إنشاء معايير مشتركة، سواء على مستوى الأجهزة (ضمان الاتصال الفعلي بين الأجهزة) أو مستوى البرمجيات (ضمان قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على تفسير البيانات من مصادر متعددة). من دون التوافق، يواجه نظام DePAI خطر التشظي والتطوير المعزول، مما يؤدي إلى عدم إحداث تأثيرات شبكية ذات مغزى.

على سبيل المثال ، تسمح المعايير مثل الهوية اللامركزية (DID) للأجهزة بالحصول على هوية رقمية موحدة، بينما تبادرات مثل peaq IDتهدف إلى تحديد بروتوكولات عالمية لتحديد الآلات وتبادل البيانات. ومع ذلك، فإن إقناع اللاعبين الرئيسيين في الصناعة بتبني معيار مشترك يظل تحديًا سيستغرق وقتًا وتنسيقًا واتفاقًا.

قابلية التوسع والبنية التحتية

تنظيم التعاون في الوقت الحقيقي بين آلاف الروبوتات والمركبات الذاتية القيادة على نطاق عالمي يفرض مطالب هائلة على بنية نقل البيانات ومعالجتها. الاتصال عالي النطاق ومنخفض الكمون هو شرط أساسي، ويجب أن تكون طبقة البلوكشين ذات قابلية توسع عالية - قادرة على الحفاظ على الأداء والموثوقية مع نمو الطلب. إن كان مثل هذه الأنظمة يمكن أن تظل مستقرة تحت أحمال مقياس التجارة الحقيقية لا يزال يتعين إثباته.

علاوة على ذلك، البنية التحتية الفيزيائية حاسمة. وتشمل ذلك شبكات التخزين اللامركزية (لتخزين البيانات الضخمة الخاصة بالأجهزة الاستشعار)، وعقد حوسبة الحواف (لمعالجة المحلية لتقليل التأخير)، ومحطات الطاقة/الشحن اللامركزية (لضمان تشغيل الأجهزة المستمر). بإختصار، تتجاوز تحقيق ديباي بكثير البرمجيات - إنه يتطلب استثمارات ضخمة في البنية التحتية الواقعية. فمن سيقوم ببنائها وتمويلها؟ وكيف سيتم تحفيز صيانتها على المدى الطويل؟ هذه تظل قضايا عالقة وغير محلولة.

الحكم والسيطرة

بينما يعزز DePAI الحوكمة التي تقودها المجتمع، فإن إدخال الأصول الفعلية يضيف طبقات من التعقيد تتجاوز البروتوكولات الأونلاين التقليدية. خذوا DAO DePAI المركزة على ملكية متمركزة للآلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي كمثال: يمكن للأعضاء تمويل عمليات الروبوت جماعيًا والربح منها. ومع ذلك، فإن الإدارة اليومية - الصيانة، والإصلاحات، والفحوصات الأمنية - لا تزال تتطلب تنفيذًا مهنيًا.

هذا يخلق تحدي حوكمة مزدوج: يجب على DAOs تفويض المسؤوليات للشركات التقليدية أو الفرق التشغيلية (مما يثير مخاوف الثقة والرقابة)، وعندما تنطوي الحوادث على السلامة أو المسؤولية القانونية (على سبيل المثال، حادثة روبوت)، كيف يجب أن يكون أعضاء DAO مسؤولين؟ لا يوجد الكثير من السابقة لحل مثل هذه الأسئلة.

حجم سوق DePAI وإمكانات النمو

على الرغم من تحدياتها، تمثل ديباي تقاطعًا لقطاعات واعدة للغاية - الإنترنت من الأشياء والبلوكتشين والذكاء الاصطناعي - والتي تشهد جميعها نموًا سريعًا. بحلول عام 2024، يُقدر أن القيمة السوقية العالمية المجتمعة لهذه الصناعات تتجاوز 1.36 تريليون دولار ومن المتوقع أن تستمر في الارتفاع حتى عام 2025. يخلق هذا التقاطع فرصة عابرة للقطاعات ضخمة. إذا نجحت ديباي كابتكار تقاطعي، فإنها قد تستفيد من منظر تقني بقيمة تريليون دولار متعدد.

في مصطلحات أكثر تركيزاً، نحن أيضاً نرى توقعات قوية في الأسواق النيش. على سبيل المثال، وفقاً لبحث, سوق البلوكتشين + الإنترنت الأشياء ، الذي كان يقدر بنحو 258 مليون دولار فقط في عام 2020 ، من المتوقع أن يصل إلى 2.409 مليار دولار بحلول عام 2026 ، متزايدًا بمعدل نمو سنوي مركب بنسبة 45.1٪. يشير ذلك إلى زيادة الثقة في إمكانية تأمين أنظمة الإنترنت الأشياء باستخدام التكنولوجيا بلوكتشين وتيسير تبادل البيانات. على نفس النحو ، سوق البلوكتشين + الذكاء الاصطناعي ، على الرغم من أنه لا يزال في مرحلة النمو ،متوقعلتنمو إلى 700 مليون دولار بحلول عام 2025، مع الحفاظ على معدل نمو سنوي مركب يبلغ حوالي 28% في السنوات التالية. بينما تظل هذه الأرقام متواضعة نسبيا، إلا أنها تعكس الاهتمام المتزايد من جانب المستثمرين والصناعة بفكرة "الذكاء الاصطناعي على السلسلة الرقمية".

يتوقع أن يشهد سوق البلوكشين + الذكاء الاصطناعي نموًا سريعًا (المصدر: تقرير سوق الذكاء الاصطناعي للبلوكشين 2025)

نظرًا لصناعة الروبوتات نفسها، فإن الزخم قوي بالمثل. وفقًا لـالبحوث السوقية المتحالفةمن المتوقع أن ينمو السوق العالمية للروبوتات من حوالي 12.1 مليار دولار في عام 2020 إلى 149.9 مليار دولار بحلول عام 2030 - أكثر من زيادة 12 مرة خلال عقد، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 27.7٪. سيأتي الكثير من هذا النمو من الروبوتات الخدمية والأنظمة المستقلة. مع استمرار انتشار الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات، من المتوقع أن ينمو قطاع الروبوتات الذكية بوتيرة أسرع حتى أكثر،تقديربمعدل نمو سنوي مركب يبلغ أكثر من 38٪ بين عامي 2024 و 2030. تضع هذه الموجة المتزايدة من اعتماد الذكاء الاصطناعي البدني أساسًا قويًا لـ DePAI. مع تزايد انتشار الآلات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ستكتسب منصة لامركزية لتنسيقها وإدارتها قيمة هائلة.

في الختام، يمكن النظر إلى السوق المحتملة لـ DePAI من زاويتين: (1) كابتكار يحدد الفئة، قد ينتج مجموعة من المشاريع الرائدة على مستوى الحصان الواحد - على غرار البدايةالطبقة 1 السلاسلأوDeFi البروتوكولات; و (2) كطبقة أساسية تمكن الصناعات المجاورة ، بما في ذلك أسواق بيانات الماكينة واقتصادات الخدمات الروبوتية والمزيد. بشكل متحفظ ، يمكننا أن نتوقع ظهور العشرات من المشاريع التجريبية وتجارب التسويق خلال الفترة 2024-2025. من المرجح أن تجتذب المبادرات الناجحة تمويلا كبيرا وتسريع نمو نظامها البيئي. عندما يصبح المجال أكثر تحديدا ، قد تبدأ شركات الأبحاث في نشر توقعات سوق "DePIN / DePAI" المخصصة في وقت مبكر من عام 2025 ، مما يوفر معايير أكثر دقة للمستثمرين.

المنافسة البنية: ديباي مقابل المشاريع ذات الصلة

كمساحة متعددة التخصصات، يتقاطع DePAI مع مجموعة واسعة من النظم البيئية، ومنافسوها يأتون من خلفيات تكنولوجية مختلفة. فيما يلي بعض المشاريع الممثلة، إلى جانب كيفية مقارنتها برؤية DePAI:

فيتش.اي

فيتش.ايكانت واحدة من أقدم المشاريع التي استكشفت تقاطع بين تكنولوجيا البلوكشين ووكلاء الذكاء الاصطناعي. قدمت مفهوم وكلاء الاقتصاد الذاتي (AEAs)، وهي وكلاء مستندة إلى البرمجيات يتصرفون نيابة عن المستخدمين لإكمال المهام وإجراء المعاملات على السلسلة الخلقية. تركز Fetch.ai بشكل أساسي على التنسيق الرقمي - حالات الاستخدام مثل حجز مواقف estacionamento أو جلب بيانات الأعمال تلقائيًا. في جوهره، إنه منصة تلقائية لعمليات الويب3 الأصلية، حيث يقوم الوكلاء بتبسيط النشاط الاقتصادي اليومي. على العكس من ذلك، يوسع DePAI هذا النموذج إلى العالم الفعلي - أي الروبوتات والأجهزة الذكية كوكلاء مجسدين.

طورت Fetch.ai بلوكشين خاص بها (FET) وإطار وكيل مفتوح وأيضًا استقطبت في مشاريع مشاركة بيانات الإنترنت من الأشياء (على سبيل المثال، تعاوناتمع IOTA لتمكين تبادلات البيانات الذاتية بين أجهزة الإنترنت من الأشياء). بشكل عام، يمكن اعتبار Fetch.ai عنصرًا من نظام DePAI الأوسع، ممثلا طبقة الوكيل الرقمي. يمكن أن تُضمَّن تقنيات وكلاءها في يوم من الأيام في الآلات الفعلية. من وجهة نظر المستثمر، يتم تداول رمز FET الخاص بـ Fetch.ai بنشاط بالفعل، وتعتمد قيمته على توسيع نظامها الوكيل. إذا كان DePAI كمفهوم يكتسب زخمًا، فإن FET قد يستفيد كممكّن رئيسي.

أوتونولاس (OLAS)

أوتونولاسهو مشروع آخر متخصص في وكلاء الذكاء الاصطناعي اللامركزي. على عكس Fetch.ai، فإنه يؤكد على قابلية تركيب الوكلاء متعددي الوكالات والحاكمية المشتركة لملكية الوكيل. يقدم Autonolas Olasالإطار المفتوح، الذي يتيح للمطورين بناء خدمات الوكيل الذاتي التي تعمل خارج السلسلة، والاستفادة من أمان السلسلة، وتمكين الحوكمة التعاونية عبر أصحاب المصلحة. فلسفته الأساسية هي تعددية خدمات الذكاء الاصطناعي. هذا يسمح لفرق مختلفة بتشغيل نفس النظام الوكيل معًا. يتم استخدام رمز OLAS لإدارة القرارات ومشاركة المكافآت.

باختصار ، يركز Autonolas على بنية الواجهة الخلفية - على وجه التحديد ، كيفية جعل خدمات وكيل الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية (على سبيل المثال ، التنفيذ المتعدد ، والتسامح مع الأخطاء) ومملوكة للمجتمع. بالمقارنة مع DePAI ، فإن Autonolas أقل انخراطا في العالم المادي ويتعلق أكثر بإدخال نماذج تشغيلية لامركزية لبروتوكولات الذكاء الاصطناعي نفسها. ومع ذلك ، لا يزال من الممكن تطبيق تقنيتها في سياقات الذكاء الاصطناعي المادية - على سبيل المثال ، يمكن إدارة التنسيق القائم على السحابة لروبوتات التوصيل عبر إطار عمل Autonolas. ومن المثير للاهتمام ، أن أحد مؤسسي Autonolas عمل سابقا على إطار AEA (الوكيل الاقتصادي المستقل) في Fetch.ai. بينما يركز Fetch.ai على مهام الوكيل الفردي (على سبيل المثال ، حجز التذاكر) ، تستهدف Autonolas التعاون متعدد الوكلاء في خدمات أكثر تعقيدا. وكلاهما يبني نحو مستقبل الاقتصادات القائمة على الوكلاء، وإن كان ذلك عبر طرق مختلفة. من منظور استثماري ، تم وضع رمز OLAS ، الذي تم إطلاقه في عام 2023 ، للحوكمة والتقاط القيمة داخل النظام البيئي للوكيل. يجب على المستثمرين تقييم ما إذا كان نظامها البيئي يمكن أن يجذب كتلة حرجة من المطورين والمستخدمين.

بين اللاعبين الرئيسيين، تقدم Fetch.ai بنية تحتية لوكلاء مركزية قوية ونظام بيئي متنامٍ، على الرغم من أن تكامل الأجهزة الخاص بها محدود نسبيًا. بالمقابل، يتميز Autonolas بتوافق قوي مع الأجهزة والتوجيه التنظيمي، مع التركيز الواضح على الهندسة المعمارية القابلة للتعديل والتعاون متعدد الوكلاء. ومع ذلك، فإن اعتماد سوقها لا يزال في مراحله المبكرة ولديها فرص كبيرة للنمو.

مقارنة بين Fetch.ai و Autonolas، المصدر: بوابة تعلم

مشاريع شبكات البنية التحتية اللامركزية (DePIN)

على الرغم من أنها ليست منصات الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها، إلا أن مشاريع DePIN تمثل البنية التحتية الأساسية لنظام DePAI. الأمثلة تشمل هيليوم(شبكات لاسلكية متميزة)،تطبيق خريطة النحل(تعيين بالتعاون مع الجمهور)، وشبكة الجيب(النقاط النهائية لواجهة برمجة التطبيقات اللامركزية). تركز هذه المشاريع على توفير الموارد الفعلية أو خدمات البيانات، محفزة من خلال الرموز لتشجيع مشاركة المجتمع.

نجاح DePAI يعتمد بشكل كبير على البيانات عالية الجودة والدعم البيئي المقدم من مثل هذه المبادرات DePIN. على سبيل المثال، قامت Helium ببناء شبكة عالمية لاسلكية LoRaWAN hotspot، التي يمكن لأجهزة الإنترنت الأشياء استخدامها للاتصال عبر الإنترنت منخفضة الطاقة. إذا كانت التطبيقات المستقبلية لـ DePAI تتطلب الاتصال في الوقت الحقيقي (على سبيل المثال، أجهزة الاستشعار الزراعي ترسل البيانات إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي)، يمكنها الاستفادة من Helium بدلاً من بناء البنية التحتية الجديدة.

كما ذكر سابقًا، تجمع شبكة NATIX بين DePIN والذكاء الاصطناعي، مما يضع مثالًا في مجال الملاحة. بهذا النظر، يمكن اعتبار مشاريع DePIN كـ 'الشرايين والحواس' للبيئات DePAI: توفر الشرايين التوصيل والطاقة الحسابية، بينما تقدم الحواس البيانات. بالنسبة للمستثمرين المتفائلين بـ DePAI، يمكن أن يقدم تتبع هذه المشاريع الأساسية فرصًا قيمة - ركوب موجة هذه البنية التحتية قد يحقق عوائد معنوية.

مشاريع ذات صلة أخرى

عدة مشاريع أخرى تقترب من المجال من زوايا فريدة. على سبيل المثال:

يهدف SingularityNET (AGIX) إلى بناء سوق مركزي لخوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتيح هذا للمطورين إدراج النماذج للاستخدام المدفوع، مع التركيز على مشاركة برامج الذكاء الاصطناعي.
بروتوكول المحيط(OCEAN) متخصصة في أسواق البيانات. يتيح لأصحاب البيانات تشفير وتداول مجموعات البيانات، مما يتماشى مع رؤية اقتصاد البيانات DePAI.
شبكة Robonomics (XRT)، كما ذكر سابقًا، تقدم واجهات ROS-blockchain، مع التركيز على التحكم والدفع في الوقت الحقيقي لأجهزة الإنترنت الأشياء.
المشاريع مثل Peaq، وهو بلوكشين مصمم للاقتصاد الآلي، CoLearn من Fetch.ai، و Bittensor (TAO) يستكشفون جميعًا تقاطع تدريب الذكاء الاصطناعي، والاستنتاج، والاقتصادات المستندة إلى بلوكشين.

بعض هذه الشركات قد أطلقت رموزًا ويتم تداولها بنشاط، بينما تظل البعض الآخر في مراحل البرهان التقني. الساحة متنوعة وتنافسية للغاية، دون وجود احتكارات واضحة حتى الآن. بالنسبة للمستثمرين، فإن الاستراتيجية القريبة المهمة هي مراقبة التوجهات التعاونية والتكاملية، على سبيل المثال، قد تستفيد تطبيقات DePAI الفردية من تقنيات متعددة عبر هذه المشاريع. بالنسبة للمدى الطويل، يجب الانتباه إلى الفرق التي تظهر كمحددات معايير للصناعة.

فرص الاستثمار وتقييم المخاطر في ديباي

كما هو الحال مع أي مجال ناشئ، يجب على المستثمرين الذين يستكشفون DePAI مراجعة كل من الفرص والمخاطر:

الفرص الإمكانية

ميزة الحركة المبكرة والإمكانية العالية للنمو
يزال DePAI في مراحله المبكرة من التطوير. لم تنطلق سوى عدد قليل من المشاريع حتى الآن، ويظل الوعي بالسوق محدودًا. بالنسبة للمستثمرين الذين يتطلعون إلى المستقبل، يمثل هذا نافذة للنمو العالي. إذا أصبح DePAI السرد التكنولوجي الرئيسي التالي، فإن الرموز البروتوكولية ذات الصلة قد تشهد تحركات سعرية متفجرة - على غرار صعود DeFi في عام 2020 أو الضجة حول العوالم الافتراضية في عام 2021. على سبيل المثال، في بداية عام 2023، ارتفعت الرموز الموجهة نحو الذكاء الاصطناعي مثل FET و AGIX ردًا على انفجار ChatGPT. وهذا يسلط الضوء على استجابة السوق للسرد "الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة". إذا تمكنت الاتجاهات الفعلية للذكاء الاصطناعي من الاستمرار، فإن الرموز ذات الجودة داخل نظام DePAI قد تشهد نموًا مماثلًا.

مواءمة طويلة الأجل مع الاتجاهات الهيكلية
من منظور ماكرو، يدمج DePAI الروبوتات والوكلاء الذاتيين وإنترنت الأشياء والبلوكشين - كلها متوافقة مع التحول العالمي نحو الترقيم والتأتأة. إذا كانت العقد القادمة حقًا مهيمنة من قبل الذكاء الاصطناعي والأجهزة الذكية، يمكن أن يمثل DePAI الطبقة الأساسية لهذا المستقبل. يمكن أن يولد المجال عمالقة على مستوى المنصة - فكر في "إثيريوم للروبوتات" أو " Uniswapبمجرد أن تصبح منصة DePAI معيارًا صناعيًا، سيستفيد المشاركون الأوائل من تأثيرات الشبكة المستمرة.

استثمار النظام البيئي المتنوع
تضم البيئة البياناتية الواسعة لـ DePAI أسواق البيانات وشبكات الاتصال وطبقات الحوسبة ونماذج الذكاء الاصطناعي والأجهزة الروبوتية. يمكن للمستثمرين اعتماد استراتيجية محفظة واختيار مشاريع عبر الطبقات الرئيسية لإنشاء "خريطة استثمار DePAI". على سبيل المثال، قد يقلل الجمع بين بروتوكولات البيانات وشبكات الوكالات وبلوكتشينات توجيهية الآلة من المخاطر مع ضمان التعرض لنمو القطاع بشكل عام. بينما تستكشف الصناعات التقليدية مثل صناعة السيارات وشركات الروبوتات شراكات بلوكتشين أو استحواذات استراتيجية، يمكن أن تعزز الشراكات أو الاستحواذات قيمة الرمز بشكل أكبر.

الاقتصاديات الرمزية والابتكارات التحفيزية
تتميز مشاريع DePAI في كثير من الأحيان بالاقتصاديات الرمزية المبتكرة. يمكن لمساهمي البيانات ومشغلي الأجهزة كسب مكافآت رمزية، والتي تعتبر أيضًا شكلًا من أشكال الدفع والحوكمة. يوفر تصميم الفائدة المتعددة هذا طلبًا جوهريًا للرموز خارج نطاق المضاربة. تقدم بعض المشاريع أيضًاحرق،الرهان، أو آليات تقاسم الإيرادات لتثبيت قيمة الرمز المميز. على سبيل المثال، يستخدم NATIX عمليات شراء مجدولة وحرق. وهذا يعني أن إمداد الرمز المميز ينخفض مع نمو استخدام الشبكة، مما يعزز قيمة الرمز المميز بشكل طبيعي. ينبغي على المستثمرين البحث عن نماذج مصممة بشكل جيد بجدوى مستخدم حقيقية لتأمين عوائد طويلة الأجل.

مخاطر محتملة

مخاطر تنفيذ التكنولوجيا
على الرغم من الاهتمام المتزايد بـ DePAI (الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي) ، هناك العديد من العقبات التقنية التي تبقى. بدون اختراقات في مجالات مثل الامتثال لخصوصية البيانات والتوافق ، قد يتأخر التبني على نطاق واسع بشكل كبير. تتطلب الاستثمارات في مرحلة مبكرة في هذا القطاع تقييماً دقيقًا لخريطة الطريق التقنية لكل مشروع وقدرته على التنفيذ. بينما قد تقدم بعض الفرق رؤى مقنعة ، فإن التنفيذ الضعيف غالبًا ما يؤدي إلى أداء ضعيف في العالم الحقيقي. يجب على المستثمرين تتبع الأهداف الرئيسية ونشرات الطيار بعناية - قد تشير الركود المطول إلى قيمة مبالغ فيها للرموز والمخاطر الأساسية.

مخاطر الاعتماد وتأثير الشبكة
قيمة منصة DePAI مرتبطة بشكل جوهري بتأثيرات الشبكة - وهي بشكل أساسي مقياس الأجهزة والمستخدمين المشاركين، وحجم البيانات في الوقت الحقيقي التي تم إنشاؤها، وتطور نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على تلك البيانات. بدون مشاركة العقدة الكافية، تفتقر الشبكة إلى فائدة جوهرية. على عكس منصات التواصل الاجتماعي المعتمدة على البرامج، تواجه الشبكات المعتمدة على الأجهزة عقبات أعلى بكثير في بدء التشغيل، وغالبًا ما تواجه معضلة الدجاجة والبيضة الكلاسيكية. قد يساهم المعتمدون المبكرين في الأجهزة والبيانات، ولكن بدون حوافز واضحة وفورية، يصبح الاحتفاظ تحديًا. مثال حذر هو Helium: على الرغم من أنها قامت بتسجيل مئات الآلاف من العقد الساخنة في فترة قصيرة، إلا أن الطلب الفعلي تأخر. في شهر واحد من عام 2022، تولدت الشبكة فقط حوالي 6651 دولارًا في إيرادات البيانات.

تم دفع الكثير من قيمة رمز HNT من خلال عمليات شراء الأجهزة الاستثمارية بدلاً من استخدام الشبكة الفعلي. عندما تراجعت الاحساسية السوقية، انهارت إيرادات المشغل. هذا يؤدي إلى إغلاق العديد من العقد الخاصة بهم ويتسبب في انكماش الشبكة.

تواجه مشاريع DePAI مخاطر مماثلة. يجب على المستثمرين التمييز بين الطلب الحقيقي والارتفاع الاصطناعي في الجذب المبكر الذي يتغذى عليه الحوافز. تقييم المؤشرات الأساسية — مثل عدد الأجهزة النشطة وعمليات البيانات الموثقة — أمر حاسم لتحديد المنصات المستدامة التي تعتمد على الفائدة مقابل التجارب التي تعتمد على التضخيم.

السيولة والتقلب
معظم الرموز المتعلقة بـ DePAI حاليًا لها رؤوس أموال سوقية منخفضة نسبياً وسيولة محدودة. لذلك، فإنها عرضة للغاية لتقلبات الأسعار. يجب على المستثمرين أن يكونوا مستعدين لتقلبات حادة، خاصة خلال انخفاضات السوق الأوسع، حيث يمكن أن تجف سريعاً السيولة وتثير تراجعاً حاداً. نظرة أخرى مهمة هي توزيع الرموز. العديد من المشاريع تخصص جزءاً كبيراً من إمدادات الرموز الخاصة بها للفرق، والمستشارين، أو المستثمرين في المراحل الأولى. يشكل هذا التركيز مخاطر تتعلق بفتح الأقفال الخاصة بالرموز والضغط المحتمل للبيع. قبل التزام رأس المال، يجب على المستثمرين تقييم شفافية ومواءمة توكينوميكس بعناية لتجنب أن يصبحوا سيولة الخروج للداخلين.

المخاطر التنظيمية والسياسية
مع دمج التكنولوجيا المتسلسلة مع الصناعات الحقيقية، تتوسع المناطق الرمادية التنظيمية. على سبيل المثال، قد يتم اعتبار مكافأة المستخدمين بالرموز التشفيرية لجمع البيانات البيئية غير قانونية في بعض الاختصاصات؛ تتطلب عمليات الطائرات بدون طيار موافقات سلطة الطيران؛ وقد تنطوي مشاركة بيانات المركبات الذاتية القيادة على نزاعات بشأن الملكية الفكرية بين شركات تصنيع السيارات. إذا اتخذ المشرعون موقفاً أكثر صرامة، فقد تتعرض أسعار الرموز التشفيرية لضغط. ومن بين المخاوف الرئيسية الأخرى قانون الأوراق المالية: فإن العديد من رموز مشاريع ديباي تمتلك خصائص تشبه الاستثمار ويمكن تصنيفها كأوراق مالية في المستقبل. وهذا قد يحد من قابليتها للتداول ويقيد جمع التمويل للمشروع.

التنافس والبنود البديلة
بينما تقدم DePAI رؤية مثيرة ، تظل الحلول المركزية منافسين أقوياء. يمتلك عمالقة التكنولوجيا الموارد اللازمة لبناء أنظمة خاصة - على سبيل المثال ، يمكن لشركة Tesla إنشاء شبكة مغلقة لمشاركة بيانات المركبات بدون blockchain. إذا كانت هذه الخيارات المركزية فعالة وفعالة من حيث التكلفة ، فقد يفضلها المستخدمون على البدائل اللامركزية الأكثر خطورة. في المجالات عالية التنظيم مثل الجراحة الروبوتية ، قد تفضل السلطات أيضا الأنظمة المركزية ذات المساءلة الواضحة. هذه العوامل يمكن أن تحد من اعتماد DePAI. يجب على المستثمرين أن يراقبوا عن كثب ما إذا كان اللاعبون الرئيسيون ينضمون إلى أنظمة DePAI البيئية - تسريع النمو - أو إطلاق شبكاتهم المنافسة ، مما يخلق ضغطا. هذا سيشكل بشكل كبير نتائج الاستثمار.

في نهاية المطاف، DePAI هو حدود عالية المخاطر وعالية العائد. يجب على المستثمرين الحفاظ على نهج تطلعي وإجراء بحوث شاملة. الفرصة داخل هذا المجال تكمن في إمكانيتها لإخلال النماذج التكنولوجية الحالية وإدخال طرق جديدة لتوليد الأرباح. ومع ذلك، نظرًا للشكوك المحيطة بمسار تطويرها، فإن المخاطر المرتبطة مهمة بالمثل. من المستحسن للمستثمرين مراقبة التطورات التكنولوجية واتجاهات الصناعة والتطورات التنظيمية داخل مجال DePAI لكسب فهم شامل للنظام البيئي. علاوة على ذلك، سيسمح توظيف استراتيجية التجربة على نطاق صغير والتنويع وتعديلات المحفظة المرنة بالتعرض التدريجي لمشاريع عالية الجودة. تتيح هذه النهج للمستثمرين الاستفادة من النمو المستقبلي بينما يديرون المخاطر بفعالية.

استنتاج

يُمثل الذكاء الاصطناعي الفيزيائي اللامركزي (DePAI) تحولًا نموذجيًا في تطور الذكاء الاصطناعي - حيث تنتقل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى ما وراء العالم الرقمي للتفاعل مع العالم الفعلي. مع اكتساب الذكاء الاصطناعي القدرة على تصور والتحرك واتخاذ قرارات مستقلة في الوقت الحقيقي، نحتاج إلى بنية تحتية لامركزية جديدة لإدارة مقياس البيانات والتنسيق المعني. بينما لا يزال DePAI في مراحله الأولى ويواجه صعوبات تقنية وتنظيمية، تقوم الاتجاهات المتسارعة في Web3 والحوسبة الحافة والآلات الذاتية بتمهيد الطريق بثبات. بالنسبة للمستثمرين الرائدين، يُمثل DePAI أكثر من سرد ناشئ - يمكن أن يكون طبقة أساسية في اقتصاد الآلات المستقبلي. يمكن أن يحدد استيعاب القيمة من هذا التحول موجة الاستثمار التكنولوجي ذي الثقة العالية القادمة.