قد يحمل مصطلح "تقنية البلوك تشين المدعومة بالذكاء الاصطناعي" معانيَ مختلفةً للغاية. فبعض شبكات الطبقة الأولى تستخدم حوافز الرموز لتنسيق خدمات التعلّم الآلي، بينما تعمل شبكات أخرى على بناء حوسبة وتخزين لامركزيين لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. ويركّز عدد قليل منها على الوكلاء المستقلين، أو البيانات المملوكة للمستخدم، أو تشغيل الاستدلال مباشرةً داخل العقود الذكية.
هذا التمييز أهم من التسمية. قد تكون سلسلة الكتل الجذابة لسوق الوكلاء غير مناسبة لتدريب النماذج. كما أن الشبكة المُحسّنة للبيانات الخاصة قد لا تكون الخيار الأمثل لنشر تطبيق تمويل لامركزي عام. بدلاً من تسمية "أفضل" سلسلة كتل للذكاء الاصطناعي، يقارن هذا الدليل ست شبكات من الطبقة الأولى تمثل خيارات تقنية مختلفة: Bittensor و0G وFetch.ai وInternet Computer وNEAR Protocol وVana.
| شبكة | زاوية الذكاء الاصطناعي الأساسية | مناسب تمامًا لـ | المقايضة الرئيسية |
|---|---|---|---|
| بيتينسور | أسواق الحوافز للذكاء الآلي | خدمات الذكاء الاصطناعي، وتقييم النماذج، والشبكات الفرعية المتخصصة | بنية أكثر تخصصًا واقتصاديات رموز مميزة مقارنة بسلسلة التطبيقات التقليدية |
| 0G | سلسلة الذكاء الاصطناعي الأصلية بالإضافة إلى الحوسبة والتخزين | تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بنية تحتية متكاملة رأسياً | نظام بيئي أحدث ذو تاريخ إنتاجي أقل من أنظمة L1 الأقدم |
| Fetch.ai | الوكلاء المستقلون والتجارة بين الوكلاء | اكتشاف الوكلاء، والتنسيق، والتسوية، والخدمات الآلية | تتركز معظم تجربة الذكاء الاصطناعي في نظام بيئي يمتد عبر سلسلة الكتل وخدمات الوكلاء خارج سلسلة الكتل |
| حاسوب متصل بالإنترنت | الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل والتطبيقات السيادية | وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى استضافة العقود الذكية وخدمة الويب المباشرة | تختلف بنية العلبة عن تطوير EVM؛ ولا تزال بعض قدرات الذكاء الاصطناعي قيد التطوير. |
| بروتوكول NEAR | وكلاء الذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى تجريد السلسلة وتنفيذ النوايا | وكلاء عبر السلاسل، المدفوعات، أتمتة المحافظ، تطبيقات المستهلك | NEAR هي طبقة L1 للأغراض العامة؛ ويأتي جزء كبير من ميزتها في مجال الذكاء الاصطناعي من البنية التحتية للطبقة العليا. |
| فانا | بيانات مملوكة للمستخدم لأغراض الذكاء الاصطناعي | تطبيقات البيانات القائمة على الموافقة، ومنظمات البيانات اللامركزية المستقلة (DataDAOs)، والوصول الخاص إلى البيانات | يتمثل تخصصها في ملكية البيانات بدلاً من الحوسبة النموذجية اللامركزية |
يُعدّ Bittensor أحد أوضح الأمثلة على تقنية البلوك تشين التي يرتبط تصميمها الاقتصادي الأساسي ارتباطًا وثيقًا بخدمات الذكاء الاصطناعي. تُنظّم شبكتها في "شبكات فرعية" متخصصة، حيث تُحدّد كل شبكة فرعية مهمة أو سلعة رقمية، بينما يُقدّم المُعدّنون الخدمات ويُقيّم المُدقّقون جودة تلك المُخرجات. ثم تستخدم الشبكة الحوافز لمكافأة الأداء المُفيد.
تصف وثائق Bittensor الرسمية المعدنين والمدققين بأنهم المشاركون الأساسيون داخل الشبكة الفرعية، حيث تربط سلسلة كتل Subtensor هؤلاء المشاركين. صُممت آلية Yuma Consensus الخاصة بها لحل مشكلة توزيع المكافآت على العمل الذي قد يشمل أنواعًا مختلفة من السلع والخدمات الرقمية. راجع وثائق Bittensor الخاصة بمكونات البناء ووثائق Yuma Consensus .
يُعدّ Bittensor مثيرًا للاهتمام بشكل خاص عندما يكون التطبيق نفسه سوقًا تنافسيًا للذكاء الاصطناعي: الاستدلال، والتنبؤ، وتقييم النماذج، ومعالجة البيانات، أو أي خدمة ذكاء اصطناعي أخرى قابلة للقياس. كما يمنح تصميمه الديناميكي TAO كل شبكة فرعية طبقة اقتصادية خاصة بها، مما يسمح بتخصيص رأس المال وحوافز الشبكة بشكل مختلف عبر الأسواق المتخصصة. لكنّ المقابل هو التعقيد. فالمطورون لا يكتفون بنشر عقد ذكي عادي واستدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API)، بل غالبًا ما يصممون نظام حوافز، وآلية تسجيل نقاط، وقواعد تحقق قوية ضد الهجمات.
ضع Bittensor في اعتبارك إذا: كانت أطروحتك هي أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يجب أن يكافئ مقدمي المعلومات القابلة للقياس المتنافسين بدلاً من مجرد استضافة التطبيقات اللامركزية التي تدعم الذكاء الاصطناعي.
تتخذ 0G مسارًا مختلفًا. فبدلًا من التركيز بشكل أساسي على سوق لمخرجات النماذج، تجمع بين طبقة أولى متوافقة مع آلة إيثرنت الافتراضية (EVM) ومكونات حوسبة وتخزين لامركزية. يصف دليل بناء 0G Chain الحالي المنصة بأنها "طبقة أولى متوافقة مع EVM، مُحسّنة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي"، بينما تدمج المنصة الأوسع أدوات الحوسبة والتخزين والاستدلال والضبط الدقيق. راجع وثائق 0G Chain ووثائق مطوري 0G .
تُعدّ هذه البنية جذابة للفرق التي لا ترغب في دمج سلسلة واحدة للتسوية، وشبكة تخزين لامركزية منفصلة، وسوق ثالثة لخدمات وحدات معالجة الرسومات. كما أن توافقها مع لغة Solidity يُقلل من تكلفة الانتقال للفرق المُلمّة بأدوات إيثيريوم.
يكمن التحدي الرئيسي في النضج. فتقنية 0G أحدث بكثير من شبكات الطبقة الأولى العامة الراسخة، لذا ينبغي على المطورين تقييم استقرار الشبكة الرئيسية، وتنوع مزودي الخدمة، وجودة الأدوات، والسيولة، والاستخدام الفعلي للتطبيقات، بدلاً من الاعتماد فقط على الإنتاجية النظرية أو ادعاءات خارطة الطريق. ويُعدّ تصميمها طموحاً تحديداً لأنها تسعى إلى تنسيق عدة طبقات من البنية التحتية في آن واحد.
ضع 0G في اعتبارك إذا كنت تريد مجموعة واحدة موجهة نحو الذكاء الاصطناعي تغطي العقود الذكية والبيانات الضخمة والاستدلال والحوسبة مع الحفاظ على أنماط تطوير EVM.
أمضت Fetch.ai سنوات في تطوير أنظمتها حول وكلاء برمجيين مستقلين، بدلاً من اعتبار الذكاء الاصطناعي مجرد إضافة لسلسلة بلوكشين التمويل اللامركزي (DeFi). يشمل نظامها البيئي إطار عمل uAgents، وAgentverse لاكتشاف الوكلاء، وبنية تحتية لتسوية معاملات البلوكشين. تصف المواد التقنية الخاصة بـ Fetch.ai السلسلة بأنها طبقة تسوية تُساعد الوكلاء على إجراء المعاملات والتنسيق، مع عقد Almanac مُدمج في السلسلة يعمل كآلية لاكتشاف الوكلاء المُسجلين. راجع نظرة Fetch.ai العامة على أنظمة الوكلاء المتعددين وطبقة التسوية الخاصة بها .
لا يكمن الاستخدام الأمثل في التدريب المكثف للنماذج مباشرةً على سلسلة الكتل، بل في منح الوكلاء هويةً واكتشافًا وتنسيقًا اقتصاديًا، ووسيلةً للتفاعل مع الخدمات الخارجية أو الوكلاء الآخرين. وتواصل Fetch.ai تطوير بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي حول Agentverse وASI:One، مع الحفاظ على اتصال بنيتها التحتية بنظام Cosmos البيئي.
يكمن المقابل في الفصل المعماري. ينبغي على المطور الذي يُقيّم "مدى تواجد الذكاء الاصطناعي فعليًا على سلسلة الكتل؟" أن يُميّز طبقة تسوية سلسلة الكتل عن الاستدلال، وخدمات نماذج اللغة، وبنية الوكلاء المستضافة. هذا الفصل ليس بالضرورة نقطة ضعف؛ بل قد يكون خيارًا تصميميًا عمليًا. لكنه يعني أنه ينبغي تقييم Fetch.ai كنظام بيئي للوكلاء، وليس كسلسلة تُنفّذ جميع مهام الذكاء الاصطناعي ضمن آلية الإجماع.
ضع Fetch.ai في اعتبارك إذا: كان منتجك يحتاج إلى وكلاء مستقلين قابلين للاكتشاف يمكنهم التنسيق والتفاوض واستدعاء الخدمات وتسوية القيمة.
يتبنى مشروع "حاسوب الإنترنت" أحد أكثر المناهج جرأةً في دمج منطق التطبيقات على سلسلة الكتل. إذ تُتيح عقوده الذكية المُدمجة في حاويات عرض محتوى الويب، وتخزين كميات هائلة من البيانات، وإجراء عمليات حسابية أكثر بكثير من العقود الذكية التقليدية. وقد أثبت المشروع أيضًا إمكانية تشغيل استدلال الذكاء الاصطناعي داخل الحاويات، ويوثّق الآن واجهة حاوية LLM التي تدعم بروتوكول Llama 3.1 8B للحاويات المُجهزة بتقنية الذكاء الاصطناعي. راجع مرجع حاوية تطبيق ICP .
وهذا يجعل ICP ذا صلة خاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي السياديين: التطبيقات التي يرغب فيها المطورون في أن تظل منطق الوكيل وحالة التطبيق والتحكم في الأصول والخدمة التي يواجهها المستخدم خاضعة للتنفيذ المفروض بواسطة تقنية البلوك تشين بدلاً من الاعتماد على نظام خلفي سحابي تقليدي.
هناك فرق دقيق مهم. فقد وصفت خارطة طريق الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ ICP بعض قدرات LLM بأنها تتطور من منتج قابل للتطبيق (MVP) نحو بنية تحتية عاملة أكثر لامركزية. بعبارة أخرى، "الذكاء الاصطناعي على السلسلة" ليس حالة ثنائية واحدة؛ إذ ينبغي على المطورين التحقق من النموذج ومسار الاستدلال وافتراضات الثقة وخصائص الأداء التي تنطبق على الميزة التي ينوون استخدامها. كما تستخدم المنصة الأوسع نموذج برمجة Canister/WebAssembly بدلاً من EVM، وهو ما قد يمثل ميزة أو تحديًا تعليميًا حسب الفريق.
ضع شركة إنترنت كمبيوتر في اعتبارك إذا: كانت أولويتك هي استضافة المزيد من حزمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل التنفيذ الذي يتم التحكم فيه بواسطة تقنية البلوك تشين، بما في ذلك الوكلاء الدائمين وتطبيقات المكدس الكامل.
لا تُعدّ NEAR سلسلة كتل مخصصة للذكاء الاصطناعي فقط، بل هي سلسلة كتل عامة الأغراض، مُجزأة من الطبقة الأولى، وقد ركزت بشكل متزايد على تطوير منتجاتها من خلال التركيز على الوكلاء المستقلين، والاستدلال الخاص، وتجريد السلسلة، والتنفيذ القائم على النوايا. هذا التمييز مهم: فميزة الذكاء الاصطناعي في NEAR تنبع من دمج بنية تحتية متطورة من الطبقة الأولى مع بنية تسمح للوكلاء بالعمل عبر شبكات متعددة.
تتيح نوايا NEAR للمستخدمين أو الوكلاء تحديد النتائج المرجوة، بينما تتولى شبكة الحلول تنفيذ هذه العمليات. كما تُمكّن توقيعات السلسلة العقود الذكية في NEAR من المصادقة على المعاملات في سلاسل أخرى، وتُحدد خارطة طريق NEAR الحالية هذه الإمكانيات بوضوح كبنية تحتية لاقتصاد قائم على الوكلاء. راجع نظرة عامة على تجريد السلسلة في NEAR وخارطة طريق NEAR لعام 2026 .
هذا ما يجعل NEAR جذابة للوكلاء الذين يحتاجون إلى إعادة توازن الأصول، أو إجراء المدفوعات، أو تنفيذ العمليات عبر سلاسل متعددة دون إجبار المستخدمين على ربط وإدارة محافظ منفصلة يدويًا. لكن في المقابل، لا يتم دمج الذكاء الاصطناعي في آلية الإجماع الأساسية كما هو الحال في Bittensor حيث يرتبط تصميم الحوافز بالذكاء الاصطناعي. ويأتي جزء كبير من تجربة الذكاء الاصطناعي المتميزة من أدوات الوكلاء، وبيئات التنفيذ الآمنة، والنوايا، وخدمات التشغيل البيني المُطبقة على السلسلة الأساسية.
ضع NEAR في اعتبارك إذا: كان وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتاج إلى التحكم في الأصول والتنفيذ عبر السلاسل أكثر من حاجته إلى تدريب النموذج اللامركزي.
تعالج فانا معضلة أخرى في مجال الذكاء الاصطناعي: ملكية البيانات. يرتكز نظامها الأساسي (الطبقة 1) على قابلية نقل البيانات، والأذونات، والهياكل الاقتصادية التي تتيح للمستخدمين المساهمة ببياناتهم في التطبيقات أو مجموعات البيانات المجمعة وفق قواعد محددة. يصف توثيق بروتوكول فانا الحالي قابلية نقل البيانات كعنصر أساسي في الطبقة 1، حيث تُستخدم مجمعات سيولة البيانات، ومنظمات البيانات اللامركزية المستقلة (DataDAOs)، ومحركات الاستعلام، والمعالجة السرية لجعل البيانات متاحة للذكاء الاصطناعي أو التحليلات دون نشر سجلات المستخدمين الخام. راجع توثيق عقد بروتوكول فانا وتوثيق استعلام البيانات المجمعة في فانا .
هذا يجعل منصة فانا ذات أهمية لفرق الذكاء الاصطناعي التي تعتمد ميزتها التنافسية على بيانات عالية الجودة، بموافقة المستخدمين، ومساهماتهم. قد تهتم الشركات الناشئة في مجال تدريب النماذج، أو مساعدو المستهلك، أو مجموعات البيانات الصحية، أو منصات التخصيص، بإثبات الإذن ومكافأة المساهمين أكثر من اهتمامها بسرعة معالجة المعاملات من المستوى الأول.
يكمن المقابل في التخصص. لا تسعى فانا في المقام الأول إلى أن تكون شبكة معالجة رسومية لامركزية أو سوقًا عامًا لاستنتاج الذكاء الاصطناعي. بل إن أهم ما يميزها هو أن طبقة البيانات يجب أن تكون مملوكة ومدارة من قبل الأشخاص الذين ينتجون البيانات.
ضع فانا في اعتبارك إذا: كان تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتاج إلى طبقة بيانات مرخصة يتحكم بها المستخدم وعلاقات اقتصادية شفافة مع المساهمين في البيانات.
أبسط طريقة لمقارنة هذه الشبكات هي البدء بالموارد النادرة التي يحتاجها منتجك بالفعل.
التسويق المتعلق بالذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة يتحرك بشكل أسرع من البنية التحتية للإنتاج، لذا فإن وجود قائمة مرجعية عملية يساعد في ذلك.
| سؤال | لماذا يُعد ذلك مهماً؟ |
|---|---|
| هل خاصية الذكاء الاصطناعي متاحة على الشبكة الرئيسية؟ | لا ينبغي تقييم ميزات خارطة الطريق كما لو كانت خدمات إنتاجية. |
| أين يتم تنفيذ الاستدلال فعلياً؟ | تختلف افتراضات الثقة بين عقد التحقق على السلسلة، وبيئات التنفيذ الموثوقة، وموفري وحدات معالجة الرسومات المستقلين، وواجهات برمجة التطبيقات المركزية. |
| أين يتم تخزين بيانات التدريب؟ | يمكن أن تحدد عوامل مثل توافر البيانات، والخصوصية، والملكية، والتكلفة ما إذا كان تطبيق الذكاء الاصطناعي قابلاً للتطبيق أم لا. |
| كيف يتم قياس العمل المفيد للذكاء الاصطناعي؟ | تحتاج الشبكات اللامركزية إلى طريقة موثوقة لتقييم مقدمي الخدمات ومقاومة التلاعب. |
| هل يمكن للمطورين استخدام الأدوات المألوفة؟ | قد يؤدي التوافق مع EVM إلى تسريع عملية النشر؛ ويمكن أن توفر بيئات التشغيل المتخصصة إمكانيات فريدة ولكنها تتطلب إعادة تدريب. |
| ما هو مفهوم اللامركزية في الواقع؟ | لا يزال بإمكان سلسلة التسوية اللامركزية الاعتماد على نقاط نهاية الاستدلال المركزية أو الواجهات الأمامية المستضافة. |
| هل هناك طلب حقيقي على التطبيق؟ | نشاط المطورين واستخدام الإنتاج أهم من مجرد تسمية "الذكاء الاصطناعي". |
ينقسم مجال الذكاء الاصطناعي القائم على تقنية البلوك تشين إلى عدة أسواق متميزة بدلاً من التوحد على بنية واحدة ناجحة. تتعامل Bittensor مع الذكاء كسلعة محفزة. وتسعى 0G إلى توفير بنية تحتية متكاملة للذكاء الاصطناعي. وتركز Fetch.ai على التجارة عبر الوكلاء المستقلين. بينما تدفع Internet Computer بتنفيذ المزيد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العقود الذكية. وتركز NEAR على الوكلاء القادرين على العمل عبر سلاسل الكتل. أما Vana فتجعل البيانات المملوكة للمستخدم هي العنصر الأساسي.
هذا التنوع مفيد. فهو يعني أن السؤال الصحيح ليس "أي طبقة ذكاء اصطناعي لديها أقوى سرد؟" بل "أي سلسلة تحلّ العقبة التي يعاني منها تطبيقي فعلياً؟" بالنسبة للمطورين والمستثمرين على حد سواء، فإن الشبكات التي تستحق المتابعة هي تلك القادرة على تحويل فرضية الذكاء الاصطناعي إلى استخدام قابل للتحقق، وأدوات تطوير متينة، وافتراضات ثقة واضحة، وتطبيقات تعمل بشكل أفضل بفضل وجود تقنية البلوك تشين - وليس لمجرد أن الذكاء الاصطناعي شائع.
A practical guide to how White House actions, congressional laws, agency rules, and pending legislation can affect stablecoins, crypto markets, custody, DeFi, and investors.
تعرف على كيفية عمل التقاطع الذهبي والتقاطع المميت في تداول العملات المشفرة، ومتى تتناسب تقاطعات المتوسط المتحرك البسيط أو المتوسط المتحرك الأسي مع استراتيجيات مختلفة، وكيفية إدارة التأخير والتقلبات الحادة والمخاطر.
تعرف على كيفية وصول المؤسسات إلى سيولة التمويل اللامركزي من خلال الأصول الرمزية، والتداول المعتمد، والحفظ المنظم، وأنظمة طلب عروض الأسعار، والتسوية على السلسلة.
تعرف على كيفية قيام مجمعي عوائد التمويل اللامركزي بأتمتة استراتيجيات الخزائن، والتراكم، والرسوم، والمخاطر، وإعادة التوازن - وكيفية تقييم العوائد دون السعي وراء معدلات العائد السنوية المعلنة.
قائمة مراقبة قائمة على البحث تضم خمسة مشاريع عملات مشفرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي بقيمة سوقية تقل عن 100 مليون دولار، مع عمليات تدقيق من مصادر رسمية، ومحفزات النمو، ومخاطر الرموز، وإطار عمل عملي للعناية الواجبة.
A practical framework for reading capital flows across Layer 1 blockchains and Layer 2 networks using TVL, stablecoins, activity, fees, and bridge data.
تعرف على كيفية تقييم رموز ألعاب Web3 من خلال الانبعاثات، ومصارف الرموز، وعمليات الفتح، وجودة الاحتفاظ، وطلب اللاعبين المستدام - وليس فقط المكافآت الرئيسية.
تعرف على كيفية استغلال برامج استنزاف المحافظ الإلكترونية لعمليات التصيد الاحتيالي، والموافقات على الرموز المميزة، وأذونات مشغلي NFT، والتصاريح الموقعة - وكيفية التحقق من الطلبات، والحد من الوصول، وإلغاء المخاطر، والاستجابة للاختراق.
قارن بين ستة من سلاسل الكتل من الطبقة الأولى التي تركز على الذكاء الاصطناعي من خلال ما تعمل على تحسينه فعليًا: الوكلاء، والحوسبة، والبيانات، والاستدلال على السلسلة، وقابلية التشغيل البيني، وملاءمة المطورين.
قارن بين Banana Gun و Maestro و Sol Trading Bot من خلال عملية تداول افتراضية على عملة SOL، مع محفظة عملية، وتطبيق Telegram، وميزة الانزلاق السعري، والرسوم، وفحوصات الأمان ضد عمليات الاحتيال.
