عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

ما عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة هي عملات مشفرة أو توكنات ترتبط بمنتجات الذكاء الاصطناعي، أو البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي، أو شبكات التعلم الآلي، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي، أو أنظمة البيانات، أو أسواق الحوسبة، أو تطبيقات البلوكشين المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تُستخدم هذه العملات عادةً لتنسيق المدفوعات والمكافآت والحوكمة والتخزين وإمكانية الوصول إلى الشبكات أو تخصيص الموارد ضمن منظومات الكريبتو المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

ببساطة، عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة هي أصول رقمية تربط حوافز البلوكشين بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

تُستخدم بعض عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة للدفع مقابل قدرة GPU الحاسوبية، أو استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي، أو التخزين اللامركزي، أو فهرسة البيانات، أو نشاط الوكلاء المستقلين.

وتُستخدم عملات أخرى لمكافأة المستخدمين الذين يوفرون موارد مفيدة، مثل القدرة الحاسوبية أو البيانات أو مخرجات النماذج أو أعمال التحقق أو أمن الشبكة.

تتابع مواقع بيانات السوق، مثل فئة الذكاء الاصطناعي على CoinGecko، الأصول المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي ضمن قطاع مستقل، لأن هذه الفئة أصبحت كبيرة بما يكفي لتشكّل قطاعاً قائماً بذاته.

المصطلح واسع، لذلك لا تعمل جميع عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة بالطريقة نفسها.

قد يركز أحد المشاريع على التعلم الآلي اللامركزي، بينما يركز مشروع آخر على عرض الرسومات باستخدام GPU، أو وكلاء الذكاء الاصطناعي، أو الرسوم البيانية المعرفية، أو التخزين، أو الوصول إلى بيانات البلوكشين.

للمبتدئين، أبسط تعريف هو: عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة هي توكنات تستخدمها مشاريع البلوكشين التي تدعم أدوات الذكاء الاصطناعي أو خدماته أو بنيته التحتية أو أتمتته.

أهمية عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

تكتسب عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة أهميتها من حاجة الذكاء الاصطناعي إلى القدرة الحاسوبية والبيانات والتخزين والتنسيق والمدفوعات والتحقق.

يمكن لشبكات البلوكشين أن تساعد في تنظيم هذه الموارد عبر أسواق مفتوحة وحوافز قائمة على التوكنات.

غالباً ما تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة أجهزة قوية ومجموعات بيانات كبيرة وبنية تحتية موثوقة.

وقد تكون هذه المتطلبات مكلفة ومتركزة لدى عدد قليل من كبار مزودي البنية التحتية.

تحاول مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة إنشاء بدائل أكثر انفتاحاً، من خلال إتاحة الفرصة للمشاركين المستقلين لتوفير الموارد وكسب التوكنات.

وقد يشمل هؤلاء مزودي GPU والتخزين، وبناة النماذج، والمساهمين بالبيانات، والمدققين، والقائمين على الفهرسة، ومشغلي الوكلاء.

وتكتسب هذه العملات أهميتها أيضاً لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يحتاجون إلى محافظ وهوية ومدفوعات وأذونات وإمكانية الوصول إلى العقود الذكية.

يمكن للبلوكشين أن تتيح لوكيل الذكاء الاصطناعي الدفع مقابل الخدمات، أو التحقق من المعلومات، أو تلقي المكافآت، أو تنفيذ إجراءات على السلسلة دون الاعتماد على حساب مصرفي تقليدي.

ولهذا السبب، غالباً ما تُناقش عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة في سياق الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

يعني الذكاء الاصطناعي اللامركزي استخدام الشبكات المفتوحة والتحقق بالتشفير والحوافز القائمة على التوكنات لتقليل الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي المغلقة.

آلية عمل عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

تعمل عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة على إضفاء قيمة اقتصادية على الأنشطة داخل شبكة بلوكشين مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

قد يُستخدم التوكن لشراء القدرة الحاسوبية من شبكة سحابية لامركزية.

وقد يُستخدم للدفع مقابل استدلال الذكاء الاصطناعي، أي استخدام نموذج مدرَّب لإنتاج إجابة أو مخرج.

وقد يُكافأ المستخدمون بالتوكنات مقابل توفير بيانات مفيدة أو التحقق من دقتها.

وقد يتيح التوكن لحامليه التصويت على ترقيات البروتوكول أو المنح أو الإنفاق من الخزانة أو قواعد الحوافز.

وقد يخزّن مشغلو العقد التوكن أيضاً للمساعدة في تأمين الشبكة أو تقديم خدمات موثوقة.

يعتمد التصميم الدقيق على المشروع.

يحتاج مشروع الحوسبة اللامركزية إلى نموذج توكنات مختلف عن مشروع الرسوم البيانية المعرفية.

كما تحتاج شبكة مسابقات التعلم الآلي إلى حوافز تختلف عن تلك التي يحتاج إليها سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي.

لذلك، ينبغي للمستخدمين دراسة كل عملة من عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة على حدة، بدلاً من افتراض أن جميع توكنات الذكاء الاصطناعي تؤدي الغرض نفسه.

الفئات الرئيسية لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

الفئة الرئيسية الأولى هي عملات التعلم الآلي اللامركزي.

تدعم هذه العملات شبكات يساهم فيها المشاركون بالنماذج أو التوقعات أو التقييمات أو خدمات الذكاء الآلي.

الفئة الثانية هي عملات الحوسبة اللامركزية.

تدعم هذه العملات أسواق قدرة GPU وCPU، وعرض الرسومات، وأعباء العمل السحابية، أو استدلال الذكاء الاصطناعي.

الفئة الثالثة هي عملات وكلاء الذكاء الاصطناعي.

تدعم هذه العملات وكلاء برمجية مستقلين يمكنهم التفاعل مع المستخدمين والمحافظ والعقود الذكية ووكلاء آخرين.

الفئة الرابعة هي عملات بيانات الذكاء الاصطناعي.

تدعم هذه العملات تخزين البيانات وفهرستها والرسوم البيانية المعرفية وملكية البيانات والتحقق منها أو أسواقها.

الفئة الخامسة هي عملات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

تدعم هذه العملات البرمجيات الوسيطة أو واجهات API أو أنظمة التنسيق التي تتيح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الاتصال بشبكات البلوكشين.

الفئة السادسة هي عملات تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

تُستخدم هذه العملات ضمن تطبيقات موجهة للمستخدمين، مثل مساعدي الذكاء الاصطناعي وأدوات المبدعين والألعاب ومنصات التحليلات أو منتجات الأتمتة.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والتعلم الآلي اللامركزي

يُعد التعلم الآلي اللامركزي من أهم الأفكار التي تقوم عليها عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة.

فبدلاً من الاعتماد على شركة واحدة لبناء النماذج والتحكم فيها، يمكن لشبكة التعلم الآلي اللامركزية مكافأة عدد كبير من المشاركين على مساهماتهم المفيدة.

يُعد Bittensor أحد أشهر أمثلة هذه الفئة.

توضح وثائق Bittensor الرسمية أن الشبكة تصدر TAO للمشاركين بما يتناسب مع قيمة مساهماتهم.

يستخدم Bittensor شبكات فرعية (subnets)، وهي أسواق متخصصة لأنواع مختلفة من أعمال الذكاء الآلي.

وقد تركز هذه الشبكات الفرعية على مهام مثل الاستدلال أو جمع البيانات أو تقييم النماذج أو البحث أو خدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

الهدف هو إنشاء نظام حوافز مفتوح يتيح اكتشاف الذكاء الآلي المفيد ومكافأته.

هذا النموذج واعد، لكنه معقد أيضاً.

ينبغي للمستخدمين فهم كيفية قياس المساهمات وتوزيع المكافآت، وما إذا كانت الشبكة تنتج مخرجات مفيدة في العالم الحقيقي.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والحوسبة عبر GPU

تُعد الحوسبة عبر GPU من أبرز حالات استخدام عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة، لأن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي تتطلب غالباً معالجات رسومية قوية.

تُستخدم وحدات GPU في تدريب النماذج وضبطها الدقيق والاستدلال وتوليد الصور والفيديو والعرض ثلاثي الأبعاد والمحاكاة.

تحاول شبكات الحوسبة اللامركزية ربط من يحتاجون إلى القدرة الحاسوبية بمن يستطيعون توفيرها.

تصف Akash نفسها بأنها شبكة مفتوحة تتيح للمستخدمين شراء موارد الحوسبة وبيعها بأمان وكفاءة.

يمكنك الاطلاع على توجهها الحالي عبر موقع Akash Network.

يُعد Render Network مشروعاً رئيسياً آخر في هذا المجال، ولا سيما في عرض الرسومات اللامركزي باستخدام GPU والحوسبة الإبداعية.

يصف موقع Render Network الرسمي الشبكة بأنها منصة لامركزية لعرض الرسومات باستخدام GPU، تستفيد من القدرة العالمية غير المستغلة لوحدات GPU.

تكمن أهمية ذلك في أن الطلب على الذكاء الاصطناعي قد يجعل القدرة الحاسوبية نادرة ومكلفة.

يمكن لسوق الحوسبة القائم على التوكنات أن يساعد في تسعير الموارد ومكافأة مزودي الأجهزة وإتاحة الوصول إلى بنية تحتية موزعة للمطورين.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة ووكلاء الذكاء الاصطناعي

وكلاء الذكاء الاصطناعي أنظمة برمجية يمكنها وضع الخطط وإنجاز المهام والتفاعل مع الخدمات الرقمية بدرجة من الاستقلالية.

قد يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال الكريبتو المحافظ والعقود الذكية وموجزات البيانات وأنظمة الهوية وقنوات الدفع.

قد يدفع وكيل الذكاء الاصطناعي مقابل القدرة الحاسوبية، أو يبحث في بيانات البلوكشين، أو يدير شخصية في لعبة، أو يؤتمت المدفوعات، أو يراقب نشاط السوق، أو يتفاعل مع وكلاء آخرين.

يُعد تحالف الذكاء الفائق الاصطناعي (Artificial Superintelligence Alliance) منظومة تركز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي والبنية التحتية المرتبطة بالوكلاء.

تذكر الصفحة الرسمية لتوكن ASI أن FET يتيح الوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي والحوكمة والتخزين والمعاملات ضمن منظومة تحالف الذكاء الفائق الاصطناعي.

تكتسب وكلاء الذكاء الاصطناعي أهميتها لأنها قد تصبح مستخدماً نشطاً للبلوكشين، لا مجرد أدوات يستخدمها البشر.

يمكن لوكيل يمتلك محفظة أن يدفع مقابل الخدمات، ويحتفظ بالأذونات، ويطلب البيانات، وينفذ إجراءات عبر العقود الذكية.

لكن تمكين الوكلاء من استخدام المحافظ يثير أيضاً مخاوف تتعلق بالسلامة.

ينبغي للمستخدمين معرفة الجهة التي تتحكم في الوكيل، والأذونات الممنوحة له، والمبلغ الذي يمكنه إنفاقه، وكيفية إيقاف إجراءاته أو التراجع عنها.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والبنية التحتية للبيانات

يعتمد الذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة على البيانات، ويمكن لشبكات الكريبتو دعم تخزينها والتحقق منها وفهرستها وملكيتها.

قد تساعد عملات البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي في تنظيم المعلومات كي تتمكن النماذج والوكلاء والتطبيقات من استخدامها بموثوقية أكبر.

يُعد Filecoin مثالاً على بنية تحتية للتخزين اللامركزي يمكن أن تلبي احتياجات بيانات الذكاء الاصطناعي.

يصف موقع Filecoin الرسمي Filecoin بأنه شبكة تخزين عالمية لامركزية مؤمّنة بإثباتات تشفيرية.

أما The Graph فهو مثال على البنية التحتية لفهرسة بيانات البلوكشين.

تصف وثائق The Graph الرسمية المشروع بأنه حل لبيانات البلوكشين تستخدمه التطبيقات والتحليلات والذكاء الاصطناعي عبر العديد من الشبكات.

ويركز OriginTrail على البنية التحتية المعرفية اللامركزية.

يصف موقع OriginTrail الرسمي منظومته بأنها رسم بياني معرفي لامركزي يهدف إلى توفير ذكاء اصطناعي جدير بالثقة وقابل للتحقق.

توضح هذه الأمثلة أن عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة لا تقتصر على روبوتات الدردشة أو أدوات التوقع.

فهي قد تدعم أيضاً طبقة البيانات التي تحتاج إليها أنظمة الذكاء الاصطناعي للعمل.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة وDePIN

يشير DePIN إلى شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية.

وفي قطاع الذكاء الاصطناعي المشفر، يشير DePIN غالباً إلى شبكات قائمة على التوكنات لموارد مادية مثل وحدات GPU وأجهزة التخزين وعرض النطاق الترددي والمستشعرات أو أجهزة الحوسبة الطرفية.

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية مادية، لأن النماذج لا تعمل في فراغ.

فهي تحتاج إلى رقائق كهربائية وكهرباء وتخزين وتبريد وشبكات وبرمجيات.

تستخدم مشاريع DePIN حوافز الكريبتو لتشجيع الأفراد والشركات على توفير هذه الموارد لشبكة مشتركة.

يمكن لشبكة GPU لامركزية دعم استدلال الذكاء الاصطناعي.

ويمكن لشبكة تخزين لامركزية تخزين مجموعات البيانات أو مخرجات النماذج أو الأرشيفات أو ملفات التطبيقات.

كما يمكن لرسم بياني معرفي لامركزي مساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على استرجاع سياق موثوق.

يشكل هذا التداخل بين عملات الذكاء الاصطناعي وDePIN أحد أسباب اهتمام مطوري البنية التحتية ومستثمري الكريبتو بهذا القطاع.

الفرق بين عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والعملات المشفرة العادية

تختلف عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة عن العملات المشفرة العادية لأن فكرتها الأساسية ترتبط بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي.

قد تركز عملة مشفرة عادية على المدفوعات أو التخزين أو العقود الذكية أو الخصوصية أو التسوية أو أمن الشبكة عموماً.

أما عملة الذكاء الاصطناعي المشفرة، فعادةً ما يكون لها دور معلن في الحوسبة أو البيانات أو النماذج أو الوكلاء أو الاستدلال أو الأتمتة أو البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

لكن هذا الفرق ليس واضحاً دائماً.

فبعض شبكات البلوكشين عامة الأغراض يمكنها استضافة تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

كما تعتمد بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة على شبكات العقود الذكية العامة في التسوية والسيولة والحوكمة.

لذلك، ينبغي ألا يحكم المستخدمون على العملة وفق تصنيفها فقط.

السؤال الأهم هو: هل يحتاج عمل الشبكة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي فعلاً إلى هذا التوكن؟

إذا لم يكن للتوكن دور واضح، فقد يكون وصف المشروع بأنه قائم على الذكاء الاصطناعي أقرب إلى التسويق منه إلى المنفعة.

استخدامات التوكن في عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

تعني استخدامات التوكن الوظيفة العملية التي يؤديها داخل الشبكة.

وقد تشمل الاستخدامات القوية الدفع مقابل الخدمات، أو التخزين لتعزيز الأمان، أو حقوق الحوكمة، أو توزيع المكافآت، أو الوصول إلى الموارد، أو الضمانات، أو السمعة.

أما الاستخدام الضعيف فيكون عندما يرتبط توكن بمنتج لكنه ليس ضرورياً لعمله.

ينبغي لمستخدمي عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة طرح عدة أسئلة مباشرة:

هل يُستخدم التوكن للدفع مقابل القدرة الحاسوبية أو الاستدلال؟

هل يكافئ التوكن مزودي النماذج أو البيانات أو مشغلي العقد؟

هل يؤمّن التوكن الشبكة عبر التخزين؟

هل يمنح التوكن حقوقاً في الحوكمة؟

هل يؤدي الاستخدام الفعلي لخدمة الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على التوكن؟

هل للمشروع مستخدمون يتجاوزون المضاربين؟

هذه الأسئلة أنفع من التساؤل عما إذا كان اسم المشروع يتضمن كلمة الذكاء الاصطناعي.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والحوكمة

تتضمن كثير من عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة ميزات للحوكمة.

تتيح الحوكمة لحاملي التوكنات أو المشاركين في التخزين أو أفراد الشبكة التصويت على تغييرات البروتوكول.

وقد تشمل هذه التغييرات قواعد المكافآت أو الإنفاق من الخزانة أو الترقيات أو المنح أو متطلبات المدققين أو أنظمة حوافز نماذج الذكاء الاصطناعي.

تكتسب الحوكمة أهميتها لأن شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية قد تحتاج إلى التكيف بسرعة مع تغير التكنولوجيا.

فقد تحتاج الشبكة إلى تحديث أساليب قياس جودة النماذج، أو التعامل مع الجهات الخبيثة، أو تسعير القدرة الحاسوبية، أو مكافأة المساهمين بالبيانات.

ينبغي أن تكون الحوكمة الجيدة شفافة وموثقة وسهلة التدقيق.

وقد تنشأ مخاطر بسبب الحوكمة الضعيفة إذا تمكنت مجموعة صغيرة من تغيير القواعد المهمة دون مراجعة كافية.

ينبغي للمستخدمين التحقق من نشاط الحوكمة ومدى تركّز قوة التصويت.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والتخزين (Staking)

التخزين شائع في شبكات الذكاء الاصطناعي المشفرة، لأنه قد يساعد في مواءمة الحوافز.

قد يخزّن المستخدم التوكنات لتشغيل عقدة، أو تفويضها إلى مشغّل، أو المشاركة في الحوكمة، أو التأهل لمكافآت الشبكة.

في بعض الأنظمة، قد يساعد التخزين في ردع السلوك غير النزيه، إذ قد يخسر المخالفون مكافآتهم أو سمعتهم.

لكن التخزين لا يخلو من المخاطر.

قد يواجه المستخدمون فترات حظر، ومخاطر المدققين والعقود الذكية، ومخاطر خفض الحصة (slashing)، والتضخم، وتقلب أسعار التوكنات.

لا تعني مكافآت التخزين المرتفعة تلقائياً أن المشروع سليم.

قد تأتي المكافآت من رسوم الشبكة الفعلية، لكنها قد تأتي أيضاً من تضخم التوكنات أو برامج حوافز مؤقتة.

قبل تخزين أي عملة من عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة، ينبغي للمستخدمين فهم مصدر المكافآت وشروط السحب.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والذكاء الاصطناعي على السلسلة

يعني الذكاء الاصطناعي على السلسلة تشغيل منطق الذكاء الاصطناعي مباشرةً على البلوكشين.

لا تعمل معظم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة بالكامل على السلسلة اليوم، لأن البلوكشين مكلف ومحدود مقارنةً بالأجهزة المتخصصة للذكاء الاصطناعي.

بدلاً من ذلك، تستخدم مشاريع كثيرة البلوكشين للتنسيق والمدفوعات والتحكم في الوصول والهوية والتسوية والحوكمة والتحقق.

غالباً ما تُجرى عمليات الذكاء الاصطناعي الحاسوبية المكثفة خارج السلسلة عبر وحدات GPU أو شبكات الحوسبة الموزعة.

هذا لا يعني أن المشروع غير صالح.

بل يعني فقط أن على المستخدمين فهم المكان الذي يعمل فيه الذكاء الاصطناعي فعلياً وكيفية التحقق من النتائج.

ينبغي لمشروع الذكاء الاصطناعي المشفر الجاد أن يوضح الأجزاء التي تعمل على السلسلة وخارجها، وافتراضات الثقة التي يتعين على المستخدمين قبولها.

البنية التقنية أهم من الشعارات.

فوائد عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

أولى فوائد عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة هي إتاحة الوصول المفتوح إلى البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

قد تتيح الشبكات القائمة على التوكنات للمطورين الوصول إلى القدرة الحاسوبية والبيانات والتخزين والنماذج دون الاعتماد على مزود واحد مغلق.

الفائدة الثانية هي مواءمة الحوافز.

يمكن للتوكنات مكافأة من يوفر موارد مفيدة، مثل وحدات GPU والتخزين والبيانات ومخرجات النماذج أو خدمات الفهرسة.

الفائدة الثالثة هي الشفافية.

قد تجعل سجلات البلوكشين بعض المدفوعات والمكافآت وأصوات الحوكمة وادعاءات الملكية أسهل في التدقيق.

الفائدة الرابعة هي قابلية التركيب.

يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعي الاتصال بالمحافظ والعقود الذكية والتمويل اللامركزي وNFTs والألعاب وأدوات الهوية وأنظمة الدفع.

الفائدة الخامسة هي المشاركة العالمية.

يمكن للأشخاص من مناطق كثيرة توفير الموارد لشبكة مفتوحة إذا استوفوا المتطلبات التقنية.

الفائدة السادسة هي دعم الوكلاء المستقلين.

يمكن لقنوات الكريبتو أن تمنح الوكلاء أموالاً قابلة للبرمجة وأذونات وإمكانية الوصول إلى خدمات على السلسلة.

مخاطر عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

تنطوي عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة على مخاطر كبيرة، لأن الذكاء الاصطناعي والكريبتو قطاعان سريعا التطور.

الخطر الأول هو الضجة التسويقية.

قد تستخدم بعض المشاريع مصطلحات الذكاء الاصطناعي لجذب الانتباه أساساً، دون تطوير تقنية مفيدة.

الخطر الثاني هو التعقيد التقني.

قد يصعب على كثير من المستخدمين التحقق من دقة ادعاءات المشروع بشأن الذكاء الاصطناعي أو الحوسبة أو البيانات.

الخطر الثالث هو الاعتماد على الأنظمة خارج السلسلة.

إذا جرت معظم العمليات الحاسوبية خارج السلسلة، فعلى المستخدمين معرفة كيفية التحقق من المخرجات وما إذا كان بإمكان المزودين الغش.

الخطر الرابع هو مخاطر استخدام التوكن.

قد يمتلك المشروع منتجاً عاملاً، لكن التوكن قد لا يكون ضرورياً لاستخدامه.

الخطر الخامس هو تقلب السوق.

قد تشهد عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة تحركات حادة بسبب دورات الاهتمام بالموضوعات الرائجة، أو انخفاض السيولة، أو فتح التوكنات، أو تغير اهتمام المستثمرين.

الخطر السادس هو الأمن.

قد تشكل العقود الذكية والجسور والمحافظ وواجهات API وبرامج العقد والخدمات خارج السلسلة جميعها نقاطاً معرضة للهجمات.

الخطر السابع هو التنظيم.

قد تختلف معاملة مكافآت التوكنات والتخزين والحوكمة أو الادعاءات الشبيهة بالاستثمار باختلاف الولاية القضائية.

كيفية تقييم عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

ابدأ بتحديد المشكلة الفعلية التي يحلها المشروع.

ينبغي لعملة الذكاء الاصطناعي المشفرة المفيدة أن تلبي حاجة واضحة، مثل إتاحة القدرة الحاسوبية أو حوافز النماذج أو التحقق من البيانات أو مدفوعات الوكلاء أو الفهرسة أو التخزين اللامركزي.

بعد ذلك، ادرس استخدامات التوكن.

ينبغي أن يكون هناك سبب واضح لوجود التوكن داخل الشبكة.

ثم راجع البنية التقنية.

تحقق مما إذا كانت عمليات الذكاء الاصطناعي الحاسوبية تُجرى على السلسلة أو خارجها أو بنظام هجين.

بعدها، راجع مقاييس الاستخدام الفعلي.

ابحث عن مطورين نشطين، وطلب مدفوع على الخدمات، ومشاركة العقد، واستخدام القدرة الحاسوبية، واستعلامات البيانات، وصفقات التخزين، واستدعاءات النماذج أو رسوم البروتوكول.

ثم ادرس اقتصاديات التوكن.

تحقق من العرض والإصدارات وعمليات الفتح ومكافآت التخزين وحيازات الخزانة وتصميم الحوافز.

وأخيراً، راجع الأمان.

ابحث عن عمليات التدقيق ومكافآت اكتشاف الأخطاء والشفرة مفتوحة المصدر وسجل الحوادث والوثائق الواضحة والحوكمة الشفافة.

لا تكفي رواية قوية عن الذكاء الاصطناعي في غياب طلب فعلي وتصميم سليم.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والقيمة السوقية

القيمة السوقية إحدى طرق قياس حجم عملة الذكاء الاصطناعي المشفرة.

يُحسب هذا المقياس عادةً بضرب سعر التوكن في العرض المتداول.

لكن القيمة السوقية قد تكون مضللة إذا تجاهل المستخدمون السيولة أو فتح التوكنات أو الإصدارات أو التقييم المخفف بالكامل.

يقدّر التقييم المخفف بالكامل قيمة جميع التوكنات بافتراض احتساب إجمالي العرض.

قد تبدو قيمة عملة ما أصغر وفق القيمة السوقية المحسوبة على أساس العرض المتداول، لكنها أكبر بكثير وفق التقييم المخفف بالكامل.

وقد تتأثر عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة بشدة بالموضوعات الرائجة.

فقد يجذب إصدار منتج جديد للذكاء الاصطناعي أو تحقيق تقدم في نموذج أو إعلان شراكة أو توجه في القطاع اهتماماً سريعاً.

وقد يحدث العكس عندما تخفت الضجة أو يزداد عرض التوكن.

ينبغي ألا يقيّم المستخدمون عملة الذكاء الاصطناعي المشفرة استناداً إلى ترتيبها أو سعرها أو أدائها على المدى القصير فقط.

عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة والتبني الفعلي

يُعد التبني الفعلي من أهم العوامل التي ينبغي التحقق منها قبل الوثوق بمشروع للذكاء الاصطناعي المشفر.

قد يزداد الاهتمام على وسائل التواصل الاجتماعي بسرعة، لكن يصعب تزييف الاستخدام بمرور الوقت.

في شبكات الحوسبة، قد يعني التبني أن المزودين ينفذون أعباء عمل حقيقية.

وفي شبكات البيانات، قد يعني وجود استعلامات أو عمليات تكامل فعلية أو أصول معرفية موثقة.

أما في شبكات التخزين، فقد يعني وجود طلب نشط على التخزين وإمكانية استرجاع موثوقة.

وفي شبكات وكلاء الذكاء الاصطناعي، قد يعني إنجاز الوكلاء مهام مفيدة تتجاوز العروض التوضيحية.

وفي شبكات التعلم الآلي اللامركزية، قد يعني التبني وجود مخرجات مفيدة للنماذج وشبكات فرعية نشطة وطلب قابل للقياس على الخدمات.

ينبغي أن يظهر التبني الفعلي في الاستخدام المتكرر، لا في الإعلانات وحدها.

أفضل ممارسات الأمان لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

ينبغي للمستخدمين التعامل مع عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة بالحذر نفسه الذي يتعاملون به مع أي أصل رقمي آخر.

تحقق دائماً من المواقع الرسمية وعناوين العقود والوثائق وطلبات المحفظة.

لا تربط محفظتك بتطبيقات مجهولة لمجرد ادعائها استخدام الذكاء الاصطناعي.

لا تمنح موافقة غير محدودة على إنفاق التوكنات إلا عند وجود سبب واضح وثقتك بالعقد.

توخَّ الحذر من روبوتات الذكاء الاصطناعي التي تدّعي التداول تلقائياً أو ضمان الأرباح.

لا يمكن لأي نظام ذكاء اصطناعي إزالة مخاطر السوق.

إذا كنت تحتفظ بأرصدة كبيرة، ففكر في تعزيز أمان المحفظة واستخدام أجهزة توقيع مادية وحدود للإنفاق ومحافظ منفصلة لاختبار التطبيقات الجديدة.

ينبغي للمستخدمين أيضاً التحقق مما إذا كان المشروع قد خضع لعمليات تدقيق، وما إذا كان تطويره نشطاً، وما إذا كانت لديه آلية أمنية معلنة.

مفاهيم خاطئة شائعة حول عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة

المفهوم الخاطئ الأول هو أن كل عملة ذكاء اصطناعي مشفرة تشغّل الذكاء الاصطناعي مباشرةً على السلسلة.

تُجرى معظم عمليات الذكاء الاصطناعي المتقدمة خارج السلسلة، لأنها تتطلب موارد تفوق ما يمكن تنفيذه عادةً على البلوكشين.

المفهوم الخاطئ الثاني هو أن العلامة التجارية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي تضمن وجود ابتكار حقيقي.

تستخدم بعض التوكنات مصطلحات الذكاء الاصطناعي لأغراض التسويق أساساً.

المفهوم الخاطئ الثالث هو أن عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة تستطيع توقع الأسعار بدقة تامة.

لا يستطيع أي نموذج ذكاء اصطناعي ضمان دقة توقعات السوق في جميع الظروف.

المفهوم الخاطئ الرابع هو أن مكافآت التخزين المرتفعة تعني دائماً قيمة قوية.

قد تأتي المكافآت المرتفعة من التضخم بدلاً من الطلب الفعلي.

المفهوم الخاطئ الخامس هو أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي آمن تلقائياً.

قد تحسن اللامركزية الانفتاح، لكن السلامة تظل رهناً بجودة الشفرة والحوافز والحوكمة والتحقق وسلوك المستخدمين.

الأسئلة الشائعة

ما عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

هي توكنات ترتبط بحالات استخدام الذكاء الاصطناعي، مثل الحوسبة والبيانات والتعلم الآلي ووكلاء الذكاء الاصطناعي والتخزين والفهرسة أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

فيما تُستخدم عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

قد تُستخدم للمدفوعات والتخزين والحوكمة والوصول إلى القدرة الحاسوبية أو النماذج وخدمات البيانات ونشاط الوكلاء والتخزين أو مكافأة المشاركين في الشبكة.

هل عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة مثل أسهم الذكاء الاصطناعي؟

لا، عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة توكنات قائمة على البلوكشين، بينما تمثل أسهم الذكاء الاصطناعي حصصاً في شركات تقليدية.

هل تستخدم عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة الذكاء الاصطناعي فعلياً؟

يدعم بعضها بنية تحتية أو تطبيقات حقيقية للذكاء الاصطناعي، بينما قد تكتفي مشاريع أخرى باستخدام علامته التجارية دون أساس تقني يُذكر.

هل يمكن تشغيل الذكاء الاصطناعي بالكامل على السلسلة؟

لا يعمل معظم الذكاء الاصطناعي المتقدم بالكامل على السلسلة اليوم، لأن البلوكشين غير مصمم لتنفيذ عمليات تعلم آلي مكثفة.

ما الفرق بين عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة وعملات DePIN؟

تركز عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة على الذكاء الاصطناعي، بينما تركز عملات DePIN على البنية التحتية المادية اللامركزية، وقد تنتمي بعض المشاريع إلى الفئتين.

لماذا تحتاج مشاريع الذكاء الاصطناعي المشفرة إلى التوكنات؟

يمكن للتوكنات تنسيق المدفوعات والمكافآت والتخزين والحوكمة وحقوق الوصول والحوافز ضمن شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

هل تنطوي عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة على مخاطر؟

نعم، فهي تنطوي على مخاطر بسبب الضجة التسويقية وضعف استخدام التوكنات وعدم اليقين التقني وتقلب السوق والاعتماد على الأنظمة خارج السلسلة ومشكلات الأمان وعدم اليقين التنظيمي.

كيف يمكن للمبتدئين تقييم عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

ينبغي للمبتدئين أن يسألوا عن وظيفة التوكن، وما إذا كان للمشروع مستخدمون فعليون، وكيف يعمل نظام الذكاء الاصطناعي، وما إذا كان التوكن ضرورياً للشبكة.

هل يمكن لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة ضمان الأرباح؟

لا، لا يمكن لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة ضمان الأرباح، وينبغي اعتبار أي ادعاء بعوائد مضمونة علامة تحذير خطيرة.

ما أكبر فائدة لعملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

أكبر فائدة هي قدرتها على إنشاء أسواق مفتوحة للموارد المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مثل القدرة الحاسوبية والبيانات والتخزين والنماذج وخدمات الوكلاء.

ما أكبر مخاطر عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة؟

أكبر المخاطر هي الخلط بين الضجة المحيطة بالذكاء الاصطناعي والمنفعة الفعلية، ولا سيما عندما يكون الطلب على التوكن ضعيفاً أو قيمته التقنية غير واضحة.

الخاتمة

تُعد عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة فئة مهمة في الكريبتو لأنها تربط حوافز البلوكشين بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.

يشمل هذا القطاع التعلم الآلي اللامركزي وحوسبة GPU ووكلاء الذكاء الاصطناعي وشبكات البيانات والتخزين اللامركزي وبروتوكولات الفهرسة والرسوم البيانية المعرفية والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تتمثل الفكرة الرئيسية في أن شبكات التوكنات المفتوحة يمكنها مكافأة الموارد المفيدة للذكاء الاصطناعي وتقليل الاعتماد على البنية التحتية المغلقة.

أما التحدي الرئيسي فهو أن القطاع يجمع بين مجالين معقدين ومضاربيين: الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.

ينبغي أن يكون لعملة الذكاء الاصطناعي المشفرة القوية استخدام واضح، واستخدام فعلي، واقتصاديات توكن شفافة، وتطوير نشط، وبنية تحتية آمنة، وسبب مقنع لوجود التوكن.

وقد تعتمد عملة الذكاء الاصطناعي المشفرة الضعيفة أساساً على الضجة والادعاءات المبهمة أو الاهتمام قصير الأجل في السوق.

بالنسبة إلى المبتدئين، فإن أفضل طريقة لفهم عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة هي السؤال عن الوظيفة الفعلية للتوكن داخل الشبكة.

أما المستخدمون المتقدمون، فالسؤال الأعمق لديهم هو ما إذا كان المشروع يوفر نظام تنسيق أفضل من البدائل الحالية للحوسبة أو البيانات أو النماذج أو الوكلاء أو التحقق.

قد تزداد أهمية عملات الذكاء الاصطناعي المشفرة مع استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي للمحافظ، وحاجة المطورين إلى حوسبة مفتوحة، وطلب التطبيقات لبنية تحتية للبيانات قابلة للتحقق.

ومع ذلك، ينبغي للمستخدمين إجراء أبحاث دقيقة وتجنب القرارات المدفوعة بالضجة، وتذكر أن أي رواية عن الذكاء الاصطناعي لا تلغي مخاطر سوق الكريبتو.