تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3: من الضجيج إلى التطبيقات الفعلية

منذ ظهور ChatGPT في نهاية عام 2022، كانت مفاهيم الذكاء الاصطناعي محط اهتمام كبير في مجال التشفير. لطالما كانت مجتمع Web3 منفتحًا على مجموعة متنوعة من المفاهيم الجديدة، ناهيك عن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تتمتع بآفاق تطبيق واسعة في المستقبل. كان الموضوع الخاص بالذكاء الاصطناعي في دائرة التشفير قد حقق في البداية شهرة كبيرة على شكل "تضخيم المفاهيم"، ثم بدأت بعض المشاريع في استكشاف القيمة العملية له في Web3.

ستحلل هذه المقالة مسار تطور الذكاء الاصطناعي في مجال Web3، بدءًا من الضجة المفاهيمية المبكرة إلى ظهور مشاريع التطبيقات الحالية، مع مناقشة الاتجاهات الصناعية بالاستناد إلى الأمثلة والبيانات. استنتاجنا الأولي هو كما يلي:

1. لقد انتهى ذروة الترويج لمفهوم الذكاء الاصطناعي، وسيتم التركيز في المستقبل على التطبيقات الجوهرية.

2. بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 التي تركز على البنية التحتية تؤكد على فوائد "اللامركزية" لسلامة الذكاء الاصطناعي، لكن المستخدمين يهتمون أكثر بقيمة الرموز وعملية المنتجات.

3. المشاريع المرتبطة بالذكاء الاصطناعي التي تستحق المتابعة في المستقبل هي بشكل أساسي مشاريع تطبيقية بحتة، أو مشاريع منصات متكاملة لأدوات سهلة الاستخدام، وقد تكون هذه فرص استثمارية طويلة الأمد بعد الضجة حول مفهوم الذكاء الاصطناعي.

اختلافات تطور الذكاء الاصطناعي في Web2 و Web3

عالم Web2 للذكاء الاصطناعي

يهيمن على الذكاء الاصطناعي في Web2 عمالقة التكنولوجيا والمؤسسات البحثية، حيث يكون مسار التطور مركّزاً إلى حد كبير. تقوم الشركات الكبيرة بتدريب نماذج مغلقة، ولا تُعلن عن الخوارزميات والبيانات، مما يجعل المستخدمين قادرين فقط على استخدام النتائج، ويعانون من نقص الشفافية. يؤدي هذا التحكم المركزي إلى صعوبة تدقيق قرارات الذكاء الاصطناعي، ويظهر فيه تحيز وعدم وضوح في المسئولية. تركز الابتكارات في الذكاء الاصطناعي في Web2 على تحسين أداء النماذج الأساسية والتطبيقات التجارية، لكن عملية اتخاذ القرار غير شفافة للجمهور. هذه النقطة المؤلمة أدت إلى ظهور مشاريع ذكاء اصطناعي جديدة مثل Deepseek في عام 2025، التي تدعي أنها مفتوحة المصدر ولكنها في الواقع "صيد".

بالإضافة إلى نقص الشفافية، تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة في Web2 مشكلتين: تجربة المستخدم غير مرضية في أشكال المنتجات المختلفة، ودقة غير كافية في المجالات المتخصصة.

يختار العديد من المستخدمين منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة ذات العوائق المنخفضة والتجربة الجيدة لإنشاء العروض التقديمية والصور أو مقاطع الفيديو، ويكونون مستعدين لدفع مقابل استخدامها. حاليًا، تحاول العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تقديم منتجات بدون كود لتقليل العوائق أمام المستخدمين.

علاوة على ذلك، غالبًا ما يشتكي مستخدمو Web3 من قيود ChatGPT أو DeepSeek في الحصول على معلومات حول مشاريع التشفير المحددة. لم تغطِ بيانات النماذج الكبيرة جميع الصناعات الفرعية بدقة بعد، لذلك تتجه العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي نحو التعمق في المجالات المتخصصة.

عالم Web3 والذكاء الاصطناعي

Web3 هو مفهوم واسع يركز على صناعة التشفير، ويجمع بين التكنولوجيا والثقافة والمجتمع. مقارنةً بـ Web2، يميل Web3 أكثر نحو نهج مفتوح ومدفوع من قبل المجتمع.

تستفيد مشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3 عادةً من هيكلية اللامركزية للبلوك تشين، حيث تؤكد على الشيفرة المصدرية المفتوحة، وإدارة المجتمع، وشفافية موثوقة، محاولين كسر احتكار الذكاء الاصطناعي التقليدي من قبل عدد قليل من الشركات. تستكشف بعض المشاريع استخدام البلوك تشين للتحقق من قرارات الذكاء الاصطناعي، أو مراجعة نماذج الذكاء الاصطناعي من قبل DAO لتقليل التحيز.

في الظروف المثالية، يسعى Web3 AI إلى "الذكاء الاصطناعي المفتوح"، مما يسمح لمعايير النموذج ومنطق القرار بأن يتم تدقيقهما من قبل المجتمع، بينما يتم تحفيز المطورين والمستخدمين للمشاركة من خلال الرموز. ومع ذلك، في الواقع، تواجه تطورات الذكاء الاصطناعي في Web3 قيودًا تقنية وموارد: إن بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية يعد أمرًا شديد الصعوبة، حيث لا تزال بعض مشاريع Web3 AI تعتمد فعليًا على نماذج أو خدمات مركزية، وتقوم فقط بإدخال عناصر blockchain في طبقة التطبيق. تُعتبر هذه المشاريع موثوقة نسبيًا، على الأقل في تطوير التطبيقات الحقيقية؛ بينما لا تزال معظم مشاريع Web3 AI في مرحلة المضاربة على المفاهيم.

علاوة على ذلك، تؤثر الفروقات في أنماط التمويل والمشاركة على تطور كلا المجالين. عادةً ما يقاد الذكاء الاصطناعي في Web2 من خلال استثمارات البحث وأرباح المنتجات، وتكون الدورات نسبياً مستقرة. أما الذكاء الاصطناعي في Web3، فهو يجمع بين الخصائص المضاربية في سوق العملات المشفرة، وغالباً ما تظهر "فترات الازدهار" التي تتقلب مع مشاعر السوق: عندما يكون المفهوم شائعًا، تتدفق الأموال وتدفع أسعار الرموز إلى الارتفاع، وعندما يبرد، تنخفض الحماسة والأموال بسرعة. هذه الدورة تجعل تطوير الذكاء الاصطناعي في Web3 أكثر تقلباً وأكثر تأثراً بالسرد.

نحن نتبنى "توقعات حذرة" بشأن اقتراح "شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية" في Web3. بعد كل شيء، هناك مشاريع تاريخية مثل البيتكوين والإيثيريوم في مجال Web3. ولكن في المرحلة الحالية، فإن النهج الأكثر واقعية هو التفكير في بعض السيناريوهات القابلة للتطبيق على الفور، مثل دمج وكيل الذكاء الاصطناعي في المشاريع الحالية لـ Web3 لزيادة الكفاءة؛ أو دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات جديدة أخرى لاستكشاف أفكار جديدة مناسبة لصناعة التشفير؛ أو تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لخدمة صناعة Web3، والتي تقدم خدمات قيمة من حيث دقة البيانات أو التكيف مع عادات العمل في Web3.