يستكشف هذا المقال تطور إمكانية الوصول إلى بيانات سلسلة الكتل، مقارنة سمات ثلاث بروتوكولات لخدمة البيانات - The Graph و Chainbase و Space and Time - من حيث الهندسة المعمارية وتطبيقات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. ويشير إلى أن خدمات بيانات سلسلة الكتل تتطور نحو زيادة الذكاء والأمان، وسوف تستمر في أداء دور حاسم كبنية أساسية في الصناعة في المستقبل.

1. المقدمة

ابتداءً من الموجة الأولى من التطبيقات اللامركزية في عام 2017، بما في ذلك Etheroll، و ETHLend، و CryptoKitties، نرى الآن مجموعة متنوعة مزدهرة من التطبيقات المالية والألعاب والاجتماعية المعتمدة على سلاسل كتل مختلفة. عندما نناقش التطبيقات اللامركزية على السلسلة الكتلية، هل فكرنا في مصادر البيانات المختلفة التي تستخدمها هذه التطبيقات في تفاعلاتها؟

في عام 2024، يتم التركيز على الذكاء الاصطناعي والويب3. في عالم الذكاء الاصطناعي، تعتبر البيانات مثل دم الحياة لنموها وتطورها. تمامًا كما تعتمد النباتات على أشعة الشمس والماء للنمو، تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات للمضي قدمًا في "التعلم" و"التفكير" بشكل مستمر. من دون البيانات، حتى أن أكثر خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقدمية هي مجرد قصور في الهواء، غير قادرة على إطلاق ذكائها وكفاءتها المقصودة.

يحلل هذا المقال تطور فهرسة بيانات سلسلة الكتل من منظور إمكانية الوصول إلى البيانات، مقارنة بروتوكول فهرسة البيانات المُنشأ The Graph مع بروتوكولات خدمات بيانات سلسلة الكتل الناشئة Chainbase وSpace and Time. ويستكشف بشكل خاص التشابهات والاختلافات في خدمات البيانات وهندسة المنتج بين هذين البروتوكولين الجديدين اللذين يدمجان تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

2. تعقيد وبساطة فهرس البيانات: من عقد البلوكشين إلى قاعدة بيانات السلسلة الكاملة

2.1 مصادر البيانات: أعقاب بلوكشين

من اللحظة التي نبدأ فيها في فهم "ما هو blockchain" ، غالبا ما نصادف العبارة: blockchain هو دفتر أستاذ لامركزي. عقد Blockchain هي أساس شبكة blockchain بأكملها ، وهي مسؤولة عن تسجيل وتخزين ونشر جميع بيانات المعاملات على السلسلة. تمتلك كل عقدة نسخة كاملة من بيانات blockchain ، مما يضمن لامركزية الشبكة. ومع ذلك ، بالنسبة للمستخدمين العاديين ، فإن بناء عقدة blockchain وصيانتها ليس بالمهمة السهلة. وهذا لا يتطلب مهارات تقنية متخصصة فحسب ، بل يتطلب أيضا تكاليف عالية للأجهزة وعرض النطاق الترددي. بالإضافة إلى ذلك ، فإن قدرات الاستعلام للعقد العادية محدودة ، مما يجعل من الصعب استرداد البيانات بالتنسيق الذي يتطلبه المطورون. لذلك ، بينما يمكن لأي شخص نظريا تشغيل العقدة الخاصة به ، في الممارسة العملية ، يميل المستخدمون إلى الاعتماد على خدمات الجهات الخارجية.

لمعالجة هذه المشكلة ، ظهر موفرو عقدة RPC (استدعاء الإجراء البعيد). يتعامل هؤلاء المزودون مع تكاليف وإدارة العقد ويقدمون البيانات من خلال نقاط نهاية RPC ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى بيانات blockchain دون بناء العقد الخاصة بهم. نقاط نهاية RPC العامة مجانية ولكنها تأتي مع حدود للمعدل ، مما قد يؤثر سلبا على تجربة المستخدم ل dApps. توفر نقاط نهاية RPC الخاصة أداء أفضل من خلال تقليل الازدحام ، ولكن حتى استرجاع البيانات البسيط يتطلب اتصالا كبيرا ذهابا وإيابا. وهذا يجعلها ثقيلة الطلب وغير فعالة لاستعلامات البيانات المعقدة. علاوة على ذلك ، غالبا ما تواجه نقاط نهاية RPC الخاصة تحديات قابلية التوسع وتفتقر إلى التوافق عبر الشبكات المختلفة. ومع ذلك ، فإن واجهات API الموحدة التي يوفرها موفرو العقد تقلل من الحواجز أمام المستخدمين للوصول إلى البيانات على السلسلة ، مما يضع الأساس لتحليل البيانات والتطبيقات اللاحقة.

2.2 تحليل البيانات: من البيانات الخام إلى البيانات المستخدمة

البيانات المستخلصة من عقدة البلوكشين غالبًا ما تكون بيانات خام تم تشفيرها وترميزها. بينما تحتفظ هذه البيانات بسلامة وأمان البلوكشين، إلا أن تعقيداتها تزيد من صعوبة تحليل البيانات. بالنسبة للمستخدمين العاديين أو المطورين، يتطلب التعامل المباشر مع هذه البيانات الخام معرفة تقنية كبيرة وموارد حسابية كبيرة.

في هذا السياق، يصبح عملية تحليل البيانات مهمة بشكل خاص. من خلال تحليل البيانات الخام المعقدة وتحويلها إلى صيغ أكثر فهمًا وقابلية للتشغيل، يمكن للمستخدمين فهم هذه البيانات بشكل بديهي واستخدامها. نجاح تحليل البيانات يؤثر مباشرة على كفاءة وفعالية تطبيقات بيانات البلوكشين، مما يجعله خطوة حرجة في عملية فهرسة البيانات بأكملها.

2.3 تطور مؤشرات البيانات

مع زيادة حجم بيانات سلسلة الكتل، نمت أيضًا الطلب على فهرس البيانات. يلعب الفهرسون دورًا حاسمًا في تنظيم بيانات السلسلة وإرسالها إلى قواعد البيانات لتسهيل الاستعلام. مبدأ عمل الفهرسون هو فهرسة بيانات سلسلة الكتل وجعلها متاحة عبر لغة استعلام تشبه SQL (مثل واجهات برمجة التطبيقات GraphQL). من خلال توفير واجهة موحدة للاستعلام عن البيانات، يسمح الفهرسون للمطورين باسترجاع المعلومات التي يحتاجون إليها بسرعة ودقة باستخدام لغات الاستعلام الموحدة، مما يبسط بشكل كبير العملية.

أنواع مختلفة من المؤشرات تحسن استرجاع البيانات بطرق مختلفة:

· مكتنزات العقدة الكاملة: تقوم هذه المكتنزات بتشغيل عقد كتلة كاملة واستخراج البيانات مباشرة منها، مما يضمن استكمال ودقة البيانات ولكن يتطلب تخزينًا وقوة معالجة كبيرة.

· المؤشرات الخفيفة: تعتمد هذه المؤشرات على العقد الكاملة لاسترداد البيانات المحددة حسب الحاجة، مما يقلل من متطلبات التخزين ولكن قد يزيد من وقت الاستعلام.

· مؤشرات متخصصة: تركز هذه المؤشرات على أنواع محددة من البيانات أو سلاسل الكتل المعينة، مما يحسن استرداد البيانات لحالات الاستخدام المحددة، مثل بيانات NFT أو معاملات DeFi.

· الفهرسة المجمعة: يستخرج هؤلاء المفهرسون البيانات من عدة بلوكشينات ومصادر، بما في ذلك المعلومات الخارج البلوكشين، مما يوفر واجهة استعلام موحدة، وهو أمر مفيد بشكل خاص لتطبيقات اللامركزية متعددة البلوكشين.

حالياً، يشغل عقدة أرشيف Ethereum في عميل Geth في وضع الأرشيف حوالي 13.5 تيرابايت من مساحة التخزين، بينما تبلغ متطلبات الأرشيف تحت عميل Erigon حوالي 3 تيرابايت. مع استمرار نمو سلسلة الكتل، ستزيد أيضًا متطلبات تخزين البيانات لعقد الأرشيف. في مواجهة كميات هائلة من البيانات كهذه، لا تدعم بروتوكولات الفهرسة الرئيسية فقط فهرسة متعددة السلاسل ولكنها تخصص أيضًا أطر تحليل البيانات مخصصة لاحتياجات بيانات التطبيق المختلفة. على سبيل المثال، إطار "المشتق" من The Graph هو مثال نموذجي.

ظهور المؤشرات يعزز بشكل كبير كفاءة فهرسة البيانات والاستعلام. بالمقارنة مع نقاط نهاية RPC التقليدية، يمكن للمؤشرات فهرسة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة ودعم الاستعلامات عالية السرعة. تسمح هذه المؤشرات للمستخدمين بإجراء استعلامات معقدة وتصفية البيانات بسهولة وتحليلها بعد الاستخراج. بالإضافة إلى ذلك، تدعم بعض المؤشرات تجميع مصادر البيانات من عدة بلوكتشينات، مما يجنب الحاجة إلى نشر العديد من واجهات برمجة التطبيقات في dApps متعددة السلاسل. من خلال تشغيلها موزعة عبر عدة عقد، توفر المؤشرات أمانًا وأداءً أقوى مع تقليل مخاطر الانقطاعات وأوقات التوقف المرتبطة بمزودي نقاط نهاية RPC المركزية.

في المقابل ، تمكن المفهرسات المستخدمين من الحصول على المعلومات التي يحتاجون إليها مباشرة باستخدام لغات استعلام محددة مسبقا دون الحاجة إلى التعامل مع البيانات المعقدة الأساسية. تعمل هذه الآلية على تحسين كفاءة وموثوقية استرجاع البيانات بشكل كبير ، مما يمثل ابتكارا مهما في الوصول إلى بيانات blockchain.

2.4 قواعد البيانات الكاملة: محاذاة نحو التدفق الأول

عادة ما يعني استخدام العقد المفهرسة للاستعلام عن البيانات أن واجهات برمجة التطبيقات تصبح البوابة الوحيدة لاستيعاب البيانات على السلسلة. ومع ذلك ، عندما يدخل المشروع مرحلة التوسع ، فإنه غالبا ما يتطلب مصادر بيانات أكثر مرونة ، والتي لا تستطيع واجهات برمجة التطبيقات القياسية توفيرها. نظرا لأن متطلبات التطبيقات أصبحت أكثر تعقيدا ، فإن مفهرسي البيانات الأولية بتنسيقات الفهرسة الموحدة الخاصة بهم يكافحون تدريجيا لتلبية احتياجات الاستعلام المتنوعة بشكل متزايد ، مثل البحث أو الوصول عبر السلسلة أو تعيين البيانات خارج السلسلة.

في بنية خطوط أنابيب البيانات الحديثة ، أصبح نهج "التدفق أولا" حلا لقيود معالجة الدفعات التقليدية ، مما يتيح استيعاب البيانات ومعالجتها وتحليلها في الوقت الفعلي. يسمح هذا التحول النموذجي للمؤسسات بالاستجابة الفورية للبيانات الواردة ، مما يؤدي إلى رؤى واتخاذ القرارات على الفور تقريبا. وبالمثل ، فإن تطوير مزودي خدمة بيانات blockchain يتقدم نحو بناء تدفقات بيانات blockchain. أطلق مقدمو خدمات الفهرسة التقليديون على التوالي منتجات تحصل على بيانات blockchain في الوقت الفعلي من خلال تدفقات البيانات ، مثل The Graph's Substreams و Goldsky's Mirror ، بالإضافة إلى بحيرات البيانات في الوقت الفعلي مثل Chainbase و SubSquid التي تولد تدفقات البيانات على أساس blockchains.

تهدف هذه الخدمات إلى تلبية الطلب على تحليل العمليات على سلسلة الكتل في الوقت الحقيقي وتوفير قدرات الاستعلام الأكثر شمولاً. تمامًا كما تحدث ثورة في الهندسة المعمارية "التيار الأول" في معالجة البيانات واستهلاكها في أنابيب البيانات التقليدية عن طريق تقليل وقت الاستجابة وتعزيز الاستجابة ، تسعى مزودات تيارات بيانات سلسلة الكتل هذه أيضًا لدعم تطوير المزيد من التطبيقات والمساعدة في تحليل البيانات على السلسلة من خلال مصادر بيانات أكثر تقدمًا ونضجًا.

من خلال إعادة تعريف تحديات بيانات السلسلة من وجهة نظر أنابيب بيانات حديثة، يمكننا أن ننظر إلى إدارة وتخزين وتوفير بيانات السلسلة من زاوية جديدة، مما يتيح استغلال إمكاناتها الكاملة. عندما نبدأ في رؤية الرسوم البيانية الفرعية وخدمات فهرسة Ethereum ETL كتدفقات بيانات داخل أنابيب البيانات بدلاً من المخرجات النهائية، يمكننا تصور عالم ممكن حيث يتم تصميم مجموعات البيانات عالية الأداء حسب أي حالة استخدام تجارية.

3. AI + قاعدة البيانات؟ مقارنة عميقة لـ Gate.io, Chainbase, و Space and Time

3.1 الرسم البياني

تحقق شبكة Graph خدمات فهرسة البيانات والاستعلام متعددة السلاسل من خلال شبكة لامركزية من العقد ، مما يتيح للمطورين فهرسة بيانات blockchain بسهولة وبناء تطبيقات لامركزية. تتضمن نماذج منتجاتها الأساسية سوق تنفيذ استعلام البيانات وسوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات ، وكلاهما يخدم احتياجات استعلام المنتج للمستخدمين. يشير سوق تنفيذ استعلام البيانات على وجه التحديد إلى المستهلكين الذين يدفعون عقد فهرس مناسبة للبيانات التي يحتاجون إليها ، بينما يتضمن سوق ذاكرة التخزين المؤقت لفهرسة البيانات عقد فهرس تخصص الموارد بناء على عوامل مثل شعبية الفهرسة التاريخية للرسوم البيانية الفرعية ، ورسوم الاستعلام التي تم جمعها ، والطلب من القيمين على السلسلة لمخرجات الرسم البياني الفرعي.

الأشكال الفرعية هي الهياكل البيانات الأساسية داخل شبكة الرسم البياني. تحدد كيفية استخراج البيانات من سلسلة الكتل وتحويلها إلى تنسيق قابل للتحقيق (مثل مخطط GraphQL). يمكن لأي شخص إنشاء شكل فرعي، ويمكن لتطبيقات متعددة إعادة استخدام هذه الأشكال الفرعية، مما يعزز إعادة استخدام البيانات وكفاءة العمليات.

تتكون شبكة The Graph من أربعة أدوار رئيسية: مؤشرات، مندوبون، محررون، ومطورون، الذين يعملون جميعًا معًا لتوفير دعم البيانات لتطبيقات Web3. ومسؤولياتهم المتعلقة على النحو التالي:

· المؤشرين: المؤشرين هم مشغلو العقد في شبكة ذا جراف (The Graph) الذين يشاركون من خلال رهان GRT (الرمز الأصلي لذا جراف). يقدمون خدمات التكوين ومعالجة الاستعلامات.

· الموكلون: الموكلون هم المستخدمون الذين يراهنون برموز GRT لدعم عملية تشغيل أجهزة الفهرسة. يكسبون جزءًا من المكافآت بناءً على أجهزة الفهرسة التي يفوضون إليها.

· المشرفون: يتحمل المشرفون مسؤولية الإشارة إلى الsubgraphs التي يجب فهرستها من قبل الشبكة. يساعدون في ضمان أن subgraphs قيمة تحظى بالأفضلية في المعالجة.

· المطورون: على عكس الأدوار الثلاثة السابقة، يعتبر المطورون الجانب المطلوب وهم المستخدمون الأساسيون لشبكة The Graph. إنهم يقومون بإنشاء وتقديم الرسوم البيانية الفرعية إلى شبكة The Graph، مما ينتظرون استكمال احتياجات بياناتهم من الشبكة.

3.1 الرسم البياني

قد انتقل الرسم البياني الآن بالكامل إلى خدمة استضافة الرسوم البيانية غير المركزية، مع تدفق الحوافز الاقتصادية بين المشاركين المختلفين لضمان تشغيل النظام:

· مكافآت المؤشر: يكسب المؤشرين دخلًا من خلال رسوم استعلام المستهلك وجزء من مكافآت كتلة رمز GRT.

· مكافآت المفوضين: يتلقى المفوضون حصة من المكافآت من المؤشرين الذين يدعمونهم.

· مكافآت المنسق: إذا قام المنسقون بإشارة الرسوم البيانية الفرعية القيمة، يمكنهم كسب جزء من رسوم الاستعلام.

في الواقع، منتجات The Graph تتطور بسرعة في موجة الذكاء الاصطناعي. كواحدة من فرق التطوير الأساسية في نظام The Graph، كانت شركة Semiotic Labs مركزة على الاستفادة من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتحسين تسعير الفهرسة وتجربة استعلام المستخدم. حالياً، تعزز الأدوات التي طورتها Semiotic Labs، مثل AutoAgora، Allocation Optimizer، وAgentC، جوانب مختلفة من أداء النظام البيئي.

· يقدم AutoAgora آلية تسعير ديناميكية تعدل الأسعار في الوقت الحقيقي بناءً على حجم الاستعلام واستخدام الموارد ، وتحسين استراتيجيات التسعير لضمان تنافسية المؤشر وتحقيق الإيرادات القصوى.

يعالج Allocation Optimizer مسائل توزيع موارد الرسم البياني الفرعي المعقدة ، مما يساعد المؤشرين على تحقيق تكوين موارد مثلى لتعزيز الإيرادات والأداء.

· يعد AgentC أداة تجريبية تتيح للمستخدمين الوصول إلى بيانات سلسلة الكتل الخاصة بـ The Graph باستخدام اللغة الطبيعية، مما يحسن تجربة المستخدم.

تطبيق هذه الأدوات قد سمح لThe Graph بتعزيز الذكاء النظام وسهولة الاستخدام بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

3.2 Chainbase

Chainbase هي شبكة بيانات شاملة تدمج جميع بيانات blockchain في نظام أساسي واحد ، مما يسهل على المطورين إنشاء التطبيقات وصيانتها. تشمل ميزاته الفريدة ما يلي:

· بحيرة البيانات في الوقت الفعلي: توفر Chainbase بحيرة بيانات في الوقت الفعلي خصيصا لتدفقات بيانات blockchain ، مما يسمح بالوصول الفوري إلى البيانات عند إنشائها.

· بنية ثنائية السلسلة: تم بناء Chainbase على Eigenlayer AVS ، مما يؤدي إلى إنشاء طبقة تنفيذ تعمل بالتوازي مع خوارزمية إجماع CometBFT. يعمل هذا التصميم على تحسين قابلية برمجة البيانات عبر السلسلة وقابلية التركيب ، مما يدعم الإنتاجية العالية والكمون المنخفض والنهائي ، مع تحسين أمان الشبكة من خلال نموذج التخزين المزدوج.

· معيار تنسيق بيانات مبتكر: يقدم Chainbase معيار تنسيق بيانات جديد يسمى "المخطوطات" ، مما يحسن تنظيم واستخدام البيانات في صناعة العملات المشفرة.

· نموذج العالم الرقمي: بفضل موارد بيانات سلسلة الكتل الواسعة، تجمع Chainbase بين تكنولوجيا النموذج الذكي لإنشاء نماذج ذكاء اصطناعي تفهم وتتنبأ وتتفاعل بشكل فعال مع معاملات سلسلة الكتل. النموذج الأساسي، Theia، متاح الآن للاستخدام العام.

تميز هذه الميزات Chainbase في بروتوكولات فهرسة blockchain ، مع التركيز على إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي ، وتنسيقات البيانات المبتكرة ، وإنشاء نماذج أكثر ذكاء من خلال دمج البيانات داخل السلسلة وخارجها لتعزيز الرؤى.

نموذج الذكاء الاصطناعي لـ Chainbase، Theia، هو إبراز رئيسي يميزه عن بروتوكولات خدمة البيانات الأخرى. بناءً على نموذج DORA من NVIDIA، يتعلم Theia ويحلل أنماط العملات المشفرة من خلال دمج البيانات داخل السلسلة وخارجها مع الأنشطة المكانية والزمانية. من خلال الاستدلال السببي، يستجيب لتعميق استكشاف القيمة المحتملة وأنماط البيانات داخل السلسلة، ويوفر للمستخدمين خدمات بيانات أكثر ذكاءً.

خدمات البيانات الممكّنة للذكاء الاصطناعي قد قامت بتحويل شينبيس من مجرد منصة خدمات بيانات سلسلة كتلية إلى مزود خدمات بيانات ذكية أكثر تنافسية. بفضل موارد البيانات القوية والتحليل الاصطناعي النشط، يمكن لشينبيس أن تقدم رؤى بيانات أوسع وتحسين تدفق عمل معالجة البيانات للمستخدمين.

3.3 المكان والزمان

تهدف Space and Time (SxT) إلى إنشاء طبقة للحسابات التي يمكن التحقق منها تمتد برهانات عدم المعرفة على مستودع بيانات مركزي، وتوفير معالجة بيانات موثوقة للعقود الذكية ونماذج اللغة الكبيرة والشركات. حصلت Space and Time مؤخرًا على 20 مليون دولار في جولتها الأخيرة لتمويل السلسلة A، بقيادة Framework Ventures وLightspeed Faction وArrington Capital وHivemind Capital.

في مجال فهرسة البيانات والتحقق منها ، يقدم المكان والزمان نهجا تقنيا جديدا - إثبات SQL. هذه تقنية مبتكرة لإثبات المعرفة الصفرية (ZKP) تم تطويرها بواسطة Space and Time والتي تضمن أن تكون استعلامات SQL المنفذة على مستودع البيانات اللامركزية مقاومة للعبث ويمكن التحقق منها. عند تشغيل استعلام، يقوم إثبات SQL بإنشاء دليل تشفير يتحقق من تكامل نتائج الاستعلام ودقتها. يتم إلحاق هذا الإثبات بنتائج الاستعلام ، مما يسمح لأي مدقق (مثل العقود الذكية) بالتأكد بشكل مستقل من أن البيانات لم يتم العبث بها أثناء المعالجة. تعتمد شبكات blockchain التقليدية عادة على آليات الإجماع للتحقق من صحة البيانات ، في حين أن إثبات SQL للمكان والزمان ينفذ طريقة أكثر كفاءة للتحقق من البيانات. على وجه التحديد ، في نظام المكان والزمان ، تكون عقدة واحدة مسؤولة عن الحصول على البيانات بينما تستخدم العقد الأخرى تقنية zk للتحقق من صحة تلك البيانات. يقلل هذا النهج من استهلاك الموارد من عقد متعددة تقوم بفهرسة نفس البيانات بشكل متكرر للوصول إلى توافق في الآراء ، وبالتالي تعزيز الأداء العام للنظام. مع نضوج هذه التكنولوجيا ، فإنها بمثابة حجر الزاوية للصناعات التقليدية التي تركز على موثوقية البيانات لبناء منتجات تعتمد على بيانات blockchain.

في الوقت نفسه، كانت SxT تتعاون عن كثب مع مختبر الابتكار المشترك في الذكاء الاصطناعي التابع لشركة مايكروسوفت لتسريع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي الانشائي، مما يتيح للمستخدمين معالجة بيانات سلسلة الكتل بسهولة من خلال اللغة الطبيعية. حاليًا، في استوديو الزمان والمكان، يمكن للمستخدمين إدخال استفسارات بلغة طبيعية، وسيحول الذكاء الاصطناعي تلك الاستفسارات تلقائيًا إلى SQL وينفذ الاستعلام نيابة عن المستخدم لتقديم النتائج النهائية المطلوبة.

3.4 مقارنة الاختلافات

4. الاستنتاج والآفاق

باختصار ، تطورت تقنية فهرسة بيانات blockchain من مصادر بيانات العقدة الأولية ، من خلال تطوير تحليل البيانات والمفهرسات ، إلى خدمة بيانات كاملة السلسلة تدعم الذكاء الاصطناعي ، مما يمثل عملية تحسين تدريجية. لا يعزز هذا التطور المستمر للتكنولوجيا كفاءة ودقة الوصول إلى البيانات فحسب ، بل يوفر أيضا للمستخدمين تجربة ذكية غير مسبوقة.

نظراً للتطوير المستمر للتقنيات الجديدة مثل الذكاء الاصطناعي والبراهين بدون معرفة، فإن خدمات بيانات البلوكتشين ستصبح أكثر ذكاءً وأمانًا. لدينا سبب للاعتقاد بأن خدمات بيانات البلوكتشين ستستمر في اللعب بدور حيوي كبنية أساسية، توفر الدعم القوي للتقدم والابتكار في الصناعة.

إخلاء المسؤولية:

1. تم نقل هذه المقالة من [ثقة مختبرات], ينتمي حق النشر إلى الكاتب الأصلي [Trustless Labs، إذا كان لديك أي اعتراضات على إعادة النشر، يرجى الاتصال بـ بوابة تعلمالفريق، وسيتولى الفريق التعامل معه في أقرب وقت ممكن وفقًا للإجراءات ذات الصلة.

2. تنويه: تعبر وجهات النظر والآراء المعبر عنها في هذه المقالة فقط عن آراء المؤلف الشخصية ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.

3. تتم ترجمة النسخ الأخرى من المقال بواسطة فريق Gate Learn ولا يتم ذكرها في Gate.io, قد لا يُعاد توليف المقال المترجم أو توزيعه أو سرقته.