مقدمة

اعتبارا من الآن ، تعد دورة السوق الصاعدة الحالية للعملات المشفرة هي الأكثر باهتة من حيث الابتكار التجاري ، حيث تفتقر إلى المسارات الساخنة الهائلة مثل DeFi و NFT و GameFi التي شوهدت في السوق الصاعدة السابقة. ونتيجة لذلك، تحتاج السوق ككل إلى نقاط ساخنة صناعية، مع نمو بطيء في المستخدمين، والاستثمار الصناعي، والمطورين.

وينعكس هذا الركود أيضا في أسعار الأصول الحالية. طوال الدورة ، استمرت معظم العملات البديلة في فقدان قيمتها مقابل BTC ، بما في ذلك ETH. بعد كل شيء ، يتم تحديد تقييم منصات العقود الذكية من خلال ازدهار التطبيقات. عندما يكون الابتكار في تطوير التطبيقات باهتا ، يصعب رفع تقييم سلاسل الكتل العامة.

الذكاء الاصطناعي ، كفئة تجارية جديدة نسبيا في هذه الدورة ، لا يزال لديه القدرة على جذب اهتمام تدريجي كبير لمشاريع قطاع الذكاء الاصطناعي التشفير ، وذلك بفضل سرعة التطوير الهائلة والموضوعات الساخنة المستمرة في العالم التجاري الخارجي.

في تقرير IO.NET الذي أصدره المؤلف في أبريل ، تم تحديد ضرورة الجمع بين الذكاء الاصطناعي و Crypto. يمكن لمزايا الحلول الاقتصادية المشفرة من حيث الحتمية وتعبئة الموارد وتخصيصها وانعدام الثقة أن تعالج التحديات الثلاثة الذكاء الاصطناعي: العشوائية وكثافة الموارد وصعوبة التمييز بين البشر والآلات.

في القطاع الذكاء الاصطناعي من اقتصاد التشفير ، يحاول المؤلف مناقشة واستنتاج بعض القضايا المهمة من خلال مقال آخر ، بما في ذلك:

• الروايات الناشئة أو التي يحتمل أن تكون متفجرة في قطاع الذكاء الاصطناعي التشفير
• المسارات التحفيزية والمنطق وراء هذه الروايات
• أهداف المشروع ذات الصلة المرتبطة بهذه الروايات
• المخاطر والشكوك في الاستنتاج السردي

تعكس هذه المقالة أفكار المؤلف اعتبارا من تاريخ النشر ، والتي قد تتغير في المستقبل. وجهات النظر ذاتية للغاية وقد تحتوي على أخطاء في الحقائق والبيانات ومنطق التفكير. من فضلك لا تأخذ هذا كنصيحة استثمارية. الانتقادات والمناقشات من الأقران هي موضع ترحيب.

دعنا نبدأ العمل.

الموجة التالية من الروايات في مسار الذكاء الاصطناعي التشفير

قبل تقديم الموجة التالية من الروايات رسميا في مسار الذكاء الاصطناعي التشفير ، دعنا أولا نلقي نظرة على الروايات الرئيسية الذكاء الاصطناعي التشفير الحالية. من منظور القيمة السوقية ، فإن أولئك الذين لديهم أكثر من 1 مليار دولار أمريكي هم:

• قوة الحوسبة: Render (RNDR ، بقيمة سوقية متداولة تبلغ 3.85 مليار) ، Akash (1.2 مليار قيمة سوقية متداولة) ، IO.NET (الجولة الأخيرة من تقييم التمويل الأولي هي 1 مليار)
• شبكة الخوارزمية: Bittensor (TAO ، 2.97 مليار قيمة سوقية متداولة)
• وكيل الذكاء الاصطناعي: Fetchai (FET، 2.1 مليار القيمة السوقية قبل الاندماج)

* وقت البيانات: 2024.5.24 ، وحدات العملة هي الدولار الأمريكي.

بصرف النظر عن القطاعات المذكورة أعلاه ، ما هو القطاع الذكاء الاصطناعي التالي بقيمة سوقية لمشروع واحد تتجاوز 1 مليار دولار؟

يعتقد المؤلف أنه يمكن التكهن به من منظورين: سرد "جانب العرض الصناعي" وسرد "لحظة GPT".

المنظور الأول حول سرد الذكاء الاصطناعي: الفرص في قطاعي الطاقة والبيانات وراء الذكاء الاصطناعي من جانب العرض الصناعي

من جانب العرض الصناعي ، هناك أربع قوى دافعة للتنمية الذكاء الاصطناعي:

• الخوارزميات: يمكن للخوارزميات عالية الجودة تنفيذ مهام التدريب والاستدلال بشكل أكثر كفاءة.
• قوة الحوسبة: يتطلب كل من تدريب النموذج والاستدلال قوة حوسبة توفرها أجهزة GPU. هذا هو عنق الزجاجة الأساسي الحالي في الصناعة ، حيث أدى نقص الرقائق إلى ارتفاع أسعار الرقائق المتوسطة إلى الراقية.
• الطاقة: تستهلك مراكز البيانات الذكاء الاصطناعي طاقة كبيرة. إلى جانب الكهرباء اللازمة لتشغيل وحدات معالجة الرسومات ، يمكن أن تمثل أنظمة التبريد لمراكز البيانات الكبيرة حوالي 40٪ من إجمالي استهلاك الطاقة.
• البيانات: يتطلب تحسين أداء النموذج الكبير توسيع معلمات التدريب، مما يعني طلبا هائلا على البيانات عالية الجودة.

من بين هذه القوى الدافعة الأربعة ، هناك مشاريع تشفير بقيمة سوقية متداولة تتجاوز 1 مليار دولار في قطاعي الخوارزمية والطاقة الحاسوبية. ومع ذلك ، فإن المشاريع ذات القيمة السوقية المماثلة لم تظهر بعد في مجالات الطاقة والبيانات.

في الواقع ، قد يظهر نقص إمدادات الطاقة والبيانات قريبا كنقاط ساخنة جديدة في الصناعة ، مما قد يؤدي إلى زيادة في مشاريع التشفير ذات الصلة. لنبدأ بالطاقة.

في 29 فبراير 2024 ، ذكر Elon Musk في مؤتمر Bosch ConnectedWorld 2024: "لقد توقعت نقص الرقائق منذ أكثر من عام. النقص التالي سيكون الكهرباء. أعتقد أنه لن تكون هناك طاقة كافية لتشغيل جميع الرقائق العام المقبل ".

بالنظر إلى بيانات محددة ، قيم تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي الذي ينشره سنويا معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي المتمحور حول الإنسان ، بقيادة فاي فاي لي ، في تقريره لعام 2022 عن صناعة الذكاء الاصطناعي لعام 2021 أن استهلاك الطاقة في الذكاء الاصطناعي كان 0.9٪ فقط من الطلب العالمي على الكهرباء ، مما يشكل ضغطا محدودا على الطاقة والبيئة. في عام 2023، لخصت وكالة الطاقة الدولية (IEA) أنه في عام 2022، استهلكت مراكز البيانات العالمية ما يقرب من 460 تيراواط ساعة (TWh) من الكهرباء، وهو ما يمثل 2٪ من الطلب العالمي على الكهرباء. وتوقعوا أنه بحلول عام 2026 ، سيكون استهلاك الطاقة في مركز البيانات العالمي 620 تيراواط ساعة على الأقل ويمكن أن يصل إلى 1050 تيراواط ساعة.

ومع ذلك، لا تزال تقديرات وكالة الطاقة الدولية متحفظة، حيث أن العديد من المشاريع الذكاء الاصطناعي على وشك الإطلاق، مع تجاوز الطلب على الطاقة توقعاتها لعام 2023.

على سبيل المثال ، تخطط Microsoft و OpenAI لمشروع Stargate. يهدف هذا المشروع ، المتوقع أن يبدأ في عام 2028 ويكتمل حوالي عام 2030 ، إلى بناء كمبيوتر عملاق يحتوي على ملايين رقائق الذكاء الاصطناعي المخصصة ، مما يوفر قوة حوسبة غير مسبوقة ل OpenAI ، خاصة لأبحاثها في الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة. ومن المتوقع أن يكلف المشروع أكثر من 100 مليار دولار، أي 100 ضعف التكلفة الحالية لمراكز البيانات الكبيرة.

يقدر استهلاك الطاقة لمشروع Stargate وحده ب 50 تيراواط / ساعة.

ونتيجة لذلك، صرح مؤسس OpenAI سام ألتمان في منتدى دافوس في يناير من هذا العام: "يحتاج الذكاء الاصطناعي المستقبلي إلى اختراق في مجال الطاقة لأن الذكاء الاصطناعي ستستهلك كهرباء أكثر بكثير مما يتوقعه الناس".

بعد قوة الحوسبة والطاقة ، من المرجح أن يكون مجال النقص التالي في صناعة الذكاء الاصطناعي سريعة النمو هو البيانات.

أو بالأحرى ، أصبح النقص في البيانات عالية الجودة التي تتطلبها الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة بالفعل.

من تطور GPT ، استوعب البشر بشكل أساسي نمط نمو قدرات نموذج اللغة الكبيرة - من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب ، يمكن تحسين قدرات النموذج بشكل كبير - ولا تظهر هذه العملية حاليا أي عنق زجاجة تقني قصير الأجل.

ومع ذلك ، فإن المشكلة هي أن البيانات عالية الجودة والمتاحة للجمهور قد تصبح نادرة بشكل متزايد في المستقبل. قد تواجه الذكاء الاصطناعي المنتجات تضاربا في العرض والطلب على بيانات مماثلة لتلك الخاصة بالرقائق والطاقة.

الأول هو زيادة النزاعات حول ملكية البيانات.

في 27 ديسمبر 2023 ، رفعت صحيفة نيويورك تايمز دعوى قضائية ضد OpenAI و Microsoft في محكمة المقاطعة الأمريكية ، متهمة إياهم باستخدام ملايين مقالاتها دون إذن لتدريب نموذج GPT. وتطالب الدعوى بمليارات الدولارات كتعويضات قانونية وفعلية عن "النسخ والاستخدام غير القانونيين للأعمال ذات القيمة الفريدة" وتدعو إلى تدمير جميع النماذج وبيانات التدريب التي تحتوي على مواد محمية بحقوق الطبع والنشر لصحيفة نيويورك تايمز.

في نهاية شهر مارس ، أصدرت صحيفة نيويورك تايمز بيانا جديدا لا يستهدف OpenAI فحسب ، بل يستهدف أيضا Google و Meta. ادعى البيان أن OpenAI قام بنسخ عدد كبير من مقاطع فيديو YouTube إلى نص باستخدام أداة التعرف على الكلام تسمى Whisper ، ثم استخدم النص لتدريب GPT-4. أكدت صحيفة نيويورك تايمز أنه أصبح من الممارسات الشائعة للشركات الكبرى استخدام أساليب متستر لتدريب النماذج الذكاء الاصطناعي ، مشيرة إلى أن Google تقوم أيضا بتحويل محتوى فيديو YouTube إلى نص لتدريب نماذجها الكبيرة ، والتي تنتهك بشكل أساسي حقوق منشئي محتوى الفيديو.

الدعوى القضائية بين صحيفة نيويورك تايمز و OpenAI ، التي وصفت بأنها "أول قضية حقوق نشر الذكاء الاصطناعي" ، معقدة ولها آثار بعيدة المدى على مستقبل المحتوى وصناعة الذكاء الاصطناعي. ونظرا لتعقيد القضية وتأثيرها المحتمل، فمن غير المرجح التوصل إلى حل سريع. إحدى النتائج المحتملة هي تسوية خارج المحكمة ، حيث تدفع الشركات الثرية مثل Microsoft و OpenAI تعويضات كبيرة. ومع ذلك ، فإن نزاعات حقوق الطبع والنشر للبيانات في المستقبل ستؤدي حتما إلى رفع التكلفة الإجمالية للبيانات عالية الجودة.

بالإضافة إلى ذلك ، باعتبارها أكبر محرك بحث في العالم ، كشفت Google أنها تفكر في فرض رسوم على وظائف البحث الخاصة بها. لن تستهدف التهم عامة الناس بل الشركات الذكاء الاصطناعي.

المصدر: رويترز

تخزن خوادم محرك بحث Google كمية كبيرة من المحتوى. يمكن القول أن Google تخزن كل المحتوى الذي ظهر على جميع صفحات الإنترنت منذ القرن 21st. تقوم منتجات البحث الحالية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ، مثل المنتجات الخارجية مثل الحيرة ، والمحلية مثل Kimi و Secret Tower ، بمعالجة البيانات التي تم البحث عنها من خلال الذكاء الاصطناعي ثم إخراجها للمستخدمين. ستؤدي رسوم محركات البحث مقابل الذكاء الاصطناعي حتما إلى زيادة تكلفة الحصول على البيانات.

في الواقع ، بالإضافة إلى البيانات العامة ، تتطلع عمالقة الذكاء الاصطناعي أيضا إلى البيانات الداخلية غير العامة.

Photobucket هو موقع ويب راسخ لاستضافة الصور والفيديو كان لديه 70 مليون مستخدم وما يقرب من نصف سوق الصور عبر الإنترنت في الولايات المتحدة في أوائل عام 2000. مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، انخفض عدد مستخدمي Photobucket بشكل ملحوظ. حاليا ، لم يتبق سوى 2 مليون مستخدم نشط (يدفعون رسوما عالية قدرها 399 دولارا أمريكيا سنويا). وفقا للاتفاقية وسياسة الخصوصية الموقعة من قبل المستخدمين عند التسجيل ، لم يتم استخدامها لأكثر من عام. سيتم إعادة تدوير الحساب ، كما يتم دعم حق Photobucket في استخدام الصور وبيانات الفيديو التي تم تحميلها من قبل المستخدم. كشف الرئيس التنفيذي لشركة Photobucket Ted Leonard أن بيانات الصور ومقاطع الفيديو البالغ عددها 1.3 مليار التي تمتلكها قيمة للغاية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. وهو يجري محادثات مع العديد من شركات التكنولوجيا لبيع البيانات ، مع عروض تتراوح من 5 سنتات إلى 1 دولار لكل صورة وأكثر من 1 دولار لكل فيديو ، ويقدر أن البيانات التي يمكن أن يوفرها Photobucket تبلغ قيمتها أكثر من مليار دولار.

نشر EPOCH ، وهو فريق بحثي يركز على اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي ، تقريرا عن البيانات المطلوبة للتعلم الآلي بناء على استخدام البيانات وتوليد بيانات جديدة عن طريق التعلم الآلي في عام 2022 ، والنظر في نمو موارد الحوسبة. نشرت ذات مرة تقريرا عن حالة البيانات المطلوبة للتعلم الآلي بعنوان " "هل ستنفد البيانات؟ تحليل لحدود توسيع نطاق مجموعات البيانات في التعلم الآلي ". وخلص التقرير إلى أنه سيتم استنفاد البيانات النصية عالية الجودة بين فبراير 2023 و 2026 ، وسيتم استنفاد بيانات الصور بين عامي 2030 و 2060. إذا تعذر تحسين كفاءة استخدام البيانات بشكل كبير ، أو ظهرت مصادر بيانات جديدة ، فقد يتباطأ الاتجاه الحالي لنماذج التعلم الآلي الكبيرة التي تعتمد على مجموعات البيانات الضخمة.

انطلاقا من الوضع الحالي حيث تشتري عمالقة الذكاء الاصطناعي البيانات بأسعار مرتفعة ، فقد تم استنفاد البيانات النصية المجانية عالية الجودة. كان تنبؤ EPOCH منذ سنوات 2 دقيقا نسبيا.

وفي الوقت نفسه، بدأت تظهر أيضا حلول للطلب على "نقص البيانات الذكاء الاصطناعي"، وهي: خدمات توفير البيانات الذكاء الاصطناعي.

Defined.ai هي شركة توفر بيانات مخصصة وحقيقية وعالية الجودة للشركات الذكاء الاصطناعي.

أمثلة على أنواع البيانات التي يمكن أن توفرها Defined.ai: https://www.defined.ai/datasets

نموذج أعمالها هو: الذكاء الاصطناعي الشركات تزود Defined.ai باحتياجاتها من البيانات الخاصة. على سبيل المثال ، من حيث جودة الصورة ، يجب أن تكون الدقة عالية قدر الإمكان لتجنب الضبابية والتعرض المفرط ويجب أن يكون المحتوى أصليا. من حيث المحتوى ، يمكن للشركات الذكاء الاصطناعي تخصيص موضوعات محددة بناء على مهام التدريب الخاصة بها ، مثل الصور الليلية والأقماع الليلية ومواقف السيارات واللافتات ، لتحسين معدل التعرف على الذكاء الاصطناعي في المشاهد الليلية. يمكن للجمهور تولي مهمة التقاط الصورة. بعد ذلك ، ستقوم الشركة بمراجعتها وتحميلها. سيتم تسوية الأجزاء التي تلبي المتطلبات بناء على عدد الصور. السعر حوالي 1-2 دولار أمريكي لصورة عالية الجودة ، 5-7 دولارات أمريكية لفيلم قصير يزيد عن عشر ثوان. تبلغ تكلفة الفيديو عالي الجودة لأكثر من 10 دقائق 100-300 دولار أمريكي ، والنص هو 1 دولار أمريكي لكل ألف كلمة. يمكن للشخص الذي يتلقى مهمة التعاقد من الباطن الحصول على حوالي 20٪ من الرسوم. قد يصبح توفير البيانات نشاطا تجاريا آخر للتعهيد الجماعي بعد "تصنيف البيانات".

إن توزيع التعهيد الجماعي للمهام العالمية ، والحوافز الاقتصادية ، وتسعير / تداول أصول البيانات ، وحماية الخصوصية مفتوحة للجميع ، والتي تبدو مناسبة بشكل خاص لنموذج أعمال Web3.

الذكاء الاصطناعي الأهداف السردية من جانب العرض الصناعي

لقد تغلغل الاهتمام الناجم عن نقص الرقائق في صناعة التشفير ، مما جعل قوة الحوسبة الموزعة المسار الأكثر سخونة والأعلى قيمة في السوق حتى الآن الذكاء الاصطناعي المسار.

لذا ، إذا انفجرت صراعات العرض والطلب في قطاعي الطاقة والبيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي في السنوات 1-2 القادمة ، فما هي المشاريع المتعلقة بالسرد الموجودة حاليا في صناعة التشفير؟

الأهداف المتعلقة بالطاقة

المشاريع المتعلقة بالطاقة التي تم إدراجها في البورصات المركزية الرئيسية (CEX) نادرة ، مع كون Power Ledger (الرمز المميز: POWR) هو المثال الوحيد الملحوظ.

Power Ledger ، التي تأسست في عام 2017 ، هي عبارة عن منصة طاقة شاملة قائمة على blockchain تهدف إلى تحقيق اللامركزية في تداول الطاقة. وهي تشجع معاملات الكهرباء المباشرة بين الأفراد والمجتمعات، وتدعم التطبيق الواسع النطاق للطاقة المتجددة، وتضمن الشفافية والكفاءة من خلال العقود الذكية. في البداية ، عملت Power Ledger على سلسلة كونسورتيوم مشتقة من Ethereum. في النصف الثاني من عام 2023 ، قامت Power Ledger بتحديث ورقتها البيضاء وأطلقت سلسلتها العامة الشاملة الخاصة ، والتي تستند إلى إطار Solana التقني للتعامل مع المعاملات الصغيرة عالية التردد في سوق الطاقة الموزعة. حاليا ، تشمل الأعمال الرئيسية لشركة Power Ledger ما يلي:

• تجارة الطاقة: يسمح للمستخدمين بشراء وبيع الكهرباء مباشرة ، خاصة من مصادر متجددة.
• تجارة المنتجات البيئية: تسهل التداول في أرصدة الكربون وشهادات الطاقة المتجددة ، وكذلك التمويل القائم على المنتجات البيئية.
• تشغيل السلسلة العامة: يجذب مطوري التطبيقات للبناء على بلوكشين Power Ledger ، مع دفع رسوم المعاملات في رموز POWR.

اعتبارا من الآن ، تبلغ القيمة السوقية المتداولة لشركة Power Ledger 170 مليون دولار ، مع قيمة سوقية مخففة بالكامل تبلغ 320 مليون دولار.

الأهداف المتعلقة بالبيانات

بالمقارنة مع أهداف التشفير المتعلقة بالطاقة ، يحتوي مسار البيانات على مجموعة متنوعة أكثر ثراء من أهداف التشفير. فيما يلي مشاريع تتبع البيانات التي أراقبها حاليا ، وكلها مدرجة في واحدة على الأقل من CEXs الرئيسية مثل Binance أو OKX أو Coinbase ، مرتبة بترتيب تصاعدي لتقييمها المخفف بالكامل (FDV):

1. غاسل - البيانات

عرض القيمة: يهدف Streamr إلى بناء شبكة بيانات لامركزية في الوقت الفعلي تتيح للمستخدمين تداول البيانات ومشاركتها بحرية مع الاحتفاظ بالتحكم الكامل في بياناتهم. من خلال سوق البيانات الخاص بها ، تسعى Streamr إلى تمكين منتجي البيانات من بيع تدفقات البيانات مباشرة للمستهلكين المهتمين دون وسطاء ، وبالتالي تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة.

المصدر: https://streamr.network/hub/projects

في حالة تعاون عملية ، دخلت Streamr في شراكة مع مشروع أجهزة Web3 آخر على متن الطائرة ، DIMO. من خلال مستشعرات أجهزة DIMO المثبتة في المركبات ، يقومون بجمع البيانات مثل درجة الحرارة وضغط الهواء والمقاييس الأخرى ، وتشكيل تدفقات بيانات الطقس التي يتم نقلها إلى المنظمات المحتاجة.

مقارنة بمشاريع البيانات الأخرى ، يركز Streamr بشكل أكبر على بيانات إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار. إلى جانب بيانات المركبات DIMO المذكورة أعلاه ، تشمل المشاريع الأخرى تدفقات بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي في هلسنكي. بسبب هذا التركيز ، شهد رمز مشروع Streamr ، DATA ، طفرة ، حيث تضاعفت قيمته في يوم واحد في ديسمبر الماضي عندما كان مفهوم DePIN في ذروته.

حاليا ، تبلغ القيمة السوقية المتداولة لشركة Streamr 44 مليون دولار ، مع قيمة سوقية مخففة بالكامل تبلغ 58 مليون دولار.

1. تساهمي – CQT

على عكس مشاريع البيانات الأخرى ، يوفر Covalent بيانات blockchain. تقرأ الشبكة التساهمية البيانات من عقد blockchain عبر RPC ، وتعالج هذه البيانات وتنظمها ، مما يؤدي إلى إنشاء قاعدة بيانات استعلام فعالة. يتيح ذلك لمستخدمي Covalent استرداد المعلومات التي يحتاجون إليها بسرعة دون إجراء استعلامات معقدة مباشرة من عقد blockchain. تعرف هذه الخدمة باسم "فهرسة بيانات blockchain".

عملاء Covalent هم في المقام الأول B2B ، بما في ذلك مشاريع Dapp مثل تطبيقات DeFi المختلفة ، بالإضافة إلى العديد من شركات التشفير المركزية مثل ConsenSys (الشركة الأم ل MetaMask) و CoinGecko (موقع معروف لتتبع الأصول المشفرة) و Rotki (أداة ضريبية) و Rainbow (محفظة تشفير). بالإضافة إلى ذلك ، فإن العمالقة الماليين التقليديين مثل Fidelity وشركة المحاسبة الأربعة الكبار EY هم أيضا عملاء Covalent. وفقا للإفصاحات الرسمية لشركة Covalent ، تجاوزت إيرادات المشروع من خدمات البيانات بالفعل إيرادات المشروع الرائد في نفس المجال ، The Graph.

تستعد صناعة Web3 ، نظرا لاكتمال البيانات على السلسلة وانفتاحها وأصالتها وطبيعتها في الوقت الفعلي ، لتصبح مصدرا قيما للبيانات عالية الجودة لسيناريوهات الذكاء الاصطناعي محددة و "نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة". كمزود للبيانات ، بدأت Covalent في توفير البيانات لمختلف سيناريوهات الذكاء الاصطناعي وأطلقت بيانات منظمة يمكن التحقق منها خصيصا الذكاء الاصطناعي.

المصدر: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

على سبيل المثال ، يوفر بيانات إلى SmartWhales ، وهي منصة تداول ذكية على السلسلة ، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد أنماط وعناوين التداول المربحة ؛ تستخدم Entendre Finance بيانات Covalent المنظمة ومعالجة الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى في الوقت الفعلي واكتشاف الحالات الشاذة والتحليل التنبئي.

في الوقت الحاضر ، لا تزال السيناريوهات الرئيسية لخدمات البيانات على السلسلة التي تقدمها Covalent مالية. ومع ذلك ، مع تعميم منتجات Web3 وأنواع البيانات ، سيتم أيضا توسيع سيناريوهات استخدام البيانات على السلسلة.

تبلغ القيمة السوقية المخففة الحالية لمشروع Covalent 150 مليون دولار ، والقيمة السوقية المخففة الكاملة 235 مليون دولار. بالمقارنة مع The Graph ، وهو مشروع مؤشر بيانات blockchain في نفس المسار ، فإنه يتمتع بميزة تقييم واضحة نسبيا.

1. هايف مابر - العسل

من بين جميع مواد البيانات ، غالبا ما يكون لبيانات الفيديو أعلى سعر للوحدة. يمكن ل Hivemapper توفير البيانات بما في ذلك معلومات الفيديو والخريطة للشركات الذكاء الاصطناعي. Hivemapper نفسه هو مشروع رسم خرائط عالمي لامركزي يهدف إلى إنشاء نظام رسم خرائط مفصل وديناميكي ويمكن الوصول إليه من خلال تقنية blockchain ومساهمات المجتمع. يمكن للمشاركين التقاط بيانات الخريطة من خلال dashcam وإضافتها إلى شبكة بيانات Hivemapper مفتوحة المصدر ، والحصول على مكافآت بناء على مساهماتهم في رمز المشروع HONEY. من أجل تحسين تأثيرات الشبكة وتقليل تكاليف التفاعل ، تم بناء Hivemapper على Solana.

تهدف Hivemapper ، التي تأسست في عام 2015 ، في البداية إلى إنشاء خرائط باستخدام طائرات بدون طيار. ومع ذلك ، سرعان ما أدركت أن هذا النموذج كان من الصعب توسيع نطاقه ، مما أدى إلى التحول إلى استخدام كاميرات القيادة والهواتف الذكية لالتقاط البيانات الجغرافية ، مما قلل بشكل كبير من تكلفة إنتاج الخرائط العالمية.

مقارنة ببرامج التجول الافتراضي ورسم الخرائط مثل خرائط Google ، يستخدم Hivemapper شبكة محفزة ونموذج التعهيد الجماعي لتوسيع تغطية الخرائط بشكل أكثر كفاءة ، والحفاظ على حداثة خرائط العالم الحقيقي ، وتحسين جودة الفيديو.

قبل ارتفاع الطلب على البيانات الذي تحركه الذكاء الاصطناعي ، كان من بين عملاء Hivemapper الأساسيين إدارات القيادة الذاتية في صناعة السيارات وشركات خدمات الملاحة والحكومات وشركات التأمين والشركات العقارية. اليوم ، يمكن ل Hivemapper توفير بيانات شاملة عن الطرق والبيئة للنماذج الذكاء الاصطناعي والكبيرة من خلال واجهات برمجة التطبيقات. من خلال التحديث المستمر لتدفقات الصور وبيانات معالم الطريق، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ترجمة هذه البيانات بشكل أفضل إلى إمكانات محسنة، وأداء المهام المتعلقة بالموقع الجغرافي والحكم البصري.

مصدر البيانات: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/

حاليا ، يمتلك مشروع Hivemapper's Honey قيمة سوقية مخففة تبلغ 120 مليون دولار وقيمة سوقية مخففة بالكامل (FDV) تبلغ 496 مليون دولار.

بالإضافة إلى المشاريع الثلاثة المذكورة أعلاه ، يشمل مجال البيانات أيضا:

الرسم البياني - GRT: مع سقف سوقي مخفف يبلغ 3.2 مليار دولار و FDV بقيمة 3.7 مليار دولار ، يوفر The Graph خدمات فهرسة بيانات blockchain مماثلة ل Covalent.

بروتوكول المحيط - OCEAN: مع سقف سوقي متداول يبلغ 670 مليون دولار و FDV بقيمة 1.45 مليار دولار ، يعد Ocean Protocol بروتوكولا مفتوح المصدر يهدف إلى تسهيل تبادل البيانات والخدمات المتعلقة بالبيانات وتسييلها. يربط مستهلكي البيانات بموفري البيانات لمشاركة البيانات مع ضمان الثقة والشفافية وإمكانية التتبع. تم تعيين هذا المشروع للاندماج مع Fetch.ai و SingularityNET ، مع تحويل الرمز المميز إلى ASI.

المنظور الثاني لسرد الذكاء الاصطناعي: وصول AGI ، يذكرنا بلحظة GPT

من وجهة نظر المؤلف ، كانت السنة الافتتاحية ل "المسار الذكاء الاصطناعي" في صناعة التشفير هي عام 2023 الرائع ، الذي تميز بظهور GPT ، وكانت الزيادة في مشاريع الذكاء الاصطناعي التشفير أكثر تأثيرا مضاعفا من النمو الهائل لصناعة الذكاء الاصطناعي.

على الرغم من أن قدرات مثل GPT4 و Turbo استمرت في التطور بعد GPT3.5 ، وعرض Sora قدرات مذهلة في إنشاء الفيديو ، إلى جانب التطورات السريعة في نماذج اللغات الكبيرة خارج OpenAI ، لا يمكن إنكار أن التأثير المعرفي للتقدم التكنولوجي الذكاء الاصطناعي على عامة الناس آخذ في التناقص. بدأ الناس تدريجيا في استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي ، ويبدو أن إزاحة الوظائف على نطاق واسع لم تحدث بعد.

لذا ، هل سيشهد مجال الذكاء الاصطناعي "لحظة GPT" أخرى في المستقبل ، حيث تدهش قفزة في التنمية الذكاء الاصطناعي الجماهير ، مما يجعل الناس يدركون أن حياتهم وعملهم سيتغيران نتيجة لذلك؟ يمكن أن تكون هذه اللحظة ظهور الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

يشير AGI إلى الآلات التي تتمتع بقدرات معرفية شاملة مماثلة للبشر ، وقادرة على حل العديد من المشكلات المعقدة التي تتجاوز المهام المحددة. تمتلك أنظمة AGI تفكيرا تجريديا عالي المستوى ، ومعرفة خلفية واسعة ، وتفكيرا منطقيا عبر المجالات ، وفهما سببيا ، وقدرات تعلم نقل متعددة التخصصات. من حيث القدرات الشاملة ، فإن أداء AGI على قدم المساواة مع أفضل البشر ، بل ويفوق القدرات الجماعية للمجموعات البشرية الأكثر تميزا.

في الواقع ، سواء تم تصويره في الخيال العلمي أو الألعاب أو الأفلام ، أو تغذيه توقعات الجمهور في أعقاب الانتشار السريع ل GPT ، فقد توقع المجتمع منذ فترة طويلة ظهور AGI يتجاوز المستويات المعرفية البشرية. يمكن القول أن GPT نفسها هي مقدمة ل AGI ، نبوءة الذكاء الاصطناعي العام.

السبب في أن GPT لها مثل هذه الطاقة الصناعية الهائلة والتأثير النفسي هو أن سرعة تنفيذها وأدائها فاق توقعات الجماهير: لم يتوقع الناس أن نظام الذكاء الاصطناعي القادر على اجتياز اختبار تورينج سيصل بالفعل ، ويصل بهذه السرعة.

في الواقع ، قد يعيد الذكاء الاصطناعي العام (AGI) تكرار مفاجأة "لحظة GPT" في غضون 1-2 سنوات: لقد تكيف الناس للتو مع مساعدة GPT ، فقط لاكتشاف أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد مساعد بعد الآن. حتى أنه يمكن أن ينجز بشكل مستقل مهام إبداعية وصعبة للغاية ، بما في ذلك تلك المشكلات التي حيرت كبار العلماء لعقود.

في 8 أبريل من هذا العام ، أجرى نيكولاي تانجن ، كبير مسؤولي الاستثمار في صندوق الثروة السيادية النرويجي ، مقابلة مع ماسك حول توقيت ظهور AGI.

وقال: "إذا عرفنا الذكاء الاصطناعي العام على أنه أذكى من أذكى البشر، أعتقد أنه من المحتمل أن يحدث ذلك في عام 2025". بمعنى آخر ، وفقا لتقديره ، سيستغرق وصول AGI عاما ونصف العام على الأكثر. بالطبع ، أضاف تحذيرا ، أن "الطاقة والأجهزة تواكب".

فوائد وصول AGI واضحة.

وهذا يعني أن إنتاجية البشرية ستأخذ قفزة عملاقة إلى الأمام ، وسيتم حل العديد من مشاكل البحث العلمي التي ابتلينا بها لعقود من الزمان دون عناء. إذا عرفنا "أذكى البشر" بأنهم الفائزون بجائزة نوبل ، فهذا يعني أنه طالما هناك ما يكفي من الطاقة وقوة الحوسبة والبيانات ، يمكن أن يكون لدينا عدد لا يحصى من "الفائزين بجائزة نوبل" الذين لا يكلون يتعمقون في أكثر المشاكل العلمية تحديا على مدار الساعة.

والواقع أن الفائزين بجائزة نوبل ليسوا نادرين مثل واحد من كل مئات الملايين؛ بل إنهم أيضا من بين مئات الملايين. معظمهم على قدم المساواة مع أساتذة الجامعات من حيث القدرة والذكاء. ومع ذلك ، نظرا للاحتمال والحظ في اختيار الاتجاه الصحيح ، والاستمرار حتى يتم الحصول على النتائج ، قد يكون الأفراد من نفس العيار لهم ، وزملائهم البارزين بنفس القدر ، قد فازوا أيضا بجوائز نوبل في عوالم موازية للبحث العلمي. لسوء الحظ ، لا يزال هناك عدد غير كاف من الأشخاص الذين يتمتعون بقدرات كبار أساتذة الجامعات المشاركين في الاختراقات العلمية ، وبالتالي فإن سرعة "استكشاف جميع الاتجاهات الصحيحة في البحث العلمي" لا تزال بطيئة.

مع ظهور AGI ، في الظروف التي يتم فيها توفير الطاقة وقوة الحوسبة بشكل كاف ، يمكن أن يكون لدينا عدد لا حصر له من AGIs مع مستوى الفائزين بجائزة نوبل الذين يستكشفون بعمق في أي اتجاه اختراق علمي محتمل. سيزداد معدل التقدم التكنولوجي بعشرات المرات. سيؤدي التقدم التكنولوجي إلى زيادة الموارد التي تعتبر حاليا باهظة الثمن ونادرة مئات المرات في السنوات 10 إلى 20 القادمة ، مثل إنتاج الغذاء ، والمواد الجديدة ، والأدوية الجديدة ، والتعليم عالي الجودة ، وما إلى ذلك. كما ستنخفض تكلفة الحصول على هذه الموارد بشكل كبير ، مما يمكننا من دعم المزيد من الأشخاص بموارد أقل ، وسيزداد نصيب الفرد من الثروة بسرعة.

اتجاه الناتج المحلي الإجمالي العالمي (المصدر: البنك الدولي)

قد يبدو هذا مثيرا بعض الشيء. لنلق نظرة على مثالين ، ناقشهما المؤلف في تقرير البحث IO.NET من قبل:

• في عام 2018 ، صرح فرانسيس أرنولد الحائز على جائزة نوبل في الكيمياء في حفل توزيع الجوائز: "اليوم ، يمكننا قراءة وكتابة وتحرير أي تسلسل للحمض النووي في التطبيقات العملية ، لكننا ما زلنا لا نستطيع تكوينه". بعد خمس سنوات فقط ، في عام 2023 ، نشر باحثون من Salesforce Research ، وهي شركة ناشئة الذكاء الاصطناعي من جامعة ستانفورد ووادي السيليكون ، ورقة في Nature Biotechnology. استخدموا نموذجا لغويا كبيرا يعتمد على ضبط GPT-3 لإنشاء مليون بروتين جديد من الصفر واكتشفوا بروتينين لهما هياكل مختلفة اختلافا جذريا ، وكلاهما له خصائص مضادة للميكروبات ويمكن أن يكون بمثابة حلول مقاومة للبكتيريا تتجاوز المضادات الحيوية. بمعنى آخر ، بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، تم التغلب على عنق الزجاجة في "إنشاء" البروتين.
• قبل ذلك ، تنبأت خوارزمية الذكاء الاصطناعي AlphaFold بهياكل جميع البروتينات المعروفة تقريبا البالغ عددها 214 مليون بروتين على الأرض في غضون 18 شهرا ، وهي نتيجة أكبر بمئات المرات من الجهود المشتركة لجميع علماء الأحياء الهيكليين السابقين.

لقد حدثت الثورة بالفعل ، وسيؤدي ظهور AGI إلى تسريع هذه العملية. من ناحية أخرى ، فإن التحديات التي جلبها ظهور AGI هائلة أيضا. لن يحل AGI محل عدد كبير من العاملين المعرفيين فحسب ، بل سيؤثر أيضا على العمال البدنيين الذين كانوا يعتبرون في السابق "أقل تأثرا الذكاء الاصطناعي". مع نضج تكنولوجيا الروبوتات وتطوير مواد جديدة تؤدي إلى انخفاض تكاليف الإنتاج ، ستزداد بسرعة نسبة وظائف العمل التي تم استبدالها بالآلات والبرمجيات.

في ذلك الوقت ، ستظهر قضيتان بعيدتان على ما يبدو بسرعة:

1. مشكلة العمالة والدخل لعدد كبير من العاطلين عن العمل.
2. كيف نميز بين الذكاء الاصطناعي والبشر في عالم تنتشر فيه الذكاء الاصطناعي في كل مكان.

تحاول Worldcoin \ Worldchain تقديم حلول من خلال تقديم نظام الدخل الأساسي الشامل (UBI) لتوفير الدخل الأساسي للجمهور واستخدام الميزات البيومترية القائمة على القزحية للتمييز بين البشر الذكاء الاصطناعي.

في الواقع ، UBI ، الذي يوفر المال للجميع ، ليس مجرد فطيرة في السماء. فقد جربت بلدان مثل فنلندا وإنجلترا الدخل الأساسي الشامل، وتعمل أطراف في كندا وأسبانيا والهند وغيرها من البلدان بنشاط على اقتراح وتعزيز التجارب ذات الصلة.

تكمن فائدة استخدام التعريف البيومتري + النموذج القائم على blockchain لتوزيع UBI في الطبيعة العالمية للنظام ، مما يوفر تغطية أوسع للسكان. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنها الاستفادة من شبكة المستخدمين الموسعة من خلال توزيع الدخل لبناء نماذج أعمال أخرى ، مثل الخدمات المالية (Defi) ، والشبكات الاجتماعية ، والتعهيد الجماعي ، وما إلى ذلك ، لتشكيل أوجه تآزر داخل الشبكة.

أحد الأصول المقابلة لتأثير ظهور AGI هو Worldcoin - WLD ، مع قيمة سوقية مخففة تبلغ 1.03 مليار دولار وقيمة سوقية مخففة بالكامل تبلغ 47.2 مليار دولار.

مخاطر وشكوك الاستنتاج السردي

على عكس العديد من تقارير أبحاث المشاريع والتتبع السابقة الصادرة عن Mint Ventures ، تتمتع هذه المقالة بذاتية أكبر في الاستنتاج السردي والتنبؤ. يجب على القراء اعتبار محتوى هذه المقالة مناقشة متباينة بدلا من نبوءة للمستقبل. يواجه الاستقراء السردي الذي قدمه المؤلف العديد من الشكوك ، مما يؤدي إلى أخطاء تخمينية. تشمل هذه المخاطر أو العوامل المؤثرة على سبيل المثال لا الحصر:

• جانب الطاقة: تحديثات GPU تسبب انخفاضا سريعا في استهلاك الطاقة

على الرغم من الزيادة الحادة في الطلب على الطاقة المحيطة الذكاء الاصطناعي ، توفر الشركات المصنعة للرقائق مثل Nvidia طاقة حوسبة أعلى مع استهلاك أقل للطاقة من خلال ترقيات الأجهزة المستمرة. على سبيل المثال ، في مارس من هذا العام ، أصدرت Nvidia جيلا جديدا من بطاقة الحوسبة الذكاء الاصطناعي GB200 ، والتي تدمج وحدتي معالجة رسومات B200 ووحدة معالجة مركزية Grace واحدة. يبلغ أداء التدريب أربعة أضعاف أداء وحدة معالجة الرسومات H100 الذكاء الاصطناعي الرئيسية للجيل السابق ، وأداء الاستدلال هو سبعة أضعاف أداء H100 ، في حين أن استهلاك الطاقة المطلوب هو ربع H100 فقط. ومع ذلك ، على الرغم من ذلك ، فإن الرغبة في السلطة من الذكاء الاصطناعي بعيدة كل البعد عن الرضا. مع انخفاض استهلاك وحدة الطاقة ، قد يزداد إجمالي استهلاك الطاقة في الواقع مع توسع التطبيقات والطلبات الذكاء الاصطناعي.

• جانب البيانات: يحقق مشروع Q * "البيانات التي تم إنشاؤها ذاتيا"

لطالما كانت هناك شائعة داخل OpenAI حول مشروع "Q" ، والذي تم ذكره في الاتصالات الداخلية لموظفي OpenAI. وفقا لرويترز نقلا عن المطلعين في OpenAI ، قد يكون هذا اختراقا في سعي OpenAI للذكاء الاصطناعي الفائق / الذكاء الاصطناعي العام (AGI). لا يتمتع Q بالقدرة على حل المشكلات الرياضية غير المرئية سابقا من خلال التجريد فحسب ، بل لديه أيضا القدرة على توليد البيانات لتدريب النماذج الكبيرة دون الحاجة إلى تغذية البيانات في العالم الحقيقي. إذا كانت هذه الشائعات صحيحة ، كسر عنق الزجاجة الذكاء الاصطناعي التدريب النموذجي المحدود بسبب نقص البيانات عالية الجودة.

• وصول AGI: مخاوف OpenAI

قد يأتي توقيت وصول AGI ، كما اقترح Elon Musk ، بحلول عام 2025 ، لكن هذه مسألة وقت فقط. ومع ذلك ، قد تواجه Worldcoin ، باعتبارها رواية مستفيدة مباشرة من وصول AGI ، أكبر المخاوف من OpenAI ، حيث يتم التعرف عليها على نطاق واسع على أنها "رمز الظل ل OpenAI".

في الساعات الأولى من يوم 14 مايو ، عرضت OpenAI أحدث GPT-4o و 19 إصدارا مختلفا آخر من نماذج اللغات الكبيرة في درجات مهام شاملة في حدث إطلاق المنتج في الربيع. بمجرد النظر إلى الجدول ، سجل GPT-4o 1310 ، على ما يبدو أعلى بكثير من الرتب اللاحقة. ومع ذلك ، من حيث النتيجة الإجمالية ، فهي أعلى بنسبة 4.5٪ فقط من GPT4 turbo في المركز الثاني ، وأعلى بنسبة 4.9٪ من Gemini 1.5 Pro من Google في المركز الرابع ، وأعلى بنسبة 5.1٪ من Claude 3 Opus من Anthropic في المركز الخامس.

منذ أن مرت اللحظة التي هزت العالم لأول مرة في GPT3.5 منذ أكثر من عام بقليل ، فقد تمكن منافسو OpenAI بالفعل من الوصول إلى موقع قريب جدا (على الرغم من أن GPT5 لم يتم إصداره بعد ومن المتوقع إطلاقه هذا العام). يبدو أن ما إذا كان بإمكان OpenAI الحفاظ على مكانتها الرائدة في الصناعة في المستقبل أصبحت ضبابية. إذا تم تخفيف أو تجاوز الحافة الرائدة والمركز المهيمن ل OpenAI ، فإن القيمة السردية ل Worldcoin كرمز ظل OpenAI ستنخفض أيضا.

علاوة على ذلك ، إلى جانب نظام مصادقة قزحية العين في Worldcoin ، يدخل المزيد والمزيد من المنافسين هذا السوق أيضا. على سبيل المثال ، أعلن مشروع معرف مسح النخيل Humanity Protocol للتو عن الانتهاء من جولة جديدة من التمويل بقيمة 30 مليون دولار بقيمة 1 مليار دولار. أعلنت LayerZero Labs أيضا عن عملها على Humanity وانضمت إلى شبكة عقدة المدقق الخاصة بها ، باستخدام براهين ZK لمصادقة بيانات الاعتماد.

استنتاج

في الختام ، على الرغم من أن المؤلف قد استقر سرد المسار الذكاء الاصطناعي ، إلا أن المسار الذكاء الاصطناعي يختلف عن حقول التشفير الأصلية مثل DeFi. إنه أكثر من نتاج لتدفق طفرة الذكاء الاصطناعي إلى دائرة العملة. في الوقت الحالي ، لم تؤسس العديد من المشاريع نماذج أعمالها بالكامل بعد ، والعديد من المشاريع تشبه إلى حد كبير الميمات ذات الطابع الذكاء الاصطناعي (مثل Rndr المشابهة لميم Nvidia ، و Worldcoin المشابهة لميم OpenAI). يجب على القراء توخي الحذر بشأنها.

بيان:

1. هذه المقالة التي تحمل في الأصل عنوان "الموجة التالية من الاستنتاج السردي في قطاع الذكاء الاصطناعي المشفرة: المحفزات ومسارات التنمية والمشاريع ذات الصلة" مستنسخة من [mintventures]. جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [Alex Xu]. إذا كان لديك أي اعتراض على إعادة الطباعة ، فيرجى الاتصال بفريق Gate Learn ، وسيقوم الفريق بالتعامل معها في أقرب وقت ممكن.

2. إخلاء المسؤولية: الآراء ووجهات النظر الواردة في هذه المقالة تمثل فقط وجهات نظر المؤلف الشخصية ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.

3. تتم ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر ، يحظر نسخ المقالات المترجمة أو توزيعها أو سرقتها.