فرص وتحديات مسار الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة

تحاول Crypto AI حل بعض مشاكل الذكاء الاصطناعي المركزي من خلال اللامركزية وآلية تحفيز الرموز:

1. استخدام اللامركزية لحل مشاكل المركزية مثل الرقابة
2. من خلال حوافز التوكنات لنماذج المصادر المفتوحة والتنمية المفتوحة
3. نموذج المكافآت مفتوح المصدر، يدفع بتطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المفتوحة

ومع ذلك، لا تزال Crypto AI تواجه بعض التحديات من حيث القيمة التجارية:

1. ضرورة تحسين الكفاءة أكبر من ضمان العدالة
2. تكلفة الثقة في الذكاء الاصطناعي الحالي ليست مرتفعة
3. قد تكون تكلفة حلول السلسلة أعلى

قد تكون القيمة الأكبر لـ Crypto AI حالياً في الجانب السردي، حيث فتحت خيال الناس. إنه سرد خارجي طويل الأمد، يحتاج إلى وقت للتطور واستكشاف سيناريوهات التطبيق المستقبلية.

تصنيف المشاريع في مجال Crypto AI

طرق التصنيف الشائعة هي:

1. تمكين الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة مقابل تمكين العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي
2. طبقة الهيكل، طبقة الموارد، طبقة التطبيقات

طبقة البنية التحتية: تقدم بنية تحتية أساسية، مثل Bittensor و Near و Sahara وغيرها طبقة الموارد: توفر الموارد اللازمة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مثل القوة الحاسوبية ( Akash، Render )، البيانات ( Vana ) وغيرها. طبقة التطبيق: تطبيقات موجهة للمستخدمين، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي وغيرها

فرص وتحديات Crypto AI

التحديات الرئيسية:

1. المشاريع عمومًا في مرحلة مبكرة، ولم تجد بعد نموذج عمل قوي.
2. هناك تباين بين مشاعر السوق والتقدم التكنولوجي
3. نقص المناقشات العميقة والبناءة والشكوك

فرص المستقبل:

1. استكشاف حلول لتقليل تكلفة الحصول على موارد الذكاء الاصطناعي
2. تطور وكيل الذكاء الاصطناعي نحو الاتجاه العملي
3. متابعة تطورات الذكاء الاصطناعي في المجالات غير المشفرة، خاصة المواضيع المتعلقة بالأخلاق.
4. الفرص التي قد تنشأ بعد ظهور AGI

مشاريع الذكاء الاصطناعي في التشفير التي تستحق المتابعة

(TAO) Bittensor:

• قدرة سرد قوية وصورة الفريق
• الحصول على اهتمام المؤسسات
• إظهار الحيوية بعد تجربة FUD واسعة النطاق
• تم بناء نظام بيئي أولي للذكاء الاصطناعي

مشاريع أخرى تستحق المتابعة:

• فانا: بيانات لامركزية
• Arweave:AI الكمبيوتر
• Near: تجريد السلسلة وحضانة تطبيقات الذكاء الاصطناعي

استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة

1. الفريق: الخلفية، القدرة على التنفيذ، القدرة على السرد
2. نموذج الاقتصاد الرمزي وفائدته
3. علامة المشروع، الثقافة والمجتمع
4. المنتجات والربحية
5. المرحلة الحالية للمشروع ( متفائلاً/متشائماً )

مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة

1. ChatGPT: تمارين اللغة، الاستشارات النفسية، تلخيص المعلومات، إنشاء المحتوى
2. الالتباس: البحث السريع وتنظيم المعلومات 3.豆包: ملخص فيديوهات يوتيوب
3. Midjourney: توليد الصور

تظهر أدوات الذكاء الاصطناعي إمكانات هائلة في مجالات التعليم والبحث وما إلى ذلك، وقد تؤدي في المستقبل إلى تحسين ملحوظ في الإنتاجية.