المحطة التالية لعميل الذكاء الاصطناعى – الانتقال من الوكلاء إلى الاقتصادات

المؤلف: Revc ، رؤية Baitchain

أصبح مزيج الذكاء الاصطناعي (AI) و blockchain (Web3) اتجاهًا مهمًا ، خاصة في تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي.يدرك وكلاء الذكاء الاصطناعى العمليات المستقلة في blockchain من خلال الإدراك والتعلم وأداء المهام ، مما يمنحهم القدرة على التحول تدريجياً من أدوات الأنشطة الاقتصادية إلى كيانات اقتصادية مستقلة.ومع ذلك ، لا يزال من المثير للجدل ما إذا كان ينبغي أن يركز وكيل الذكاء الاصطناعى الحالي على تطوير الذكاء الاصطناعي في طبقة التطبيق بدلاً من طبقة البنية التحتية.

ستقوم هذه المقالة بتحليل القيود المحتملة والحالية لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي من وجهات نظر متعددة مثل تطوير الإنتاجية ، وتنسيق علاقات الإنتاج ، وتكاليف التدريب النموذجي ، وآليات الحوافز ، واستكشاف كيفية انتقال وكيل AI إلى اقتصاد AI أوسع.

1. قيود البنية التحتية لـ Web3

1.1 تكلفة الإنتاجية والتدريب النموذجية

يعتمد التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على موارد الحوسبة (قوة الحوسبة) والبيانات عالية الجودة ، في حين أن الميزات اللامركزية في Web3 تجعل تكامل الموارد أمرًا صعبًا.

– حدود طاقة الحوسبة: تحاول منصات طاقة الحوسبة اللامركزية (مثل DEPIN) استخدام قوة الحوسبة الخاملة لتوفير الدعم الموزع ، ولكن كفاءتها وحجمها لا تزال أقل بكثير من المنصات المركزية (مثل AWS و Azure).

-تكلفة البيانات وجودةها: لا تكفي البيانات على السلسلة لدعم التدريب على نطاق واسع من الذكاء الاصطناعى ، كما أن شرح البيانات اللامركزية وكفاءة التنسيق أقل من تلك الخاصة بالمنصات المركزية التقليدية.

– اعتماد الأجهزة: يتم احتكار السعة الإنتاجية لموردي الأجهزة الرائدة مثل NVIDIA تقريبًا من قبل شركات مثل Openai و XAI ، ومن الصعب على Web3 Infrastructure دخول هذا المسار.

1.2 تكلفة تنسيق علاقات الإنتاج

جوهر النظام اللامركزي هو الإنصاف والشفافية ، لكن آليات التنسيق المعقدة غالباً ما تزيد من تكاليف صنع القرار.

– تصميم آليات الحوافز معقد: كيفية تسعير البيانات وحسابها التي ساهم بها المستخدمون وكيفية تخصيص المكافآت.

– كفاءة التنسيق المنخفض: مقارنة بالمؤسسات المركزية ، فإن مؤسسات Web3 بطيئة في الاستجابة وغير الفعالة بسبب تشتتها ، مما يجعل من الصعب التكيف مع احتياجات الذكاء الاصطناعى المتغيرة بسرعة.

2. مزايا وإمكانية Web3 في طبقة التطبيق

2.1 استكشاف تطبيق وكيل الذكاء الاصطناعي

لدى وكيل الذكاء الاصطناعى حالات استخدام أوضح ونموذج الربح في طبقة تطبيق Web3:

– السيناريوهات الشخصية: يمكن تخصيص وكيل الذكاء الاصطناعي من خلال تقنية Web3 ، مثل مساعد التمويل اللامركزي (Defi) ، والتفاعل في اللعبة على السلسلة ، إلخ.

– الاتصالات MEME و SELISTRIAL: AIC ACTION COMMENT مع اقتصاد MEME لتعزيز مشاركة المجتمع وتعزيز تأثير المشروع من خلال التفاعل السرد الإبداعي والاجتماعي.

– الحكم الذاتي والشفافية: Web3 يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي للهوية الرقمية وقدرات إدارة الأصول المستقلة ، مما يعزز ثقتها بين المستخدمين.

2.2 حوافز اقتصادية ونمو المستخدم

Web3 يقلل من الحاجز أمام إدخال المستخدم من خلال نموذج الرمز المميز:

– تأثير الثروة: يجذب إصدار الرمز المميز قدرًا كبيرًا من الأموال المضاربة ومشاركة المستخدم.

– مشاركة المستخدم والبناء المشترك: لا يكون المستخدمون مستهلكين فحسب ، بل يزيد من حاملي الرمز المميز والمشاركين في المجتمع.

3. التحديات والمسارات الانتقالية لعامل الذكاء الاصطناعى تجاه اقتصادات الذكاء الاصطناعي

3.1 الفقاعات الحالية: منظمة العفو الدولية+ميمي مشفرة

في الوقت الحاضر ، فإن العديد من المشاريع المتعلقة بوكيل الذكاء الاصطناعى هي فقط في مراحل النشر للإصدار والميمي ، وتكون وظائفها وقدرات التنفيذ الفعلية محدودة.

– الافتقار إلى الميزات الثورية: لا يمكن للعديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي تجاوز التفاعلات البسيطة أو توليد المحتوى ويفشلون في حل نقاط ألم المستخدم.

– البيانات ونقص النماذج: لا يزال وكيل الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على البنية التحتية للتدريب على طراز Web2 ولم يشكل نظامًا بيئيًا مستقلاً.

يتطلب عميل الذكاء الاصطناعى مسار تكرار واضح على الأقل ، بما في ذلك:

– تنوع اختيار نموذج البيانات (يعتمد حاليًا على البنية التحتية Web2)

– آلية تقييم مصدر البيانات وتقييم التدريب تتضمن حوافز ومكافآت مميزة للمستخدمين

– آلية التكيف الديناميكي للمكافآت بناءً على تغييرات السوق (الإيرادات)

– آلية إنشاء نموذج المنتج وقيم الذكاء الاصطناعى

– آلية التقييم الكمي للاقتصاد ، وآلية التكيف الديناميكي التي تنطوي على توجيهات التشغيل والتنمية

– آلية الحوكمة التكرارية على أساس ردود الفعل في السوق

إذا لم يتمكن وكيل الذكاء الاصطناعى من الحصول على الدعم من هذه الآليات ، فقد لا تكون الحرارة التي جلبتها السوق الثور وميمي مستدامة.يتطلب النمو السريع للسوق العمليات المكررة توحيد أساس مسار 100 مليار دولار.في الوقت الحاضر ، لا تزال آلية وشكل المنتج من AI Agent في مهدها ، لكن بعض الشركات الناشئة المحترفة ، مثل UBC و Eliza المحدثة ، بدأت في تعزيز ترقية المسار.

3.2 مسار الانتقال: من التطبيقات الخفيفة إلى البنية التحتية

يمكن أن يبدأ وكيل الذكاء الاصطناعى من تطبيق Web3 خفيف الوزن والتوسع تدريجياً إلى أنشطة اقتصادية أكثر تعقيدًا:

-دفع نمو المستخدم مع سيناريوهات التطبيق: إعطاء الأولوية لتطوير سيناريوهات التطبيق المستهدفة للغاية وسهلة التعزيز (مثل المساعدين الظاهري ، أدوات التداول التلقائي).

– دمج تأثير التواصل لاقتصاد الميم: استخدم ثقافة الميم لتعزيز اتصالات المشروع وبناء المجتمع.

– بناء قدرات البنية التحتية تدريجيا: استكشاف جدوى المنشآت الأساسية من خلال التخزين الموزع والشرح اللامركزي وتكامل طاقة الحوسبة.

– تحقيق الاستقلال الاقتصادي والاستقلالية البيئية: منح وكيل الذكاء الاصطناعى القدرة على اتخاذ قرارات وحكم مستقلة ، بحيث يمكن أن تنتقل تدريجيا إلى اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

4. المقارنة بين وكيل الذكاء الاصطناعى و Web2: المزايا والعيوب

منصة AI المركزية من Web2 هي فعالة في تكامل الموارد ، واستجابة السوق وتطوير التكنولوجيا ، في حين أن منصة AI اللامركزية في Web3 تؤكد استقلالية بيانات المستخدم والابتكار المتنوع.

5. وكيل الذكاء الاصطناعى مناسب حاليًا لطبقة التطبيق ، ولا يزال هناك اختناقات في بناء البنية التحتية

في الوقت الحاضر ، تعد الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة للتركيز على استكشاف طبقة التطبيق بدلاً من بناء البنية التحتية في حقل Web3.تمنح الطبيعة اللامركزية لـ WEB3 وكيل الذكاء الاصطناعى استقلالية أكبر ومشاركة اقتصادية ، ولكنها أدنى من النظام الأساسي المركزي لـ Web2 من حيث تكامل الموارد والكفاءة والتنسيق.

إذا أراد وكيل الذكاء الاصطناعى التحرك نحو اقتصاد الذكاء الاصطناعي أكثر شمولاً ، فيجب أن يبدأ بتطبيقات خفيفة الوزن ، وتطوير نموذج منتج فريد من نوعه مع أجواء مجتمع Web3 الفري استكشاف أساس اللامركزية.لا يزال دمج Web3 و AI في مراحله المبكرة ، وسيعتمد تطوره المستقبلي على القيادة المستمرة للابتكار التكنولوجي واحتياجات المستخدم.

ملخص

على الرغم من أن AI Agent قد حقق في البداية نتائج معينة في تطوير Web3 ، إلا أنه لا يزال يواجه العديد من التحديات ، خاصة في بناء البنية التحتية وتكامل الموارد وتدريب النماذج.لتحقيق الانتقال الناجح لوكيل الذكاء الاصطناعى إلى اقتصاد الذكاء الاصطناعي ، يجب على الصناعة تحسين بنيتها التحتية اللامركزية تدريجياً ، وتحسين آليات الحوافز ، وأن تنقل بوضوح مسار التكرار لضمان التعرف والدعم في السوق والمجتمع.

مزيج من الذكاء الاصطناعي و Web3 لديه إمكانات كبيرة.