الذكاء الاصطناعي اللامركزي: شرح الفوائد والتحديات وأهم المشاريع

يزداد الذكاء الاصطناعي قوةً، لكن معظم تطويره يخضع لسيطرة عدد محدود من شركات التكنولوجيا. وهذا يثير مخاوف بشأن الشفافية، وملكية البيانات، وإمكانية الوصول إليها، ومن المستفيد من نمو الذكاء الاصطناعي.

مع ذلك، لا يزال معظم تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم اليوم خاضعاً لسيطرة عدد محدود من شركات التكنولوجيا الكبرى. غالباً ما تكون نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية أنظمة مغلقة، مما يعني أن المستخدمين لديهم رؤية محدودة لكيفية تدريبها، والبيانات التي تستخدمها، وكيفية اتخاذ القرارات. 

وهذا يثير مخاوف بشأن الشفافية، وملكية البيانات، والرقابة، ومن يستفيد من القيمة الاقتصادية المتزايدة للذكاء الاصطناعي.

يهدف الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى تغيير هذا الوضع من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي باستخدام مبادئ تقنية البلوك تشين. فبدلاً من الاعتماد على الأنظمة المغلقة، فإنها تُنشئ شبكات حيث يمكن للمطورين والباحثين والمستخدمين والمساهمين المشاركة وتبادل الموارد والتحكم بشكل أكبر في كيفية بناء الذكاء الاصطناعي واستخدامه. 

وقد أدى ذلك إلى ظهور مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تركز على قوة الحوسبة، ومشاركة البيانات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وشبكات الذكاء المفتوحة.

الخلاصه 

• يجعل الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحاً من خلال السماح للأفراد بالمساهمة بالبيانات وقوة الحوسبة والنماذج خارج نطاق شركات التكنولوجيا الكبيرة.
• تعمل تقنية البلوك تشين على تحسين شفافية الذكاء الاصطناعي وملكية البيانات من خلال تسهيل التحقق من الأنشطة ومنح المستخدمين مزيدًا من التحكم في بياناتهم.
• تعالج مشاريع مختلفة مشاكل الذكاء الاصطناعي المختلفة؛ يركز Bittensor على شبكات الذكاء الاصطناعي، ويركز Render و Akash على قوة الحوسبة، ويركز Ocean Protocol على خصوصية البيانات.
• لا يزال القطاع يواجه تحديات مثل المخاطر الأمنية، وقضايا الحوكمة، والتنظيم، وتوسيع نطاق الشبكات اللامركزية.
• لا يزال الذكاء الاصطناعي اللامركزي يواجه تحديات كبيرة، بما في ذلك المخاطر الأمنية، وصراعات الحوكمة، وعدم اليقين التنظيمي، وصعوبة تنسيق الشبكات العالمية الكبيرة بدون سلطة مركزية.

ما هو الذكاء الاصطناعي اللامركزي في العملات المشفرة؟

الذكاء الاصطناعي اللامركزي في العملات المشفرة يشير هذا إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المبنية على شبكات البلوك تشين حيث يتم توزيع قوة الحوسبة والبيانات والنماذج وعملية صنع القرار عبر العديد من المشاركين المستقلين بدلاً من أن يتم التحكم فيها من قبل شركة واحدة. 

يجمع هذا النظام بين الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية للعملات الرقمية لإنشاء شبكات ذكاء اصطناعي مفتوحة، حيث يمكن للمستخدمين المساهمة بالموارد، والتحقق من الأنشطة، وتلقي المكافآت عبر الرموز الرقمية. وتهدف هذه الأنظمة إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وسهولة في الوصول إليه، وأكثر اعتمادًا على مشاركة المجتمع.

شرح المكونات الثلاثة

يجمع الذكاء الاصطناعي اللامركزي في العملات المشفرة بين ثلاث أفكار رئيسية: اللامركزية، والذكاء الاصطناعي، وتقنية سلسلة الكتل (البلوك تشين).

الشبكات اللامركزية

غالباً ما يتم التحكم في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي من قبل شركات التكنولوجيا الكبيرة التي تدير مراكز بيانات ضخمة، وتمتلك الأجهزة، وتجمع مجموعات بيانات كبيرة، وتدير الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. 

يتبنى الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مختلفًا من خلال توزيع هذه الموارد على العديد من المشاركين المستقلين. ومن التقنيات المتخصصة المستخدمة في شبكات مثل Fetch.ai التعلم الموحد (مثل CoLearn)، الذي يسمح بتدريب النماذج على مصادر بيانات متعددة دون الحاجة إلى مركزة البيانات الأولية، مما يضمن الخصوصية مع الاستفادة من المعرفة الموزعة.

بدلاً من الاعتماد على بنية تحتية لشركة واحدة، تتيح شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للأفراد والمنظمات حول العالم المساهمة بقدرات حاسوبية أو بيانات أو نماذج ذكاء اصطناعي. ويمكن للمشاركين توفير سعة معالجة رسومية غير مستخدمة، أو المساعدة في تدريب النماذج، أو دعم عمليات الشبكة.

الذكاء الاصطناعي

يشير مصطلح الذكاء الاصطناعي في الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى الأنظمة التي يمكنها تحليل البياناتتحديد الأنماط، ووضع التوقعات، وإكمال المهام.

في مجال العملات المشفرة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم أنشطة مثل تحليل السوق، وأدوات التداول، وإدارة المحافظ، ومراقبة سلسلة الكتل (البلوك تشين). قرارات الحوكمةووكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتفاعلون مع المحافظ والتطبيقات اللامركزية. وعند دمجها مع تقنية البلوك تشين، تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه أداء المهام بشكل أكثر استقلالية من خلال العقود الذكية والمدفوعات الآلية.

تكامل Blockchain

توفر تقنية البلوك تشين البنية التحتية التي تربط وتنسق شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. فبدلاً من سيطرة شركة واحدة على النظام، تتيح تقنية البلوك تشين لعدة مشاركين المساهمة بالموارد والعمل معًا.

فهو يتيح ميزات مثل مكافآت الرموز للمساهمين، والعقود الذكية للاتفاقيات الآلية، والسجلات الشفافة للتحقق، والمشاركة المفتوحة دون الحاجة إلى موافقة من سلطة مركزية.

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين معًا على إنشاء نظام يتم فيه مشاركة تطوير وتشغيل الذكاء الاصطناعي عبر شبكة بدلاً من أن يتم التحكم فيه من قبل عدد قليل من الشركات.

لماذا يُعدّ الذكاء الاصطناعي اللامركزي مهمًا في عالم العملات الرقمية؟

يرتبط الذكاء الاصطناعي اللامركزي بإحدى الأفكار الرئيسية وراء العملات المشفرة: تقليل الاعتماد على الأنظمة المركزية. فبينما تركز العملات المشفرة على إنشاء شبكات مالية أكثر انفتاحًا، يطبق الذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجًا مشابهًا في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال توزيع الملكية والوصول والمشاركة عبر شبكة أوسع.

المزايا العملية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

• تتمثل إحدى المزايا الرئيسية في قدرة تقنية البلوك تشين على دعم الاقتصادات الجديدة القائمة على الذكاء الاصطناعي. قد تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى إجراء معاملات صغيرة متكررة، مثل دفع ثمن البيانات أو موارد الحوسبة أو الخدمات. ويمكن للمدفوعات القائمة على العملات المشفرة أن تسهل إدارة هذه التفاعلات الآلية.

• يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي أن يعزز الشفافية أيضاً. فبدلاً من الاعتماد فقط على أنظمة الذكاء الاصطناعي المغلقة التي تسيطر عليها الشركات، يمكن للشبكات اللامركزية أن تسمح للمستخدمين بالتحقق من كيفية التعامل مع النماذج والبيانات والمعاملات.

• ومن المزايا الأخرى المشاركة المفتوحة. إذ يمكن للمطورين والباحثين والأفراد المساهمة بقوة الحوسبة أو البيانات أو النماذج دون الحاجة إلى إذن من أي منظمة.

نمو السوق وتوسع النظام البيئي

لقد نما قطاع الذكاء الاصطناعي اللامركزي حول عدة مجالات، بما في ذلك الحوسبة اللامركزية، وشبكات نماذج الذكاء الاصطناعي، وأسواق البيانات، ومنصات وكلاء الذكاء الاصطناعي. 

تركز مشاريع مثل شبكة ريندر وشبكة أكاش على موارد الحوسبة الموزعة، بينما تستكشف منصات مثل بروتوكول أوشن مشاركة البيانات اللامركزية. شبكات الذكاء الاصطناعي مثل بيتنسور التركيز على إنشاء أنظمة بيئية مفتوحة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

ملاحظة: غالبًا ما تسبق القيمة السوقية للرموز المميزة في قطاع الذكاء الاصطناعي اللامركزي الاستخدام الفعلي للشبكة، مما يعكس اهتمامًا كبيرًا بالمضاربة إلى جانب التقدم التنموي المستمر.

مع ازدياد تبني هذه الشبكات، فإنها تستكشف طرقًا جديدة لتوفير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي خارج نطاق مزودي الخدمات المركزيين التقليديين. ومع ذلك، لا يزال هذا القطاع في طور النمو، ويتغير حجم سوقه مع تطور أسعار الرموز الرقمية والمشاريع.

الذكاء الاصطناعي المركزي مقابل الذكاء الاصطناعي اللامركزي: مقارنة شاملة

يتبنى الذكاء الاصطناعي المركزي والذكاء الاصطناعي اللامركزي نهجين مختلفين في بناء وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي. يعتمد الذكاء الاصطناعي المركزي التقليدي على مؤسسات كبيرة تتحكم في البنية التحتية والبيانات والنماذج، بينما يوزع الذكاء الاصطناعي اللامركزي هذه الموارد على عدة مشاركين باستخدام تقنيات مثل سلسلة كتلة.

البعد	الذكاء الاصطناعي المركزي	الذكاء الاصطناعي اللامركزي	الفائز ولماذا
السيطرة	تخضع أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي لسيطرة عدد قليل من شركات التكنولوجيا الكبيرة التي تمتلك البنية التحتية والنماذج.	يتم توزيع موارد الذكاء الاصطناعي على عدة مشاركين مستقلين من خلال مشاركة مفتوحة.	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يقلل من تركيز السيطرة ويشجع على مشاركة أوسع
لشفافية والولاء	تعمل العديد من النماذج كنظم مغلقة ذات رؤية محدودة لبيانات التدريب وعمليات صنع القرار	يمكن أن تجعل النماذج مفتوحة المصدر والسجلات القابلة للتحقق عمليات الذكاء الاصطناعي أسهل في الفحص.	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يحسن الشفافية والمساءلة
خصوصية البيانات	غالباً ما يتم تخزين بيانات المستخدم ومعالجتها من خلال خوادم تسيطر عليها الشركة	يستخدم أساليب مثل التعلم الموحد والمعالجة الموزعة لمنح المستخدمين مزيدًا من التحكم في البيانات	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يدعم ملكية أكبر للبيانات
استخدم	قد يعتمد الوصول على سياسات الشركة، أو قيود واجهة برمجة التطبيقات، أو التسعير، أو الموقع	يُتيح ذلك مشاركة أوسع من خلال الشبكات المفتوحة والأنظمة غير المرخصة	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يقلل من عوائق المشاركة
هاملت	تمتلك الشركات الكبيرة حاليًا الموارد اللازمة لبناء بعض من أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي تطورًا.	تشهد الأنظمة اللامركزية تحسناً، ولكنها قد لا تزال متأخرة عن النماذج المركزية الرائدة.	الذكاء الاصطناعي المركزي – أداء أقوى في العديد من النماذج الحالية
التكلفة	قد يعتمد المستخدمون على الاشتراكات أو رسوم واجهة برمجة التطبيقات أو أسعار المؤسسات	تستخدم أنظمة قائمة على السوق حيث يمكن للمستخدمين الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي من خلال شبكات لا مركزية	يعتمد الأمر – قد توفر النماذج اللامركزية أسعارًا تنافسية
رقابة	تحدد الشركات سياسات الاستخدام ويمكنها تقييد الوصول إلى خدمات معينة	تتمتع الأنظمة القائمة على تقنية البلوك تشين بمقاومة أكبر للتحكم المركزي.	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يوفر مزيدًا من التحكم للمستخدم، على الرغم من أن الحوكمة لا تزال تشكل تحديًا.
السرعة والكمون	غالباً ما توفر مراكز البيانات المُحسّنة أوقات استجابة أسرع	يعتمد الأداء على المشاركين في الشبكة وتوزيع البنية التحتية	الذكاء الاصطناعي المركزي - عادةً ما يكون أسرع في الوقت الحالي
مساحات العمل	تتركز الأبحاث في الغالب في مختبرات خاصة ذات دخول مقيد	بإمكان مجتمعات المصادر المفتوحة والمساهمين العالميين بناء الأنظمة وتحسينها	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يشجع على تعاون أوسع
النموذج الاقتصادي	تذهب القيمة بشكل رئيسي إلى مالكي الشركة والمساهمين	يمكن توزيع القيمة بين المساهمين في الشبكة من خلال الرموز أو الحوافز.	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يسمح بمشاركة أوسع في القيمة
الموثوقية	قد تحتوي البنية التحتية للشركة على نقاط فشل واحدة إذا واجهت مشاكل	تقلل الشبكات الموزعة من الاعتماد على مزود واحد	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – يتمتع بمرونة أكبر
التوسعة	تمتلك الشركات الكبيرة موارد ضخمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الهائلة	يتطلب التوسع التنسيق بين العديد من المشاركين	الذكاء الاصطناعي المركزي – أسهل في التوسع حاليًا
دعم وكيل الذكاء الاصطناعي	غالباً ما تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على منصات وواجهات برمجة تطبيقات تسيطر عليها الشركات	يمكن دعم وكلاء الذكاء الاصطناعي بمحافظ البلوك تشين والمعاملات المستقلة	الذكاء الاصطناعي اللامركزي – أكثر ملاءمة لأنظمة الوكلاء المفتوحة
اللائحة	تسهل هياكل الملكية الواضحة عملية التنظيم والمساءلة	تُثير الملكية الموزعة تحديات تتعلق بالمسؤولية والرقابة القانونية.	الذكاء الاصطناعي المركزي – هيكل تنظيمي أسهل

حقيقة فجوة الأداء

تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية حاليًا بميزة من حيث الأداء الخام. فقد تم تدريب نماذج ضخمة من شركات مثل OpenAI وAnthropic وGoogle باستخدام مجموعات بيانات هائلة، وبنية تحتية حاسوبية قوية، وفرق من الباحثين المتخصصين. وهذا يمنحها تفوقًا في مجالات مثل الاستدلال، وفهم اللغة، والمهام العامة.

مع ذلك، تشهد شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية تحسناً ملحوظاً. وتجري المشاريع في هذا المجال تجارب على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة، والحوسبة الموزعة، وأنظمة التدريب التي يقودها المجتمع. 

تركز بعض الشبكات على تحسين أداء النموذج، بينما تعطي شبكات أخرى الأولوية لحالات الاستخدام المتخصصة مثل تحليلات البلوك تشين، وأدوات التداول، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات اللامركزية.

يتمثل المقابل الرئيسي في أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لا يركز على الأداء فحسب، بل يهدف إلى توفير قدر أكبر من الشفافية، والمشاركة المفتوحة، وملكية المستخدم، وتقليل الاعتماد على عدد قليل من الشركات.

في العديد من التطبيقات، مثل تحليل السوق، والأتمتة، وأدوات الحوكمة، وخدمات البلوك تشين المدعومة بالذكاء الاصطناعي، قد يوفر الذكاء الاصطناعي اللامركزي حلولاً مفيدة بالفعل. ويكمن التحدي في سد الفجوة في تدريب النماذج على نطاق واسع، والموثوقية، والبنية التحتية.

متى تختار الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي اللامركزي خيارًا أفضل عندما يكون الهدف هو إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر انفتاحًا، ويتحكم فيها المستخدم، وموزعة.

أفضل حالات الاستخدام:

• التداول الذاتي وعمليات التمويل اللامركزي: يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليل الأسواق وإدارة الاستراتيجيات والتفاعل مع التطبيقات اللامركزية.
• تحليل البيانات الذي يركز على الخصوصية: مفيد عندما يرغب المستخدمون في مزيد من التحكم في كيفية مشاركة بياناتهم ومعالجتها.
• الحوسبة الموزعة باستخدام وحدات معالجة الرسومات: تسمح للأفراد والمؤسسات بالمساهمة بموارد الحوسبة غير المستخدمة في أحمال عمل الذكاء الاصطناعي.
• شبكات وكلاء الذكاء الاصطناعي: دعم أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التفاعل مع تطبيقات البلوك تشين والمحافظ والأصول الرقمية.
• تطوير الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر: يشجع المطورين على التعاون وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل علني.
• أسواق البيانات اللامركزية: تمكين المستخدمين من المساهمة أو المشاركة أو الوصول إلى البيانات من خلال أنظمة قائمة على تقنية البلوك تشين.

متى قد يكون الذكاء الاصطناعي المركزي أفضل

قد يظل الذكاء الاصطناعي المركزي الخيار الأفضل للتطبيقات التي تتطلب بنية تحتية عالية الكفاءة.

• نماذج اللغة المتقدمة: تتفوق النماذج المركزية الرائدة حاليًا في أداء العديد من مهام الذكاء الاصطناعي المعقدة.
• أعباء العمل المعقدة المتعلقة بالاستدلال: غالبًا ما تمتلك الأنظمة المركزية واسعة النطاق قدرة حاسوبية أكبر للمهام الصعبة.
• احتياجات الامتثال المؤسسي: قد تفضل الشركات الأنظمة ذات الملكية الواضحة والدعم والهياكل التنظيمية.
• التطبيقات الحساسة للسرعة: يمكن للبنية التحتية المركزية أن توفر أوقات استجابة أسرع وأكثر قابلية للتنبؤ.
• تطبيقات المستهلكين السائدة: غالبًا ما تمتلك المنصات الكبيرة الموارد اللازمة لدعم ملايين المستخدمين.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي اللامركزي: مجموعة التقنيات الكاملة

يعمل الذكاء الاصطناعي اللامركزي من خلال الجمع بين طبقات مختلفة من التكنولوجيا التي تسمح لقوة الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات بالعمل عبر شبكة بدلاً من أن يتم التحكم فيها من قبل شركة واحدة.

طبقة الحوسبة: شبكات وحدات معالجة الرسومات اللامركزية

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى قدرات حاسوبية هائلة للتدريب والتشغيل. في الذكاء الاصطناعي التقليدي، عادةً ما تأتي هذه القدرات من مزودي خدمات الحوسبة السحابية الكبار الذين يمتلكون مراكز بيانات ضخمة.

تتيح طبقة الحوسبة في الذكاء الاصطناعي اللامركزي للأفراد والمنظمات المساهمة بموارد الحوسبة غير المستخدمة، مثل وحدات معالجة الرسومات، وكسب مكافآت مقابل توفيرها.

فعلى سبيل المثال، تسمح شبكات مثل شبكة العرض (Render Network) لمالكي وحدات معالجة الرسومات (GPU) بالمساهمة بموارد الحوسبة والحصول على مكافآت مقابل المساعدة في معالجة أحمال العمل. وتركز شبكات الحوسبة اللامركزية الأخرى تحديدًا على مهام الذكاء الاصطناعي مثل تدريب النماذج، وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومعالجة البيانات.

طبقة البيانات: الخصوصية: الحفاظ على تدريب الذكاء الاصطناعي

يعتمد الذكاء الاصطناعي على البيانات، ولكن جمع البيانات واستخدامها قد يثير مخاوف تتعلق بالخصوصية.

تساعد طبقة البيانات المستخدمين على تبادل المعلومات بطريقة أكثر تحكماً. فبدلاً من تسليم البيانات الخام، تستخدم بعض الأنظمة اللامركزية أساليب تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتعلم من البيانات مع الحفاظ على حماية المعلومات الأصلية.

ومن الأمثلة على ذلك تقنية "المعالجة إلى البيانات"، وهي طريقة يستخدمها بروتوكول أوشن. فبدلاً من نقل البيانات الحساسة إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، تُرسل خوارزمية الذكاء الاصطناعي إلى مكان تخزين البيانات. يقوم النظام بمعالجة المعلومات ولا يُعيد إلا النتائج المفيدة.

طبقة النموذج: تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي

تركز طبقة النموذج على إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها.

عادةً ما تُطوَّر نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية داخل مختبرات بحثية خاصة. أما الذكاء الاصطناعي اللامركزي فيستكشف نهجاً مختلفاً حيث يمكن للمطورين والباحثين والمجتمعات المساهمة في تطوير النماذج وتحسين الأداء والتعاون من خلال شبكات مفتوحة.

على سبيل المثال، يقوم Bittensor بإنشاء شبكة حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة المشاركة والحصول على مكافآت بناءً على جودة مساهماتها.

بدلاً من قيام شركة واحدة ببناء نموذج واحد، يمكن للعديد من المساهمين العمل على مهام الذكاء الاصطناعي المتخصصة مثل توليد النصوص أو التنبؤ أو تحليل البيانات.

طبقة التطبيق: وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات المستخدم

طبقة التطبيق هي المكان الذي يتفاعل فيه المستخدمون مع أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

ويشمل ذلك وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم أداء مهام مثل تحليل المعلومات، وإدارة سير العمل، والتفاعل مع تطبيقات البلوك تشين، وتنفيذ المعاملات.

وبما أن هذه الوكلاء يمكنهم الاتصال بمحافظ العملات المشفرة والعقود الذكية، فبإمكانهم القيام بإجراءات مثل:

• تنفيذ معاملات البلوك تشين.
• إدارة الأصول الرقمية.
• التفاعل مع التطبيقات اللامركزية.
• أتمتة مهام محددة بناءً على تعليمات المستخدم.

أفضل مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي: تحليل معمق

تعمل عدة مشاريع على بناء الأساس للذكاء الاصطناعي اللامركزي، مع التركيز على مجالات مثل القدرة الحاسوبية، وملكية البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والوكلاء المستقلين. يستعرض هذا القسم المشاريع الرائدة، وكيفية عملها، ومزاياها، والتحديات التي تواجهها.

Bittensor (TAO): شبكة تعلم آلي لامركزية

يهدف مشروع Bittensor إلى إنشاء شبكة مفتوحة تُمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من العمل معًا، بدلًا من اقتصار تطويرها على مختبرات الأبحاث الخاصة. ويتمثل هدفه في بناء "إنترنت الذكاء" حيث تُساهم أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة بقدراتها وتُكافأ بناءً على القيمة التي تُقدمها.

بدلاً من إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي واحد كبير، يقوم Bittensor بتنظيم المشاركين في شبكات متخصصة تسمى الشبكات الفرعية. تركز كل شبكة فرعية على مهمة محددة، مثل توليد النصوص، أو تحليل البيانات، أو التنبؤ، أو تطبيقات التعلم الآلي الأخرى.

برو

• أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة: يمكن للشبكات الفرعية التركيز على مهام محددة بدلاً من محاولة حل كل شيء بنموذج عام واحد.
• المشاركة المفتوحة: يمكن للمطورين المساهمة دون الحاجة إلى موافقة من شركة ذكاء اصطناعي مركزية.
• التحسين القائم على الحوافز: النماذج التي تحقق أداءً أفضل لديها فرص أكبر في الحصول على المكافآت.
• الذكاء القابل للتركيب: يمكن للتطبيقات استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة المتعددة معًا.

سلبيات

• لا تزال شركة Bittensor تواجه تحديات تتعلق بالحفاظ على الجودة مع نمو الشبكة. 
• كما يجب أن يوازن بين الكفاءة واللامركزية. فالتحكم المركزي قد يحسن التنسيق أحياناً، بينما يتعارض التحكم المفرط مع الغرض من الشبكة.

بالقرب من البروتوكول (قريب) 

NEAR عبارة عن سلسلة كتل من الطبقة الأولى مصممة لدعم التطبيقات اللامركزية القابلة للتوسع. ورغم أنها لم تُصمم خصيصاً للذكاء الاصطناعي، إلا أن بنيتها تجعلها جذابة للمطورين الذين يبنون تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتطلب معاملات سريعة وتكاليف منخفضة.

الفكرة هي أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية قد تحتاج إلى بنية تحتية لتقنية البلوك تشين لإدارة المدفوعات والملكية والهوية والتفاعلات بين الوكلاء المستقلين.

يمثل NEAR الجانب البنيوي للذكاء الاصطناعي اللامركزي، حيث يوفر أساسًا قائمًا على تقنية البلوك تشين حيث يمكن للتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والأنظمة المستقلة أن تعمل.

الايجابيات

• قابلية التوسع: تساعد التجزئة NEAR على التعامل مع المزيد من النشاط مقارنة ببعض تصميمات البلوك تشين التقليدية.
• انخفاض التكاليف: تسهل المعاملات ذات التكلفة المعقولة بناء التطبيقات التي تتطلب تفاعلات متكررة.
• بيئة داعمة للمطورين: تشجع الأدوات والمنح على تجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وWeb3.
• إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي: يمكن أن تدعم بنيتها التحتية التطبيقات التي يتفاعل فيها وكلاء الذكاء الاصطناعي مع شبكات البلوك تشين.

سلبيات

• لا تزال منصة NEAR تتنافس مع العديد من منصات البلوك تشين الأخرى التي تسعى لجذب مطوري الذكاء الاصطناعي. ويتطلب بناء نظام بيئي قوي للذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد بنية تحتية تقنية. 
• كما توجد منافسة من البنية التحتية السحابية التقليدية، والتي توفر حاليًا موارد حوسبة أقوى للذكاء الاصطناعي.

تقديم (تقديم)

بدأت ريندر كشبكة لامركزية لتوفير قوة معالجة الرسومات ثلاثية الأبعاد. ومع ازدياد الطلب على الذكاء الاصطناعي، توسع دورها ليشمل دعم أحمال عمل التعلم الآلي التي تتطلب كميات كبيرة من قوة الحوسبة.

يتناول هذا المشروع أحد أكبر التحديات في تطوير الذكاء الاصطناعي: الوصول إلى موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) بأسعار معقولة. ومع ازدياد اعتماد تطوير الذكاء الاصطناعي على الحوسبة، تستكشف مشاريع مثل "ريندر" إمكانية توفير شبكات وحدات معالجة الرسومات الموزعة طريقة بديلة للوصول إلى الموارد اللازمة لبناء أنظمة الذكاء الاصطناعي.

الايجابيات

• يستخدم الموارد الموجودة: يحول سعة وحدة معالجة الرسومات غير المستخدمة إلى قوة حوسبة مفيدة.
• يقلل الاعتماد على مزودي الخدمات السحابية الكبار: أصبح لدى المطورين خيار آخر إلى جانب شركات الخدمات السحابية التقليدية.
• تاريخ راسخ: عملت شركة Render في صناعة العرض ثلاثي الأبعاد لسنوات قبل أن تتوسع لتشمل الذكاء الاصطناعي.
• الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي: زيادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي تزيد الطلب على موارد الحوسبة.

سلبيات

• لا تزال شبكات وحدات معالجة الرسومات اللامركزية تواجه تحديات في الموثوقية والأداء مقارنة بمزودي الخدمات السحابية الرئيسيين.
• غالباً ما تتطلب أحمال عمل الذكاء الاصطناعي بنية تحتية متسقة وعالية الأداء، وقد يكون تنسيق آلاف الأجهزة المختلفة أمراً صعباً.

البروتوكول الظاهري (الافتراضي)

يركز بروتوكول Virtuals على المجال المتنامي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهي أنظمة برمجية يمكنها أداء المهام والتفاعل مع المستخدمين والعمل عبر المنصات الرقمية.

تتمثل فكرتها الرئيسية في أنه لا ينبغي أن تقتصر عملية إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي على الشركات فقط. بل يمكن للمجتمعات والمطورين إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي وامتلاكهم والمشاركة في نموهم من خلال أنظمة بيئية قائمة على الرموز الرقمية.

تمثل البيئات الافتراضية تحولاً من الذكاء الاصطناعي كأداة مملوكة للشركات إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي يمكن للمجتمعات بناؤها ودعمها والتفاعل معها.

الايجابيات

• تسهيل إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي: يمكن للمطورين تجربة تطبيقات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى بناء كل شيء من الصفر.
• نموذج الملكية المجتمعية: يمكن للمستخدمين المشاركة في نمو وكلاء الذكاء الاصطناعي بدلاً من مجرد استهلاكهم.
• التكامل مع تقنية البلوك تشين: يمكن للوكلاء التفاعل مع المحافظ والعقود الذكية والأصول الرقمية.
• التجريب السريع: تسمح النظم البيئية المفتوحة باختبار العديد من أفكار الوكلاء المختلفة.

سلبيات

• يكمن التحدي الأكبر في مراقبة الجودة. فعندما يتم إطلاق العديد من برامج الذكاء الاصطناعي بسرعة، قد يكون لبعضها فائدة محدودة أو قد يكون وجودها مقتصراً على التكهنات.
• وهناك أيضاً تساؤلات حول مدى استدامة نماذج إيرادات الوكلاء وكيف ستتعامل اللوائح مع وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون الرموز المميزة.

تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق (FET)

يجمع تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق العديد من المشاريع التي تركز على الذكاء الاصطناعي بهدف بناء بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي.

يركز هذا التحالف على إنشاء أنظمة تُمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي وشبكات البيانات وخدمات الذكاء الاصطناعي من العمل في بيئة أكثر انفتاحًا. ويضم التحالف تقنيات من مشاريع مثل Fetch.ai وSingularityNET، التي تركز على الوكلاء المستقلين وخدمات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

يمثل هذا التحالف محاولة لإنشاء نظام بيئي لامركزي للذكاء الاصطناعي حيث يمكن تبادل خدمات الذكاء الاصطناعي وتحسينها دون الاعتماد فقط على شركات التكنولوجيا الكبيرة.

الايجابيات

• تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي: يوفر أدوات لبناء وكلاء برمجية مستقلة.
• نهج سوق الذكاء الاصطناعي المفتوح: يشجع المطورين على مشاركة خدمات الذكاء الاصطناعي وتحقيق الربح منها.
• تطبيقات متعددة للذكاء الاصطناعي: تشمل حالات الاستخدام المحتملة التمويل والخدمات اللوجستية والأتمتة وعمليات الأعمال.
• الرؤية طويلة المدى للذكاء الاصطناعي: تركز على بناء بنية تحتية أوسع لامركزية للذكاء الاصطناعي.

سلبيات

• واجه المشروع تحديات في الحوكمة والتنسيق لأن الجمع بين مشاريع لا مركزية متعددة أمر معقد.
• كما توجد منافسة من شركات الذكاء الاصطناعي المركزية وشبكات الذكاء الاصطناعي الأخرى القائمة على تقنية البلوك تشين.

كمبيوتر الإنترنت (ICP) 

تتخذ شركة "إنترنت كمبيوتر" نهجًا مختلفًا تجاه الذكاء الاصطناعي اللامركزي من خلال استكشاف ما إذا كان من الممكن تشغيل نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي مباشرة على بنية البلوك تشين التحتية.

بدلاً من استخدام تقنية البلوك تشين فقط للمدفوعات أو الملكية، تهدف ICP إلى إدخال المزيد من أجزاء مجموعة الذكاء الاصطناعي على البلوك تشين.

يتناول مشروع ICP سؤالاً مهماً: بدلاً من وضع الذكاء الاصطناعي حول تقنية البلوك تشين، هل يمكن للذكاء الاصطناعي نفسه أن يصبح جزءاً من مؤسسة لامركزية؟

الايجابيات

• الحوسبة على السلسلة: يمكن للعقود الذكية التي تسمى الحاويات تشغيل تطبيقات كاملة وتقديم محتوى الويب مباشرة من سلسلة الكتل.
• نموذج الغاز العكسي: تقوم المشاريع بدفع تكاليف الحساب مسبقًا، حتى يتمكن الأشخاص من استخدام التطبيق دون الاحتفاظ بالرموز أو الدفع مقابل كل معاملة.
• أداء بسرعة الويب: يتم إرجاع الاستعلامات في أجزاء من الثانية، لذا فإن التطبيقات الموجودة على السلسلة تبدو قريبة من خدمات الويب العادية.
• طموحات الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل: تعمل الشبكة على تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على سلسلة الكتل نفسها بدلاً من الخوادم الخارجية.

سلبيات

• لا يزال تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الثقيلة بالكامل على سلسلة الكتل في مرحلة مبكرة، ومن الصعب دعم النماذج الكبيرة اليوم.
• إنها تتنافس مع مزودي الخدمات السحابية الراسخين وسلاسل الكتل الأخرى من الطبقة الأولى، مما يجعل اعتمادها أكثر صعوبة.

ElizaOS (المعروفة سابقًا باسم ai16z)

يركز نظام ElizaOS على إنشاء أدوات للمطورين الذين يرغبون في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم العمل عبر منصات مختلفة.

بدأ الأمر كمشروع تجريبي لوكيل الذكاء الاصطناعي وتطور إلى إطار عمل مفتوح المصدر لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتخصيص.

الايجابيات

• تطوير البرمجيات مفتوحة المصدر: يمكن للمطورين فحص وتحسين الإطار.
• تصميم مرن: تسمح الإضافات للوكلاء باكتساب قدرات جديدة.
• دعم متعدد المنصات: يمكن للوكلاء العمل عبر بيئات رقمية مختلفة.
• تزايد اهتمام المطورين: يجعل إنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة.

سلبيات

• لا تزال أنظمة الذكاء الاصطناعي تواجه مشكلات تتعلق بالموثوقية والأمان واتخاذ القرارات.

بروتوكول المحيط (OCEAN)

يركز بروتوكول أوشن على أحد أهم جوانب تطوير الذكاء الاصطناعي: البيانات. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من المعلومات، لكن مشاركة البيانات تثير مخاوف تتعلق بالخصوصية والملكية.

يهدف مشروع أوشن إلى إنشاء أنظمة يمكن من خلالها استخدام البيانات في الذكاء الاصطناعي مع تمكين أصحابها من الاحتفاظ بالسيطرة. ويعالج أوشن قضية رئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي: كيفية إنشاء نماذج قوية دون التخلي عن السيطرة على البيانات الشخصية والقيّمة.

الايجابيات

• ملكية البيانات: يحتفظ المستخدمون والمنظمات بالسيطرة على معلوماتهم.
• الذكاء الاصطناعي الذي يركز على الخصوصية: يمكن استخدام البيانات الحساسة دون تعريضها للخطر بشكل غير ضروري.
• نموذج سوق البيانات: يخلق طرقًا لمزودي البيانات للمشاركة في تطوير الذكاء الاصطناعي.
• تحسين الشفافية: تتبع كيفية الوصول إلى البيانات.

سلبيات

• يتطلب بناء سوق بيانات مفيد وجود عدد كافٍ من مزودي البيانات ومستخدميها ذوي الجودة العالية.
• وهناك أيضاً مسائل قانونية تتعلق بحقوق البيانات، ولوائح الخصوصية، والملكية.

اقرأ أيضا: ما هو التعدين السحابي؟ دليلك لتعدين العملات الرقمية بدون أجهزة

فوائد الذكاء الاصطناعي اللامركزي

الديمقراطية والوصول المفتوح

تُهيمن حاليًا شركات التكنولوجيا الكبرى، التي تمتلك موارد حاسوبية ومجموعات بيانات خاصة وفرق بحثية، على معظم تطوير الذكاء الاصطناعي المتقدم. وهذا ما يجعل المنافسة صعبة على المطورين والباحثين والمنظمات المستقلة الأصغر حجمًا.

كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

• المشاركة بدون إذن:

تتيح شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية للأفراد المساهمة بالموارد دون الحاجة إلى موافقة شركة كبرى. فعلى سبيل المثال، تسمح شبكتا Render Network وAkash Network للمستخدمين بتوفير قوة الحوسبة، بينما يركز بروتوكول Ocean على مشاركة البيانات، ويتيح Bittensor للمساهمين المشاركة في شبكات نماذج الذكاء الاصطناعي.

• التعاون العالمي:

بدلاً من أن يقتصر تطوير الذكاء الاصطناعي على مختبرات الأبحاث المغلقة، تسمح الشبكات اللامركزية للمطورين والباحثين من مناطق مختلفة بالمساهمة بالنماذج والبيانات وموارد الحوسبة.

• حواجز أقل للدخول:

يتطلب بناء نماذج الذكاء الاصطناعي تقليدياً بنية تحتية مكلفة. تساعد شبكات الحوسبة اللامركزية الفرق الصغيرة على الوصول إلى موارد الحوسبة دون الحاجة إلى بناء مراكز بيانات ضخمة خاصة بها.

الشفافية وقابلية التدقيق

لا تكشف العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية علنًا عن بيانات التدريب الخاصة بها، أو عملياتها الداخلية، أو كيفية توليد بعض المخرجات. وهذا يجعل من الصعب على المستخدمين والباحثين فهمها أو تقييمها بشكل كامل.

كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

• نماذج مفتوحة المصدر:

تقوم بعض مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية بنشر شفرتها البرمجية بشكل علني، مما يسمح للمطورين بمراجعة كيفية عمل الأنظمة وتحديد نقاط الضعف المحتملة.

• السجلات على السلسلة:

تستطيع شبكات البلوك تشين تسجيل الأنشطة بطريقة شفافة. على سبيل المثال، يستكشف مشروع "إنترنت كمبيوتر" (ICP) طرقًا يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلالها العمل مع سجلات البلوك تشين التي تُحسّن عملية التحقق.

• تتبع البيانات وسجلات الملكية:

تستخدم مشاريع مثل بروتوكول المحيط أنظمة قائمة على تقنية سلسلة الكتل للمساعدة في تتبع كيفية مشاركة البيانات والوصول إليها.

مقاومة الرقابة

تخضع منصات الذكاء الاصطناعي المركزية لسيطرة شركات محددة، مما يعني أن الوصول والسياسات والميزات المتاحة يمكن أن تتغير بناءً على قرارات الشركة أو اللوائح أو القيود الإقليمية.

كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

• لا توجد نقطة تحكم واحدة:
• تعمل الشبكات اللامركزية على توزيع العمليات عبر عدة مشاركين، مما يقلل الاعتماد على منظمة واحدة.
• الوصول بدون إذن:
• يمكن للمستخدمين التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية دون الاعتماد على شركة واحدة للموافقة على الوصول.
• حوكمة المجتمع:
• تسمح بعض الشبكات اللامركزية للمشاركين بالتصويت على التغييرات وقواعد النظام.

تحقيق القيمة الاقتصادية للمساهمين

في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، عادةً ما تستحوذ الشركات التي تمتلك البنية التحتية والنماذج والمنصات على معظم الفوائد المالية. أما الأفراد الذين يساهمون بالبيانات أو القدرة الحاسوبية أو الأبحاث، فقد لا يستفيدون بشكل مباشر.

كيف يُساعد الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

• مكافآت الرموز:

يمكن للمشاركين الحصول على رموز مقابل المساهمة بموارد مفيدة لشبكات الذكاء الاصطناعي.

• التعويض المباشر عن الحوسبة:

تتيح مشاريع مثل Render Network لمالكي وحدات معالجة الرسومات (GPU) كسب مكافآت من خلال توفير موارد الحوسبة.

• تسييل البيانات:

يُمكّن بروتوكول أوشن مزودي البيانات من المشاركة في أسواق بيانات الذكاء الاصطناعي.

مخاطر وتحديات الذكاء الاصطناعي اللامركزي

تحديات التنسيق والحوكمة

غالباً ما تواجه مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية مشكلة تنسيق صعبة لأنها تشمل العديد من المطورين والمجتمعات وحاملي الرموز والمنظمات ذات الأهداف المختلفة. 

من الأمثلة البارزة على التنسيق واسع النطاق تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق، الذي جمع بين Fetch.ai وSingularityNET وCUDOS تحت رمز FET واحد لتجميع الموارد والأبحاث والبنية التحتية من أجل بديل مفتوح أقوى وأكثر تنافسية لعمالقة الذكاء الاصطناعي المركزيين. انضم بروتوكول Ocean إلى التحالف عند إطلاقه في عام 2024، لكنه انسحب في أواخر عام 2025، ويتداول رمز OCEAN الآن بشكل مستقل مرة أخرى.

يهدف هذا التحالف، من خلال دمج وكلاء Fetch.ai المستقلين، وأطر تبادل البيانات الخاصة بـ Ocean Protocol، وأبحاث الذكاء الاصطناعي العام (AGI) التابعة لـ SingularityNET، إلى التغلب على صعوبة تنسيق المشاريع المستقلة. ومع ذلك، لا تزال عمليات الدمج واسعة النطاق هذه تتطلب هياكل حوكمة متطورة لتحقيق التوازن بين الأولويات الخاصة لكل مجتمع مؤسس ضمن الرؤية الموحدة.

نقاط الضعف الأمنية وأساليب الهجوم

تعتمد شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية على مساهمات العديد من المشاركين المستقلين في البيانات والنماذج وقدرات الحوسبة والبنية التحتية. ورغم أن هذا يخلق انفتاحًا، إلا أنه يُولّد أيضًا مخاطر أمنية جديدة. ومن أبرز هذه المخاطر تسميم نماذج الذكاء الاصطناعي أو البيانات، حيث يقوم جهات خبيثة بإدخال معلومات غير صحيحة أو ضارة إلى النظام. 

على سبيل المثال، في سوق بيانات لا مركزية، قد يُقدّم المهاجم مجموعات بيانات رديئة الجودة أو مُتلاعب بها، مما يؤثر على تدريب الذكاء الاصطناعي. تتطلب هذه المخاطر أنظمة تحقق قوية، وآليات سمعة، وأساليب لكشف السلوك غير المعتاد.

عدم اليقين التنظيمي

يقع الذكاء الاصطناعي اللامركزي عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين والأصول الرقمية، مما يخلق بيئة تنظيمية ديناميكية. وبحلول عام 2026، اتجه التدقيق التنظيمي نحو حالات استخدام محددة. فعلى سبيل المثال، أدخلت تعديلات فبراير 2026 على قواعد تكنولوجيا المعلومات في الهند متطلبات أكثر صرامة على المحتوى المُنشأ بواسطة الذكاء الاصطناعي وتقنية التزييف العميق لتحسين المساءلة الرقمية.

بالإضافة إلى ذلك، بدأت السوابق القانونية في تشكيل هذا القطاع؛ ومن ذلك حكم المحكمة الأمريكية الصادر في فبراير 2026 في الولايات المتحدة ضد هيبنر أوضح تطبيق امتياز السرية بين المحامي والموكل على المستندات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، مسلطًا الضوء على الحاجة إلى هياكل ملكية واضحة في الأنظمة اللامركزية.

مع ذلك، تُثير الشبكات اللامركزية تساؤلاً صعباً: إذا ساهم آلاف المشاركين المستقلين في نموذج ذكاء اصطناعي، فمن يتحمل المسؤولية القانونية عند حدوث خطأ ما؟ على عكس شركات الذكاء الاصطناعي التقليدية ذات الهيكل التشغيلي الواضح، قد لا يكون للمشاريع اللامركزية جهة تنظيمية واحدة يمكن محاسبتها.

اقرأ أيضا: استراتيجيات الاستثمار في العملات الرقمية لعام 2026: كيفية الاستثمار لتحقيق أقصى عائد

كيفية الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اللامركزي: دليل بسيط خطوة بخطوة

يتطلب الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر من مجرد شراء الرموز لمجرد رواج مشروع ما. يجمع هذا القطاع بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوك تشين وأسواق العملات الرقمية، مما يعني أن الفرص والمخاطر قد تكون كبيرة. 

يبدأ النهج الجيد بفهم ما تستثمر فيه، ولماذا يوجد المشروع، وكيف يتناسب مع مستوى المخاطرة لديك.

الخطوة الأولى: فهم أهدافك الاستثمارية ومستوى المخاطرة

قبل الاستثمار، حدد دور الذكاء الاصطناعي اللامركزي في محفظتك الاستثمارية. تختلف استراتيجيات المستثمرين باختلاف مستوى المخاطرة التي يمكنهم تحملها.

قد يركز المستثمر الأكثر تحفظاً على مشاريع أكبر وأكثر رسوخاً مثل Bittensor (TAO) وNEAR Protocol (NEAR) وRender (RENDER) وInternet Computer (ICP). قد تتمتع هذه المشاريع بسجل أداء أقوى مقارنةً بالعملات الرقمية الأحدث، ولكنها مع ذلك قد تشهد انخفاضات حادة في الأسعار خلال فترات تراجع السوق. 

يُعد متوسط ​​تكلفة الدولار أحد الأساليب الشائعة، حيث تستثمر مبالغ أصغر على مدى عدة أشهر بدلاً من شراء كل شيء دفعة واحدة.

الخطوة الثانية: ابحث عن المشروع قبل الشراء

لا تعني شعبية أي مشروع بالضرورة امتلاكه تقنية متطورة. قبل الاستثمار، انظر إلى ما هو أبعد من مجرد أسعار المنتجات، وافهم طبيعة عمل المشروع بدقة.

فعلى سبيل المثال، يركز مشروع Bittensor (TAO) على شبكات التعلم الآلي اللامركزية حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة وتتحسن. أما مشروع Ocean Protocol (OCEAN) فيركز على تمكين الأفراد من مشاركة البيانات لأغراض الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على سيطرتهم على معلوماتهم.

الخطوة الثالثة: شراء الرموز بعناية

بعد البحث في المشروع، تتمثل الخطوة التالية في اختيار مكان وكيفية الشراء.

يمكن عادةً شراء رموز الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال منصات التداول الرئيسية مثل Binance و Coinbase و Kraken وغيرها من المنصات المدعومة، وذلك حسب موقعك. 

يُعدّ متوسط ​​تكلفة الدولار (DCA) طريقة شراء أكثر أمانًا. فبدلًا من استثمار 5,000 دولار دفعة واحدة، يمكنك تقسيمها إلى مشتريات أصغر على مدى أسابيع أو أشهر. وهذا يقلل من مخاطر الشراء خلال ارتفاع مؤقت في الأسعار.

الخطوة الرابعة: خزّن رموزك بشكل آمن

يعتمد مكان تخزين رموزك الرقمية على حجم استثمارك. بالنسبة للمبالغ الصغيرة، قد يكون الاحتفاظ بالرموز على منصة تداول موثوقة مناسبًا. أما بالنسبة للمبالغ الكبيرة، فقد يكون من الأفضل استخدام محافظ ذاتية الحفظ حيث تتحكم أنت بمفاتيحك الخاصة.

لا تحدث العديد من خسائر العملات الرقمية بسبب المشروع نفسه، بل بسبب ممارسات أمنية سيئة. تجنب وضع كل استثماراتك في مشروع واحد. قد تتضمن المحفظة المتوازنة فئات مختلفة. 

إن جني الأرباح تدريجياً يساعد على الحد من القرارات العاطفية. فبدلاً من انتظار "الذروة المثالية"، يبيع بعض المستثمرين أجزاءً من استثماراتهم مع ارتفاع الأسعار.

الخلاصة: الاستثمار في مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي

يمثل الذكاء الاصطناعي اللامركزي تحولاً ناشئاً في كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي وامتلاكه واستخدامه. فبدلاً من الاعتماد على عدد قليل من شركات التكنولوجيا الكبرى، تهدف مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى توزيع الوصول إلى قوة الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عبر شبكة أوسع من المشاركين.

خاتمة

يمثل الذكاء الاصطناعي اللامركزي تحولاً ناشئاً في كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي وامتلاكه واستخدامه. فبدلاً من الاعتماد على عدد قليل من شركات التكنولوجيا الكبرى، تهدف مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى توزيع الوصول إلى قوة الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات عبر شبكة أوسع من المشاركين.

بالنسبة للمستثمرين، لا ينبغي أن يكون الهدف هو مطاردة كل رمز جديد للذكاء الاصطناعي، بل فهم التكنولوجيا، وتقييم حالات الاستخدام الحقيقية، وبناء استراتيجية تتناسب مع قدرتهم على تحمل المخاطر. 

يتضمن النهج القوي البحث في المشاريع، والتنويع عبر مجالات مختلفة من الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتأمين الأصول بشكل صحيح، والحفاظ على توقعات واقعية.

يتمتع الذكاء الاصطناعي اللامركزي بإمكانيات هائلة، ولكنه لا يزال تجربة طويلة الأمد. وسيكون للبحث الدقيق والاستثمار المنضبط أهمية أكبر من الضجة الإعلامية قصيرة الأجل.

الأسئلة الشائعة

هل يُعدّ الذكاء الاصطناعي اللامركزي استثماراً جيداً؟

يُعدّ الذكاء الاصطناعي اللامركزي قطاعاً سريع النمو ولكنه عالي المخاطر. فهو يجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي وشبكات البلوك تشين، مما يخلق فرصاً في مجالات مثل الحوسبة اللامركزية، وملكية البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والوكلاء المستقلين. 

مع ذلك، لا تزال العديد من المشاريع قيد التطوير، وقد تشهد أسعار العملات الرقمية تقلبات حادة. لذا، ينبغي على المستثمرين دراسة كل مشروع بعناية وتجنب استثمار مبالغ تفوق قدرتهم على تحمل الخسارة.

ما هي الأنواع الرئيسية لمشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي يُنصح بالاستثمار فيها؟

تندرج مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية عمومًا ضمن فئات مختلفة. يركز بعضها على قوة الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، مثل مشروع Render (RENDER) وشبكة Akash (AKT)، اللذين يوفران موارد معالجة رسومية لامركزية. بينما يركز البعض الآخر على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل مشروع Bittensor (TAO)، في حين تركز مشاريع مثل بروتوكول Ocean (OCEAN) على مشاركة البيانات وحماية الخصوصية.

كيف أختار مشروع ذكاء اصطناعي لا مركزي؟

تجاوز الضجة الإعلامية وتقلبات الأسعار. تحقّق من تقنية المشروع، وحالات استخدامه الفعلية، ونشاط تطويره، وخلفية فريق العمل، واقتصاديات عملته الرقمية، وشراكاته، وهيكل حوكمته. يجب أن يحل المشروع القوي مشكلة حقيقية، وأن يشهد تطويرًا مستمرًا، وأن يشرح بوضوح كيفية استخدام عملته الرقمية داخل الشبكة.

هل ينبغي عليّ شراء رموز الذكاء الاصطناعي اللامركزية دفعة واحدة أم تدريجياً؟

يفضل العديد من المستثمرين استراتيجية متوسط ​​تكلفة الدولار (DCA)، والتي تعني شراء كميات صغيرة على فترات زمنية بدلاً من استثمار المبلغ كاملاً دفعة واحدة. ونظراً لأن أسواق الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية قد تشهد تقلبات سعرية كبيرة، فإن توزيع عمليات الشراء على مدى أسابيع أو أشهر يقلل من مخاطر الشراء خلال ذروة سعرية مؤقتة.

أين يمكنني شراء رموز الذكاء الاصطناعي اللامركزية؟

تتوفر العديد من رموز الذكاء الاصطناعي اللامركزية الراسخة على منصات التداول الرئيسية مثل باينانس، وكوين بيس، وكراكن. قد تتوفر بعض الرموز الأحدث فقط عبر منصات تداول لامركزية مثل يونيسواب أو منصات أخرى متخصصة بتقنية البلوك تشين. تأكد دائمًا من التحقق من عنوان عقد الرمز قبل الشراء.

ما هي أكبر مخاطر الاستثمار في الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

تشمل أكبر المخاطر تقلبات الأسعار، وضعف أساسيات المشاريع، والمشاكل الأمنية، وعدم اليقين التنظيمي، وفشل التبني. قد لا تحقق بعض المشاريع استخدامًا طويل الأمد رغم التسويق المكثف. لذا، ينبغي على المستثمرين إجراء بحث دقيق، وتنويع استثماراتهم، وتأمين محافظهم الاستثمارية، والتعامل مع الذكاء الاصطناعي اللامركزي كفئة استثمارية ناشئة لا كفرصة مضمونة.