AI

تعد Billions Network (BILL) بنية تحتية لامركزية للتحقق من الهوية على السلسلة والتفاعل الآمن مع البيانات. تعتمد على تقنية DID (الهوية اللامركزية) وإثبات المعرفة الصفرية، ما يمكّن المستخدمين من التحقق من هويتهم دون الإفصاح عن بياناتهم الأصلية. مع توسع تطبيقات Web3 وAI، حظيت BILL باعتماد واسع في مجالات التحقق من الهوية (KYC)، والحماية من هجمات Sybil، والتحقق من هوية الإنسان والآلة.

تُعد Pieverse بنية تحتية متطورة للمدفوعات في Web3، مصممة خصيصًا لوكلاء AI، حيث تتيح تبادل القيمة تلقائيًا بين الذكاء الاصطناعي والبشر من خلال تفاعل دون الحاجة إلى محفظة، وفوترة قابلة للتدقيق على السلسلة، وآلية دفع خالية من الرسوم. مع تزايد دور وكلاء AI في اقتصاد السلسلة، تبرز Pieverse كبوابة محورية تربط مستخدمي Web2 بتداول Web3. ويتيح منتجها الرئيسي، Purr-Fect Claw، للمستخدمين الوصول المباشر إلى برامج الإحالة على السلسلة من خلال تطبيقات الدردشة، دون الحاجة لإدارة المفتاح السري أو المحفظة. ويجمع النظام بين المحاسبة المؤقتة وهياكل البيانات المتوافقة، ليقدم سجلات مالية موثوقة وقابلة للتحقق للمؤسسات والأنظمة التلقائية.

x402b هو بروتوكول دفع في منظومة Pieverse يمكّن وكلاء AI من تنفيذ التداولات على السلسلة دون أن يضطر المستخدمون لدفع الرسوم مباشرة. عبر تجريد الرسوم وتطبيق نموذج تنفيذ الإحالة، ينتقل دفع الرسوم من المستخدم إلى الطبقة النظامية أو الخدمية، مما يخفض عوائق الدخول لاستخدام Web3. وبالاستفادة من منطق التنفيذ التلقائي، يسمح x402b لوكلاء AI بتنفيذ مهام التداول بشكل متواصل وإنتاج سجلات قابلة للتدقيق على السلسلة.

يُعد Purr-Fect Claw بوابة وكيل AI ضمن منظومة Pieverse، حيث يتيح للمستخدمين تنفيذ إجراءات على السلسلة مباشرة عبر تطبيقات الدردشة، دون الحاجة إلى المحافظ التقليدية للعملات الرقمية أو إدارة المفاتيح السرية. ويعتمد النظام على تنفيذ الإحالة وتجريد الهوية لنقل عمليات التوقيع والدفع المعقدة إلى الخلفية، مما يقلل فعليًا من عوائق اعتماد Web3. وبفضل المدفوعات الخالية من الرسوم والسجلات القابلة للتدقيق، يوفر Purr-Fect Claw تجربة استخدام تضاهي Web2، مع الحفاظ على الشفافية وقابلية التحقق من التداولات على السلسلة.

اعتمادًا على التقييمات العلنية لـ Jack Clark، يقدم هذا المقال تحليلًا منهجيًا لبنية الأدلة، وحدود الاستقراء، وآثار الحوكمة المرتبطة بالتحسين الذاتي التكراري (RSI). يفرق بين "التقدم الأساسي" و"القدرة الدائرية المغلقة على مستوى المؤسسة"، كما يعرض أطر عمل عملية للتقييم ومسارات فعالة للحد من المخاطر موجهة إلى الشركات، ومؤسسات البحث، والدوائر السياسية. تُمكّن هذه الإرشادات صناع القرار من اتخاذ خيارات مرنة في بيئات عالية الغموض، مما يساعدهم على تجنب التفاؤل غير المبرر أو التحفظ المبالغ فيه.

تستعرض هذه المقالة مقارنة موضوعية بين FilecoinOnchain Cloud وArweave وWalrus و0G وAIOZ، مع التركيز على الفروقات في التخزين القابل للتحقق، البيانات الدائمة، وتوافق S3. كما تتضمن تذكيرًا بمخاطر التبني والرموز. هذا المحتوى لا يشكل نصيحة استثمارية.

يعد رمز $AI الخاص بـ Gensyn أصلًا محليًا يدعم شبكة حوسبة AI اللامركزية، ويؤدي دور الرابط الأساسي بين معدل التجزئة للعرض، الطلب على المهام، وحوكمة الشبكة. وبالاعتماد على آليات الحوافز ونموذج رسوم متين، يعمل $AI على تحويل الطلب على تدريب نماذج AI إلى نشاط اقتصادي على السلسلة.

مع التطور السريع للمحتوى الناتج عن AI، بات التحقق من مصداقية الصور يشكل تحديًا أساسيًا. تعتمد ZCAM على التقنية التشفيرية لإنشاء سجلات موثوقة وقابلة للتحقق للصور والفيديوهات، مقدمة بذلك حلًا مبتكرًا لهذه المشكلة.

تُعد Gensyn شبكة حوسبة لامركزية تم تطويرها لتوزيع مهام تدريب نماذج AI. فهي تقوم بتقسيم أعباء التدريب وتوزيعها على عدة عقد، ما يتيح تنفيذ تدريب تعاوني موزع. ومع توسع حجم نماذج AI، لم تعد قوة التجزئة المركزية وحدها كافية لتغطية الطلب المتزايد على التدريب. ولهذا، تربط شبكات الحوسبة مثل Gensyn موارد معدل التجزئة على مستوى عالمي لمعالجة هذا التحدي.

Gensyn (AI) تمثل شبكة معدل التجزئة اللامركزية (شبكة الحوسبة اللامركزية لتعلم الآلة) المصممة خصيصًا لتدريب نماذج تعلم الآلة. وتهدف بشكل رئيسي إلى تقليل تكاليف تدريب نماذج AI وتعزيز كفاءة الموارد الحاسوبية عبر إتاحة موارد معدل التجزئة على مستوى عالمي.

تعتمد شبكة AWE على محرك العوالم المستقلة لتوفير إطار عمل مستقل للعوالم لوكلاء AI. تتضمن العناصر الأساسية تنسيق قواعد العالم، شبكة اختبار موازية لعدة وكلاء، إدارة سلوك الوكلاء، التفاعل مع الأصول على السلسلة، والتحقق المستقل من الإثباتات. تُمكن هذه الوحدات شبكة AWE من دعم التعاون وتبادل القيمة بين وكلاء AI متعددين ضمن بيئة موحدة، مما يوفر بنية تحتية قابلة للتوسع ويمكن التحقق منها للعوالم المستقلة.

AWE Network (AWE) هو بروتوكول بنية تحتية للعوالم المستقلة مصمم خصيصًا لوكلاء AI. يستفيد من محرك العوالم المستقلة لتوفير التعاون بين الوكلاء المتعددين، والتفاعل مع الأصول على السلسلة، والتحقق من الحالة، مما يمنح المطوّرين القدرة على بناء تطبيقات عوالم مستقلة قابلة للتوسع وموثوقة. تتضمن البنية الأساسية وحدات مثل تنظيم العالم، والمحاكاة متعددة الوكلاء، وتنظيم الوكلاء، وإثبات الاستقلالية، بهدف أن يكون نظام التشغيل الأساسي لمنظومة وكيل AI.

تندرج كل من شبكة AWE وVirtuals Protocol ضمن قطاع بنية وكيل AI التحتية، مع اختلاف واضح في التركيز الاستراتيجي لكل منهما. تلتزم شبكة AWE ببناء بنية تحتية للعوالم المستقلة، معتمدة على محرك العوالم المستقلة لتمكين التعاون بين عدة وكلاء وخلق بيئات مستقلة على السلسلة. في المقابل، يتمحور Virtuals Protocol حول إصدار ونشر وترميز وكلاء AI، مما يمنح المطوّرين القدرة على إنشاء وكلاء AI على السلسلة بسرعة. وعلى مستوى البنية التحتية، تؤدي AWE دور "نظام تشغيل العوالم المستقلة"، بينما يُعد Virtuals بمثابة "منصة إطلاق وكلاء AI".

تُعد 0G شبكة بنية تحتية لامركزية من نوع AI Layer1 تعمل كنظام تشغيل AI، ومخصصة لوكلاء AI وتطبيقات AI على السلسلة. تجمع هذه الشبكة بين طبقة التنفيذ، وتوافر البيانات (DA)، والتخزين اللامركزي، وقوة الحوسبة لتوفير بيئة عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة وقابلة للتحقق لتطبيقات AI. بخلاف البلوكشين التقليدية، تم تحسين 0G بشكل معياري لتتناسب مع متطلبات أعمال AI، مما يجعلها الخيار الأمثل للاستدلال واسع النطاق وحلول الذكاء الاصطناعي الذكية على السلسلة.

KAITO هي منصة بنية تحتية لـ InfoFi تجمع بشكل متكامل بين معالجة المعلومات عبر AI وآليات الحوافز وحوكمة Web3. تهدف المنصة إلى تحويل البيانات غير المنظمة المنتشرة في وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات المجتمعية والأنشطة على السلسلة في المتجر الخاص بالعملات الرقمية إلى إشارات قرار قابلة للبحث والمقارنة والتحقق. باستخدام آليات الرمز والحوكمة، تضمن KAITO إعادة قيمة المعلومات إلى جميع المشاركين في النظام البيئي.