صعود اقتصاد الآلة: كيف يمكّن الويب 3 الروبوتات من العمل كنظم مستقلة

!

المقدمة

في السنوات الأخيرة، وصلت صناعة الروبوتات إلى نقطة تحول في كل من التكنولوجيا والنماذج التجارية. تقليديًا، كانت الروبوتات تُعتبر إلى حد كبير “أدوات” تعتمد على أنظمة جدولة مؤسسات مركزية، غير قادرة على التعاون الذاتي، وتفتقر إلى أي شكل من أشكال الوكالة الاقتصادية. ومع ذلك، مع تلاقي وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمدفوعات على السلسلة (x402)، والاقتصاد الآلي الناشئ، يتطور نظام الروبوتات بسرعة. لم يعد التنافس مقصورًا على قدرات الأجهزة فقط، بل يتحول إلى نظام معقد متعدد الطبقات يتكون من “التجسيد المادي، والذكاء، والمدفوعات، والهياكل التنظيمية”.

ما يجعل هذا التحول أكثر جدارة بالملاحظة هو أن أسواق رأس المال العالمية تقوم الآن بتسعير هذا الاتجاه بسرعة. تتوقع مورغان ستانلي أنه بحلول عام 2050، قد تصل سوق الروبوتات الإنسانية إلى $5 تريليون، بينما تدفع نموًا هائلًا عبر سلاسل الإمداد، والعمليات، وصناعات الخدمات. في نفس الإطار الزمني، قد يتجاوز عدد الروبوتات الإنسانية المنتشرة عالميًا 1 مليار وحدة، مما يشير إلى انتقال من المعدات الصناعية إلى “مشاركين اجتماعيين حقيقيين على نطاق واسع.” (1)

لفهم أفضل لمسار الروبوتات في المستقبل، يمكن رؤية النظام البيئي كأربعة طبقات محددة بوضوح:

!

المصدر: جيت فنتشرز

1. الطبقة الفيزيائية: تشمل الطبقة الفيزيائية جميع الحوامل الملموسة مثل الروبوتات البشرية، وأذرع الروبوتات، والطائرات بدون طيار، وروبوتات شحن السيارات الكهربائية. تتناول هذه الطبقة أسئلة أساسية مثل “هل يمكنه الحركة؟” و"هل يمكنه أداء عمل جسدي؟"—م covering الحركة، والتلاعب، والموثوقية الميكانيكية، وكفاءة التكلفة. في هذه المرحلة، لا تزال الروبوتات تفتقر إلى الوكالة الاقتصادية: فهي لا تستطيع تلقي المدفوعات، أو شراء الخدمات، أو إدارة الموارد بشكل مستقل.

2. طبقة التحكم والإدراك: تمتد طبقة التحكم والإدراك إلى أنظمة التحكم التقليدية في الروبوتات، SLAM، أنظمة الإدراك، التعرف على الصوت والرؤية، وهياكل LLM + الوكيل الحديثة، إلى جانب أنظمة تشغيل الروبوتات المتقدمة مثل ROS وOpenMind OS. تتيح هذه الطبقة للروبوتات “الرؤية، السمع، الفهم، وتنفيذ المهام”، لكن الأنشطة الاقتصادية، مثل المدفوعات، العقود، وإدارة الهوية—لا تزال تتطلب تدخل الإنسان في الخلفية.

3. طبقة الاقتصاد الآلي: تبدأ التحولات الحقيقية في طبقة الاقتصاد الآلي. هنا، يتم تجهيز الآلات بمحافظ، هويات رقمية، وأنظمة سمعة (مثل، ERC-8004). من خلال آليات مثل x402، التسوية على السلسلة، واسترجاعات السلسلة، يمكن للروبوتات الدفع مباشرة مقابل الحوسبة، البيانات، الطاقة، وحقوق الوصول. كما يمكنها أيضًا استلام المدفوعات بشكل مستقل، وتخزين الأموال، وبدء المدفوعات بناءً على النتائج. في هذه المرحلة، ينتقل الروبوتات من كونها “أصول الشركات” إلى أن تصبح “كيانات اقتصادية” قادرة على المشاركة في السوق.

4. طبقة تنسيق الآلات والحوكمة: بمجرد أن تمتلك الروبوتات هويات مستقلة وقدرات دفع، يمكنها التنظيم في أساطيل وشبكات، مثل أسراب الطائرات بدون طيار، وشبكات الروبوتات النظيفة، أو شبكات الطاقة للسيارات الكهربائية. يمكن لهذه الأنظمة تسعير الخدمات بشكل ديناميكي، جدولة المهام، تقديم العروض للعمل، مشاركة الإيرادات، وحتى تشكيل تجمعات اقتصادية مستقلة قائمة على DAO.

من خلال هذه الطبقات الأربع، يمكننا أن نرى أن:

مستقبل الروبوتات ليس مجرد ثورة في الأجهزة، بل يمثل إعادة هيكلة نظامية لـ “الأنظمة المادية، الذكاء، المالية، والنماذج التنظيمية”.

تُعيد هذه التطورات تعريف ما يمكن أن تفعله الآلات، وكذلك كيفية إنشاء القيمة والتقاطها. ستجد شركات الروبوتات، ومطورو الذكاء الاصطناعي، ومقدمو البنية التحتية، وبروتوكولات الدفع وهويات العملات المشفرة مكانها جميعًا في هذه الاقتصاد المدفوعة بالآلات الناشئة.

لماذا تتطور صناعة الروبوتات الآن؟

على مدى عقود، كانت الروبوتات تتأرجح بين المختبرات والمعارض وحالات الاستخدام الصناعية المتخصصة - دائماً على بعد خطوة واحدة من الاعتماد الجماعي. بعد عام 2025، يتم عبور تلك الخطوة النهائية. تشير أسواق رأس المال، وجاهزية التكنولوجيا، ورؤى قادة الصناعة، مثل الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA جنسن هوانغ، جميعها إلى نفس النتيجة:

“لحظة ChatGPT للروبوتات العامة قريبة جدًا.”

!

هذا ليس دعاية تسويقية، بل استنتاج مستند إلى ثلاثة إشارات متقاربة:

1. نضوج متزامن للتقنيات الممكنة: الحوسبة، النماذج، المحاكاة، الإدراك، والتحكم

2. الانتقال من التحكم في الحلقة المغلقة إلى اتخاذ القرار المفتوح المدفوع بواسطة LLM/Agent

3. قفزة من القدرة على مستوى الجهاز الفردي إلى الذكاء على مستوى النظام: تتطور الروبوتات من كونها قادرة فقط على “العمل” إلى القدرة على “التعاون، والتفكير، والعمل بشكل اقتصادي”

يتوقع جينسن هوانغ أن تدخل الروبوتات البشرية الاستخدام التجاري الواسع في غضون خمس سنوات، متماشية بشكل وثيق مع نشر الصناعة في العالم الحقيقي وتدفقات رأس المال في عام 2025.

وجهة نظر رأس المال: “نقطة التحول في الروبوتات” تم تسعيرها

بين عامي 2024 و2025، شهد قطاع الروبوتات كثافة تمويل غير مسبوقة وحجم صفقات كبير. في عام 2025 وحده، تجاوزت عدة جولات تمويل $500 مليون إلى $1 مليار، متجاوزة إجمالي التمويل من السنوات السابقة.

!

المصدر: جيت فنتشرز

لقد أوضحت أسواق رأس المال موقفها بوضوح: لقد دخلت الروبوتات مرحلة قابلة للتحقق من الاستثمار.

تشمل السمات المشتركة عبر هذه الجولات التمويلية:

• هم ليسوا “استثمارات مدفوعة بالمفاهيم”، بل يركزون على خطوط الإنتاج، وسلاسل الإمداد، والذكاء العام، ونشر التطبيقات التجارية في العالم الحقيقي.

• بدلاً من المشاريع المعزولة، يؤكدون على تكامل مجموعات الأجهزة والبرمجيات، والهياكل المعمارية الكاملة، وأنظمة خدمات دورة حياة الروبوت من البداية إلى النهاية.

رأس المال لا يلتزم بحجم عشرات أو مئات المليارات بدون سبب - هذه الاستثمارات تعكس قناعة قوية في نضوج الصناعة المتزايد.

وجهة نظر تقنية: تقاطعات متعددة من الاختراقات

في عام 2025، شهدت الروبوتات “تلاقي غير مسبوق للاختراقات التكنولوجية”. أدت التقدمات في وكلاء الذكاء الاصطناعي وLLMs إلى ترقية الروبوتات من آلات تتبع التعليمات إلى “وكلاء فهم” قادرين على التفكير عبر اللغة والرؤية واللمس. وضعت الإدراك متعدد الوسائط ونماذج التحكم من الجيل التالي ( مثل RT-X، سياسة الانتشار ) الأساس للذكاء العام القريب.

!

المصدر: Nvidia

في غضون ذلك، تتطور تقنيات المحاكاة والنقل بسرعة. لقد ساهمت بيئات المحاكاة عالية الدقة مثل إسحاق وروزي في تضييق الفجوة بين المحاكاة والعالم الحقيقي، مما يمكّن الروبوتات من الخضوع لتدريب واسع النطاق في بيئات افتراضية بتكلفة منخفضة للغاية ونقل تلك القدرات إلى العالم الحقيقي بشكل موثوق. هذا يعالج جوهرياً الاختناقات المستمرة في مجال الروبوتات، بما في ذلك دورات التعلم البطيئة، وارتفاع تكاليف جمع البيانات، والمخاطر المرتفعة المرتبطة بالتدريب في البيئات الواقعية.

على الجانب الميكانيكي، أدت اقتصادات الحجم في المحركات والمفاصل وأجهزة الاستشعار - إلى جانب هيمنة الصين المتزايدة في سلسلة توريد الروبوتات - إلى خفض التكاليف بشكل كبير. مع زيادة الإنتاج الضخم، أصبحت الروبوتات “قابلة للتكرار والنشر” على نطاق واسع.

من المهم أن التحسينات في الاعتمادية وكفاءة الطاقة قد مكنت الروبوتات من تلبية الحد الأدنى من المتطلبات للنشر التجاري. التحكم المحسن في المحركات، وأنظمة الأمان الاحتياطية، وأنظمة التشغيل في الوقت الحقيقي تسمح الآن للروبوتات بالعمل بشكل مستقر على مدى فترات طويلة في بيئات ذات مستوى مؤسسي.

بالنظر إلى هذه العوامل مجتمعة، فقد مكنت صناعة الروبوتات - لأول مرة - من الانتقال من مرحلة “عرض المختبر” نحو النشر على نطاق واسع في العالم الحقيقي. هذه هي السبب الأساسي وراء حدوث ازدهار الروبوتات في الوقت الراهن.

التسويق: من النماذج الأولية → الإنتاج الضخم → النشر في العالم الحقيقي

سنة 2025 تمثل السنة الأولى التي يصبح فيها مسار تجارية الروبوتات واضحًا حقًا. الشركات الرائدة مثل Apptronik و Figure و Tesla Optimus أعلنت تباعًا عن خطط الإنتاج الضخم، مما يشير إلى أن الروبوتات الشبيهة بالبشر تنتقل من نماذج أولية إلى منتجات قابلة للتكرار و صناعية. في الوقت نفسه، بدأت الشركات في نشر تجريبي في سيناريوهات عالية الطلب مثل لوجستيات التخزين وأتمتة المصانع، مما يثبت كفاءة وموثوقية الروبوتات في البيئات الواقعية.

مع زيادة حجم تصنيع الأجهزة، حصل نموذج خدمات التشغيل كخدمة (OaaS) على تحقق في السوق. بدلاً من دفع تكاليف شراء مرتفعة مقدماً، يمكن للمؤسسات الاشتراك في خدمات الروبوت على أساس شهري، مما يحسن بشكل كبير من هياكل العائد على الاستثمار. لقد أصبح هذا النموذج ابتكاراً تجارياً رئيسياً يدفع اعتماد الروبوتات على نطاق واسع.

في غضون ذلك، تملأ الصناعة بسرعة الفجوات في دعم بنية الخدمة التحتية، بما في ذلك شبكات الصيانة، وسلاسل إمداد قطع الغيار، والمراقبة عن بُعد، ومنصات العمليات. مع نضوج هذه القدرات، يتم تجهيز الروبوتات بشكل متزايد بالشروط المطلوبة للعمليات المستمرة والتسويق المغلق.

بشكل عام، يعتبر عام 2025 عامًا محوريًا - حيث ينتقل قطاع الروبوتات من التساؤل “هل يمكن بناء هذا؟” إلى “هل يمكن بيعه، ونشره، واستخدامه بشكل ميسور؟” ولأول مرة، ظهر دورة تجارية مستدامة وإيجابية.

Web3 × نظام الروبوتات

مع دخول صناعة الروبوتات في مرحلة التوسع الكامل في عام 2025، وجدت تقنية البلوك تشين أيضًا دورًا واضحًا - حيث تدعم العديد من القدرات الحرجة داخل نظام الروبوتات. يمكن تلخيص هذه في ثلاثة اتجاهات أساسية: i) جمع البيانات للروبوتات؛ ii) شبكات تنسيق الآلات عبر الأجهزة؛ iii) شبكات الاقتصاد الآلي التي تمكّن المشاركة في السوق بشكل مستقل.

اللامركزية + حوافز التوكن: مصادر بيانات جديدة لتدريب الروبوت

تشكل ندرة بيانات التفاعل الواقعية واسعة النطاق والمتنوعة وعالية الجودة عقبة رئيسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفيزيائي. إن ظهور DePIN / DePAI يقدم حلول Web3 جديدة للأسئلة المتعلقة بمن يساهم في البيانات وكيف يتم تحفيز المساهمات المستدامة.

ومع ذلك، تُظهر الأبحاث الأكاديمية باستمرار أن البيانات اللامركزية ليست بالضرورة بيانات تدريب عالية الجودة. تظل محركات البيانات الخلفية ضرورية لتصفية وتنظيف والتحكم في التحيز قبل أن يمكن استخدام هذه البيانات في تدريب النماذج على نطاق واسع.

بالمجمل، يحل Web3 مشكلة “تحفيز عرض البيانات” - وليس مشكلة “جودة البيانات” نفسها.

لقد كانت بيانات تدريب الروبوت التقليدية محدودة في المختبرات ، والأساطيل الصغيرة ، أو جمع البيانات الداخلية في المؤسسات ، مما أدى إلى قيود شديدة في قابلية التوسع.

نماذج DePIN/DePAI تستفيد من الحوافز الرمزية لتحفيز المستخدمين العاديين، ومشغلي الأجهزة، ووحدات التحكم عن بُعد كمساهمين في البيانات، مما يوسع بشكل كبير من حجم البيانات وتنوعها.

تشمل المشاريع التمثيلية:

!

• شبكة NATIX: تحول المركبات اليومية إلى عقد بيانات متنقلة عبر Drive& App و VX360، تجمع البيانات المرئية والبيانات الجغرافية والبيانات البيئية.

• PrismaX: يجمع بيانات التفاعل الفيزيائي عالية الجودة (التقاط، تنظيم، حركة الكائن) من خلال سوق التحكم عن بُعد.

• شبكة BitRobot: تمكّن العقد الروبوتية من أداء مهام الروبوت القابلة للتحقق (VRT)، مما يولد بيانات حقيقية عن الملاحة، والعمليات، والتعاون.

تُظهر هذه المبادرات كيف يمكن لـ Web3 توسيع جانب عرض البيانات بفعالية، تغطي السيناريوهات الواقعية والطويلة التي تكافح الأنظمة التقليدية للوصول إليها.

ومع ذلك، تشير الأبحاث الأكاديمية إلى أن البيانات المستمدة من الحشود أو البيانات اللامركزية عادة ما تظهر خصائص هيكلية مثل دقة محدودة، مستويات ضوضاء عالية، وانحياز ملحوظ. وقد أظهرت دراسات واسعة في مجال جمع البيانات من الحشود واستشعار الحشود عبر الهواتف المحمولة ما يلي:

1. تباين كبير في جودة البيانات، الضوضاء، وعدم تناسق التنسيق تتطلب الفروقات الكبيرة المستندة إلى المساهمين الكشف والتصفية.

2. التحيز الهيكلي منتشر على نطاق واسع يميل المشاركون إلى التجمع في مناطق أو مجموعات ديموغرافية محددة، مما يؤدي إلى توزيعات العينة التي لا تعكس بدقة الظروف الواقعية.

3. لا يمكن استخدام البيانات الأولية المجمعة من الجماهير بشكل مباشر لتدريب النماذج أبحاث القيادة الذاتية، والذكاء الاصطناعي المجسد، والروبوتات تؤكد أن مجموعات البيانات عالية الجودة يجب أن تمر عبر سلسلة كاملة: الجمع → مراجعة الجودة → محاذاة التكرار → تعزيز البيانات → إكمال الذيل الطويل → تصحيح اتساق التسمية، بدلاً من “جمع واستخدام”.

لذلك، توسع Web3 من توفر البيانات، ولكن ما إذا كانت تلك البيانات تصبح قابلة للتدريب يعتمد على هندسة البيانات في الخلفية.

تتمثل القيمة الحقيقية لـ DePIN في توفير بنية تحتية بيانات “مستمرة وقابلة للتوسع ومنخفضة التكلفة” للذكاء الاصطناعي الفيزيائي.

بدلاً من القول إن Web3 يحل على الفور تحديات دقة البيانات، من الأدق أن نقول إنه يعالج الأسئلة الأساسية التالية:

• من يرغب في المساهمة بالبيانات على أساس طويل الأمد؟

• كيف يمكن تحفيز المزيد من الأجهزة الواقعية على المشاركة؟

• كيف يمكن أن تتطور جمع البيانات من النماذج المركزية إلى شبكة مفتوحة ومستدامة؟

بعبارة أخرى، يوفر DePIN/DePAI الأساس لحجم بيانات قابل للتوسع وتغطية أوسع، مما يضع Web3 كجزء حاسم من طبقة مصادر البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي - لكنه، بحد ذاته، ليس ضمانًا لجودة البيانات.

نظام تشغيل عام كطبقة اتصال لتعاون الروبوتات

تتطور صناعة الروبوتات من الذكاء الأحادي الآلة إلى التعاون بين الوكلاء المتعددين، ولكن لا يزال هناك عنق زجاجة أساسي: لا يمكن للروبوتات من مختلف العلامات التجارية وأشكالها وتقنياتها تبادل المعلومات أو التشغيل المتبادل. وبالتالي، يقتصر التعاون على أنظمة مغلقة خاصة بالبائع، مما يقيد بشكل كبير قابلية التوسع.

!

إن ظهور طبقات أنظمة تشغيل الروبوت العامة، مثل OpenMind، يقدم حلاً جديدًا. هذه الأنظمة ليست برامج تحكم تقليدية، بل أنظمة تشغيل ذكية عبر التجسيد، تلعب دورًا مشابهًا لنظام Android في الهواتف الذكية، حيث توفر لغة وبنية تحتية مشتركة للتواصل والادراك والتعاون بين الروبوتات. (8)

في الهياكل التقليدية، تكون أجهزة الاستشعار الداخلية للروبوت ووحدات التحكم ووحدات التفكير معزولة، مما يجعل من المستحيل مشاركة المعلومات الدلالية عبر الأجهزة. على النقيض من ذلك، فإن طبقة نظام تشغيل الروبوت الموحد تعمل على توحيد واجهات الإدراك، وصيغ القرار، وطرق تخطيط المهام - مما يمكّن الروبوتات، للمرة الأولى، من تحقيق:

• تمثيلات بيئية تجريدية ( رؤية / صوت / لمسة → أحداث دلالية منظمة )

• تفسير موحد للتعليمات (اللغة الطبيعية → تخطيط العمل)

• تمثيلات حالة متعددة الوسائط قابلة للمشاركة

هذا يعادل فعليًا تثبيت طبقة معرفية على المستوى الأساسي—واحدة تمكّن الروبوتات من الفهم، والتعبير، والتعلم.

نتيجة لذلك، لم تعد الروبوتات “منفذين معزولين”. بدلاً من ذلك، اكتسبوا واجهات دلالية موحدة، مما يسمح لهم بالاندماج في شبكات آلات منسقة على نطاق أوسع.

علاوة على ذلك، تكمن أبرز إنجازات نظام تشغيل الروبوتات العامة في التوافق عبر التجسيد. للمرة الأولى، يمكن للروبوتات من علامات تجارية مختلفة وأشكال معمارية مختلفة أن “تتحدث نفس اللغة” بشكل فعال. يمكن للأنظمة الروبوتية المتنوعة الاتصال بحافلة بيانات مشتركة وواجهات تحكم موحدة من خلال نظام تشغيل واحد، مما يمهد الطريق للتشغيل البيني الحقيقي.

!

المصدر: Openmind

تتيح هذه التوافقية بين العلامات التجارية للصناعة، لأول مرة، استكشاف المعاني بشكل ذو مغزى:

• التعاون بين الروبوتات المتعددة

• مزايدة المهام وجدولتها

• الإحساس المشترك والخرائط المشتركة

• تنفيذ المهام المنسقة عبر الفضاء

الشرط المسبق للتعاون هو “فهم مشترك لصيغ المعلومات”. أنظمة تشغيل الروبوتات العامة (OS) تتعامل مع هذا التحدي الأساسي للغة.

ضمن أنظمة التعاون بين الأجهزة المتعددة، تمثل peaq اتجاه بنية تحتية حيوية آخر: طبقة بروتوكول توفر للأجهزة هوية قابلة للتحقق، وحوافز اقتصادية، وقدرات تنسيق على مستوى الشبكة. (9)

peaq لا تحل “كيف تفهم الروبوتات العالم”، ولكن بدلاً من ذلك كيف تشارك الروبوتات ككيانات مستقلة ضمن شبكة.

تصميمه الأساسي يشمل:

1. هوية الآلة

peaq يوفر تسجيل هوية لامركزي للروبوتات والأجهزة وأجهزة الاستشعار، مما يمكنها من:

• انضم إلى أي شبكة ككيانات مستقلة

• المشاركة في تخصيص المهام الموثوقة وأنظمة السمعة

هذه شرطٌ مسبقٌ لكي تصبح الآلات “عقد شبكة” حقيقية.

2. حسابات اقتصادية مستقلة

!

المصدر: Peaq

تحصل الروبوتات على الاستقلال الاقتصادي. مع مدفوعات العملة المستقرة الأصلية ومنطق الفوترة الآلي، يمكن للروبوتات تسوية الحسابات وإجراء المدفوعات بشكل مستقل دون تدخل بشري، بما في ذلك:

• تسوية قائمة على الاستخدام لبيانات المستشعر

• مدفوعات لكل استدعاء للحوسبة واستنتاج النموذج

• تسوية فورية بين الروبوتات بعد تقديم الخدمة (مثل، النقل، التسليم، الفحص)

• المدفوعات الذاتية لاستخدام البنية التحتية مثل الشحن وتأجير المساحة

يمكن أيضًا للروبوتات اعتماد المدفوعات المشروطة:

• المهمة مكتملة → الدفع التلقائي

• النتيجة لا تفي بالمعايير → يتم تجميد الأموال تلقائيًا أو إرجاعها

هذا يجعل التعاون بين الروبوتات موثوقًا وقابلًا للتدقيق وقابلًا للتنفيذ تلقائيًا - وهي قدرات أساسية للنشر التجاري على نطاق واسع.

علاوة على ذلك، يمكن تحويل الإيرادات الناتجة عن الروبوتات التي تقدم الخدمات والموارد في العالم الحقيقي إلى رموز وتخطيطها على السلسلة، مما يسمح بتمثيل القيمة وتدفقات النقد بطريقة شفافة وقابلة للتتبع وقابلة للتداول وقابلة للبرمجة، وبالتالي تشكيل تمثيلات الأصول التي تركز على الآلات نفسها.

مع نضوج أنظمة الذكاء الاصطناعي والسلاسل الكتلية، فإن الهدف هو أن تكسب الآلات وتدفع وتقترض وتستثمر بشكل مستقل - من خلال إجراء معاملات بين الآلات مباشرة، وتشكيل اقتصادات آلية ذاتية التنظيم تُدار عبر التنسيق والحكم القائم على DAO.

3. تنسيق المهام عبر عدة أجهزة

على مستوى أعلى، يوفر peaq أطر تنسيق تمكّن الآلات من:

• شارك حالة ومعلومات التوفر

• المشاركة في مزايدة المهام والتطابق

• تنسيق تخصيص الموارد (الحوسبة، التنقل، قدرات الاستشعار)

هذا يسمح للروبوتات بالعمل كشبكة من العقد بدلاً من وحدات معزولة. فقط عندما يتم توحيد اللغة والواجهات يمكن للروبوتات الدخول حقًا إلى الشبكات التعاونية بدلاً من البقاء محصورة في أنظمة معزولة.

تهدف منصات أنظمة التشغيل العامة عبر الروبوتات مثل OpenMind إلى توحيد كيفية فهم الروبوتات للعالم وتفسير التعليمات، بينما تستكشف شبكات التنسيق من نوع peaq في Web3 كيف يمكن للأجهزة غير المتجانسة تحقيق تعاون منظم وقابل للتحقق على مستوى الشبكة. هذه جهود تمثيلية من بين العديد، تعكس تحولًا واسع النطاق في الصناعة نحو طبقات اتصال موحدة والتشغيل البيني المفتوح.

شبكات الاقتصاد الآلي التي تمكن المشاركة المستقلة في السوق

إذا كانت أنظمة التشغيل عبر الأجهزة تحل “كيف تتواصل الروبوتات”، والشبكات التنسيقية تحل “كيف تتعاون الروبوتات”، فإن شبكات الاقتصاد الآلي تتناول سؤالاً أكثر جوهرية: كيف يمكن تحويل إنتاجية الروبوتات إلى تدفقات رأسمالية مستدامة، مما يسمح للروبوتات بدفع تكاليف تشغيلها وتشكيل حلقات اقتصادية مغلقة.

قطعة مفقودة منذ فترة طويلة في صناعة الروبوتات هي “القدرة الاقتصادية المستقلة”. يمكن للروبوتات التقليدية تنفيذ التعليمات المحددة مسبقًا ولكن لا يمكنها تخصيص الموارد الخارجية بشكل مستقل، أو تسعير خدماتها، أو تسوية التكاليف. بمجرد نشرها في بيئات معقدة، يجب أن تعتمد على الأنظمة الخلفية البشرية للمحاسبة، والموافقات، والجدولة، مما يحد بشدة من كفاءة التعاون ويجعل النشر على نطاق واسع صعبًا.

x402: منح الروبوتات حالة موضوع اقتصادي

!

المصدر: X@CPPP2443_

x402، معيار الدفع الوكالي من الجيل التالي، يملأ هذه الفجوة الأساسية. يمكن للروبوتات بدء طلبات الدفع مباشرة على طبقة HTTP وإكمال التسويات الذرية باستخدام عملات مستقرة قابلة للبرمجة مثل USDC. هذا يسمح للروبوتات ليس فقط بإكمال المهام، ولكن أيضًا للشراء بشكل مستقل لكل ما هو مطلوب لأدائها:

• موارد الحوسبة (LLM الاستدلال / استدلال نموذج التحكم)

• الوصول إلى المشهد وتأجير المعدات

• خدمات العمل المقدمة من قبل روبوتات أخرى

لأول مرة، يمكن للروبوتات استهلاك وإنتاج القيمة بشكل مستقل مثل الوكلاء الاقتصاديين.

في السنوات الأخيرة، أدت التعاونات بين مصنعي الروبوتات ومزودي البنية التحتية للعملات المشفرة إلى إنتاج تطبيقات تمثيلية في العالم الحقيقي، مما يوضح أن شبكات اقتصاد الآلات تنتقل من المفهوم إلى التنفيذ.

OpenMind × Circle: مدفوعات العملات المستقرة الأصلية للروبوتات

!

المصدر: Openmind

تدمج OpenMind نظام تشغيل الروبوتات المتعدد الأجهزة مع USDC الخاص بـ Circle، مما يمكّن الروبوتات من إتمام المدفوعات والتسويات بشكل أصلي ضمن تدفقات تنفيذ المهام.

هذا يمثل اختراقين رئيسيين:

1. يمكن لخطوط أنابيب مهام الروبوت دمج التسوية المالية مباشرة دون الاعتماد على الأنظمة الخلفية

2. يمكن للروبوتات إجراء “مدفوعات بلا حدود” عبر المنصات والعلامات التجارية

لتعاون الآلات، تعتبر هذه القدرة أساسية للتقدم نحو تجمعات اقتصادية مستقلة.

Kite AI: مؤسسة بلوكتشين أصلية للوكيل للاقتصاد الآلي

!

المصدر: Kite AI

تقدم Kite AI مزيدًا من التقدم في البنية التحتية الأساسية للاقتصاد الآلي من خلال تصميم هويات على السلسلة، ومحافظ قابلة للتكوين، وأنظمة دفع وتسوية آلية مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للوكلاء بتنفيذ المعاملات بشكل مستقل على السلسلة. (10)

يوفر بيئة تشغيل اقتصادية كاملة للوكيل المستقل، متوافقة للغاية مع هدف تمكين الروبوتات من المشاركة بشكل مستقل في الأسواق.

1. طبقة هوية الوكيل / الآلة (Kite Passport): تصدر هويات تشفيرية وأنظمة مفاتيح متعددة الطبقات لكل وكيل ذكاء اصطناعي (ومحتمل أن تكون مرتبطة بالروبوتات الفيزيائية)، مما يمكّن من التحكم الدقيق في من ينفق الأموال وعلى من ينفق، مع إمكانية الإلغاء والمساءلة - وهي متطلبات أساسية للتعامل مع الوكلاء كفاعلين اقتصاديين مستقلين.

2. عملة مستقرة أصلية + x402 أساسيات: تدمج Kite معيار الدفع x402 على مستوى السلسلة، باستخدام USDC وعملات مستقرة أخرى كأصول تسوية افتراضية. يمكن للوكالات إرسال واستقبال وتسوية المدفوعات عبر تفويض نية موحد، مصمم للمعاملات عالية التردد ومنخفضة القيمة بين الآلات (تأكيد أقل من ثانية، رسوم منخفضة، قابلية تدقيق كاملة).

3. القيود القابلة للبرمجة والحوكمة: تحدد السياسات على السلسلة حدود الإنفاق ، وقوائم السماح للتجار والعقود ، وضوابط المخاطر ، وآثار التدقيق ، مما يوازن بين الأمان والاستقلالية عند “إعطاء الآلات محافظ.”

بعبارة أخرى، إذا كانت نظام تشغيل OpenMind يمكّن الروبوتات من فهم العالم والتعاون، فإن بنية blockchain الخاصة بـ Kite AI تمكّن الروبوتات من البقاء والعمل ضمن الأنظمة الاقتصادية.

من خلال هذه التقنيات، تؤسس شبكات الاقتصاد الآلي حوافز التعاون وحلقات القيمة المغلقة. بالإضافة إلى تمكين الروبوتات من الدفع فقط، فإنها تسمح للروبوتات بـ:

• كسب الدخل بناءً على الأداء (التسوية المستندة إلى النتائج)

• شراء الموارد عند الطلب ( هياكل تكلفة ذاتية )

• تنافس في الأسواق باستخدام سمعة على السلسلة ( تنفيذ يمكن التحقق منه )

لأول مرة، يمكن للروبوتات المشاركة بالكامل في أنظمة الحوافز الاقتصادية: العمل → الكسب → الإنفاق → التحسين بشكل مستقل.

الخاتمة

ملخص & آفاق

عبر الأبعاد الثلاثة الرئيسية التي تم مناقشتها أعلاه، يصبح دور Web3 في صناعة الروبوتات أكثر وضوحًا بشكل متزايد:

• طبقة البيانات: توفر حوافز اكتساب بيانات متعددة المصادر وقابلة للتوسع وتحسن تغطية السيناريوهات الطويلة.

• طبقة التعاون: تقدم هوية موحدة، وتوافقية، وحوكمة المهام لتنسيق عبر الأجهزة المختلفة

• الطبقة الاقتصادية: تمكن السلوك الاقتصادي القابل للبرمجة للروبوتات من خلال المدفوعات على السلسلة والتسوية القابلة للتحقق

معًا، تؤسس هذه القدرات الأساس لإنترنت الآلات في المستقبل، مما يمكّن الروبوتات من التعاون والعمل ضمن بيئات تكنولوجية أكثر انفتاحًا وقابلية للتدقيق.

عدم اليقين

على الرغم من الاختراقات النادرة التي شهدها عام 2025، لا تزال الانتقال من الجدوى الفنية إلى النشر القابل للتوسع والمستدام يواجه العديد من الشكوك - الناتجة ليس من عنق زجاجة واحد، ولكن من التفاعلات المعقدة عبر الهندسة والاقتصاد والأسواق والمؤسسات.

الجدوى الاقتصادية

على الرغم من أن الروبوتات حققت اختراقات في الإدراك والتحكم والذكاء، إلا أن النشر على نطاق واسع يعتمد في النهاية على ما إذا كان يمكن الحفاظ على الطلب التجاري الحقيقي والعوائد الاقتصادية. لا تزال معظم الروبوتات البشرية والعامة في مراحل التجريب والتحقق. لا يزال غير مدعوم بشكل كافٍ من قبل البيانات طويلة الأجل ما إذا كانت الشركات مستعدة لدفع ثمن خدمات الروبوت على المدى الطويل، وما إذا كانت نماذج OaaS/RaaS يمكنها باستمرار تقديم العائد على الاستثمار عبر الصناعات.

في العديد من البيئات المعقدة وغير المنظمة، تظل الأتمتة التقليدية أو العمل البشري أكثر تكلفة وموثوقية. لا تترجم الجدوى التقنية تلقائيًا إلى حتمية اقتصادية، وسينعكس عدم اليقين في وتيرة التسويق مباشرة على توسع الصناعة.

موثوقية الهندسة وتعقيد العمليات

أكثر التحديات إلحاحًا في العالم الحقيقي في مجال الروبوتات ليس ما إذا كانت المهام يمكن إنجازها، ولكن ما إذا كانت الأنظمة يمكن أن تعمل بشكل موثوق ومتواصل وبكفاءة من حيث التكلفة على مر الزمن. على نطاق واسع، تتراكم معدلات فشل الأجهزة، وتكاليف الصيانة، وتحديثات البرمجيات، وإدارة الطاقة، والسلامة، والمسؤولية بسرعة لتصبح مخاطر نظامية.

حتى مع نماذج OaaS التي تقلل من النفقات الرأسمالية الأولية، قد تؤدي التكاليف الخفية المتعلقة بالعمليات، والتأمين، والمسؤولية، والامتثال إلى تقويض جدوى الأعمال العامة. دون تحقيق الحدود الدنيا من موثوقية السيناريوهات التجارية، ستكافح رؤى شبكات الروبوتات واقتصادات الآلات للتجسد.

تنسيق النظام البيئي والمعايير والتنظيم

يخضع نظام الروبوتات لتطور سريع عبر طبقات نظام التشغيل، وأطر الوكلاء، وبروتوكولات blockchain، ومعايير الدفع، ولكنه لا يزال مجزأً للغاية. لا تزال هناك تكاليف تنسيق عالية عبر الأجهزة والبائعين والأنظمة، بينما لم تتقارب المعايير العالمية بعد، مما يعرض النظام البيئي للتجزئة وعدم الكفاءة.

في الوقت نفسه، تتحدى الروبوتات ذات اتخاذ القرار الذاتي والسلوك الاقتصادي الأطر التنظيمية والقانونية الحالية. تظل المسؤولية والامتثال للمدفوعات وحدود البيانات ومسؤوليات السلامة غير واضحة. بدون التكيف المؤسساتي الذي يواكب التقدم التكنولوجي، قد تواجه شبكات الاقتصاد الآلي عدم اليقين التنظيمي ونقص في النشر.

بشكل عام، تتشكل تدريجياً الظروف لاعتماد الروبوتات على نطاق واسع، وتظهر النسخ المبكرة من اقتصادات الآلات من خلال الممارسات الصناعية.

بينما لا تزال Web3 × Robotics في مراحلها المبكرة، فإنها تُظهر بالفعل إمكانات طويلة الأجل تستحق الاهتمام الدقيق.

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7. ?

8.

9.

10.