منذ بداية عام 2024، أصبح اتجاه التكامل بين الذكاء الاصطناعي وWeb3 أكثر وضوحًا. لقد شهدنا التطور النشط لعدة مسارات تقنية، من شبكات الاستدلال اللامركزية (مثل Bittensor)، بروتوكولات سوق وحدة معالجة الرسومات (مثل Render، Aethir)، إلى تأكيد حقوق المحتوى وبروتوكولات سوق الملكية الفكرية (مثل Story Protocol، Grass). على الرغم من أن هذه المشاريع تشترك في المنطق الأساسي لـ "حوافز أصلية في الذكاء الاصطناعي + قابلية التحقق على البلوكشين"، إلا أن تركيزاتها التقنية، وجماهيرها المستهدفة، وطرقها التجارية تختلف بشكل واضح.
تركز هذه المقالة على أربعة اتجاهات رئيسية: نوع المورد الأساسي، نوع بروتوكول البيانات، نوع أداة التطوير، ونوع إنشاء المحتوى. تحلل التخطيط الوظيفي وطرق الاتصال البيئية من خلال مشاريع نموذجية، مع إيلاء اهتمام خاص لظهور "بروتوكول الذكاء الاصطناعي للتعاون بين المبدعين"، الذي يجلب إمكانيات جديدة للمبدعين وأطراف المشروع.
1. مسح مشاريع الذكاء الاصطناعي الرئيسية + Web3 في السوق: أربع فئات هيكلية نموذجية
في السوق الحالية، يمكننا تصنيف مشاريع الذكاء الاصطناعي + Web3 بشكل تقريبي إلى أربعة أنواع:
1. بروتوكول نوع المورد الأساسي
المشاريع التمثيلية: Bittensor، Aethir، Render، Filecoin
تقدم هذه المشاريع الموارد الأساسية لاستدلال نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها، تغطي شبكات الحوسبة GPU، وتخزين البيانات، وحوافز التعاون على النماذج. يقدم Bittensor نظامًا فرعيًا لتعزيز تقسيم العمل في النماذج والحوكمة على السلسلة، بينما تقدم Aethir شبكة GPU حافة على مستوى المؤسسات، وتجمع Render نظامًا بيئيًا غنيًا من العقد في موارد التصيير ثلاثي الأبعاد، بينما تعزز Filecoin مصادقة البيانات وتداول بيانات التدريب مع معايير FVM و NFT.
2. نوع بروتوكول البيانات والمحتوى
المشاريع التمثيلية: بروتوكول القصة، غراسب
تركز هذه النوعية من البروتوكولات على تأكيد حقوق السلاسل، والحوافز البيانية، وآليات ترخيص المحتوى. تركز Story على مسار تفويض الملكية الفكرية للمبدعين، بينما تستخدم Grass الإضافات لجمع بيانات صفحات الويب وتقديم التغذية الراجعة للمستخدمين.
3. بروتوكول أدوات المطورين والمنصات
المشروعات التمثيلية: Virtuals، Injective، NEAR، Internet Computer
تركيزًا على القدرات القابلة للبرمجة مثل واجهة برمجة التطبيقات (API) ومجموعة أدوات تطوير البرمجيات (SDK) والحاويات على السلسلة، لخدمة مطوري الطرف B. توفر Virtuals آلية تسجيل vAgent والإيرادات، بينما تنفذ Injective أطر تنفيذ الاستراتيجيات في مجال الكمي الذكائي وسيناريوهات التمويل اللامركزي، بينما تقدم NEAR و ICP بيئات عقود عالية الأداء مناسبة لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي.
4. بروتوكول إنشاء المحتوى وتنفيذ المنتج
المشروع التمثيلي: AKEDO
يؤكد هذا النوع من البروتوكولات على التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والمستخدمين، مع التركيز على المحتوى الإبداعي، وإنتاج المنتجات، والنشر الاجتماعي، مما يمثل أقوى مسار حالي للذكاء الاصطناعي + ويب 3 في إدراك المستخدم.
2. ظهور بروتوكولات الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى: لماذا يستحق الأمر الانتباه؟
مع الانتشار التدريجي لهندسة الموجهات وقدرات تنسيق الوكلاء، تزداد وضوح اتجاه الذكاء الاصطناعي من القدرات الأساسية إلى التنفيذ الإبداعي. مزايا البروتوكولات المعتمدة على المحتوى هي:
· قدرات قوية في توليد المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي، عتبة منخفضة، ردود فعل سريعة
· أكثر ملاءمة للتضمين في القنوات الاجتماعية، سهل إنشاء انشطار الحركة.
· يمكن بناء اقتصاد مغلق حول "الإبداع - التسييل - إعادة الإبداع".
في هذا الاتجاه، تُعد AKEDO واحدة من المشاريع التمثيلية القليلة التي أكملت إطلاق منتج نموذج أولي وحققت تحقق تفاعل المستخدمين (DYOR).
3. حالة الملاحظة: عجلة التعاون ثلاثية الاتجاهات لمحتوى AKEDO
1. الحالة الحالية للقضية: تحقيق تنفيذ المنتج ومليون تفاعل
AKEDO هي منصة إبداعية مبنية على آلية تعاون متعددة الوكلاء تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تتيح للمستخدمين إنشاء محتوى قابل للتشغيل والتفاعل من خلال أوامر اللغة الطبيعية، وتشكل دوامة إبداعية من خلال حوافز الرموز، ونشر الأعمال، وتفاعل المجتمع.
تشمل حلقة المنتج المغلقة بشكل رئيسي ما يلي:
· يمكن للمستخدمين إنشاء الأطر والرسوم البيانية بسرعة من خلال استدعاء وحدة الذكاء الاصطناعي باستخدام اللغة الطبيعية؛
· تدعم التحرير المرئي، مما يقلل من عتبة الإنشاء؛
· يمكن تضمين النظام الأساسي وتشغيله في صفحات الويب و X وغيرها من السيناريوهات الاجتماعية؛
يمكن للمبدعين واللاعبين والموزعين جميعًا كسب مكافآت رمزية بقيمة $AKE، مما يحقق فوزًا للطرفين.
على عكس معظم المشاريع التي لا تزال في مرحلة "رؤية البروتوكول"، حققت AKEDO ملايين التفاعلات على السلسلة ومشاركة المجتمع من خلال العمليات الفعلية، مما يظهر استعداد المستخدمين الحقيقيين لاستخدام المحتوى واستهلاكه. إليك بعض البيانات المتاحة للجمهور:
· 2M مشتركين في TG، 303K متابعين على X؛
· 1M تفاعلات على السلسلة، أعلى تصنيف تاريخي لـ DappBay هو الرابع؛
· تفاعل المستخدم مع المحتوى التفاعلي داخل المنصة يصل إلى 1.2 مليون؛
· تعاونت مع 8 من أبرز IPs (مثل BNB، Mew، إلخ)
2. تطور المنصة: إغلاق الحلقة نحو خدمات IP
بينما تحافظ على خصائص منصة المبدعين، تستكشف AKEDO توسيع قدراتها لخدمة الأطراف المعنية بالمشاريع:
· التعليم المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي: ستدعم المنصة فرق Web3 في تخصيص وإنشاء محتوى وجهات نظر ودروس تفاعلية من خلال الذكاء الاصطناعي، مما يعزز تفاعل المستخدمين واتساق سرد المشروع؛
· آلية منطقة المشروع: إنشاء منطقة مخصصة لاستزراع محتوى IP لمساعدة المشاريع على تجميع أصول المحتوى ورد الجميل لنمو المجتمع؛
· قدرة الاحتضان الثنائي: دمج "إنشاء المستخدم × محتوى المشروع" لتحقيق تمكين متبادل بين الأصالة على السلسلة والنظام البيئي الرسمي.
من المتوقع أن تجعل هذه المسار التطوري AKEDO "طبقة وسائل الإعلام الذكية" لمطوري المحتوى، ومشغلي المشاريع، ومنسقي العلامات التجارية، جسرًا بين حلقة التوزيع في الفضاء ثلاثي الأبعاد للأدوات والمحتوى والقيمة.
الرابع. الخاتمة: الحتمية المنتجية تحت التعايش متعدد المسارات
إن انفجار نظام AI+Web3 البيئي لا يتطلب فقط نماذج وأسس أجهزة، ولكنه يعتمد أيضًا على منتجات تفاعلية قابلة للاستخدام حقًا وسيناريوهات تطبيق. تمثل البروتوكولات الإبداعية أقصر الطرق التي تربط بين قدرات الذكاء الاصطناعي واحتياجات المستخدم.
من بين العديد من البروتوكولات، يظهر AKEDO اتجاهًا تطوريًا من "أداة" إلى "منصة" من خلال الممارسات المنتجة، وتصميمات الحوافز المرمزة، والتوسع التعاوني الذي يركز على B+C. في المستقبل، قد تصبح البروتوكولات التي يمكن أن تخدم حقًا المبدعين، وأطراف المشروع، والمستخدمين الرابط الأكثر أهمية في تنفيذ الذكاء الاصطناعي في Web3.
بيان:
- تمت إعادة طباعة هذه المقالة من [تكنولوجيا التدفق] حقوق الطبع والنشر تعود للمؤلف الأصلي [تيك فلو] إذا كان لديك أي اعتراضات على النسخ، يرجى الاتصال فريق Gate Learnستقوم الفريق بمعالجته بأسرع ما يمكن وفقًا للإجراءات ذات الصلة.
- تنبيه: الآراء والأفكار المعبر عنها في هذه المقالة هي آراء الكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
- تمت ترجمة النسخ الأخرى من المقالة بواسطة فريق Gate Learn، ما لم يُذكر خلاف ذلك.بوابةلا يجوز تحت أي ظرف من الظروف نسخ المقالات المترجمة أو نشرها أو انتحالها.
