تحليل اتجاهات الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي + التشفير
في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و blockchain إلى جعل AI + Crypto نقطة ساخنة للاستثمار. تتمتع blockchain بخصائص مثل اللامركزية والشفافية العالية، مما يكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي ويخلق فرص جديدة للصناعة.
يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: كـ مشارك في التطبيق، واجهة، قواعد وأهداف. من منظور الإنتاجية، يمكن اعتبار دور الذكاء الاصطناعي في Crypto من ثلاثة اتجاهات: تحسين قوة الحوسبة، الخوارزميات والبيانات.
وفقًا لمستويات تطبيق الذكاء الاصطناعي، يمكن تقسيم اتجاهات المشاركة في تقنية التشفير إلى المستوى الأساسي، مستوى التنفيذ والمستوى التطبيقي. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية و blockchain حلولًا آمنة وقابلة للتحقق لسلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات في معالجة البيانات، تطوير الأتمتة، وأمان المعاملات على السلسلة في مستوى التنفيذ. في المستوى التطبيقي، تلعب روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وغيرها، دورًا مهمًا في مجال التمويل اللامركزي.
ستتناول هذه المقالة من منظور استراتيجيات الاستثمار على المدى المتوسط والطويل الاتجاهات الرئيسية والتحديات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)
الاتجاهات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي
واحد، اتجاه zkML
تجمع تقنية zkML بين الإثباتات غير القابلة للمعرفة و blockchain، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة وسلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. يمكنه إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد نفذ مهمة معينة مع حماية الخصوصية، مما يفتح طرقاً جديدة لاستخدام النماذج العامة عند التحقق من البيانات الخاصة أو استخدام البيانات العامة عند التحقق من النماذج الخاصة. وهذا يجعل العقود الذكية أكثر مرونة، وقادرة على التكيف مع المزيد من سيناريوهات التطبيق.
تشمل المشاريع النموذجية:
Modulus Labs: تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة مثل RockyBot روبوت التداول وغيرها
Giza: بروتوكول لنشر نماذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة
Zkaptcha: يوفر خدمة التحقق من صحة الرموز لعقود ذكية، ويخلق حلولاً مقاومة لهجمات الساحرات.
اثنان، اتجاه معالجة البيانات
تشير بشكل رئيسي إلى اختراق الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ، بما في ذلك:
أ. تحليل البيانات على السلسلة باستخدام الذكاء الاصطناعي: استخدام النماذج الكبيرة وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج بيانات البلوكشين واكتساب الرؤى.
ب. تطوير dApp بالذكاء الاصطناعي والأتمتة: استخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي لمساعدة المطورين في كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.
ج. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على السلسلة: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على blockchain لتحسين أمان وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مثل منصة SeQure التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للرصد والتحليل في الوقت الفعلي، والدفاع ضد الهجمات الخبيثة.
ثلاثة، اتجاه AI+DeFi
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق لاتخاذ القرارات.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق وتحركات الأسعار.
إدارة السيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة صانعي السوق الأوتوماتيكيين.
حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وفي خارجها لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.
تصميم المنتجات الهيكلية المعقدة DeFi: يعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من مرونة المنتجات.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
أربعة، اتجاه AI + GameFi
تحسين استراتيجيات اللعبة: تتعلم الذكاء الاصطناعي عادات اللاعبين وتعدل صعوبة اللعبة واستراتيجياتها.
إدارة استخدام أصول الألعاب: تساعد اللاعبين على إدارة وتداول الأصول الافتراضية بكفاءة.
تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPCs ذكية استجابة لزيادة الانغماس في اللعبة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)
أبعاد الزمن لاستراتيجيات الاستثمار
قصير الأجل: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية والميمات، والاستفادة من الفرص الساخنة الناجمة عن ترقية شركات الذكاء الاصطناعي في Web2.
منتصف المدة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي والنوايا، والعقود الذكية، قد يتجاوز نموذج blockchain التقليدي للدفتر + العقود.
على المدى الطويل: قد يجمع دمج تقنية الذكاء الاصطناعي و zkML تأثيراً عميقاً على مجال العملات المشفرة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الاتجاهات الجديدة في استثمار AI+Crypto: zkML، معالجة البيانات و التمويل اللامركزي هي النقاط الرئيسية
تحليل اتجاهات الاستثمار في مجال الذكاء الاصطناعي + التشفير
في السنوات الأخيرة، أدت التطورات السريعة في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و blockchain إلى جعل AI + Crypto نقطة ساخنة للاستثمار. تتمتع blockchain بخصائص مثل اللامركزية والشفافية العالية، مما يكمل أنظمة الذكاء الاصطناعي ويخلق فرص جديدة للصناعة.
يعتقد الخبراء في الصناعة أن تطبيقات دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain تنقسم بشكل رئيسي إلى أربع فئات: كـ مشارك في التطبيق، واجهة، قواعد وأهداف. من منظور الإنتاجية، يمكن اعتبار دور الذكاء الاصطناعي في Crypto من ثلاثة اتجاهات: تحسين قوة الحوسبة، الخوارزميات والبيانات.
وفقًا لمستويات تطبيق الذكاء الاصطناعي، يمكن تقسيم اتجاهات المشاركة في تقنية التشفير إلى المستوى الأساسي، مستوى التنفيذ والمستوى التطبيقي. على سبيل المثال، توفر تقنية zkML التي تجمع بين إثباتات المعرفة الصفرية و blockchain حلولًا آمنة وقابلة للتحقق لسلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما أظهر الذكاء الاصطناعي إمكانات في معالجة البيانات، تطوير الأتمتة، وأمان المعاملات على السلسلة في مستوى التنفيذ. في المستوى التطبيقي، تلعب روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وأدوات التحليل التنبؤية، وغيرها، دورًا مهمًا في مجال التمويل اللامركزي.
ستتناول هذه المقالة من منظور استراتيجيات الاستثمار على المدى المتوسط والطويل الاتجاهات الرئيسية والتحديات المستقبلية في مجال الذكاء الاصطناعي + العملات المشفرة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2a087b321e76f9469d7e39a180c7d31c.webp)
الاتجاهات الرئيسية في مجال الذكاء الاصطناعي
واحد، اتجاه zkML
تجمع تقنية zkML بين الإثباتات غير القابلة للمعرفة و blockchain، مما يوفر حلاً آمناً وقابلاً للتحقق لمراقبة وسلوك وكيل الذكاء الاصطناعي. يمكنه إثبات أن الذكاء الاصطناعي قد نفذ مهمة معينة مع حماية الخصوصية، مما يفتح طرقاً جديدة لاستخدام النماذج العامة عند التحقق من البيانات الخاصة أو استخدام البيانات العامة عند التحقق من النماذج الخاصة. وهذا يجعل العقود الذكية أكثر مرونة، وقادرة على التكيف مع المزيد من سيناريوهات التطبيق.
تشمل المشاريع النموذجية:
اثنان، اتجاه معالجة البيانات
تشير بشكل رئيسي إلى اختراق الذكاء الاصطناعي في طبقة التنفيذ، بما في ذلك:
أ. تحليل البيانات على السلسلة باستخدام الذكاء الاصطناعي: استخدام النماذج الكبيرة وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج بيانات البلوكشين واكتساب الرؤى.
ب. تطوير dApp بالذكاء الاصطناعي والأتمتة: استخدام أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي لمساعدة المطورين في كتابة العقود الذكية بسرعة وتصحيح الأخطاء تلقائيًا.
ج. الذكاء الاصطناعي وأمان المعاملات على السلسلة: نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي على blockchain لتحسين أمان وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. مثل منصة SeQure التي تستخدم الذكاء الاصطناعي للرصد والتحليل في الوقت الفعلي، والدفاع ضد الهجمات الخبيثة.
ثلاثة، اتجاه AI+DeFi
روبوتات التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي: تنفيذ الصفقات بسرعة ودقة، وتحليل بيانات السوق لاتخاذ القرارات.
التحليل التنبؤي: تقديم توقعات موثوقة لاتجاهات السوق وتحركات الأسعار.
إدارة السيولة AMM: ضبط نطاق السيولة بشكل ذكي، وتحسين كفاءة صانعي السوق الأوتوماتيكيين.
حماية التسوية وإدارة مراكز الديون: دمج البيانات على السلسلة وفي خارجها لتحقيق استراتيجيات حماية تسوية ذكية.
تصميم المنتجات الهيكلية المعقدة DeFi: يعتمد على نماذج الذكاء المالي لتصميم آلية الخزينة، مما يزيد من مرونة المنتجات.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-9cae57ddcea0d2046c28e142149135b1.webp)
أربعة، اتجاه AI + GameFi
تحسين استراتيجيات اللعبة: تتعلم الذكاء الاصطناعي عادات اللاعبين وتعدل صعوبة اللعبة واستراتيجياتها.
إدارة استخدام أصول الألعاب: تساعد اللاعبين على إدارة وتداول الأصول الافتراضية بكفاءة.
تعزيز تفاعل الألعاب: إنشاء NPCs ذكية استجابة لزيادة الانغماس في اللعبة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-63771d8b030475284d36eaa9bcf73535.webp)
أبعاد الزمن لاستراتيجيات الاستثمار
قصير الأجل: التركيز على تطبيقات الذكاء الاصطناعي المفهومية والميمات، والاستفادة من الفرص الساخنة الناجمة عن ترقية شركات الذكاء الاصطناعي في Web2.
منتصف المدة: التركيز على دمج وكيل الذكاء الاصطناعي والنوايا، والعقود الذكية، قد يتجاوز نموذج blockchain التقليدي للدفتر + العقود.
على المدى الطويل: قد يجمع دمج تقنية الذكاء الاصطناعي و zkML تأثيراً عميقاً على مجال العملات المشفرة.
! من منظور استراتيجيات الاستثمار متوسطة الأجل وطويلة الأجل ، قم بتحليل آفاق وتحديات الجمع بين Web3 و الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-11ce0f4929eaee52f8ba11133ae11f6)