الموجة التالية من الاستنتاج السردي على مسار الذكاء الاصطناعي المشفر: مسار التطوير والأهداف ذات الصلة

المؤلف: Alex Xu، Mint Ventures

المقدمة

حتى الآن، تعد دورة السوق الصاعدة للعملات المشفرة هذه هي الجولة الأكثر مملة من حيث ابتكار الأعمال. فهي تفتقر إلى مسارات الجنون على مستوى الظاهرة مثل DeFi وNFT وGamefi في السوق الصاعدة السابقة، مما أدى إلى نقص من النقاط الساخنة الصناعة في السوق بشكل عام، ونمو المستخدمين والاستثمار في الصناعة والمطورين ضعيف نسبيا.

ينعكس هذا أيضًا في أسعار الأصول الحالية. وبالنظر إلى الدورة بأكملها، تستمر معظم العملات البديلة في فقدان الدم مقابل سعر صرف BTC، بما في ذلك ETH. بعد كل شيء، يتم تحديد تقييم منصة العقود الذكية من خلال ازدهار التطبيق. عندما يكون تطوير التطبيق وابتكاره باهتًا، سيكون من الصعب زيادة تقييم السلسلة العامة.

يستفيد الذكاء الاصطناعي، باعتباره فئة أعمال تشفير أحدث في هذه الجولة، من سرعة التطوير الهائلة والنقاط الساخنة المستمرة في عالم الأعمال الخارجي، ولا يزال من الممكن للتشفير، جلب مشروع مسار الذكاء الاصطناعي في العالم زيادة جيدة في الاهتمام.

قد تكون مزايا الموارد وانعدام الثقة أحد الحلول لحل التحديات الثلاثة المتمثلة في عشوائية الذكاء الاصطناعي، وكثافة الموارد، وصعوبة التمييز بين البشر والآلات.

في مسار الذكاء الاصطناعي في مجال اقتصاديات التشفير، يحاول المؤلف مناقشة واستنتاج بعض القضايا المهمة من خلال مقال آخر، منها:

< p style="text-align: left;">· ما هي الروايات الأخرى الناشئة في مسار الذكاء الاصطناعي المشفر أو التي ستنفجر في المستقبل؟

· هذه الروايات المسار والمنطق التحفيزي

· أهداف المشروع المتعلقة بالسرد

· مخاطر السرد الاستنتاج وعدم اليقين

هذه المقالة هي تفكير المؤلف المرحلي اعتبارًا من وقت النشر وقد تتغير في المستقبل، والآراء ذاتية للغاية وربما أيضًا لا ينبغي استخدام الأخطاء في الحقائق والبيانات والاستدلال كمرجع للاستثمار.

ما يلي هو جزء النص.

الموجة التالية من السرد لمسار الذكاء الاصطناعي المشفر

في المخزون الرسمي للمسار مسار الذكاء الاصطناعي المشفر قبل الموجة التالية من الروايات، دعونا نلقي نظرة على الروايات الرئيسية الحالية للذكاء الاصطناعي المشفر من منظور القيمة السوقية، أولئك الذين لديهم أكثر من مليار دولار أمريكي هم:

قوة الحوسبة: Render (RNDR، القيمة السوقية المتداولة 3.85 مليار)، Akash (القيمة السوقية المتداولة 1.2 مليار)، IO.NET (أحدث جولة من تقييم التمويل الأولي 1 مليار)

شبكة الخوارزميات: Bittensor (TAO، القيمة السوقية المتداولة 2.97 مليار)

وكيل الذكاء الاصطناعي: Fetchai (FET، السوق المتداولة القيمة قبل الاندماج: 2.1 مليار)

وقت البيانات: 2024.5.24، وحدات العملة هي الدولار الأمريكي.

بالإضافة إلى المجالات المذكورة أعلاه، ما هو مسار الذكاء الاصطناعي الذي سيكون المسار التالي بقيمة سوقية لمشروع واحد تتجاوز المليار؟

يشعر المؤلف أنه يمكن التكهن بها من منظورين: سرد "جانب العرض في الصناعة" وسرد "لحظة GPT" .

المنظور الأول لسرد الذكاء الاصطناعي: من جانب العرض الصناعي، انظر إلى فرص تتبع الطاقة والبيانات الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي

من منظور جانب العرض الصناعي، فإن القوى الأربع الدافعة لتطوير الذكاء الاصطناعي هي:

· الخوارزمية: عالية - خوارزمية الجودة يمكنها أداء مهام التدريب والاستدلال بشكل أكثر كفاءة

· قوة الحوسبة: سواء كان ذلك تدريبًا على النموذج أو استدلال النموذج، فإن أجهزة GPU مطلوبة لتوفير قوة الحوسبة، وهو أيضًا عنق الزجاجة الرئيسي الحالي في الصناعة، وقد أدى النقص الأساسي في الصناعة إلى ارتفاع أسعار الرقائق المتوسطة إلى المتطورة

· الطاقة: البيانات سيولد مركز الحوسبة المطلوب للذكاء الاصطناعي كمية كبيرة من استهلاك الطاقة، بالإضافة إلى وحدة معالجة الرسومات نفسها. بالإضافة إلى الطاقة المطلوبة لأداء مهام الحوسبة، تتطلب معالجة تبديد حرارة وحدة معالجة الرسومات أيضًا الكثير من الطاقة لحسابات نظام تبريد كبير لمركز البيانات حوالي 40% من إجمالي استهلاك الطاقة

· البيانات: يتطلب تحسين أداء النماذج الكبيرة توسيع معايير التدريب، مما يعني الحاجة إلى بيانات ضخمة عالية الجودة< /p>

في ضوء القوى الدافعة للصناعات الأربع المذكورة أعلاه، فإن كلاً من الخوارزمية ومسارات قوة الحوسبة لديها مشاريع تشفير بقيمة سوقية متداولة تزيد عن مليار دولار أمريكي، بينما لم يشهد مسارا الطاقة والبيانات حتى الآن مشاريع بنفس القيمة السوقية.

في الواقع، قد يأتي قريبًا نقص في إمدادات الطاقة والبيانات، ليصبح موجة جديدة من النقاط الساخنة الصناعية، مما يؤدي إلى زيادة كبيرة في المشاريع ذات الصلة في التشفير مجال.

دعونا نتحدث عن الطاقة أولاً.

في 29 فبراير 2024، قال ماسك في مؤتمر Bosch Internet World 2024: "لقد توقعت نقصًا في الرقائق منذ أكثر من عام. أحد النقص سيكون الكهرباء "لا أعتقد أنه سيكون هناك ما يكفي من الكهرباء لتشغيل جميع الرقائق في العام المقبل. "من البيانات المحددة، أصدر معهد ستانفورد للذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي المرتكز على الإنسان) "تقرير مؤشر الذكاء الاصطناعي". " كل عام. في التقرير الذي أصدره الفريق في عام 2022 لصناعة الذكاء الاصطناعي لمدة 21 عامًا، قيم فريق البحث أن حجم استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي في ذلك العام يمثل 10٪ فقط من استهلاك الطاقة العالمي. 0.9٪ من الطلب على الكهرباء مع ضغط محدود على الطاقة والبيئة. في عام 2023، خلصت وكالة الطاقة الدولية (IEA) إلى أنه في عام 2022: ستستهلك مراكز البيانات العالمية ما يقرب من 460 تيراواط ساعة (TWh) من الكهرباء، وهو ما يمثل 2% من الطلب العالمي على الكهرباء، وتوقعت أنه بحلول عام 2026، ستستهلك مراكز البيانات العالمية الطاقة ستكون منخفضة تصل إلى 620 تيراواط ساعة وتصل إلى 1050 تيراواط ساعة.

في الواقع، لا تزال تقديرات وكالة الطاقة الدولية متحفظة، لأن هناك بالفعل عددًا كبيرًا من المشاريع حول الذكاء الاصطناعي على وشك الإطلاق، وما يقابلها الطلب على الطاقة أكبر بكثير مما يتصوره منذ 23 عامًا.

على سبيل المثال، مشروع Stargate الذي تخطط له Microsoft وOpen AI. ومن المتوقع إطلاق هذه الخطة في عام 2028 والانتهاء منها في عام 2030 تقريبًا. ويخطط المشروع لبناء حاسوب فائق مزود بملايين شرائح الذكاء الاصطناعي المخصصة لتزويد Open AI بقوة حوسبة غير مسبوقة ودعم استخدامه في الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغات الكبيرة و تطوير. ومن المتوقع أن تكلف الخطة أكثر من 100 مليار دولار، أي 100 مرة أكثر من تكلفة مراكز البيانات الكبيرة الحالية.

يصل استهلاك الطاقة لمشروع Stargate وحده إلى 50 تيراواط/ساعة.

ولهذا السبب بالتحديد قال سام ألتمان، مؤسس OpenAI، في منتدى دافوس في يناير من هذا العام: "في المستقبل، سوف يصبح الذكاء الاصطناعي تتطلب طاقة كبيرة، لأن الذكاء الاصطناعي سوف يستهلك طاقة أكبر بكثير مما يتوقعه الناس"

بعد قوة الحوسبة والطاقة، النمو السريع للذكاء الاصطناعي ​ومن المرجح أن يكون مجال النقص التالي هو البيانات.

بعبارة أخرى، أصبح النقص في البيانات عالية الجودة التي يتطلبها الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة.

في الوقت الحالي، ومن خلال تطور GPT، اكتشف البشر بشكل أساسي قواعد نمو قدرات نماذج اللغة الكبيرة - أي من خلال توسيع معلمات النموذج والتدريب البيانات، يمكننا تحسين قدرة النموذج بشكل كبير - ولا توجد اختناقات فنية في هذه العملية على المدى القصير.

لكن المشكلة تكمن في أن البيانات المفتوحة عالية الجودة قد تصبح نادرة بشكل متزايد في المستقبل، وقد تواجه منتجات الذكاء الاصطناعي نفس التناقضات بين العرض والطلب في البيانات مثل الرقائق والطاقة.

الأول هو زيادة النزاعات حول ملكية البيانات.

في 27 ديسمبر 2023، رفعت صحيفة نيويورك تايمز دعوى قضائية رسميًا ضد OpenAI وMicrosoft في المحكمة الفيدرالية الأمريكية، متهمة إياهما باستخدام الملايين من أموالهما الخاصة دون إذن. تم استخدام المقالات لتدريب نماذج GPT، مطالبة بأنهم مسؤولين عن "مليارات الدولارات من الأضرار القانونية والفعلية بسبب النسخ غير القانوني واستخدام الأعمال ذات القيمة الفريدة" وأن جميع النماذج وبيانات التدريب تحتوي على مواد محمية بحقوق الطبع والنشر من نيويورك. سيتم تدمير الأوقات.

في نهاية شهر مارس، نشرت صحيفة نيويورك تايمز بيانًا جديدًا، لا يستهدف Open AI فحسب، بل يستهدف أيضًا Google وMeta. وقال بيان صحيفة نيويورك تايمز إن Open AI قام بنسخ أجزاء الكلام لعدد كبير من مقاطع فيديو يوتيوب من خلال أداة التعرف على الكلام تسمى Whisper، ثم قام بإنشاء نص كنص لتدريب GPT-4. وذكرت صحيفة نيويورك تايمز أنه أصبح من الشائع جدًا الآن أن تستخدم الشركات الكبيرة السرقة البسيطة عند تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وقالت إن جوجل تقوم بذلك أيضًا، وتقوم بتحويل محتوى فيديو يوتيوب إلى نص لتدريب نماذجها الكبيرة. ينتهك بشكل أساسي حقوق منشئي محتوى الفيديو.

"The New York Times" وOpen AI هما "أول قضية تتعلق بحقوق الطبع والنشر في مجال الذكاء الاصطناعي"، مع الأخذ في الاعتبار مدى تعقيد القضية وتأثيرها البعيد المدى على مستقبل صناعة المحتوى والذكاء الاصطناعي، قد لا تكون النتيجة متاحة قريبًا. إحدى النتائج النهائية المحتملة هي تسوية خارج المحكمة بين الطرفين، حيث تدفع شركة Microsoft الغنية وشركة Open AI تعويضات كبيرة. ومع ذلك، فإن المزيد من الاحتكاكات المتعلقة بحقوق الطبع والنشر في المستقبل ستؤدي حتماً إلى زيادة التكلفة الإجمالية للبيانات عالية الجودة.

بالإضافة إلى ذلك، كشفت Google أيضًا، باعتبارها أكبر محرك بحث في العالم، أنها تفكر في فرض رسوم على وظيفة البحث الخاصة بها، ولكن هدف فرض الرسوم ليس عامة الناس ، لكن شركة الذكاء الاصطناعي.

المصدر: رويترز

تقوم خوادم محرك بحث Google بتخزين كمية كبيرة من المحتوى. بل ويمكن القول أن Google يقوم بتخزين كل المحتوى الذي ظهر على جميع صفحات الإنترنت منذ القرن الحادي والعشرين. تقوم منتجات البحث الحالية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مثل المنتجات الخارجية مثل Perplexity والمنتجات المحلية مثل Kimi وSecret Tower، بمعالجة البيانات التي تم البحث عنها من خلال الذكاء الاصطناعي ثم إخراجها إلى المستخدمين. إن الرسوم التي تفرضها محركات البحث على الذكاء الاصطناعي ستؤدي حتما إلى زيادة تكلفة الحصول على البيانات.

في الواقع، بالإضافة إلى البيانات العامة، يتطلع عمالقة الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى البيانات الداخلية غير العامة.

Photobucket هو موقع ويب قديم لاستضافة الصور والفيديو، في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، كان لديه 70 مليون مستخدم ونصفهم تقريبًا من سوق الصور عبر الإنترنت في الولايات المتحدة. مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي، انخفض عدد مستخدمي Photobucket بشكل ملحوظ. حاليًا، لا يوجد سوى 2 مليون مستخدم نشط (يدفعون رسومًا عالية تبلغ 399 دولارًا أمريكيًا سنويًا) وفقًا للاتفاقية وسياسة الخصوصية التي وقعها المستخدمون المسجلة، ولم يتم استخدامها لأكثر من عام، وسيتم إعادة تدوير الحساب، كما يتم دعم حق Photobucket في استخدام بيانات الصور والفيديو التي تم تحميلها من قبل المستخدم. كشف تيد ليونارد، الرئيس التنفيذي لشركة Photobucket، أن بيانات الصور والفيديو التي يبلغ عددها 1.3 مليار تعد ذات قيمة كبيرة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الإبداعية. وهو يجري محادثات مع العديد من شركات التكنولوجيا لبيع البيانات، بعروض تتراوح من 5 سنتات إلى دولار واحد لكل صورة وأكثر من دولار واحد لكل مقطع فيديو، ويقدر أن البيانات التي يمكن أن توفرها Photobucket تبلغ قيمتها أكثر من مليار دولار.

سينظر EPOCH، وهو فريق بحث يركز على اتجاه تطوير الذكاء الاصطناعي، في نمو موارد الحوسبة بناءً على استخدام البيانات من خلال التعلم الآلي وتوليدها. من البيانات الجديدة في عام 2022، بمجرد نشر تقرير عن البيانات المطلوبة للتعلم الآلي "هل ستنفد البيانات؟ تحليل حدود الحجم في مجموعات البيانات في Mach in e Learn in g"، خلص التقرير إلى أن ارتفاع الجودة سيتم استنفاد بيانات النص بين فبراير 2023 و2026، وسيتم استنفاد بيانات الصورة بين عامي 2030 و2060. إذا لم يكن من الممكن تحسين كفاءة استخدام البيانات بشكل كبير، أو ظهور مصادر بيانات جديدة، فقد يتباطأ الاتجاه الحالي لنماذج التعلم الآلي الكبيرة التي تعتمد على مجموعات ضخمة من البيانات.

انطلاقًا من الوضع الحالي حيث يقوم عمالقة الذكاء الاصطناعي بشراء البيانات بأسعار مرتفعة، فقد تم استنفاد البيانات النصية المجانية عالية الجودة بشكل أساسي منذ عامين دقيقة نسبيا.

وفي الوقت نفسه، تظهر أيضًا حلول للطلب على "نقص بيانات الذكاء الاصطناعي"، وهي: خدمات توفير بيانات الذكاء الاصطناعي.

Defined ai هي شركة توفر بيانات مخصصة وحقيقية وعالية الجودة لشركات الذكاء الاصطناعي.

أمثلة على أنواع البيانات المقدمة بواسطة Defined.ai: https://www.define.ai/datasets< / blockquote>

نموذج أعمالها هو: توفر شركات الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي احتياجاته الخاصة من البيانات، مثل الدقة المطلوبة لجودة الصور، وتجنب الضبابية والتعرض المفرط. ، والحفاظ على المحتوى أصليًا. فيما يتعلق بالمحتوى، يمكن لشركات الذكاء الاصطناعي تخصيص موضوعات محددة بناءً على مهام التدريب الخاصة بها، مثل الصور ليلاً، والأقماع ليلاً، ومواقف السيارات، واللافتات، لتحسين معدل التعرف على الذكاء الاصطناعي في المشاهد الليلية. يمكن للجمهور تولي المهمة، وستقوم الشركة بمراجعتها بعد التقاط الصورة، ومن ثم سيتم تسوية الأجزاء المطابقة للمتطلبات بناءً على عدد الصور. السعر حوالي 1-2 دولار أمريكي لصورة عالية الجودة ، 5-7 دولارات أمريكية للفيلم القصير الذي تزيد مدته عن عشر ثوانٍ، ويكلف الفيديو عالي الجودة لأكثر من 10 دقائق 100-300 دولار أمريكي، والنص هو 1 دولار أمريكي لكل ألف كلمة يمكن أن يحصل عليها الشخص الذي يتلقى مهمة التعاقد من الباطن حوالي 20% من الرسوم. قد يصبح توفير البيانات عملاً آخر من أعمال التعهيد الجماعي بعد "تصنيف البيانات".

التعهيد الجماعي العالمي للمهام، والحوافز الاقتصادية، والتسعير، والتداول، وحماية خصوصية أصول البيانات، يمكن للجميع المشاركة، يبدو وكأنه مجال خاص لفئات الأعمال المناسبة لـ نموذج ويب 3.

الهدف السردي للذكاء الاصطناعي من منظور جانب العرض الصناعي

القلق الناجم عن النقص في الرقائق يخترق صناعة التشفير جعلت قوة الحوسبة الموزعة هي فئة مسار الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية مع أعلى قيمة سوقية حتى الآن.

فإذا اندلع التناقض بين العرض والطلب في صناعة الذكاء الاصطناعي في مجال الطاقة والبيانات خلال العام أو العامين المقبلين، فما هي المشاريع ذات الصلة بالسرد هل يوجد حاليا في صناعة التشفير؟

دعونا نلقي نظرة أولاً على أهداف الطاقة.

هناك عدد قليل جدًا من مشاريع الطاقة التي أطلقت CEX الرائدة، ولا يوجد سوى Power Ledger واحد (رمز Powr).

تم إطلاق Power Ledger في عام 2017. وهي عبارة عن منصة طاقة شاملة تعتمد على تقنية blockchain، وتهدف إلى تحقيق اللامركزية في معاملات الطاقة وتشجيع الأفراد والمجتمع على تداول الكهرباء بشكل مباشر، ودعم التطبيق الواسع النطاق للطاقة المتجددة، وضمان شفافية وكفاءة المعاملات من خلال العقود الذكية. في البداية، تم تشغيل Power Ledger استنادًا إلى سلسلة كونسورتيوم معدلة من Ethereum. في النصف الثاني من عام 2023، قامت Power Ledger بتحديث ورقتها البيضاء وأطلقت سلسلتها العامة الشاملة، والتي تم تعديلها بناءً على الإطار الفني لـ Solana لتسهيل معالجة المعاملات الصغيرة عالية التردد في سوق الطاقة الموزعة. تشمل الأعمال الرئيسية الحالية لشركة Power Ledger ما يلي:

· تداول الطاقة: السماح للمستخدمين بشراء وبيع الكهرباء مباشرة من نظير إلى نظير، خاصة من مصادر الطاقة المتجددة.

· تجارة المنتجات البيئية: مثل تجارة أرصدة الكربون وشهادات الطاقة المتجددة، والتمويل القائم على المنتجات البيئية.

· تشغيل السلسلة العامة: جذب مطوري التطبيقات لإنشاء تطبيقات على Powerledger blockchain، ويتم دفع رسوم المعاملات الخاصة بالسلسلة العامة برموز Powr.

تبلغ القيمة السوقية المتداولة الحالية لمشروع Power Ledger 170 مليون دولار أمريكي، وتبلغ القيمة السوقية المتداولة الكاملة 320 مليون دولار أمريكي.

بالمقارنة مع أهداف تشفير الطاقة، فإن عدد أهداف التشفير في مسار البيانات أكثر وفرة.

يسرد المؤلف فقط مشاريع تتبع البيانات التي أهتم بها حاليًا وأطلقت واحدًا على الأقل من مشاريع تتبع بيانات CEX الخاصة بـ Binance و OKX وCoinbase، ومرتبة من الأدنى إلى الأعلى وفقًا لـ FDV:

1. Streamr - DATA

عرض قيمة Streamr هو بناء شبكة بيانات لامركزية في الوقت الفعلي تتيح للمستخدمين تداول البيانات ومشاركتها بحرية مع الحفاظ على التحكم الكامل في بياناتهم الخاصة. ومن خلال سوق البيانات الخاص بها، تأمل Streamr في تمكين منتجي البيانات من بيع تدفقات البيانات مباشرة إلى المستهلكين المهتمين دون الحاجة إلى وسطاء، وبالتالي تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة.

المصدر: https://streamr.network/hub/projects

في حالة التعاون الفعلي، يتعاون Streamr مع DIMO، وهو مشروع آخر لأجهزة مركبات Web3، لجمع درجة الحرارة وضغط الهواء والبيانات الأخرى من خلال أجهزة استشعار أجهزة DIMO المثبتة على السيارة لتشكيل يتم تدفق بيانات الطقس إلى الوكالات المحتاجة.

بالمقارنة مع مشاريع البيانات الأخرى، يركز Streamr بشكل أكبر على البيانات من إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار، بالإضافة إلى بيانات مركبة DIMO المذكورة أعلاه، هناك مشاريع أخرى أيضًا هناك تدفق مباشر لبيانات حركة المرور لهلسنكي وأكثر من ذلك. لذلك، تضاعف سعر رمز مشروع Streamr DATA مرة واحدة في يوم واحد في ديسمبر من العام الماضي، عندما كان مفهوم Depin في ذروته.

تبلغ القيمة السوقية المتداولة الحالية لمشروع Streamr 44 مليون دولار، وتبلغ القيمة السوقية المتداولة الكاملة 58 مليون دولار.

2. تساهمي – ​​CQT

يختلف عن مشاريع البيانات الأخرى نعم، توفر Covalent بيانات blockchain. تقوم Covalent Network بقراءة البيانات من عقد blockchain عبر RPC، ثم تقوم بمعالجة البيانات وتنظيمها لإنشاء قاعدة بيانات استعلام فعالة. وبهذه الطريقة، يمكن لمستخدمي Covalent استرداد المعلومات التي يحتاجونها بسرعة دون الحاجة إلى إجراء استعلامات معقدة مباشرة من عقدة blockchain. ويسمى هذا النوع من الخدمة أيضًا "فهرسة بيانات blockchain".

عملاء Covalent هم بشكل أساسي الجانب B، بما في ذلك مشاريع Dapp، مثل Defi المختلفة، والعديد من شركات التشفير المركزية، مثل Consensys (الشركة الأم لـ Metamask)، وCoinGecko (محطة سوق الأصول المشفرة المعروفة)، Rotki (أداة الضرائب)، Rainbow (محفظة العملة المشفرة)، وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك، فإن Fidelity، وهي شركة عملاقة في الصناعة المالية التقليدية، وErnst & Young، شركات المحاسبة الأربع الكبرى، هي أيضًا عملاء التساهمية. وبحسب البيانات التي كشفت عنها شركة Covalent رسميًا، فإن إيرادات المشروع من خدمات البيانات تجاوزت إيرادات The Graph، المشروع الرائد في نفس المجال.

نظرًا لاكتمال البيانات الموجودة على السلسلة وانفتاحها وأصالتها وطبيعتها في الوقت الفعلي، من المتوقع أن تصبح صناعة Web3 منصة لتقسيم سيناريوهات الذكاء الاصطناعي ومصدر بيانات الجودة المحدد "نماذج صغيرة للذكاء الاصطناعي". كمزود بيانات، بدأت Covalent في توفير البيانات لمختلف سيناريوهات الذكاء الاصطناعي وأطلقت بيانات منظمة يمكن التحقق منها خصيصًا للذكاء الاصطناعي.

المصدر: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

على سبيل المثال، يوفر بيانات لـ SmartWhales، وهي منصة تداول ذكية على السلسلة، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد أنماط وعناوين التداول المربحة التي يستخدمها Entender Finance بيانات Covalent المنظمة، والتي تتم معالجتها بواسطة الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى في الوقت الفعلي، واكتشاف الحالات الشاذة، والتحليل التنبؤي.

في الوقت الحاضر، لا تزال السيناريوهات الرئيسية لخدمات البيانات على السلسلة التي تقدمها Covalent مالية، ومع ذلك، مع تعميم منتجات Web3 وأنواع البيانات، على- أصبحت خدمات البيانات المتسلسلة شائعة بشكل متزايد. سيتم أيضًا توسيع سيناريوهات استخدام البيانات عبر الإنترنت.

تبلغ القيمة السوقية المتداولة الحالية لمشروع Covalent 150 مليون دولار أمريكي، وتبلغ القيمة السوقية للتداول الكامل 235 مليون دولار أمريكي مقارنة بـ فهرس بيانات blockchain من نفس المسار يتمتع المشروع The Graph بميزة تقييم واضحة نسبيًا.

3. Hivemapper – Honey

من بين جميع مواد البيانات، يوجد فيديو غالبًا ما يكون سعر وحدة البيانات هو الأعلى. يمكن لـ Hivemapper توفير البيانات بما في ذلك معلومات الفيديو والخرائط لشركات الذكاء الاصطناعي. Hivemapper نفسه هو مشروع رسم خرائط عالمي لامركزي يهدف إلى إنشاء نظام خرائط تفصيلي وديناميكي ويمكن الوصول إليه من خلال تقنية blockchain ومساهمات المجتمع. يمكن للمشاركين التقاط بيانات الخرائط من خلال كاميرا Dashcam وإضافتها إلى شبكة بيانات Hivemapper مفتوحة المصدر، والحصول على مكافآت بناءً على مساهماتهم في الرمز المميز للمشروع HONEY. من أجل تحسين تأثيرات الشبكة وتقليل تكاليف التفاعل، تم بناء Hivemapper على Solana.

تأسست Hivemapper لأول مرة في عام 2015. وكانت الرؤية الأصلية هي استخدام الطائرات بدون طيار لإنشاء الخرائط، ولكن وجدت لاحقًا أن هذا النموذج كان من الصعب توسيع نطاقه وتحول إلى استخدام القيادة المسجلات والهواتف الذكية لالتقاط البيانات الجغرافية، وخفض تكلفة إنتاج الخرائط العالمية.

مقارنة ببرامج التجوّل الافتراضي وخرائط Google، يمكن لـ Hive Map توسيع تغطية الخريطة بشكل أكثر كفاءة والحفاظ على الخريطة من خلال شبكة الحوافز ونموذج التعهيد الجماعي من المشاهد الحقيقية وتحسين جودة الفيديو.

قبل تزايد طلب الذكاء الاصطناعي على البيانات، كان عملاء Hivemapper الرئيسيون يشملون قطاع القيادة الذاتية في صناعة السيارات، وشركات خدمات الملاحة، والحكومات، وشركات التأمين والعقارات، وما إلى ذلك . الآن يمكن لـ Hivemapper توفير الذكاء الاصطناعي والنماذج الكبيرة مع مجموعة واسعة من بيانات الطرق والبيئة من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). من خلال إدخال تدفقات بيانات الصور وميزات الطريق التي يتم تحديثها باستمرار، ستتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من تحويل البيانات بشكل أفضل إلى قدرات محسنة وتنفيذ المهام. المتعلقة بالموقع الجغرافي والحكم البصري.

مصدر البيانات: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision -models-with-global-road-imagery-map-data/

القيمة السوقية المتداولة الحالية لمشروع Hivemapper – Honey تبلغ قيمتها 120 مليون دولار أمريكي، وتبلغ القيمة السوقية للتداول الكامل 496 مليون دولار أمريكي.

بالإضافة إلى المشاريع الثلاثة المذكورة أعلاه، تشمل المشاريع الموجودة على مسار البيانات The Graph – GRT (القيمة السوقية للتداول 3.2 مليار دولار أمريكي، FDV 3.7 مليار دولار أمريكي)، تشبه أعمالها شركة Covalent، وتوفر أيضًا خدمات فهرسة بيانات blockchain؛ وOcean Protocol – OCEAN (قيمة سوقية متداولة تبلغ 670 مليون دولار أمريكي، وFDV تبلغ 1.45 مليار دولار أمريكي، وهذا المشروع على وشك الاندماج مع Fetch.ai وSingularityNET). ، تحويل الرمز المميز ASI)، وهو بروتوكول مفتوح المصدر مصمم لتسهيل تبادل البيانات والخدمات المتعلقة بالبيانات وتحقيق الدخل منها، وربط مستهلكي البيانات بموفري البيانات لمشاركة البيانات مع ضمان الثقة والشفافية وإمكانية التتبع.

المنظور الثاني لسرد الذكاء الاصطناعي: ظهور GPT مرة أخرى في لحظات، وصول الذكاء الاصطناعي العام

في رأي المؤلف، فإن العام الأول لـ "مسار الذكاء الاصطناعي" في صناعة التشفير هو عام 2023، عندما صدمت GPT العالم الصناعة.

على الرغم من أن قدرات GPT4 وTurbo وما إلى ذلك قد تمت ترقيتها بشكل مستمر بعد GPT3.5، وعرض Sora المذهل لقدرات إنشاء الفيديو، بما في ذلك نماذج اللغات الكبيرة الأخرى كما أن الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، ولكن لا يمكن إنكار أن التأثير المعرفي للتقدم التكنولوجي للذكاء الاصطناعي على الجمهور آخذ في الضعف، ويستخدم الناس أدوات الذكاء الاصطناعي تدريجياً، ولا يبدو أن استبدال الوظائف على نطاق واسع قد حدث حتى الآن.

لذا، هل ستعود "لحظة GPT" إلى الظهور في مجال الذكاء الاصطناعي في المستقبل، مع تطور قفز إلى الأمام في الذكاء الاصطناعي يصدم الجمهور ويجعل الناس على وعي هل سيتغير كل شيء في حياتهم وعملهم نتيجة لذلك؟

قد تكون هذه اللحظة هي وصول الذكاء الاصطناعي العام (AGI).

يشير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) إلى حقيقة أن الآلات تتمتع بقدرات معرفية شاملة مماثلة للإنسان ويمكنها حل مجموعة متنوعة من المشكلات المعقدة، وليس فقط مهام محددة. يتمتع نظام AGI بقدرات مثل درجة عالية من التفكير المجرد، ومعرفة خلفية واسعة النطاق، والمنطق السليم والفهم السببي في جميع المجالات، ونقل التعلم عبر التخصصات.  لا يمكن تمييز أداء AGI عن أفضل البشر في مختلف المجالات، كما أن قدرته الإجمالية تتفوق تمامًا على أفضل المجموعات البشرية.

في الواقع، بغض النظر عن العرض في روايات الخيال العلمي أو الألعاب أو الأفلام أو الأعمال التلفزيونية أو توقعات الجمهور بعد الشعبية السريعة لـ GPT إن موقف الجمهور تجاه ظهور الذكاء الاصطناعي العام الذي يتجاوز مستوى الإدراك البشري كان متوقعًا منذ فترة طويلة. بمعنى آخر، GPT نفسها هي المنتج الرائد لـ AGI والنسخة النبوية للذكاء الاصطناعي العام.

السبب وراء تمتع GPT بهذه الطاقة الصناعية الكبيرة والتأثير النفسي هو أن سرعة تنفيذها وأدائها تجاوز التوقعات العامة: لم يتوقعه الناس، لقد وصل بالفعل نظام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إكمال اختبار تورينج، وهو سريع جدًا.

في الواقع، قد يعيد الذكاء الاصطناعي (AGI) مرة أخرى إنتاج مفاجأة "لحظة GPT" خلال عام أو عامين: لقد تمكن الناس للتو من بعد التكيف مع مساعدة GPT، ستجد أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مجرد مساعد، بل يمكنه أيضًا إكمال المهام الإبداعية والصعبة للغاية بشكل مستقل، بما في ذلك تلك المشكلات التي حبست كبار العلماء البشريين لعقود من الزمن.

في الثامن من أبريل من هذا العام، قبل " ماسك " مقابلة مع نيكولاي تانجن، كبير مسؤولي الاستثمار في صندوق الثروة السيادية النرويجي، وتحدث عن الوقت الذي ظهر فيه الذكاء الاصطناعي العام.

وقال: "إذا تم تعريف الذكاء الاصطناعي العام على أنه أكثر ذكاءً من أذكى جزء من البشر، فأعتقد أنه من المرجح أن يظهر في عام 2025."

وفقًا لتقديراته، سيستغرق الأمر سنة ونصف على الأكثر قبل وصول الذكاء الاصطناعي العام. وبالطبع، أضاف شرطًا أساسيًا، وهو "إذا كانت الطاقة والأجهزة قادرة على مواكبة ذلك".

إن فوائد ظهور الذكاء الاصطناعي العام واضحة.

يعني أن إنتاجية الإنسان سوف ترتفع إلى مستوى جديد، وسيتم حل عدد كبير من مشاكل البحث العلمي التي ظلت تحاصرنا لعقود من الزمن. إذا عرفنا "الجزء الأذكى من الإنسانية" بأنه مستوى الفائزين بجائزة نوبل، فهذا يعني أنه طالما أن هناك ما يكفي من الطاقة والقدرة الحاسوبية والبيانات، فيمكن أن يكون لدينا عدد لا يحصى من "الفائزين بجائزة نوبل" الذين يعملون بلا كلل على مدار الساعة أهم المسائل العلمية الصعبة.

في الواقع، الفائزون بجائزة نوبل ليسوا نادرين مثل واحد من مئات الملايين، ومعظمهم على مستوى كبار أساتذة الجامعات من حيث القدرة والمهارة ومع ذلك، نظرًا للاحتمالية، اخترت الاتجاه الصحيح مع الحظ، وواصلت القيام بذلك وحصلت على النتائج. ربما فاز أيضًا أشخاص من نفس مستواه، وزملاؤه المتميزين، بجائزة نوبل في العالم الموازي للبحث العلمي. ولسوء الحظ، لا يزال هناك عدد كاف من كبار أساتذة الجامعات والمشاركين في اختراقات البحث العلمي، وبالتالي فإن سرعة "اجتياز جميع الاتجاهات الصحيحة للبحث العلمي" لا تزال بطيئة للغاية.

مع الذكاء الاصطناعي العام، إذا تم توفير الطاقة والطاقة الحاسوبية بالكامل، فيمكننا الحصول على عدد غير محدود من الذكاء الاصطناعي العام على مستوى "الفائزين بجائزة نوبل" في أي وقت الاستكشاف المتعمق لاتجاه اختراقات البحث العلمي، ستكون سرعة التحسن التكنولوجي أسرع بعشرات المرات. إن تحسين التكنولوجيا سيؤدي إلى زيادة الموارد التي نعتبرها الآن باهظة الثمن ونادرة مئات المرات خلال 10 إلى 20 سنة، مثل إنتاج الغذاء، والمواد الجديدة، والأدوية الجديدة، والتعليم العالي المستوى، وما إلى ذلك، والتكلفة كما أن الحصول عليها سينخفض ​​بشكل كبير، حيث تمكنا من إطعام عدد أكبر من السكان بموارد أقل، وزاد نصيب الفرد من الثروة بسرعة.

مخطط اتجاه إجمالي الناتج المحلي الإجمالي العالمي، مصدر البيانات: البنك الدولي

< p style="text-align: left;">قد يبدو هذا مثيرًا بعض الشيء. دعنا نلقي نظرة على مثالين استخدمهما المؤلف أيضًا في تقارير بحثية سابقة عن IO NET:

· في عام 2018، قال فرانسيس أرنولد الحائز على جائزة نوبل في حفل توزيع الجوائز: "اليوم يمكننا قراءة وكتابة وتحرير أي تسلسل للحمض النووي في التطبيقات العملية ولكننا لا نستطيع تركيبه بعد." بعد خمس سنوات من خطابه، في عام 2023، نشر باحثون من جامعة ستانفورد وشركة Salesforce Research الناشئة للذكاء الاصطناعي في وادي السيليكون ورقة بحثية في مجلة Nature Biotechnology، ومن خلال نموذج لغوي كبير تم ضبطه استنادًا إلى GPT3، قاموا بإنشاء مليون بروتين جديد من الصفر، ووجدوا بروتينان لهما بنية مختلفة تمامًا، لكن كلاهما يتمتع بقدرات مبيدة للجراثيم، ومن المتوقع أن يصبحا بكتيريا بخلاف المضادات الحيوية. وبعبارة أخرى: بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تم كسر عنق الزجاجة في "خلق" البروتين.

· في السابق، تنبأت خوارزمية الذكاء الاصطناعي AlphaFold بجميع بنية البروتين الموجودة على الأرض والتي يبلغ عددها 214 مليونًا تقريبًا خلال 18 شهرًا.وهذه النتيجة أكبر بمئات المرات من نتائج جميع الأعمال السابقة التي قام بها علماء الأحياء الهيكلية البشرية.

التغيير يحدث بالفعل، وسيؤدي وصول الذكاء الاصطناعي العام إلى تسريع هذه العملية.

من ناحية أخرى، فإن ظهور الذكاء الاصطناعي العام يجلب أيضًا تحديات هائلة.

لن يحل الذكاء الاصطناعي العام محل عدد كبير من العاملين في المجال العقلي فحسب، بل سيستخدم أيضًا مقدمو الخدمات اليدوية الذين يعتبرون الآن "أقل تأثراً بالذكاء الاصطناعي" التكنولوجيا الروبوتية ناضجة، متأثرة بانخفاض تكاليف الإنتاج الناتج عن البحث وتطوير مواد جديدة، وسوف تزيد بسرعة نسبة وظائف العمل التي يتم استبدالها بالآلات والبرمجيات.

في ذلك الوقت، ستظهر قريبًا مشكلتان كانتا تبدوان بعيدتين جدًا:

1. قضايا التوظيف والدخل لعدد كبير من العاطلين عن العمل

2. في عالم ينتشر فيه الذكاء الاصطناعي في كل مكان، كيف نميز الذكاء الاصطناعي عن البشر

يحاول Worldcoin \ Worldchain تقديم حل، وهو استخدام نظام UBI (الدخل الأساسي العالمي) لتوفير الدخل الأساسي للجمهور، واستخدام القياسات الحيوية القائمة على القزحية تمييز البشر عن الذكاء الاصطناعي.

في الواقع، الدخل الأساسي الشامل الذي يوزع الأموال على جميع الناس ليس قلعة في الهواء دون ممارسة عملية، وقد طبقت فنلندا وإنجلترا ودول أخرى الدخل الأساسي الشامل. في حين أن كندا وإسبانيا هناك أيضًا أحزاب سياسية في دول مثل الصين والهند تقترح بنشاط الترويج للتجارب ذات الصلة.

تتمثل ميزة توزيع UBI استنادًا إلى تحديد الهوية البيومترية + نموذج blockchain في أن هذا النظام عالمي وله تغطية أوسع للسكان بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج الأعمال الأخرى ذلك يتم بناؤه استنادًا إلى شبكة المستخدمين الموسعة من خلال توزيع الدخل، مثل الخدمات المالية (Defi)، والشبكات الاجتماعية، والتعهيد الجماعي للمهام، وما إلى ذلك، لتشكيل تعاون تجاري داخل الشبكة، وهو بالضبط ما

أحد الأهداف المقابلة للتأثير الناتج عن ظهور الذكاء الاصطناعي العام هو Worldcoin – WLD، بقيمة سوقية متداولة تبلغ 1.03 مليار دولار وقيمة سوقية متداولة كاملة تبلغ 47.2 مليار دولار.

المخاطر والشكوك المتعلقة بالاستدلال السردي

هذه المقالة مع Mint Ventures على عكس العديد من التقارير البحثية والمشروعات التي تم إصدارها مسبقًا، فإن الاستنتاجات السردية والتنبؤات تكون ذاتية للغاية ويُطلب من القراء التعامل مع محتوى هذه المقالة فقط كمناقشة متباينة بدلاً من التنبؤ بالمستقبل. يواجه الاستنتاج السردي المذكور أعلاه للمؤلف العديد من الشكوك، مما يؤدي إلى تخمينات خاطئة. تشمل هذه المخاطر أو العوامل المؤثرة على سبيل المثال لا الحصر:

الطاقة: ناجمة عن GPU. الاستبدال الانخفاض السريع في استهلاك الطاقة

على الرغم من الارتفاع الكبير في الطلب على الطاقة حول الذكاء الاصطناعي، فإن الشركات المصنعة للرقائق التي تمثلها NVIDIA تستخدم طاقة أقل من خلال ترقيات الأجهزة المستمرة وتوفر حوسبة أعلى على سبيل المثال، في مارس من هذا العام، أصدرت NVIDIA جيلًا جديدًا من بطاقة الحوسبة AI GB200 التي تدمج وحدتي معالجة رسوميات B200 ووحدة معالجة مركزية Grace، ويبلغ أداء التدريب الخاص بها 4 أضعاف أداء الجيل السابق من GPU H100 7 مرات من H100، ولكن استهلاك الطاقة المطلوب هو فقط 1/4 من H100. وبطبيعة الحال، على الرغم من ذلك، فإن رغبة الناس في الحصول على الطاقة من الذكاء الاصطناعي لم تنته بعد مع انخفاض استهلاك الوحدة من الطاقة، ومع توسع سيناريوهات واحتياجات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، قد يزيد إجمالي استهلاك الطاقة في الواقع.

فيما يتعلق بالبيانات: س * تخطط لتنفيذ "البيانات المنتجة ذاتيًا"

لقد كان Open AI داخليًا هناك مشروع مشاع "Q*" تم ذكره في رسالة داخلية مرسلة إلى الموظفين بواسطة Open AI. وفقًا لرويترز نقلاً عن المطلعين على Open AI، قد يكون هذا بمثابة إنجاز كبير لـ Open AI في سعيها لتحقيق الذكاء الفائق/الذكاء الاصطناعي العام (AGI). Q* ليس فقط قادرًا على حل المشكلات الرياضية التي لم يسبق لها مثيل من خلال قدراته التجريدية، بل إنه قادر أيضًا على إنشاء البيانات المستخدمة لتدريب النماذج الكبيرة ذاتيًا دون الحاجة إلى بيانات العالم الحقيقي. إذا كانت هذه الإشاعة صحيحة، فسيتم كسر عنق الزجاجة المتمثل في عدم كفاية البيانات عالية الجودة في تدريب النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي.

وصول الذكاء الاصطناعي العام: مخاوف OpenAI الخفية

هل توقيت وصول الذكاء الاصطناعي العام وشيك حقًا؟ ومن غير المعروف ما إذا كان سيصل في عام 2025، كما قال سكوك، لكنها مسألة وقت فقط. ومع ذلك، نظرًا لأن Worldcoin هي المستفيد المباشر من ظهور سرد AGI، فقد يأتي القلق الأكبر من OpenAI، حيث يتم التعرف عليها على أنها "رمز ظل OpenAI".

في الصباح الباكر من يوم 14 مايو، عرضت OpenAI أحدث إصدار من GPT-4o و19 إصدارًا مختلفًا آخر من نماذج اللغات الكبيرة في درجة المهام الشاملة في ربيع جديد من الجدول وحده، سجل GPT-4o 1310 نقطة، وهو ما يبدو أعلى بكثير من النقاط التالية، ولكن من النتيجة الإجمالية، فهو أعلى بنسبة 4.5٪ فقط من المركز الثاني GPT 4. أعلى بنسبة 4.9% من المركز الرابع Google Gemini 1.5 Pro، وأعلى بنسبة 5.1% من المركز الخامس Anthropic's Claude 3 Opus.

لقد مر أكثر من عام فقط منذ أن صدم GPT3.5 العالم عندما ظهر لأول مرة حتى مركز قريب جدًا (على الرغم من أن GPT5 لم يتم إصداره بعد ومن المتوقع إصداره هذا العام)، يبدو أن الإجابة على ما إذا كانت OpenAI يمكنها الحفاظ على مكانتها الرائدة في الصناعة في المستقبل أصبحت ضبابية. إذا تم تخفيف تقدم OpenAI وهيمنتها أو حتى تجاوزها، فإن القيمة السردية لـ Worldcoin كرمز ظل لـ OpenAI ستنخفض أيضًا.

بالإضافة إلى ذلك، بالإضافة إلى حل مصادقة قزحية العين الخاص بـ Worldcoin، بدأ المزيد والمزيد من المنافسين في دخول هذا السوق، مثل مشروع Humanity Protocol الخاص بمعرف مسح راحة اليد والذي قام تم الإعلان عنه للتو بعد استكمال جولة جديدة من التمويل بقيمة 30 مليون دولار أمريكي بتقييم 1 مليار دولار أمريكي، أعلنت LayerZero Labs أيضًا أنها ستعمل على Humanity وتنضم إلى شبكة عقدة التحقق الخاصة بها، باستخدام شهادات ZK لمصادقة بيانات الاعتماد.

الاستنتاج

أخيرًا، على الرغم من أن المؤلف قد استنتج السرد اللاحق للذكاء الاصطناعي​ ومع ذلك، فإن مسار الذكاء الاصطناعي يختلف عن مسارات التشفير الأصلية مثل DeFi، فهو أقرب إلى نتاج طفرة الذكاء الاصطناعي التي امتدت إلى دائرة العملات. وفي الوقت الحالي، لم تنجح العديد من المشاريع من حيث نماذج الأعمال، والعديد من المشاريع تشبه Meme التي تحمل سمات الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال، Rndr مشابه لـ NVIDIA meme، وWorldcoin مشابه لـ Open AI meme)، يجب على القراء التعامل معها بحذر.