Alex: اليوم سنتحدث عن مسار Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. الموضوع الأول هو، كيف ترون مسار Crypto AI؟ في رأيكم، ما هي المشكلات التجارية التي يحاول مسار Crypto AI حلها؟ وما هي إلحاحية هذه المشكلات؟
ماكس: أعتقد أن سبب ظهور Crypto AI هو حل مشكلتين رئيسيتين. المشكلة الأولى من منظور إنساني، وهي أن الذكاء الاصطناعي المركزي لديه بعض المشكلات التي تحتاج إلى حل. على سبيل المثال، قد نواجه مشكلات تتعلق بالرقابة، وقد نواجه أنواعًا مختلفة من المشكلات الناتجة عن المركزية. يضيف Crypto AI عنصر التشفير، مما يتيح تأثيرًا لامركزيًا، ويمكن أن يتبنى طرقًا تتماشى مع ما يريده الجمهور. بالإضافة إلى ذلك، أجد أن إدخال آلية الحوافز أمر مثير للاهتمام. التشفير يتمثل بشكل رئيسي في رموزه، وبعد الحصول على هذا الرمز، يمكن استخدام آليات الحوافز لتجربة المزيد من الأشياء المختلفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي اللامركزي.
ليا: في الحقيقة، إذا كنا نتحدث عن القضايا التجارية، أعتقد أن هذه الإجابة ليست واضحة بشكل خاص بالنسبة لي، خاصة في مجال Crypto. على الرغم من أن هناك قول شائع "يمكن أن تحسن الذكاء الاصطناعي الكفاءة، ثم تضمن Crypto العدالة"، لكن إذا فكرنا في الأمر بعمق، سنكتشف أن الإلحاح في تحسين الكفاءة في المرحلة الحالية، من منظور القيمة التجارية، واضح أكبر بكثير من ضمان العدالة. القيمة الأكبر لـ Crypto AI في الوقت الحالي، قد لا تعكس مباشرة في حلول بديلة على المستوى التجاري الحالي، بل أكثر في مستوى السرد. إنها تفتح خيال الناس، مما يجعل Crypto و AI، وهما تقنيتان تبدوان غير معنيتين ولكنهما متقدمتان جداً ومثيرتان، تتصادمان في أذهان الجميع.
تصنيف المشاريع في مجال Crypto AI
Alex: بناءً على فهمكم لمجال Crypto AI، إذا كان عليكم تصنيف المشاريع داخل هذه المجالات، ما المنطق الذي ستتبعونه في التصنيف؟
ليديا: إحدى الطرق الشائعة جداً للتصنيف هي تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، وهذان نهجان رئيسيان. حالياً، نرى في الغالب تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، مما يعني أن مشاريع Crypto تحاول إضافة بعض خصائص الذكاء الاصطناعي. إذا تم تمكين الذكاء الاصطناعي من خلال Crypto، فإن السقف سيكون أعلى بالتأكيد، لكن تحقيق ذلك وإثباته سيكون أكثر صعوبة، ويتطلب المزيد من الوقت.
ماكس: أنا أقسم بشكل أساسي إلى ثلاثة مسارات مختلفة. المسارات الثلاثة هي طبقة البنية التحتية، وطبقة الموارد وطبقة التطبيقات. طبقة البنية التحتية تشبه إلى حد كبير بنية تحتية أساسية، يمكنك من خلالها تطوير مشاريع ذكاء اصطناعي مختلفة. طبقة الموارد تتكون من الموارد المختلفة التي تحتاجها تطويرات الذكاء الاصطناعي على هذه البنية التحتية، مثل القوة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وما إلى ذلك. طبقة التطبيقات هي الأقرب إلى استخدام المستخدمين، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
فرص وتحديات Crypto AI
Alex: ما التحدي الرئيسي الذي تواجهه Crypto AI في الوقت الحالي برأيك؟ وما هي الفرص الصناعية أو السردية التي يمكن أن تواجهها Crypto AI خلال السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة جدًا، والآن ارتفعت القيمة السوقية لمعظمها بشكل كبير، ويبدو أن وراء ذلك المزيد من المضاربة. أعتقد أنه من الضروري حقًا العثور على ملاءمة السوق للمنتجات، أو إيجاد بعض التطبيقات التي يمكن استخدامها حقًا، والتي لا يزال من النادر تطويرها. في ما يتعلق بالفرص الصناعية والسردية، أعتقد أننا في نقطة زمنية جيدة الآن، مثلما تجاوز البيتكوين 100000، ثم تحول انتباه الجميع نحو هذا المجال من العملات المشفرة، بالإضافة إلى تخفيف السياسات التنظيمية في الولايات المتحدة، سيكون لدينا المزيد من الفرص والوقت والموارد لتجربة أشياء مختلفة.
Lydia: أعتقد أننا قد نكون قريبين من ذروة منحنى نضج التكنولوجيا الخاص بـ Gartner. نحن الآن في مرحلة تشهد فومو في السوق، مع انفجار ضخم من جانب العرض، لكن هناك مختلط من الجودة. من حيث التحديات، أعتقد أن هناك ربما عدم تطابق بين المشاعر السوقية والتقدم التكنولوجي. أما بالنسبة للفرص المستقبلية، من منظور الصناعة، أعتقد أنه يمكننا العودة إلى إطار Max للنظر في تكاليف كل من هذه القطاعات وطلباتها. على سبيل المثال، نحن نعلم أن العناصر الثلاثة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي هي القدرة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات، هل يمكنهم تقليل تكلفة الحصول على نفس الموارد بشكل ملحوظ للمستخدمين، هذه هي المصدر الرئيسي للطلب.
الأهداف المهمة لمشاريع Crypto AI
Alex: إذا كان عليك اختيار مشروع أو مشروعين من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تعرفها حاليًا باعتبارها الأكثر جدارة بالاهتمام، فما الذي ستوصي به؟ تحدث عن الأسباب التي تجعلك توصي به، وكذلك المخاطر المحتملة التي تعتقد أن هذا المشروع قد يواجهها.
ليا: أوصي بـ Bittensor. أولاً، قدرة الفريق على السرد ممتازة جداً. ثانياً، هناك اعتماد كبير من المؤسسات، مثل دعم Grayscale له. ثالثاً، لقد مر هذا المشروع ب FUD واسع النطاق، ولكنه أظهر حيوية. قد تشمل المخاطر المحتملة نموذج اقتصاد الرموز الخاص به ودرجة اللامركزية.
ماكس: أنا أيضاً أهتم بشكل كبير بـ Bittensor. تكمن ميزته في تصميم آلية التحفيز وتطوير النماذج مفتوحة المصدر. في جانب المخاطر، فإن معدل إصدار الرموز الحالي مرتفع جداً، مما قد يؤدي إلى تخفيف القيمة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن هدفه هو اللامركزية، إلا أن الشبكة الرئيسية لا تزال تحت سيطرة الفريق. بجانب Bittensor، أوصي أيضاً بمراقبة Vana (بيانات لامركزية)، Arweave (حاسوب الذكاء الاصطناعي) و Nier (تجريد السلسلة).
استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية
أليكس: إذا كنت تريد استخلاص طرق التفكير هذه، ما هي الأبعاد التي تهمكم أكثر عند البحث واختيار مشاريع Crypto AI؟ أو ما هي العوامل الأساسية التي تحددون بها ما إذا كنتم ستستثمرون في مشروع ما؟
ماكس: أنا أركز بشكل أساسي على خمسة جوانب: الفريق، المنتج، القدرة على الربح، التوقعات المستقبلية ونموذج اقتصاد الرموز. من بين هذه الجوانب، أعتبر الفريق هو الأهم، بما في ذلك خلفية المؤسسين، والمستثمرين، وجودة المجتمع.
ليديا: أنا أيضًا أعتبر الفريق مهمًا جدًا، خاصة قدراتهم على السرد والتنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، سأركز على تصميم الرموز الخاصة بالمشروع وثقافة العلامة التجارية بشكل عام. يجب أن يكون مشروع Crypto AI جيد قادرًا على إبراز تفرده.
Alex: سأخذ في الاعتبار دورة السوق التي يقع فيها المشروع، وأحدد ما إذا كانت في مرحلة تفاؤل مفرط على المدى القصير أو تشاؤم مفرط على المدى الطويل. بالنسبة للقطاعات التي لديها قيمة تجارية واضحة، فإن أفضل وقت للاستثمار غالبًا ما يكون عندما يكون السوق متشائمًا بشكل مفرط على المدى الطويل.
مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة
أليكس: ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمونها في حياتكم اليومية أو في العمل؟ كيف تستخدمونها تقريبًا، وما الدور الذي تلعبه؟
Lydia: أستخدم ثلاثة أدوات بشكل رئيسي: GPT (لتمارين اللغة الإنجليزية والاستشارات النفسية)، perplexity (للبحث وتلخيص المعرفة)، دوباوب (لتلخيص مقاطع الفيديو على يوتيوب).
ماكس: أنا مستخدم كبير لـ ChatGPT، أستخدمه بشكل رئيسي لاستيعاب المعلومات وتنظيمها، وكذلك لتوليد الصور. أنا أبحث في كيفية إدخال إطار البحث الاستثماري الخاص بي إلى الذكاء الاصطناعي، من أجل إنتاج تقارير بحثية أكثر تخصيصًا.
أليكس: أنا أيضًا أستخدم GPT كثيرًا، بشكل رئيسي لتنسيق المقالات والتعلم العميق. أصبحت perplexity أداة البحث المفضلة لدي، حيث حلت محل محركات البحث التقليدية. أعتقد أن البحث في المستقبل سيكون مدفوعًا بشكل أكبر بالذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي إلى زيادة هائلة في الإنتاجية.
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.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
10
مشاركة
تعليق
0/400
SignatureAnxiety
· 07-08 07:15
مرة أخرى تم تداول المفاهيم، لا تتفاخر!
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiLegend
· 07-08 05:08
التحليل الفني البحت للحمولة الفعالة هو الأساس لا تتحدث عن أي قيمة تجارية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CoconutWaterBoy
· 07-05 23:31
مجرد سماعها، إنها مجرد ثرثرة، ولا تتعلق بالواقع.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PessimisticOracle
· 07-05 20:18
لا زالوا يتحدثون عن الذكاء الاصطناعي، لقد دخلنا في سوق الدببة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PseudoIntellectual
· 07-05 07:54
又被ai خداع الناس لتحقيق الربح حمقى
شاهد النسخة الأصليةرد0
AirdropworkerZhang
· 07-05 07:53
مرة أخرى يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DeepRabbitHole
· 07-05 07:53
لا تتحدث فقط عن الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة، ابدأ بتقديم بعض التطبيقات الموثوقة أولاً.
تحليل شامل لمجال الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية: الفرص، التحديات والاتجاهات المستقبلية
مناقشة مسار الذكاء الاصطناعي في العملات المشفرة
المقدم: أليكس، باحث استثماري
الضيف: ماكس، يوتيوبر؛ ليديا، باحثة في شبكة معينة
فهم الذكاء الاصطناعي للعملات المشفرة
Alex: اليوم سنتحدث عن مسار Crypto AI الذي يحظى باهتمام كبير. الموضوع الأول هو، كيف ترون مسار Crypto AI؟ في رأيكم، ما هي المشكلات التجارية التي يحاول مسار Crypto AI حلها؟ وما هي إلحاحية هذه المشكلات؟
ماكس: أعتقد أن سبب ظهور Crypto AI هو حل مشكلتين رئيسيتين. المشكلة الأولى من منظور إنساني، وهي أن الذكاء الاصطناعي المركزي لديه بعض المشكلات التي تحتاج إلى حل. على سبيل المثال، قد نواجه مشكلات تتعلق بالرقابة، وقد نواجه أنواعًا مختلفة من المشكلات الناتجة عن المركزية. يضيف Crypto AI عنصر التشفير، مما يتيح تأثيرًا لامركزيًا، ويمكن أن يتبنى طرقًا تتماشى مع ما يريده الجمهور. بالإضافة إلى ذلك، أجد أن إدخال آلية الحوافز أمر مثير للاهتمام. التشفير يتمثل بشكل رئيسي في رموزه، وبعد الحصول على هذا الرمز، يمكن استخدام آليات الحوافز لتجربة المزيد من الأشياء المختلفة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي اللامركزي.
ليا: في الحقيقة، إذا كنا نتحدث عن القضايا التجارية، أعتقد أن هذه الإجابة ليست واضحة بشكل خاص بالنسبة لي، خاصة في مجال Crypto. على الرغم من أن هناك قول شائع "يمكن أن تحسن الذكاء الاصطناعي الكفاءة، ثم تضمن Crypto العدالة"، لكن إذا فكرنا في الأمر بعمق، سنكتشف أن الإلحاح في تحسين الكفاءة في المرحلة الحالية، من منظور القيمة التجارية، واضح أكبر بكثير من ضمان العدالة. القيمة الأكبر لـ Crypto AI في الوقت الحالي، قد لا تعكس مباشرة في حلول بديلة على المستوى التجاري الحالي، بل أكثر في مستوى السرد. إنها تفتح خيال الناس، مما يجعل Crypto و AI، وهما تقنيتان تبدوان غير معنيتين ولكنهما متقدمتان جداً ومثيرتان، تتصادمان في أذهان الجميع.
تصنيف المشاريع في مجال Crypto AI
Alex: بناءً على فهمكم لمجال Crypto AI، إذا كان عليكم تصنيف المشاريع داخل هذه المجالات، ما المنطق الذي ستتبعونه في التصنيف؟
ليديا: إحدى الطرق الشائعة جداً للتصنيف هي تمكين Crypto للذكاء الاصطناعي أو تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، وهذان نهجان رئيسيان. حالياً، نرى في الغالب تمكين الذكاء الاصطناعي لـ Crypto، مما يعني أن مشاريع Crypto تحاول إضافة بعض خصائص الذكاء الاصطناعي. إذا تم تمكين الذكاء الاصطناعي من خلال Crypto، فإن السقف سيكون أعلى بالتأكيد، لكن تحقيق ذلك وإثباته سيكون أكثر صعوبة، ويتطلب المزيد من الوقت.
ماكس: أنا أقسم بشكل أساسي إلى ثلاثة مسارات مختلفة. المسارات الثلاثة هي طبقة البنية التحتية، وطبقة الموارد وطبقة التطبيقات. طبقة البنية التحتية تشبه إلى حد كبير بنية تحتية أساسية، يمكنك من خلالها تطوير مشاريع ذكاء اصطناعي مختلفة. طبقة الموارد تتكون من الموارد المختلفة التي تحتاجها تطويرات الذكاء الاصطناعي على هذه البنية التحتية، مثل القوة الحاسوبية، والبيانات، والنماذج، وما إلى ذلك. طبقة التطبيقات هي الأقرب إلى استخدام المستخدمين، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي.
فرص وتحديات Crypto AI
Alex: ما التحدي الرئيسي الذي تواجهه Crypto AI في الوقت الحالي برأيك؟ وما هي الفرص الصناعية أو السردية التي يمكن أن تواجهها Crypto AI خلال السنة أو السنتين القادمتين؟
ماكس: التحدي الرئيسي هو أن Crypto AI لا يزال في مرحلة مبكرة جدًا، والآن ارتفعت القيمة السوقية لمعظمها بشكل كبير، ويبدو أن وراء ذلك المزيد من المضاربة. أعتقد أنه من الضروري حقًا العثور على ملاءمة السوق للمنتجات، أو إيجاد بعض التطبيقات التي يمكن استخدامها حقًا، والتي لا يزال من النادر تطويرها. في ما يتعلق بالفرص الصناعية والسردية، أعتقد أننا في نقطة زمنية جيدة الآن، مثلما تجاوز البيتكوين 100000، ثم تحول انتباه الجميع نحو هذا المجال من العملات المشفرة، بالإضافة إلى تخفيف السياسات التنظيمية في الولايات المتحدة، سيكون لدينا المزيد من الفرص والوقت والموارد لتجربة أشياء مختلفة.
Lydia: أعتقد أننا قد نكون قريبين من ذروة منحنى نضج التكنولوجيا الخاص بـ Gartner. نحن الآن في مرحلة تشهد فومو في السوق، مع انفجار ضخم من جانب العرض، لكن هناك مختلط من الجودة. من حيث التحديات، أعتقد أن هناك ربما عدم تطابق بين المشاعر السوقية والتقدم التكنولوجي. أما بالنسبة للفرص المستقبلية، من منظور الصناعة، أعتقد أنه يمكننا العودة إلى إطار Max للنظر في تكاليف كل من هذه القطاعات وطلباتها. على سبيل المثال، نحن نعلم أن العناصر الثلاثة الأساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي هي القدرة الحاسوبية والبيانات والخوارزميات، هل يمكنهم تقليل تكلفة الحصول على نفس الموارد بشكل ملحوظ للمستخدمين، هذه هي المصدر الرئيسي للطلب.
الأهداف المهمة لمشاريع Crypto AI
Alex: إذا كان عليك اختيار مشروع أو مشروعين من مشاريع الذكاء الاصطناعي التي تعرفها حاليًا باعتبارها الأكثر جدارة بالاهتمام، فما الذي ستوصي به؟ تحدث عن الأسباب التي تجعلك توصي به، وكذلك المخاطر المحتملة التي تعتقد أن هذا المشروع قد يواجهها.
ليا: أوصي بـ Bittensor. أولاً، قدرة الفريق على السرد ممتازة جداً. ثانياً، هناك اعتماد كبير من المؤسسات، مثل دعم Grayscale له. ثالثاً، لقد مر هذا المشروع ب FUD واسع النطاق، ولكنه أظهر حيوية. قد تشمل المخاطر المحتملة نموذج اقتصاد الرموز الخاص به ودرجة اللامركزية.
ماكس: أنا أيضاً أهتم بشكل كبير بـ Bittensor. تكمن ميزته في تصميم آلية التحفيز وتطوير النماذج مفتوحة المصدر. في جانب المخاطر، فإن معدل إصدار الرموز الحالي مرتفع جداً، مما قد يؤدي إلى تخفيف القيمة. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن هدفه هو اللامركزية، إلا أن الشبكة الرئيسية لا تزال تحت سيطرة الفريق. بجانب Bittensor، أوصي أيضاً بمراقبة Vana (بيانات لامركزية)، Arweave (حاسوب الذكاء الاصطناعي) و Nier (تجريد السلسلة).
استراتيجيات تقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي في العملات الرقمية
أليكس: إذا كنت تريد استخلاص طرق التفكير هذه، ما هي الأبعاد التي تهمكم أكثر عند البحث واختيار مشاريع Crypto AI؟ أو ما هي العوامل الأساسية التي تحددون بها ما إذا كنتم ستستثمرون في مشروع ما؟
ماكس: أنا أركز بشكل أساسي على خمسة جوانب: الفريق، المنتج، القدرة على الربح، التوقعات المستقبلية ونموذج اقتصاد الرموز. من بين هذه الجوانب، أعتبر الفريق هو الأهم، بما في ذلك خلفية المؤسسين، والمستثمرين، وجودة المجتمع.
ليديا: أنا أيضًا أعتبر الفريق مهمًا جدًا، خاصة قدراتهم على السرد والتنفيذ. بالإضافة إلى ذلك، سأركز على تصميم الرموز الخاصة بالمشروع وثقافة العلامة التجارية بشكل عام. يجب أن يكون مشروع Crypto AI جيد قادرًا على إبراز تفرده.
Alex: سأخذ في الاعتبار دورة السوق التي يقع فيها المشروع، وأحدد ما إذا كانت في مرحلة تفاؤل مفرط على المدى القصير أو تشاؤم مفرط على المدى الطويل. بالنسبة للقطاعات التي لديها قيمة تجارية واضحة، فإن أفضل وقت للاستثمار غالبًا ما يكون عندما يكون السوق متشائمًا بشكل مفرط على المدى الطويل.
مشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة
أليكس: ما هي أدوات الذكاء الاصطناعي التي تستخدمونها في حياتكم اليومية أو في العمل؟ كيف تستخدمونها تقريبًا، وما الدور الذي تلعبه؟
Lydia: أستخدم ثلاثة أدوات بشكل رئيسي: GPT (لتمارين اللغة الإنجليزية والاستشارات النفسية)، perplexity (للبحث وتلخيص المعرفة)، دوباوب (لتلخيص مقاطع الفيديو على يوتيوب).
ماكس: أنا مستخدم كبير لـ ChatGPT، أستخدمه بشكل رئيسي لاستيعاب المعلومات وتنظيمها، وكذلك لتوليد الصور. أنا أبحث في كيفية إدخال إطار البحث الاستثماري الخاص بي إلى الذكاء الاصطناعي، من أجل إنتاج تقارير بحثية أكثر تخصيصًا.
أليكس: أنا أيضًا أستخدم GPT كثيرًا، بشكل رئيسي لتنسيق المقالات والتعلم العميق. أصبحت perplexity أداة البحث المفضلة لدي، حيث حلت محل محركات البحث التقليدية. أعتقد أن البحث في المستقبل سيكون مدفوعًا بشكل أكبر بالذكاء الاصطناعي، مما سيؤدي إلى زيادة هائلة في الإنتاجية.