دمج Web3 و AI: بناء نظام بيئي جديد للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت يتميز باللامركزية والانفتاح والشفافية، نقطة التقاء طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. تستند Web3 إلى التقنيات الموزعة، من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، مما يضخ طاقة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الامكانات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يدعم بناء النظام البيئي. إن استكشاف دمج الاثنين يعتبر ذا أهمية كبيرة لبناء البنية التحتية للجيل التالي من الإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لتحقيق فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النماذج.
توجد المشاكل التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تكلفة الحصول على البيانات مرتفعة ، مما يجعل من الصعب على الشركات الصغيرة والمتوسطة تحملها
تم احتكار موارد البيانات من قبل عمالقة التكنولوجيا ، مما أدى إلى تشكيل جزر البيانات
تواجه خصوصية البيانات الشخصية مخاطر التسرب وسوء الاستخدام
تقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه المشكلات:
يمكن للمستخدمين بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة، والحصول على بيانات الشبكة بشكل لامركزي، وتوفير بيانات حقيقية وعالية الجودة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
نموذج "التعليمات تعني الربح" يحفز العاملين في جميع أنحاء العالم للمشاركة في توضيح البيانات من خلال الرموز، مما يجمع المعرفة المهنية العالمية.
توفر منصة تداول بيانات البلوكشين بيئة تداول شفافة ومفتوحة للطرفين في عرض وطلب البيانات، مما يحفز الابتكار ومشاركة البيانات.
على الرغم من ذلك، لا تزال هناك مشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل تفاوت الجودة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات الاصطناعية النجمة المستقبلية. بناءً على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات المحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة لزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، والمعاملات المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة ، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور القوانين ذات الصلة يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك ، فإن هذا يأتي أيضًا مع تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية ، مما يحد من إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE( التشفير المتجانس الكامل ) يسمح بالحساب المباشر على البيانات المشفرة دون الحاجة لفك التشفير، وتكون النتائج متطابقة مع الحسابات على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن قوة معالجة GPU من تنفيذ تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها حماية الأسرار التجارية مع فتح خدمات API بشكل آمن.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن سلامة المعلومات الحساسة ويمنع تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات، ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو مكمل لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على الخصوصية.
ثورة القوة الحاسوبية: الحسابات الذكائية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب الأنظمة الذكية الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة حادة في الطلب على القدرة الحاسوبية، متجاوزة بكثير الإمدادات الحالية من الموارد. وهذا لا يقيد فقط تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة عن متناول معظم الباحثين والمطورين.
تقل نسبة استخدام GPU في العالم عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، مما يجعل مشكلة إمداد القوة الحاسوبية أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، مما يتطلب خدمات حوسبة فعالة من حيث التكلفة وعند الطلب.
تقوم شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات العالمية غير المستخدمة، بتوفير سوق حسابات اقتصادية وسهلة الحصول عليها لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات ذات الطلب نشر مهام حسابية، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين، وينفذ المعدنون المهام ويقدمون النتائج، وبعد التحقق منها يحصلون على مكافآت. تعزز هذه الخطة من كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل اختناقات حسابات الذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات.
بالإضافة إلى شبكة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكار، ويخفض العوائق، ويزيد من كفاءة الاستخدام. في نظام إيكولوجيا Web3، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من dapps المبتكرة للانضمام، ويدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تمكن Edge AI من إجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق تأخيراً منخفضاً ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق Edge AI في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن أن تحفز آلية اقتصاد الرموز الأصلية في Web3 عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض الأنظمة البيئية، لتصبح واحدة من منصات النشر المفضلة للمشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. لقد حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
مفهوم IMO يقوم بتوكنينج نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، كما أن أداء النموذج وفعاليته يفتقران إلى الشفافية، مما يحد من الاعتراف في السوق والإمكانات التجارية.
IMO يوفر وسيلة جديدة للدعم المالي ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج اللاحقة. تستخدم بعض البروتوكولات معايير ERC معينة، جنبًا إلى جنب مع تقنية AI Oracle وOPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي ومشاركة العائدات.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، مما يضخ الطاقة في التنمية المستدامة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. حاليًا، تعتبر IMO في مرحلة التجريب الأولي، لكن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير المستقل واتخاذ الإجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية، كما يمكنه تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كمعاونين افتراضيين، من خلال التفاعل، تتعلم تفضيلات المستخدم وتقدم حلولاً مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
توفر بعض المنصات مجموعة أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تخصيص وظائف الروبوتات والمظهر والصوت وربط المكتبات الخارجية للمعرفة، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، يمكّن الأفراد من أن يصبحوا مبدعين خارقين. تقوم هذه المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة لجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ تسارع تقنية استنساخ الصوت التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف تركيب الصوت. باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص، يمكن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
تتضمن الاستكشافات الحالية في دمج Web3 و AI المزيد من طبقات البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، سيوفر دمج Web3 و AI مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.
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 7
أعجبني
7
5
مشاركة
تعليق
0/400
SadMoneyMeow
· منذ 16 س
مرة أخرى قصة جديدة عن يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTArchaeologist
· منذ 16 س
المستقبل لا ينتظر أحدًا، افعلها فقط.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoPunster
· منذ 16 س
أشعر أن الوقت قد حان مرة أخرى لخداعي للجميع مشارك
شاهد النسخة الأصليةرد0
FloorSweeper
· منذ 16 س
إشارات ضعيفة في كل مكان... فقط الأغنام لا تستطيع رؤية إلى أين يتجه هذا. مرحلة التراكم: تم البدء
Web3 و AI: التقنيات والتطبيقات الرئيسية لبناء نظام بيئي جديد للإنترنت
دمج Web3 و AI: بناء نظام بيئي جديد للإنترنت من الجيل التالي
تعتبر Web3 كنموذج جديد للإنترنت يتميز باللامركزية والانفتاح والشفافية، نقطة التقاء طبيعية مع الذكاء الاصطناعي. في ظل الهيكل التقليدي المركزي، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات مثل اختناق القدرة الحاسوبية، تسرب الخصوصية، وعدم شفافية الخوارزميات. تستند Web3 إلى التقنيات الموزعة، من خلال شبكة مشاركة القدرة الحاسوبية، سوق البيانات المفتوحة، والحوسبة الخصوصية، مما يضخ طاقة جديدة في تطور الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يمكن أن يوفر الذكاء الاصطناعي العديد من الامكانات لـ Web3، مثل تحسين العقود الذكية وخوارزميات مكافحة الغش، مما يدعم بناء النظام البيئي. إن استكشاف دمج الاثنين يعتبر ذا أهمية كبيرة لبناء البنية التحتية للجيل التالي من الإنترنت، وإطلاق قيمة البيانات والقدرة الحاسوبية.
مدفوع بالبيانات: حجر الزاوية للذكاء الاصطناعي وWeb3
البيانات هي القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي. تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى استيعاب كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة لتحقيق فهم عميق وقدرة استدلال قوية. لا توفر البيانات فقط الأساس للتدريب لنماذج التعلم الآلي، بل تحدد أيضًا دقة وموثوقية النماذج.
توجد المشاكل التالية في نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية:
تقدم Web3 نموذج بيانات لامركزي جديد لمعالجة هذه المشكلات:
على الرغم من ذلك، لا تزال هناك مشاكل في الحصول على بيانات العالم الحقيقي، مثل تفاوت الجودة، وصعوبة المعالجة، ونقص التنوع والتمثيل. قد تصبح البيانات الاصطناعية النجمة المستقبلية. بناءً على الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات المحاكاة، يمكن للبيانات الاصطناعية محاكاة خصائص البيانات الحقيقية، كإضافة فعالة لزيادة كفاءة استخدام البيانات. في مجالات مثل القيادة الذاتية، والمعاملات المالية، وتطوير الألعاب، أظهرت البيانات الاصطناعية إمكانيات تطبيق ناضجة.
حماية الخصوصية: تطبيق FHE في Web3
في عصر البيانات المدفوعة ، أصبحت حماية الخصوصية محور اهتمام عالمي. إن صدور القوانين ذات الصلة يعكس الحماية الصارمة للخصوصية الشخصية. ومع ذلك ، فإن هذا يأتي أيضًا مع تحديات: بعض البيانات الحساسة لا يمكن الاستفادة منها بشكل كامل بسبب مخاطر الخصوصية ، مما يحد من إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي.
FHE( التشفير المتجانس الكامل ) يسمح بالحساب المباشر على البيانات المشفرة دون الحاجة لفك التشفير، وتكون النتائج متطابقة مع الحسابات على البيانات النصية. يوفر FHE حماية قوية لحسابات الخصوصية في الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن قوة معالجة GPU من تنفيذ تدريب النماذج والاستدلال في بيئة لا تمس البيانات الأصلية. وهذا يوفر ميزة كبيرة لشركات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنها حماية الأسرار التجارية مع فتح خدمات API بشكل آمن.
يدعم FHEML معالجة البيانات والنماذج بشكل مشفر طوال دورة تعلم الآلة، مما يضمن سلامة المعلومات الحساسة ويمنع تسرب البيانات. يعزز FHEML خصوصية البيانات، ويوفر إطار حساب آمن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. FHEML هو مكمل لـ ZKML، حيث تثبت ZKML التنفيذ الصحيح لتعلم الآلة، بينما يركز FHEML على حساب البيانات المشفرة للحفاظ على الخصوصية.
ثورة القوة الحاسوبية: الحسابات الذكائية في الشبكات اللامركزية
تتضاعف تعقيدات حساب الأنظمة الذكية الحالية كل 3 أشهر، مما يؤدي إلى زيادة حادة في الطلب على القدرة الحاسوبية، متجاوزة بكثير الإمدادات الحالية من الموارد. وهذا لا يقيد فقط تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بل يجعل النماذج المتقدمة من الذكاء الاصطناعي بعيدة عن متناول معظم الباحثين والمطورين.
تقل نسبة استخدام GPU في العالم عن 40%، بالإضافة إلى تباطؤ تحسين أداء المعالجات الدقيقة، والعوامل الجيوسياسية وسلسلة التوريد التي تؤدي إلى نقص في الرقائق، مما يجعل مشكلة إمداد القوة الحاسوبية أكثر حدة. يواجه العاملون في مجال الذكاء الاصطناعي معضلة شراء الأجهزة بأنفسهم أو استئجار موارد سحابية، مما يتطلب خدمات حوسبة فعالة من حيث التكلفة وعند الطلب.
تقوم شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسوميات العالمية غير المستخدمة، بتوفير سوق حسابات اقتصادية وسهلة الحصول عليها لشركات الذكاء الاصطناعي. يمكن للجهات ذات الطلب نشر مهام حسابية، حيث تقوم العقود الذكية بتوزيع المهام على عقد المعدنين، وينفذ المعدنون المهام ويقدمون النتائج، وبعد التحقق منها يحصلون على مكافآت. تعزز هذه الخطة من كفاءة استخدام الموارد، وتساعد في حل اختناقات حسابات الذكاء الاصطناعي وغيرها من المجالات.
بالإضافة إلى شبكة الحوسبة اللامركزية العامة، هناك أيضًا شبكة حوسبة مخصصة تركز على تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه. توفر شبكة الحوسبة اللامركزية سوقًا عادلًا وشفافًا، مما يكسر الاحتكار، ويخفض العوائق، ويزيد من كفاءة الاستخدام. في نظام إيكولوجيا Web3، ستلعب شبكة الحوسبة اللامركزية دورًا حاسمًا، مما يجذب المزيد من dapps المبتكرة للانضمام، ويدفع تطوير وتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي.
DePIN: تمكين Web3 للذكاء الاصطناعي على الحافة
تمكن Edge AI من إجراء الحسابات في مصدر البيانات، مما يحقق تأخيراً منخفضاً ومعالجة في الوقت الفعلي، مع حماية خصوصية المستخدمين. تم تطبيق Edge AI في مجالات حيوية مثل القيادة الذاتية.
في مجال Web3، يعزز DePIN حماية خصوصية المستخدم من خلال معالجة البيانات محليًا، مما يقلل من مخاطر تسرب البيانات. يمكن أن تحفز آلية اقتصاد الرموز الأصلية في Web3 عقد DePIN على تقديم موارد الحوسبة، مما يبني نظامًا بيئيًا مستدامًا.
تتطور DePIN حاليًا بسرعة في بعض الأنظمة البيئية، لتصبح واحدة من منصات النشر المفضلة للمشاريع. توفر TPS العالية، وانخفاض رسوم المعاملات، والابتكار التكنولوجي دعمًا قويًا لمشاريع DePIN. لقد حققت بعض مشاريع DePIN المعروفة تقدمًا ملحوظًا.
IMO: إطلاق نمط جديد لنموذج الذكاء الاصطناعي
مفهوم IMO يقوم بتوكنينج نماذج الذكاء الاصطناعي. في النموذج التقليدي، يواجه المطورون صعوبة في الحصول على عائد مستمر من الاستخدام اللاحق للنموذج، كما أن أداء النموذج وفعاليته يفتقران إلى الشفافية، مما يحد من الاعتراف في السوق والإمكانات التجارية.
IMO يوفر وسيلة جديدة للدعم المالي ومشاركة القيمة لنماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. يمكن للمستثمرين شراء رموز IMO ومشاركة عائدات النموذج اللاحقة. تستخدم بعض البروتوكولات معايير ERC معينة، جنبًا إلى جنب مع تقنية AI Oracle وOPML لضمان مصداقية نموذج الذكاء الاصطناعي ومشاركة العائدات.
تعزز نماذج IMO الشفافية والثقة، وتشجع التعاون المفتوح، وتتكيف مع اتجاهات سوق التشفير، مما يضخ الطاقة في التنمية المستدامة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. حاليًا، تعتبر IMO في مرحلة التجريب الأولي، لكن ابتكاريتها وقيمتها المحتملة تستحق التوقع.
وكيل الذكاء الاصطناعي: عصر جديد من تجربة التفاعل
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدراك البيئة والتفكير المستقل واتخاذ الإجراءات لتحقيق الأهداف. بدعم من نماذج اللغة الكبيرة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يفهم اللغة الطبيعية، كما يمكنه تخطيط القرارات وتنفيذ المهام المعقدة. يمكن أن تعمل كمعاونين افتراضيين، من خلال التفاعل، تتعلم تفضيلات المستخدم وتقدم حلولاً مخصصة. حتى في غياب التعليمات الواضحة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي حل المشكلات بشكل مستقل، مما يزيد من الكفاءة ويخلق قيمة جديدة.
توفر بعض المنصات مجموعة أدوات إبداعية شاملة وسهلة الاستخدام، تدعم المستخدمين في تخصيص وظائف الروبوتات والمظهر والصوت وربط المكتبات الخارجية للمعرفة، وتهدف إلى إنشاء نظام بيئي مفتوح وعادل لمحتوى الذكاء الاصطناعي، يمكّن الأفراد من أن يصبحوا مبدعين خارقين. تقوم هذه المنصات بتدريب نماذج لغوية كبيرة متخصصة لجعل أدوار التمثيل أكثر إنسانية؛ تسارع تقنية استنساخ الصوت التفاعل الشخصي للمنتجات الذكية، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف تركيب الصوت. باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص، يمكن تطبيقه في مجالات متعددة مثل الدردشة بالفيديو، وتعلم اللغات، وتوليد الصور.
تتضمن الاستكشافات الحالية في دمج Web3 و AI المزيد من طبقات البنية التحتية، مثل الحصول على بيانات عالية الجودة، وحماية خصوصية البيانات، واستضافة النماذج على السلسلة، وزيادة الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة اللامركزية، والتحقق من نماذج اللغة الكبيرة وغيرها من القضايا الرئيسية. مع تحسين هذه البنية التحتية تدريجياً، سيوفر دمج Web3 و AI مجموعة من نماذج الأعمال والخدمات المبتكرة.