على النظرة الأولى، يبدو أن AI x Web3 تقنيتين مستقلتين، كل منهما يستند إلى مبادئ أساسية مختلفة ويخدم وظائف مختلفة. ومع ذلك، عند التحقيق بعمق، ستكتشف أن هاتين التقنيتين لديهما القدرة على توازن التنازلات والفوائد المتبادلة، ويمكن لميزاتهما الفريدة أن تكمل بعضها البعض وتعزز بعضها البعض. في مؤتمر SuperAI، شرح Balaji Srinivasan بصورة موجزة هذا المفهوم المتمم، مما أثار الاهتمام في كيفية تفاعل هذه التقنيات.
اعتمدت الرمز المميز Token على الطريقة الأسفل-إلى-الأعلى، حيث انطلقت من جهود الشبكة النقية للمتمردين المجهولين ونجحت في اللامركزية، وتطورت باستمرار على مدى عشرة أعوام من خلال جهود الكيانات المستقلة حول العالم. بالمقابل، تم تطوير الذكاء الاصطناعي بالطريقة العكسية، حيث تم قيادته بشكل رئيسي من قبل عدد قليل من العمالقة التكنولوجيين. وقد حددت هذه الشركات وتحكمت في وتحديد وتتبع الاتجاهات في الصناعة، وكانت حدود الدخول أطول بسبب كثافة الموارد بدلاً من تعقيد التكنولوجيا.
هاتين التقنيتين لهما طبيعة مختلفة تمامًا. من الناحية الجوهرية ، فإن الرمز هو نظام قطعي ينتج نتائج لا يمكن تغييرها ، مثل وظيفة التجزئة أو دليل بدون معرفة القابلية للتنبؤ بها. هذا يتناقض بشكل واضح مع الاحتمالية وعدم التنبؤية العادية للذكاء الاصطناعي.
بالمثل، تظهر تقنية التشفير أداءً ممتازًا في التحقق، مما يضمن حقيقة وأمان المعاملات، ويقيم عمليات وأنظمة خالية من الثقة، بينما يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء محتوى رقمي غني. ومع ذلك، في عملية إنشاء المحتوى الرقمي الغني، يشكل ضمان مصدر المحتوى ومنع سرقة الهوية تحديًا.
من الحظ أن TOKEN يوفر مفهوماً رقمياً غنياً من حيث النقيض - ندرة الأرقام. إنه يوفر أدوات نسبياً ناضجة يمكن تعميمها على تقنيات الذكاء الاصطناعي لضمان موثوقية مصدر المحتوى وتجنب مشاكل سرقة الهوية.
إحدى مزايا TOKEN البارزة هي قدرتها على جذب كم كبير من الأجهزة ورؤوس الأموال إلى شبكة التنسيق لخدمة أهداف محددة. هذه القدرة مفيدة بشكل خاص للذكاء الاصطناعي الذي يتطلب قدرات حسابية كبيرة. تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال تعبئة الموارد غير المستغلة لتوفير قدرة حسابية أكثر اقتصادا.
من خلال مقارنة هاتين التقنيتين، يمكننا ليس فقط التقدير لمساهمتهما الفردية، ولكن أيضًا رؤية كيف تساهم معًا في افتتاح طريق جديد للتكنولوجيا والاقتصاد. كل تقنية يمكنها تعويض نقص التقنية الأخرى، وخلق مستقبل أكثر اتساقًا وابتكارًا. في هذا المقال، نهدف إلى استكشاف خريطة الصناعة الناشئة AI x Web3، مع التركيز بشكل خاص على بعض المجالات العمودية الناشئة في نقاط التقاطع هذه.
المصدر: IOSG Ventures
2.1 حساب الشبكة
يقدم الرسم البياني للصناعة أولاً شبكات الحسابات التي تحاول حل مشكلة العرض المحدود لوحدات معالجة الرسومات (GPU) وتحاول خفض تكاليف الحساب بطرق مختلفة. يجب الانتباه بشكل خاص إلى ما يلي:
عدم التوافق غير الموحد لوحدات معالجة الرسومات: هذه محاولة طموحة للغاية، مع مخاطر تقنية وعدم تأكيدية عالية، ولكن في حال نجاحها، قد تؤدي إلى خلق نتائج ذات مقياس وتأثير هائلين، مما يجعل جميع موارد الحوسبة قابلة للتبادل. في جوهره، هذه الفكرة تقوم ببناء مترجم وشروط أخرى، مما يجعل من الممكن إدخال أي مورد عتادي في الجانب العرضي، بينما ستتم تجريد غير توافقية جميع العتاد في الجانب الطلبي بالكامل، مما يعني أن طلبات الحساب الخاصة بك يمكن توجيهها إلى أي مورد في الشبكة. إذا نجح هذا الرؤية، فإنه قد يؤدي إلى انخفاض الاعتماد الكامل على برمجيات CUDA التي تهيمن تماما على مطوري الذكاء الاصطناعي حاليا. على الرغم من المخاطر التقنية العالية، يعتبر العديد من الخبراء أن هذا النهج غير قابل للتحقيق.
الجمع العالي الأداء لوحدات معالجة الرسومات: يتم دمج وحدات معالجة الرسومات الأكثر شعبية في العالم في شبكة موزعة وغير مرخصة، دون الحاجة إلى القلق بشأن مشكلات التوافق بين موارد معالجة الرسومات غير الموحدة.
تجميع وحدات معالجة الرسومات للاستهلاك العام: يشير إلى تجميع بعض وحدات معالجة الرسومات ذات الأداء المنخفض ولكنها قد تكون متاحة في أجهزة الاستهلاك. هذه الوحدات هي مورد غير مستغل بشكل كامل من قبل الجانب المورد. يتوافق مع الأشخاص الذين يرغبون في التضحية بالأداء والسرعة من أجل الحصول على تدريبات أرخص وأطول.
2.2 التدريب والاستدلال
تستخدم شبكة الحسابات بشكل أساسي لوظيفتين رئيسيتين: التدريب والاستدلال. تأتي الطلبات على هذه الشبكات من مشاريع الويب 2.0 والويب 3.0. في مجال الويب 3.0 ، تستفيد مشاريع مثل Bittensor من موارد الحساب لتعديل النماذج. فيما يتعلق بالاستدلال ، تؤكد مشاريع الويب 3.0 على قابلية التحقق من العملية. هذا التركيز أدى إلى ظهور الاستدلال القابل للتحقق كمجال سوقي ، حيث يعمل المشاريع على استكشاف كيفية دمج استدلال الذكاء الاصطناعي في العقود الذكية والحفاظ في الوقت نفسه على مبدأ اللامركزية.
2.3 منصة الوكيل الذكية
الخطوة التالية هي منصة الوكيل الذكية ، حيث يُلخص الرسم البياني المشاكل الرئيسية التي تحتاج إلى حلها الشركات الناشئة في هذا الفئة:
التوافق والقدرة على الاكتشاف والاتصال بين الوكلاء: يمكن للوكلاء التعرف على بعضهم البعض والتواصل مع بعضهم البعض.
القدرة على بناء وإدارة مجموعة وكلاء: يمكن للوكيل تشكيل مجموعة وإدارة وكلاء آخرين.
تؤكد هذه الميزات على أهمية النظام المرن والقابل للتعديل ، والذي يمكن دمجه بسلاسة في مختلف تطبيقات سلسلة الكتل والذكاء الاصطناعي. قد يؤدي الوكيل الذكي إلى تغيير تفاعلنا مع الإنترنت بشكل جذري ، ونعتقد أن الوكيل سيستفيد من البنية التحتية لدعم عمله. نحن نتصور أن الوكيل الذكي سيعتمد على البنية التحتية في المجالات التالية:
استخدام شبكة الجمع الموزعة للوصول إلى بيانات الشبكة الحالية في الوقت الحقيقي
*استخدام قنوات ديفي للقيام بالمدفوعات بين الوسطاء
الاحتياج إلى الوديعة الاقتصادية ليس فقط لمعاقبة السلوك غير اللائق، ولكن أيضا يمكن أن يزيد من قابلية اكتشاف الوكيل (أي استخدام الوديعة كإشارة اقتصادية أثناء عملية الاكتشاف)
استخدام الإجماع لتحديد الأحداث التي يجب أن تؤدي إلى الحد منها
المعايير المفتوحة للتوافق والإطار الوكالة لدعم بناء مجموعات قابلة للتركيب
تقييم الأداء السابق بناءً على تاريخ البيانات الثابت واختيار مجموعة وكلاء مناسبة في الوقت الحقيقي
المصدر: IOSG Ventures
2.4طبقة البيانات
في دمج AI x Web3 ، تشكل البيانات جزءًا أساسيًا منه. البيانات هي الأصول الاستراتيجية في منافسة AI ، وتشكل موارد حيوية مع موارد الحوسبة. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تجاهل هذا النوع من البيانات لأن معظم الاهتمام في هذا المجال يتركز على الجانب الحاسوبي. في الواقع ، توفر الأساسيات العديد من الاتجاهات القيمة المثيرة للاهتمام في عملية الحصول على البيانات ، وتشمل بشكل رئيسي اتجاهين عاليي المستوى التاليين:
زيارة بيانات الإنترنت العامة
زيارة البيانات المحمية
الوصول إلى بيانات الإنترنت العامة: تهدف هذه الاتجاهات إلى بناء شبكة ويب موزعة يمكنها rastrear toda la red en pocos días para obtener conjuntos de datos a gran escala o acceder a datos específicos de Internet en tiempo real. ومع ذلك، فإن متطلبات الشبكة للحصول على مجموعات بيانات كبيرة على الإنترنت مرتفعة للغاية، ويتطلب الأمر على الأقل عدة مئات من العقد قبل أن يتمكن من القيام ببعض العمل المعنوي. لحسن الحظ، فإن Grass، وهو شبكة ويب موزعة للعقدات، تتجاوز العقدات النشطة 2 مليون عقدة مشاركة في عرض النطاق الترددي على الإنترنت، مع الهدف من rastrear toda la red. هذا يظهر الإمكانات الهائلة للتحفيز الاقتصادي في جذب الموارد الثمينة.
على الرغم من أن Grass يوفر بيئة تنافسية عادلة فيما يتعلق بالبيانات العامة ، إلا أن هناك لا يزال تحدي في استغلال البيانات المحتملة - أي مشكلة الوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة. على وجه التحديد ، هناك العديد من البيانات التي يتم حفظها بطريقة تحمي الخصوصية بسبب طبيعتها الحساسة. العديد من الشركات الناشئة تستفيد من بعض أدوات التشفير لجعل مطوري الذكاء الاصطناعي قادرين على بناء وضبط نماذج لغوية كبيرة باستخدام هياكل البيانات الأساسية لمجموعات البيانات الخاصة وفي نفس الوقت الحفاظ على سرية المعلومات الحساسة.
تقدم تقنيات الفدرالية التعلم، الخصوصية التفاضلية، بيئة التنفيذ الموثوقة، التشفير التكاملي والحوسبة متعددة الأطراف حماية الخصوصية وتوازنًا على مستويات مختلفة. تلخص وثائق باغل (01928374656574839201) هذه التقنيات بشكل ممتاز. هذه التقنيات ليست فقط تحمي خصوصية البيانات في عملية التعلم الآلي، بل يمكن أن توفر حلولًا شاملة للذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية على مستوى الحوسبة.
2.5 مصدر البيانات والنموذج
تهدف تقنية مصدر البيانات والنموذج إلى إنشاء عملية يمكن للمستخدمين ضمان أنهم يتفاعلون مع النموذج والبيانات المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه التقنيات ضمانات للمصداقية والمصدرية. على سبيل المثال، تعتبر التقنية المائية واحدة من تقنيات مصدر النموذج حيث يتم تضمين التوقيع مباشرة في الخوارزمية المستخدمة في التعلم الآلي، وتحديداً في وزن النموذج، وبذلك يمكن التحقق عند الاسترجاع مما إذا كانت الاستدلالات مشتقة من النموذج المتوقع.
2.6 التطبيق
من الناحية التطبيقية، فإن التصميم يفتح المجال للإبداع اللانهائي. في الرسم البياني للصناعة أعلاه، قدمنا بعض حالات التطور المثيرة بشكل خاص مع تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال الويب 3.0. نظرًا لأن هذه الحالات موصوفة بشكل طويل، فلن نعلق عليها هنا. ومع ذلك، يجدر الإشارة إلى أن تقاطع الذكاء الاصطناعي والويب 3.0 قد يعيد تشكيل مجالات رأس المال الرأسمالية للمطورين ويوفر درجة أعلى من الحرية لإبتكار حالات الاستخدام وتحسين الحالات القائمة.
تلخيص
تجمع الذكاء الاصطناعي مع Web3 لتوفير مستقبل مليء بالابتكار والإمكانات. من خلال الاستفادة من مزايا كل تقنية بشكل فريد، يمكننا حل مجموعة متنوعة من التحديات وفتح مسارات تقنية جديدة. أثناء استكشاف هذه الصناعة الناشئة، يمكن أن يحرك التفاعل المشترك بين الذكاء الاصطناعي و Web3 التقدم وإعادة تشكيل تجربتنا الرقمية المستقبلية وطريقتنا للتفاعل عبر الإنترنت.
دمج الندرة الرقمية مع الثراء الرقمي، وتعظيم استخدام الموارد غير المستغلة لتحقيق كفاءة الحساب وإنشاء ممارسات بيانات آمنة ومحمية للخصوصية، سيحدد عصر تطور التكنولوجيا القادم.
ومع ذلك ، يجب علينا أن ندرك أن هذه الصناعة لا تزال في بدايتها ، وأن الخريطة الصناعية الحالية قد تصبح قديمة في وقت قصير. يعني وتيرة الابتكار السريع أن الحلول الحديثة المتقدمة اليوم قد تحل محلها بسرعة بواسطة اختراقات جديدة. على الرغم من ذلك ، فإن المفاهيم الأساسية التي تم مناقشتها - مثل شبكات الحوسبة ومنصات الوكالة وبروتوكولات البيانات - تظهر الإمكانيات الهائلة لدمج الذكاء الاصطناعي والويب 3.0.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
IOSG: مشهد دمج AI و Web3 المصور
على النظرة الأولى، يبدو أن AI x Web3 تقنيتين مستقلتين، كل منهما يستند إلى مبادئ أساسية مختلفة ويخدم وظائف مختلفة. ومع ذلك، عند التحقيق بعمق، ستكتشف أن هاتين التقنيتين لديهما القدرة على توازن التنازلات والفوائد المتبادلة، ويمكن لميزاتهما الفريدة أن تكمل بعضها البعض وتعزز بعضها البعض. في مؤتمر SuperAI، شرح Balaji Srinivasan بصورة موجزة هذا المفهوم المتمم، مما أثار الاهتمام في كيفية تفاعل هذه التقنيات.
اعتمدت الرمز المميز Token على الطريقة الأسفل-إلى-الأعلى، حيث انطلقت من جهود الشبكة النقية للمتمردين المجهولين ونجحت في اللامركزية، وتطورت باستمرار على مدى عشرة أعوام من خلال جهود الكيانات المستقلة حول العالم. بالمقابل، تم تطوير الذكاء الاصطناعي بالطريقة العكسية، حيث تم قيادته بشكل رئيسي من قبل عدد قليل من العمالقة التكنولوجيين. وقد حددت هذه الشركات وتحكمت في وتحديد وتتبع الاتجاهات في الصناعة، وكانت حدود الدخول أطول بسبب كثافة الموارد بدلاً من تعقيد التكنولوجيا.
هاتين التقنيتين لهما طبيعة مختلفة تمامًا. من الناحية الجوهرية ، فإن الرمز هو نظام قطعي ينتج نتائج لا يمكن تغييرها ، مثل وظيفة التجزئة أو دليل بدون معرفة القابلية للتنبؤ بها. هذا يتناقض بشكل واضح مع الاحتمالية وعدم التنبؤية العادية للذكاء الاصطناعي.
بالمثل، تظهر تقنية التشفير أداءً ممتازًا في التحقق، مما يضمن حقيقة وأمان المعاملات، ويقيم عمليات وأنظمة خالية من الثقة، بينما يركز الذكاء الاصطناعي على إنشاء محتوى رقمي غني. ومع ذلك، في عملية إنشاء المحتوى الرقمي الغني، يشكل ضمان مصدر المحتوى ومنع سرقة الهوية تحديًا.
من الحظ أن TOKEN يوفر مفهوماً رقمياً غنياً من حيث النقيض - ندرة الأرقام. إنه يوفر أدوات نسبياً ناضجة يمكن تعميمها على تقنيات الذكاء الاصطناعي لضمان موثوقية مصدر المحتوى وتجنب مشاكل سرقة الهوية.
إحدى مزايا TOKEN البارزة هي قدرتها على جذب كم كبير من الأجهزة ورؤوس الأموال إلى شبكة التنسيق لخدمة أهداف محددة. هذه القدرة مفيدة بشكل خاص للذكاء الاصطناعي الذي يتطلب قدرات حسابية كبيرة. تعزيز كفاءة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير من خلال تعبئة الموارد غير المستغلة لتوفير قدرة حسابية أكثر اقتصادا.
من خلال مقارنة هاتين التقنيتين، يمكننا ليس فقط التقدير لمساهمتهما الفردية، ولكن أيضًا رؤية كيف تساهم معًا في افتتاح طريق جديد للتكنولوجيا والاقتصاد. كل تقنية يمكنها تعويض نقص التقنية الأخرى، وخلق مستقبل أكثر اتساقًا وابتكارًا. في هذا المقال، نهدف إلى استكشاف خريطة الصناعة الناشئة AI x Web3، مع التركيز بشكل خاص على بعض المجالات العمودية الناشئة في نقاط التقاطع هذه.
المصدر: IOSG Ventures
2.1 حساب الشبكة
يقدم الرسم البياني للصناعة أولاً شبكات الحسابات التي تحاول حل مشكلة العرض المحدود لوحدات معالجة الرسومات (GPU) وتحاول خفض تكاليف الحساب بطرق مختلفة. يجب الانتباه بشكل خاص إلى ما يلي:
2.2 التدريب والاستدلال
تستخدم شبكة الحسابات بشكل أساسي لوظيفتين رئيسيتين: التدريب والاستدلال. تأتي الطلبات على هذه الشبكات من مشاريع الويب 2.0 والويب 3.0. في مجال الويب 3.0 ، تستفيد مشاريع مثل Bittensor من موارد الحساب لتعديل النماذج. فيما يتعلق بالاستدلال ، تؤكد مشاريع الويب 3.0 على قابلية التحقق من العملية. هذا التركيز أدى إلى ظهور الاستدلال القابل للتحقق كمجال سوقي ، حيث يعمل المشاريع على استكشاف كيفية دمج استدلال الذكاء الاصطناعي في العقود الذكية والحفاظ في الوقت نفسه على مبدأ اللامركزية.
2.3 منصة الوكيل الذكية
الخطوة التالية هي منصة الوكيل الذكية ، حيث يُلخص الرسم البياني المشاكل الرئيسية التي تحتاج إلى حلها الشركات الناشئة في هذا الفئة:
تؤكد هذه الميزات على أهمية النظام المرن والقابل للتعديل ، والذي يمكن دمجه بسلاسة في مختلف تطبيقات سلسلة الكتل والذكاء الاصطناعي. قد يؤدي الوكيل الذكي إلى تغيير تفاعلنا مع الإنترنت بشكل جذري ، ونعتقد أن الوكيل سيستفيد من البنية التحتية لدعم عمله. نحن نتصور أن الوكيل الذكي سيعتمد على البنية التحتية في المجالات التالية:
المصدر: IOSG Ventures
2.4طبقة البيانات
في دمج AI x Web3 ، تشكل البيانات جزءًا أساسيًا منه. البيانات هي الأصول الاستراتيجية في منافسة AI ، وتشكل موارد حيوية مع موارد الحوسبة. ومع ذلك ، غالبًا ما يتم تجاهل هذا النوع من البيانات لأن معظم الاهتمام في هذا المجال يتركز على الجانب الحاسوبي. في الواقع ، توفر الأساسيات العديد من الاتجاهات القيمة المثيرة للاهتمام في عملية الحصول على البيانات ، وتشمل بشكل رئيسي اتجاهين عاليي المستوى التاليين:
الوصول إلى بيانات الإنترنت العامة: تهدف هذه الاتجاهات إلى بناء شبكة ويب موزعة يمكنها rastrear toda la red en pocos días para obtener conjuntos de datos a gran escala o acceder a datos específicos de Internet en tiempo real. ومع ذلك، فإن متطلبات الشبكة للحصول على مجموعات بيانات كبيرة على الإنترنت مرتفعة للغاية، ويتطلب الأمر على الأقل عدة مئات من العقد قبل أن يتمكن من القيام ببعض العمل المعنوي. لحسن الحظ، فإن Grass، وهو شبكة ويب موزعة للعقدات، تتجاوز العقدات النشطة 2 مليون عقدة مشاركة في عرض النطاق الترددي على الإنترنت، مع الهدف من rastrear toda la red. هذا يظهر الإمكانات الهائلة للتحفيز الاقتصادي في جذب الموارد الثمينة.
على الرغم من أن Grass يوفر بيئة تنافسية عادلة فيما يتعلق بالبيانات العامة ، إلا أن هناك لا يزال تحدي في استغلال البيانات المحتملة - أي مشكلة الوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة. على وجه التحديد ، هناك العديد من البيانات التي يتم حفظها بطريقة تحمي الخصوصية بسبب طبيعتها الحساسة. العديد من الشركات الناشئة تستفيد من بعض أدوات التشفير لجعل مطوري الذكاء الاصطناعي قادرين على بناء وضبط نماذج لغوية كبيرة باستخدام هياكل البيانات الأساسية لمجموعات البيانات الخاصة وفي نفس الوقت الحفاظ على سرية المعلومات الحساسة.
تقدم تقنيات الفدرالية التعلم، الخصوصية التفاضلية، بيئة التنفيذ الموثوقة، التشفير التكاملي والحوسبة متعددة الأطراف حماية الخصوصية وتوازنًا على مستويات مختلفة. تلخص وثائق باغل (01928374656574839201) هذه التقنيات بشكل ممتاز. هذه التقنيات ليست فقط تحمي خصوصية البيانات في عملية التعلم الآلي، بل يمكن أن توفر حلولًا شاملة للذكاء الاصطناعي مع حماية الخصوصية على مستوى الحوسبة.
2.5 مصدر البيانات والنموذج
تهدف تقنية مصدر البيانات والنموذج إلى إنشاء عملية يمكن للمستخدمين ضمان أنهم يتفاعلون مع النموذج والبيانات المتوقعة. بالإضافة إلى ذلك، توفر هذه التقنيات ضمانات للمصداقية والمصدرية. على سبيل المثال، تعتبر التقنية المائية واحدة من تقنيات مصدر النموذج حيث يتم تضمين التوقيع مباشرة في الخوارزمية المستخدمة في التعلم الآلي، وتحديداً في وزن النموذج، وبذلك يمكن التحقق عند الاسترجاع مما إذا كانت الاستدلالات مشتقة من النموذج المتوقع.
2.6 التطبيق
من الناحية التطبيقية، فإن التصميم يفتح المجال للإبداع اللانهائي. في الرسم البياني للصناعة أعلاه، قدمنا بعض حالات التطور المثيرة بشكل خاص مع تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي في مجال الويب 3.0. نظرًا لأن هذه الحالات موصوفة بشكل طويل، فلن نعلق عليها هنا. ومع ذلك، يجدر الإشارة إلى أن تقاطع الذكاء الاصطناعي والويب 3.0 قد يعيد تشكيل مجالات رأس المال الرأسمالية للمطورين ويوفر درجة أعلى من الحرية لإبتكار حالات الاستخدام وتحسين الحالات القائمة.
تلخيص
تجمع الذكاء الاصطناعي مع Web3 لتوفير مستقبل مليء بالابتكار والإمكانات. من خلال الاستفادة من مزايا كل تقنية بشكل فريد، يمكننا حل مجموعة متنوعة من التحديات وفتح مسارات تقنية جديدة. أثناء استكشاف هذه الصناعة الناشئة، يمكن أن يحرك التفاعل المشترك بين الذكاء الاصطناعي و Web3 التقدم وإعادة تشكيل تجربتنا الرقمية المستقبلية وطريقتنا للتفاعل عبر الإنترنت.
دمج الندرة الرقمية مع الثراء الرقمي، وتعظيم استخدام الموارد غير المستغلة لتحقيق كفاءة الحساب وإنشاء ممارسات بيانات آمنة ومحمية للخصوصية، سيحدد عصر تطور التكنولوجيا القادم.
ومع ذلك ، يجب علينا أن ندرك أن هذه الصناعة لا تزال في بدايتها ، وأن الخريطة الصناعية الحالية قد تصبح قديمة في وقت قصير. يعني وتيرة الابتكار السريع أن الحلول الحديثة المتقدمة اليوم قد تحل محلها بسرعة بواسطة اختراقات جديدة. على الرغم من ذلك ، فإن المفاهيم الأساسية التي تم مناقشتها - مثل شبكات الحوسبة ومنصات الوكالة وبروتوكولات البيانات - تظهر الإمكانيات الهائلة لدمج الذكاء الاصطناعي والويب 3.0.