ظهور مشاريع AI Layer 1: تحليل عميق للخمسة منصات الرائدة

مع التطور السريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب على الهياكل التقليدية للبلوك تشين تلبية متطلبات الحوسبة عالية الأداء والمعالجة المعقدة للبيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. وقد أدى ذلك إلى ظهور منصات بلوك تشين من الطبقة الأولى المصممة خصيصًا لتحسين الذكاء الاصطناعي، والتي تظهر تنوعًا في الخصائص من حيث الهيكل التكنولوجي، وسيناريوهات الاستخدام، ونماذج الأعمال.

تتناول هذه المقالة تحليلًا عميقًا لخمس مشاريع رائدة في الذكاء الاصطناعي Layer 1 وهي Bittensor و Vana و Kite AI و Nillion و Sahara.

Bittensor: بنية تحتية لشبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تعتبر Bittensor من المستكشفين الأوائل في مجال الذكاء الاصطناعي القائم على البلوكتشين، وتهدف إلى بناء شبكة تعاون مفتوحة ومركزية للذكاء الاصطناعي. هدفها هو كسر الحواجز المركزية في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، مما يتيح لمزيد من المشاركين المساهمة والاستفادة معًا.

تعتمد البنية التحتية لتكنولوجيا Bittensor على تصميم ذو طبقتين:

• الشبكة الأساسية (الشبكة الرئيسية): مسؤولة عن تنسيق النظام بأكمله، والتحقق وإدارة إصدار رموز TAO، وهي محور توزيع موارد الشبكة بأكملها.
• البيئة الفرعية: كل شبكة فرعية تشبه مختبرات الذكاء الاصطناعي المستقلة، حيث يتم تطوير حلول متخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحددة، وإثبات قيمتها في المنافسة السوقية.

يمكّن هذا التصميم Bittensor من تحقيق التوازن بين استقرار الشبكة الكاملة وتخصص المجالات المختلفة، مما يوفر بنية تحتية مرنة لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

تقدم التنمية البيئية

• عدد الشبكات الفرعية قد توسع من 32 في البداية إلى أكثر من 64، ويغطي مجموعة متنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل توليد النصوص، إشارات التداول، وتسمية البيانات.
• بلغ عدد المستخدمين النشطين 140,000، مما حقق نموًا مضاعفًا مقارنة بالعام السابق.
• القيمة الإجمالية لسوق الشبكة الفرعية تتجاوز 100 مليون دولار، وحجم التداول اليومي يستقر حول 45 مليون دولار.
• زادت درجة مشاركة المؤسسات بشكل ملحوظ، حيث قامت صناديق استثمار معروفة بإدراج TAO في صندوقها الخاص بالذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتم تعديل الوزن إلى 29.55%

تشير هذه البيانات إلى أن Bittensor يكتسب اعترافاً متزايداً من المشاركين في السوق، وأن نظامه البيئي يدخل في مسار تنمية إيجابية.

أكملت Bittensor مؤخرًا ترقية نظام dTAO (TAO الديناميكي) والتي تمثل ثورة مهمة في نموذجها الاقتصادي. يكمن جوهر هذه الترقية في تحسين آلية توزيع رموز TAO، من أسلوب توزيع يعتمد على الحكم الذاتي للمدققين، إلى آلية توزيع أكثر سوقية، مما يتيح للموارد أن تتدفق بدقة أكبر نحو الشبكات الفرعية التي تتمتع فعليًا بميزة تنافسية.

أكثر الشبكات الفرعية نشاطًا حاليًا تشمل:

• الشبكة الفرعية رقم 4 Targon: تركز على خدمات استدلال الذكاء الاصطناعي لتوليد النصوص، وتتميز بسرعة الاستجابة وانخفاض التكلفة
• شبكة Chutes رقم 64: توفر واجهات برمجة التطبيقات لمجموعة متنوعة من LLM، مما يتيح للمطورين بناء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على شبكة Bittensor.
• الشبكة الفرعية رقم 8 PTN: تركز على المجال المالي، من خلال آلية المكافآت لتحفيز المعدنين على توليد إشارات تداول دقيقة، تغطي أسواق مالية متنوعة مثل الفوركس والعملات المشفرة.
• الشبكة الفرعية 52 Dojo: قم بوسم البيانات، وشجع المستخدمين على كسب الرموز من خلال وسم البيانات

فانا: منصة إعادة هيكلة السيادة على البيانات والقيمة

مشروع Vana يركز على حل مشكلة أساسية في الاقتصاد الرقمي اليوم: ملكية البيانات الشخصية وتوزيع القيمة. تتمثل الابتكار في Vana في إنشاء نظام بيئي يمتلك فيه المستخدمون ويتحكمون في بياناتهم بشكل حقيقي، بينما يمكنهم أيضًا تحقيق عائد اقتصادي منها.

كنظام سلسلة كتل طبقة 1 متوافق مع EVM، تتضمن بنية Vana التقنية خمسة مكونات رئيسية:

1. طبقة سيولة البيانات: تحقق من تحفيز وتجميع والتحقق من أصول البيانات من خلال حوض سيولة البيانات (DLP).
2. طبقة قابلية نقل البيانات: ضمان إمكانية نقل بيانات المستخدم بسهولة بين التطبيقات المختلفة ونماذج الذكاء الاصطناعي.
3. مجموعة الاتصال العامة: تتبع تدفق البيانات في الوقت الحقيقي عبر النظام البيئي بأكمله، وتشكيل خريطة بيانات بيئية.
4. تخزين البيانات غير المدارة: لن يتم رفع البيانات الأصلية للمستخدم إلى السلسلة، بل سيختار المستخدم موقع التخزين بنفسه.
5. نظام تطبيقات: يمكن للمطورين استخدام البيانات التي تم جمعها من DLP لبناء تطبيقات مبتكرة متنوعة، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

أحدث التطورات

• في فبراير 2025، أعلنت مختبر معين عن استثمار استراتيجي في Vana، وانضم مؤسس منصة معينة كمستشار.
• في مجال بناء النظم البيئية، قامت Vana ببناء مشاريع بيانات تغطي مجالات متعددة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي إلى بيانات التنبؤ المالي.
• في الآونة الأخيرة، نظمت Vana حدث هاكاثون خلال Eth Denver، حيث قدمت حوافز جوائز كبيرة للمطورين لبناء DataDAO وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بيانات Vana.

تشير هذه التطورات إلى أن Vana تعمل بنشاط على بناء نظام بيئي كامل حول ملكية البيانات وتحقيق القيمة، مما يستحق الاهتمام في زخم تطورها.

! الذكاء الاصطناعي×تقارب التشفير: تحليل متعمق لمشاريع الطبقة الذكاء الاصطناعي الخمسة

Kite AI: إنجازات تقنية لسلسلة الكتل الأصلية للذكاء الاصطناعي

Kite AI هو مشروع سلسلة كتل من الطبقة الأولى الأصلي يركز على مجال الذكاء الاصطناعي، مبني على إطار عمل أفالانش. يهدف إلى حل التحديات المختلفة التي تواجه سلسلة الكتل التقليدية عند التعامل مع أصول الذكاء الاصطناعي، وخاصة كيفية تحقيق الشفافية في حقوق الملكية والمكافآت المتعلقة ببيانات الذكاء الاصطناعي والنماذج والمساهمات الذكية. قدم Kite AI أربع ابتكارات تقنية رئيسية:

1. آلية توافق PoAI: من خلال نظام سجلات المساهمة القابلة للتحقق على السلسلة، تتبع بدقة القيمة المساهمة للبيانات والنماذج والوكلاء الذكاء الاصطناعي.
2. الشبكة الفرعية الذكية القابلة للتجميع: تدعم المطورين في بناء بيئة تعاون الذكاء الاصطناعي المخصصة للصناعة حسب الحاجة.
3. طبقة التنفيذ الأصلية للذكاء الاصطناعي: مصممة لمعالجة مهام حساب الذكاء الاصطناعي، مثل الاستدلال، والتضمين، والتعديل/التدريب.
4. محرك بيانات لامركزي: يضمن حصول منشئي البيانات على عوائد عادلة في سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي.

حالة التطور

• كايت إيه آي أطلقت شبكة الاختبار التحفيزية في 6 فبراير 2025، وهي أول شبكة اختبار لبلوكتشين سيادة الطبقة الأولى الأصلية للذكاء الاصطناعي.
• بعد أقل من 70 ساعة من إطلاق الاختبار على الإنترنت، تجاوز عدد المحافظ المتصلة 100,000، وحتى الآن انضم 1.95 مليون محفظة إلى شبكة الاختبار التحفيزية V1.
• خلفية المشروع قوية، تم إنشاؤها بواسطة فريق من وادي السيليكون ذو خبرة، وأعضاء الفريق الأساسيين من شركات التكنولوجيا الرائدة.
• في مجال دعم رأس المال، حصل المشروع على استثمارات من عدة مؤسسات رائدة، وأقام علاقات تعاون تقنية مع العديد من المشاريع المعروفة.
• كعضو لجنة التحكيم في خطة Avalanche في InfraBUILDL(AI)، تلعب Kite AI دورًا نشطًا في تعزيز تطوير نظام الذكاء الاصطناعي على منصة Avalanche.

نيلون: استكشاف متقدم لحساب الخصوصية

Nillion تعيد تعريف طريقة معالجة البيانات الحساسة من خلال تقنيتها الفريدة "الحساب الأعمى"، مما يفتح آفاق جديدة لضمان الخصوصية الرقمية في المستقبل.

تتمثل الميزة الأساسية لـ Nillion في قدرته على "الحساب الأعمى" - وهي عملية تسمح بالحفاظ على حالة التشفير طوال دورة حياة البيانات من التخزين والنقل والمعالجة. يجمع هيكلها الفني بين العديد من تقنيات حماية الخصوصية المتقدمة:

• حسابات متعددة الأطراف (MPC)
• التشفير المتجانس ( FHE )
• إثبات عدم المعرفة(ZKP)
• لغة نادا

يتكون هيكل شبكة Nillion من ثلاث طبقات رئيسية: طبقة المعالجة، وطبقة التنسيق، وطبقة الاتصال. تتيح هذه البنية متعددة الطبقات لـ Nillion تقديم قدرة حسابية قوية مع حماية خصوصية البيانات.

أحدث التطورات

• من المقرر أن يتم تشغيل شبكة Nillion الرئيسية في مارس 2025 (هذا الشهر).
• في مجال التمويل، أكملت Nillion في 30 أكتوبر 2024 تمويلاً بقيمة 25 مليون دولار بقيادة مؤسسة معينة.
• في مجال توسيع النظام البيئي، قامت Nillion بإقامة علاقات تكامل مع العديد من سلاسل الكتل الرئيسية.
• في نظام الذكاء الاصطناعي، أقامت Nillion شراكات مع عدة مشاريع مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

Sahara AI: بناء منصة الاقتصاد الجديد للأصول الذكاء الاصطناعي

المفهوم الأساسي لـ Sahara AI هو بناء "شبكة تعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي"، مما يتيح للمستخدمين العاديين والمطورين والشركات المشاركة في عملية إنشاء وتوزيع وتحقيق العوائد من أصول الذكاء الاصطناعي. لقد نجح المشروع في جمع تمويل إجمالي قدره 43 مليون دولار.

تتضمن بنية التقنية الخاصة بالمنصة ثلاثة مكونات رئيسية:

1. سلسلة كتلة الصحراء
2. بنية تحتية للذكاء الاصطناعي
3. سوق سahara AI

أحدث التطورات

• في ديسمبر 2024، أطلقت Sahara AI النسخة التجريبية من المرحلة الأولى من منصة خدمات البيانات.
• في فبراير 2025، أطلقت Sahara AI المرحلة الثانية من شبكة الاختبار.
• في 10 مارس 2025، ستطلق Sahara AI شبكة اختبار عامة باسم "SIWA".

أعلنت Sahara AI عن خارطة طريقها لعامي 2024-2025، والتي تتضمن عدة نقاط رئيسية.

في 1 مارس 2025، أطلقت Sahara AI برنامج الحضانة، الذي يهدف إلى اكتشاف ودعم مشاريع الابتكار الأكثر قدرة في مجال الذكاء الاصطناعي x Web3 على مستوى العالم.

ملخص

تتواجد طبقة الذكاء الاصطناعي 1 في مرحلة حرجة من التطور السريع. هذه المسارات الناشئة تعيد هيكلة البنية الأساسية لتقنية الذكاء الاصطناعي من خلال بنية تحتية لامركزية. من تأكيد حقوق البيانات إلى تخصيص موارد الحوسبة، ومن تدريب النماذج إلى نشر التطبيقات، تعمل هذه المنصات على تجاوز قيود أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية، لبناء نظام بيئي تقني أكثر انفتاحًا وشفافية وكفاءة. في المستقبل، ستستمر هذه المسارات في دفع الابتكار التقني، وتقدم الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر لامركزية وتعاونًا.