لا تتعلق السردية بين البلوك تشين والذكاء الاصطناعي بالمضاربة وحدها: بل تُجيب عن الحاجة الفعلية للحوسبة اللامركزية والنماذج المفتوحة. ومن بين كل القطاع، تبرز هذه المشاريع الثلاثة بفضل بنيتها التحتية واعتمادها وإمكانات نموها:

1. Bittensor ($TAO) – سوق ذكاء اصطناعي لامركزي

يعتبره الكثيرون حجر الزاوية في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. لا يقوم Bittensor بإنشاء نموذج واحد فقط، بل يُنشئ سوقًا للحوافز حيث تتنافس نماذج مختلفة للتعلم الآلي (Machine Learning) وتتعاون فيما بينها.

لماذا تتمتع بإمكانات كبيرة: مع قيام عمالقة مثل OpenAI وGoogle بمركزة الذكاء الاصطناعي، تقدم Bittensor بديلاً مفتوحاً. يكافئ نظامها الاقتصادي الرمزي أفضل النماذج مباشرة، ما يجذب مطورين من الطراز الأول.

2. شبكة Render ($RENDER) – «محطة وقود» لقدرة وحدات معالجة الرسومات

أكبر عائق أمام تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي هو نقص وحدات معالجة الرسومات (GPUs). تحل Render هذه المشكلة من خلال إنشاء سوق عالمي يمكن فيه لأي شخص أو شركة استئجار قدرة حوسبة فائضة من وحدات معالجة الرسومات.

لماذا تتمتع بإمكانات كبيرة: سيزداد الطلب على المعالجة الرسومية للذكاء الاصطناعي بشكل هائل في السنوات المقبلة. لدى Render بالفعل شراكات استراتيجية ومنتج يعمل بكامل طاقته ويحقق إيرادات في العالم الحقيقي.

3. بروتوكول NEAR ($NEAR) – بنية تحتية للوكلاء المستقلين

على الرغم من أنها نشأت بوصفها شبكة تقليدية من الطبقة الأولى، فقد أعادت NEAR توجيه مسارها بقوة لتصبح الطبقة الأساسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي. تتيح بنيتها للوكلاء المستقلين للذكاء الاصطناعي إدارة الحسابات وتنفيذ المعاملات والتفاعل على السلسلة بسلاسة.

لماذا تتمتع بإمكانات كبيرة: بصفتها شبكة ناضجة من الطبقة الأولى، تتميز بمعاملات فائقة السرعة ورسوم زهيدة، ما يمنحها القدرة التقنية اللازمة لمعالجة الحجم الكبير من البيانات التي تنتجها تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

إدارة المخاطر

تذكّر أن السردية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي تتغير بوتيرة سريعة. ورغم أن هذه العملات الثلاث تتمتع بأسس قوية مقارنة ببقية القطاع، فإن سوق العملات المشفرة متقلب. أجرِ بحثك الخاص (DYOR) وأدِر مخاطر استثماراتك.

أيّ من هذه العملات الثلاث ستختار لمحفظتك؟ يسعدني أن أقرأ رأيك في التعليقات!