ai

شهد ترتيب أغنى الأشخاص في العالم تغيرات واسعة خلال الأشهر الأخيرة، إذ صعد رئيس مجلس إدارة أوراكل لاري إليسون إلى المركز الثاني عالميًا في سبتمبر الماضي، بعدما أصبح ثاني شخص في التاريخ تتجاوز ثروته 400 مليار دولار، قبل أن يتراجع إلى المركز السابع بحلول يوم الخميس، في ظل التراجع المستمر لسهم شركته من أعلى مستوياته التاريخية.
كما تراجع الرئيس التنفيذي السابق لمايكروسوفت #Microsoft ستيف بالمر من المركز التاسع في وقت سابق من الأسبوع إلى المركز الرابع عشر، عقب الهبوط الحاد لسهم الشركة بعد نتائج أعمال شابها تباطؤ نمو قطاع الحوسبة السحابية.
في المقابل، صعد لاري بيدج وسيرغي برين إلى المراكز الثلاثة الأولى عالميًا، بعدما برزت شركة ألفابت#alphabet بقوة كأحد قادة سوق الذكاء الاصطناعي#AI في نهاية العام الماضي، عقب إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي جيميني 3#Gemini ، الذي حظي بإشادة واسعة في الأوساط التقنية والاستثمارية.

حدد مورغان ستانلي أربع قوى رئيسية يعتقد أنها ستشكل المشهد الاقتصادي العالمي في عام 2026، مؤكداً أن النهج الموضوعي لا يزال ضرورياً للتنقل في تقلبات السوق والتغيير الهيكلي.
المحاور الأربعة الرئيسية للبنك لهذا العام هي انتشار الذكاء الاصطناعي/التكنولوجيا#AI ، ومستقبل الطاقة#power ، والعالم متعدد الأقطاب، والتحولات المجتمعية. ويلاحظ البنك أن ثلاثة من هذه المحاور لم تتغير عن العام الماضي، بينما تمثل التحولات المجتمعية تطوراً لمحور طول العمر السابق.
"نرى اتجاهات متعددة تدفع تأثيرات مجتمعية واسعة حول العالم، مع آثار تُشعر بها عبر مجموعة مفاجئة من الصناعات المتنوعة،" قال ستيفن بيرد، الاستراتيجي في جي بي مورغان تشيس وشركاه في مذكرة."ستستمر التأثيرات المتتالية لاضطراب/تطور التوظيف المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والسكان المتقدمين في العمر، وتغير تفضيلات المستهلكين، والسعي نحو طول العمر الصحي، والتحديات الديموغرافية عبر العديد من المناطق الجغرافية في أهميتها للحكومات والاقتصادات والشركات."
ضمن محاوره الأربعة، وضع مورغان ستانلي 10 توقعات اقتصادية لعام 2026.
1) عالمان من تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLM) واعتماد الذكاء الاصطناعي: يتوقع البنك أن تحقق نماذج اللغة الكبيرة الأمريكية الرائدة قفزة كبيرة في القدرات في النصف الأول من عام 2026، مع تخلف المنافسين الصينيين في نفس الفترة. ويُتوقع أن تتحول المخاوف بشأن الاعتماد إلى تفاؤل بحلول النصف الثاني مع ظهور الفوائد بشكل أكثر وضوحاً.
2) الطلب على الحوسبة يتجاوز العرض: من المتوقع أن يؤدي تزايد تعقيد الذكاء الاصطناعي واعتماده على نطاق أوسع إلى دفع الطلب على الحوسبة إلى ما يتجاوز نمو العرض بكثير، حيث يجادل مورغان ستانلي بأن الجدوى الاقتصادية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي واسعة النطاق أصبحت أكثر جاذبية.
3) أجندة سياسية قوية للولايات المتحدة: من المتوقع أن تتصرف إدارة ترامب بشكل أكثر عدوانية مما تتوقعه الأسواق في تأمين المعادن الحيوية، وتعزيز التصنيع المحلي، وزيادة الإنفاق العسكري الذي يركز على الابتكار، وخفض تكاليف المستهلكين.
4) نقل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والاكتفاء الذاتي الوطني: يُنظر إلى الصين على أنها تضغط على الولايات المتحدة للحصول على وصول أوسع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع تسريع دفعها الخاص نحو "الذكاء المحلي الإجمالي"، مع تشكيل الفجوات الوطنية في قدرات الذكاء الاصطناعي لديناميكيات التجارة المستقبلية.
"استجابة للتوقعات 1-3، تمارس الصين ضغوطاً على الولايات المتحدة للسماح بنقل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر شمولاً إلى الصين. يمكن أن تؤثر التفاوتات في قدرات الذكاء الاصطناعي على المستوى الوطني على ديناميكيات التجارة،" كتب بيرد.

5) سياسة الطاقة: من المرجح أن تؤدي تكاليف الطاقة العالمية المتزايدة إلى رد فعل عنيف ضد توسع مراكز البيانات وتدفع الدعم السياسي لحلول الطاقة منخفضة التكلفة وخارج الشبكة، كما قال الاستراتيجي.
6) تقارب البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والطاقة: من المتوقع أن يسيطر لاعبو الذكاء الاصطناعي الرئيسيون بشكل أكبر على أصول الطاقة لتأمين طاقة موثوقة ومنخفضة التكلفة وتحسين الكفاءة من خلال التحسين المدفوع بالذكاء الاصطناعي.
7) مكاسب التصنيع الصينية وإعادة التوطين الأمريكي: من المتوقع أن توسع الصين حصتها العالمية في التصنيع كثيف التكنولوجيا، بينما تستفيد الولايات المتحدة من "نهضة إعادة التوطين" حيث تقلل التكنولوجيا من ميزة العمالة منخفضة التكلفة.
8) دورة الاستثمار في أمريكا اللاتينية: من المتوقع أن تدفع التحولات السياسية والجيوسياسية وذروة أسعار الفائدة المنطقة إلى مرحلة جديدة من النمو المدفوع بالاستثمار بدلاً من الاستهلاك، وفقاً لمورغان ستانلي.
9) إعادة تأهيل المهارات والتدخل في فقدان الوظائف بسبب الذكاء الاصطناعي: من المتوقع أن تطلق الحكومات والشركات برامج واسعة النطاق لإعادة تأهيل المهارات، إلى جانب الاستجابات السياسية لاضطراب التوظيف الحقيقي أو المتصور الناجم عن الذكاء الاصطناعي.
10) "الذكاء الاصطناعي التحويلي" يعيد تشكيل الاقتصاد: بحلول النصف الثاني من عام 2026، يتوقع مورغان ستانلي ظهور علامات مبكرة للانكماش عبر أجزاء من الاقتصاد، وارتفاع الإنفاق الرأسمالي، وتحول تقييمات الأصول، وزيادة أهمية الأصول التي لا يمكن "استنساخها" بواسطة الذكاء الاصطناعي.
$USDT #2026prediction #USvsChinaRelationship #USvsChina #MarketCap #TechGiants #Investing #BTC #DeFi #Economy #Stocks

​"لا يمكننا التحدث عن مستقبل الويب 3 دون ذكر @Vanarchain . ما يميز مشروع Vanar Chain ليس فقط كونه بلوكشين سريع، بل لأنه أعاد تعريف دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في صلب الشبكة. 🤖✨
​مع إطلاق بروتوكول V23 ومحرك Kayon AI، أثبتت العملة $VANRY أنها تمتلك رؤية واضحة تتجاوز مجرد المضاربة السعرية. نحن أمام منظومة متكاملة تدعم المطورين، توفر عقوداً ذكية فائقة الذكاء، والأهم من ذلك أنها صديقة للبيئة بنسبة 100%! 🌿✅
​رغم تقلبات السوق الحالية، إلا أن الأساسيات القوية هي ما يصنع الفارق في النهاية. إذا كنت تبحث عن التكنولوجيا الحقيقية والتبني المؤسسي القادم، فـ #Vanar هي وجهتك. دعونا نراقب هذا الانفجار التقني القادم! 🚀📈
​#Vanar $VANRY #BinanceSquare #Blockchain #AI

Telegram запустил собственную децентрализованную сеть Cocoon (Confidential Compute Open Network), которая обрабатывает AI-запросы пользователей внутри защищенных анклавов — специальных изолированных областей памяти, где данные остаются зашифрованными даже во время обработки. Новый сервис стал ответом на провалившиеся переговоры с xAI Илона Маска (Elon Musk) о интеграции Grok в мессенджер.
Почему сорвалась сделка с xAI
Переговоры о потенциальной интеграции Grok в Telegram предполагали сумму в $300 млн в денежном эквиваленте и акций плюс 50% от доходов от подписок xAI через мессенджер. Однако Павел Дуров (Pavel Durov) отклонил предложение из-за опасений по поводу приватности данных пользователей.
Глава Telegram объяснил свою позицию еще в октябре 2025 года на конференции Blockchain Life 2025 в Дубае, где высказался о рисках централизованного искусственного интеллекта(AI). По его мнению, вычисления должны принадлежать людям, а не корпорациям или правительствам.
Централизованные AI-провайдеры могли получить доступ к данным пользователей для обучения алгоритмов, профилирования и потенциальных манипуляций. Маск впоследствии отрицал финализацию сделки, и ни одна из сторон публично не возвращалась к этой теме.
Архитектура и принципы работы Cocoon
Сеть построена на блокчейне The Open Network (TON) и использует технологию Trusted Execution Environments (TEE). Запросы пользователей и результаты работы моделей обрабатываются внутри защищенных анклавов, что не позволяет ни владельцу графического процессора, ни оператору сети увидеть содержимое данных.
GPU-владельцы по всему миру предоставляют вычислительную мощность и получают вознаграждение в TON за выполненные задачи. Разработчики приложений и мини-приложений Telegram могут подключаться к сети и получать доступ к AI-мощностям по более низкой цене, чем у централизованных облаков.
Telegram уже стал одним из крупнейших клиентов собственной сети. Многие встроенные AI-функции мессенджера — перевод сообщений, голос в текст, саммари длинных постов в каналах и Instant View — частично или полностью работают через Cocoon.
Практическое применение
В обновлении Telegram от 8 января 2026 года появилась функция AI Summary для длинных постов в каналах и статей Instant View. Эти саммари генерируются с помощью открытых моделей, работающих именно на Cocoon.
Проект имеет открытый исходный код, доступный в репозитории на GitHub. В ближайшие недели команда планирует подключить больше графических процессоров и привлечь разработчиков к экосистеме, предоставляя пользователям Telegram новые AI-функции с полным контролем над данными.
Мнение AI
Анализ исторических данных показывает интересную закономерность: большинство децентрализованных вычислительных проектов (Golem, iExec, Akash Network) столкнулись с проблемой «холодного старта» — сложностью одновременного привлечения поставщиков GPU и потребителей. Cocoon решает эту дилемму элегантно, поскольку Telegram сразу выступает крупнейшим потребителем собственной сети.
Скорость внедрения впечатляет: от анонса в ноябре 2025 года до интеграции AI Summary в январе 2026 прошло менее трех месяцев. Такие темпы развертывания редки для децентрализованных проектов, обычно требующих годы на создание устойчивой сети. Сможет ли команда поддерживать подобную скорость при масштабировании на тысячи GPU-узлов?
#Telegram #AI #AImodel #Durov #Write2Earn
$TON

Si le réseau Bittensor ($TAO ) semble parfois complexe, une nouveauté majeure vient de tout changer : l'arrivée de SubQuery (via le Subnet 82).
​🦾 Le défi technique :
Jusqu'à présent, les IA avaient du mal à "lire" les données brutes des blockchains (Ethereum, Solana, etc.), qui ressemblent à de longues suites de codes illisibles.
​⚡️La solution SubQuery (SN82) :
C’est comme si on venait de greffer un traducteur universel au réseau Bittensor.
​🔹️Fini le code : Grâce à l'outil AskSubQuery, on peut désormais poser des questions à l'IA en langage humain.
​🔹️Exemple concret : Au lieu de fouiller dans des bases de données, un développeur peut demander : "Quels sont les portefeuilles qui ont interagi avec ce contrat hier ?" et l'IA traduit, cherche et répond instantanément.
​🔹️Plus de 300 réseaux : Ce traducteur ne se limite pas à un seul endroit ; il peut analyser ce qui se passe sur plus de 300 blockchains différentes.
​📌 Pourquoi c’est important ?
C'est le passage de la "théorie" à la "pratique". En permettant à l'IA de comprendre et d'expliquer les données complexes en langage simple, Bittensor devient un outil incroyablement puissant pour les entreprises et la finance mondiale. 🚀
DYOR 🤓
#TAO #Web3 #AI #Bittensor #CryptoNews

🚀 Cysic ($CYS): Powering the Future of Decentralized AI & ZK Proving! ⚡
​As the world shifts away from centralized systems, Cysic ($CYS) is emerging as a critical infrastructure play in the ComputeFi and DePIN space. By turning raw hardware power into verifiable on-chain assets, Cysic is redefining how the next generation of AI and blockchain applications are built.
​Why $CYS is capturing the market's attention:
​🧠 AI & ZK Powerhouse: Cysic provides the hardware acceleration needed for lightning-fast Zero-Knowledge (ZK) proofs and AI model inference.
​🤝 Massive Partnerships: In January 2026, Cysic partnered with Billions (an identity network with 2.2M+ users) and Fluxe to scale privacy-preserving payments and identity verification.
​📈 Bullish Technicals: After a period of consolidation, $CYS is showing signs of a "compression breakout" with traders eyeing targets toward **$0.52–$0.69**.
​💰 Active Trading: With 24-hour volumes exceeding $25 million on major exchanges like Binance, liquidity is surging as "smart money" accumulates at these levels.
​The Strategy:
Utility-driven demand is the strongest price floor. As more projects integrate Cysic’s hardware-accelerated infrastructure, the demand for $CYS to pay for compute tasks is expected to rise.
​Ready to join the ComputeFi revolution?
​Trade $CYS on Binance Spot
​Explore $CYS Futures for up to 50x Leverage
​👇 Is $CYS the next 10x gem in the AI sector? Share your price targets below!
​ #DePIN #AI #BinanceSquare #cryptotrading #Web3Infrastructure

Альберт Эйнштейн однажды сказал: образование — это то, что остается, когда забываешь все выученное в школе. Современные AI-агенты — полная противоположность этого принципа: они помнят каждый факт, но забывают каждый урок.
Мы находимся на пороге нового эволюционного скачка в развитии искусственного интеллекта. От агентов, которые решают задачи и забывают о них, к цифровому разуму, который помнит каждое решение и учится на нем. Это не просто техническое улучшение — это переход к принципиально новому типу машинного интеллекта.
Проблема отсутствия памяти
Современные AI-агенты работают как амнезирующие гении. Каждый раз, получив задачу, они решают ее с нуля, словно впервые сталкиваются с подобной проблемой. Персональный помощник может сотни раз помочь вам с планированием встреч, но не запомнит, что по четвергам вы предпочитаете короткие созвоны, а встречи по пятницам лучше назначать до обеда.
Игровой AI может провести тысячи партий с одним противником, но каждую новую игру он начинает без учета изученных паттернов поведения этого конкретного игрока. Научная система анализа данных может обработать миллионы экспериментов, но не формирует представление о том, какие гипотезы в этой области исследований обычно приводят к прорывам.
Проблема не в недостатке интеллекта. Модели становятся все мощнее, рассуждают все четче. Проблема в отсутствии непрерывности опыта. Каждое решение — изолированное событие, а не элемент в строительстве понимания.
Первые признаки эволюции
Впрочем, ситуация уже начинает меняться. ChatGPT теперь может запоминать детали из прошлых разговоров и использовать эту информацию в новых беседах. Система помнит ваши предпочтения в написании текстов, стиль работы и даже то, что вы владеете кофейней по соседству — и учитывает это при создании контента для социальных сетей.
Claude от Anthropic пошел еще дальше, внедрив систему файлов памяти, которая позволяет сохранять контекст проектов и предпочтения команд. Разработчики могут работать с AI над долгосрочными проектами, и система будет помнить архитектурные решения, стандарты кодирования и специфику задач.
В игровой индустрии появляются неигровые персонажи, которые помнят взаимодействия с игроками, формируют отношения и адаптируют свое поведение на основе накопленного опыта. Каждый NPC становится уникальной личностью с собственной историей и предпочтениями.
Даже домашние роботы начинают использовать непрерывное обучение, адаптируясь к привычкам конкретных пользователей и накапливая знания о том, как устроен именно этот дом с его особенностями и правилами.
Все эти примеры — первые шаги на пути к цифровому разуму. Но настоящий прорыв случится, когда память перестанет быть просто дополнительной функцией и станет основой работы системы.
Анатомия цифрового разума
Цифровой разум — это система, которая живет в потоке задач, постоянно извлекая из каждого опыта уроки для будущих решений. В отличие от традиционных программ, которые выполняют алгоритмы, цифровой разум формирует привычки.
Когда такая система помогает вам писать код, она не просто исправляет текущую ошибку — она запоминает, что в проектах определенного типа эта ошибка встречается часто, и начинает предупреждать о ней заранее. Когда переводит тексты, она накапливает понимание вашего стиля и предпочтений, становясь не просто переводчиком, а соавтором.
Ключевая особенность цифрового разума: каждое решение оставляет интерпретируемый след. Исключения превращаются в многоразовые прецеденты. Результаты становятся основой для совершенствования подходов. Система не просто помнит факты — она развивает понимание закономерностей.
Развивающийся интеллект
Главное преимущество цифрового разума — способность к экспоненциальному росту компетенций. Каждое новое решение делает систему не просто более опытной, а более мудрой. Накопленная история превращается в прогностическую силу.
Со временем такая система перестает быть просто очень умным инструментом и становится цифровым аналитиком с собственной экспертизой, основанной на уникальном опыте работы с конкретной средой, задачами и пользователями. Это уже не просто исполнитель команд и даже не коллега — это советник, который видит паттерны там, где другие видят хаос, и может предложить стратегические решения, основанные на глубоком понимании системы в целом.
В мире, где каждая минута генерируются терабайты новой информации, где контексты меняются со скоростью света, а исключения становятся правилами, выигрывает не тот, кто быстрее всех решает отдельные задачи, а тот, кто лучше всех понимает, как эти задачи связаны между собой и как их решения влияют на общую картину.
Искусственный интеллект скоро перестанет быть набором разрозненных сервисов и станет живой, развивающейся системой, которая растет вместе с нами и понимает мир так же глубоко, как опытный директор понимает свою компанию. Мы создали машины, которые никогда не устают думать. Следующий шаг — машины, которые не повторяют дважды одной и той же ошибки.
#AI #AImodel #Write2Earn
$ETH