أعزائي قراء #BinanceSquareFamily ، سنتحدث اليوم عن التعاون بين مشاريع AITECH وFETCH.ai في قطاع #Web3AI . يشهد السوق تحركات في الأسعار $BTC و$BNB و$ALT ، بالإضافة إلى أصداء #IsraelIranConflict والأخبار #TrumpBTCTreasury .
اتخذت شركة Solidus AI Tech، المتخصصة في البنى التحتية عالية الأداء للذكاء الاصطناعي، خطوةً مهمةً في وقتٍ سابق من هذا الشهر (يونيو 2025) بإعلانها عن شراكة استراتيجية مع Fetch.ai. وفي إطار هذا التعاون، تم دمج نموذج ASI-One، وهو نموذج لغوي كبير الحجم من Fetch.ai، والمتوافق مع Web3، في منصة AITECH AI Marketplace التابعة لشركة Solidus. ويهدف هذا التعاون إلى جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية أكثر سهولةً في الوصول، وقابليةً للتوسع، وتكاملاً.
1- ما نوع التقنية التي يقدمها نموذج ASI-One LLM؟
ASI-One، الذي طوّرته Fetch.ai، يُعرّف باعتباره أول نموذج لغوي كبير مخصص للذكاء الاصطناعي الوِكيلّي (agentive) صُمّم ليعمل بشكل طبيعي مع منظومة Web3. وبخلاف نماذج اللغات العامة، تم تحسين ASI-One لاتخاذ القرار متعدد الخطوات، والفهم السياقي، والمعالجة الآمنة المطلوبة لعمل وكلاء البرمجيات المستقلين في البيئات اللامركزية.
الفرق الرئيسي الذي يميز ASI-One عن نماذج ذكاء اصطناعي لا مركزية أخرى هو أنه يستخدم بنية Mixture of Models (MoM) وبنية Mixture of Agents (MoA). توفر البنية ثلاثية المستويات «الطبقة التأسيسية (ASI-One Mini)، طبقة التخصص (MoM Marketplace)، وطبقة الإجراء (الوكلاء في Agentverse)» كفاءة عتادية أعلى بواقع 8 مرات عبر التشغيل على 2 وحدة GPU فقط، بخلاف نماذج LLM التقليدية. وهذا يجعلها أداة متخصصة للمهام التي تعمل على Web3.
يحتوي ASI-One أيضًا على أربعة أوضاع مختلفة للاستدلال الديناميكي: Multi-Step وComplete وOptimized وShort Reasoning. يقوم هذا النظام تلقائيًا باختيار نوع الاستدلال الأكثر ملاءمة بناءً على تعقيد المهمة، محققًا التوازن الأمثل بين العمق والكفاءة.
2- كيف يفيد هذا التكامل مستخدمي سوق AITECH AI Marketplace؟
مهما كانت قوة التقنية، فإن القيمة الحقيقية تظهر فقط في حالات الاستخدام. وهنا يُعد تكامل ASI-One مع سوق AITECH AI مثالًا مهمًا. ومن خلال هذا التكامل، يمكن للمستخدمين الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة في بيئة لا مركزية. وبالتحديد:
- خفض تكاليف الاستخراج،
- ميزة السرعة للمهام الفورية،
- كما يوفر فوائد عملية مثل الوصول المباشر إلى النموذج عبر API.
كما أن التبني المجتمعي لهذه التكاملات أمر بالغ الأهمية. بالفعل، تُعد #SocialMining منصات مثل Solidus HUB التي طوّرها @DAO Labs قناة فعّالة لتمكين مجتمع AITECH من استكشاف هذه الابتكارات ونشرها.
ومع ذلك، يتمثل تركيزنا الأساسي هنا ليس في إضافة نموذج LLM إلى سوق للذكاء الاصطناعي، بل في كيفية عمل هذه النماذج معًا بشكل متوافق عبر بنى ذكاء اصطناعي معيارية ومرنة. ويُعد هذا التكامل نقطة مرجعية ليس فقط لـ AITECH، بل أيضًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي في أسواق مماثلة.
3- ماذا يمكننا توقعه من هذا التعاون في المستقبل؟
في البيانات الرسمية، ستواصل Fetch.ai وSolidus AI Tech التعاون في تطوير بنى قابلة للتشغيل البيني. وإلى ماذا قد تكون تلك البنى؟
- إتاحة نموذج ASI1 لاستخدامات أكثر تنوعًا،
- قابلية التشغيل البيني للوكلاء على بنى تحتية مختلفة،
- وقد يؤدي ذلك إلى تطورات مثل الاستخدام المشترك للموارد الحاسوبية الموزعة (مثل مراكز بيانات HPC).
علاوة على ذلك، تُظهر منصة AgentForge التي أطلقتها Solidus AI Tech مؤخرًا التطبيقات العملية لهذا التعاون من خلال تقديم وكلاء ذكاء اصطناعي مُعدّين مسبقًا وقابلين للتخصيص. يتيح AgentForge للمستخدمين فرصًا كبيرة لتبسيط سير العمل المعقدة وتخصيص أنظمة الوكلاء.
من المهم ملاحظة أن هذه البنى لديها القدرة على توفير خدمات ذكاء اصطناعي أكثر إتاحة ليس فقط للمطورين، بل أيضًا للشركات والمستخدمين النهائيين.
4- لماذا يعد تكامل وكلاء/أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية مع مثل هذه التعاونات مهمًا للتبني الواقعي لتقنية Web3؟
إن دمج نموذج ذكاء اصطناعي مع البلوك تشين لا يعني فقط تشغيله على السلسلة. فالتكامل الحقيقي يعني معالجة فعّالة، والوصول إلى بيانات خارجية، والتعاون بين عدة وكلاء، وتوليد تجربة ذات معنى للمستخدم.
قد تقود هذه المقاربة الجديدة، التي تبدأ بـ ASI-One، إلى دمج أكثر عضوية بين عالَمَي الذكاء الاصطناعي وWeb3.
5- أين يمكنك الوصول إلى ASI-One؟
هناك نقاط وصول متعددة لمن يرغبون في تجربة نموذج ASI-One LLM:
- منصة ASI-One مباشرة
- سوق AITECH AI
- AITECH AgentForge (التوزيع التلقائي)
كعرض تقديمي، فإن هذه الرحلة لا تزال في بدايتها. ستتحدد الفترة المقبلة بما يمكن للأنظمة العمل معًا وكيف تكون استدامة هذه التعاونات.