عندما تبدأ الآلات في دفع الأموال لبعضها البعض، فإنها تحتاج إلى طبقة مالية مصممة خصيصًا للآلات.
المؤلف: كاثي
9 أبريل، B.AI (الاسم الصيني: باي B.AI) يظهر رسميًا.
إنها تعطي لنفسها تعريفًا بجملة واحدة: البنية التحتية المالية الأساسية لعصر وكلاء الذكاء الاصطناعي. ببساطة، هو توفير مسار دفع وهوية مخصص للذكاء الاصطناعي، مما يسمح للآلات بإجراء المعاملات بشكل مستقل دون الاعتماد على حسابات البنوك البشرية. وطموحها الأكبر هو أن تصبح المحرك الاقتصادي الأساسي الذي يدفع تطور الذكاء الاصطناعي العام.
من الجدير بالذكر أن مؤسس ترون، سون يوشينغ، شارك كاستشاري في B.AI، مما سهل على الجمهور فهمه في سياق التخطيط المستمر لترون حول "الذكاء الاصطناعي + شبكة الدفع" في السنوات الأخيرة. بعد إعلان المنتج، علق سون يوشينغ على منصة X قائلاً: "B.AI يدفع لظهور الذكاء الاصطناعي العام بأسرع ما يمكن، هذه هي مهمتي وهدفي الوحيد!" وهذا يجعل B.AI ليست مجرد إطلاق منتج، بل تحمل أيضًا معنى التخطيط الاستراتيجي على المدى الطويل.
من مسار تطور الذكاء الاصطناعي، فإن ظهور هذا الأمر لم يكن مصادفة.
لم يتوقف النقاش في الصناعة حول الذكاء الاصطناعي يومًا. النماذج، والمعاملات، والاستدلال، وAgent؛ تكاد تظهر مصطلحات جديدة كل أسبوع. لكن هناك سؤالًا نادرًا ما يُطرح: عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أقوى فأقوى، من الذي يوفّر له البنية التحتية للتشغيل الحقيقي؟
ليس الحوسبة، وليس البيانات، بل الطبقة الأعمق من ذلك. عندما يحتاج Agent إلى إرسال مئات الطلبات في الثانية، وأن يدفع مقابل كل طلب، وأن يثبت هويته لAgent آخر، فأي طريق ينبغي أن يسلك؟
هذا هو ما تريد B.AI أن تلامسه.
01
لماذا الآن، ولماذا الدفع
من الظاهر، قد يُفهم هذا الترتيب على أنه محاولة دخول مجال جديد. لكن إذا مددنا المنظور الزمني، سنجد أنه أقرب إلى امتداد طبيعي لقدرات البنية التحتية.
خلال العامين الماضيين، تغيّر معنى مصطلح AI Agent بهدوء. فلم يعد مجرد مساعد قادر على الدردشة، بل بدأ يتحول إلى منفّذ يستطيع استدعاء الأدوات ذاتيًا، واتخاذ القرار ذاتيًا، وإنجاز المهام ذاتيًا. يمكنه أن يحجز لك تذكرة طيران، ويجري لك صفقة، ويعمل لدى Agent آخر. وبمجرد أن يبدأ «بفعل الأشياء بنفسه»، فهذا يعني أنه يجب أن يدفع، وأن يُسوّى، وأن يتحمل رسوم كل استدعاء API.
بوابات الدفع التقليدية لا تستطيع تحمّل هذا الأمر. فأنظمة مثل Stripe صُممت للبشر: تحتاج إلى حساب، وKYC، وربط بطاقة، ورسومًا ثابتة قدرها 0.30 دولار + 2.9% على بطاقة الائتمان. أن يُطلب من AI Agent ملء نموذج، ثم دفع رسوم بطاقة مرةً لاستعلام واحد بقيمة 0.001 دولار، فهذا من الأساس منطق غير متوافق.
اتخذت B.AI خيارًا عمليًا جدًا فيما يتعلق بعتبة الدخول: فقد دمجت عدة محافظ شائعة، ويمكن للمستخدم استخدامها مباشرة عبر عنوانه على السلسلة. والأهم من ذلك أنها تدعم أيضًا تسجيل الدخول عبر البريد الإلكتروني. وهذا يعني أن مستخدم Web2 الذي لم يسبق له التعامل مع المحافظ يمكنه أيضًا الدخول مباشرة إلى B.AI واستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي. والنية خلف هذا التصميم واضحة — خفض العتبة قدر الإمكان، وتوسيع قاعدة المستخدمين من السكان الأصليين على السلسلة إلى جمهور الإنترنت الأوسع.
وضعت B.AI استثماراتها في أربعة أمور: نظام هوية للوكلاء الذكيين، ومسار دفع بالعملات المستقرة، وترميز الأصول الواقعية، وأدوات تطوير للنظام المالي الذاتي. لا واحدة منها تهدف إلى بناء نموذج؛ بل كلها تراهن على «البنية التحتية التي يحتاجها اقتصاد الآلات».
ببساطة، ما تفعله B.AI ليس نموذج ذكاء اصطناعي آخر، بل المسار المالي الذي يجب أن يمر عبره الذكاء الاصطناعي حين ينتقل إلى التشغيل الذاتي.
02
«وضع البنك» داخل API
يمكن تقسيم نظام منتجات B.AI إلى ثلاث ركائز: شبكة دفع على السلسلة للوكلاء الذكيين، ونقطة دخول لاستدعاء عدة نماذج كبرى رائدة، ومساعد ذكي جاهز للاستخدام باسم BAIclaw.
الركيزة الأولى: شبكة الدفع على السلسلة للوكيل الذكي. هذه هي الطبقة الأساسية الأهم لدى B.AI، وهي أيضًا ما يميزها عن جميع منتجات الذكاء الاصطناعي. وهنا يعمل بروتوكولان: x402 و8004.
الفكرة الأساسية في x402 ليست معقدة: إدماج القدرة على الدفع مباشرة في مسار استدعاء الشبكة، بحيث يتمكن Agent من إتمام التسوية أثناء طلب الموارد دون تدخل بشري. يستدعي Agent واجهة مدفوعة، فيعيد الخادم رمز 402، فيوقّع Agent تلقائيًا دفعةً مستقرة على السلسلة، ثم يعيد إرسال الطلب، ويحصل على المورد. كل العملية تُغلق خلال ثوانٍ، من دون أي تدخل بشري.
يحل 8004 مشكلة أخرى: من هو هذا Agent؟ هل لديه سمعة؟ ما الذي فعله سابقًا؟ من خلال سجل الهوية على السلسلة، وسجل السمعة، وسجل التحقق، يمتلك كل Agent «بطاقة تعريف على السلسلة» قابلة للقراءة، كما أضافت B.AI سجلًا إضافيًا للإبلاغ عن الأحداث، مخصصًا لتسجيل المخالفات والحالات غير الطبيعية.
تُمكّن هذه الشبكة للدفع Agent من تحقيق استقلال اقتصادي حقيقي: يمكنه الشحن ذاتيًا، وشراء القدرة الحاسوبية ذاتيًا، والتسوية ذاتيًا مع Agents آخرين، ليكوّن دورة تجارية كاملة من دون الحاجة إلى حساب بشري خلفه لضمانه.
الركيزة الثانية: نقطة دخول واحدة تستدعي أفضل النماذج الكبيرة عالميًا. يدمج LLM Service لدى B.AI عدة نماذج لغوية كبيرة رائدة في الصناعة مثل OpenAI وClaude وGemini وz.ai وMiniMax وKimi وغيرها، ولا يحتاج المستخدم إلى التسجيل في كل منصة على حدة؛ بل يمكنه عبر بوابة واحدة اختيار النموذج الأنسب حسب الحاجة.
هذه الخدمة تغطي في الوقت نفسه حالتي استخدام: محادثة متعددة النماذج للذكاء الاصطناعي موجهة للمستخدمين العاديين، وواجهة API كاملة للمطورين وAgent. فالمحادثة تحل سؤال «كيف يستخدم الإنسان الذكاء الاصطناعي»، بينما تحل الواجهة سؤال «كيف يستدعي النظام الذكاء». ولا تختار B.AI بين الاثنين، بل تمهد الطريق لكليهما — فإذا كنت مستخدمًا فرديًا تريد تجربة نماذج مختلفة، يمكنك التبديل مباشرة من واجهة الحوار؛ وإذا كنت مطورًا أو عملية آلية، فإن API يتيح إدماج الذكاء داخل أي كود يعمل في الخلفية.
والذي يميّز حقًا LLM Service عن منصات الذكاء الاصطناعي التقليدية هو التجربة الأصلية المبنية على Web3 في الأساس. فالمستخدم يكفيه التوقيع عبر محافظ Web3 الشائعة لإتمام تسجيل الدخول والمصادقة، كما يدعم الدفع بأشهر Tokens متعددة السلاسل، مع ميزة التأكيد السريع وانخفاض الرسوم. وهذا يعني أنه، بمجرد عنوان محفظة واحد، يمكنك استدعاء أقوى النماذج في العالم بشكل مجهول — من دون تسجيل حساب، ومن دون ربط بطاقة، ومن دون ترك أي أثر دفع أو بصمة سلوكية. ومن خلال تحسين الموارد والتفاعل الفعّال على السلسلة، يصبح LLM Service أكثر تنافسية من ناحية التكلفة أيضًا. هذه التجربة تشبه إلى حد ما OpenRouter، لكنها تمتلك مسارًا أصيلًا على Web3 يوازن بين الخصوصية القصوى والتكلفة المنخفضة.
الركيزة الثالثة: BAIclaw وصندوق أدوات Agent. BAIclaw هو المساعد الذكي الجاهز للاستخدام الذي أطلقته B.AI؛ فالمطور يحتاج فقط إلى استدعاء واجهة واحدة، بينما يقوم النظام خلف الكواليس بتوزيع الطلب على النموذج الأنسب وفقًا لنوع المهمة.
حول BAIclaw، قامت B.AI أيضًا بتجهيز مجموعة كاملة من الأدوات الموجهة إلى الوكلاء (Agents). تُمثل Skills مجموعةً من حزم المهارات المُسبقة الإعداد، وتغطي أكثر الاحتياجات شيوعًا للوكلاء عند التشغيل على السلسلة: عمليات DeFi وDEX (مثل تنفيذ الصفقات على SunSwap وإدارة المراكز على SunPerp)، وتسوية المدفوعات القائمة على بروتوكول x402، وشحن الحسابات، وإدارة صلاحيات التوقيع المتعدد، بالإضافة إلى الاستعلام عن بيانات السلسلة وتحليلها. عندما يصل Agent إلى B.AI، لا يحتاج إلى بناء قدراته من الصفر؛ فمهارات العمليات المالية الأساسية جاهزة بالفعل.
OpenClaw هو امتداد جاهز للتشغيل؛ يمكن للمطور بسطر واحد من الكود أن يفعّل الدفع وتسجيل الهوية داخل Agent الخاص به. أما MCP Server فيجعل النماذج الكبيرة تفهم حالة السلسلة، وتتعامل مع بياناتها كجزء من السياق عند توليد الاستجابة.
بالنسبة إلى Agent، فإن B.AI أشبه بمكان الولادة. فـ Agent جديد مُولَّد يمكنه هنا الحصول على هويته الخاصة على السلسلة وحساب أموال ذاتي، ومنذ تلك اللحظة تصبح لديه القدرة على الإنفاق، كما يصبح لديه أساسٌ للثقة.
03
لماذا تُعد مدفوعات Agent وهويته قيمة طويلة الأجل حقيقية
عند هذه النقطة، تبدأ ملامح اتجاه واضح بالظهور: في عصر Agent، تصبح عوامل البنية التحتية إلى جانب قدرات النموذج مهمةً بالقدر نفسه.
لقد أوضحت إنجازات العامين الماضيين هذا الأمر بجلاء. فقد اقتربت GPT وClaude وGemini وأنواع النماذج المفتوحة المصدر المختلفة من بعضها من حيث القدرة، والفجوة تضيق بسرعة. ومن هنا فصاعدًا، ستصبح النماذج أكثر تجانسًا، تمامًا كما أصبحت الفروقات بين مزوّدي الحوسبة السحابية أقل وأقل بعد 2010.
ما سيتراكم فعلًا ليس المعاملات، بل ثلاثة أشياء: تاريخ الاستدعاءات، وتراكمات الدفع، وسمعة الهوية.
حالما تنمو هذه الأشياء الثلاثة على شبكة معينة، فإنها تُشكّل أثرًا بنيويًا. وكلما طال تشغيل Agent على سلسلة معينة، أصبحت سمعته أثمن، وأصبح تاريخ مدفوعاته أكثر اكتمالًا، وصار الانتقال أصعب. هذه اللاصقية لا تخلقها خصائص المنتج، بل يخلقها الزمن وتأثيرات الشبكة.
أما المشكلة الآن فهي أن تقريبًا جميع AI Agent لا تزال تعيش طفيلية داخل أنظمة الحسابات البشرية. فهي تستخدم بطاقة ائتمان الإنسان، وAPI key الخاص بالإنسان، وبيانات KYC الخاصة بالإنسان. وهذا يعني أن Agent لن يستطيع أبدًا أن يعمل «بشكل مستقل» حقًا؛ فكل توسع يحتاج أن يعود ويبحث عن حساب بشري ليضمنه.
ترهن B.AI على أن هذا الأمر سيتغير. فعندما يرتفع عدد Agents من بضعة آلاف اليوم إلى ملايين في المستقبل، فإن نموذج تغذيتهم عبر الحسابات البشرية لا بد أن ينهار. ما يحتاجونه هو طبقة مالية أصلية مصممة للآلات: العنوان هو الهوية، والتوقيع هو التفويض، والدفع هو التسوية.
ما إذا كان هذا الحكم صحيحًا أم لا، فسيعتمد على الوقت. لكن على الأقل على مستوى المنتج، أثبت AI Detective بالفعل على نطاق صغير أن هذا الأمر ممكن. فهذا النظام عالج عبر تحليل بيانات السلسلة ملفات قضايا تتجاوز قيمتها مليار دولار، واعتمد على قدرة الدفع لدى B.AI لإنشاء صندوق مكافآت بقيمة 100 مليون دولار، يوزع الأموال تلقائيًا على المبلغين من الهاكرز الأخلاقيين وجهات إنفاذ القانون. وبمجرد أن يصبح لدى Agent هوية ومحفظة بالفعل، فإن ما يمكنه التعامل معه لم يعد مجرد عروض توضيحية.
بعبارة واحدة: إنها رهان مبكر على سؤال «أين يجب أن يضع الذكاء الاصطناعي المال في المستقبل».
04
الأجزاء التي لا تزال قيد التحسين
إذا ابتعدنا قليلًا بعدسة التصوير، سنجد أن هناك بعض الأجزاء الأخرى في مسار B.AI ستتطور مع نضج اقتصاد Agent.
أحد الاتجاهات التي تحظى بالاهتمام هو حدود استقلالية Agent. فعندما يمتلك Agent هوية على السلسلة وحساب أموال، ومع انفتاح قدرات التنفيذ، يصبح تحديد «نطاق الحركة» المناسب له موضوعًا جديدًا. وتؤكد B.AI دائمًا داخل المنتج على أن المستخدم يحتفظ بالتحكم النهائي، وتجعل من تفصيل الصلاحيات وضبط العتبات جزءًا من عملية التحسين المستمر. هذا أمر سيتضح أكثر مع اتضاح السيناريوهات الواقعية، وهو أيضًا الاتجاه الذي تستكشفه الصناعة كلها.
اتجاه آخر هو تطور قوة الحوسبة الأساسية. منطقيًا، كل ما على السلسلة لا مركزي، لكن Agent يعمل فعليًا فوق الحوسبة، كما أن منظومة توفير الحوسبة العالمية نفسها تتطور باستمرار. واختيار B.AI هو أن تضع أولًا مسار الدفع والهوية، أي المسار الأهم، بحيث عندما تنضج قدرة الحوسبة تدريجيًا مع الزمن، تكون البنية المالية قد سبقتها وتنتظر هناك.
أما من حيث المسارات المختلفة داخل الصناعة، فالتوجهات الحالية تبدو أقرب إلى أنها تعمل معًا لفتح هذا النظام البيئي. إذ تدفع Ethereum عبر ERC-8004 نحو معيار لطبقة تنسيق لا مركزية؛ بينما نجحت Solana، بفضل سرعة إنتاج الكتل في حدود 400 مللي ثانية، في تنفيذ بعض الحالات المبكرة لبروتوكول x402؛ أما TRON فميزتها تكمن في عمق العملات المستقرة واقتصاد المدفوعات عالي التكرار، وهذه المسارات تتكامل معًا في اتجاهات مختلفة.
ترتكز B.AI على حكم طويل الأمد: عندما يدخل الذكاء الاصطناعي فعلًا مرحلة التنفيذ الذاتي، ستصبح تلك الطبقة المالية المصممة خصيصًا للآلات لا غنى عنها. وهذا الأمر يُثبت شيئًا فشيئًا بواسطة المزيد من المنتجات والبيانات.
05
الخاتمة
بينما كان الجميع يركز على قدرات النماذج، كانت B.AI تراهن على شيء آخر.
إنه لا يبني دماغًا أذكى، بل قناةً أكثر سلاسة. وقد لا يبدو هذا صاخبًا من الخارج، لكن حين يتحول الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القادمة من أداة إلى تنفيذ ذاتي، ستكون تلك القناة أصعب في الاستبدال من النموذج نفسه.
ما تستكشفه B.AI هو أنه قبل أن يتجه الذكاء الاصطناعي إلى التنفيذ الذاتي، يجب مدّ ذلك المسار المالي والتشغيلي المصمم خصيصًا للآلات مسبقًا.
من منظور طويل الأجل، ربما سيتم إعادة فهم أهمية هذا المسار بنفس درجة إعادة فهم أهمية قدرة النموذج نفسه.