صديقي القديم تشين عمل شيء فاجأني شوي - هو "أجر" نموذج قانوني صغير قام بتعديله.
ما هو إلا نشر النموذج على شبكة OpenLedger، وضبط سعر للدفع عند الاستخدام، وبعد ذلك... تركه كما هو. بعد شهر، هذا النموذج جمع أكثر من 3000 استدعاء، مما جلب له دخل ثابت ليس كبيرًا ولكنه مستدام على السلسلة.
كان قوله كالتالي:
"هذا الشيء الآن يشبه تقريبًا مجمع السيولة اللي كنت عارضه في البورصة - ما أحتاج أشوفه كل يوم، هو بنفسه يحقق أرباح."
حفظت هذه الجملة في ذهني وفكرت فيها كثيرًا مرارًا.
سيد تشن يعمل في مجال القانون، ولا علاقة له بسوق المال. لكن استخدم مصطلحًا ماليًا لوصف نموذج الضبط الدقيق الخاص به—حوض السيولة "liquidity pool". هذا التشبيه ليس أسلوبًا أدبيًا؛ بل هو الإحساس الأكثر مباشرةً بوصفه كمستخدم.
هذه هي الخطوة التي ينجزها هذا الهيكل في OpenLedger بهدوء—إنه يحوّل شيئًا مثل "نموذج ذكاء اصطناعي" من أصل كود ثابت إلى أصل مالي قادر على توليد تدفق نقدي مستمر.
مدى تقويضه لما هو قائم أكبر مما يبدو على السطح.
في البرمجيات التقليدية، لا يكاد يلتقي مصطلحَا "النموذج" و"الأصل" معًا. إما أن يكون النموذج نتيجة بحث يُنشر فيه (دون قيمة تجارية)، أو يُعبّأ كمنتج ويُباع (شراء لمرة واحدة)، أو يُشغّل على خوادم شركة ويُقدَّم عبر واجهات برمجة التطبيقات (فتذهب الإيرادات إلى الشركة). بذاته لا يشكّل أصلًا مستقلًا يمكن الاحتفاظ به وتقييمه ونقله.
ضمن بنية OpenLedger، تتغير خصائص النموذج جذريًا.
للنموذج الذي تم ضبطه بدقة على ModelFactory عدة خصائص رئيسية—أولًا، لديه هوية على السلسلة. بيانات تدريب النموذج، والمعلمات الفائقة، والتجزئة (هاش) للإصدارات كلها مسجّلة على السلسلة. وبذلك يكون هذا النموذج كائنًا مستقلًا يمكن تحديد موقعه على مستوى البروتوكول.
ثانيًا، لديه تدفق نقدي. من خلال آلية x402، فإن كل مرة يتم استدعاؤه تُطلق دفعًا فوريًا. لا يحتاج النموذج إلى أن يُعبأ كمنتج ليكسب المال؛ فهو على مستوى البروتوكول يمتلك مباشرة قدرة "الاستخدام يعني الدفع".
ثالثًا، لديه شفافية في التكاليف. يتم خفض تكلفة النشر إلى مستوى منخفض جدًا بواسطة OpenLoRA (خدمة GPU واحدة تستضيف آلاف النماذج)، ويتم تتبّع الإيرادات بشكل واضح بواسطة PoA إلى مساهمي البيانات ومؤلفي نماذج الضبط الدقيق ومورّدي البنية التحتية. وهذا يعني أن الاقتصاديات الوحدية لهذا النموذج قابلة للحساب بالكامل.
رابعًا، لديه قابلية للنقل. لأن النموذج نفسه يمتلك هوية على السلسلة، فمن الناحية النظرية يمكن تحويل "حق الحيازة" الخاص به—يمكنك نقل حق العوائد المستقبلية لنموذج ضبط دقيق إلى شخص آخر، تمامًا مثل تحويل حقوق ملكية NFT أو RWA token.
عندما تضع هذه الخصائص الأربع معًا، لن تحصل على "قطعة كود" بعد الآن.
ما تحصل عليه هو كيان صغير اقتصادي يمكن تقييمه، وقادر على توليد تدفق نقدي مستمر، وقابل للنقل.
هذا ما أعنيه عندما أقول: "لأول مرة يصبح للنموذج مظهر الأصل"—ليس مجازًا، بل بالمعنى الحرفي للأصل المالي.
بمجرد أن تصبح هذه البنية قائمة، ستنشأ سلسلة من التغيرات الثانوية التي تستحق الاهتمام.
أولًا، سيظهر نوع جديد من "مبدعي النماذج".
لا تكون أدوارهم لا مهندسين ولا مبدعين بالمعنى التقليدي؛ بل يشبهون أكثر "مزوّدي السيولة" في DeFi المبكرة. يقومون باستخدام المعرفة المتخصصة لضبط نموذج صغير في مجال عمودي، ثم "يلصقونه" على OpenLedger، وبعدها يستلمون رسوم الاستدعاء بشكل سلبي. كلما كانت جودة النموذج أفضل زادت الاستدعاءات، وبالتالي تصبح الإيرادات أكثر ثباتًا.
لم تكن هذه الأدوار موجودة سابقًا، لأن البنية التقليدية تفصل بين "بناء نموذج" وبين "جعل النموذج نفسه يربح" عبر عدد لا يحصى من الخطوات الهندسية والتجارية. يقوم OpenLedger بضغط هذه الخطوات إلى ثلاث مراحل: "رفع + تسعير + نشر".
ثانيًا، سيظهر تقييم النموذج.
يمكن لنموذج يولّد تدفقًا نقديًا مستقرًا—من الناحية النظرية—أن يتم تقييمه: وفقًا لمعدل نمو الاستدعاءات، وسعر الطلب الواحد، واستقراره. ثم يمكن تطبيق نماذج تقييم مشابهة لـ SaaS أو للسندات. إذا نجح هذا الأمر في سيناريو محدد، فستأتي الخطوة التالية وهي تحويل النموذج نفسه إلى عملية مالية—الرهن، والتمويل بالأوراق المالية، وتشكيل محافظ.
يبدو هذا قريبًا جدًا من مسار تطور DeFi المبكر—أولًا توجد "أصول تولّد عائدًا"، ثم توجد "أدوات مالية" مبنية حول هذه الأصول.
ثالثًا، ستتغير طريقة تدفق رأس المال في صناعة الذكاء الاصطناعي.
في السابق كان منطق تمويل مشاريع الذكاء الاصطناعي هو: "استثمر في الفريق"—كان VC يعطي المال للفريق، والفريق يستخدم المال لتدريب النماذج، وتوظيف الناس، والترويج. إذا تم إنجاز النموذج، فإن IP يذهب للفريق وVC.
بعد تحويل النموذج إلى أصل، تظهر منطقية "الاستثمار في النماذج"—يمكن للأموال أن تتجاوز الفريق مباشرة، وتستثمر في حق العوائد المستقبلية لنموذج بعينه. هذه البنية أصبحت ناضجة بالفعل في RWA وDeFi، ومن المؤكد أنها ستنتقل إلى مجال الذكاء الاصطناعي عاجلًا أم آجلًا.
رابعًا، سيتم تفعيل اقتصاد "الذكاء الاصطناعي للذيل الطويل".
التسويق التجاري التقليدي للذكاء الاصطناعي يهتم فقط بالسيناريوهات الرئيسية—تلك التي تستحق إنفاق عدة ملايين من الدولارات عليها لتحويلها إلى منتجات. أما سيناريوهات الذيل الأوسط والطويل (مشكلة محددة في صناعة فرعية محددة) فليس لها مسار للتسويق التجاري أبدًا، لأن تكاليف دعم فريق منتج مستقل لا يمكن تحملها.
لكن إذا كان يمكن لنموذج صغير أن يُصنع بعد عصر واحد بواسطة خبير في مجال معيّن، ثم يُنشر على الشبكة مع تحصيل رسوم تلقائيًا، فإن سيناريوهات الذيل الطويل تحصل لأول مرة على جدوى اقتصادية. نموذج التشريعات الخاص بسيد تشن هو المثال النموذجي—عدد العملاء الذين يخدمهم لن يكون أبدًا كبيرًا بما يكفي لدعم شركة، لكن كأصل لتدفق نقدي سلبي، أصبح الأمر صالحًا لسيد تشن شخصيًا بالفعل.
يجب توضيح القيود.
أولًا، "سيولة" النماذج كموجودات حالياً محدودة جدًا. نموذج سيد تشن يُستدعى أكثر من ثلاثة آلاف مرة شهريًا، وهذا يبدو جيدًا، لكن تحويل ذلك إلى تدفق نقدي لا يكفيه للاستقالة والبدء بهذا العمل بدوام كامل. لكي يصبح هذا النظام ناضجًا حقًا، نحتاج حجم الاستدعاءات إلى قفزة بعدة مراتب من حيث الترتيب.
ثانيًا، تحتاج تقييمات نموذجية إلى وقت كي تتكوّن حولها قناعة سوقية. حاليًا لا توجد بعد نماذج معيارية لـ"تقييم النموذج". السوق لا يملك توافقًا على التسعير حول: كم يستحق نموذج ضبط دقيق يولّد عددًا X من الاستدعاءات شهريًا؟ تكوّن هذا الأمر يحتاج إلى أن يجرّبه السوق مرارًا.
ثالثًا، ستؤدي تحويل النموذج إلى أصل إلى خلق سطح هجوم جديد. مثلًا: ضبط دقيق خبيث، تزوير جودة النموذج، غسل/تحايل على طلبات الاستدعاء—هذه مشكلات لم تكن موجودة من قبل لكنها ستظهر مستقبلًا. يمكن لآلية PoA والتقييم في OpenLedger تخفيف جزء منها، لكن منظومة دفاع كاملة ما زالت قيد الإنشاء.
رابعًا، ستصبح عملية التنظيم أكثر تعقيدًا مع التحول إلى التمويل. بمجرد أن يُعامل النموذج كأصل يتم تداوله ويولد تدفقًا نقديًا، ستصبح مسألة تصنيفه كسَـندات/أوراق مالية مسألة لا مفر منها. وهذا سيبطئ انتشار هذه الآلية.
لكن حتى مع هذه القيود، الاتجاه واضح بالفعل.
جملة سيد تشن: "إنه يشبه إلى حد كبير حوض السيولة الذي أعلّقه فيه" ليست مجرد تشبيه من باب كلام مستخدم. إنها إشارة لزمنٍ جديد—تحوّل نموذج ذكاء اصطناعي من كود ثابت إلى أصل مالي أصبح للمرة الأولى صحيحًا على مستوى الهندسة.
لقد رأينا في السنوات العشر الماضية كيف جعلت العملات المشفرة "المال" قابلاً للبرمجة، وكيف جعلت NFT "الصور" قابلة للامتلاك، وكيف جعلت DeFi "التمويل" غير خاضع للتراخيص.
المحتوى التالي الذي ستتم إعادة كتابته بهذا النمط قد يكون هو النموذج نفسه—قطعة كود، لأول مرة يكتسب خاصية "التدفق النقدي المستمر".
نموذج سيد تشن الصغير هو بداية غير لافتة لكنها محددة لهذا التغير.
