#sxt $SXT @SpaceandTime اطلعت مؤخرًا على عدد من المشاريع المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وWeb3، ولاحظت أمرًا مثيرًا للاهتمام:
الجميع يناقش AI Agent وRWA وDeFi، لكن قلّة منهم تتناول بجدية مشكلات البيانات التي تكمن وراء هذه التطبيقات.
في الواقع، إذا تأملنا الأمر، فسنجد أن هذه المجالات تعتمد جميعها على البيانات.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات للتدريب والتحليل، وتحتاج DeFi إلى البيانات لحساب الأموال والمخاطر، بينما تحتاج RWA إلى البيانات لإثبات قيمة الأصول الواقعية وحالتها.
وهنا يبرز السؤال: إذا تعذّر التحقق من البيانات نفسها، فكيف يمكننا الوثوق بالنتيجة النهائية؟
تحاول Space and Time حل هذه المشكلة.
فهي تسعى إلى بناء بنية تحتية للبيانات قابلة للتحقق، تتيح للذكاء الاصطناعي والأصول المُرمّزة وتطبيقات DeFi استخدام بيانات موثوقة.
ومن الضروري هنا ذكر تقنيتها Proof of SQL.
عادةً ما تُرجع قواعد البيانات التقليدية النتائج مباشرةً بعد الاستعلام، أما Proof of SQL فتذهب إلى أبعد من ذلك، إذ يمكنها تقديم برهان تشفيري على نتائج الاستعلام، بما يتيح لطرف ثالث التحقق من صحة العمليات الحسابية.
وهذا يعني أن البيانات لم تعد تُقرأ فحسب، بل أصبح من الممكن أيضًا إثبات موثوقية نتائج الحسابات.
وأولي اهتمامًا خاصًا لإمكاناتها في التطبيقات العملية.
فعلى سبيل المثال، قد يحتاج AI Agent مستقبلًا إلى تنفيذ مهام على السلسلة بشكل مستقل، ما يستلزم قراءة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها؛ وقد تحتاج بروتوكولات DeFi إلى معالجة مؤشرات معقدة على السلسلة؛ كما قد تحتاج مشاريع RWA إلى التحقق المستمر من المعلومات المتعلقة بالأصول.
وقد تتطلب كل هذه الحالات بنية تحتية مثل Space and Time.
لطالما اعتقدت أن نضج Web3 الحقيقي لا يتحقق بمجرد زيادة عدد التطبيقات، بل يتطلب أيضًا مواصلة تطوير التقنيات الأساسية.
ومن هذا المنطلق، فإن ما تفعله Space and Time قد لا يكون لافتًا جدًا، لكنه يعالج مشكلة عملية فعلًا.
وبدلًا من ملاحقة الصيحات قصيرة الأمد، أفضل متابعة المشاريع التي تتبنى توجهًا تقنيًا واضحًا ولها تطبيقات طويلة الأمد.
وسأواصل متابعة تطور منظومتها.
@SpaceandTime
الجميع يناقش AI Agent وRWA وDeFi، لكن قلّة منهم تتناول بجدية مشكلات البيانات التي تكمن وراء هذه التطبيقات.
في الواقع، إذا تأملنا الأمر، فسنجد أن هذه المجالات تعتمد جميعها على البيانات.
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات للتدريب والتحليل، وتحتاج DeFi إلى البيانات لحساب الأموال والمخاطر، بينما تحتاج RWA إلى البيانات لإثبات قيمة الأصول الواقعية وحالتها.
وهنا يبرز السؤال: إذا تعذّر التحقق من البيانات نفسها، فكيف يمكننا الوثوق بالنتيجة النهائية؟
تحاول Space and Time حل هذه المشكلة.
فهي تسعى إلى بناء بنية تحتية للبيانات قابلة للتحقق، تتيح للذكاء الاصطناعي والأصول المُرمّزة وتطبيقات DeFi استخدام بيانات موثوقة.
ومن الضروري هنا ذكر تقنيتها Proof of SQL.
عادةً ما تُرجع قواعد البيانات التقليدية النتائج مباشرةً بعد الاستعلام، أما Proof of SQL فتذهب إلى أبعد من ذلك، إذ يمكنها تقديم برهان تشفيري على نتائج الاستعلام، بما يتيح لطرف ثالث التحقق من صحة العمليات الحسابية.
وهذا يعني أن البيانات لم تعد تُقرأ فحسب، بل أصبح من الممكن أيضًا إثبات موثوقية نتائج الحسابات.
وأولي اهتمامًا خاصًا لإمكاناتها في التطبيقات العملية.
فعلى سبيل المثال، قد يحتاج AI Agent مستقبلًا إلى تنفيذ مهام على السلسلة بشكل مستقل، ما يستلزم قراءة كميات كبيرة من البيانات وتحليلها؛ وقد تحتاج بروتوكولات DeFi إلى معالجة مؤشرات معقدة على السلسلة؛ كما قد تحتاج مشاريع RWA إلى التحقق المستمر من المعلومات المتعلقة بالأصول.
وقد تتطلب كل هذه الحالات بنية تحتية مثل Space and Time.
لطالما اعتقدت أن نضج Web3 الحقيقي لا يتحقق بمجرد زيادة عدد التطبيقات، بل يتطلب أيضًا مواصلة تطوير التقنيات الأساسية.
ومن هذا المنطلق، فإن ما تفعله Space and Time قد لا يكون لافتًا جدًا، لكنه يعالج مشكلة عملية فعلًا.
وبدلًا من ملاحقة الصيحات قصيرة الأمد، أفضل متابعة المشاريع التي تتبنى توجهًا تقنيًا واضحًا ولها تطبيقات طويلة الأمد.
وسأواصل متابعة تطور منظومتها.
@SpaceandTime