لقد حان عصر الذكاء الاصطناعي، فهل يجب على رواد أعمال Web3 التحول إلى الذكاء الاصطناعي؟

هل تربي لجمونًا؟ في الآونة الأخيرة، ربما يكون هذا هو التحية الأكثر شيوعًا بين مستخدمي Web3.

مع بداية عام 2026، وبعد أن أذهل روبوت مهرجان الربيع الصيني الجمهور بشكل غير مسبوق، أصبحت الوكيلات الذكية من الجيل الجديد، ممثلة بـOpenClaw، لعبة جديدة في أوساط التكنولوجيا. يستخدمها البعض في خدمة العملاء، ويكتب بها آخرون الشفرات، ويبدأ بعضهم حتى بمحاولة محاكاة “موظف رقمي” كامل باستخدام الوكيلات. والمفهوم الذي يُذكر كثيرًا مؤخرًا على مختلف المنصات هو “شركة فردية”، أي أن شخصًا واحدًا يمكنه عبر سير عمل يعتمد على الذكاء الاصطناعي إنجاز مهام كانت تتطلب فريقًا صغيرًا سابقًا.

أما في عالم Web3، فالأمر لم يتوقف. إذا نظرت مؤخرًا إلى وسائل الإعلام الصناعية، ستكتشف أن العديد من المشاريع بدأت تتناول موضوع الوكيلات الذكية. بعضهم يبحث في كيفية استدعاء الأصول أو العقود على السلسلة مباشرة، وآخرون يعملون على بنية الدفع، الهوية، أو البنية التحتية المالية للوكيل، وهناك من يناقش “نظام اقتصاد الوكيل”، لتمكين الذكاء الاصطناعي من المشاركة في الشبكة كمستخدم، بل وبدأ البعض يرفع شعار “Web4.0”.

عند رؤية كل ذلك، قد يتولد لديك شعور مألوف جدًا.

يقال إن عالم الموضة هو دائرة، فهل تتوقع أن يكون الأمر نفسه في عالم التكنولوجيا (أو في عالم التشفير)؟ تذكر أن سوق العملات المشفرة بدأ في 2022، حين اشتعل سوق الدببة، وارتفعت شعبية ChatGPT فجأة، وأصبح الذكاء الاصطناعي حديث الجميع. لم يتوقف عالم Web3 عن العمل، وظهرت بسرعة العديد من المفاهيم الجديدة، مثل الوكيلات الذكية، المتداولين الآليين، والاستراتيجيات التلقائية، وكأن أي شيء يرتبط بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يخلق قصة جديدة. لكن هذا الزخم لم يستمر طويلًا. عندما عاد السوق إلى الارتفاع لاحقًا، سرعان ما عاد الانتباه إلى العملات الرقمية ذاتها.

وفي النصف الثاني من 2025، بدأ السوق في التراجع مرة أخرى، وبدأت Web3 تبحث عن مفهوم جديد ليتولى القيادة.

لكن، من وجهة نظر Portal Labs، المشكلة تكمن هنا. عندما يصبح سرد معين شائعًا، فإن العديد من فرق ريادة الأعمال في Web3 لا يركزون على التقييم التقني أو التجاري، بل على تقييم السرد نفسه: أي مفهوم يشتعل، نتابعه. ونتيجة لذلك، وقعوا في فخ—

عندما يبدأ المشروع في التنفيذ، يكتشفون أن بناء المفهوم قد يكون سريعًا، لكن تطبيق المنتج على أرض الواقع صعب جدًا. أين المستخدمون؟ ما هي الحالة المحددة التي يخدمها المنتج؟ كيف يستمر في تحصيل الرسوم؟ هل يمكن جذب استثمار؟ غالبًا ما تظهر هذه الأسئلة بعد مرور بعض الوقت على بدء المشروع.

وعندما يختفي الزخم، يظل السوق مليئًا بمشاريع لم تكتمل بعد. بعض المنتجات تتوقف عند مرحلة النموذج الأولي، والبعض الآخر يُطلق ولكن بدون مستخدمين، وهناك من يختفي تمامًا مع السرد نفسه. في فترة قصيرة، يبدو أن مسارًا جديدًا قد فُتح، لكن بعد فترة، يتضح أن القليل فقط هو الذي يبقى.

لهذا السبب، يصبح الاختيار بين الاستمرار في تعميق العمل في مجال العملات المشفرة أو التحول إلى الذكاء الاصطناعي، مسألة صعبة. إذا اخترت الأول، فالسوق ليس جيدًا، والاستثمار قد لا يحقق عائدًا؛ وإذا اخترت الثاني، فالمخاطر عالية. فالمعايير التقنية، وبنية المواهب، وبيئة المنافسة تختلف تمامًا عن Web3. العديد من الفرق التي تراكمت خبراتها خلال السنوات الماضية في تقنيات البنية التحتية، أو المنتجات، أو المجتمع، كلها مبنية على نظام التشفير. وإذا قررت التحول بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي، فالأمر يشبه دخول مسار جديد تمامًا، يتطلب إعادة بناء القدرات من الصفر، من قدرات النماذج، إلى موارد البيانات، إلى فرق الهندسة.

الأمر الأكثر واقعية هو أن مسار الذكاء الاصطناعي نفسه مكتظ جدًا. سواء كانت شركات النماذج الكبيرة، أو شركات الإنترنت التقليدية، أو العديد من الشركات الناشئة، كلها تستثمر موارد هائلة في هذا المجال. بالنسبة لفريق ريادة أعمال في Web3، إذا دخل السوق فقط بسبب تغير السرد، فسيكتشف بسرعة أنه لا يمتلك ميزة تقنية، ولا موارد صناعية.

وفي الواقع، هناك مسار يمكن أن يتبعه العديد من فرق Web3. ليس من الضروري أن يتحولوا إلى الذكاء الاصطناعي، بل يمكنهم الاستمرار في مسار Web3 الخاص بهم، مع التفكير في كيف يمكن للعملات المشفرة أن تملأ بعض الفجوات في نظام الذكاء الاصطناعي.

عند النظر بتمعن إلى موجة تطور الذكاء الاصطناعي الحالية، ستجد أن العديد من النقاط الأساسية لم تُحل بعد.

وأبرزها هو البيانات. النماذج أصبحت أكثر قوة، لكن من أين تأتي بيانات التدريب؟ هل البيانات موثوقة ومتوافقة؟ خاصة، كيف يمكن تحقيق تخصيص فردي 1v1 للوكيلات الذكية؟ هذه الأسئلة لم تجد لها آلية جيدة حتى الآن. بالنسبة للذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على تدريب البيانات الضخمة، فهي مشكلة أساسية طويلة الأمد.

أيضًا، الهوية والتعاون. عندما تبدأ الوكيلات الذكية في المشاركة في تنفيذ المهام، أو التداول الآلي، أو اتخاذ القرارات التشغيلية، فهي تحتاج إلى هوية، وصلاحيات، وقواعد تعاون. من يمكنه استدعاء وكيل معين؟ كيف تتوزع المهام بين الوكيلات؟ وكيف يتم التسوية بعد تنفيذ المهام؟ هذه الأسئلة تتعلق بشكل جوهري بالهوية وتوزيع القيمة في الشبكة المفتوحة.

وأيضًا، مشكلة الدفع. عندما تبدأ الوكيلات الذكية في استدعاء الخدمات، أو الحصول على البيانات، أو تنفيذ المهام بشكل مستقل على الشبكة، فإنها تحتاج إلى نظام دفع صغير يمكنه التسوية تلقائيًا. وفي النظام التقليدي للإنترنت، يكون من الصعب تنفيذ مثل هذا الهيكل للدفع.

هذه كلها مسائل تتعلق بالذكاء الاصطناعي، لكن العديد من الحلول موجودة بالفعل في منظومة تقنيات العملات المشفرة. سواء كانت شبكات تحفيز البيانات، أو أنظمة الهوية على السلسلة، أو شبكات الدفع المفتوحة، فهي كلها مجالات كانت Web3 تستكشفها خلال السنوات الماضية.

وإذا كانت فرق ريادة الأعمال في Web3 تنوي فعلاً استكشاف هذه الاتجاهات، فهناك بعض الأمور التي يجب أن تتضح قبل البدء:

أولًا، يجب تقييم قدرات الفريق التقنية. تختلف خبرات الفرق بشكل كبير. بعض الفرق تتخصص في بروتوكولات السلسلة، وأخرى تعمل على شبكات البيانات، وأخرى تركز على المنتجات التطبيقية. إذا كانت خبرة الفريق تتركز على البنية التحتية للبيانات، مثل جمع البيانات، أو استخراجها، أو أسواق البيانات، فسيكون من الطبيعي أن يمتد هذا إلى طبقة البيانات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مثل شبكات مساهمة البيانات، أو مصادر البيانات القابلة للتحقق، أو أسواق البيانات التي يمكن تحفيزها. وإذا كانت خبرة الفريق أكثر في بروتوكولات السلسلة أو البنية التحتية، فيمكن التركيز على بيئة تشغيل الوكيلات الذكية، مثل هوية الوكيل على السلسلة، إدارة الصلاحيات، بروتوكولات تنفيذ المهام، أو تقديم قدرات التسوية والدفع التلقائي. أما الفرق التي تعمل على المنتجات التطبيقية، مثل أدوات التداول، أو منصات المحتوى، أو المجتمعات، أو التطبيقات الاستهلاكية، فالأفضل أن تتبنى الذكاء الاصطناعي كطبقة قدرات مدمجة في منتجاتها، مثل تحسين قدرات التحليل، أو التشغيل الآلي، أو إتمام المهام التي كانت تتطلب تدخل يدوي.

ثانيًا، يجب النظر في وجود سيناريوهات عمل حقيقية. كثير من مشاريع الذكاء الاصطناعي تختفي بسرعة، ليس بسبب ضعف التقنية، بل لأنها لم تحدد استخدامات واضحة منذ البداية. يمكن أن يكون المفهوم مثيرًا، لكن من هم المستخدمون الحقيقيون؟ لماذا يحتاجون لهذا المنتج؟ ولماذا سيدفعون مقابله؟ غالبًا، لا يتم الإجابة على هذه الأسئلة بشكل جدي. بعض المفاهيم تُناقش بكثرة في الصناعة، مثل “الذكاء الاصطناعي + Web3”، أو “نظام اقتصاد الوكيل”، أو “المتداولون الآليون”، وتبدو كبيرة جدًا، لكن عند التعمق، لا يوجد عدد كبير من المستخدمين المستقرين. على العكس، بعض الاحتياجات غير “الجميلة” مثل معالجة البيانات، التشغيل الآلي، تصفية المعلومات، أو تنفيذ المهام، موجودة بشكل مستمر في الأعمال الواقعية. لذلك، عند تقييم دخول مجال معين في الذكاء الاصطناعي، من الأفضل أن تركز على السيناريو نفسه: هل هو مشكلة عمل طويلة الأمد؟ هل يدفع أحد مقابل حله؟ هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يرفع الكفاءة في هذا المجال؟ إذا كانت الإجابات نعم، فسيكون هذا المجال أكثر قابلية للتحول من سرد إلى منتج.

وأخيرًا، يجب أن تتوفر لدى فرق Web3 موارد حقيقية للدخول في هذه المجالات.

المسارات التي ذكرتها، مثل البيانات، الهوية، والدفع، ليست مجرد مسائل تقنية، بل تتعلق بموارد الشبكة.

على سبيل المثال، إذا لم يكن لدى الفريق مصدر بيانات ثابت، أو مجموعة مستخدمين يساهمون بشكل مستمر، فحتى لو تم تطوير التقنية، سيكون من الصعب أن تتشكل تأثيرات الشبكة الحقيقية. بالمثل، لبناء نظام هوية أو شبكة تعاون للوكيل، يحتاج الأمر إلى وجود مطورين حقيقيين، أو تطبيقات، أو وكلاء يشاركون بشكل فعلي، وإلا فإن البروتوكول لن ينجح في بناء نظام بيئي. نظام الدفع والتسوية هو أيضًا مشابه، فبمجرد أن تبدأ الوكيلات في استدعاء الخدمات، أو الحصول على البيانات، أو تنفيذ المهام بشكل مستقل، ستتكرر عمليات الدفع الصغيرة بشكل كبير. لكن، هذا النظام يكون ذا معنى فقط عندما يكون هناك عدد كبير من الوكيلات والخدمات، وإلا فهو يظل مجرد وحدة تقنية.

لذا، بالنسبة للعديد من فرق Web3، المهم ليس ما إذا كانت هناك مساحة تقنية لهذا الاتجاه، بل هل يمكن أن يكونوا جزءًا من هذا الشبكة. هل لديهم موارد من بيانات، أو مجتمع مطورين، أو تطبيقات، أم لا؟ فهذه العوامل تحدد ما إذا كان المشروع يمكن أن يدخل فعليًا في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وليس مجرد مفهوم.