5 أدوات ذكاء اصطناعي تدعم الموجة القادمة من بروتوكولات التشفير

ملخص سريع

الذكاء الاصطناعي يغير بهدوء بنية التشفير التحتية، مما يمكّن البروتوكولات اللامركزية من دمج التعلم الآلي، وتحسين السيولة، وتحليل المخاطر، والتفاعل مع البيانات الواقعية من خلال أدوات مثل Bittensor، شبكة أكاش، Cortex، The Graph، و Ocean Protocol.

يتم مناقشة الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية غالبًا معًا، ولكن عادةً بمصطلحات سطحية أو مضاربة. العديد من المشاريع تروج لنفسها بأنها “مدعومة بالذكاء الاصطناعي” مع تقديم القليل أكثر من ضجة رمزية. في الوقت نفسه، يحدث التحول الحقيقي بهدوء في طبقة البنية التحتية. يتم دمج الذكاء الاصطناعي في التشفير ليس كميزة، بل كمحرك غير مرئي يحسن الكفاءة، واتخاذ القرار، والقابلية للتوسع، والاستقلالية.

الجيل القادم من بروتوكولات التشفير لن يقتصر على تشغيل العقود الذكية الحتمية فقط. بل ستحلل المخاطر، وتحسن السيولة، وتكتشف الشذوذات، وتتكيف مع المعلمات، وتتفاعل مع الأنظمة الواقعية في الوقت الحقيقي. يتطلب هذا التحول أدوات يمكنها التعامل مع التعلم الآلي، وفهرسة البيانات، وتوزيع الحوسبة، وملكية البيانات — كل ذلك في سياق لامركزي.

فيما يلي خمسة أدوات مرتبطة بالذكاء الاصطناعي تعمل بالفعل اليوم وتؤسس لهذا الانتقال.

Bittensor

الرمز البديل: Bittensor هو أحد أدوات الذكاء الاصطناعي الرائدة التي تدعم الموجة القادمة من بروتوكولات التشفير.

يقدم Bittensor فكرة مختلفة جذريًا لكل من التشفير والذكاء الاصطناعي: يصبح الذكاء الآلي نفسه سلعة لامركزية. بدلاً من تدريب النماذج خلف أبواب مغلقة بواسطة شركات مركزية، ينشئ Bittensor شبكة مفتوحة يساهم فيها المشاركون بنماذج التعلم الآلي ويكافأون اقتصاديًا بناءً على مدى فائدتها.

على مستوى البروتوكول، يعمل Bittensor كشبكة نظير إلى نظير من عقد الذكاء الاصطناعي. كل عقدة تشغل نموذجًا يرد على الطلبات من عقد أخرى. تقيم الشبكة باستمرار جودة هذه الردود باستخدام آليات حوافز مدمجة في البلوكشين. النماذج التي تنتج مخرجات أكثر قيمة تتلقى مكافآت أعلى، بينما يتم تقليل أولوية النماذج التي تؤدي بشكل ضعيف تدريجيًا.

بالنسبة لبروتوكولات التشفير، يخلق هذا طبقة ذكاء لامركزية يمكن الاستفادة منها دون الاعتماد على مزود ذكاء اصطناعي واحد. يمكن لمنصات التمويل اللامركزي استخدام نماذج مدعومة من Bittensor لتقييم المخاطر، وتوقع السوق، واكتشاف الشذوذ، أو تحسين الاستراتيجيات. نظرًا لتوافق الحوافز على مستوى البروتوكول، فإن أداء النموذج لا يُقال فقط — بل يُقاس ويُكافأ باستمرار على السلسلة.

تكمن أهمية Bittensor في توافقه الهيكلي. بدلاً من مركزية الذكاء، يوزعه، مما يسمح لقدرات الذكاء الاصطناعي بالتوسع بنفس الطريقة التي تتوسع بها سلاسل الكتل بدون إذن.

شبكة أكاش

الرمز البديل: شبكة أكاش هي أداة الذكاء الاصطناعي الرائدة للتشفير اللامركزي في 2026.

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي موارد حوسبة هائلة، واليوم تهيمن على هذه البنية التحتية مزودات السحابة المركزية. تتحدى شبكة أكاش هذا النموذج من خلال إنشاء سوق لامركزي لقوة الحوسبة، مُحسن للعبء الحاوي بما في ذلك تدريب واستنتاج التعلم الآلي.

تسمح أكاش لأي شخص يمتلك سعة حوسبة فائضة — من مراكز البيانات إلى المشغلين الأفراد — بعرض الموارد في سوق لامركزي. ينشر المطورون الأحمال باستخدام أدوات مألوفة، بينما يتم التعامل مع التسعير والتخصيص من خلال مزادات على السلسلة. هذا يقلل بشكل كبير من الحاجز للوصول إلى الحوسبة واسعة النطاق.

بالنسبة لبروتوكولات التشفير، تحل أكاش مشكلة خفية ولكن حاسمة. تحتاج الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية موثوقة وقابلة للتوسع لتشغيل التحليلات، ومحركات الاستنتاج، والوكالات الذاتية. الاعتماد على خدمات السحابة المركزية يعرضها لمخاطر الرقابة، وتقلب التكاليف، ونقاط فشل واحدة. تقدم أكاش بديلاً أصليًا للعملات المشفرة يتماشى مع القيم اللامركزية.

مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة على السلسلة، ستصبح الحوسبة اللامركزية مهمة بقدر أهمية التوافق اللامركزي. تضع أكاش نفسها كطبقة مفقودة.

Cortex

الرمز البديل: Cortex هو أداة الذكاء الاصطناعي الكبرى التي تدعم بروتوكولات التشفير في 2026.

يتصدى Cortex لأحد أصعب التحديات في تصميم البلوكشين: إدخال منطق الذكاء الاصطناعي غير الحتمي في العقود الذكية الحتمية. تتطلب سلاسل الكتل التقليدية أن تصل جميع العقد إلى نفس النتيجة عند تنفيذ الكود. ومع ذلك، فإن نماذج التعلم الآلي بطبيعتها احتمالية.

يحل Cortex هذه المشكلة بالسماح بتنفيذ استنتاجات الذكاء الاصطناعي بطريقة قابلة للتحقق ومتوافقة مع السلسلة. يمكن للمطورين رفع نماذج مدربة إلى شبكة Cortex، حيث تصبح جزءًا من بيئة تنفيذ البلوكشين. ثم يمكن للعقود الذكية استدعاء هذه النماذج والحصول على مخرجات متسقة وقابلة للتحقق عبر العقد.

يفتح هذا القدرة على تطبيقات لامركزية تفاعلية حقًا. يمكن للبروتوكولات تعديل المعلمات بناءً على توقعات السوق، وتقييم الجدارة الائتمانية ديناميكيًا، أو تفعيل إجراءات استنادًا إلى أنماط معقدة بدلاً من قواعد ثابتة.

لا يحل Cortex محل العقود الذكية التقليدية — بل يعززها. يسمح لمنطق البلوكشين بدمج قرارات تعتمد على التعلم مع الحفاظ على التوافق والأمان، وهو أمر ضروري لأنظمة التمويل اللامركزية من الجيل التالي.

The Graph

الرمز البديل: The Graph هو أفضل نظام ذكاء اصطناعي لبروتوكولات التشفير في 2026.

أنظمة الذكاء الاصطناعي تكون جيدة بقدر البيانات التي تستهلكها. في التشفير، تكون بيانات البلوكشين الخام ضخمة وغير منظمة وصعبة الاستعلام في الوقت الحقيقي. يحل The Graph هذه المشكلة عن طريق فهرسة بيانات البلوكشين وجعلها متاحة من خلال واجهات برمجة تطبيقات موحدة وفعالة.

على الرغم من أنه يُنظر إليه غالبًا كأداة ملائمة للمطورين، إلا أن The Graph أساسي لتطبيقات التشفير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تتطلب نماذج التعلم الآلي بيانات نظيفة ومنظمة وفي الوقت المناسب. يوفر The Graph ذلك من خلال تنظيم الأحداث والمعاملات والحالات على السلسلة في مخططات فرعية قابلة للاستعلام.

تعتمد العديد من روبوتات التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومحركات المخاطر، وأدوات تحليلات الحوكمة على The Graph لتغذية نماذجها. بدونها، كان دمج الذكاء الاصطناعي يتطلب بنية فهرسة مخصصة مكلفة، مما يخلق حواجز أمام الدخول ومخاطر المركزية.

يعمل The Graph كطبقة تجريد البيانات التي تتيح بناء الذكاء على شبكات البلوكشين على نطاق واسع.

Ocean Protocol

الرمز البديل: Ocean Protocol هو أحد أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم بروتوكولات التشفير في 2026.

يعالج Ocean Protocol مشكلة تقع عند تقاطع الذكاء الاصطناعي، والعملات الرقمية، والاقتصاد: ملكية البيانات. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي مجموعات بيانات كبيرة، لكن البيانات غالبًا ما تكون معزولة، وملكية خاصة، أو حساسة قانونيًا.

يتيح Ocean لمزودي البيانات ترميز مجموعات البيانات وجعلها متاحة للتدريب أو التحليل بالذكاء الاصطناعي دون التخلي عن السيطرة. من خلال ضوابط وصول تشفيرية وأسواق على السلسلة، يمكن مشاركة البيانات، وتسييلها، واستهلاكها بطريقة متوافقة.

بالنسبة لبروتوكولات التشفير، يمكّن Ocean من الوصول إلى مصادر البيانات خارج السلسلة التي يمكن أن تثري الذكاء على السلسلة. تستفيد نماذج المخاطر، وأنظمة اكتشاف الاحتيال، والمحاكاة الاقتصادية من مدخلات بيانات متنوعة. يوفر Ocean آلية لاستيراد تلك البيانات دون الاعتماد على وسطاء مركزيين.