فصل جديد من دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين: تحليل التقدم الرائد في قواعد بيانات المتجهات داخل السلسلة

ملخص النقاط الرئيسية

• بنية تحتية متجهة داخل السلسلة: ظهور أول قاعدة بيانات متجهة داخل السلسلة مبنية على PostgreSQL، مما يمثل خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في التطبيق العملي.

• الفعالية من حيث التكلفة وسهولة التطوير: من خلال توفير بيئة تكامل البلوكتشين بتكاليف أقل من الحلول التقليدية، تم تقليل عوائق تطوير تطبيقات AI-Web3.

• آفاق المستقبل: التخطيط للتوسع إلى فهرسة EVM، وقدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي ودعم بيئة المطورين بشكل أوسع، من المتوقع أن تصبح رائدة في الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي في Web3.

1. وضع دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين

تجذب تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين اهتمام الصناعة لفترة طويلة. التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية مثل الشفافية، والموثوقية، وقابلية التنبؤ بالتكاليف، هي المجالات التي قد تقدم فيها تقنية البلوكتشين حلولاً.

على الرغم من أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي شهد انفجارًا مؤخرًا، إلا أن معظم المشاريع لم تحقق سوى دمج سطحي لتقنيتين. تعتمد العديد من المبادرات على اهتمام المضاربة بالعملات المشفرة لجمع الأموال والتعرض، بدلاً من استكشاف التوافق التكنولوجي أو الوظيفي العميق مع Web3. لذلك، انخفضت تقييمات العديد من المشاريع بشكل كبير.

تتمثل جذور صعوبة تحقيق التعاون الجوهري بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في عدة مشكلات هيكلية. ومن أبرز هذه المشكلات تعقيد معالجة البيانات داخل السلسلة - حيث تظل البيانات متناثرة، وتكون التقنيات متقلبة. إذا كان بإمكان الوصول إلى البيانات واستخدامها أن يكون بسيطًا مثل الأنظمة التقليدية، لكان القطاع قد حقق نتائج أكثر وضوحًا في وقت مبكر.

تتمثل هذه المعضلة في نقص لغة مشتركة أو نقطة تقاطع حقيقية بين تقنيتين قويتين من مجالات مختلفة. من الواضح بشكل متزايد أن الصناعة تحتاج إلى بنية تحتية يمكن أن تسد الفجوة - بحيث تكمل مزايا الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، وتعمل كنقطة تقاطع بين الاثنين.

مواجهة هذا التحدي تتطلب أنظمة ذات كفاءة من حيث التكلفة وأداء عالٍ، لتتناسب مع موثوقية الأدوات المركزية الحالية. في هذا السياق، أصبحت تقنية قاعدة بيانات المتجهات التي تدعم معظم ابتكارات الذكاء الاصطناعي اليوم هي الممكّن الرئيسي.

2. ضرورة قواعد بيانات المتجهات

مع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بدأت قواعد بيانات المتجهات في الظهور بسبب قدرتها على حل قيود أنظمة قواعد البيانات التقليدية. تقوم هذه القواعد بتخزين البيانات المعقدة مثل النصوص والصور والصوت من خلال تحويلها إلى تمثيلات رياضية تُعرف باسم "المتجهات". وبفضل استرجاع البيانات بناءً على التشابه (بدلاً من الدقة)، فإن قواعد بيانات المتجهات تتماشى بشكل أفضل مع منطق فهم الذكاء الاصطناعي للغة والسياق.

تعتبر قواعد البيانات التقليدية مثل فهرس المكتبة - حيث تعيد فقط الكتب التي تحتوي على كلمات معينة، بينما يمكن لقاعدة البيانات المتجهة عرض المحتوى ذي الصلة. وهذا بفضل تخزين المعلومات في شكل متجهات عددية، مما يلتقط العلاقات بناءً على التشابه المفهومي (بدلاً من الصياغة الدقيقة).

على سبيل المثال في الحوار: عندما يُسأل "كيف تشعر اليوم؟"، إذا كانت الإجابة "السماء مشرقة بشكل خاص"، لا يزال بإمكاننا فهم مشاعره الإيجابية - على الرغم من عدم استخدام كلمات عاطفية واضحة. تعمل قاعدة بيانات المتجهات بطريقة مشابهة، مما يمكّن النظام من تفسير المعاني الكامنة بدلاً من الاعتماد على مطابقة الكلمات المباشرة. هذا يحاكي أنماط الإدراك البشري، مما يحقق تفاعلًا أكثر طبيعية وذكاءً للذكاء الاصطناعي.

في مجال الإنترنت التقليدي، تم الاعتراف بقيمة قواعد بيانات المتجهات على نطاق واسع، وقد حصلت العديد من المنصات على استثمارات ضخمة. بالمقابل، لا يزال من الصعب على Web3 تطوير حلول قابلة للمقارنة، مما يجعل دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين يبقى في الغالب على المستوى النظري.

3. رؤية قاعدة بيانات المتجهات داخل السلسلة

برزت إحدى منصات البلوكتشين بفضل قدرتها على معالجة البيانات الهيكلية وبيئة صديقة للمطورين. بالاعتماد على قاعدة بياناتها العلائقية، بدأت المنصة في استكشاف التكامل العميق بين البلوكتشين وتقنية الذكاء الاصطناعي.

المرحلة الأخيرة هي إطلاق توسيع الوظائف الذي يتضمن PgVector (أداة بحث عن تشابه المتجهات مفتوحة المصدر المستخدمة على نطاق واسع داخل قاعدة بيانات PostgreSQL). يدعم PgVector الاستعلامات الفعالة للنصوص أو الصور المتشابهة، مما يوفر فائدة واضحة للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

لقد رسخ PgVector موقعه في النظام البيئي للتكنولوجيا التقليدية. من خلال دمج PgVector، يقوم هذا النظام الأساسي بإدخال القدرة على البحث عن المتجهات في Web3، مما يجعل بنيته التحتية متوافقة مع المعايير التي تم التحقق منها من خلال تقنية التقليدية. تلعب هذه الدمج دورًا أساسيًا في ترقيات الشبكة الرئيسية المستقبلية، وتعتبر خطوة أساسية نحو التشغيل البيني السلس بين AI والبلوكتشين.

3.1 بيئة تكامل متكاملة: الدمج الكامل بين البلوكتشين وAI

التحدي الأكبر الذي يواجهه المطورون عند محاولة دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي هو التعقيد. يتطلب إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين الحالي ربط عمليات معقدة بالعديد من الأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، يحتاج المطورون إلى تخزين البيانات داخل السلسلة، وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على خوادم خارجية، وبناء قاعدة بيانات متجهات مستقلة.

تؤدي هذه البنية المجزأة إلى عمليات غير فعالة. معالجة استعلامات المستخدم تتم خارج السلسلة، ويجب أن تستمر البيانات في الانتقال بين البيئة داخل السلسلة وخارجها. هذا لا يزيد فقط من وقت التطوير وتكاليف البنية التحتية، بل يتسبب أيضًا في ثغرات أمنية خطيرة - حيث يزيد نقل البيانات بين الأنظمة من مخاطر هجمات القراصنة ويقلل من الشفافية العامة.

توفر منصة معينة حلاً جذريًا من خلال دمج قاعدة بيانات المتجهات مباشرة في البلوكتشين. على هذه المنصة، يتم تنفيذ جميع المعالجات داخل السلسلة: يتم تحويل استفسارات المستخدمين إلى متجهات، ويتم البحث عن البيانات المماثلة مباشرة داخل السلسلة وإرجاع النتائج، مما يحقق معالجة كاملة في بيئة واحدة.

لتوضيح ذلك بمقارنة بسيطة: كان يتعين على المطورين إدارة المكونات بشكل منفصل - مثلما يحتاج الطهي إلى شراء قدر، ومقلاة، وخلاط، وفرن. يقوم النظام بتبسيط العملية من خلال توفير جهاز طهي متعدد الوظائف، حيث يتم دمج جميع الميزات في نظام واحد.

تُبسط هذه الطريقة المتكاملة عملية التطوير بشكل كبير. لا حاجة إلى خدمات خارجية أو رموز اتصال معقدة، مما يقلل من وقت وتكلفة التطوير. بالإضافة إلى ذلك، يتم تسجيل جميع البيانات والمعالجة داخل السلسلة، مما يضمن الشفافية التامة. وهذا يُشير إلى بداية دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

3.2 كفاءة التكلفة: مقارنةً بالتنافس السعري الممتاز للخدمات الحالية

هناك اعتقاد شائع بأن خدمات داخل السلسلة "غير مريحة ومكلفة". خاصة في نماذج البلوكتشين التقليدية، حيث تبرز العيوب الهيكلية بشكل كبير بسبب الرسوم الناتجة عن كل معاملة وزيادة تكاليف شبكة مزدحمة. أصبحت عدم القدرة على التنبؤ بالتكاليف العقبة الرئيسية أمام اعتماد الشركات على حلول البلوكتشين.

تعمل منصة معينة على حل النقاط المؤلمة من خلال هيكل فعال ونموذج تجاري متميز. على عكس نموذج رسوم الوقود التقليدي للبلوكتشين، قدمت هذه المنصة نظام تأجير وحدات حساب الخادم (SCU) - مشابه لهيكل تسعير خدمات السحابة السائدة. تتوافق هذه الطريقة التجريبية مع تسعير خدمات السحابة المألوفة، مما يلغي تقلبات التكلفة الشائعة في الشبكات داخل السلسلة.

على وجه التحديد، يمكن للمستخدمين استئجار SCU أسبوعيًا باستخدام الرموز الأصلية للمنصة. يوفر كل SCU تخزينًا أساسيًا معينًا، وتكلفة التخزين تتوسع بشكل خطي مع الاستخدام. يمكن تعديل SCU بشكل مرن وفقًا للاحتياجات، مما يحقق تخصيصًا فعالًا ومرنًا للموارد. تعزز هذه النموذج الشفافية والكفاءة في التكاليف بشكل كبير مع الحفاظ على عدم مركزية الشبكة، حيث يتم دمج تسعير الاستخدام القابل للتنبؤ.

تعزز قاعدة بيانات المتجهات على المنصة الميزة التنافسية من حيث التكلفة. وفقًا للاختبارات المرجعية الداخلية، فإن تكلفة تشغيل هذه القاعدة بيانات المتجهات شهريًا أقل بنسبة 57% من حلول قواعد بيانات المتجهات التقليدية المماثلة.

تعود هذه القدرة التنافسية في الأسعار إلى كفاءة الهيكل المتعددة. تستفيد المنصة من تحسينات التقنية لتكييف PgVector مع البيئة داخل السلسلة، لكن التأثير الأكبر يأتي من نموذج توفير الموارد اللامركزي لها. تفرض الخدمات التقليدية علاوة على الخدمات العالية فوق البنية التحتية السحابية، بينما توفر هذه المنصة القوة الحاسوبية والتخزين مباشرة من خلال مشغلي العقد، مما يقلل من الطبقات الوسطى والتكاليف ذات الصلة.

تعزز البنية الموزعة أيضًا موثوقية الخدمة. تعمل العمليات المتعددة العقد بشكل متوازي مما يجعل الشبكة تتمتع بتوافر عالٍ بشكل طبيعي - حتى في حالة تعطل بعض العقد. لذلك، يتم تقليل الحاجة بشكل كبير للبنية التحتية المكلفة ذات التوافر العالي وفرق الدعم الكبيرة النموذجية في نمط SaaS التقليدي، مما يقلل من تكاليف التشغيل ويعزز مرونة النظام.

4. بداية دمج البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

على الرغم من إطلاقه منذ شهر واحد فقط، إلا أن قاعدة بيانات المتجهات على المنصة قد أظهرت جاذبية مبكرة، حيث يتم تطوير العديد من حالات الاستخدام المبتكرة. لتسريع الاعتماد، تدعم المنصة بنشاط البناة من خلال تمويل تكاليف استخدام قاعدة بيانات المتجهات.

تقلل هذه التمويلات من عوائق التجربة، مما يسمح للمطورين باستكشاف أفكار جديدة بمخاطر أقل. تشمل التطبيقات المحتملة خدمات DeFi المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي، أنظمة توصية المحتوى الشفافة، منصات مشاركة البيانات المملوكة للمستخدمين، وأدوات إدارة المعرفة المدفوعة من المجتمع.

افترض أن الحالة هي "مركز أبحاث AI Web3" الذي طورته بعض فرق البحث. يستخدم هذا النظام بنية المنصة لتحويل محتوى البحث وبيانات مشاريع Web3 داخل السلسلة إلى تضمينات متجهة، لتقديم خدمات ذكية من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي.

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء الاستعلام مباشرة عن بيانات داخل السلسلة من خلال قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بالمنصة، مما يحقق تسريعاً ملحوظاً في الاستجابة. بال结合 مع قدرة النظام على فهرسة EVM الخاصة بالمنصة، يمكن للنظام تحليل الأنشطة على عدة بلوكتشين رئيسية. ومن الجدير بالذكر أن سياق محادثة المستخدم يتم تخزينه داخل السلسلة، مما يوفر تدفق توصيات شفاف تماماً للمستثمرين وغيرهم من المستخدمين النهائيين.

مع زيادة حالات الاستخدام المتنوعة، يتم إنشاء المزيد من البيانات باستمرار وتخزينها على المنصة - مما يضع الأساس لـ "دوامة الذكاء الاصطناعي". يتم تخزين النصوص والصور وبيانات المعاملات القادمة من تطبيقات البلوكتشين بشكل هيكلي في قاعدة البيانات، مما يشكل مجموعة بيانات غنية قابلة للتدريب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

تتحول هذه البيانات المتراكمة إلى مواد تعليمية أساسية للذكاء الاصطناعي، مما يعزز الأداء بشكل مستمر. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يتعلم من أنماط معاملات المستخدمين الهائلة تقديم نصائح مالية مخصصة بدقة أكبر. تجذب هذه التطبيقات المتقدمة للذكاء الاصطناعي المزيد من المستخدمين من خلال تحسين تجربة المستخدم، مما يؤدي إلى زيادة عدد المستخدمين وبالتالي توليد بيانات أكثر ثراء، مما يشكل حلقة مغلقة تستمر في النمو.

5. خارطة الطريق المستقبلية

بعد ترقية الشبكة الرئيسية، ستتركز المنصة على ثلاثة مجالات:

1. تعزيز فهرس EVM للبلوكتشين الرئيسي؛

2. توسيع قدرات استنتاج الذكاء الاصطناعي لدعم نماذج واستخدامات أوسع؛

3. توسيع بيئة المطورين من خلال أدوات وبنية تحتية أكثر سهولة.

5.1 ابتكار فهرسة EVM

لقد كانت التعقيدات الجوهرية للبلوكتشين عقبة رئيسية للمطورين لفترة طويلة. ومن أجل ذلك، أطلق المنصة خطة مبتكرة تركز على المطورين، تهدف بشكل أساسي إلى تبسيط استعلامات البيانات داخل السلسلة. الهدف واضح: من خلال تعزيز كفاءة ومرونة الاستعلام بشكل كبير، لجعل بيانات البلوكتشين أسهل في الوصول إليها.

تُمثل هذه الطريقة تحولًا كبيرًا في طريقة تتبع معاملات NFTs على الإيثريوم. تتعلم المنصة ديناميكيًا أنماط البيانات وهياكلها، مما يحل محل الهياكل الاستعلامية المحددة مسبقًا، وبالتالي تحديد المسارات الأكثر كفاءة لاسترجاع المعلومات. يمكن لمطوري الألعاب تحليل تاريخ معاملات العناصر داخل السلسلة على الفور، بينما يمكن لمشاريع DeFi تتبع تدفقات المعاملات المعقدة بسرعة.

5.2 توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي

تقدم الفهرس المذكور أعلاه أساسًا لتوسيع قدرة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي للمنصة. تم إطلاق أول توسيع لاستدلال الذكاء الاصطناعي بنجاح على الشبكة التجريبية، مع التركيز على دعم نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. من الجدير بالذكر أن إدخال عميل Python قد خفض بشكل كبير من صعوبة دمج نماذج التعلم الآلي في بيئة المنصة.

تتجاوز هذه التطورات تحسينات التقنية، وتعكس التوافق الاستراتيجي السريع مع ابتكارات نماذج الذكاء الاصطناعي. من خلال دعم تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي القوية والمتنوعة بشكل متزايد مباشرة على نقاط تزويد الخدمات، تهدف المنصة إلى كسر حدود التعلم والاستدلال داخل السلسلة.

5.3 استراتيجية توسيع بيئة المطورين

تعمل المنصة بنشاط على إقامة شراكات لإطلاق العنان لكامل إمكانيات تكنولوجيا قواعد البيانات المتجهة، مع التركيز على تطوير التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الجهود إلى تعزيز فائدة الشبكة وطلبها.

تستهدف الفريق مجالات ذات تأثير كبير مثل وكيل أبحاث الذكاء الاصطناعي، ونظام التوصية اللامركزي، والبحث النصي القائم على السياق، والبحث عن التشابه الدلالي. يتجاوز هذا البرنامج الدعم الفني - فهو يخلق منصة يمكن للمطورين من خلالها بناء تطبيقات ذات قيمة حقيقية للمستخدمين. من المتوقع أن تصبح قدرات الفهرسة المعززة والذكاء الاصطناعي المحرك الرئيسي لتطوير هذه التطبيقات.

6. الرؤية والتحديات السوقية

تجعل قاعدة البيانات المتجهة داخل السلسلة الخاصة بالمنصة منها منافسًا رائدًا في مجال دمج البلوكتشين-الذكاء الاصطناعي. إن نهجها المبتكر - التكامل المباشر لقاعدة بيانات المتجهات داخل السلسلة - لم يتم تحقيقه بعد في الأنظمة البيئية الأخرى، مما يبرز