في سياق الذكاء الاصطناعي ، اليقين الوحيد غير مؤكد. يحب الناس أشياء معينة ، لكن عدم اليقين الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي لا رجوع فيه في ظل موجة التطور التكنولوجي. يعتقد المتفائلون أن ظهور الذكاء الاصطناعي سيجلب مساعدة لا يمكن تصورها في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة للعالم بأسره. يعتقد المتشائمون أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير عميق على قواعد اللعبة في الصناعة الحالية ، وبالتالي سيؤدي إلى الكثير من البطالة.
ولكن على أي حال ، منذ ظهور ChatGPT وحتى الوقت الحاضر ، تقبلت آراء الناس حول الذكاء الاصطناعي تدريجيًا من المفاجأة والقلق. يبدو أن الناس يدركون أنه بغض النظر عما إذا كانوا يرحبون به أو يرفضونه ، فإن الذكاء الاصطناعي سيتعمق بلا شك في جميع مجالات الأشخاص وسيؤدي إلى تعطيل مختلف الصناعات بآلياته وإمكانياته الخاصة.
الآن ، بدأ الذكاء الاصطناعي في الدخول إلى Web3 وله تأثير على الصناعة بأكملها.
قال وانج ييشي ، المؤسس السابق لـ OneKey ، على تويتر: لقد تحولت قصة Web3 من العملة المشفرة إلى الذكاء الاصطناعي. وجهة نظر وانغ ييشي ليست وحدها. يعتقد العديد من الأشخاص في صناعة الويب 3 أن الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير على Web3 ، خاصة في مجالات NFT و GameFi. ويعني ظهور مفهوم AIGC أن هناك نموذجًا جديدًا في إنشاء المحتوى . من PGC (المحتوى المحترف ، المحتوى المنتج بشكل احترافي) إلى UGC (المحتوى الذي ينشئه المستخدم) ، والآن AIGC ، يتم تسليم عمل إنشاء المحتوى إلى البرنامج.
بالإضافة إلى تأثير AIGC على محتوى Web3 ، في الواقع ، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على Web3 أكثر عمقًا مما كنا نتخيله.
يعمل الذكاء الاصطناعي على "تصحيح" Web3
يأتي "تصحيح" الويب 3 الخاص بالذكاء الاصطناعي من جانبين: من ناحية ، أدى ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تشتيت انتباه رأس المال عن Web3.
قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ، أصبح Web3 ذات مرة المعجنات الحلوة في نظر أصحاب رأس المال المغامر والمؤسسات ، كما أطلق جميع مناحي الحياة أيضًا مفاهيم Web3 المختلفة (مثل المجموعات الرقمية والميتافرسات) كحيل. لكن بعد ظهور الذكاء الاصطناعي ، تغير هذا الوضع.
في نظر المؤسسات ، يبدو AIGC على الأقل أكثر موثوقية من Web3 ، على الأقل هو شيء عملي ، وليس مفهومًا يجب توقعه. الاهتمام المؤسسي آخذ في التحول ، بالإضافة إلى الأسواق الهابطة والتنظيم لأسباب أخرى. وفقًا لإحصاءات معهد Gyro Research ، كان هناك 86 حدثًا تمويلًا عالميًا في مجال Web3 في مارس من هذا العام ، بقيمة 5.676 مليار يوان ، بانخفاض سنوي قدره 47.98٪.
التمويل ، هو ترك مساحة Web3 والانتقال إلى الذكاء الاصطناعي.
جانب آخر من "التصحيح" هو: ظهور الذكاء الاصطناعي هو تغيير آلية ومنطق مجال Web3. بدأ مشروع Web3 بالتركيز على إضافة عناصر من الذكاء الاصطناعي إلى بيئته الخاصة. بدأت بعض المشاريع في التطور ، على الأقل يمكن استخدام مفهوم الذكاء الاصطناعي أو على الأقل واجهة GPT. يمكننا أن نعتبر هذه الظاهرة بمثابة "تصحيح" الذكاء الاصطناعي لعالم Web3 ، أو كطريقة استجابة ذاتية تستند إلى "الغزو" القوي للذكاء الاصطناعي في عالم Web3.
إذن هناك ظهور لمفهوم AI Web3. خلال عملية تكامل الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، ظهرت العديد من المنتجات المختلفة في السوق ، ويمكن تقسيم هذه المنتجات تقريبًا إلى فئتين: الأولى تعتمد على اتجاه المشروع نفسه ، مع إضافة عناصر الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتدخل مثل هذه المنتجات في واجهة بعض أدوات الذكاء الاصطناعي على أساس منتجاتها الخاصة ، وتؤكد على تمكين وتعزيز الذكاء الاصطناعي للمنتج عند الإعلان عنه خارجيًا. مثل AIGOGE.
مزيج آخر من AI + Web3 هو تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة. تركز Pionex على استراتيجيات التداول AI + ؛ تركز Getch و Cortex و SingularityNET على إنشاء البنية التحتية AI + ؛ تركز Numerai على التنبؤ المالي AI + ، إلخ.
إن ظهور منتجات Web3 بمفاهيم مختلفة للذكاء الاصطناعي يعكس تفضيل السوق ورأس المال لهذا النوع من المنتجات ، على سبيل المثال ، ارتفعت عملة AIDOGE التي تم إطلاقها في 18 أبريل بنسبة 218.50٪ في غضون يومين. (Fetch.ai) زادت FET و SingularityNET (AGIX) و Ocean Protocol (Ocean) وغيرها من الرموز المميزة للمشروع بنسبة 110٪ و 61.53٪ و 66.67٪ على التوالي في غضون 90 يومًا.
في حين أن السوق الثانوي لمفهوم AI Web3 حار ، فإن أداء السوق الأساسي أكثر إرضاءً. منذ بداية هذا العام ، تلقت منتجات AI Web3 أيضًا تمويلًا واحدًا تلو الآخر.في 29 مارس من هذا العام ، تلقت Fetch.ai استثمارًا بقيمة 40 مليون دولار من SWF Labs.
في الوقت الحالي ، يبدو أن مفهوم AI + Web3 أصبح اتجاهًا رئيسيًا في المستقبل ، لذلك هنا ، يقوم معهد أبحاث veDAO بفرز المسارات المختلفة التي قد يؤدي إليها الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تغييرات على Web3 للرجوع إليها.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المسارات المختلفة للويب 3
استراتيجية التداول القائمة على الذكاء الاصطناعي
تتمثل الفكرة العامة لاستراتيجية تعدين السيولة القائمة على ChatGPT في استخدام نموذج ChatGPT للتنبؤ بظروف السوق لتقرير ما إذا كنت تريد المشاركة في تعدين السيولة واختيار أفضل وقت.
دور الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التداول:
جمع البيانات: استخدم واجهة برمجة التطبيقات للحصول على البيانات المطلوبة لتعدين السيولة من البورصات ، مثل سعر أزواج التداول ، وحجم التداول ، وإمدادات السيولة ، والجذب ، إلخ.
إنشاء نموذج ChatGPT: استخدم نموذج ChatGPT المدرب لتحليل البيانات التاريخية والتنبؤ باتجاهات وأرباح تعدين السيولة الحالية والمستقبلية.
التحكم في المخاطر: بناءً على نتائج تنبؤات ChatGPT ، قم بصياغة استراتيجيات التحكم في المخاطر ، مثل وضع شروط وقف الخسارة وجني الأرباح ، والتحكم في حجم التداول ، وما إلى ذلك ، لحماية مصالح المستثمرين.
تنفيذ استراتيجيات التداول: قم بصياغة استراتيجيات التداول بناءً على نتائج التنبؤ بنموذج ChatGPT ، مثل اختيار أزواج التداول ، واتخاذ قرار بشأن فرص التداول ، وتحديد أسعار التداول ، وما إلى ذلك.
تنفيذ الصفقة: قم بتنفيذ المعاملة وفقًا لاستراتيجية المعاملة ، ويقوم نظام الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتنفيذ استثمار الأموال في التعدين والحصول على الدخل المتوقع.
المراقبة والتحسين: مراقبة نتائج المعاملات وأداء النموذج بانتظام ، وتحسين الاستراتيجيات وضبطها للحفاظ على عوائد الاستثمار الجيدة وتأثيرات التحكم في المخاطر.
إستراتيجية تحليل المشاعر القائمة على الذكاء الاصطناعي
استنادًا إلى إمكانات معالجة اللغة الطبيعية في ChatGPT ، تجري الاستراتيجية تحليلًا للمشاعر على معنويات السوق من خلال تحليل البيانات النصية مثل التقارير الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. قد تختار إستراتيجية التداول الشراء عندما تكون المشاعر السائدة في معظم النص "إيجابية" أو "شراء" ، والعكس صحيح.
يتطلب تحقيق هذه الاستراتيجية جمع البيانات النصية المتعلقة بالسوق ، وتنظيف هذه البيانات وتحليلها ونمذجةها. لنمذجة نموذج تحليل المشاعر ، يمكن استخدام خوارزمية التعلم تحت الإشراف لتدريب بيانات التدريب المسمى للتنبؤ بالاتجاه العاطفي للنص. يمكن تعديل صياغة استراتيجيات التداول وفقًا لنتائج التنبؤ الخاصة بالنموذج ، جنبًا إلى جنب مع اتجاهات السوق وعوامل أخرى.
تحليل إستراتيجية التداول القائم على الذكاء الاصطناعي
تقوم هذه الإستراتيجية بتحليل وتقييم استراتيجيات التداول بناءً على قدرة ChatGPT على فهم الأوصاف النصية لاستراتيجيات التداول. على سبيل المثال ، قم بتحليل نتائج الاختبار الخلفي والعوائد التاريخية لاستراتيجيات التداول لتقييم فعالية وموثوقية الاستراتيجيات ، وصياغة استراتيجيات التداول وفقًا لذلك. لتحليل وتقييم استراتيجيات التداول ، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بمعدل العائد ومخاطر الاستراتيجيات من خلال تدريب النموذج والتحسين. يمكن تعديل صياغة استراتيجيات التداول وفقًا لنتائج التنبؤ الخاصة بالنموذج ، جنبًا إلى جنب مع عوامل مثل اتجاهات الإنتاج التجريبي.
إدارة محافظ الأصول القائمة على الذكاء الاصطناعي
يمكن لأدوات إدارة حافظة الأصول القائمة على ChatGPT استخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لمساعدة المستخدمين على إدارة محافظ الأصول بشكل أفضل ، وتحسين تخصيص الأصول والتحكم في المخاطر ، وتقديم تنبؤات واقتراحات أكثر دقة في اتخاذ قرارات الاستثمار. يقدر على:
التحليل الآلي للأصول واختيار العملة: استخدم معالجة اللغة الطبيعية لـ ChatGPT لتحليل وتقييم الأساسيات وظروف السوق وعوامل الاقتصاد الكلي للأصول المختلفة ، وذلك لتحديد أهداف الاستثمار المناسبة تلقائيًا وتقليل مخاطر القرارات الخاطئة.
تحسين محفظة الأصول: توقع اتجاهات السوق والمخاطر من خلال ChatGPT ، وتزويد المستخدمين باقتراحات تحسين محفظة الأصول ، وتحقيق تنويع المخاطر وتعظيم العائد.
التنفيذ الآلي للمعاملات: استنادًا إلى نموذج اتخاذ قرار المعاملات في ChatGPT ، فإنه ينفذ تلقائيًا معاملات البيع والشراء ، ويحقق التعديل في الوقت الفعلي للأصول وتحسينها ، ويقلل من مخاطر التدخل البشري.
أداة التداول المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي (حساب AI التجريبي)
أداة تداول العملات المشفرة المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي عبارة عن منصة تداول افتراضية تحاكي بيئة سوق العملات المشفرة الحقيقية القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتوفر أموالًا افتراضية للمستخدمين لإجراء معاملات محاكاة. يمكن للمستخدمين تعلم معاملات العملة المشفرة على المنصة ، وصياغة استراتيجيات التداول وإجراء معاملات محاكاة دون المخاطرة في المعاملات الحقيقية ، مما يسمح لمزيد من المستخدمين بتجربة وظائف الذكاء الاصطناعي مع تحقيق تقدم في مستويات الاستثمار الذاتي.
الاتجاه العملي لـ DEX + AI:
اتخاذ القرارات المساعدة: تحليل واستخراج بيانات التداول ، وتوفير تحليل وتوقع أكثر دقة وشمولية للسوق ، ومساعدة المتداولين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة.
تحسين إدارة محفظة الأصول: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي أن تزود المستخدمين بخدمات أكثر تخصيصًا وفعالية لإدارة حافظة الأصول من خلال تحليل تفضيلات الاستثمار لدى المستخدمين ، وتحمل المخاطر ، وبيانات المعاملات التاريخية وغيرها من المعلومات.
تحسين تجربة المستخدم: يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تزود المستخدمين بتجربة خدمة معاملات أكثر ذكاءً وسرعة ومراعاة من خلال خدمة العملاء الذكية والتوصية الذكية والسؤال والإجابة الذكية وما إلى ذلك ، وتحسين رضا المستخدم وولائه.
جمع معلومات الاستثمار: يمكن لـ Al المساعدة في توفير الرأي العام ، والمشاعر ، ومعلومات المخاطر.
التنبؤ بالأسعار: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تقنيات مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي لتحليل بيانات السوق للتنبؤ باتجاه أسعار العملات المشفرة ومساعدة المستخدمين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة.
قرارات التداول: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام أنظمة التداول الآلية لتنفيذ قرارات التداول ، مثل التداول بناءً على قواعد واستراتيجيات محددة مسبقًا ، وبالتالي تقليل تأثير العوامل البشرية على المعاملات.
أمان الذكاء الاصطناعي:
تحليل الاحتيال: يمكن لتقنية الذكاء الاصطناعي مراقبة وتحليل حركة مرور الشبكة من خلال الذكاء الاصطناعي ، وتحديد ومنع هجمات الشبكة والسلوكيات الاحتيالية ، وتحسين أمان ومصداقية Dex.
تدقيق العقود: يمكن أن تساعد تقنية الذكاء الاصطناعي في تحسين كتابة ونشر العقود الذكية ، وتحسين جودة وموثوقية الكود الخاص بها ؛ ويمكن أن تساعد أيضًا في مراقبة ومنع السلوكيات الضارة ، وتقليل مخاطر ونقاط ضعف Dex.
تحليل الائتمان: باستخدام تقنيات مثل البيانات الضخمة والتعلم الآلي ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل المعلومات متعددة الأبعاد مثل سجل ائتمان العميل والوضع المالي والشبكة الاجتماعية والبيانات السلوكية لتقييم مستوى مخاطر الائتمان للعميل. يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام البيانات الضخمة وخوارزميات التعلم الآلي لتحليل السجل الائتماني للعميل والوضع المالي والبيانات الأخرى ذات الصلة لتقييم مستوى مخاطر العميل. للتنبؤ بالمخاطر الافتراضية للعملاء.
اكتشاف الاحتيال: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الصور لتحليل سجلات معاملات العملاء وغيرها من البيانات السلوكية لاكتشاف الاحتيال المحتمل.
مراقبة المعاملات: يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام تقنية تحليل البيانات في الوقت الفعلي لمراقبة أنشطة المعاملات لتحديد السلوكيات غير الطبيعية المحتملة للمعاملات.
إدارة المخاطر: نظام إدارة المخاطر المستند إلى ChatGPT هو نظام يستخدم تقنية معالجة اللغة الطبيعية لتحليل التدهور وتقييم مخاطر السوق المالية. من خلال تحليل البيانات المالية وأخبار السوق في الوقت الفعلي ، يمكن إنشاء تنبؤات وتحذيرات بشأن مخاطر السوق لمساعدة المستثمرين على إدارة المخاطر بشكل أفضل.
تحسين سرعة وكفاءة المعاملات: يمكن أن يؤدي تحسين عملية المعاملات (مثل اختيار التوجيه الأمثل) من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تقليل ازدحام المعاملات وتقليل تكاليف المعاملات وتسريع وقت إكمال المعاملات.
حل العديد من المشكلات الرئيسية في DEX الحالي:
السيولة غير الكافية: بالمقارنة مع CEX ، فإن حجم التداول في DEX صغير نسبيًا ، مما يؤدي إلى عدم كفاية السيولة ، ويتأثر سعر المعاملة بسهولة بتقلبات السوق. يمكن أن يؤدي استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تحسين ذكاء روبوتات التداول ، وبالتالي تحسين كفاءة التداول والربحية ، وزيادة حجم التداول والسيولة.
القضايا الأمنية: نظرًا للطبيعة اللامركزية لـ DEX ، هناك مخاطر أمنية في عملية المعاملة ، مثل سرقة الأصول ، وثغرات العقد ، وما إلى ذلك. يمكن أن يؤدي استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تحسين قدرات التحكم في المخاطر ، وتحقيق التحكم الذكي في المخاطر ومراقبة السلامة ، ومنع وقوع أحداث المخاطر.
تجربة مستخدم سيئة: واجهة مستخدم DEX أبسط من واجهة CEX ، وتجربة المستخدم ليست جيدة. يمكن أن يؤدي استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تحسين قدرات الخدمة الشخصية للمستخدم ، وتحقيق نظام ذكي للعلاقة والتوصية مع العملاء ، وتحسين تجربة المستخدم.
تكاليف المعاملات المرتفعة: مقارنة برسوم المناولة منخفضة التكلفة في CEX ، فإن DEX لديها حاليًا تكاليف معاملات مرتفعة نسبيًا بسبب رسوم عامل التعدين وأسباب أخرى. يمكن أن يؤدي استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تحسين استراتيجية التداول لروبوتات التداول ، وتقليل تكاليف ومخاطر المعاملات ، وتحسين الربحية.
لخص:
بشكل عام ، ظهور الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية جديدة بسيطة ، ولكنه مفهوم جديد ومجال جديد ، والذي سيجلب سلسلة من التكرارات وحتى التخريب لمنطق التشغيل الأساسي للمجتمع بأكمله. وينطبق الشيء نفسه على عالم Web3. لن تقتصر العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 على تكامل المفاهيم ، أو الإضافة البسيطة لأدوات الذكاء الاصطناعي إلى مشروع معين. بدلاً من ذلك ، انتقل مباشرةً إلى المنطق الأساسي لـ Web3 ، بحيث يتم منح جميع السلوكيات في Web3 معنى وجود الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل Web3 أكثر كفاءة وذكاءً.
تمامًا مثل العلاقة الفلسفية بين أدوات الإنتاج وعلاقات الإنتاج. لا يمكن النظر إلى الاثنين بشكل مستقل. ما نوع أدوات الإنتاج التي لها أي نوع من الإنتاجية ، وما نوع الإنتاجية التي وفرت الشروط اللازمة لظهور علاقات الإنتاج المقابلة وتعميمها. إذا كان Web3 مع blockchain كطبقة سفلية يمثل علاقة إنتاج أحدث ، فإن الذكاء الاصطناعي هو بلا شك أداة الإنتاج الأكثر تقدمًا في هذا العصر. لذلك ، لدينا سبب للاعتقاد بأن ظهور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونشرها ودمجها كأداة إنتاج لا بد أن تلعب دورًا حاسمًا في الترويج لمفهوم Web3 والترويج له.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
كيف يتكامل الذكاء الاصطناعي بشكل كامل مع Web3؟
في سياق الذكاء الاصطناعي ، اليقين الوحيد غير مؤكد. يحب الناس أشياء معينة ، لكن عدم اليقين الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي لا رجوع فيه في ظل موجة التطور التكنولوجي. يعتقد المتفائلون أن ظهور الذكاء الاصطناعي سيجلب مساعدة لا يمكن تصورها في خفض التكاليف وزيادة الكفاءة للعالم بأسره. يعتقد المتشائمون أن الذكاء الاصطناعي سيكون له تأثير عميق على قواعد اللعبة في الصناعة الحالية ، وبالتالي سيؤدي إلى الكثير من البطالة.
ولكن على أي حال ، منذ ظهور ChatGPT وحتى الوقت الحاضر ، تقبلت آراء الناس حول الذكاء الاصطناعي تدريجيًا من المفاجأة والقلق. يبدو أن الناس يدركون أنه بغض النظر عما إذا كانوا يرحبون به أو يرفضونه ، فإن الذكاء الاصطناعي سيتعمق بلا شك في جميع مجالات الأشخاص وسيؤدي إلى تعطيل مختلف الصناعات بآلياته وإمكانياته الخاصة.
الآن ، بدأ الذكاء الاصطناعي في الدخول إلى Web3 وله تأثير على الصناعة بأكملها.
قال وانج ييشي ، المؤسس السابق لـ OneKey ، على تويتر: لقد تحولت قصة Web3 من العملة المشفرة إلى الذكاء الاصطناعي. وجهة نظر وانغ ييشي ليست وحدها. يعتقد العديد من الأشخاص في صناعة الويب 3 أن الذكاء الاصطناعي له تأثير كبير على Web3 ، خاصة في مجالات NFT و GameFi. ويعني ظهور مفهوم AIGC أن هناك نموذجًا جديدًا في إنشاء المحتوى . من PGC (المحتوى المحترف ، المحتوى المنتج بشكل احترافي) إلى UGC (المحتوى الذي ينشئه المستخدم) ، والآن AIGC ، يتم تسليم عمل إنشاء المحتوى إلى البرنامج.
بالإضافة إلى تأثير AIGC على محتوى Web3 ، في الواقع ، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على Web3 أكثر عمقًا مما كنا نتخيله.
يعمل الذكاء الاصطناعي على "تصحيح" Web3
يأتي "تصحيح" الويب 3 الخاص بالذكاء الاصطناعي من جانبين: من ناحية ، أدى ظهور تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تشتيت انتباه رأس المال عن Web3.
قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ، أصبح Web3 ذات مرة المعجنات الحلوة في نظر أصحاب رأس المال المغامر والمؤسسات ، كما أطلق جميع مناحي الحياة أيضًا مفاهيم Web3 المختلفة (مثل المجموعات الرقمية والميتافرسات) كحيل. لكن بعد ظهور الذكاء الاصطناعي ، تغير هذا الوضع.
في نظر المؤسسات ، يبدو AIGC على الأقل أكثر موثوقية من Web3 ، على الأقل هو شيء عملي ، وليس مفهومًا يجب توقعه. الاهتمام المؤسسي آخذ في التحول ، بالإضافة إلى الأسواق الهابطة والتنظيم لأسباب أخرى. وفقًا لإحصاءات معهد Gyro Research ، كان هناك 86 حدثًا تمويلًا عالميًا في مجال Web3 في مارس من هذا العام ، بقيمة 5.676 مليار يوان ، بانخفاض سنوي قدره 47.98٪.
التمويل ، هو ترك مساحة Web3 والانتقال إلى الذكاء الاصطناعي.
جانب آخر من "التصحيح" هو: ظهور الذكاء الاصطناعي هو تغيير آلية ومنطق مجال Web3. بدأ مشروع Web3 بالتركيز على إضافة عناصر من الذكاء الاصطناعي إلى بيئته الخاصة. بدأت بعض المشاريع في التطور ، على الأقل يمكن استخدام مفهوم الذكاء الاصطناعي أو على الأقل واجهة GPT. يمكننا أن نعتبر هذه الظاهرة بمثابة "تصحيح" الذكاء الاصطناعي لعالم Web3 ، أو كطريقة استجابة ذاتية تستند إلى "الغزو" القوي للذكاء الاصطناعي في عالم Web3.
إذن هناك ظهور لمفهوم AI Web3. خلال عملية تكامل الذكاء الاصطناعي والويب 3 ، ظهرت العديد من المنتجات المختلفة في السوق ، ويمكن تقسيم هذه المنتجات تقريبًا إلى فئتين: الأولى تعتمد على اتجاه المشروع نفسه ، مع إضافة عناصر الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما تتدخل مثل هذه المنتجات في واجهة بعض أدوات الذكاء الاصطناعي على أساس منتجاتها الخاصة ، وتؤكد على تمكين وتعزيز الذكاء الاصطناعي للمنتج عند الإعلان عنه خارجيًا. مثل AIGOGE.
مزيج آخر من AI + Web3 هو تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة. تركز Pionex على استراتيجيات التداول AI + ؛ تركز Getch و Cortex و SingularityNET على إنشاء البنية التحتية AI + ؛ تركز Numerai على التنبؤ المالي AI + ، إلخ.
إن ظهور منتجات Web3 بمفاهيم مختلفة للذكاء الاصطناعي يعكس تفضيل السوق ورأس المال لهذا النوع من المنتجات ، على سبيل المثال ، ارتفعت عملة AIDOGE التي تم إطلاقها في 18 أبريل بنسبة 218.50٪ في غضون يومين. (Fetch.ai) زادت FET و SingularityNET (AGIX) و Ocean Protocol (Ocean) وغيرها من الرموز المميزة للمشروع بنسبة 110٪ و 61.53٪ و 66.67٪ على التوالي في غضون 90 يومًا.
في حين أن السوق الثانوي لمفهوم AI Web3 حار ، فإن أداء السوق الأساسي أكثر إرضاءً. منذ بداية هذا العام ، تلقت منتجات AI Web3 أيضًا تمويلًا واحدًا تلو الآخر.في 29 مارس من هذا العام ، تلقت Fetch.ai استثمارًا بقيمة 40 مليون دولار من SWF Labs.
في الوقت الحالي ، يبدو أن مفهوم AI + Web3 أصبح اتجاهًا رئيسيًا في المستقبل ، لذلك هنا ، يقوم معهد أبحاث veDAO بفرز المسارات المختلفة التي قد يؤدي إليها الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تغييرات على Web3 للرجوع إليها.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المسارات المختلفة للويب 3
استراتيجية التداول القائمة على الذكاء الاصطناعي
تتمثل الفكرة العامة لاستراتيجية تعدين السيولة القائمة على ChatGPT في استخدام نموذج ChatGPT للتنبؤ بظروف السوق لتقرير ما إذا كنت تريد المشاركة في تعدين السيولة واختيار أفضل وقت.
دور الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات التداول:
إستراتيجية تحليل المشاعر القائمة على الذكاء الاصطناعي
استنادًا إلى إمكانات معالجة اللغة الطبيعية في ChatGPT ، تجري الاستراتيجية تحليلًا للمشاعر على معنويات السوق من خلال تحليل البيانات النصية مثل التقارير الإخبارية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. قد تختار إستراتيجية التداول الشراء عندما تكون المشاعر السائدة في معظم النص "إيجابية" أو "شراء" ، والعكس صحيح.
يتطلب تحقيق هذه الاستراتيجية جمع البيانات النصية المتعلقة بالسوق ، وتنظيف هذه البيانات وتحليلها ونمذجةها. لنمذجة نموذج تحليل المشاعر ، يمكن استخدام خوارزمية التعلم تحت الإشراف لتدريب بيانات التدريب المسمى للتنبؤ بالاتجاه العاطفي للنص. يمكن تعديل صياغة استراتيجيات التداول وفقًا لنتائج التنبؤ الخاصة بالنموذج ، جنبًا إلى جنب مع اتجاهات السوق وعوامل أخرى.
تحليل إستراتيجية التداول القائم على الذكاء الاصطناعي
تقوم هذه الإستراتيجية بتحليل وتقييم استراتيجيات التداول بناءً على قدرة ChatGPT على فهم الأوصاف النصية لاستراتيجيات التداول. على سبيل المثال ، قم بتحليل نتائج الاختبار الخلفي والعوائد التاريخية لاستراتيجيات التداول لتقييم فعالية وموثوقية الاستراتيجيات ، وصياغة استراتيجيات التداول وفقًا لذلك. لتحليل وتقييم استراتيجيات التداول ، يمكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بمعدل العائد ومخاطر الاستراتيجيات من خلال تدريب النموذج والتحسين. يمكن تعديل صياغة استراتيجيات التداول وفقًا لنتائج التنبؤ الخاصة بالنموذج ، جنبًا إلى جنب مع عوامل مثل اتجاهات الإنتاج التجريبي.
إدارة محافظ الأصول القائمة على الذكاء الاصطناعي
يمكن لأدوات إدارة حافظة الأصول القائمة على ChatGPT استخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية لمساعدة المستخدمين على إدارة محافظ الأصول بشكل أفضل ، وتحسين تخصيص الأصول والتحكم في المخاطر ، وتقديم تنبؤات واقتراحات أكثر دقة في اتخاذ قرارات الاستثمار. يقدر على:
التحليل الآلي للأصول واختيار العملة: استخدم معالجة اللغة الطبيعية لـ ChatGPT لتحليل وتقييم الأساسيات وظروف السوق وعوامل الاقتصاد الكلي للأصول المختلفة ، وذلك لتحديد أهداف الاستثمار المناسبة تلقائيًا وتقليل مخاطر القرارات الخاطئة.
تحسين محفظة الأصول: توقع اتجاهات السوق والمخاطر من خلال ChatGPT ، وتزويد المستخدمين باقتراحات تحسين محفظة الأصول ، وتحقيق تنويع المخاطر وتعظيم العائد.
التنفيذ الآلي للمعاملات: استنادًا إلى نموذج اتخاذ قرار المعاملات في ChatGPT ، فإنه ينفذ تلقائيًا معاملات البيع والشراء ، ويحقق التعديل في الوقت الفعلي للأصول وتحسينها ، ويقلل من مخاطر التدخل البشري.
أداة التداول المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي (حساب AI التجريبي)
أداة تداول العملات المشفرة المحاكاة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي عبارة عن منصة تداول افتراضية تحاكي بيئة سوق العملات المشفرة الحقيقية القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتوفر أموالًا افتراضية للمستخدمين لإجراء معاملات محاكاة. يمكن للمستخدمين تعلم معاملات العملة المشفرة على المنصة ، وصياغة استراتيجيات التداول وإجراء معاملات محاكاة دون المخاطرة في المعاملات الحقيقية ، مما يسمح لمزيد من المستخدمين بتجربة وظائف الذكاء الاصطناعي مع تحقيق تقدم في مستويات الاستثمار الذاتي.
الاتجاه العملي لـ DEX + AI:
اتخاذ القرارات المساعدة: تحليل واستخراج بيانات التداول ، وتوفير تحليل وتوقع أكثر دقة وشمولية للسوق ، ومساعدة المتداولين على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر استنارة.
أمان الذكاء الاصطناعي:
تحسين سرعة وكفاءة المعاملات: يمكن أن يؤدي تحسين عملية المعاملات (مثل اختيار التوجيه الأمثل) من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تقليل ازدحام المعاملات وتقليل تكاليف المعاملات وتسريع وقت إكمال المعاملات.
حل العديد من المشكلات الرئيسية في DEX الحالي:
لخص:
بشكل عام ، ظهور الذكاء الاصطناعي ليس مجرد تقنية جديدة بسيطة ، ولكنه مفهوم جديد ومجال جديد ، والذي سيجلب سلسلة من التكرارات وحتى التخريب لمنطق التشغيل الأساسي للمجتمع بأكمله. وينطبق الشيء نفسه على عالم Web3. لن تقتصر العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والويب 3 على تكامل المفاهيم ، أو الإضافة البسيطة لأدوات الذكاء الاصطناعي إلى مشروع معين. بدلاً من ذلك ، انتقل مباشرةً إلى المنطق الأساسي لـ Web3 ، بحيث يتم منح جميع السلوكيات في Web3 معنى وجود الذكاء الاصطناعي ، مما يجعل Web3 أكثر كفاءة وذكاءً.
تمامًا مثل العلاقة الفلسفية بين أدوات الإنتاج وعلاقات الإنتاج. لا يمكن النظر إلى الاثنين بشكل مستقل. ما نوع أدوات الإنتاج التي لها أي نوع من الإنتاجية ، وما نوع الإنتاجية التي وفرت الشروط اللازمة لظهور علاقات الإنتاج المقابلة وتعميمها. إذا كان Web3 مع blockchain كطبقة سفلية يمثل علاقة إنتاج أحدث ، فإن الذكاء الاصطناعي هو بلا شك أداة الإنتاج الأكثر تقدمًا في هذا العصر. لذلك ، لدينا سبب للاعتقاد بأن ظهور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونشرها ودمجها كأداة إنتاج لا بد أن تلعب دورًا حاسمًا في الترويج لمفهوم Web3 والترويج له.