AI+Crypto: موجتان مزدوجتان تتسارعتا في الاندماج

منذ بداية عام 2024، أصبح مصطلح "AI+Crypto" يظهر بشكل متزايد في مرأى أعيننا. من ظهور ChatGPT إلى إطلاق نماذج متعددة الأنماط من قبل مؤسسات نموذجية ناشئة مثل OpenAI وAnthropic وMistral، وصولاً إلى محاولات مختلف بروتوكولات DeFi وأنظمة الحكم وحتى منصات التواصل الاجتماعي NFT لدمج وكيل AI، أصبحت هذه "الموجة التكنولوجية المزدوجة" دمجاً واقعياً يحدث كتطور جديد.

تنبع القوة الأساسية لهذا الاتجاه من التفاعل التكاملي بين نظامين تقنيين رئيسيين على جانبي الطلب والعرض. جعلت تطورات الذكاء الاصطناعي من الممكن "تنفيذ المهام" و"معالجة المعلومات" من البشر إلى الآلات، لكن لا يزال يواجه قيودًا أساسية مثل "نقص الفهم السياقي" و"نقص هيكل الحوافز" و"مخرجات غير موثوقة". بينما تقدم تقنيات التشفير أنظمة بيانات على السلسلة، وآليات تصميم حوافز، وأطر حوكمة برمجية، والتي يمكن أن تعالج هذه العيوب في الذكاء الاصطناعي. ومن ناحية أخرى، يحتاج قطاع التشفير أيضًا إلى أدوات ذكية أقوى لمعالجة سلوك المستخدم وإدارة المخاطر وتنفيذ المعاملات، وهي المجالات التي يتفوق فيها الذكاء الاصطناعي.

بعبارة أخرى، توفر تقنيات التشفير عالماً هيكلياً للذكاء الاصطناعي، بينما تضيف الذكاء الاصطناعي قدرة اتخاذ القرار النشطة لتقنيات التشفير. يشكل هذا الدمج التكنولوجي القائم على أسس متبادلة نمطاً جديداً عميقاً من "البنية التحتية المتبادلة". مثال بارز على ذلك هو ظهور "صناع السوق المعتمدين على الذكاء الاصطناعي" في بروتوكولات DeFi. تقوم هذه الأنظمة بنمذجة تقلبات السوق في الوقت الفعلي من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي، وتجمع بين البيانات على السلسلة، وعمق دفتر الطلبات، ومؤشرات المشاعر عبر السلاسل، وغيرها من المتغيرات، لتحقيق جدولة سيولة ديناميكية، مما يحل محل نماذج تحديد المعلمات الثابتة التقليدية. علاوة على ذلك، في سيناريوهات الحكم، بدأت "وكلاء الحكم" المدعومون بالذكاء الاصطناعي في محاولة解析 محتوى الاقتراحات، ونوايا المستخدمين، والتنبؤ بتوجهات التصويت، ودفع اقتراحات اتخاذ القرار الشخصية للمستخدمين. في هذا السيناريو، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد أداة، بل بدأ يتطور تدريجياً ليصبح "منفذ الإدراك على السلسلة".

ليس ذلك فحسب، من منظور البيانات، فإن بيانات السلوك على السلسلة تمتاز بخصائص قابلة للتحقق، ومهيكلة، ومقاومة للرقابة، مما يجعلها مواد تدريب مثالية لنماذج الذكاء الاصطناعي. لقد حاولت بعض المشاريع الناشئة بالفعل دمج السلوك على السلسلة في عملية ضبط النموذج، وفي المستقبل قد تظهر "معايير نماذج الذكاء الاصطناعي على السلسلة"، مما يمنح النماذج القدرة على فهم الدلالات الأصلية للويب 3 أثناء التدريب.

في نفس الوقت، توفر آلية الحوافز على السلسلة نظامًا اقتصاديًا أكثر قوة واستدامة لنظام الذكاء الاصطناعي مقارنة بمنصات الويب 2. على سبيل المثال، تتيح بروتوكولات تحفيز الوكيل المحددة بواسطة بروتوكول MCP لمنفذي النموذج عدم الاعتماد على رسوم استدعاء API، بل يمكنهم الحصول على مكافآت رمزية من خلال "إثبات تنفيذ المهام على السلسلة + الالتزام بنية المستخدم + القيمة الاقتصادية القابلة للتتبع". بعبارة أخرى، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي لأول مرة "المشاركة في النظام الاقتصادي"، وليس فقط كأدوات مدمجة فيه.

من منظور أوسع، فإن هذه الاتجاهات ليست مجرد دمج تقني، بل هي أيضًا تحول في النموذج. قد تتطور AI + Crypto في النهاية إلى "هيكل اجتماعي على السلسلة مركزه الوكيل": لم يعد البشر هم الحكام الوحيدون، حيث يمكن للنماذج على السلسلة تنفيذ العقود وفهم السياق وتنسيق الألعاب وإدارة الأمور بشكل نشط، وإنشاء اقتصادات صغيرة خاصة بها من خلال آلية الرموز. هذه ليست خيال علمي، بل هي استنتاج منطقي بناءً على المسار التكنولوجي الحالي.

لذلك، حصلت رواية AI + Crypto على اهتمام كبير من سوق رأس المال خلال الأشهر الستة الماضية. من المؤسسات الاستثمارية إلى بدء مشاريع متنوعة، نرى توافقًا يتشكل تدريجيًا: ستلعب نماذج الذكاء الاصطناعي دورًا ليس مجرد "أداة" في Web3، ولكن ك"موضوع" ------ ستتمتع بالهوية، وستمتلك السياق، وستحصل على الحوافز، بل وستمتلك حقوق الحكم.

يمكن توقع أنه في عالم Web3 بعد عام 2025، ستكون الوكلاء الذكاء الاصطناعي من المشاركين في النظام الذين لا يمكن تجنبهم. هذه الطريقة في المشاركة ليست مجرد "نموذج خارج السلسلة + واجهة برمجة التطبيقات على السلسلة" التقليدية، بل تتطور تدريجياً إلى شكل جديد حيث "النموذج هو العقد" و"النوايا هي العقود". وما وراء ذلك هو نموذج للسياق، وهو بروتوكول السياق MCP( الذي يبني نموذجاً دلالياً وتنفيذياً جديداً.

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة هو واحد من الفرص النادرة "للتواصل بين البنى التحتية" خلال السنوات العشر الماضية. هذه ليست نقطة انطلاق مفاجئة، بل هي تطور هيكلي طويل الأمد. ستحدد كيفية عمل الذكاء الاصطناعي على السلسلة، وكيفية تنسيقه، وكيفية تحفيزه، وستحدد في النهاية الشكل المستقبلي للهيكل الاجتماعي على السلسلة.

![MCP تقرير البحث المتعمق: البنية التحتية الجديدة للبروتوكولات في الاتجاهات الكبرى لـ AI + Crypto])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb628f781ca82e76db92fb9d6c9a36d0.webp(

خلفية اقتراح بروتوكول MCP وآليته الأساسية

إن دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنيات التشفير ينتقل من مرحلة استكشاف المفاهيم إلى فترة حاسمة من التحقق من الجدوى العملية. خاصة منذ عام 2024، بدأت النماذج الكبيرة الممثلة بـ GPT-4 وClaude وGemini في اكتساب القدرة على إدارة السياق بشكل مستقر، وتفكيك المهام المعقدة، والقدرة على التعلم الذاتي، مما يجعل الذكاء الاصطناعي ليس مجرد "ذكاء خارج السلسلة"، بل لديه إمكانية التفاعل المستمر واتخاذ القرارات الذاتية على السلسلة. في الوقت نفسه، يشهد عالم التشفير نفسه تطورًا هيكليًا. لقد زادت نضوج تقنيات مثل سلسلة الكتل المودولارية، وتجريد الحسابات، وRollup-as-a-Service بشكل كبير من مرونة تنفيذ المنطق على السلسلة، مما يزيل الحواجز البيئية أمام الذكاء الاصطناعي ليصبح مشاركًا أصليًا في سلسلة الكتل.

في هذا السياق، تم اقتراح MCP، بهدف بناء مجموعة كاملة من نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل على السلسلة، وتنفيذ، وتغذية راجعة، وطبقة بروتوكول عامة للعوائد. هذا لا يهدف فقط إلى حل مشكلة "عدم قدرة الذكاء الاصطناعي على الاستخدام الفعال على السلسلة"، ولكن أيضًا استجابة للحاجة النظامية في عالم Web3 للانتقال إلى "نموذج مدفوع بالنوايا". تتطلب منطق استدعاء العقود الذكية التقليدية من المستخدمين فهمًا عميقًا لحالة السلسلة، وواجهة الوظائف، وهيكل المعاملات، مما يخلق فجوة كبيرة بين ذلك والطريقة الطبيعية للتعبير لدى المستخدمين العاديين. يمكن أن تسد تدخلات نماذج الذكاء الاصطناعي هذه الفجوة الهيكلية، ولكن لكي تؤدي نماذج الذكاء الاصطناعي دورها، يجب أن تمتلك "هوية"، و"ذاكرة"، و"أذونات"، و"حوافز اقتصادية" على السلسلة. تم إنشاء بروتوكول MCP لحل هذه السلسلة من العوائق.

بشكل محدد، فإن MCP ليست نموذجًا أو منصة مستقلة، بل هي بروتوكول طبقة دلالية شاملة تمتد عبر استدعاء نماذج الذكاء الاصطناعي، وبناء السياق، وفهم النوايا، والتنفيذ على السلسلة، وتغذية المرتدة التحفيزية. يتمحور جوهر تصميمها حول أربعة مستويات: أولاً، إنشاء آلية هوية النموذج. ضمن إطار عمل MCP، يمتلك كل نموذج أو وكيل مستقل عنوانًا خاصًا به على السلسلة، ويمكنه من خلال آلية التحقق من الصلاحيات استلام الأصول، وبدء المعاملات، واستدعاء العقود، ليصبح "حساب من الفئة الأولى" في عالم blockchain. ثانيًا، نظام جمع السياق وتفسير الدلالات. تعمل هذه الوحدة على تجريد الحالة على السلسلة، والبيانات خارج السلسلة، وسجلات التفاعل التاريخية، جنبًا إلى جنب مع إدخال اللغة الطبيعية، لتزويد النموذج بهيكل مهام واضح وسياق بيئي، مما يمكّنه من تنفيذ التعليمات المعقدة ضمن "السياق الدلالي".

حاليًا، بدأت العديد من المشاريع في إنشاء أنظمة نموذجية حول فكرة MCP. على سبيل المثال، تحاول Base MCP نشر نماذج AI كوكيل قابل للاستدعاء علنًا، لخدمة استراتيجيات التداول، وقرارات إدارة الأصول، وغيرها من السيناريوهات؛ بينما قامت Flock ببناء نظام تعاون متعدد الوكلاء قائم على بروتوكول MCP، مما يسمح لعدة نماذج بالتعاون ديناميكيًا حول مهمة مستخدم واحدة؛ في حين أن مشاريع مثل LyraOS وBORK تذهب أبعد من ذلك في محاولة توسيع MCP ليصبح "نظام تشغيل النماذج" كطبقة أساسية، بحيث يمكن لأي مطور بناء مكونات نماذج ذات قدرات محددة عليها، وتقديمها للآخرين للاستخدام، وبالتالي تشكيل سوق خدمات AI مشتركة على السلسلة.

من منظور المستثمرين في العملات المشفرة، فإن طرح MCP لا يجلب فقط مسارًا تقنيًا جديدًا، بل هو أيضًا فرصة لإعادة هيكلة الصناعة. إنه يفتح "طبقة اقتصادية جديدة للذكاء الاصطناعي الأصلي"، حيث لا يكون النموذج مجرد أداة، بل هو أيضًا مشارك اقتصادي له حسابات وائتمانات وعوائد ومسارات تطورية. وهذا يعني أن صانعي السوق في DeFi في المستقبل قد يكونون نماذج، وأن المشاركين في تصويت حوكمة DAO قد يكونون نماذج، وأن منظمي محتوى بيئة NFT قد يكونون نماذج، بل إن البيانات على السلسلة نفسها قد يتم تحليلها وتجميعها وإعادة تسعيرها بواسطة نماذج، مما يؤدي إلى ظهور "أصول بيانات سلوكية للذكاء الاصطناعي" جديدة تمامًا. وبالتالي، ستتحول أفكار الاستثمار من "استثمار في منتج ذكاء اصطناعي" إلى "استثمار في مركز الحوافز أو طبقة تجميع الخدمات أو بروتوكولات التنسيق عبر النماذج في طبقة بيئة الذكاء الاصطناعي"، وMCP كبروتوكول واجهة تنفيذية وسمية أساسية، فإن تأثيره الشبكي المحتمل وميزة المعايير تستحق المراقبة على المدى المتوسط والطويل.

مع دخول المزيد من النماذج إلى عالم Web3، ستحدد الهوية والسياق والتنفيذ والحوافز ما إذا كان يمكن أن تتحقق هذه الاتجاهات حقًا. MCP ليست اختراقًا نقطة واحدة، بل هي "بروتوكول بنية تحتية" يوفر واجهة توافقية لموجة AI+Crypto بأكملها. ما تحاول الإجابة عليه ليس فقط من الناحية التقنية "كيف يمكن جعل AI على السلسلة"، بل أيضًا من الناحية الاقتصادية "كيف يمكن تحفيز AI على الاستمرار في خلق القيمة على السلسلة".

مشاهد التطبيق النموذجية لوكيل الذكاء الاصطناعي: كيف يعيد MCP هيكلة نماذج المهام على السلسلة

عندما تمتلك نماذج الذكاء الاصطناعي هوية على السلسلة، وتكون قادرة على فهم السياق الدلالي، وتستطيع تحليل النوايا وتنفيذ المهام على السلسلة، فإنها لم تعد مجرد "أداة مساعدة"، بل تصبح وكيلًا على السلسلة بمعنى حقيقي، وتصبح كائنًا نشطًا ينفذ المنطق. وهذا، هو بالضبط المعنى الأقصى لوجود بروتوكول MCP - فهو ليس من أجل جعل نموذج ذكاء اصطناعي واحد أكثر قوة، بل من أجل توفير مسار هيكلي لدخول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى عالم البلوكشين، والتفاعل مع العقود، والتعاون مع البشر، والتفاعل مع الأصول. هذا المسار لا يشمل فقط القدرات الأساسية مثل الهوية، والأذونات، والذاكرة، بل يشمل أيضًا الطبقات الوسطى من العمليات مثل تحليل المهام، والتخطيط الدلالي، وإثبات التنفيذ، وأخيرًا يؤدي إلى إمكانية مشاركة وكيل الذكاء الاصطناعي في بناء نظام الاقتصاد Web3.

انطلاقًا من التطبيقات الأكثر واقعية، فإن إدارة الأصول على السلسلة هي المجال الذي تخترقه وكيل الذكاء الاصطناعي أولاً. في الماضي في التمويل اللامركزي، كان يتعين على المستخدمين إعداد المحفظة يدويًا، وتحليل معلمات تجمع السيولة، ومقارنة العائد السنوي، وتحديد الاستراتيجيات، وكانت العملية برمتها غير ودية للغاية للمستخدمين العاديين. بينما يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي القائم على MCP، بعد الحصول على نوايا مثل "تحسين العائدات" أو "التحكم في مخاطر التعرض"، الزحف تلقائيًا إلى البيانات على السلسلة، وتقييم العوائد المميزة والمخاطر المتوقعة لمختلف البروتوكولات، وإنشاء مجموعة استراتيجيات تداول ديناميكيًا، ثم التحقق من أمان مسارات التنفيذ من خلال المحاكاة أو اختبار الأداء الفعلي على السلسلة. لا تعزز هذه النموذج فقط من تخصيص سرعة الاستراتيجيات المستحدثة واستجابتها، ولكن الأهم من ذلك، أنها تجعل المستخدمين غير المحترفين قادرين لأول مرة على تفويض الأصول بلغة طبيعية، مما يجعل إدارة الأصول ليست سلوكًا يتطلب عتبة تقنية عالية.

مشهد آخر يتسارع نضوجه هو الهوية على السلسلة والتفاعل الاجتماعي. كان نظام الهوية على السلسلة في السابق يعتمد بشكل كبير على تاريخ المعاملات، وامتلاك الأصول، أو آليات إثبات معينة، مما جعله محدود التعبير وقابلية التشكيل. ومع تدخل نماذج الذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدم أن يمتلك "وكيل دلالي" يتزامن باستمرار مع تفضيلاته واهتماماته وسلوكياته الديناميكية، ويمكن لهذا الوكيل أن يشارك نيابة عن المستخدم في DAO الاجتماعي، وينشر المحتوى، وينظم أنشطة NFT، وحتى يساعد المستخدم في الحفاظ على سمعته وتأثيره على السلسلة. على سبيل المثال، بدأت بعض الشبكات الاجتماعية في نشر وكلاء يدعمون بروتوكول MCP، من أجل المساعدة التلقائية للمستخدمين الجدد في إكمال عملية الانضمام، وبناء مخطط التواصل الاجتماعي، والمشاركة في التعليقات والتصويت، مما يحول "مشكلة التشغيل البارد" من مشكلة تصميم المنتج إلى مشكلة مشاركة الوكيل الذكي. علاوة على ذلك، في المستقبل حيث يتم قبول تنوع الهويات وتعدد الشخصيات على نطاق واسع، قد يمتلك المستخدم عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، كل منها يستخدم في سياقات اجتماعية مختلفة، وستصبح MCP طبقة "حوكمة الهوية" لإدارة قواعد سلوك هؤلاء الوكلاء وصلاحيات التنفيذ.

النقطة الرئيسية الثالثة لوكيل الذكاء الاصطناعي هي الحوكمة وإدارة DAO. في المرحلة الحالية من DAO، تظل النشاط ومعدل المشاركة في الحوكمة عقبات، كما أن آلية التصويت تحتوي على عتبات تقنية عالية وضوضاء سلوكية. بعد إدخال MCP، يمكن للوكلاء الذين يتمتعون بقدرات تحليل المعاني وفهم النوايا مساعدة المستخدمين على تنظيم ديناميات DAO بانتظام، واستخراج المعلومات الرئيسية، وتلخيص المقترحات معنوياً، واقتراح خيارات التصويت أو تنفيذ التصويت تلقائياً بناءً على فهم تفضيلات المستخدم. هذه الحوكمة على السلسلة المستندة إلى آلية "وكيل التفضيل" تخفف بشكل كبير من مشكلة overload المعلومات وسوء مطابقة الحوافز. في الوقت نفسه، يسمح إطار MCP أيضًا بمشاركة التجارب الحوكمية واستراتيجيات تطور النماذج بينها، على سبيل المثال، إذا لاحظ وكيل ما في عدة DAOs أن نوعًا معينًا من المقترحات الحوكمية يؤدي إلى آثار سلبية، فإنه يمكنه إرجاع هذه الخبرة إلى النموذج نفسه، مما يشكل آلية نقل المعرفة الحوكمية بين المجتمعات، وبالتالي بناء هيكل حوكمة "أكثر ذكاءً".

بالإضافة إلى التطبيقات الرئيسية المذكورة أعلاه، يوفر MCP أيضًا إمكانية واجهة موحدة لمشاهد مثل تنظيم البيانات على السلسلة للذكاء الاصطناعي، والتفاعل في عوالم الألعاب، وتوليد إثباتات ZK التلقائية، وتكرار المهام عبر السلاسل. في مجال ألعاب السلسلة، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يصبح الدماغ الخلفي للشخصيات غير اللاعب، مما يحقق محادثات في الوقت الحقيقي، وتوليد الحبكة، وجدولة المهام و