1. مقدمة

1.1 الخلفية والغرض

في عصر التطوير التكنولوجي السريع الحالي، تقنية الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية البلوكشين، كقوتين ثوريتين، تغيران بشكل عميق منظر صناعات مختلفة. يظهر الذكاء الاصطناعي، مع قدراته القوية في تحليل البيانات، والكشف عن الأنماط، واتخاذ القرارات الذكية، إمكانات هائلة في العديد من المجالات مثل الرعاية الصحية، والتمويل، والنقل؛ بينما يوفر البلوكشين، مع خصائصه في اللامركزية، وعدم القابلية للتغيير، والأمان، والموثوقية، حلاً جديدًا لإنشاء الثقة، ومشاركة البيانات، ونقل القيمة. عندما تندمج هاتان التقنيتان الحديثتان، فإنهما يلدان سلسلة من التطبيقات والمشاريع المبتكرة، مع Bittensor (TAO) كواحدة من الشخصيات البارزة بينهما.

تهدف بيتنسور إلى بناء شبكة تعلم آلي مركزية، تشجع على التعاون والمشاركة بين مطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين وأصحاب البيانات في جميع أنحاء العالم من خلال آلية الحوافز في تكنولوجيا البلوكشين. إنه يهدم الحواجز في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، مما يسمح لمزيد من الأشخاص بالمشاركة في الابتكار وتطوير الذكاء الاصطناعي، ودفع تقنية الذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر انفتاحًا وإنصافًا وكفاءة. بيتنسور يحتل مكانة مهمة في تكامل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، ومفاهيمه الابتكارية وبنيته التقنية توفر أفكارًا وأساليب جديدة لمواجهة العديد من التحديات في تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي.

ثانيًا، تحليل شامل لمشروع Bittensor (TAO)

2.1 نظرة عامة على المشروع

بيتتنسور هو بروتوكول مفتوح المصدر مبتكر بالهدف الأساسي لبناء شبكة تعلم آلي مبنية على تقنية البلوكشين، مكرسة لخلق سوق للذكاء الاصطناعي المركزي. في هذا السوق، يتم دمج موارد الذكاء الاصطناعي، ويمكن للمشاركين المختلفين مشاركة وتداول نماذج التعلم الآلي والبيانات وموارد الحساب، مكونة بيئة مبتكرة وحية.

2.2 مبادئ تقنية

تشمل المبادئ التقنية لـ Bittensor عدة جوانب رئيسية، بما في ذلك الحوسبة الموزعة، وحماية خصوصية البيانات، وآليات الاتفاق، وآليات الحوافز، تعمل هذه التقنيات معًا لدعم شبكة التعلم الآلي اللامركزية لـ Bittensor.

2.2.1 الحوسبة الموزعة

يستخدم Bittensor تقنية الحوسبة الموزعة لتعبئة موارد الحوسبة الخاملة للمشاركين في الشبكة بشكل كامل. يمكن للمستخدمين المساهمة بموارد الحوسبة الخاملة الخاصة بهم ، والتي سيتم دمجها في شبكة Bittensor لتنفيذ مهام التعلم العميق. عند تنفيذ المهام ، يقوم Bittensor بتحليل مهام التعلم العميق المعقدة إلى أجزاء أصغر ، ثم يقوم بتعيين هذه المهام الفرعية لعقد متعددة في الشبكة للتنفيذ المتوازي. تعمل طريقة الحوسبة المتوازية هذه على تحسين كفاءة الحوسبة بشكل كبير ، مما يمكن Bittensor من التعامل بسرعة مع البيانات واسعة النطاق ومهام التدريب المعقدة على النموذج. على سبيل المثال ، في مهام التعرف على الصور ، يمكن ل Bittensor توزيع كمية كبيرة من بيانات الصورة على عقد مختلفة للمعالجة ، حيث تكمل كل عقدة بشكل مستقل جزءا من أعمال التعرف على الصور ، وأخيرا تجميع النتائج لتحقيق التعرف الفعال على الصور.

2.2.2 حماية خصوصية البيانات

فيما يتعلق بحماية خصوصية البيانات ، يستخدم Bittensor تقنية التشفير المتماثل. التشفير المتماثل هو شكل خاص من أشكال التشفير يسمح بإجراء عمليات جبرية محددة على النص المشفر ، والنتيجة التي تم فك تشفيرها هي نفسها كما لو تم تنفيذ نفس العملية على النص العادي. هذا يعني أن البيانات تظل دائما مشفرة أثناء الإرسال والمعالجة ، ولا يمكن للمستخدمين استخدام مفاتيحهم الخاصة إلا لفك تشفير النتيجة النهائية بعد اكتمال الحساب. في شبكة Bittensor ، يتم أولا تشفير البيانات التي يحملها المستخدمون بشكل متماثل قبل توزيعها على عقد مختلفة للحساب. لا يمكن للعقد الوصول إلى محتوى النص العادي للبيانات المشفرة عند معالجتها ، مما يحمي خصوصية البيانات بشكل فعال. حتى في حالة تعرض عقدة في الشبكة للهجوم ، يمكن للمهاجم الوصول فقط إلى البيانات المشفرة ولا يمكنه استخراج معلومات قيمة منها.

2.2.3 آلية التوافق

يستخدم Bittensor خوارزمية الإجماع Byzantine Fault Tolerance لتحقيق الإجماع والتحقق من دقة نتائج الحساب. يشير التسامح مع الخطأ البيزنطي إلى قدرة النظام الموزع على العمل بشكل طبيعي والوصول إلى توافق في الآراء حتى في حالة وجود أخطاء جزئية أو عقد ضارة. في شبكة Bittensor ، تتواصل العقد وتتعاون من خلال خوارزمية إجماع التسامح مع الخطأ البيزنطي لضمان وصول كل عقدة إلى توافق في الآراء حول نتائج الحساب. هذه الخوارزمية ، من خلال جولات متعددة من تمرير الرسائل والتحقق من صحتها ، تدافع بشكل فعال ضد الهجمات من العقد الضارة ، مما يضمن أمان وموثوقية الشبكة. بعد أن ترسل العقدة نتيجة حساب، ستتحقق العقد الأخرى من النتيجة. إذا وافقت غالبية العقد على النتيجة، فإنها تعتبر صالحة. إذا حاولت العقد الضارة العبث بالنتيجة ، فإن عددها الصغير نسبيا يمنعها من اجتياز التحقق من صحة العقد الأخرى ، وبالتالي غير قادرة على تعطيل إجماع الشبكة.

2.2.4 آلية الحوافز

آلية الحوافز في Bittensor هي جزء مهم من نظامها البيئي، حيث تكافأ المستخدمين على المساهمة في موارد الحاسوب والمشاركة في حوكمة الشبكة من خلال رمز TAO. كلما ساهم مستخدم بموارد حاسوب أكثر وشارك بنشاط أكبر في حوكمة الشبكة، كلما تلقوا المزيد من رموز TAO كمكافأة. تشجع آلية الحوافز هذه بشكل فعال المستخدمين على المشاركة النشطة في شبكة Bittensor، مما يوفر المزيد من موارد الحوسبة والخدمات عالية الجودة للشبكة. يمكن استخدام رموز TAO أيضًا لشراء والحصول على موارد الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي داخل شبكة Bittensor، والمشاركة في حوكمة المجتمع. يمكن لحاملو رموز TAO التصويت في قضايا هامة مثل اتجاه تطوير الشبكة وإقرار القواعد، مما يؤثر على تطور الشبكة.

III. تحليل اقتصاديات رمز TAO

3.1 معلومات الرمز الأساسية

TAO هو الرمز الأصلي لشبكة Bittensor، مماثل لبيتكوين، بحد أقصى إجمالي للإمداد بمقدار 21،000،000 رمز، الذي سيتم إصداره خلال 256 عامًا.
سيتم تقسيم $TAO كل 10.5 مليون كتلة وسيخضع لـ 64 حدث تقسيم على مدى أكثر من 45 عامًا.
من حيث تداول السوق، TAO لديه مستوى عال من النشاط ويمكن تداوله على عدة بورصات للعملات المشفرة المعروفة، مثل Binance، Gate.io، وغيرها من البورصات الرئيسية، مما يوفر للمستثمرين قنوات تداول مريحة ويعزز دوران TAO واكتشاف قيمته في السوق.

3.2 وظائف الرمز

تمتلك TAO وظائف متعددة مهمة في نظام Bittensor، وهي عنصر رئيسي في الحفاظ على تشغيل الشبكة الطبيعي وتطوير النظام البيئي.

• وسيط التداول: يعتبر TAO وسيطًا للتداول في شبكة Bittensor، حيث يستخدم على نطاق واسع في سيناريوهات التداول لخدمات وموارد الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون الراغبون في الوصول إلى خدمات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في شبكة Bittensor إلى استخدام رموز TAO لدفع الرسوم. يجعل هذا الأسلوب من الدفع عملية التداول أكثر ملائمة وكفاءة، مع استغلال خصائص تقنية البلوكشين لضمان أمان وشفافية المعاملات. سواء كانت شركة ناشئة صغيرة تبحث عن حلول ذكاء اصطناعي مخصصة أو شركة كبيرة تجري تدريب نماذج ذكاء اصطناعي على نطاق واسع، يمكن إتمام المعاملات بسرعة وبشكل آمن في شبكة Bittensor باستخدام TAO.

• الرمز الحاكم: يمنح TAO حامليه الحق في المشاركة في قرارات حكم شبكة Bittensor. يمكن لمستخدمي الذين يمتلكون رموز TAO التصويت في المسائل المهمة مثل تحديثات الشبكة، وصياغة القواعد، وتوزيع الموارد، إلخ. عندما تنظر الشبكة في تحديث تقني رئيسي، ستؤثر نتائج التصويت لحاملي TAO مباشرة على ما إذا كان بإمكان تنفيذ التحديث بنجاح. تجسد آلية الحكم هذه فلسفة Bittensor المركزية بشكل كامل، مما يتيح لأعضاء المجتمع المشاركة بشكل جماعي في تطوير الشبكة وضمان توافق اتجاه الشبكة مع مصالح الأغلبية.

• أدوات الحوافز: تعتبر عملة TAO النواة الأساسية لآلية الحوافز في Bittensor. يمكن للمستخدمين الحصول على عملات TAO كمكافأة من خلال تقديم موارد الحوسبة، وتوفير البيانات عالية الجودة، أو المشاركة في التحقق من الشبكة. سيحصل المستخدمون الذين يقدمون كميات كبيرة من موارد الحوسبة الخاملة على عدد مناسب من عملات TAO بناءً على استخدام ووقت المساهمة في مواردهم. تحفز هذه الآلية التحفيزية بشكل فعال حماسة المستخدمين، مما يشجع المزيد من الأشخاص على المشاركة في شبكة Bittensor وتوفير حافز قوي لتطوير الشبكة.

3.3 توزيع الرمز والإصدار

تتبع توزيع TAO الأولي مبادئ العدالة والعدالة، بهدف جذب المشاركين على مستوى العالم. لم يكن هناك توزيع أولي للرموز للفرق أو المؤسسات المحددة، ولكن من خلال التعدين والرهان، يمتلك جميع المشاركين فرصة متساوية لاكتساب رموز TAO. خلال عملية التعدين، يشارك المستخدمون في عمليات حوسبة تعمق قيمة عن طريق تقديم قوة تجزئة GPU ويتلقون مكافآت TAO المقابلة استنادًا إلى مساهماتهم الحسابية. أما بالنسبة للرهان، يراهن المستخدمون على رموز TAO في الشبكة لتوفير الأمان والاستقرار للشبكة مع كسب مكافآت الرهان.

مع تطور الشبكة، تتمتع آلية الإصدار الخاصة بتاو بسمات فريدة أيضًا. كل 10.5 مليون كتلة تخضع لدورة تقليص. تم تعيين معدل الكتلة الحالي عند كتلة واحدة كل 12 ثانية، مما يعني أن أول حدث للتقليص على شبكة بيتنسور قد يحدث حوالي أغسطس 2025. يقلل إدخال آلية التقليص تدريجيًا من إصدار تاو، مما يحافظ على ندرة الرموز ويوفر بعض الدعم لقيمتها. بمرور الوقت، تقلص كمية تاو الجديدة التي تنشأ تدريجيًا، مما سيشجع المستخدمين على تقدير رموز تاو في أيديهم أكثر، كما سيحث المشاركين في الشبكة على إيلاء اهتمام أكبر لجودة مساهماتهم للحصول على مكافآت تاو المحدودة.

المعلومات الأساسية ل 3.4 الرموز (2025-3-3)

1. قيمة السوق: $2,909,261,683
2. القيمة السوقية الكلية المخففة: $7,262,717,509
3. الدورة: 8،412،071
4. إجمالي العرض: 21,000,000
5. العرض الأقصى: 21,000,000

أداء السوق ل 3.5 رمز

انقر على الرابط التجاري:https://www.gate.io/trade/TAO_USDT، يمكنك المشاركةتداول TAO في منطقة تداول Gate.io الفورية!

3.6 أداء بيانات السوق

من الاتجاه السعري التاريخي، يظهر TAO تقلبات كبيرة. في بداية عام 2023، كان سعر TAO منخفضًا نسبيًا، في المرحلة الاستكشافية الأولية للسوق. مع استمرار تقدم مشروع Bittensor، بدأت مزاياه التقنية والإمكانات التطبيقية في الاعتراف تدريجيًا من قبل السوق، بدأ سعر TAO في الارتفاع بثبات. بحلول النصف الثاني من عام 2023، وخصوصًا مع حافز بعض الانفجارات التكنولوجية الرئيسية وتوسيع سيناريوهات التطبيق، عاش سعر TAO زيادة سريعة، وصل إلى أعلى مستوى تاريخي بقيمة 767.68 دولار في 11 أبريل 2024. يعكس هذا السعر الاعتراف والتوقعات العالية للسوق بمشروع Bittensor. في وقت لاحق، بسبب تعديلات السوق العامة وجني الأرباح من قبل بعض المستثمرين، عاش سعر TAO درجة معينة من الانكماش، ودخل في مرحلة تعديل التقلبات السعرية.

حجم تداول TAO مرتبط تماما باتجاهات الأسعار. خلال الزيادات في الأسعار، يكون حجم التداول عادة متضخمًا، مما يشير إلى تداول نشط في السوق ومشاركة عالية من قبل المستثمرين. عندما ترتفع أسعار TAO بسرعة، يتجاوز حجم التداول اليومي في كثير من الأحيان عشرات الملايين من الدولارات الأمريكية، مما يظهر الطلب القوي في السوق على TAO. خلال تصحيحات الأسعار، قد ينخفض حجم التداول، ولكن يظل في المجمل على مستوى مرتفع نسبيًا، مما يدل على الاهتمام المستمر في السوق بـ TAO وثقة المستثمرين في تطورها المستقبلي. على سبيل المثال، خلال فترة تعديل الأسعار من مايو إلى يونيو 2024، على الرغم من انخفاض أسعار TAO، بقي حجم التداول اليومي ثابتًا عند عدة ملايين من الدولارات الأمريكية.

أربعة، تطبيقات بيتينسور (TAO) وحالات

4.1 سيناريوهات التطبيق

كشبكة تعلم الآلة اللامركزية المبتكرة، أظهرت Bittensor إمكانيات واسعة في تطبيقات مختلفة في مجالات متنوعة بفضل هندستها التقنية الفريدة وآلية الحوافز، مما يوفر أفكارًا وأساليب جديدة لحل مشكلات معقدة مختلفة.

4.1.1 التعرف على الصور والأصوات

في مجال التعرف على الصور والكلام ، تلعب قدرة الحوسبة الموزعة في Bittensor دورا حاسما. من خلال دمج موارد الحوسبة للعديد من العقد في الشبكة ، يمكن ل Bittensor معالجة بيانات الصور والكلام واسعة النطاق بكفاءة. في مهام التعرف على الصور ، يمكن ل Bittensor تحليل عدد كبير من الصور بسرعة ، وتحديد الكائنات والمشاهد والمعلومات الأخرى في الصور بدقة. في أنظمة القيادة الذاتية ، يمكن ل Bittensor معالجة الصور الملتقطة بواسطة الكاميرات داخل السيارة في الوقت الفعلي ، وتحديد إشارات الطريق ، والمركبات ، والمشاة ، وما إلى ذلك ، وتوفير دعم بصري موثوق للقيادة الذاتية. فيما يتعلق بالتعرف على الكلام ، يمكن ل Bittensor تحليل إشارات الكلام وتحويلها بسرعة ودقة ، مما يحقق تحويلا فعالا من الكلام إلى النص. في أنظمة المساعد الصوتي الذكية ، يمكن ل Bittensor التعرف على الأوامر الصوتية للمستخدمين في الوقت الفعلي ، والاستجابة بسرعة ، وتقديم خدمات تفاعل صوتي عالية الجودة. يمكن ل Bittensor أيضا تحسين نماذج التعرف على الصور والكلام باستمرار باستخدام موارد النموذج الغنية لتحسين دقة التعرف وكفاءته.

4.1.2 معالجة اللغة الطبيعية

في مهام معالجة اللغة الطبيعية ، لدى Bittensor أيضا تطبيقات مهمة. يمكن أن يدعم Bittensor العديد من مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تصنيف النص وتحليل المشاعر والترجمة الآلية وما إلى ذلك. في مهام تصنيف النص ، يمكن ل Bittensor تصنيف النص بدقة إلى فئات مقابلة بناء على محتواه وميزاته. في نظام تصنيف الأخبار ، يمكن ل Bittensor تصنيف المقالات الإخبارية بسرعة إلى فئات مختلفة مثل السياسة والاقتصاد والرياضة والترفيه وما إلى ذلك ، مما يجعلها ملائمة للمستخدمين للتصفح والبحث. في تحليل المشاعر ، يمكن ل Bittensor تحليل الميول العاطفية المعبر عنها في النص ، وتحديد ما إذا كانت إيجابية أو سلبية أو محايدة. في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ، يمكن ل Bittensor تحليل المحتوى الذي ينشره المستخدمون في الوقت الفعلي لفهم المواقف العاطفية للجمهور تجاه حدث أو منتج معين. في مجال الترجمة الآلية ، يمكن ل Bittensor الاستفادة من قدراتها الحاسوبية القوية ونماذج اللغة الغنية لتحقيق ترجمة دقيقة بين اللغات المختلفة. سواء كانت ترجمة مستندات الأعمال أو ترجمة الاتصالات اليومية ، يمكن ل Bittensor تقديم خدمات ترجمة عالية الجودة ، وكسر الحواجز اللغوية وتعزيز التواصل والتعاون الدوليين.

4.1.3 النمذجة التنبؤية والتحليل المالي

في مجالات النمذجة التنبؤية والتحليل المالي ، يمكن أن يساعد تطبيق Bittensor المؤسسات والمؤسسات على اتخاذ قرارات أكثر حكمة. يمكن ل Bittensor الاستفادة من قدرات تحليل ونمذجة البيانات القوية لتحليل البيانات المختلفة بعمق وإنشاء نماذج تنبؤية دقيقة. في التنبؤ بالأسواق المالية ، يمكن ل Bittensor تحليل عوامل مثل بيانات الأسعار التاريخية واتجاهات السوق ومؤشرات الاقتصاد الكلي للتنبؤ باتجاهات المتغيرات المالية مثل أسعار الأسهم وأسعار الصرف وأسعار السلع ، وتقديم نصائح استثمارية قيمة للمستثمرين. فيما يتعلق بتقييم المخاطر ، يمكن ل Bittensor النظر بشكل شامل في عوامل متعددة لتقييم مستوى مخاطر المشاريع الاستثمارية ، ومساعدة المستثمرين على تخصيص الأصول بشكل معقول ، وتقليل مخاطر الاستثمار. يمكن أيضا استخدام Bittensor للكشف عن الاحتيال المالي ، واكتشاف المعاملات غير الطبيعية في الوقت المناسب من خلال تحليل بيانات المعاملات وأنماط السلوك ، ومنع حدوث الاحتيال المالي وضمان استقرار وأمن السوق المالية.

4.1.4 البحث العلمي

يوفر Bittensor دعما قويا للمهام الحسابية المعقدة في البحث العلمي. في العديد من المجالات العلمية مثل الفيزياء والكيمياء وعلم الأحياء وما إلى ذلك ، يلزم وجود قدر كبير من الحساب والمحاكاة المعقدة. يمكن أن توفر موارد الحوسبة الموزعة من Bittensor دعما حسابيا قويا لهذه الأبحاث العلمية ، مما يؤدي إلى تسريع عملية البحث. في الفيزياء ، يمكن استخدام Bittensor لمحاكاة الظواهر الفيزيائية المعقدة مثل الحركة السماوية وتصادمات الجسيمات ، مما يساعد العلماء على الخوض في أسرار الكون. في مجال الكيمياء ، يمكن استخدام Bittensor لمحاكاة التركيب الجزيئي ، والبحث في حركية التفاعل الكيميائي ، وتوفير دعم نظري مهم لتطوير الأدوية الجديدة وأبحاث علوم المواد. في علم الأحياء ، يمكن استخدام Bittensor لتحليل تسلسل الجينات ، والتنبؤ ببنية البروتين ، وتعزيز تطوير علوم الحياة. يمكن ل Bittensor أيضا تسهيل التعاون والمشاركة في البحث العلمي. يمكن للعلماء من مناطق مختلفة مشاركة البيانات وموارد الحوسبة من خلال شبكة Bittensor لمواجهة التحديات العلمية بشكل مشترك.

استنتاج

بيتنسور، كمشروع مبتكر في تكامل الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، يظهر مزايا تقنية فريدة وآفاق تطبيقية واسعة. من خلال بناء شبكة تعلم آلي مركزية، يدمج بيتنسور بشكل فعال الموارد الحاسوبية العالمية، مما يكسر حواجز البيانات والموارد الحاسوبية في تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي، ويعزز التعاون المفتوح والتطوير الابتكاري لتقنية الذكاء الاصطناعي.