از هیاهوی ICO تا کاربرد هوش مصنوعی: تکامل عوامل کریپتو در وب۳
ظهور عوامل کریپتوی مبتنی بر هوش مصنوعی، مسیری آشنا را طی میکند که یادآور رونق اولیه، سقوط و احیای پروژههای دوران ICO است. درست همانطور که پروژههای اولیه بلاکچین بر اساس هیاهو رشد کردند و سپس به اکوسیستمهای پایدار تبدیل شدند، موج فعلی پروژههای عامل هوش مصنوعی نیز در حال تجربه تغییرات سریع بازار است.
گزارش جدیدی از HTX Ventures و HTX Research نشان میدهد که سرمایهگذاران با افزایش رقابت در این بخش، پراکندگی نقدینگی و تلاش بسیاری از پروژهها برای تعریف موارد استفاده واضح، محتاطتر شدهاند. با این حال، با گذر از مرحله سفتهبازی، انتظار میرود عوامل کریپتوی مبتنی بر هوش مصنوعی مدلهای کسبوکار پایدار را بر اساس کاربرد واقعی توسعه دهند.
برای بررسی عمیقتر تکامل عوامل کریپتو و آینده نوآوری بلاکچین مبتنی بر هوش مصنوعی، گزارش کامل HTX را از اینجا دانلود کنید.
موج اولیه پروژههای عامل کریپتو در ۲۰۲۴
موج اولیه پروژههای عامل کریپتو در ۲۰۲۴ با اشتیاق بیرویه به پروژههای هوش مصنوعی همراه بود. پس از تأثیر کمک ۵۰ هزار دلاری بیت کوین از مارک آندریسن در اکتبر ۲۰۲۴ و موفقیت لانچپدهای توکن در اوایل سال، بسیاری از پروژههای عامل هوش مصنوعی در سهماهه اول ۲۰۲۴ وارد این فضا شدند و به سرعت نقدینگی را تا سهماهه اول ۲۰۲۵ رقیق کردند.
همانند هر بخش نوظهور، هیاهوی اولیه همیشه به دوام بلندمدت منجر نشد و دورهای از سردی در بخش عوامل هوش مصنوعی کریپتو به دنبال داشت. این بخش اکنون وارد مرحله بلوغ بیشتری شده و تمرکز از هیجان سفتهبازی به سمت تولید درآمد و عملکرد محصول تغییر کرده است.
برندگان در این چشمانداز در حال تحول، کسانی خواهند بود که بتوانند درآمد پایدار ایجاد کنند، هزینههای اجرای مدلهای هوش مصنوعی را پوشش دهند و ارزش ملموسی برای کاربران و سرمایهگذاران ارائه دهند.
کاربردهای عامل هوش مصنوعی
کاربردهای عامل هوش مصنوعی بر اجرای واقعی و تجاریسازی این فناوری تأکید دارند، به ویژه در زمینههایی مانند معاملات خودکار، مدیریت دارایی، تحلیل بازار و تعامل بین زنجیرهای. این رویکرد با سیستمهای چندعاملی و ابتکارات DeFAI (مالی غیرمتمرکز + هوش مصنوعی) مانند Hey Anon، GRIFFAIN و ChainGPT همسو است.
تحقیقات اخیر مزایای سیستمهای چندعاملی (MAS) را در مدیریت پورتفولیو، به ویژه در سرمایهگذاریهای ارز دیجیتال، برجسته میکند. پروژههایی مانند Griffain، NEUR و BUZZ نشان دادهاند که چگونه هوش مصنوعی میتواند به کاربران در تعامل با پروتکلهای DeFi و اتخاذ تصمیمات آگاهانه کمک کند.
برخلاف مدلهای هوش مصنوعی تکعاملی، سیستمهای چندعاملی از همکاری بین عوامل تخصصی برای بهبود تحلیل بازار و اجرا بهره میبرند. این عوامل در تیمهایی مانند تحلیلگران داده، ارزیابان ریسک و واحدهای اجرای معاملات عمل میکنند که هر کدام برای انجام وظایف خاص آموزش دیدهاند.
چارچوبهای MAS همچنین مکانیسمهای ارتباط بین عوامل را معرفی میکنند، جایی که عوامل درون یک تیم از طریق یادگیری جمعی پیشبینیها را اصلاح میکنند و خطاها را در تحلیل روند بازار کاهش میدهند.
مرحله بعدی DeFAI احتمالاً شامل ادغام عمیقتر مدلهای حاکمیت غیرمتمرکز خواهد بود، جایی که سیستمهای چندعاملی در مدیریت پروتکل، بهینهسازی خزانهداری و اجرای انطباق در زنجیره مشارکت خواهند داشت.
برای بررسی عمیقتر تکامل عوامل کریپتو و آینده نوآوری بلاکچین مبتنی بر هوش مصنوعی، گزارش کامل HTX را از اینجا دانلود کنید.
پیشرفت در فناوری عامل هوش مصنوعی با DeepSeek-R1
پیشرفت در فناوری عامل هوش مصنوعی با DeepSeek-R1، نوآوری که روشهای سنتی آموزش هوش مصنوعی را به چالش میکشد، محقق شد. برخلاف مدلهای قبلی که به تنظیم دقیق نظارتشده (SFT) و سپس یادگیری تقویتی (RL) متکی بودند، DeepSeek-R1 رویکرد متفاوتی را در پیش گرفته و به طور کامل از طریق یادگیری تقویتی بدون مرحله نظارت اولیه بهینهسازی میکند.
این تغییر منجر به بهبودهای چشمگیر در قابلیتهای استدلال و سازگاری شده و راه را برای عوامل کریپتوی مبتنی بر هوش مصنوعی پیشرفتهتر هموار کرده است.
برای درک این تغییر پارادایم، دو رویکرد مختلف برای یادگیری را در نظر بگیرید. در مدل سنتی SFT و RL، یک دانشآموز ابتدا از یک کتاب کار مطالعه میکند، مسائل را با پاسخهای مشخص تمرین میکند (SFT) و سپس برای بهبود درک خود آموزش میبیند (RL). در مقابل، با مدل DeepSeek-R1 (یادگیری تقویتی خالص)، دانشآموز مستقیماً وارد یک آزمون میشود و از طریق آزمون و خطا یاد میگیرد.
این رویکرد به دانشآموز اجازه میدهد تا بر اساس بازخورد، به جای تکیه بر پاسخهای از پیش تعریفشده، به طور پویا پیشرفت کند.
با استفاده از مدل RL خالص DeepSeek-R1، عوامل هوش مصنوعی از طریق آزمون و خطا در شرایط واقعی یاد میگیرند و استراتژیهای خود را بر اساس بازخورد فوری به طور پویا تنظیم میکنند. این روش امکان سازگاری بیشتر را فراهم میکند و آن را به ویژه برای سیستمهای هوش مصنوعی چندعاملی در DeFi مفید میسازد، جایی که نوسانات بازار در زمان واقعی نیاز به تصمیمگیری خودکار و مبتنی بر داده دارد.
به عنوان مثال، عوامل مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند استخرهای نقدینگی را نظارت کنند، فرصتهای آربیتراژ را شناسایی کنند و تخصیص داراییها را بر اساس شرایط بازار در زمان واقعی بهینه کنند. این عوامل به سرعت با نوسانات بازار سازگار میشوند و استقرار سرمایه را کارآمدتر میکنند.
iDEGEN: اولین عامل هوش مصنوعی کریپتو مبتنی بر DeepSeek-R1
iDEGEN که در اواخر نوامبر ۲۰۲۴ راهاندازی شد، اولین عامل هوش مصنوعی کریپتو است که بر اساس DeepSeek-R1 ساخته شده است. این ادغام مدل R1 DeepSeek نشان میدهد که چگونه عوامل هوش مصنوعی کریپتو میتوانند قابلیتهای استدلال پیشرفته را به ارث ببرند و با سایر مدلهای هوش مصنوعی تثبیتشده با کسری از هزینه رقابت کنند.
این تغییر به سمت هوش مصنوعی چندعاملی مبتنی بر RL در اتوماسیون DeFi نشان میدهد که چرا مدلهای هوش مصنوعی منبع بسته (مانند سیستمهای مبتنی بر GPT OpenAI) به یک هزینه غیرقابلتحمل تبدیل شدهاند.
با توجه به اینکه گردش کار اغلب نیاز به پردازش بیش از ۱۰ هزار توکن در هر تراکنش دارد، مدلهای هوش مصنوعی بسته هزینههای محاسباتی قابلتوجهی را تحمیل میکنند و مقیاسپذیری را محدود میکنند. در مقابل، مدلهای RL منبع باز مانند DeepSeek-R1 امکان توسعه هوش مصنوعی غیرمتمرکز و مقرونبهصرفه را فراهم میکنند که برای برنامههای DeFi سفارشی شدهاند.
کلید ماندگاری در این بخش در نوآوری مستمر، سازگاری و کارایی هزینه نهفته است. مدلهای هوش مصنوعی منبع باز مانند DeepSeek-R1 در حال کاهش موانع ورود هستند و به استارتاپهای بومی بلاکچین اجازه میدهند راهحلهای هوش مصنوعی تخصصی را توسعه دهند. در همین حال، پیشرفتها در DeFAI و سیستمهای چندعاملی، ادغام بلندمدت بین هوش مصنوعی و امور مالی غیرمتمرکز را پیش خواهند برد.
نتیجهگیری واضح است: پروژهها باید ارزش خود را فراتر از هیاهو اثبات کنند. کسانی که مدلهای اقتصادی پایدار را توسعه میدهند و از پیشرفتهای پیشرفته هوش مصنوعی بهره میبرند، آینده اکوسیستمهای بلاکچین هوشمند را تعریف خواهند کرد.
دوران ICO عوامل کریپتو در حال تکامل است و موج بعدی برندگان کسانی خواهند بود که بتوانند نوآوری را به دوام بلندمدت تبدیل کنند.
برای بررسی عمیقتر تکامل عوامل کریپتو و آینده نوآوری بلاکچین مبتنی بر هوش مصنوعی، گزارش کامل HTX را از اینجا دانلود کنید.