فيتاليك بوتيرين: إيثيريوم تعمل كطبقة تسوية للذكاء الاصطناعي، ولكن هناك مخاطر كبيرة في الخلف

فتياليك بوتيرين أعلن مؤخرًا عن اقتراح بحث جديد، ولكن بدلاً من الإجابة على السؤال الأكثر تكرارًا — هل يمكن للبلوكشين تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة — اتجه هذا النهج في مسار مختلف.

يؤكد البحث أن إيثيريوم يمكن أن يصبح طبقة الدفع والتسوية التي تحمي الخصوصية عند استخدام الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات وفقًا لنموذج الرسوم حسب الاستخدام. يسلط المقال، الذي كتبه فتياليك بوتيرين بالتعاون مع دافيد كابيس على منصة أيثيريوم ريسيرش، الضوء على أن الفرصة الحقيقية لا تكمن في وضع نماذج LLM على السلسلة.

بدلاً من ذلك، تكمن الفرصة في بناء بنية تحتية تتيح للمستخدمين والكيانات الذكية دفع ثمن آلاف استدعاءات API دون الكشف عن الهوية أو ترك آثار مراقبة من خلال بيانات الدفع.

اللحظة الحاسمة تأتي مع انتقال الوكيل الذكي (AI agent) من مرحلة التجربة إلى خطة التنفيذ على مستوى الشركات. تتوقع جارتنر أنه بحلول نهاية عام 2026، ستدمج حوالي 40% من تطبيقات الشركات وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين حسب المهمة، وهو ارتفاع كبير مقارنة بأقل من 5% في عام 2025.

تتوقع جارتنر أن تطبيقات الشركات التي تستخدم وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين ستزيد من أقل من 5% في 2025 إلى 40% بحلول نهاية 2026.## دخول وكيل الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة الانتشار

يشير هذا التحول إلى عالم حيث تقوم البرمجيات تلقائيًا بإنشاء كميات هائلة من استدعاءات API. عندها، لن يكون نظام الدفع حسب الاستخدام بنية تحتية ثانوية، بل سيصبح طبقة استراتيجية.

أنظمة القياس والرسوم الحالية تجبر المستخدمين على الاختيار بين نموذجين:

آلية أرصدة استخدام API ZK

يقترح تقديم أرصدة استخدام API ZK — وهي آلية دفع ومكافحة استغلال تعتمد على Rate-Limiting Nullifiers (RLN).

RLN هو أداة من نوع zero-knowledge مصممة لمنع البريد المزعج في الأنظمة المجهولة الهوية. يعيد هذا البحث استخدام RLN للوصول إلى خدمات مدفوعة حسب الاستخدام.

آلية العمل:

مثال توضيحي:

تصميم يهدف إلى نموذج “عدد كبير من الاستدعاءات لكل عملية تمويل”، أي أن النشاط على السلسلة يزداد مع زيادة عدد الحسابات وتكرار التسوية، بدلاً من الاعتماد على حجم الاستدلالات AI.

يدعم النظام أيضًا تكاليف متغيرة: يدفع المستخدم حدًا أقصى مسبقًا لكل استدعاء، ويعيد الخادم تذاكر استرداد موقعة للجزء غير المستخدم، ويمكن للمستخدمين تجميع استردادات بشكل خاص لفتح حدود جديدة دون الحاجة لإضافة أموال.

البنية التحتية للدفع جاهزة

يظهر هذا الاقتراح في سياق أن بنية الدفع على السلسلة قد وصلت إلى حجم ملحوظ.

تصميمه يبتعد عن وضع نماذج LLM على السلسلة. البلوكشين لا يتنافس في القوة الحاسوبية أو سرعة الاستدلال، بل يتنافس في دوره كطبقة تسوية محايدة، قابلة للتوقيع البرمجي، وآلية تنفيذ يمكن التحقق منها.

يتم معالجة الاستدلال AI خارج السلسلة، بينما يظل البلوكشين مسؤولاً عن ضمان الدفع، والقياس، وحل النزاعات بشكل موثوق دون حاجة المستخدمين إلى الثقة بمزود واحد أو الكشف عن هويتهم.

إذا قبل مزودو خدمات الذكاء الاصطناعي الدفع بضمانات، واعتمدوا على العقود الذكية على إيثيريوم أو الطبقات الثانية لمعالجة تقليل الضمانات، واسترداد الأموال، والنزاعات، فقد تصبح هذه الشبكة طبقة تنفيذ للتجارة في الذكاء الاصطناعي — على غرار ما كانت عليه سابقًا في تسوية العملات المستقرة وDeFi.

مشكلة البيانات الوصفية والتحديات في التنفيذ

على الرغم من أن آلية الدفع قد لا تكون مرتبطة بشكل مباشر بالتشفير، إلا أن هناك مخاطر في ارتباط البيانات الوصفية. يمكن للخوادم ربط المستخدمين عبر أنماط الوقت، وعدد الرموز، ونسبة نجاح التخزين المؤقت، وغيرها من إشارات السلوك.

يقترح بعض الخبراء آلية تسعير تعتمد على “دُفعات” مع طبقات إدخال/إخراج ثابتة لتقليل تسرب المعلومات. التوتر بين خصوصية التشفير وبيانات السلوك هو العامل الحاسم في تحديد ما إذا كان التصميم يحقق فعلاً الخصوصية.

من ناحية التنفيذ، RLN لم تعد مدعومة بشكل نشط في مشروع استكشافات الخصوصية والتوسعة. إدخال أرصدة استخدام ZK API في بيئة الإنتاج قد يتطلب fork أو بناء أدوات جديدة.

تُظهر اختبارات RLNJS:

هذه مجرد اختبارات أداء أولية؛ لا تزال هناك أسئلة حول الأجهزة المحمولة وسلسلة ZK على نطاق واسع.

بالإضافة إلى التقنية، هناك مسألة تنسيق السوق. مزودو API Web2 لديهم بنية تحتية للدفع وإطار قانوني واضح للمعاملات المعرّفة، ولتحفيزهم على التحول إلى نموذج ZK، يجب إثبات ميزة التكاليف أو فتح سوق جديدة تعتبر الخصوصية عنصرًا أساسيًا.

التأثير المحتمل على إيثيريوم

إذا تم اعتماد هذا النموذج، فإن قيمة إيثيريوم ستتغير بشكل أعمق لتتجه نحو دور طبقة تنفيذ مستقلة للتجارة الرقمية، بدلاً من منصة حسابات متعددة الاستخدامات.

يُنظر إلى البلوكشين كطبقة تسوية حيث تُنفذ القواعد الاقتصادية بشكل يمكن التحقق منه، بدلاً من أن يكون مكان تشغيل التطبيقات مباشرة.

وقد تشمل النتائج:

الفرص تكمن في خدمة مجموعات المستخدمين الذين يعتبرون الخصوصية في الدفع شرطًا أساسيًا: الشركات التي تقلق من تسرب البيانات عبر سجلات الدفع، والمطورون الذين يبنون أدوات ذكاء اصطناعي تحتاج إلى قياس مدقق دون مراقبة، والمستخدمون المتقدمون الذين يرغبون في الوصول إلى خدمات عالية التكرار بشكل مجهول.

يُقترح أن إيثيريوم يمكن أن ينفذ اتفاقيات الدفع، ويحل النزاعات، ويدعم الوصول المدفوع دون الكشف عن الهوية — وهو أمر يصعب تحقيقه في البنية التحتية التقليدية. مدى واقعية هذا يعتمد على حل مشكلة البيانات الوصفية، والحفاظ على استقرار تنفيذ ZK، وإثبات قيمة اقتصادية كافية لجذب مزودي الخدمة للاندماج.