شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية: كيف تغير Fetch.ai الوصول إلى الذكاء الاصطناعي

في الوقت الحالي (حتى 15 يناير 2026) يتم تداول FET عند مستوى 0.28 دولار مع انخفاض خلال 24 ساعة بنسبة -5.88% بحجم تداول 2.95 مليون دولار. تصل القيمة السوقية للمنصة إلى 647.93 مليون دولار مع وجود 2.3 مليار توكن circulatingToken في التداول من إجمالي إصدار 2.7 مليار. تعكس هذه الأرقام التطور الديناميكي للمشروع الذي يسعى لإعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي.

مشكلة المركزية التي يحلها Fetch.ai

تسيطر أكبر برامج الذكاء الاصطناعي اليوم على عدد قليل من العمالقة ذوي الموارد الضخمة. يخلق ذلك عدم توازن، حيث لا تستطيع الشركات الصغيرة والمطورون الخاصون المنافسة. تتطلب منصات الذكاء الاصطناعي الشائعة معدات مكلفة وبنية تحتية معقدة — وهو ما يجعل اللامركزية مستحيلة.

على النقيض من ذلك، تقدم Fetch.ai بديلاً شفافًا وواسع الانتشار، يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي متاحًا لأي شخص. تتيح المنصة للمستخدمين العمل مع وكلاء ذكاء اصطناعي جاهزين أو إنشاء وكلائهم الخاصين بدون عوائق تقنية كبيرة.

كيف يعمل ذلك: بنية Fetch.ai

Fetch.ai هو بروتوكول من المستوى الأول، تم تطويره باستخدام Cosmos SDK ولغة WASM. يتكون النظام من ثلاثة مكونات مترابطة تضمن وظيفته:

المساعدون المستقلون (وكلاء)
الوكلاء هم برامج متخصصة تتفاعل مع التطبيقات أو مع بعضهم البعض، باستخدام الذكاء الاصطناعي لحل مهام محددة. يمكن للمطورين إنشاء وكلاء عامين أو خاصين حسب الحاجة. هؤلاء المساعدون قادرون على توجيه الطلبات عبر الشبكة واختيار الحلول المثلى.

منصة السحابة لنشر (Agentverse)
Agentverse هو نظام متكامل على السحابة لنشر وتسجيل الوكلاء. بدلاً من تشغيل معدات استهلاكية للطاقة على أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم، يمكن للمستخدمين نقل وكلائهم إلى Agentverse. يقلل ذلك بشكل كبير من التكاليف ويسهل على المطورين تشغيل وتحديث مشاريعهم بدون مراقبة مستمرة.

نموذج اللغة الكبير (محرك الذكاء الاصطناعي)
يفهم محرك الذكاء الاصطناعي طلبات النصوص من المستخدمين باللغة الطبيعية ويحدد الوكلاء الأنسب لأداء المهمة. إذا لزم الأمر، يدمج عدة وكلاء للحصول على النتيجة المثلى. يتيح ذلك للمستخدمين الحصول على إجابة من خلال طلب نصي واحد دون الحاجة لفهم التفاصيل التقنية.

حالات الاستخدام والتطبيقات

تتجاوز التطبيقات العملية لـ Fetch.ai النظرية بكثير. خلال جائحة COVID-19، استُخدمت نماذج المنصة للكشف عن المرض باستخدام صور الأشعة السينية للصدر بدقة تصل إلى 90%.

مثال آخر هو التعاون مع مركز بوزنان للشبكات الحاسوبية الفائقة (PSNC) للكشف المبكر عن خلايا السرطان. تظهر هذه الحالات كيف يمكن للشبكة الواسعة للذكاء الاصطناعي إنقاذ الأرواح.

على الصعيد التجاري، تعمل:

• Resonate.social — شبكة اجتماعية لامركزية تستخدم الذكاء الاصطناعي لإزالة المحتوى الضار تلقائيًا وحماية المستخدمين من البريد المزعج والإهانات
• AXIM — منصة لتحليل البيانات حيث يحمّل المستخدمون مجموعات البيانات الخاصة بهم ويحصلون على رؤى عميقة عبر خوارزميات التعلم الآلي

الشراكات التي تظهر جدية المشروع

بنى Fetch.ai نظامًا من الشركاء يختبر طموحات المنصة. تستكشف Bosch ومؤسستها الذكاء الاصطناعي وWeb3 لتحسين العمليات الصناعية. استحوذت Deutsche Telekom، أكبر شركة اتصالات في أوروبا، على شركة فرعية هي MMS وشاركت بنشاط في التطوير. أصبحت MMS حتى Validator للشبكة.

شراكة ملحوظة خاصة مع IOTA — شبكة لامركزية لإنترنت الأشياء. بفضل هذا التعاون، يمكن لوكلاء Fetch.ai الوصول إلى مصدر هائل من بيانات إنترنت الأشياء، ويمكن للمستخدمين تحقيق الدخل من أجهزتهم بشكل مجهول عبر نموذج التدفق الخاص بـ IOTA.

تطور المشروع: من الإطلاق إلى الشبكة الرئيسية

تأسس Fetch.ai في عام 2017 على يد حميد شايخ، توبي سيمبسون وتوماس هاين في كامبريدج، المملكة المتحدة. أُجري أول بيع عام (IEO) في 2019 على إيثريوم، حيث تم إطلاق FET كرمز ERC-20.

لحظة التحول جاءت في فبراير 2022، عندما أطلق Fetch.ai شبكته الخاصة، وأصبح FET رمزًا أصليًا للمنصة. في مارس 2023، استثمرت DWF Labs مليون دولار، وقيّمت الشركة بمبلغ مليون دولار.

توكنوميكس FET: كيف يتم توزيع الأرباح

FET هو رمز وظيفي للوصول إلى الشبكة. خلال البيع الخاص $40 سبتمبر 2018$250 ، تم جمع 7.05 مليون دولار. وأعطى IEO مبلغًا إضافيًا من مليون دولار.

العرض الأقصى محدد بـ 1.15 مليار رمز. التوزيع:

• 40% مخصص للمؤسسة والمؤسسين
• 17.6% مبيعًا من خلال عمليات البيع العامة
• 22.4% محجوزة للتعدين والإصدارات المستقبلية
• 10% للمستشارين

يعمل FET على آلية إثبات الحصة (PoS). يمكن للمستخدمين قفل الرموز للمساعدة في حماية الشبكة والحصول على مكافآت، ويشارك المدققون في إدارة البروتوكول.

مزايا وقيود المنصة

ما الذي يجعل Fetch.ai فريدًا:

• عتبة دخول منخفضة: يمكن لأي شخص تشغيل تطبيق ذكاء اصطناعي بدون معرفة تقنية متقدمة
• اللامركزية: بديل مفتوح ومقاوم للرقابة للخدمات المركزية للذكاء الاصطناعي
• التعلم الجماعي: يمكن للوكلاء التعلم من بعضهم البعض عبر بروتوكول CoLearn
• القابلية للتوسع: أتمتة وتحسين المهام المعقدة

التحديات التي يجب فهمها:

• حالة التطوير الحالية: على الرغم من العمل في السوق لعدة سنوات، لا تزال حالات الاستخدام محدودة مقارنة بمنصات الذكاء الاصطناعي المركزية
• عدم اليقين التنظيمي: مثل بقية صناعة العملات المشفرة، تتكيف Fetch.ai مع اللوائح المتغيرة في مختلف الولايات القضائية
• منحنى التعلم: يتطلب نشر وكلاء خاصين معرفة أساسية بالبرمجة على الأقل

Fetch.ai على خريطة الذكاء الاصطناعي اللامركزي الأوسع

من المفيد توسيع النظرة العالمية. مشاريع أخرى، مثل Bittensor $6 TAO(، تحاول أيضًا لامركزية التعلم الآلي. ومع ذلك، تبرز Fetch.ai بفضل وكلائها المستقلين — برامج يمكنها التفاعل واتخاذ القرارات وتنفيذ المهام الحقيقية بدون تدخل بشري مستمر.

هذا هو الاختلاف الجوهري. بينما يركز Bittensor على تدريب النماذج، تتخذ Fetch.ai خطوة أبعد — وتحول هؤلاء الوكلاء إلى مساعدين نشطين في الاقتصاد.

أين وكيف تشتري FET

حاليًا، يتوفر FET على معظم البورصات الكبرى. عملية الشراء قياسية — تحتاج إلى USDT وأمر سوقي.

على أي بورصة )مخطط عام(:

1. التسجيل وإكمال التحقق
2. إيداع USDT في حسابك
3. الانتقال إلى التداول الفوري والبحث عن زوج FET/USDT
4. وضع أمر سوقي أو أمر محدد حسب الهدف

الافتراض: ما الدور الذي ستلعبه Fetch.ai

شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل Fetch.ai لديها القدرة على تغيير طريقة إنشاء واستخدام البشر للذكاء الاصطناعي. حاليًا، تتركز السلطة في أيدي عدد قليل من الشركات. هذا ليس مجرد مسألة عدالة — إنه مسألة ابتكار. عندما تتراجع حواجز الدخول، تظهر أفكار جديدة.

يمكن للوكلاء المستقلين لـ Fetch.ai أن يغيروا كل شيء: من إدارة الإسكان إلى تحسين سلاسل التوريد. ومع ذلك، لا يزال المشروع في مراحله المبكرة، وستُظهر النتائج ما إذا كان قادرًا على تلبية الطموحات والاستثمارات التي تم ضخها في تطويره.

ملاحظة مهمة: يُقدم هذا المحتوى لأغراض تعليمية فقط، ولا يُعد نصيحة استثمارية. يمكن أن تتقلب الأصول الرقمية بشكل كبير وتحمل مخاطر عالية. استشر مختصًا قبل الاستثمار.