الذكاء الاصطناعي × سلسلة الكتل

11.1لماذا نجمع بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل

ببساطة

للوهلة الأولى يبدو الذكاء الاصطناعي (مركزي، نهم للحوسبة) وسلسلة الكتل (لامركزية، بطيئة، شفافة) نقيضين. ومع ذلك فإن للذكاء الاصطناعي حاجات تزعم سلسلة الكتل أنها تلبيها: الحوسبة، والبيانات، والتنسيق، والمدفوعات، والثقة القابلة للتحقق. أما سلسلة الكتل فتقدم من جهتها اللامركزية (عدم الارتهان لجهة واحدة)، والحوافز الاقتصادية (مكافأة المساهمات برموز رقمية)، والملكية (من يملك نموذجا أو بيانات)، وسجلا غير قابل للتزوير (دفترا يمكن تدقيقه يوثق ما جرى).

نقاش

(يطرح منذ البداية)

هذا الاقتران من أكثر ما بولغ في الترويج له في عالم التقنية. فكثير من مشاريع «الذكاء الاصطناعي + سلسلة الكتل» أقرب إلى السردية منه إلى الاستخدام الفعلي، وقيمة رموزها الرقمية منفصلة في الغالب عن أي منفعة قابلة للقياس. وقد بلغ حجم سوق الأصول المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي نحو 25 مليار دولار في منتصف 2026، تحركه المضاربة بقدر ما تحركه التقنية. لذلك يعرض هذا الفصل الاستخدامات المعقولة، مع التنبيه في كل مرة إلى ما لم يثبت بعد.

الشكل11.1. اللقاء، نظريا. أمام كل حاجة من حاجات الذكاء الاصطناعي تزعم سلسلة الكتل أنها تقدم جوابا. والسؤال الذي يتناوله الفصل كله هو: في أي الحالات يكون هذا الجواب أفضل فعلا من الحلول المركزية.

11.2الوكلاء الاقتصاديون المستقلون

الفاعل الأبرز هنا هو Fetch.ai، الذي اندمج عام 2024 مع SingularityNET و Ocean Protocol ضمن تحالف Artificial Superintelligence Alliance (ASI)، ورمزه الرقمي هو FET. وفي أواخر 2025 عرضت Fetch.ai واحدة من أوائل عمليات الدفع المستقلة تماما من ذكاء اصطناعي إلى آخر، دون أي إنسان في الحلقة. وفي 2026 تطور هذه المنظومة سلسلة مخصصة للوكلاء (ASI:Chain) وأدوات لإمكانية التحقق، مثل AEVS (يونيو 2026) الذي يرفق بكل إجراء ينفذه الوكيل «إيصالا» موقعا وغير قابل للتزوير، ومتوافقا مع أطر العمل التي رأيناها في الفصل 6 (LangChain، MCP).

في العمق

النقود القابلة للبرمجة لدى الوكلاء

لماذا قد يحتاج وكيل إلى عملة مشفرة؟ لأن بنية الدفع القائمة صنعت للبشر لا للبرمجيات. فالوكيل لا يستطيع أن يفتح حسابا مصرفيا، ولا أن يدخل رقم بطاقة، ولا أن ينتظر فاتورة تستحق بعد ثلاثين يوما، ولا أن ينقر على «أنا لست روبوتا». والحال أنه كي يعمل باستقلالية يحتاج إلى أن يدفع في الثانية نفسها، على مدار 24 ساعة، عبر مدفوعات متناهية الصغر (جزء من السنت مقابل طلب API أو معلومة أو استدعاء وكيل آخر)، دون تدخل بشري في كل خطوة. وقد فرضت العملات المستقرة (stablecoins، وهي رموز رقمية مربوطة بعملة مثل الدولار أو اليورو) نفسها بوصفها القناة الأكثر عملية: فهي قابلة للبرمجة بطبيعتها كالبرمجيات، لكنها ثابتة القيمة، خلافا للعملات المشفرة المتقلبة.

حول هذه الملاحظة ظهرت في 2025-2026 بروتوكولات دفع خاصة بالوكلاء. أبرزها x402 (الذي أطلقته Coinbase)، وهو يبعث الحياة في رمز منسي من رموز الويب، هو حالة HTTP «402 Payment Required»: حين يطلب وكيل موردا مدفوعا يرد الخادم بـ «402» مع السعر وعنوان الوجهة؛ فيوقع الوكيل دفعة بعملة مستقرة، ويرفقها بطلبه، ويحصل على المورد، دون حساب ولا مفتاح API. ولدى Google يؤدي AP2 (Agent Payments Protocol) دورا مكملا: فهو ليس قناة دفع، بل إطار يحدد كيف يحصل الوكيل على الإذن بالدفع (تفويضات موقعة، مسار تدقيق)، وهو متوافق مع البطاقات والتحويلات والعملات المستقرة. وصار الموضوع يجتذب كبار اللاعبين: فالتحالف الداعم لـ x402 (وهو x402 Foundation التي تستضيفها Linux Foundation) يجمع أسماء متنوعة مثل Cloudflare و Circle و Stripe و Visa و Amazon Web Services. والأهم أن Stripe، عملاق الدفع عبر الإنترنت، أطلقت في 2026 بروتوكولها الخاص للدفع بين الآلات (MPP، المبني على سلسلة الكتل التابعة لها Tempo) إضافة إلى محفظة للوكلاء، تتيح لبرنامج أن يسدد مدفوعات متناهية الصغر بعملة مستقرة أو بالبطاقة (وتستخدم هذه المحفظة منذ سبتمبر 2026 لدى الوكيل Muse التابع لشركة Meta، بالبطاقة لا بالعملة المستقرة، انظر الفصلين 6 و 18)؛ أما الشبكتان العريقتان Visa و Mastercard فتنشران من جهتهما أنظمتهما الخاصة (Trusted Agent، Agent Pay). وفي منتصف سبتمبر 2026 أطلقت Circle، مصدرة العملة المستقرة USDC، الشبكة الرئيسية لـ Arc، وهي سلسلة كتل تدفع رسومها بعملة USDC وتقدمها الشركة على أنها مصممة لوكلاء الذكاء الاصطناعي بوصفهم فاعلين اقتصاديين. غير أن مدققيها يخضعون للترخيص المسبق (تشارك في الشبكة أكثر من 100 مؤسسة، ومن بين المدققين BlackRock و Visa و Mastercard و Standard Chartered)، وهذه حوكمة مركزية تتعارض مع وعد اللامركزية الوارد في القسم 11.1. والخلاصة التي يتفق عليها الجميع: البنية المالية صممت للبشر، ولا بد من إعادة تجهيزها للوكلاء.

ترافق هذه الحركة فئة جديدة من الأدوات: محافظ الوكلاء، المزودة بوصول برمجي، وبسقوف للإنفاق، وبقواعد وسجل قابل للتدقيق، وذلك تحديدا لضبط برنامج يتعامل بالمال. لكن ينبغي الحفاظ على حس التناسب: فعلى الرغم من عشرات الآلاف من الوكلاء النشطين وعشرات الملايين من الدولارات المتداولة في مطلع 2026، لا تمثل المدفوعات التي ينفذها الوكلاء سوى حصة ضئيلة جدا من نشاط العملات المستقرة، وهو نشاط غير تجاري في غالبيته الساحقة أصلا. فالظاهرة إذن حقيقية لكنها في طورها الجنيني، وتطرح أسئلة مفتوحة: الأمان (وكيل مخترق يفرغ محفظة)، والهوية (معرفة أي وكيل يدفع، ومن هنا معايير مثل ERC-8004)، واسترداد المبالغ، والتنظيم (الإطار الأمريكي المعروف باسم GENIUS Act لعام 2025 بشأن العملات المستقرة قائم، لكن قواعده التطبيقية لم تستكمل بعد: ففي 24 سبتمبر 2026 طرح الاحتياطي الفيدرالي للتشاور العام، لمدة 60 يوما، مشروعي قاعدتين، أحدهما عن رأس المال والاحتياطيات، والآخر عن إجراءات الترخيص). إنه المثال الأكثر واقعية، والأحوج إلى الحذر في التعامل معه، على «اقتصاد الوكلاء».

إضاءة

مشكلة الأوراكل (ربط السلسلة بالعالم الحقيقي)

من القيود الأساسية للعقود الذكية (القسم 11.1) أنها لا «ترى» إلا ما يجري على سلسلة الكتل: فهي بحكم بنائها لا تملك أي منفذ مباشر إلى العالم الخارجي (سعر سهم في البورصة، نتيجة مباراة، تسليم طرد، أو مخرجات نموذج ذكاء اصطناعي). ولسد هذه الفجوة يستعان بما يسمى الأوراكل (oracles): خدمات تنقل معلومة خارجية إلى السلسلة بطريقة قابلة للتحقق. والتحدي، المعروف باسم مشكلة الأوراكل، هو تجنب إعادة إدخال طرف ثالث موثوق وحيد يهدم اللامركزية؛ ولذلك تستخدم شبكات أوراكل لامركزية (أشهرها Chainlink)، تتفق فيها مصادر مستقلة عدة على القيمة التي تدون. وفي ما يخص التقارب مع الذكاء الاصطناعي فالرهان مزدوج: يستطيع الأوراكل أن يغذي عقدا بمخرجات نموذج (درجة مخاطر مثلا)، وأن يتيح لوكيل مستقل (الفصل 6) أن يطلق إجراءات على السلسلة استجابة لأحداث واقعية. وهكذا يكون الأوراكل الجسر الذي لا غنى عنه، والحلقة الأشد حساسية، بين الذكاء الاصطناعي والعالم المادي وسلسلة الكتل.

11.3الشبكات اللامركزية للحوسبة والذكاء

ببساطة

في مواجهة تركز الحوسبة في أيدي بضعة عمالقة (الفصل 8)، تحاول شبكات عدة إنشاء أسواق لامركزية.

الحوسبة اللامركزية. شبكات مثل Render أو Akash تجمع معالجات GPU غير المستغلة لدى الأفراد والشركات، مقابل مكافأة بالرموز الرقمية، لتقديم بديل عن سحابة العمالقة. الحجة اقتصادية: إتاحة القدرة الحاسوبية للجميع. والسؤال المفتوح هو الموثوقية (جودة الخدمة، زمن الاستجابة) مقارنة بالمزودين المركزيين.
الذكاء اللامركزي. المشروع الأكثر طموحا هو Bittensor (رمزه TAO، وهو من أكبر القيم السوقية في القطاع، في حدود 3 إلى 4 مليارات دولار). ومبدؤه: شبكة من «شبكات فرعية» (subnets) متخصصة «تتنافس وتتعاون» فيها نماذج الذكاء الاصطناعي، وتكافأ بعملة TAO بحسب قيمة مساهمتها، التي يقيمها مدققون (آلية أطلق عليها «إثبات الذكاء»). وفي مارس 2026 أجرت إحدى شبكاته الفرعية (Templar) ما يقدم على أنه أكبر تدريب لنموذج نفذ قط على شبكة لامركزية: Covenant-72B، وهو نموذج من 72 مليار معامل دربه أكثر من 70 مساهما على عتاد استهلاكي موصول عبر الإنترنت المنزلي، دون أي مركز بيانات. ويقوم هذا الإنجاز على تقنية لضغط التبادلات (SparseLoCo) تقلص عرض النطاق اللازم بنحو 146 مرة، وقد نشرت الأوزان مفتوحة المصدر (رخصة Apache). ومع ذلك ينبغي الحفاظ على حس التناسب: فبدرجة تقارب 67 في اختبار MMLU يقع النموذج في مستوى Llama 2 70B (2023) ويبقى بعيدا جدا عن حدود التقنية المتقدمة، ما يبين في آن واحد جدوى التدريب اللامركزي وحدوده الراهنة.
أسواق البيانات. يهدف Ocean Protocol إلى إتاحة تبادل آمن للبيانات (وقود الذكاء الاصطناعي)، بما في ذلك عبر التعلم الاتحادي (تتعلم النماذج دون تجميع البيانات الخام في مكان مركزي).

إضاءة

شبكات البنية التحتية اللامركزية (DePIN)

تنتمي شبكات الحوسبة المشتركة هذه إلى عائلة أوسع يشار إليها بالاختصار DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks): مشاريع تكافئ بالرموز الرقمية الأفراد أو الشركات الذين يضعون موردا ماديا حقيقيا في خدمة الجميع، سواء أكان قدرة حاسوبية (معالجات GPU غير مستغلة)، أم تخزينا، أم عرض نطاق، أم تغطية لاسلكية. والفكرة المغرية هي بناء بنى تحتية «من القاعدة»، دون مشغل مركزي، بتجميع قدرات خاملة. وحين تطبق على الذكاء الاصطناعي فهي ترمي إلى تشارك معالجات GPU للتدريب أو الاستدلال بكلفة أقل. أما حدودها فهي نفسها المذكورة أعلاه (التحقق من جودة المساهمات، الصمود أمام التوسع في الحجم، منافسة كفاءة مراكز البيانات الكبرى)، وجزء من هذه المشاريع أقرب إلى رمز رقمي للمضاربة منه إلى استخدام فعلي. لكن هذا النموذج يجسد مسارا متكررا: وضع التشارك اللامركزي في مقابل تركز وسائل الحوسبة (الفصل 8).

إضاءة

سلسلة الكتل لتدريب الذكاء الاصطناعي الطبي (حالة Galeon)

مثال عملي يربط هذا الفصل بالصحة (الفصل 14). فالشركة الفرنسية Galeon تنتج ملفا طبيا إلكترونيا للمريض معتمدا في تسعة عشر مستشفى، وتسنده إلى تقنية سميت Blockchain Swarm Learning: وهي صيغة من التعلم الاتحادي (الذي مر ذكره أعلاه) ينتقل فيها نموذج الذكاء الاصطناعي من مستشفى إلى آخر ليتعلم، بينما بيانات المرضى نفسها لا تغادر المؤسسة أبدا. وسلسلة الكتل هنا لا تخزن البيانات الطبية: بل توثق كل دورة تدريب توثيقا غير قابل للتزوير، ضمانا لتحكم المستشفيات في بياناتها. ويضاف إلى ذلك، كما هو شائع في هذا المجال، بعد متصل بالأصول المشفرة (رمز رقمي هو GALEON، ومنظمة مستقلة لامركزية يفترض أن تمول البحث). الفائدة حقيقية، وهي التوفيق بين الذكاء الاصطناعي الطبي والسرية، لكن ينبغي الحفاظ على حس التناسب: فنحن أمام فاعل متخصص في شريحة ضيقة، ما زال وعده بحاجة إلى تأكيد على نطاق واسع، وجانب المضاربة في الرمز الرقمي يستدعي الحذر نفسه المطلوب مع سائر مشاريع هذا الفصل.

11.4علم التشفير: zkML والتشفير المتماثل الشكل

ببساطة

هذا تقارب أقل ظهورا لكنه عميق تقنيا، وقد يحل مشكلتين كبيرتين في الذكاء الاصطناعي: السرية وإمكانية التحقق.

التشفير المتماثل الشكل التام (FHE). هو ضرب من التشفير يكاد يكون سحريا: يتيح إجراء الحسابات على بيانات مشفرة دون فك تشفيرها إطلاقا. وإذا طبق على الذكاء الاصطناعي فسيسمح لخدمة ما بأن تحلل بياناتك (ملفا طبيا مثلا) دون أن تطلع عليها بصيغتها المكشوفة قط. وتعمل شركات مثل الفرنسية Zama على جعل هذه التقنية عملية.
تعلم الآلة بالمعرفة الصفرية (zkML). يستند zkML إلى «براهين المعرفة الصفرية»، ويتيح إثبات أن نموذجا ما أنتج فعلا نتيجة معينة، دون كشف النموذج ولا بيانات الإدخال. وهو مفيد لضمان أن ذكاء اصطناعيا اشتغل بأمانة، أو لتوثيق نتيجة دون إفشاء أسرار صناعية. وتستكشف هذا المسار جهات مثل Polyhedra Network.

11.5أسواق التنبؤ واقتصاد البيانات

ببساطة

نقطة التماس الأخيرة: أسواق التنبؤ مثل Polymarket، حيث يراهن المشاركون على مآل أحداث مستقبلية. هذه الأسواق تجمع المعلومات المتفرقة لدى حشد من الناس في احتمال واحد، وتشكل في الوقت نفسه مصدرا للبيانات ومنصة لتقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي (مقارنة تنبؤات نموذج بتنبؤات السوق). وبالروح نفسها تنظم منصات مثل Numerai «بطولة» يقدم فيها علماء البيانات نماذج للتنبؤ بالأسواق المالية، ويراهنون برموز رقمية على موثوقيتها، فتتطابق بذلك المكافأة مع الأداء.

خلاصة الفصل (الفصل 11)

يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى الحوسبة والبيانات والمدفوعات والتنسيق والثقة؛ وتزعم سلسلة الكتل أنها تقدم اللامركزية والحوافز والملكية وإمكانية التتبع. الاقتران حقيقي لكنه مبالغ في الترويج له كثيرا.
الوكلاء الاقتصاديون المستقلون يتبادلون الدفع عبر نقود قابلة للبرمجة: وتشكل العملات المستقرة وبروتوكولات مخصصة (x402 من Coinbase، AP2 من Google) قناتها الناشئة (Fetch.ai/ASI، وكذلك Visa و Mastercard و Stripe و Circle). تقارب واعد، لكنه ما زال في طوره الجنيني ومحفوفا بالمخاطر (الأمان).
الشبكات اللامركزية للحوسبة (Render) وللذكاء (Bittensor وشبكاته الفرعية subnets) تقدم بديلا عن العمالقة، لكنها ما زالت تجد صعوبة في مضاهاة الحلول المركزية وفي إثبات نفعها الفعلي.
علم التشفير (FHE لدى Zama، zkML لدى Polyhedra) يعد بذكاء اصطناعي سري وقابل للتحقق، بثمن كلفة حاسوبية إضافية باهظة.
أسواق التنبؤ (Polymarket) وبطولات البيانات (Numerai) تربط الحشود بالبيانات والذكاء الاصطناعي.
الحكم المنصف: ثمة استخدامات معقولة (مدفوعات الوكلاء، إثبات المنشأ، الحوسبة اللامركزية، السرية)، لكن القطاع ما زالت تهيمن عليه السردية، وقيمة الرموز الرقمية منفصلة في الغالب عن المنفعة.

من السجل الموزع ننتقل إلى قطيعة من طبيعة فيزيائية مختلفة تماما: الحوسبة الكمية.

11.1لماذا نجمع بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل#

11.2الوكلاء الاقتصاديون المستقلون#

11.3الشبكات اللامركزية للحوسبة والذكاء#

11.4علم التشفير: zkML والتشفير المتماثل الشكل#

11.5أسواق التنبؤ واقتصاد البيانات#

خلاصة الفصل (الفصل 11)

11.1لماذا نجمع بين الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل

11.2الوكلاء الاقتصاديون المستقلون

11.3الشبكات اللامركزية للحوسبة والذكاء

11.4علم التشفير: zkML والتشفير المتماثل الشكل

11.5أسواق التنبؤ واقتصاد البيانات