تعلّم مع نيسا (NES): بناء طبقة تنفيذ ذكاء اصطناعي قابلة للتحقق
تاريخ النشر: 29 يونيو 2026 في 5:46 ص
المقدمة: نيسا هي طبقة تنفيذ ذكاء اصطناعي لامركزية وقابلة للتحقق وتحافظ على الخصوصية. تسمح للمستخدمين والمطورين بتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة موزعة من عقد الحوسبة دون الاعتماد على مزود مركزي واحد. من خلال تقنيات تشفيرية مثل التشفير المتكافئ، ومشاركة الأسرار المتماثلة على التضمينات المشفرة، وجدولة MetaInf، وتنفيذ النموذج اللامركزي، تهدف نيسا إلى جعل استنتاج الذكاء الاصطناعي خاصًا وقابلًا للتحقق منه وقابلًا للتطوير ومتاحًا عبر الويب3.
طبقة بنية تحتية جديدة للذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي يصبح أحد أهم التقنيات في العالم، لكن معظم بنية الذكاء الاصطناعي لا تزال مركزية.
اليوم، عادةً ما يحصل المستخدمون على الذكاء الاصطناعي من خلال واجهات برمجة التطبيقات ذات الصندوق الأسود التي تتحكم فيها الشركات الكبرى. قد تكون هذه المنصات قوية، لكنها تخلق عدة مشكلات. غالبًا ما لا يستطيع المستخدمون التحقق من كيفية إنتاج النموذج لإجابة، ويعتمد المطورون على مزودين مركزيين، وقد يُجبر المؤسسات على إرسال بيانات حساسة إلى خوادم لا يتحكمون بها.
هذا صعب بشكل خاص بالنسبة لـ Web3.
تُبنى تطبيقات البلوكشين حول الشفافية والملكية والقابلية للتحقق، لكن أنظمة الذكاء الاصطناعي غالبًا ما تكون غير شفافة ومركزية. إذا اعتمد عقد ذكي أو تطبيق لامركزي أو وكيل ذكاء اصطناعي على نموذج خارج السلسلة، فقد لا يكون لدى المستخدمين أي وسيلة لمعرفة ما إذا كان الاستنتاج تم تنفيذه بشكل صحيح.
تم تصميم Nesa لحل هذا من خلال إنشاء طبقة تنفيذ لامركزية للذكاء الاصطناعي.
بدلاً من الاعتماد على شركة واحدة أو خادم واحد، يمكن توزيع استنتاج الذكاء الاصطناعي عبر شبكة، والتحقق منه تشفيريًا، وتنسيقه من خلال بنية تحتية قائمة على البلوكشين.
الاستنتاج الخاص بالذكاء الاصطناعي بتصميم
الخصوصية واحدة من التركيزات الأساسية لـ Nesa.
في الأنظمة الذكية الاصطناعية العادية، يرسل المستخدمون عادةً بياناتهم مباشرة إلى خادم مركزي. قد يرى هذا الخادم المطالبات، الملفات، سلوك المستخدم، المخرجات، وأحيانًا حتى معلومات تجارية أو شخصية حساسة.
نيسا تتبع نهجًا مختلفًا.
تم تصميم الشبكة بحيث يمكن معالجة استعلامات الذكاء الاصطناعي دون أن يرى أي عقدة واحدة المدخلات الكاملة أو النموذج الكامل أو المخرجات الكاملة. ويتم ذلك من خلال أساليب تشفيرية مثل التشفير المتكافئ ومشاركة الأسرار المتجانسة على التضمينات المشفرة.
تُمكّن التشفير المتكافئ طبقات النموذج والتضمينات من التحويل إلى مجال مشفر حيث يمكن الاستمرار في إجراء الحسابات بكفاءة.
تستخدم HSS-EE مشاركة الأسرار على التضمينات المشفرة، مما يسمح بتقسيم الاستنتاج عبر خوادم أو عقد متعددة مع حماية مدخلات المستخدم والحالات الوسيطة ومعاملات النموذج.
هذا ما يجعل Nesa مختلفة عن الأنظمة التي تعتمد فقط على الأجهزة الموثوقة أو السمعة البسيطة. هدفها هو جعل الخصوصية جزءًا من تصميم الحساب نفسه.
نتائج قابلة للتحقق، وليست وعودًا مغلقة
تم بناء نيسا أيضًا حول القابلية للتحقق.
في الذكاء الاصطناعي المركزي، يحتاج المستخدمون عادةً إلى الثقة بأن المزود نفّذ النموذج الصحيح، واستخدم المدخل الصحيح، وأعاد نتيجة صالحة. غالبًا ما لا توجد أي دلائل على أن الناتج تم إنشاؤه بصدق.
تهدف نيسا إلى تغيير هذا من خلال دعم التحقق على السلسلة للاستنتاج خارج السلسلة.
عندما يقدم مستخدم أو تطبيق لامركزي استعلامًا ذكيًا، يتم تنفيذ النموذج عبر الشبكة اللامركزية. يمكن بعد ذلك مصاحبة النتيجة بدليل تشفيري أو التحقق القائم على توافق، مما يساعد المستخدمين والتطبيقات على التأكد من أن الاستنتاج تم تنفيذه بشكل صحيح.
هذا مهم لحالات الاستخدام ذات القيمة العالية.
إذا تم استخدام الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي، أو الرعاية الصحية، أو الحكم، أو التداول، أو الهوية، أو أتمتة المؤسسات، فإن المستخدمين يحتاجون إلى أكثر من إجابة مريحة. فهم يحتاجون إلى الثقة بأن الحساب كان صحيحًا ولم يُعزَّز.
نهج نيسا يمنح تنفيذ الذكاء الاصطناعي مسؤولية أقوى، مما يجعله أكثر ملاءمة للتطبيقات التي تتطلب التحقق الخالي من الثقة.
التنفيذ الموزع عبر العديد من العقد
تم تصميم Nesa لتجنب عقدة الحوسبة المركزية.
عادةً ما تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وحدات معالجة رسومية مكلفة وبنيات تحتية متخصصة. وهذا يجعل بنية الذكاء الاصطناعي صعبة الوصول بالنسبة للمطورين الأصغر، والشركات الناشئة، ومشاركين المجتمع.
تُقدّم Nesa التنفيذ الموزّع، حيث يمكن تقسيم أحمال الذكاء الاصطناعي الكبيرة عبر عقد مختلفة في الشبكة. يمكن تقسيم النموذج إلى أجزاء أصغر، وتتولى كل عقدة جزءًا فقط من الحساب.
هذا يخلق ميزتين.
أولاً، فإنه يحسن القابلية للتوسع لأن العمل يمكن توزيعه عبر شبكة عقد عالمية بدلاً من الاعتماد على مركز بيانات واحد.
ثانيًا، فإنه يقلل من عوائق المشاركة لأن ليس كل عقدة بحاجة إلى أن تكون آلة بمعالج GPU من الطراز الأول. مع تقسيم النموذج وتنفيذ مُحسّن، يمكن حتى للأجهزة الأقل قوة المساهمة في الشبكة.
هذا يدعم الهدف الأوسع لـ Nesa: جعل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وتوزيعًا وسهولة في الوصول.
MetaInf وجدول زمني ذكي تكيفي
أحد الابتكارات الرئيسية لنيسا هو MetaInf.
MetaInf هو جدول زمني للاستنتاج مُتعلم ميتاً مصمم لاختيار أفضل استراتيجية تنفيذ لكل مهمة ونموذج وملف تعريف للعتاد. بدلاً من استخدام طريقة ثابتة واحدة لجميع الأحمال، يتعلم MetaInf من أنماط التنفيذ السابقة ويتكيّف مع الوضع.
هذا مهم لأن استنتاج الذكاء الاصطناعي ليس موحدًا.
قد تتطلب نماذج وأجهزة ومدخلات وأحمال عمل مختلفة استراتيجيات تحسين مختلفة. قد تكون طريقة تعمل بكفاءة لنموذج واحد غير فعالة لنموذج آخر. قد يحتاج عقدة بموارد GPU قوية إلى استراتيجية مختلفة عن جهاز حافة أصغر.
تساعد MetaInf Nesa على تحسين التأخير وكفاءة الأجهزة وأداء التنفيذ بشكل ديناميكي.
هذا يجعل Nesa أكثر عملية كشبكة ذكاء اصطناعي لامركزية لأنها تستطيع التكيف مع ظروف الشبكة والتنوع في الأجهزة في العالم الحقيقي بدلاً من افتراض أن جميع العقد متماثلة.
DAIs: تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
كما تقدم نيسا DAIs، أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية.
DAI هو منتج ذكاء اصطناعي يعمل بشكل أصيل على شبكة Nesa. يمكن أن يبدو للمستخدمين وكأنه تطبيق ذكاء اصطناعي عادي، لكنه من الداخل يعتمد على الاستنتاج اللامركزي، والمصداقية القائمة على الرهان، والتنسيق على السلسلة.
هذا مهم لأن الذكاء الاصطناعي اللامركزي لا ينبغي أن يظل مفهومًا بنية تحتية فقط.
لاعتماد المستخدمين له، يجب أن توجد تطبيقات حقيقية يمكنهم استخدامها. تسمح DAIs للمطورين بإطلاق منتجات الذكاء الاصطناعي دون تشغيل بنية تحتية مركزية خاصة بهم. تتعامل Nesa مع التنفيذ والتنسيق والتحقق والحوافز.
يمكن أن يدعم أنواعًا عديدة من التطبيقات، بما في ذلك روبوتات الدردشة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وأدوات البحث، ومساعدي المؤسسات، ومنتجات التحليل، وخدمات الذكاء الاصطناعي الأصلية لـ Web3.
ببساطة، تحول DAIs بنية نيسا التحتية إلى منتجات ذكاء اصطناعي موجهة للمستخدمين.
سوق النماذج ووصول المطورين
تشمل Nesa سوقًا للاستعلامات اللامركزية ومتجرًا للنماذج.
يمكن للمطورين نشر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر أو الملكية الخاصة من خلال عملية رفع النموذج وبيئة Model Playground الخاصة بـ Nesa. هذا يسمح لمُنشئي النماذج بنشر نماذجهم دون الحاجة إلى إدارة استضافة أو توسعة أو بيئات التنفيذ بأنفسهم.
يمكن لمتجر النماذج دعم النماذج اللغوية الكبيرة، ونماذج الرؤية-اللغة، ووسائط الذكاء الاصطناعي الأخرى.
هذا يخلق سوقًا حيث يمكن للمستخدمين الاستعلام عن النماذج، وللمطورين المساهمة بالنماذج، ولمشغلي العقد توفير الحوسبة، وللمدققين المساعدة في تأمين والتحقق من التنفيذ.
تدعم Nesa أيضًا الوصول عبر السلاسل إلى الذكاء الاصطناعي من خلال AI Link، مما يسمح للتطبيقات على سلاسل بلوكشين أخرى باستدعاء قدرات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Nesa دون نقل مستخدميها أو أصولها أو عقودها إلى Nesa نفسها.
هذا يعني أن نيسا لا تبني فقط سلسلة ذكاء اصطناعي، بل تبني طبقة تنفيذ ذكاء اصطناعي يمكنها خدمة نظم بيئية بلوكشين متعددة.
استخدام رمز NES
$NES هي العملة الأصلية لبيئة Nesa.
يُستخدم في نظام الاستعلام والرسوم الخاص بالشبكة. يمكن للمطورين إرسال معاملات PayForQuery لنشر بيانات الاستعلام ودفع تكاليف تنفيذ استنتاج الذكاء الاصطناعي. يتم إعطاء الأولوية للمعاملات من خلال مخزن رسوم الغاز، مما يعني أن المعاملات ذات الرسوم الأعلى يمكن أن تحصل على أولوية.
يُربط $$NES أيضًا بالاستثمار وأمن الشبكة. يُطلب من عُمال التعدين أو المشاركين في العقد وضع $$NES كرهن، مما يعرضهم اقتصاديًا لمعالجة استعلامات الذكاء الاصطناعي بصراحة وكفاءة. إذا حدث سلوك خبيث أو حجب للبيانات، يمكن للنظام استخدام عقوبات اقتصادية قائمة على التشفير مثل الخصم.
الحوكمة هي جزء آخر من وظيفة $NES. يمكن للحامليين اقتراح التصويت على تغييرات في معلمات الشبكة المختارة، ويتلقى صندوق المجتمع نسبة من مكافآت الكتل لدعم مبادرات النظام البيئي.
بشكل عام، تم تصميم $NES لدعم تنفيذ استعلامات الذكاء الاصطناعي، وأمن الشبكة، والحوكمة، ونمو النظام البيئي.
الصورة الأكبر لـ Nesa
تقوم نيسا ببناء البنية التحتية لاقتصاد ذكاء اصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتحقق والحفاظ على الخصوصية.
يهيمن اقتصاد الذكاء الاصطناعي اليوم على المنصات المركزية. فهي تتحكم في الوصول، والأسعار، والحاسوب، وتوزيع النماذج، وبيانات المستخدمين. وهذا يخلق حواجز عالية للمطورين الأصغر وضمانات ضعيفة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى الخصوصية أو الدقة.
تُقترح نيسا نموذجًا مختلفًا.
يسمح للموفرين الحاسوبيين، وصانعي النماذج، والمطورين، والموثّقين، والمستخدمين، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالمشاركة في شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية. يمكن طلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي عبر السلاسل، والتحقق منه من خلال آليات تشفيرية، وتنفيذه دون كشف البيانات الحساسة لمزود مركزي.
باختصار، تبني نيسا طبقة تنفيذ ذكاء اصطناعي لامركزية حيث يمكن أن يصبح استنتاج الذكاء الاصطناعي خاصًا وقابلًا للتحقق واقتصاديًا مفتوحًا — نقل الذكاء الاصطناعي من واجهات برمجة التطبيقات السحابية المغلقة نحو بنية تحتية لا تتطلب ثقة لـ Web3 وما بعدها.
مكافآت التوصية:
ادعُ مستخدمين جدد للانضمام إلى حملة "تعلم واربح" وافتح مكافآت إضافية. لكل صديق تدعوه بنجاح ويسجل ويُكمل التداولات المطلوبة، ستحصل على استرداد 25% من الرسوم. كلما دعوت عددًا أكبر من المستخدمين المؤهلين، زادت المكافآت التي يمكنك كسبها. للحصول على التفاصيل، يرجى الرجوع إلى: https://www.kucoin.com/ar/referral
كيفية الدعوة
إخلاء المسؤولية: قد تأتي المعلومات الواردة في هذه الصفحة من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. هذا المحتوى مقدم كمرجع فقط ولا يشكل أي شكل من أشكال التمثيل أو الضمان ، ولا ينبغي تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. KuCoin ليست مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. قد ينطوي الاستثمار في الأصول الافتراضية على مخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على وضعك المالي. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام والإفصاح عن المخاطر.