تزداد عملات الذكاء الاصطناعي مع توقف البيتكوين؛ NEAR تقود الموجة الصاعدة

• ارتفعت عملات الذكاء الاصطناعي مع توقف البيتكوين، بقيادة NEAR وFET وRENDER التي سجلت مكاسب أسبوعية قوية.
• NEAR يرتفع 81% أسبوعيًا مع تزايد التفاؤل بشأن بنية تحتية الذكاء الاصطناعي وانخفاض تكاليف الحوسبة من منافسين مثل DeepSeek.
• قد يؤدي الطلب على وكلاء الذكاء الاصطناعي ومعالجة الرموز إلى دفع النمو طويل الأجل عبر مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزية.

تُظهر عملات المشفرة المرتبطة بالذكاء الاصطناعي مكاسب قوية حتى مع تباطؤ Bitcoin وسوق التشفير الأوسع.

في وقت النشر، استقر البيتكوين حول 77,147 دولارًا، بانخفاض قدره 0.27% على مدار الـ 24 ساعة الماضية. كما تداولت العملات المشفرة الرئيسية الأخرى، بما في ذلك XRP وEthereum وSolana، بانخفاض طفيف خلال نفس الفترة.

ومع ذلك، فإن الرموز المتمحورة حول الذكاء الاصطناعي تتحرك في الاتجاه المعاكس، مع تسجيل عدة مشاريع مكاسب يومية وأسبوعية بعشرات النسب المئوية.

من بين أفضل الأداء، ارتفع NEAR Protocol بنسبة 18.5% على مدار الـ24 ساعة الماضية وقفز بنسبة 81% على مدار السبعة أيام الماضية. وبالمثل، ارتفع Render بنسبة 13% يوميًا و30.6% أسبوعيًا. وحقق Artificial Superintelligence Alliance (FET) مكاسب بنسبة 18.38% على مدار 24 ساعة وقرابة 31% على مدار الأسبوع.

شاملةً حركات أخرى ملحوظة: فينيس توكين (VVV) بزيادة 23% على مدار السبعة أيام الماضية؛ إنجكتيف (INJ) بزيادة 15%؛ وبيتنتنسور (TAO) بزيادة 11% خلال نفس الفترة.

يبدو أن جزءًا من الموجة الصاعدة مرتبط بزيادة الحماس حول مستقبل بنية الذكاء الاصطناعي وانخفاض تكلفة حسابات الذكاء الاصطناعي.

المحلل السوقى بول ثيوري أشار إلى أن DeepSeek خفّض مؤخرًا أسعار الاستنتاج بنسبة 75٪، مما جعل تكاليف معالجة الرموز الخاصة بذكائها الاصطناعي أرخص بكثير من تكاليف منافسيها مثل OpenAI وAnthropic.

على سبيل المثال، معالجة مليار رمز إخراج تكلف حوالي 3,480 دولارًا مع DeepSeek، مقارنة بحوالي 30,000 دولار مع OpenAI GPT-5.5 وحوالي 15,000 دولار مع Claude Sonnet.

هذا مهم لأن الشركات تواجه صعوبات مع ارتفاع تكاليف الذكاء الاصطناعي. بعض أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي تستخدم ملايين الرموز كل يوم، بينما تتطلب نماذج الاستدلال المتقدمة كميات هائلة من قوة الحوسبة خلف الكواليس.

يؤمن المحللون أن أكبر الفائزين في مجال الذكاء الاصطناعي قد لا تكون أذكى النماذج، بل الشركات التي تستطيع توفير ذكاء اصطناعي "كافي جيدًا" بأقل تكلفة وأكبر نطاق.

يرى المستثمر جيمس أندرسون نموًا قويًا قادمًا، قائلاً إن مهندسي البرمجيات يستخدمون المزيد من رموز الذكاء الاصطناعي مع تحسن النماذج، ووصف ذلك ببداية "موجة صعودية للذكاء الاصطناعي على مستوى جيل".

اكتسبت قصة نمو الذكاء الاصطناعي زخماً إضافياً بعد أن شارك مستثمر العملات المشفرة كايل تشاس توقعات من غولدمان ساكس. وتُقدّر هذه التوقعات أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيكونون قادرين على معالجة 120 كوادريليون رمز كل شهر بحلول عام 2030.

سيكون ذلك حوالي 24 مرة أعلى من استخدام الذكاء الاصطناعي الحالي، مع إمكانية الوصول إلى 55 مرة مستويات اليوم بحلول عام 2040.

قال تشيس إن هذا الاتجاه يتجاوز بكثير الروبوتات الدردشة. فهو يعتقد أن أنظمة الذكاء الاصطناعي ستُؤتمت بشكل متزايد المهام البشرية المتكررة على مدار الساعة، مما قد يزيد الطلب بشكل هائل على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، ومراكز البيانات، وقوة الحوسبة، وشبكات GPU اللامركزية.

المحلل الكريبتوي jussy على X شارك مؤخرًا عدة مشاريع كريبتوية مرتبطة بالذكاء الاصطناعي يراقبها عن كثب، معتقدًا أنها قد تستمر في الأداء الجيد خلال الأشهر القادمة. وتشمل هذه المشاريع NEAR، VVV، TAO، RENDER، و GRASS.

وصف NEAR Protocol كسلسلة كتل من الطبقة الأولى مركزة على الذكاء الاصطناعي ومصممة لوكالات الذكاء الاصطناعي والتفاعلات بين السلاسل. وتم التأكيد على Bittensor لبيئتها اللامركزية للتعلم الآلي، بينما تم ذكر Render لمساعدتها في معالجة نقص حوسبة الذكاء الاصطناعي ووحدات معالجة الرسوميات.

أشار المحلل أيضًا إلى تحالف الذكاء الاصطناعي الفائق لدوره المتزايد في قطاع الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، ذكر فينيسيا AI ورمزها VVV للاستنتاجات الموجهة للخصوصية، وكذلك Grass لعملها في جمع بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

وفقًا للمحلل، يمكن أن تستفيد هذه المشاريع مع استمرار توسع الطلب على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وقوة حوسبة، وتطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ذات صلة:البابا ليون وبنك المركز الأوروبي يُحذّران من تهديدات الذكاء الاصطناعي للأنظمة المالية العالمية