(المصدر: GraphAIOfficial)
GraphAI عبارة عن بروتوكول متطور يجمع بين بيانات البلوكشين، ونماذج الذكاء الاصطناعي، والأصول الواقعية (RWAs). يهدف إلى توفير بنية تحتية أساسية لتطبيقات Web3 الذكية المتقدمة، وتتمثل مهمته في تحويل بيانات البلوكشين المتناثرة إلى رسوم بيانية معرفية موحدة وقابلة للتنفيذ. كما تُشغل نماذج الذكاء الاصطناعي وكلاء لامركزيين ينفذون استراتيجيات متقدمة بشكل مستقل، ويربطون الأصول الرقمية بالأصول الواقعية بفاعلية.
يُوفر التمويل اللامركزي التقليدي (DeFi) الشفافية، إلا أن بياناته غالباً ما تكون مجزأة وغير منظمة وتفتقر إلى السياق، مما يخلق تحديات جوهرية:
تُعيق هذه التحديات التكامل الحقيقي بين DeFAI والأصول الواقعية، وتحد من إمكانات الاستراتيجيات والنماذج التلقائية للعائد. تم تطوير GraphAI خصيصاً لمعالجة هذه العقبات البنيوية.
يجمع GraphAI بين تقنيتي GraphRAG و MCP (بروتوكول سياق النموذج) لتأسيس بنية بيانات مبتكرة على السلسلة.
١. هيكلة البيانات
٢. الأتمتة السلسة
٣. التعزيز السياقي
طُورت MCP من قبل Anthropic كمعيار مفتوح يعزز قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على الربط الفعال بمصادر البيانات الخارجية. يعتمد GraphAI هذه التقنية ضمن بيئة البلوكشين ويوسع وظائفها:
بفضل هذه القدرات، يصبح GraphAI أول طبقة تأسيسية لـDeFAI مصممة خصيصاً لدمج الأصول الواقعية، ويوفر البيانات السياقية ودعم اتخاذ القرار اللازم للتطبيقات اللامركزية.
تمتد عملية GraphAI عبر التقاط البيانات، الفهرسة، التخزين، وإنشاء الرسوم البيانية المعرفية:
١. التقاط البيانات: يُفهرس بيانات البلوكشين التاريخية واللحظية بشكل مستمر.
٢. إنشاء مؤشرات فرعية: يُمكن للمستخدمين أو المطورين إنشاء مجموعات بيانات مخصصة حسب الحاجة.
٣. تخزين قاعدة البيانات الشعاعية: تُخزن البيانات في قواعد بيانات شعاعية عالية الأداء، ما يسرّع استرجاع بيانات الذكاء الاصطناعي.
٤. دمج الرسم البياني المعرفي: يربط المعاملات وحالات الأصول وتدفقاتها لبناء شبكات معرفية غنية.
٥. الوصول لـ MCP: يُمكن للمطورين الوصول للبيانات عبر واجهة API لاستخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات اللامركزية.
تُعزز هذه البنية قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم بيانات البلوكشين، وتُقلل بشكل كبير من وقت وتكاليف تطوير التطبيقات الذكية اللامركزية.
تُعتبر الأصول الواقعية (RWA) المحرك القادم لنمو التمويل اللامركزي، مع توقعات بوصول السوق إلى ٣٠ تريليون دولار أمريكي بحلول ٢٠٣٠. ويبرز GraphAI كأول طبقة بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي صُممت خصيصاً لدمج الأصول الواقعية:
يُعزز ذلك مكانة GraphAI ليخدم ليس فقط مطوري Web3، بل أيضاً ليكون جسراً محورياً للمؤسسات المالية التقليدية لدخول منظومة البلوكشين.
رمز GAI هو المحور الرئيسي لقيمة منظومة GraphAI، ويرتكز تصميمه على ثلاثة أعمدة:
١. المشاركة في الحوكمة
يشارك حاملو رمز GAI في إدارة البروتوكول، بما يشمل سياسات الفهرسة، تخصيص التمويل، واتخاذ قرارات النظام البيئي.
٢. حوافز الشبكة
يُحفز البروتوكول مشغلي العقد، القيمين، ومفهرسي البيانات بالرموز، لضمان استمرارية الشبكة ونزاهة البيانات.
٣. تطبيقات النظام البيئي
يُستخدم رمز GAI على نطاق واسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، بما في ذلك استعلامات البيانات، الوصول إلى واجهات API، وخدمات إدارة الأصول الواقعية.
يُحدد إجمالي العرض بـ١٠٠ مليون رمز، مما يضمن الندرة ويعزز تكوين القيمة على المدى الطويل.
يركز توزيع GAI على الإطلاق العادل وتمكين المجتمع، مع تحقيق التوازن بين الاستثمار في البنية التحتية وتحفيز النظام البيئي:
يُعيد هذا النموذج أغلب الرموز إلى المجتمع، مع ضمان استقرار ونمو النظام البيئي على المدى الطويل.
يتوفر التداول الفوري لرمز GAI عبر الرابط: https://www.gate.com/trade/GAI_USDT
يُعد GraphAI (GAI) أكثر من مجرد بروتوكول بيانات على السلسلة؛ فهو بنية تحتية متطورة تجمع الذكاء الاصطناعي، الأصول الواقعية، وDeFAI. عبر تحويل بيانات البلوكشين المجزأة إلى شبكات معرفية غنية بالسياق، والاستفادة من تقنيتي MCP وGraphRAG، يوفر GraphAI بيانات ذكية قابلة للتنفيذ لنماذج الذكاء الاصطناعي والوكلاء التلقائيين. ومع النمو المتسارع لسوق الأصول الواقعية، يتجه GraphAI ليصبح العمود الفقري للبيانات في التمويل اللامركزي والتطبيقات الذكية. للمطورين، يسهّل الدخول لهذا المجال؛ وللمستثمرين، يتيح فرصة فريدة للمساهمة في تطوير مستقبل البنية التحتية المالية.