التكنولوجيا

يكمن الفارق الجوهري بين SQD وThe Graph في بنية معالجة البيانات: يعتمد The Graph بشكل رئيسي على Subgraph لإنشاء فهارس بيانات مخصصة للتطبيقات، بينما يستخدم SQD بنية موزعة من خزان البيانات و شبكة العمال (Workers)، مما يتيح استعلامات تاريخية أكثر مرونة وتحليلًا متعدد الشبكات. من وجهة نظر المطوّر، يُعد The Graph الأنسب لبناء واجهات استعلام موحدة حول بروتوكولات محددة، بينما يركز SQD على الوصول إلى البيانات على السلسلة بكميات كبيرة، وإنجاز المهام التحليلية المعقدة، ومعالجة البيانات لحظيًا. الحلان عنصران أساسيان في بنية بيانات Web3، لكنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في أهداف التصميم والمنهجيات التقنية.

تُمثّل Subsquid (SQD) طبقة بيانات بلوكشين لامركزية مخصصة لتطبيقات Web3، حيث تعتمد على بحيرة بيانات موزعة وشبكة من عُقد العاملين (Worker nodes) وطبقة استعلام (Portal) لتوفير وصول عالي الأداء ومنخفض التكلفة وقابل للتوسع إلى البيانات على السلسلة للمطورين. وبخلاف عُقد RPC التقليدية التي تقرأ بيانات البلوكشين مباشرة، تقوم SQD بجمع البيانات وفهرستها وتخزينها بشكل استباقي، مما يُمكّن التطبيقات من استرداد البيانات التاريخية المعقدة والبيانات في الوقت الفعلي بسرعة فائقة.

بخلاف عقد RPC التقليدية التي تفحص البلوكشين في الوقت الفعلي، تُعزز SQD كفاءة الاستعلامات المعقدة بدرجة كبيرة من خلال المعالجة المسبقة للبيانات وفهرستها. ومع توليد الكتل والمعاملات الجديدة على البلوكشين، تستقبل شبكة SQD البيانات الأولية باستمرار وتخزنها في بحيرة بيانات موزعة. تتولى عقد العمل مهام الفهرسة ومعالجة البيانات، فيما تدير طبقة البوابة طلبات المطورين وتنسق موارد الشبكة، لتسليم النتائج المنظمة إلى التطبيق في النهاية.

تشكل عُقد Worker البنية التحتية الجوهرية المسؤولة عن معالجة البيانات وتنفيذ الاستعلامات داخل شبكة SQD. فهي تسترجع البيانات الأولية من البلوكشين، ثم تفهرسها وتتحقق منها وتحسّن التخزين، إلى جانب الاستجابة لاستعلامات طبقة البوابة. ومن خلال التعاون الموزع، تتكاتف عُقد Worker المتعددة لتشكيل شبكة لامركزية لخدمات البيانات.

تعد شبكة Orochi شبكة بيانات Web3 متخصصة في البنية التحتية للبيانات القابلة للتحقق (VDI)، وتتمثل مهمتها الأساسية في بناء إطار عمل موثوق لتفاعل البيانات بين البلوكشين والبيئات خارج السلسلة. بالاستناد إلى تقنيات مثل البراهين ذات المعرفة الصفرية (ZKP)، وzkDatabase، وخط أنابيب البيانات القابلة للتحقق، والتشفير المتماثل بالكامل (FHE)، وبيئة التنفيذ الموثوقة (TEE)، تسعى Orochi إلى جعل كل مرحلة من مراحل البيانات — بدءًا من الإنشاء، مرورًا بالتخزين والحساب، وصولًا إلى المخرجات النهائية — قابلة للتحقق. وهذا يتيح للمستخدمين التحقق المستقل من صحة البيانات ودقة العمليات الحسابية دون الحاجة إلى الاعتماد على موثوقية الكيانات المركزية.

Bluwhale AI (BLUAI) هي بنية تحتية ذكية للبيانات مصممة لبيئة Web3. من خلال استخدام تضمين الهوية، وتحليل السلوك على السلسلة، والحوسبة الخصوصية، تقوم بتحويل بيانات المستخدم المنتشرة عبر شبكات البلوكشين إلى ملفات تعريف ذكية يمكن لوكلاء AI والتطبيقات اللامركزية وأنظمة المؤسسات الوصول إليها. تهدف Bluwhale AI إلى إنشاء طبقة الذكاء الخاصة بـ Web3—حماية ملكية بيانات المستخدم وخصوصيته—مع تمكين AI من فهم سلوك المستخدم وتفضيلاته وهويته على السلسلة. مما يدعم التوصيات المخصصة، واتخاذ القرارات الذكية، والخدمات الآلية، وتطبيقات الاقتصاد الرقمي الجديدة.

تعد تقنية تضمين الهوية (Identity Embedding) جوهر عمل Bluwhale AI في بناء ملفات تعريف ذكية للمستخدمين على السلسلة. تعتمد هذه التقنية على نماذج التعلم الآلي لتحليل أنماط سلوك المستخدمين، وتوزيع أصولهم، وتفاعلاتهم مع البروتوكولات، وخصائص هوياتهم عبر شبكات البلوكشين، ثم تحول نقاط البيانات هذه إلى تمثيل موحد متجه للهوية. على عكس عناوين المحفظة التقليدية التي تقتصر على تسجيل بيانات المعاملات، تتيح تقنية تضمين الهوية لأنظمة AI استيعاب التفضيلات السلوكية للمستخدمين، وملامح المخاطر، وعادات المشاركة، مما يسفر عن نموذج هوية رقمية أكثر شمولًا.

يختلف Bluwhale AI وFetch.ai اختلافًا جوهريًا في توجههما الأساسي، رغم كونهما مشروعَي بنية تحتية محوريَين في مجال تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين. يركز Bluwhale AI على بناء طبقة ذكاء لـ Web3، تستخدم تضمين الهوية وتصنيف المستخدمين لتمكين الذكاء الاصطناعي من فهم المستخدمين على السلسلة. أما Fetch.ai، فيكرس جهوده لإنشاء شبكة وكلاء AI مستقلة، تتيح التعاون التلقائي وتنفيذ المهام من خلال وكلاء أذكياء.

تُمثّل Glamsterdam مرحلة ترقية حاسمة في خارطة الطريق لـ Ethereum، حيث يهدف أحد أهدافها الجوهرية إلى نقل Ethereum من التنفيذ التسلسلي التقليدي إلى التنفيذ المتوازي. ولإنجاز ذلك، تعمل Ethereum على تطوير قوائم الوصول إلى الكتل (BAL)، وتحسين الوصول إلى الحالة، وتعديل بنية تنفيذ الكتل – وكلّها تهدف إلى رفع إنتاجية الطبقة 1 وكفاءة استخدام الموارد، مع الحفاظ على اللامركزية والأمان.

يُعد نظام ePBS (فصل مقترح الباني المضمن) في إيثيريوم أحد أبرز آليات البروتوكول التي تلقى متابعة واسعة ضمن ترقية Glamsterdam. يتمثل هدفه الجوهري في دمج بناء الكتل مباشرة داخل طبقة البروتوكول، مع الحفاظ على لامركزية الشبكة وأمنها، مما يسهم في تحسين هيكل سوق MEV (القيمة القصوى القابلة للاستخراج)، وتقليل الاعتماد على مرحلات الأطراف الثالثة، وتعزيز الشفافية والعدالة في عملية إنتاج الكتل.

تمثل ترقية Ethereum Glamsterdam ترقية البروتوكول من الجيل التالي في خارطة طريق Ethereum. وتهدف بشكل أساسي إلى رفع إنتاجية الطبقة 1 Operar، وتحسين آليات بناء الكتل، وزيادة قابلية التوسع في الشبكة وجودة تجربة المستخدم، مع الحفاظ على اللامركزية والأمان. وتشمل أبرز مكونات هذه الترقية: فصل المُقترح عن المُنشئ المضمن (ePBS)، وقوائم الوصول للكتل (BAL)، وقدرات التنفيذ المتوازي. وتُعد هذه الترقية محطة حاسمة في توسيع السلسلة الرئيسية لـ Ethereum.

تعتمد كل من شبكة GEODNET وشبكات CORS التقليدية على تقنية RTK لتوفير خدمات تحديد مواقع عالية الدقة، لكن GEODNET تعمل وفق نموذج البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN)، في حين تُبنى وتُدار شبكات CORS التقليدية في الغالب بشكل مركزي من قبل مؤسسات حكومية أو هيئات مساحية أو مشغلين تجاريين. ورغم اعتماد النظامين على محطات مرجعية تابعة لنظام GNSS لإنتاج بيانات تصحيح المواقع، فإنهما يختلفان جوهريًا في منهجيات التوسع الشبكي، وهياكل التكاليف، ونماذج المشاركة.

RTK (النظام الحركي في الوقت الفعلي، 实时动态定位) هي تقنية تحديد المواقع عالية الدقة تعتمد على أنظمة الملاحة العالمية عبر الأقمار الصناعية (GNSS). تعمل هذه التقنية على حساب أخطاء إشارات الأقمار الصناعية آنياً في محطة مرجعية، ثم تنقل بيانات التصحيح إلى أجهزة المستخدمين، مما يرفع دقة GPS العادي من مستوى الأمتار إلى مستوى السنتيمترات. تدمج GEODNET تقنية RTK مع شبكة بنية تحتية مادية لامركزية (DePIN)، مستفيدةً من محطات مرجعية GNSS موزعة عالمياً لتوليد بيانات التصحيح ومشاركتها باستمرار. يوفر ذلك خدمات تحديد مواقع عالية الدقة بتغطية أوسع وتكلفة أقل. على خلاف شبكات RTK التقليدية، تعتمد GEODNET على حوافز قائمة على الرموز لتمويل توسع البنية التحتية، مما يتيح نمواً عالمياً يقوده المجتمع.

ينتمي كل من GEODNET وHelium إلى قطاع الشبكات المادية اللامركزية (DePIN)، غير أن البنى التحتية التي يطورانها تخدم أغراضًا مختلفة. فـ GEODNET توفر بنية تحتية لبيانات المواقع، لحل مشكلة التحديد الدقيق لموقع الأجهزة، بينما تقدم Helium بنية تحتية للاتصال، لمعالجة كيفية توصيل الأجهزة بالشبكة. يستخدم كلاهما حوافز الرموز لتطوير البنية التحتية الواقعية، لكنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في مستخدميهما المستهدفين، وأنواع البيانات، ونماذج الأعمال، والتطبيقات الصناعية.

بافر هو بروتوكول إعادة تخزين سائل أصلي (nLRP) قائم على نظام إيثريوم البيئي. يجمع تصميمه الأساسي بين رموز السيولة وعائد إعادة التخزين وأمن العقدة وقدرات توسيع الطبقة 2، في بنية موحدة تُبنى على تخزين ETH الأصلي مع Poner en staking. يتيح ذلك للمستخدمين التفاعل مع شبكة عائد أوسع على السلسلة مع الحفاظ على سيولة أصولهم. ومن خلال وحدات مثل pufETH وSecure-Signer ووحدة إعادة التخزين وUniFi Rollup، يعمل بروتوكول بافر على بناء الجيل التالي من البنية التحتية لعائد إيثريوم.