#bedrock $BR الشيء الذي فاجأني أثناء تعلم المزيد عن Bedrock 2.0 هو فكرة خزائن الأصول الحقيقية (RWA Vaults).
عندما دخلت عالم الكريبتو لأول مرة، افترضت أن كل شيء يحدث بالكامل داخل نظام الكريبتو. كلما قرأت أكثر، كلما أدركت أن العديد من المشاريع تستكشف الآن طرقًا لربط تكنولوجيا البلوكشين بالأصول المالية في العالم الحقيقي.
ما أجده مثيرًا للاهتمام هو أن هذا ليس مجرد خلق فرص جديدة. يبدو أيضًا أنه يتعلق بإعطاء المستخدمين المزيد من الخيارات. بعض الناس يفضلون استراتيجيات كريبتو خالصة، بينما قد يكون الآخرون أكثر راحة مع الأساليب التي تشمل التعرض لأصول وأسواق يفهمونها بالفعل.
ربما يكون هذا المنظور الأوسع هو السبب في أن مفهوم RWA جذب انتباهي. يبدو أن BTCFi يتوسع بدلاً من البقاء داخل مسار واحد.
لا زلت أتعلم، لكن يبدو أن المرحلة التالية من الكريبتو قد تكون أقل عن الاختيار بين التمويل التقليدي والبلوكشين، وأكثر عن إيجاد طرق لتعمل معًا.
ما رأيك في الأصول الحقيقية (RWAs)؟ فرصة، تشتيت، أم خطوة مهمة للأمام؟
#genius $GENIUS شيء بدأت أركز عليه أكثر في عالم الكريبتو هو الفرق بين الابتكار وقابلية الاستخدام.
يمكن أن يقدم المنتج تقنية مثيرة للإعجاب، لكن إذا شعر المستخدم العادي بالإرهاق من التجربة، فإن التبني يصبح صعباً.
معظم الناس لا يقيمون البروتوكولات بالطريقة التي يقيمها بها المطورون أو المستثمرون.
هم يسألون أسئلة بسيطة:
هل من السهل استخدامه؟
هل يوفر لي الوقت؟
هل يمكنني الوثوق به للعمل؟
لهذا أعتقد أن تجربة المستخدم تظل واحدة من أكثر المجالات التي لا تحظى بالتقدير في هذه الصناعة.
ما يثير اهتمامي حول Genius هو فكرة أن التفاعلات على البلوكشين لا يجب أن تبدو كالتحدي الفني. يمكن أن تكون البنية التحتية متطورة، لكن التجربة يجب أن تبدو طبيعية.
من وجهة نظري، قد تأتي الموجة التالية من التبني من المشاريع التي تقلل من التعقيد بدلاً من عرضها.
#bedrock $BR بعد قراءة المزيد عن Bedrock 2.0، أدركت أن معظم المحادثات تركز على العوائد، والصناديق، أو فائدة الرموز.
لكن بصراحة، الشيء الذي جذب انتباهي كان شيئًا آخر.
إنها الفكرة التي تقول إن البيتكوين لا يجب أن تبقى كأصل غير نشط.
لسنوات، كان العديد من حاملي BTC يعاملون البيتكوين كشيء تشتريه وتحتفظ به. لا يوجد شيء خاطئ في ذلك، لكن BTCFi تقوم بإنشاء طرق جديدة لتمكين رأس المال من البيتكوين ليصبح منتجًا دون تغيير طبيعة الأصل نفسه تمامًا.
ما أجده مثيرًا للاهتمام حول نهج Bedrock هو أنه يبدو أنه يتم البناء حول هذه الرؤية طويلة الأجل. بدلاً من التركيز على منتج واحد، فإن النظام البيئي يتوسع نحو صناديق نمطية، وتحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وطبقات استراتيجيات مختلفة.
هذا يشير إلى أن الهدف ليس مجرد توليد العائد اليوم. الهدف هو إنشاء بنية تحتية يمكن أن تدعم فرص مختلفة مع تطور السوق.
ربما أكون مخطئًا، لكنني أعتقد أن هذه الرؤية الشاملة تحصل على اهتمام أقل مما تستحق.
معظم الناس يناقشون العوائد. أنا أكثر اهتمامًا بالبنية التحتية التي يتم بناؤها تحت تلك العوائد.
ما رأيك هو الأكثر أهمية لمشاريع BTCFi: الأداء على المدى القصير أم البنية التحتية على المدى الطويل؟
#genius $GENIUS النمط الذي ألاحظه في عالم الكريبتو هو أن المطورين غالبًا ما يعتقدون أن التبني يأتي من إضافة المزيد من القدرات، بينما غالبًا ما يعتمد المستخدمون على المنتجات التي تقلل من القرارات.
معظم الناس لا يستيقظون وهم يريدون الوصول إلى خمسة شبكات، وثلاثة جسور، وعشرات خيارات التوجيه.
هم يريدون نتيجة.
أصبح الإنترنت سائدًا عندما توقف الناس عن التفكير في الخوادم والبروتوكولات. وأصبحت المدفوعات سائدة عندما توقف الناس عن التفكير في أنظمة البنوك.
أحيانًا أتساءل إذا ما كانت الكريبتو تسير على نفس الطريق.
هذا أحد الأسباب التي جعلت Genius تلتفت إليّ. الفكرة ليست مجرد ربط أنظمة بيئية مختلفة. بل هي تقليل كمية البنية التحتية التي يحتاج المستخدمون للتفكير فيها في المقام الأول.
كلما قل الاهتمام الذي يجب على الناس إعطاؤه للتقنية نفسها، زادت المساحة المتاحة للتركيز على ما يحاولون تحقيقه فعليًا.
العديد من منتجات البلوكشين مثيرة للإعجاب من الناحية التقنية، لكنها لا تزال تتطلب من المستخدمين فهم الشبكات، والجسور، ورسوم الغاز، والعديد من الخطوات فقط لإكمال إجراء أساسي.
لهذا السبب، تبدو لي فكرة Genius مثيرة للاهتمام.
ما يبرز ليس تعقيد التكنولوجيا. بل هو المحاولة لتقليل التعقيد الذي يجب على المستخدمين التعامل معه.
في رأيي، لن يأتي الاعتماد السائد من مطالبة الناس بتعلم المزيد عن بنية البلوكشين.
سيأتي من جعل تلك البنية تحتية شبه غير مرئية.
أفضل التقنيات غالبًا ما تبدو بسيطة، حتى عندما تكون متطورة بشكل لا يصدق تحت السطح.
ليش الذكاء الاصطناعي الأفضل ممكن يبدأ ببيانات أفضل، مو بيانات أكثر
واحدة من الافتراضات اللي بشوفها كثير في مناقشات الذكاء الاصطناعي هي إن البيانات الأكثر تلقائيًا تعني نماذج أفضل. صحيح إن في شوية صحة في الفكرة دي، بس أعتقد إنها تتجاهل سؤال مهم: كم هي موثوقة البيانات من الأساس؟ مع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، راح تعتمد بشكل متزايد على المعلومات المجمعة من مصادر متعددة. في البيئة دي، جودة البيانات، وأصلها، ومصداقيتها ممكن تصبح بنفس أهمية كمية البيانات المتاحة. نموذج تم تدريبه على معلومات غير موثوقة ممكن بعد كده ينتج نتائج غير موثوقة، بغض النظر عن مدى تطوره. عشان كده أنا مهتم بـ OpenLedger. تركيز المشروع على النسب والمساهمات القابلة للتحقق يبدو متماشي مع مستقبل يحتاج فيه أنظمة الذكاء الاصطناعي لمصادر معلومات شفافة وموثوقة.
#openledger $OPEN كلما فكرت في الذكاء الاصطناعي، شعرت أكثر أن جودة البيانات قد تصبح أهم من كمية البيانات. غالباً ما نفترض أن مجموعات البيانات الأكبر تقود تلقائياً إلى نتائج أفضل. ولكن إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية تعتمد على معلومات غير دقيقة أو غير قابلة للتحقق، فلن تحل الكمية وحدها المشكلة. هذه إحدى الأسباب التي تجعل تركيز OpenLedger على النسبة والبيانات القابلة للتحقق يبدو أكثر صلة بالنسبة لي. @OpenLedger
#genius $GENIUS واحدة من الأشياء التي لاحظتها حول الكريبتو هي أننا غالبًا ما نحتفل بالاختراقات التقنية قبل أن نسأل عما إذا كانت بالفعل تُحسن تجربة المستخدم.
يمكن أن يكون البروتوكول معقدًا للغاية من الداخل، لكن إذا وجد الناس أنه محير أو صعب الاستخدام، فإن التبني عادة ما يواجه صعوبة.
لهذا السبب أصبحت مهتمًا أكثر بمشاريع البنية التحتية التي تركز على تقليل الاحتكاك بدلاً من إضافة المزيد من التعقيد.
ما يبرز لي حول جينيس هو فكرة أنه لا ينبغي على المستخدمين التفكير في السلاسل أو الجسور أو التوجيه في كل مرة يريدون فيها التفاعل مع تطبيق.
معظم الناس لا يهتمون بكيفية عمل النظام خلف الكواليس.
هم يهتمون ما إذا كان يبدو بسيطًا وموثوقًا وبديهيًا.
أحيانًا تكون أفضل تقنية هي التقنية التي بالكاد تلاحظها.
هل يمكن للاقتصادات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أن تعمل بدون أنظمة سمعة؟
هناك فكرة كنت أفكر فيها مؤخرًا، وهي ما إذا كانت أنظمة الذكاء الاصطناعي ستحتاج في النهاية إلى إصدارها الخاص من سمعة. يعتمد البشر على السمعة طوال الوقت. نحن نثق في الأشخاص والمنظمات والمؤسسات بناءً على تاريخهم، وثباتهم، وسلوكهم السابق. مع ازدياد استقلالية أنظمة الذكاء الاصطناعي، أتساءل ما إذا كان مفهوم مشابه سيصبح ضروريًا للآلات. تخيل مستقبلًا حيث تتبادل وكلاء الذكاء الاصطناعي المعلومات بانتظام، وتؤدي المهام لبعضها البعض، أو تتخذ قرارات باستخدام مصادر بيانات خارجية. في هذا السياق، يصبح الاعتماد عاملًا حاسمًا. تحتاج الأنظمة إلى طريقة لتقييم مصدر المعلومات وما إذا كانت موثوقة.
#openledger $OPEN كلما تفاعلت أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بعضها البعض، زادت قناعتي بأن السمعة تصبح مهمة. البشر يبنون الثقة من خلال سجلات الأداء. قد تحتاج الأنظمة الذاتية إلى شيء مشابه. إذا كانت وكلاء الذكاء الاصطناعي ستقوم بتبادل البيانات، واتخاذ القرارات، وتنسيق المهام، فإنهم بحاجة إلى وسيلة لتقييم الموثوقية. هذه واحدة من الأسباب التي تجعل تركيز OpenLedger على النسبة والمساهمات القابلة للتحقق تبدو ذات صلة متزايدة بالنسبة لي. @OpenLedger
لماذا قد يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي أكثر على الثقة من الذكاء
كلما تابعت التطورات في الذكاء الاصطناعي، شعرت أكثر أن الصناعة تقترب من نقطة قد تصبح فيها الثقة بنفس أهمية الذكاء نفسه. اليوم، تركز معظم النقاشات على أداء النماذج. تتنافس الشركات لبناء أنظمة أسرع، أذكى، وأكثر قدرة. بينما يعتبر هذا التقدم مثيرًا للإعجاب، أعتقد أن تحديًا مختلفًا يبرز بهدوء في الخلفية. مع ازدياد استقلالية وكلاء الذكاء الاصطناعي، سيعتمدون بشكل متزايد على المعلومات الخارجية، ويتفاعلون مع أنظمة أخرى، ويتخذون قرارات دون إشراف بشري مستمر. في هذا البيئة، تصبح جودة وموثوقية البيانات ذات أهمية قصوى.
#openledger $OPEN شيء واحد أفكر فيه هو كيفية تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع بعضها البعض في المستقبل. في الوقت الحالي، يذهب معظم التركيز إلى نماذج أكثر ذكاءً ومخرجات أفضل. ولكن بمجرد أن تبدأ وكلاء الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات، وتبادل البيانات، وتنسيق المهام بشكل مستقل، تصبح الثقة بنفس أهمية الذكاء. هذه واحدة من الأسباب التي تجعل OpenLedger تبرز بالنسبة لي. قد تصبح النسب، والتحقق، والبيانات الموثوقة بنية تحتية حيوية للجيل القادم من اقتصادات الذكاء الاصطناعي. @OpenLedger