بناء طبقة ذاكرة خصوصية عبر نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة، ZetaChain تتعاون مع تطبيق التجميع المتعدد النماذج Anuma لخلق تجربة جديدة في الذكاء الاصطناعي

المؤلف: Zen، PANews

في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية، يواجه المستخدمون غالبًا تجارب محادثة مجزأة. عند الانتقال بين نماذج مختلفة، غالبًا ما لا يمكن استمرارية سياق المحادثة السابقة، ويضطر المستخدمون إلى تكرار تقديم المعلومات من البداية في كل مرة. على سبيل المثال، عند مناقشة تفاصيل مشروع معين على ChatGPT، وعند الانتقال إلى Claude أو نماذج أخرى، لا يمكن استمرارية الحوار مباشرة، مما يؤثر بشكل كبير على الكفاءة.

وليس ذلك فحسب، فبيانات المحادثة مع هذه النماذج الكبيرة عادةً ما تُخزن على خوادم المنصات المختلفة، مما يفتقر المستخدمون إلى حماية الخصوصية ويفتقدون السيطرة على بياناتهم الشخصية. “هذه المشاكل الواقعية لا تؤدي فقط إلى تجارب استخدام متقطعة، بل تثير أيضًا مخاوف بشأن سيادة البيانات وأمانها للمستخدمين.”

لمواجهة هذه التحديات، بدأ القطاع في استكشاف مفهوم “طبقة ذاكرة قابلة للنقل وتحكم المستخدم”، وقد تكون تقنية البلوكشين المفتاح لتحقيق هذا الهدف.

بفضل التوافقية المفتوحة المبنية على البلوكشين، ربما يمكن إنشاء طبقة ذاكرة خاصة، حيث يتم حفظ سياق الذكاء الاصطناعي كأصل رقمي، ويمكن نقله بسلاسة بين منصات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يلغي الحاجة للقلق بشأن نسيان المحادثات السابقة عند تغيير الأدوات، ويضمن في الوقت ذاته خصوصية البيانات وسيادتها.

إصدار ZetaChain 2.0، وبناء طبقة عامة للذكاء الاصطناعي وWeb3

استجابةً لهذه الحاجة، استغل مشروع ZetaChain، الذي يركز على التوافقية عبر السلاسل، فرصة دمج الذكاء الاصطناعي وWeb3. في مراجعة خطط نهاية عام 2025، أعلن ZetaChain عن خطة إصدار “2.0”، والتي ستبني على الهيكلية العامة للتوافقية بين السلاسل، مع إدخال وظائف جديدة موجهة لعصر الذكاء الاصطناعي.

في 27 يناير 2026، تم إطلاق ZetaChain 2.0 رسميًا، مع الكشف عن أول منتج للذكاء الاصطناعي - تطبيق تجميعي كبير يركز على الخصوصية يُدعى Anuma. ووفقًا للمصادر الرسمية، يركز ZetaChain 2.0 على ثلاثة قدرات رئيسية:

طبقة الذاكرة الخاصة (Private Memory Layer): هي نظام ذاكرة على مستوى البروتوكول مصمم خصيصًا للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي، يهدف إلى سد الفجوة في السياق بين أدوات الذكاء الاصطناعي، ويحول الذاكرة الرقمية للمستخدم إلى أصل يتحكم فيه بنفسه. تعتمد طبقة الذاكرة الخاصة على التشفير، حيث تُخزن جميع المحادثات بشكل مشفر، ويحتفظ المستخدم بالمفتاح، ولا يحق للمنصة الاطلاع على المحتوى. المعلومات القيمة الناتجة عن نماذيل مختلفة وفي أوقات مختلفة ستكون تحت سيطرة المستخدم، ويمكن تراكمها باستمرار ونقلها إلى محادثات جديدة، دون أن تحتكرها خدمة ذكاء اصطناعي واحدة.

بوابة الذكاء الاصطناعي (AI Portal): هي طبقة توجيه وتنفيذ موحدة تتيح للتطبيقات الوصول إلى نماذج ذكاء اصطناعي متعددة دون أن تكون مقيدة، مع دعم التوفر، والرجوع، وتحسين التكاليف/الأداء. تتولى بوابة الذكاء الاصطناعي توجيه النماذج وربط السياقات، ويمكن للمستخدم اختيار نماذج مثل ChatGPT، Anthropic Claude، Google Gemini، وغيرها، بناءً على الحاجة، مع دعم الذاكرة الخاصة للمحادثات السابقة.

بالإضافة إلى البروتوكول نفسه، جعل ZetaChain 2.0 القدرات الرئيسية أدوات للمطورين (SDK). يمكن للمطورين دمج الذاكرة الدائمة الخاصة، والتبديل بين النماذج، ومكونات التحقق من القيمة في منتجاتهم مباشرة. تتيح هذه المجموعة من الأدوات للتطبيقات أو وكلاء الذكاء الاصطناعي الحفاظ على سياق مستمر بين النماذج المختلفة، واستدعاء قدراتها حسب الحاجة، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة وتعقيد بناء البنية التحتية الخاصة بالفريق.

من ناحية التصميم الآلي، تتكامل هذه المكونات الثلاثة بشكل تكاملي. توفر طبقة الذاكرة الخاصة أولوية للخصوصية ودعم البيانات، وتوفر بوابة الذكاء الاصطناعي القدرة على التفاعل المستمر مع نماذج رئيسية متعددة، بينما يسهل نظام SDK على المطورين الخارجيين المشاركة بسرعة وفعالية في التوسعة. هذا يتيح لـ ZetaChain أن يتوسع من بروتوكول التوافقية بين السلاسل إلى منصة عامة تخدم كل من Web3 والذكاء الاصطناعي.

إطلاق Anuma مع التركيز على الخصوصية وسيادة المستخدم

مع الإطلاق الرسمي لـ ZetaChain 2.0، قدم الفريق أيضًا منتج الذكاء الاصطناعي الاستهلاكي الأول على المنصة، وهو Anuma. حاليًا، Anuma في مرحلة التجربة الخاصة (private beta)، وتُتاح تدريجيًا عبر قوائم الانتظار بالدعوة، حيث يمكن للمستخدمين التقدم بطلبات للوصول المبكر.

كمنتج تجميعي لنماذج الذكاء الاصطناعي، يدمج Anuma عدة نماذج رئيسية، ويسمح للمستخدمين باستدعاء محركات ذكاء اصطناعي مختلفة في محادثة واحدة. يوفر سهولة مماثلة لأدوات تجميع مثل Poe، ويدعم نماذج OpenAI GPT وسلسلة Claude من Anthropic.

عند طرح سؤال، يمكن للمستخدم تحديد النموذج المستخدم للإجابة أو تغييره، مع إمكانية التبديل بين المحركات بنقرة واحدة، دون الحاجة لنقل المحادثة إلى تطبيق آخر. يمكن للمستخدم اختيار النموذج الأنسب حسب نوع السؤال، مع استمرار المحادثة في نفس النافذة بشكل متصل.

من الناحية التقنية، وبفضل طبقة الذاكرة الخاصة من ZetaChain، يتم تشفير كل محادثة في Anuma وتخزينها كمحافظة شخصية، ويمكن نقلها بسلاسة إلى نماذج أو جلسات جديدة. عند بدء محادثة جديدة أو تغيير النموذج خلال المحادثة الحالية، يمكن لـ Anuma أن يحقن السياق ذاتيًا بشكل آمن في النموذج المستهدف، مما يمكنه من فهم الخلفية ونية المستخدم السابقة. هذا يلغي الحاجة لشرح نفس المعلومات مرارًا وتكرارًا بين النماذج المختلفة، مما يعزز كفاءة التعاون عبر النماذج.

تُظهر الشركات التقليدية في Web2، باستخدام مركزيتها، سوء نية في استغلال بيانات المستخدم، وهو أمر يثير استياء شديدًا. ظواهر مثل استغلال العملاء وبيع البيانات لا تزال مستمرة، مما يزيد من حذر المستخدمين وقلقهم من المنصات المركزية، وامتد هذا القلق إلى مجال الذكاء الاصطناعي سريع النمو.

تولي Anuma أهمية كبيرة لخصوصية المحتوى وسيادة المستخدم، وتستخدم نظام تشفير من طرف إلى طرف لحماية بيانات المستخدمين. من إدخال المستخدم للرسائل على الواجهة، يتم تشفير المحتوى باستخدام مفتاح المستخدم، ثم يُرسل إلى طبقة الذاكرة الخاصة للتخزين. عند الحاجة لتوفير السياق لنموذج الذكاء الاصطناعي، يتم فك التشفير من قبل طرف المستخدم أو بيئة تنفيذ موثوقة، ثم يُرسل إلى النموذج. طوال العملية، تظل سجلات المحادثة مشفرة، سواء كانت مخزنة على السلسلة أو منقولة، حتى خوادم ZetaChain نفسها لا يمكنها الاطلاع على المحتوى.

هذا يميزها بشكل واضح عن خدمات الدردشة التقليدية، التي غالبًا ما تخزن سجلاتها بشكل نصي واضح على الخوادم، مما يثير مخاوف من احتمال الاطلاع أو التسريب. أما Anuma، فبفضل تقنية البلوكشين والتشفير، توفر مستوى أمان مماثل لمفاتيح محافظ Web3، بحيث تكون البيانات قابلة للقراءة فقط من قبل المستخدم. يمكن أن توفر خيارات أكثر أمانًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات حساسة مثل القانون والطب، مما يمنح المستخدمين الثقة في مشاركة محتوى أكثر خصوصية.

قبل إطلاق Anuma، ظهرت بالفعل منتجات محادثة متعددة النماذج، من أبرزها منصة Poe التي أطلقتها Quora، ومشاريع مفتوحة المصدر مثل TypingMind.

مقارنة مع خدمات السحابة لهذه المنصات أو النشر المحلي، فإن التخزين المشفر على السلسلة في Anuma يوازن بين الخصوصية والسيادة. ومن حيث سهولة الاستخدام وتنوع النماذج، تتفادى Anuma التعقيدات في إعداد نماذج TypingMind، وتوفر تجربة محادثة متعددة النماذج مشابهة لـ Poe بشكل مباشر.

وراء دخول مجال الذكاء الاصطناعي: المنطق التقني والتطور الطبيعي لـ ZetaChain

اختارت فريق ZetaChain إصدار النسخة 2.0 وAnuma في هذا الوقت، ويعود ذلك إلى تراكم تقني عميق ورؤية واضحة للتطور.

كونها أول مشروع بلوكشين عام من نوعها، منذ إطلاقها في 2021، ركزت ZetaChain على حل مشكلة تشتت الشبكات، وهدفها بناء شبكة أساسية تربط جميع السلاسل العامة. تعتمد على Cosmos SDK، وتدعم بشكل طبيعي التوافق مع شبكات مثل إيثريوم، بيتكوين، وكوزموس.

من خلال ابتكارات مثل CAF، تبسط عمليات التوافق بين السلاسل التي كانت تتطلب جسورًا وتغليفًا، إلى استدعاء عقد واحد على السلسلة، مما يوفر سيولة موحدة وتجربة استخدام موحدة. بحلول نهاية 2025، تم دمج شبكة ZetaChain مع عشر شبكات رئيسية، بما في ذلك بيتكوين، وتغطي مئات الملايين من المستخدمين، مع أكثر من 2.25 مليار عملية على السلسلة.

على مستوى البيئة والاستثمار، حظي المشروع باعتراف واسع. وفقًا للبيانات العامة، حصل على تمويل بقيمة 27 مليون دولار، بمشاركة مؤسسات مثل Blockchain.com، Jane Street، Sky9 Capital. في 2024-2025، انضمت شركات تكنولوجيا وبنية تحتية عالمية مثل Google Cloud، Deutsche Telekom، وAlibaba Cloud إلى الشبكة كعقد تحقق، مما يعزز من أمانها وامتثالها.

مع النصف الثاني من 2025، ومع انفجار الذكاء الاصطناعي التوليدي، أدرك فريق ZetaChain أن التحديات التي تواجه أنظمة متعددة السلاسل وواجهات متعددة النماذج من الذكاء الاصطناعي متشابهة، فهي تتطلب طبقة عامة موحدة لدمجها. لذا، اقترحوا استراتيجية “منصة عامة للذكاء الاصطناعي”، أدخلوا فيها الحوسبة الموثوقة والتخزين على البلوكشين إلى مجال الذكاء الاصطناعي، لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي تعتمد على البلوكشين.

نسخة ZetaChain 2.0 هي تحقيق لهذا المفهوم، حيث حافظت على وتعززت الوظائف التوافقية بين السلاسل، مع إضافة قدرات جديدة للذاكرة الخاصة والتفاعل مع الذكاء الاصطناعي. يتوافق ذلك مع رؤية ZetaChain، التي تهدف إلى جعل Web3 صديقًا للبشر والذكاء الاصطناعي على حد سواء. من “البلوكتشين العام” إلى “منصة عامة للذكاء الاصطناعي”، هو تطور طبيعي يعكس اتجاه دمج التكنولوجيا، وامتداد لمهمة المشروع.

“لقد حققت ZetaChain توحيدًا واسعًا في تجربة البلوكشين على مستوى النظام الأساسي. كما قال أنكور ناندواني، أحد المساهمين الرئيسيين، فإن ZetaChain 2.0 سيمتد نفس النهج إلى الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للتطبيقات والوكيلات المستقبلية العمل بين النماذج والبلوكتشين، مع توفير ذاكرة خاصة ومرخصة، وقنوات تحقيق إيرادات عالمية.”

نمط جديد من الدمج العميق بين البلوكشين والذكاء الاصطناعي، ما مستقبله؟

إطلاق ZetaChain 2.0 وAnuma يمثل محاولة مهمة لدمج البلوكشين والذكاء الاصطناعي بشكل عميق. في هذا النظام، نرى نمطًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي متعدد النماذج: أولوية للخصوصية، وتحكم المستخدم، وتداول عبر المنصات.

بالطبع، من المهم الإشارة إلى أن Anuma لا تزال في مرحلة Private Beta مبكرة، وأن النظام البيئي لا يزال في طور التأسيس. لا تزال العديد من الوظائف والتفاصيل بحاجة إلى ملاحظات المستخدمين لتحسينها، مثل دعم نماذج أكثر، وتحسين سعة وأداء طبقة الذاكرة، وتطوير أدوات للمطورين من طرف ثالث. هذا يعني أن Anuma لن تحل محل المنصات الناضجة في المدى القصير، وأن على المستخدمين أن يتعودوا على نمط التفاعل الجديد.

لكن، لا يمكن إنكار أن الاتجاه الذي تمثله Anuma هو ابتكاري. في مجال تجميع النماذج المتعددة، تقدم Anuma نهجًا مختلفًا عن الحلول التي تقدمها الشركات الكبرى. فهي لا تحتكر البيانات أو استدعاء النماذج عبر منصة مركزية، بل تعيد حق الاختيار والذاكرة للمستخدم، وتستخدم تقنية البلوكشين لتحقيق تنسيق موثوق بأقل قدر من الثقة.

مع فتح النسخة التجريبية العامة وتطوير الوظائف، قد تظهر تطبيقات مبتكرة على هذه المنصة، مثل مستشار ذكاء اصطناعي يحترم الخصوصية، ومساعد بحث ذكي متعدد المجالات. إلى أي مدى ستصل هذه الاتجاهات التي تركز على الخصوصية وتجربة النماذج المتعددة، فهذا لا يزال في انتظار الزمن ليحكم عليه.