Wuhuoqiu

سوق ممل، جرب البث المباشر من @Sidekick_Labs. بعد كل شيء، لقد تحدثت مع المؤسس مرتين، وكان مشروع قريب من الاستثمار. لكن في ذلك الوقت كان منصة ألعاب، ولم أتوقع أنهم سيحولونه للبث المباشر، وأشعر أنه كان تحول ناجح بالفعل.

محتوى البث لن يكون عن الألعاب أو القتال، نحن لسنا P小将. كل يوم أتابع @ChainFeedsxyz، وهو أحد المصادر المهمة بالنسبة لي لمتابعة تطورات التقنية في عالم الكريبتو. على أي حال، بما أنني أتابعها، سأقوم بمشاهدتها مع الجميع في البث، وسأشارك كيف أفسر الأخبار أو المقالات المتعلقة بتقنية أو اتجاهات الكريبتو كرجل بحوث فني من الدرجة الأولى، وما الذي يتبادر إلى ذهني.

لا يوجد PPT، ولا كندلستيك، وغير متأكد إذا كان هناك أي Alpha، الأمر جاف بعض الشيء، لذا هو مناسب فقط للأصدقاء المهتمين بالتقنية والمستوى الأول للاستماع إلى هرائي + التواصل.

الوقت سيكون كل ليلة حوالي الساعة 9 مساءً (بتوقيت بكين)، وأتوقع أن أقيم ثلاث إلى أربع جلسات في الأسبوع؟ كل جلسة ستكون لمدة 20-30 دقيقة، لأن Chainfeeds تقريبًا ينشر 5-6 معلومات مهمة في اليوم، لذا سأتحدث حول هذه المعلومات. سأرسل رابط البث عند الساعة 9 على تويتر، لأن Sidekick يجب أن يبدأ البث حتى أعرف الرابط - بالمناسبة، هل هناك طريقة للحصول على الرابط مسبقًا؟ @Mimoo1201

تذكرت، @SaharaLabsAI كانت من المشاريع القليلة اللي بغينا نستثمر فيها خلال السنتين الماضيتين لكن ما قدرنا.

السبب اللي خلانا نفكر نinvest السنة الماضية في النصف الأول كان بسيط - بعد ما تكلمنا مع عدة مشاريع في مجال البيانات خلال 23-24، ما قمنا بالاستثمار لأنه معظمها كانت مشاريع “التأشير لكسب” من نوع Gamefi، والانطلاقة كانت صعبة. لكن بيانات Sahara كانت من المشاريع القليلة اللي عندها عملاء حقيقيين + دخل حقيقي في Web2، وعملاء مثل مايكروسوفت وأمازون.

لكني في بداية 25 كنت قلق شوية بشأن Sahara، لأن أهمية العمل التقليدي في مجال تأشير البيانات بدأت تنخفض، خصوصاً بعد إطلاق DeepSeek R1، وتغيرت طريقة تأشير البيانات.

أولاً، الجيل الجديد من النماذج الكبيرة يستخدم RLHF (التعلم المعزز من ردود الفعل البشرية)، ويحتاج إلى “بيانات ذات جودة عالية وقليلة” وليس “كميات ضخمة من التأشير”. بمعنى آخر، تحتاج عدد قليل من الخبراء في المجال لمساعدة الذكاء الاصطناعي على النمو، وليس مجموعة كبيرة من الناس العاديين لمساعدته في التعرف على البيانات.

ثانياً، مثل Deepseek R1، اللي يعتمد على RL (التعلم المعزز النقي)، حتى “بيانات ذات جودة عالية وقليلة” ما يحتاجها كثير، هو يحتاج مجموعة بيانات أولية، وبعدها يعتمد تماماً على وظائف المكافأة للتطور والتحسين.

لذلك في بداية السنة، بدأت أتابع أخبار Sahara، وكنت سعيد جداً لما اكتشفت أنهم ما تمسكوا فقط بمسار تأشير البيانات، ولكنهم توسعوا حول البيانات وأنشأوا عدة خطوط أعمال.

Sahara Data: سوق بيانات لا مركزي
Sahara Knowledge Agent: وكيل ذكاء اصطناعي مخصص
Sahara AI Marketplace: منصة تبادل الأصول الذكية
Sahara Blockchain: طبقة 1 من البلوكشين للذكاء الاصطناعي

وبكذا، سواء من ناحية السرد أو نموذج العمل، الأمور صارت أكثر وضوحاً، عندهم Web2 وWeb3. وإنهم أسسوا سلسلة خاصة بهم يتماشى مع ما قاله @thecryptoskanda بشأن منطق تقسيم السلاسل، وحالياً في عالم الكريبتو، مجال “الذكاء الاصطناعي النقي في طبقة 1” يعتبر شوية فارغ، أو نقول ينقصه رائد. -

Near؟- هذا ما ينحسب كطبقة 1 للذكاء الاصطناعي النقي.
Vana؟ - هذا كطبقة 1 لكن يبدو أكثر كأنه سلسلة بيانات نقية.
Bittensor؟- هذا ينحسب، لكن Bittensor يشبه POW لـ BTC، يعتبر رائد في “POW AI Layer1”.
SaharaAI - عندها أمل تأخذ الريادة في “POS AI Layer1”.

لذلك في ICO لـ @buidlpad، الأصدقاء اللي عندهم شروط ممكن يشاركوا، رغم إنه مو رخيص، لكن السوق الكبير لطبقة الذكاء الاصطناعي يمكن يكون فيه رائد على المدى الطويل ما راح يبقى على نفس التقييم.

@SaharaLabsAI ربما يكون أحد المشاريع القليلة التي أردنا الاستثمار فيها ولكننا لم نفعل ذلك خلال العامين الماضيين.

كان السبب وراء رغبتي في الاستثمار في النصف الأول من العام الماضي بسيطًا للغاية - لقد تحدثت عن الكثير من مشاريع تصنيف البيانات في 2023-2024، ولكن في النهاية لم أقم بأي تحركات لأنها كانت في الأساس سلسلة "Label to Earn" مثل Gamefi، وكان من الصعب جدًا في الواقع البدء من بداية باردة. إن تصنيف البيانات الخاص بشركة Sahara هو أحد المشاريع القليلة في Web2 التي تتمتع بعملاء حقيقيين وإيرادات حقيقية، وعملاؤها هم عملاء كبار مثل Microsoft وAmazon.

لكن في بداية عام 2025، كنت في الواقع أشعر بالقلق قليلاً بشأن الصحراء، لأن أهمية شرح البيانات التقليدية التي تتطلب عمالة مكثفة قد تراجعت، وخاصة بعد إصدار DeepSeek R1، فقد تغيرت طريقة شرح البيانات.

أولا، يستخدم الجيل الجديد من النماذج الكبيرة RLHF (التعلم التعزيزي من ردود الفعل البشرية)، والذي يتطلب "بيانات صغيرة ولكن دقيقة وعالية الجودة" بدلاً من "التعليقات التوضيحية الضخمة". بعبارة أخرى، أنت بحاجة إلى عدد صغير من الخبراء في مجال معين لمساعدة الذكاء الاصطناعي على النمو، بدلاً من مجموعة كبيرة من الأشخاص العاديين الذين يساعدون الذكاء الاصطناعي في التعرف على البيانات.

النوع الثاني هو التعلم التعزيزي النقي مثل Deepseek R1، والذي لا يحتاج حتى إلى "بيانات صغيرة ولكن دقيقة عالية الجودة". لا يحتاج الأمر إلا إلى مجموعة بيانات أولية، ومن ثم يعتمد بشكل كامل على اللعبة الذاتية لوظيفة المكافأة أو البيانات الاصطناعية للتطور والضبط المستمر.

لذا في بداية العام، انتبهت مرة أخرى إلى تطورات الصحراء، وسعدت عندما وجدت أنها لم تركز فقط على شرح البيانات، بل وسعت العديد من خطوط الأعمال حول جوهر البيانات.

صحارى داتا: سوق البيانات اللامركزية
وكيل المعرفة الصحراوي: وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص
سوق صحارى للذكاء الاصطناعي: منصة تداول أصول الذكاء الاصطناعي
سلسلة بلوكتشين صحارى: الطبقة الأولى من سلسلة الذكاء الاصطناعي العامة

بهذه الطريقة، يصبح كل من السرد ونموذج الأعمال أكثر منطقية، مع كل من Web2 وWeb3. إن بناء سلسلة بنفسي يتماشى أكثر مع منطق الانقسام الذي ذكره @thecryptoskanda، كما أن شريحة "طبقة الذكاء الاصطناعي النقية 1" في دائرة التشفير فارغة إلى حد ما حاليًا، أو تفتقر إلى قائد -

قريب؟ - لا يمكن اعتبار هذا طبقة الذكاء الاصطناعي النقية 1
فانا؟ - هذه هي الطبقة 1 ولكنها أشبه برابط بيانات نقي
بيتينسور؟ - يمكن حساب ذلك، ولكن Bittensor يشبه إلى حد ما POW الخاص بـ BTC، لذا فهو يُعتبر "POW AI Layer1"
SaharaAI - نأمل أن تأخذ زمام المبادرة في مسار "POS AI Layer1"

لذلك، إذا كانت لديك الشروط، فيمكنك اختيار المشاركة في ICO الخاص بـ @buidlpad. على الرغم من أنها ليست رخيصة، إلا أنها قائدة محتملة في مسار AI Layer1. وعلى المدى الطويل، من غير المرجح أن يتم تقييمه عند هذا المستوى.