بورصة نيويورك خلال التداول الصباحي في مدينة نيويورك. (الصورة بواسطة مايكل م. ... المزيد من سانتياجو/غيتي إيمجز)
صور غيتي تهيمن المناقشات حول الأصول الحقيقية السائدة ( RWA ) على التمويل التقليدي: سندات الخزانة الأمريكية، الائتمان الخاص، الرموز المدعومة بالذهب، والعقارات المرمزة. المنطق بسيط: رقمنة ما يقدره العالم المالي بالفعل، ونقله إلى سكة بلوكتشين لضمان وصول أفضل، وشفافية، وسيولة. لكن ماذا لو كانت هذه النظرة الضيقة نقطة عمياء؟ تستكشف هذه المقالة لماذا قد تكون المناقشة الحالية حول RWA تغفل عن واحدة من أكثر فئات الأصول قيمة: البيانات. مع تقدمنا في عصر الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تستحق البيانات مقعدًا أكثر أهمية على طاولة RWA.
ما هي الأصول الحقيقية؟
الأصول الحقيقية هي أصول ملموسة أو غير ملموسة تنشأ في الاقتصاد المادي أو التقليدي، مثل العقارات والسندات أو السلع، ويتم تمثيلها على السلسلة من خلال التوكنات. تعكس هذه التوكنات حقوق الملكية، ومطالب الإيرادات، أو أشكال أخرى من المنفعة الاقتصادية، وهي مصممة لجلب القيمة خارج السلسلة إلى التمويل اللامركزي (DeFi). تعمل الأصول الحقيقية كحلقة وصل بين الاقتصاد الحقيقي والعالم الرقمي، مما يفتح السيولة للأصول التي كانت تقليديًا غير سائلة بينما يمكّن التمويل القابل للبرمجة.
في الوقت الحالي، يعكس حديث RWA بشكل كبير النظام المالي الذي يهدف إلى تعطيله. تزداد السندات الحكومية الأمريكية المرمزة بسرعة. تشهد أسواق الائتمان الخاصة عملية تجميل على طريقة Web3. حتى العقارات والسلع لها نظائرها على السلسلة. ومع ذلك، قد يؤدي هذا التركيز الضيق إلى تصوير نقاط ضعف محتملة. إنه يقيد الابتكار من خلال تطبيق تقنية البلوكشين فقط على الهياكل المالية الموجودة مسبقًا، بدلاً من استكشاف نماذج جديدة لإنشاء القيمة. يمكن أن يخلق أيضًا غرفة صدى، تعزز التفكير المالي التقليدي بدلاً من دفع حدود ما يشكل أصلًا ذا قيمة وقابلًا للتجزئة. وهذا يحد من إمكانيات RWAs لثورة حقيقية في الأسواق العالمية وإطلاق كميات هائلة من القيمة الاقتصادية التي لا تزال غير متاحة أو غير مستخدمة.
لماذا تحمل الأصول الواقعية للقيم البيانات؟
فكر في الأصول الحقيقية (RWAs) كشكل جديد من الأسهم التي لا ترتبط فقط بالشركات، بل بفئات الأصول ذات المنفعة الاقتصادية على المدى الطويل. في هذا السياق، البيانات ليست مجرد قيمة، بل استراتيجية، وهي ساحة المعركة الرئيسية التالية في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي بعد الشرائح.
في المقالات السابقة ، استكشفنا كيف أن مجموعات البيانات عالية الجودة أصبحت بسرعة "الذهب الرقمي" في سباق الذكاء الاصطناعي. الشركات اليوم لا تتنافس فقط على قوة الحوسبة ، بل تتصارع أيضًا على الوصول إلى بيانات نظيفة ومنتجة بشريًا ومتنوعة وعالمية يمكن أن تغذي تدريب النماذج وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك ، تم تقييم حجم سوق البيانات الضخمة بـ 325.4 مليار دولار أمريكي في عام 2023 ومن المتوقع أن ينمو إلى 1035.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، مما يبرز وزنه الاقتصادي الهائل.
المزيد لك* من حرب الشرائح إلى حرب البيانات: شرح ساحة المعركة التالية للذكاء الاصطناعي
العاصفة القانونية للذكاء الاصطناعي: المعارك الثلاث التي ستشكل مستقبله
تمامًا كما أصبحت صناديق الاستثمار المتداولة المدعومة بالذهب سائدة في الأسواق المالية، فإن الأصول الواقعية المدعومة بالبيانات لديها القدرة على فتح سوق بقيمة تريليون دولار. المنطق مشابه لكيفية تقييم الأسواق العامة لشركات الذكاء الاصطناعي بناءً على أصول بياناتها الخاصة. في هذا السياق، فإن توكنة مجموعات البيانات عالية الجودة تخلق فئة أصول جديدة قابلة للاستثمار.
عنصر آخر حاسم لضمان قيمة البيانات هو: ندرتها. في عالم مشبع بالذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات عالية الجودة التي ينتجها البشر نادرة وقيمة بشكل متزايد. مع غمر المحتوى الاصطناعي للإنترنت، أصبح تدريب النماذج على بيانات نظيفة، حقيقية، ومتنوعة أكثر صعوبة، مما يجعلها أكثر ندرة وأهمية. علاوة على ذلك، تأتي البيانات من السلوكيات الحقيقية والأنشطة البشرية، مما يعني أنها تحمل فائدة واضحة. قد لا تتمكن من لمسها، ولكن يمكنك توكنها، وتداولها، وترخيصها، وكسب المال منها.
على عكس السندات المرمزة، التي قد تبقى غير مستخدمة في المحافظ، فإن البيانات مصممة لتكون مستخدمة. إن فائدتها متجذرة في وجودها نفسه، والطلب عليها ينمو يوماً بعد يوم، عبر صناعات من الرعاية الصحية إلى القيادة الذاتية إلى تحليلات المناخ. كلما كانت مجموعة البيانات فريدة وموثوقة ومنظمة، زادت قيمتها المحتملة. سواء كانت أنماط سلوك المستهلك التفصيلية، أو الصور الفضائية عالية الدقة، أو السجلات الطبية المجهولة، توفر البيانات الأساس لاتخاذ قرارات مستنيرة عبر كل قطاع تقريباً.
كيف يمكن تحويل مجموعات البيانات إلى أصول حقيقية؟
الآلية الأساسية للأصول الحقيقية (RWAs) تسمح بتمثيل البيانات كرمز رقمي على سلسلة الكتل. وهذا يمكّن من وضوح الملكية، والتحكم الدقيق في الوصول، والتجزئة، والنقل السلس. تخيل مؤسسة بحثية تقوم بتوكنة مجموعات بيانات علمية محددة، مما يسمح للباحثين الآخرين بشراء وصول جزئي أو المساهمة في مجموعة بيانات جماعية.
تشير توكنة البيانات إلى عملية تمثيل مجموعات البيانات كأصول قائمة على البلوكتشين، مما يجعلها قابلة للتداول، وقابلة للتقسيم، وقابلة للتحقق. تمامًا مثل الذهب أو عناوين الملكية، يمكن أن تكون البيانات المرمزة مدعومة بحقوق الوصول، أو إيرادات الترخيص، أو فائدة نموذج الذكاء الاصطناعي.
التحديات والاعتبارات
إن تحويل البيانات إلى أصول رقمية قابلة للتداول سيكون رحلة معقدة ومطولة، حيث إن الإطار والتكنولوجيا والبنية التحتية المتاحة لهذا الفكرة الجديدة غير موجودة بعد. تشمل الاعتبارات الرئيسية ما يلي:
تصميم العقود الذكية: بينما التنفيذ الفني واضح، فإن تصميم عقود الرموز التي تعكس بوضوح الملكية وحقوق الترخيص وتوزيع الإيرادات قد يمثل تحديًا.
تدفق الإيرادات والفائدة: تعتمد قيمة رموز البيانات على الاستخدام الفعلي، على سبيل المثال، دفع مطوري الذكاء الاصطناعي لاستخدام مجموعات بيانات معينة. يجب أن تكون هناك آليات موجودة لتوجيه الإيرادات إلى العقد الذكي، وتوزيعها على حاملي الرموز، وتجنب الاستغلال. لن تكون هذه طريقًا سهلًا.
تعقيد التقييم: كيف يمكنك تقييم مجموعة بيانات بشكل موضوعي؟ يمكن أن تعتمد قيمتها على تفردها، توقيتها، جودتها، أهميتها، والطلب على الرؤى التي يمكن أن تولدها. سيكون تطوير منهجيات تقييم قوية ومقبولة على نطاق واسع أمرًا حاسمًا.
أصل وجودة الضمان: ضمان أن البيانات المرمزة تبقى أصيلة ودقيقة ومحدثة باستمرار، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الديناميكية، يمثل تحديًا تقنيًا كبيرًا.
الخصوصية والأمان: يتطلب حماية المعلومات الحساسة، لا سيما عندما يتم تمثيلها كرمز وقد تصبح أكثر سهولة، حلول تشفير متطورة وضوابط وصول صارمة.
الخصوصية والامتثال: تحويل البيانات التي ينتجها الإنسان إلى رموز يطرح أسئلة معقدة حول قوانين خصوصية البيانات (GDPR، HIPAA، إلخ.). يجب أن تتطور الإطارات القانونية لاستيعاب الملكية اللامركزية وترخيص البيانات القائم على الموافقة.
إذا كانت الأصول الواقعية تهدف إلى جلب الأجزاء الأكثر قيمة من العالم الحقيقي إلى Web3، فلا يمكن أن تُترك البيانات خارج المعادلة. إنها وقود اقتصاد الذكاء الاصطناعي، الطبقة غير المرئية وراء كل نظام ذكي، وربما تكون الأصول الواقعية الأكثر سيولة، وقابلة للبرمجة، وعالمية التي لم نستكشفها بالكامل بعد. مع نمو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، سيتطلب السوق وصولاً لامركزياً ومسموحاً به إلى مجموعات بيانات عالية الجودة، وتقدم البيانات المرمزة البنية التحتية الأكثر أناقة لمستقبل ذلك. قد لا تكون أصول البيانات الواقعية مجرد شريحة صغيرة، بل يمكن أن تكون السرد القادم المهيمن للأصول الواقعية. وهذه القصة بدأت فقط في الانكشاف.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
لماذا يُعتبر محرك الذكاء الاصطناعي "البيانات" أكثر الأصول الواقعية المُهملة؟
صور غيتي تهيمن المناقشات حول الأصول الحقيقية السائدة ( RWA ) على التمويل التقليدي: سندات الخزانة الأمريكية، الائتمان الخاص، الرموز المدعومة بالذهب، والعقارات المرمزة. المنطق بسيط: رقمنة ما يقدره العالم المالي بالفعل، ونقله إلى سكة بلوكتشين لضمان وصول أفضل، وشفافية، وسيولة. لكن ماذا لو كانت هذه النظرة الضيقة نقطة عمياء؟ تستكشف هذه المقالة لماذا قد تكون المناقشة الحالية حول RWA تغفل عن واحدة من أكثر فئات الأصول قيمة: البيانات. مع تقدمنا في عصر الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تستحق البيانات مقعدًا أكثر أهمية على طاولة RWA.
ما هي الأصول الحقيقية؟
الأصول الحقيقية هي أصول ملموسة أو غير ملموسة تنشأ في الاقتصاد المادي أو التقليدي، مثل العقارات والسندات أو السلع، ويتم تمثيلها على السلسلة من خلال التوكنات. تعكس هذه التوكنات حقوق الملكية، ومطالب الإيرادات، أو أشكال أخرى من المنفعة الاقتصادية، وهي مصممة لجلب القيمة خارج السلسلة إلى التمويل اللامركزي (DeFi). تعمل الأصول الحقيقية كحلقة وصل بين الاقتصاد الحقيقي والعالم الرقمي، مما يفتح السيولة للأصول التي كانت تقليديًا غير سائلة بينما يمكّن التمويل القابل للبرمجة.
في الوقت الحالي، يعكس حديث RWA بشكل كبير النظام المالي الذي يهدف إلى تعطيله. تزداد السندات الحكومية الأمريكية المرمزة بسرعة. تشهد أسواق الائتمان الخاصة عملية تجميل على طريقة Web3. حتى العقارات والسلع لها نظائرها على السلسلة. ومع ذلك، قد يؤدي هذا التركيز الضيق إلى تصوير نقاط ضعف محتملة. إنه يقيد الابتكار من خلال تطبيق تقنية البلوكشين فقط على الهياكل المالية الموجودة مسبقًا، بدلاً من استكشاف نماذج جديدة لإنشاء القيمة. يمكن أن يخلق أيضًا غرفة صدى، تعزز التفكير المالي التقليدي بدلاً من دفع حدود ما يشكل أصلًا ذا قيمة وقابلًا للتجزئة. وهذا يحد من إمكانيات RWAs لثورة حقيقية في الأسواق العالمية وإطلاق كميات هائلة من القيمة الاقتصادية التي لا تزال غير متاحة أو غير مستخدمة.
لماذا تحمل الأصول الواقعية للقيم البيانات؟
فكر في الأصول الحقيقية (RWAs) كشكل جديد من الأسهم التي لا ترتبط فقط بالشركات، بل بفئات الأصول ذات المنفعة الاقتصادية على المدى الطويل. في هذا السياق، البيانات ليست مجرد قيمة، بل استراتيجية، وهي ساحة المعركة الرئيسية التالية في سباق الذكاء الاصطناعي العالمي بعد الشرائح.
في المقالات السابقة ، استكشفنا كيف أن مجموعات البيانات عالية الجودة أصبحت بسرعة "الذهب الرقمي" في سباق الذكاء الاصطناعي. الشركات اليوم لا تتنافس فقط على قوة الحوسبة ، بل تتصارع أيضًا على الوصول إلى بيانات نظيفة ومنتجة بشريًا ومتنوعة وعالمية يمكن أن تغذي تدريب النماذج وتحسينها. بالإضافة إلى ذلك ، تم تقييم حجم سوق البيانات الضخمة بـ 325.4 مليار دولار أمريكي في عام 2023 ومن المتوقع أن ينمو إلى 1035.4 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2032 ، مما يبرز وزنه الاقتصادي الهائل.
المزيد لك* من حرب الشرائح إلى حرب البيانات: شرح ساحة المعركة التالية للذكاء الاصطناعي
تمامًا كما أصبحت صناديق الاستثمار المتداولة المدعومة بالذهب سائدة في الأسواق المالية، فإن الأصول الواقعية المدعومة بالبيانات لديها القدرة على فتح سوق بقيمة تريليون دولار. المنطق مشابه لكيفية تقييم الأسواق العامة لشركات الذكاء الاصطناعي بناءً على أصول بياناتها الخاصة. في هذا السياق، فإن توكنة مجموعات البيانات عالية الجودة تخلق فئة أصول جديدة قابلة للاستثمار.
عنصر آخر حاسم لضمان قيمة البيانات هو: ندرتها. في عالم مشبع بالذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات عالية الجودة التي ينتجها البشر نادرة وقيمة بشكل متزايد. مع غمر المحتوى الاصطناعي للإنترنت، أصبح تدريب النماذج على بيانات نظيفة، حقيقية، ومتنوعة أكثر صعوبة، مما يجعلها أكثر ندرة وأهمية. علاوة على ذلك، تأتي البيانات من السلوكيات الحقيقية والأنشطة البشرية، مما يعني أنها تحمل فائدة واضحة. قد لا تتمكن من لمسها، ولكن يمكنك توكنها، وتداولها، وترخيصها، وكسب المال منها.
على عكس السندات المرمزة، التي قد تبقى غير مستخدمة في المحافظ، فإن البيانات مصممة لتكون مستخدمة. إن فائدتها متجذرة في وجودها نفسه، والطلب عليها ينمو يوماً بعد يوم، عبر صناعات من الرعاية الصحية إلى القيادة الذاتية إلى تحليلات المناخ. كلما كانت مجموعة البيانات فريدة وموثوقة ومنظمة، زادت قيمتها المحتملة. سواء كانت أنماط سلوك المستهلك التفصيلية، أو الصور الفضائية عالية الدقة، أو السجلات الطبية المجهولة، توفر البيانات الأساس لاتخاذ قرارات مستنيرة عبر كل قطاع تقريباً.
كيف يمكن تحويل مجموعات البيانات إلى أصول حقيقية؟
الآلية الأساسية للأصول الحقيقية (RWAs) تسمح بتمثيل البيانات كرمز رقمي على سلسلة الكتل. وهذا يمكّن من وضوح الملكية، والتحكم الدقيق في الوصول، والتجزئة، والنقل السلس. تخيل مؤسسة بحثية تقوم بتوكنة مجموعات بيانات علمية محددة، مما يسمح للباحثين الآخرين بشراء وصول جزئي أو المساهمة في مجموعة بيانات جماعية.
تشير توكنة البيانات إلى عملية تمثيل مجموعات البيانات كأصول قائمة على البلوكتشين، مما يجعلها قابلة للتداول، وقابلة للتقسيم، وقابلة للتحقق. تمامًا مثل الذهب أو عناوين الملكية، يمكن أن تكون البيانات المرمزة مدعومة بحقوق الوصول، أو إيرادات الترخيص، أو فائدة نموذج الذكاء الاصطناعي.
التحديات والاعتبارات
إن تحويل البيانات إلى أصول رقمية قابلة للتداول سيكون رحلة معقدة ومطولة، حيث إن الإطار والتكنولوجيا والبنية التحتية المتاحة لهذا الفكرة الجديدة غير موجودة بعد. تشمل الاعتبارات الرئيسية ما يلي:
الأفكار النهائية: القطعة المفقودة للأصول الحقيقية؟
إذا كانت الأصول الواقعية تهدف إلى جلب الأجزاء الأكثر قيمة من العالم الحقيقي إلى Web3، فلا يمكن أن تُترك البيانات خارج المعادلة. إنها وقود اقتصاد الذكاء الاصطناعي، الطبقة غير المرئية وراء كل نظام ذكي، وربما تكون الأصول الواقعية الأكثر سيولة، وقابلة للبرمجة، وعالمية التي لم نستكشفها بالكامل بعد. مع نمو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، سيتطلب السوق وصولاً لامركزياً ومسموحاً به إلى مجموعات بيانات عالية الجودة، وتقدم البيانات المرمزة البنية التحتية الأكثر أناقة لمستقبل ذلك. قد لا تكون أصول البيانات الواقعية مجرد شريحة صغيرة، بل يمكن أن تكون السرد القادم المهيمن للأصول الواقعية. وهذه القصة بدأت فقط في الانكشاف.