تخيل أن تكتشف أن أربعة من أفضل 12 بروتوكولاً في نظام البلوك تشين الخاص بك – تدير مجتمعةً أكثر من 35 مليون دولار من إجمالي القيمة المقفلة (TVL) – ببساطة غير موجودة في نظر الذكاء الاصطناعي. عندما يسأل المستخدمون ChatGPT أو Claude أو Gemini عن TON DeFi، قد تكون هذه البروتوكولات بمثابة أشباح.
هذا ليس خيالاً علمياً. إنه الواقع الصارخ الذي يواجه نظام بلوك تشين TON البيئي اليوم.
أزمة الاختفاء الكبرى
كشفت دراستنا الشاملة لمؤشر رؤية الذكاء الاصطناعي، والتي تغطي 20 بروتوكولاً عبر أكثر من 50 اختبارًا في أربع مناطق عالمية، عن نقطة عمياء حرجة تهدد النمو المستقبلي لـ TON DeFi. في حين أن بروتوكولات مثل STON.fi وDeDust تتمتع بنتائج شبه مثالية في رؤية الذكاء الاصطناعي تبلغ 97.0 و93.5 على التوالي، وهو ما يتطابق مع مركزيهما رقم 1 و2 في مؤشر رؤية الذكاء الاصطناعي، فإن القصة تأخذ منعطفًا مظلمًا في أسفل الترتيب.
تصنيفات الرؤية الكاملة للذكاء الاصطناعي
| الرتبة | البروتوكول | درجة رؤية الذكاء الاصطناعي | الفئة | موقف TVL |
| 1 | STON.fi | 97.0 | قريب من الكمال | #2 |
| 2 | دي داست | 93.5 | قريب من الكمال | #6 |
| 3 | تونستيكرز | 87.5 | ممتاز | #1 |
| 4 | ترادور | 72.0 | ممتاز | #14 |
| 5 | بيمو | 57.5 | جيد | #7 |
| 6 | تون دايموندز ديكس | 45.0 | المتوسط | لا يوجد TVL |
| 7 | مقايضة القهوة | 42.0 | المتوسط | #13 |
| 8 | تجارة العواصف | 38.5 | المتوسط | #4 |
| 9 | بروتوكول EVAA | 37.0 | المتوسط | #5 |
| 10 | تطبيق TONYield.app | 35.0 | المتوسط | لا يوجد TVL |
| 11 | ستاكيه | 32.0 | المتوسط | #3 |
| 12 | مارس ديكس | 28.0 | ضعيف | لا يوجد TVL |
| 13 | ميجاتون للتمويل | 24.0 | ضعيف | #15 |
| 14 | تون الحيتان | 22.0 | ضعيف | لا يوجد TVL |
| 15 | هيبو | 20.0 | ضعيف | #12 |
| 16 | قوس قزح | 18.0 | ضعيف | لا يوجد TVL |
| 17 | الأثرياء | 0 | غير مرئي | #8 |
| 18 | يوتونيك | 0 | غير مرئي | #9 |
| 19 | TONCO | 0 | غير مرئي | #10 |
| 20 | فيفا | 0 | غير مرئي | #11 |
يتراوح معدل رؤية الذكاء الاصطناعي من 0-100، ويقيس تواتر وجودة إشارات البروتوكول عبر استجابات ChatGPT وClaude وGemini
ظاهرة “بروتوكولات الأشباح” حقيقية ومدمرة:
- الميسورون: 11.76 مليون دولار أمريكي، رقم 8 من حيث الحجم → 0% رؤية الذكاء الاصطناعي
- يوتونيك: 9.51 مليون دولار أمريكي، رقم 9 من حيث الحجم → 0% رؤية الذكاء الاصطناعي
- شركة TONCO: 8.4 مليون دولار أمريكي TVL، رقم 10 من حيث الحجم → 0% رؤية الذكاء الاصطناعي
- FIVA: 4.11 مليون دولار أمريكي TVL، رقم 11 من حيث الحجم → 0% رؤية الذكاء الاصطناعي
هذه ليست بروتوكولات تجريبية صغيرة. إنها منصات رئيسية لها مستخدمون حقيقيون ورأس مال كبير – ولكن بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي توجه اكتشاف المستخدمين بشكل متزايد، فهي ببساطة غير موجودة.
مفارقة الستايك: عندما يعني النجاح الاختفاء عن الأنظار
ولعل المثال الأكثر لفتًا للانتباه هو Stakee، ثالث أكبر بروتوكول في النظام البيئي من حيث القيمة السوقية من حيث القيمة السوقية بمبلغ 24.99 مليون دولار. على الرغم من قاعدة مستخدميه الضخمة ورأس ماله الهائل، إلا أنه يحتل المرتبة 11 فقط في رؤية الذكاء الاصطناعي بدرجة متواضعة 32.0. لماذا؟ لا تتعرف أنظمة الذكاء الاصطناعي على تنسيق تطبيق Telegram Mini App الخاص به على أنه “DeFi حقيقي” – وهي مشكلة تصنيف تكلفه عددًا لا يحصى من المستخدمين المحتملين الذين يكتشفون البروتوكولات من خلال البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.
وهم البنية التحتية
على العكس من ذلك، اكتشفنا أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تبالغ بشكل منهجي في تقييم البروتوكولات ذات الحد الأدنى من TVL ولكن ذات السرد التقني القوي. تحافظ البروتوكولات التي تركز على البنية التحتية مثل swap.coffee و TON Diamonds DEX – على الرغم من عدم وجود سجلات TVL كبيرة – على درجات محترمة في رؤية الذكاء الاصطناعي تتراوح بين 35-45 نقطة. يكشف هذا عن وجود تحيز أساسي في بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي نحو الابتكار التقني على حساب التبني الفعلي للمستخدمين ونشر رأس المال.
لماذا هذا الأمر مهم أكثر مما تعتقد
في مشهد العملات المشفرة في عام 2025، أصبح الاكتشاف المدعوم بالذكاء الاصطناعي سريعًا الطريقة الأساسية التي يجد بها المستخدمون بروتوكولات DeFi ويقيمونها. عندما يسأل شخص ما “ما هي أفضل خيارات زراعة الغلة على TON؟” أو “ما هي بروتوكولات TON التي يجب أن أستخدمها في الرهان؟”، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي هي محطتهم الأولى بشكل متزايد – وليس مخططات DefiLlama أو تويتر للعملات الرقمية.
هذا التحول يجعل من ظهور الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ميزة تسويقية لطيفة، بل ميزة تنافسية وجودية. فالبروتوكولات التي لا تظهر في استجابات الذكاء الاصطناعي تخسر المعركة على حصة ذهنية للمستخدمين قبل أن يعرف المستخدمون المحتملون بوجودها.
المنظور العالمي: مناطق مختلفة ومشكلة واحدة
كشفت أبحاثنا في الولايات المتحدة الأمريكية وبلدان رابطة الدول المستقلة واليابان والبرازيل عن اختلافات إقليمية مذهلة في كيفية إدراك أنظمة الذكاء الاصطناعي لبروتوكولات TON:
- الولايات المتحدة الأمريكية: استجابات الذكاء الاصطناعي تركز على الابتكار التكنولوجي والآليات الفريدة
- رابطة الدول المستقلة: تفضيل المحتوى باللغة الروسية يخلق ثغرات في رؤية البروتوكولات التي تستخدم اللغة الإنجليزية أولاً
- اليابان: الفهم التقني العميق ولكن التغطية الضعيفة للبروتوكولات الأحدث
- البرازيل: اهتمام قوي بزراعة المحاصيل سهلة الاستخدام، لكن الوعي بالبروتوكول محدود
تشير هذه التباينات الإقليمية إلى أن البروتوكولات الجادة بشأن النمو العالمي تحتاج إلى استراتيجيات رؤية للذكاء الاصطناعي خاصة بكل منطقة، وليس إلى نهج واحد يناسب الجميع.
الأسباب الجذرية: لماذا تبقى البروتوكولات الجيدة مخفية
وقد حدد تحليلنا أربعة عوامل حاسمة وراء انخفاض ظهور الذكاء الاصطناعي:
1. جفاف المحتوى معظم البروتوكولات ببساطة لا تنشئ محتوى عام كافٍ. فبدون مقالات منتظمة في وسائل الإعلام المشفرة، والحد الأدنى من التواجد باللغة الإنجليزية، وضعف نشاط وسائل التواصل الاجتماعي، تظل غير مرئية لبرامج الزحف على الويب التي تغذي بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.
2. مشاكل تحديد المواقع لا يتم تصنيف العديد من البروتوكولات بشكل واضح في أنظمة الذكاء الاصطناعي على أنها “DeFi” في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تخلق المصطلحات المعقدة والمصطلحات التقنية عوائق تمنع الذكاء الاصطناعي من فهم ما تفعله هذه البروتوكولات في الواقع.
3. بروتوكولات الرؤية النفقية الإقليمية البروتوكولات التي تركز حصريًا على الجماهير الناطقة بالروسية أو المحلية تفوت المحتوى العالمي باللغة الإنجليزية الذي يهيمن على مجموعات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي. هذا التركيز الإقليمي، على الرغم من قيمته لاكتساب المستخدمين، إلا أنه يخلق نقاطاً عمياء في الذكاء الاصطناعي.
4. ثغرات التواصل التقني الكثير من البروتوكولات تشرح ميزاتها التقنية المعقدة دون ترجمتها إلى فوائد واضحة للمستخدمين. تكافح أنظمة الذكاء الاصطناعي لفهم البروتوكولات والتوصية بها عندما لا تستطيع تحليل القيمة التي تقدمها للمستخدمين.
الطريق إلى الأمام: التوصيات الاستراتيجية
الخبر السار؟ يمكن إصلاح رؤية الذكاء الاصطناعي بجهد مركّز. إليك خطة عملنا الشاملة:
الإجراءات الفورية (30 يومًا)
المحتوى الخاطف
- أكثر من 5 مقالات في أهم وسائط التشفير على الفور
- الإنشاء الإلزامي لصفحات ويكيبيديا – أمر بالغ الأهمية لإدراج بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
- استراتيجية “الإشارة الأولى” – التركيز على المكاسب السريعة التي تدخل البروتوكولات في قواعد معارف الذكاء الاصطناعي
تموضع واضح
- تعريفات قاطعة: وضع توصيفات واضحة مثل “رائد الإقراض بالطن”، “رائد الإقراض بالطن”، “رائد الزراعة بالطن”
- تحسين قائمة DeFiLama – ضمان التصنيف والأوصاف المناسبة
- إعلانات التكامل مع البروتوكولات المعروفة لربط المصداقية
التواصل مع المؤثرين
- الإشارات إلى KOL على تويتر/X لتعزيز الظهور الفوري
- ظهور البودكاست في برامج التشفير (بلا بنك، بلا قيود، إلخ)
- AMAs العامة في قنوات ومجتمعات TON الشهيرة
البناء التأسيسي (90 يومًا)
مركز المحتوى التعليمي
- إنشاء أدلة TON DeFi شاملة – وضع البروتوكولات كقادة للنظام البيئي
- مقاطع الفيديو التعليمية والمواد التوضيحية – جعل البروتوكولات المعقدة في متناول الجميع
- مكالمات AMAs ومكالمات المجتمع المنتظمة – بناء تدفق محتوى متسق
علاقات المطورين
- التوثيق الفني وواجهات برمجة التطبيقات – كن مصدرًا للمطورين
- أدلة التكامل للمشاريع الأخرى – تعزيز ترابط النظام البيئي
- رعاية الهاكاثون – الشراكة مع الابتكار والتطوير
التوسع العالمي
- إدارة المحتوى والمجتمع باللغة الإنجليزية – الخروج من الصوامع الإقليمية
- المشاركة في الفعاليات الدولية للعملات المشفرة – بناء حضور عالمي
- شراكات مع مؤثرين عالميين – الوصول إلى جمهور أوسع
الاستراتيجية طويلة الأجل (6 أشهر فأكثر)
تحسين بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
- الإنشاء المنهجي لمحتوى عالي الجودة – التركيز على المواد الدائمة الخضرة والقابلة للاكتشاف
- وجود ويكيبيديا وصيانتها – الالتزام المستمر بالمعلومات الدقيقة
- الأوراق الأكاديمية والاستشهادات البحثية – بناء المصداقية العلمية
تكامل النظام البيئي
- تكامل عميق مع نظام TON البيئي – كن بنية تحتية لا غنى عنها
- التعاون مع مؤسسة TON – المواءمة مع أولويات تطوير النظام البيئي
- استراتيجيات السيولة العابرة للبروتوكولات – خلق تأثيرات شبكية وذكر الفرص
الميزة التنافسية للعمل المبكر
ستكتسب البروتوكولات التي تتحرك أولاً لمعالجة رؤية الذكاء الاصطناعي مزايا غير متناسبة. ومع ازدياد انتشار الاكتشافات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، سيستحوذ المحركون الأوائل على حصة ذهنية يصبح من الصعب إزاحتها بشكل متزايد.
لم يحقق موقعا STON.fi وDeDust نتائج شبه مثالية في الظهور في مجال الذكاء الاصطناعي عن طريق الصدفة، فقد أنشأوا محتوى بشكل متواصل، وتفاعلوا مع المجتمعات العالمية، ووضعوا أنفسهم بوضوح في السوق. ويوفر نجاحهم خارطة طريق للآخرين ليتبعوها.
الخلاصة: المستقبل للذكاء الاصطناعي
يقف نظام TON DeFi البيئي عند مفترق طرق. يمكن أن تستمر البروتوكولات في العمل في النقاط العمياء للذكاء الاصطناعي، على أمل أن يكتشفها المستخدمون من خلال القنوات التقليدية، أو يمكنهم بناء البنية التحتية للرؤية اللازمة للازدهار في بيئة الاكتشاف التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً.
إن البيانات واضحة: في المشهد التنافسي لعام 2025، إذا لم تكن مرئيًا للذكاء الاصطناعي، فلن تكون مرئيًا للجيل القادم من مستخدمي DeFi. السؤال ليس ما إذا كان ينبغي للبروتوكولات أن تستثمر في رؤية الذكاء الاصطناعي – بل السؤال هو ما إذا كان بإمكانها عدم الاستثمار في ذلك.
ليس من الضروري أن تظل البروتوكولات الشبحية لدراسة اليوم غير مرئية إلى الأبد. لكن نافذة العمل تضيق، والبروتوكولات التي ستتحرك أولاً ستحدد معياراً لما يبدو عليه النجاح في عصر الاكتشافات الرقمية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يستند هذا التحليل إلى بحث شامل أُجري في يوليو 2025، حيث تم فحص 20 بروتوكولاً من بروتوكولات TON عبر أكثر من 50 اختبارًا في أربع مناطق عالمية. تقيس منهجية مؤشر رؤية الذكاء الاصطناعي وجود البروتوكول عبر استجابات ChatGPT وClaude وGemini باستخدام استعلامات ومعايير موحدة لتسجيل النقاط.
شارك
قيم المقال
