{“translated_text”: “{“1”: “
خلاصه دیدگاههای کلیدی
\r\n
Neura یک اکوسیستم عامل هوشمند غیرمتمرکز است که تلاش میکند Web3 را با هوش مصنوعی عاطفی ترکیب کند. هدف اصلی آن حل نقایص ساختاری فعلی محصولات هوش مصنوعی در زمینه تداوم عاطفی، تعلق داراییها و نقدینگی فرابرنامهای است. در مسیر پروژه، Neura نه از پروتکل لایه پایه، بلکه از نقطه شروع محصولات مصرفکننده آغاز کرده و به تدریج به سمت پلتفرم توسعهدهندگان و در نهایت به سمت سیستم پروتکل هوش مصنوعی عاطفی غیرمتمرکز تکامل مییابد. این استراتژی «ابتدا محصول، سپس پروتکل» در میان پروژههای فعلی AI + Crypto نسبتاً نادر است.
\r\n
از منظر تیم و پیشینه منابع، تیم Neura دارای ساختار تجربه نسبتاً کاملی در زمینه تحقیقات هوش مصنوعی، زیرساخت بلاکچین و اقتصاد خالقان است. قابل توجه است که پروژه، Harry Shum معاون سابق تحقیقات و هوش مصنوعی مایکروسافت را به عنوان مشاور استراتژیک معرفی کرده که تا حدی اعتبار آن را در انتخاب مسیر فنی و اتصال منابع صنعتی تقویت میکند، اما تأثیرات مرتبط هنوز نیازمند تأیید بیشتر از طریق اجرای محصول است.
\r\n
در ساختار محصول، Neura یک اکوسیستم سه مرحلهای متشکل از Neura Social، Neura AI SDK و Neura Protocol را برنامهریزی کرده است. Neura Social که در حال حاضر راهاندازی شده، نقطه ورود جلویی کل سیستم است و نقطه فروش اصلی آن این است که به کاربران اجازه میدهد با عاملهای هوش مصنوعی دارای حافظه بلندمدت و قابلیت بازخورد عاطفی، روابط پایدار برقرار کنند. علاوه بر این، Neura AI SDK تلاش میکند این قابلیت عاطفی را برای توسعهدهندگان شخص ثالث باز کند، در حالی که پروتکل لایه پایه مسئول یکپارچهسازی داراییها، حافظه و نقدینگی عاملهای هوشمند است تا کاربران بتوانند در سناریوهای کاربردی مختلف، تداوم عاطفی و دادهای خود را حفظ کنند.
\r\n
لازم به ذکر است که اگرچه Neura Social در مرحله قابل استفاده قرار دارد، اما کل اکوسیستم هنوز در دوره تأیید اولیه بازار است و انتظار میرود SDK و پروتکل غیرمتمرکز به تدریج در سال 2026 راهاندازی شوند. در بلندمدت، ایده «اقتصاد هوش مصنوعی عاطفی» چالشهای دوگانهای را برای تیم ایجاد میکند: از یک سو، آیا کاربران مایل به پرداخت مستمر برای حافظه و روابط عاطفی هستند، و از سوی دیگر، چگونه میتوان بدون تخریب تجربه کاربری، از برنامه متمرکز به سمت سیستم غیرمتمرکز با حکمرانی DAO گذار کرد.
\r\n
در طراحی توکن، Neura از ساختار دو توکنی استفاده میکند که در آن $NRA به عنوان دارایی حکمرانی و پرداخت عمومی در سطح اکوسیستم عمل میکند، در حالی که NAT به عنوان دارایی انحصاری یک عامل هوش مصنوعی منفرد، به حافظه، روابط و فعالیتهای اقتصادی آن متصل است. این مدل با هدف کاهش مشکل شکاف نقدینگی داراییهای هوش مصنوعی بین برنامههای مختلف و معرفی تقاضای مستمر توکن از طریق مکانیسم قفل حافظه طراحی شده است، اما اینکه آیا چرخه اقتصادی آن موفق میشود یا خیر، هنوز به بررسی سناریوهای استفاده واقعی و دادههای ماندگاری کاربران بستگی دارد.
\r\n
از منظر حوزه رقابتی، بازار فعلی توکنهای هوش مصنوعی عموماً با مشکلات کمبود کاربرد و شکلهای تکبعدی محصول مواجه است و اکثر پروژهها در مرحله مفهومی یا محرک احساسی باقی ماندهاند. در مقابل، Neura تلاش میکند با تمرکز بر «تداوم عاطفی» و «ترکیبپذیری داراییها» موقعیتسازی متمایزی ایجاد کند و از طریق ترکیب تسهیلات پرداخت و اقتصاد خالقان، مسیر کاربردی نزدیکتری به اقتصاد واقعی کشف کند. اگر این جهت موفق شود، چرخه عمر آن احتمالاً طولانیتر از پروژههای هوش مصنوعی صرفاً ابزاری یا محرک روایت خواهد بود.
\r\n
به طور کلی، Neura هنوز در مراحل اولیه قرار دارد، اما استراتژی اولویت محصول و غیرمتمرکزسازی تدریجی آن، همراه با تلاش سیستماتیک برای مدل اقتصادی هوش مصنوعی عاطفی، آن را برای پیگیری و تحقیق مستمر ارزشمند میسازد.
\r\n
1. پیشینه توسعه و چالشهای صنعت
\r\n
1.1 مقدمه: تقاطع هوش مصنوعی، اقتصاد خالقان و بازار رمزارزها
\r\n
هوش مصنوعی، اقتصاد خالقان و بازار رمزارزها به ترتیب در حال بازسازی نظامهای تولید فناوری، توزیع محتوا و تسویه ارزش هستند، اما ادغام این سه هنوز در وضعیت بسیار پراکنده قرار دارد. بر اساس اطلاعات عمومی، اندازه بازار جهانی هوش مصنوعی در سال 2024 از 1500 میلیارد دلار فراتر رفته و رشد سریعی را حفظ کرده است؛ اندازه بازار اقتصاد خالقان از 1000 میلیارد دلار عبور کرده است؛ و در حوزه رمزارزها، ارزش بازار توکنهای مرتبط با روایت عامل هوش مصنوعی به صدها میلیارد دلار رسیده است. با این حال، این بازارها در سطوح رابطه کاربری، تعلق دادهها و جذب ارزش هنوز از هم جدا هستند و هنوز مکانیسم همکاری پایدار تشکیل ندادهاند.
\r\n
در این زمینه، چگونگی استفاده مستمر از قابلیتهای هوش مصنوعی، شکلگیری روابط بلندمدت کاربری و چگونگی توزیع ارزش ایجاد شده در شبکه، به تدریج به یک مسئله مشترک در هر سه حوزه تبدیل شده است. این امر همچنین زمینه کلانی را تشکیل میدهد که Neura سعی در ورود به آن دارد.
\r\n
1.2 محدودیتهای ساختاری متمرکز فعلی صنعت هوش مصنوعی
\r\n
اگرچه هوش مصنوعی مولد رونق سریع لایه کاربردی را پیش برده، اما منابع محاسباتی لایه پایه، آموزش مدل و قابلیت استنتاج آن به شدت در دستان تعداد معدودی از ارائهدهندگان بزرگ خدمات ابری و مدل متمرکز شده است. در مرحله فعلی، اکثر توسعهدهندگان برای ساخت محصول به APIهای متمرکز وابسته هستند و این وابستگی ساختاری محدودیتهای چندگانهای به همراه آورده است.
\r\n
اولاً، مسئله هزینه و قابلیت پیشبینی روز به روز برجستهتر میشود. برخی ارائهدهندگان خدمات ابری در نوسانات تقاضا یا تنظیم استراتژی تجاری، افزایش قیمت قابل توجه یا محدودیت در فراخوانی را نشان دادهاند که برنامهریزی ساختار هزینه را برای تیمهای استارتاپی دشوار میسازد. ثانیاً، مدلهای اصلی فاقد قابلیت تأیید در دادههای آموزشی، تصمیمگیری الگوریتمی و کنترل سوگیری هستند که در سناریوهای کاربردی پرخطری مانند مالی و پزشکی مانع اعتماد ایجاد میکند. در نهایت، معماری متمرکز به طور طبیعی دارای ریسک نقاط شکست واحد و قطع سرویس است و در صورت محدود شدن خدمات اصلی، برنامهها و کاربران وابسته به آن با شوک سیستماتیک مواجه خواهند شد.
\r\n
این مسائل پدیدههای کوتاهمدت نیستند، بلکه نتایج ساختاری روند تمرکز فعلی زیرساخت هوش مصنوعی هستند.
\r\n
1.3 اکتشافات اولیه «هوش مصنوعی روی زنجیره» و گسست عاطفی
\r\n
در پاسخ به بنبست متمرکز، حوزه رمزارزها شروع به اکتشاف مسیر «هوش مصنوعی روی زنجیره» کرده و به سرعت روایت و دستهبندی دارایی جدیدی تشکیل داده است. با این حال، از منظر اجرای واقعی، اکثر پروژهها هنوز در مرحله ترکیب سست قابلیت هوش مصنوعی خارج از زنجیره و انگیزه توکن روی زنجیره باقی ماندهاند. محاسبات اصلی، دادهها و جریان درآمد هوش مصنوعی اغلب هنوز خارج از زنجیره اتفاق میافتد و بخش روی زنجیره بیشتر عملکرد معاملات احساسی و سفتهبازی را بر عهده دارد که منجر به دشواری تهنشینی ارزش در شبکه میشود.
\r\n
مهمتر از آن، چه دستیارهای هوش مصنوعی Web2 و چه عاملهای هوش مصنوعی روی زنجیره، عموماً فاقد حافظه بلندمدت و تداوم عاطفی هستند. تعامل کاربر اغلب یکباره است و با پایان جلسه، زمینه از دست میرود که مستقیماً عمق روابط کاربری و قابلیت ماندگاری را محدود میکند. در مقابل، برخی برنامههای هوش مصنوعی عاطفی با تقویت حافظه و تعامل چندمرحلهای، چسبندگی کاربری به مراتب بالاتری نشان میدهند که این شکاف، فقدان سیستماتیک محصولات فعلی هوش مصنوعی در سطح هوش عاطفی را آشکار میسازد.
\r\n
از این منظر، قابلیت عاطفی و مسئله تعلق دادهها چالشهایی دو روی یک سکه را تشکیل میدهند: فقدان تداوم عاطفی، شکلگیری ارزش بلندمدت را برای هوش مصنوعی دشوار میسازد؛ و فقدان مکانیسم قابل تأیید روی زنجیره، دادههای عاطفی را به راحتی در معرض تکرار الگوی متمرکز و غارت در مدل Web2 قرار میدهد.
\r\n
