أصول العالم الحقيقي (RWA) والذكاء الاصطناعي (AI) هما قطاعان في العملات المشفرة قد يكونان محركين للسوق الصاعدة التالية، وفقًا لمنشور بتاريخ 30 يناير على X نشرته شركة التحليل على السلسلة Santiment. على مدى الأشهر الستة الماضية، يمكن ملاحظة نمو في اهتمام الجماهير حول هذين الموضوعين، كما يشير سانتيمنت.
سجلت RWA متوسط مشاركة بنسبة 0.2% في الحجم الاجتماعي، في حين يبلغ متوسط الذكاء الاصطناعي 1.5%. على الرغم من أن هذه الأرقام قد تبدو ضئيلة، إلا أنها تتعارض مع الحجم الاجتماعي مع جميع المصطلحات ذات الصلة المتعلقة بالعملات المشفرة.
يسلط Santiment أيضًا الضوء على أن رموز RWA وAI تستفيد من انفصال السوق، وذلك عندما لا تتبع بعض أصول التشفير تحركات Bitcoin. بعض الأمثلة على رموز RWA المذكورة في المنشور والتي تتألق عند التحويل من الحركات الرئيسية في السوق هي AVAX وLINK وICP وMKR وSNX.
بالنسبة لقطاع الذكاء الاصطناعي، تذكر شركة التحليل عبر السلسلة GRT وFET وAGIX وOCEAN وTAO كرموز مع تحركات كبيرة في الأشهر الستة الماضية.
المواضيع الصاعدة
يظهر أيضًا الاهتمام المتزايد بـ RWA والذكاء الاصطناعي في تقارير الصناعة حول الأطروحة الساخنة في العملات المشفرة لعام 2024. ويشير تقرير Binance “عام كامل 2023 وموضوعات 2024” إلى كلا المجالين باعتبارهما “موضوعات رئيسية مثيرة بشكل خاص”.
يؤكد التقرير على حالة استخدام سندات الخزانة الأمريكية الرمزية في RWA، والتي يمكن استخدامها “للاستفادة من عوائد العالم الحقيقي من خلال الاستثمار في سندات الخزانة الرمزية دون مغادرة blockchain”. وفقًا للبيانات التي قدمتها شركة التحليلات rwa.xyz، فإن ترميز السندات الحكومية الأمريكية وسندات الخزانة وما يعادلها من النقد يمثل صناعة بقيمة 865 مليون دولار مع نمو سنوي بنسبة 657٪.
تتوقع Binance توسعًا مستمرًا في صناعة RWA، مدفوعًا بارتفاع أسعار الفائدة في الولايات المتحدة، والاعتماد المؤسسي، والتطورات في البنى التحتية ذات الصلة، مثل الهوية اللامركزية والأوراكل، وحلول التشغيل البيني.
يعد تكامل الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة أيضًا مجالًا مهيأ للنمو وفقًا للتقرير، مما يفتح “عالمًا من الإمكانيات” فيما يتعلق بحالات الاستخدام وبدائل الحلول الحالية. بعض أمثلة حالات الاستخدام التي ذكرتها Binance هي أتمتة التجارة، والتحليلات التنبؤية، والفن التوليدي، وتحليلات البيانات، وعمليات DAO.
علاوة على ذلك، فإن استخدام التخزين اللامركزي لإدارة البيانات في التدريب على الذكاء الاصطناعي يعد حالة استخدام أخرى تستخدم التشفير هذه المرة كوسيلة ضغط للذكاء الاصطناعي. وهذا يسمح بمشاركة أوسع، مما يؤدي إلى طفرة محتملة في الابتكار والتطوير في هذا المجال.
