قرأت هذا التقرير وبصراحة، كان مفيدا جدا. إليك بعض الأشياء التي أخذتها... الاحتياجات الواضحة لخصوصية المؤسسات خذ المثال الحكومي المذكور. ملخص؛ الدكتور → يقال إنهم استخدموا عمليات رقمية ضعيفة كشفت بيانات حساسة للناخبين. نحن نتحدث عن الأسماء الكاملة، وأرقام الهوية، وحتى خيارات التصويت التي أصبحت متاحة للجمهور. هذا ليس مجرد فشل تقني. إنه فشل في الخصوصية. لو تم استخدام أنظمة مثل تلك التي يبنيها زاما وفينيكس، لكان من الممكن أن تسير الأمور بشكل مختلف تماما: ▸ ZK (براهين المعرفة الصفرية) → إثبات أن شخصا ما صوت دون الكشف عن من أو ما صوت له ▸ HE (التشفير المتجانس) → معالجة الأصوات أثناء بقائها مشفرة ▸ MPC (الحوسبة متعددة الأطراف) → توزيع التحكم بحيث لا يمكن لأي طرف واحد كشف كل شيء النتيجة؟ مخاطر تشغيلية أقل، وتكاليف أقل، وعدم ضرر في السمعة. لهذا السبب بالضبط أكد أشخاص مثل @VitalikButerin مرارا أن الخصوصية ليست اختيارية. إنه أساس أساسي. في هذه المرحلة، الأمر أكثر من مجرد التمويل هو ما يحتاج إلى الخصوصية. الخصوصية أصبحت طبقة أساسية من البنية التحتية عبر: • المدفوعات والعملات المستقرة • DeFi وRWAs • أنظمة الذكاء الاصطناعي • سجلات الرعاية الصحية • أنظمة الهوية • البنية التحتية الوطنية مشاريع مثل @aztecnetwork و@MantaNetwork وطبقات الحوسبة مثل @zama تبني هذا الأساس بالضبط. في هذه المرحلة، الأمر أكثر من مجرد التمويل هو ما يحتاج إلى الخصوصية. ➤ الخصوصية = تنطبق عبر أنظمة المدفوعات، والهوية، والحوكمة، والذكاء الاصطناعي، والرعاية الصحية، وأنظمة المؤسسات ▸ تطبيقات مثل @RAILGUN_Project، @TornadoCash، @0xfairblock، @0xPrivacypools، @zkPass و@Rarimo_protocol تمكن بالفعل المعاملات الخاصة والتحقق من الهوية الخاصة. ➤ >> الحالة المشتركة الخاصة تتيح التفاعل السري مع البلوكشين ▸ يمكن للمستخدمين والمؤسسات التفاعل عبر السلسلة دون كشف بيانات الأرصدات أو الهوية أو التشغيل. ➤ >> التمويل اللامركزي الخاص يتيح الإقراض والمدفوعات وإدارة الأصول دون الكشف عن التاريخ المالي ▸ محافظ الخصوصية مثل @0xFrame و@ambire و@hinkal_protocol و@brave و@Rabby_io تمنح المستخدمين التحكم في بصمتهم المالية. ➤ >> الهوية الخاصة تتيح للمستخدمين إثبات بيانات الاعتماد دون الكشف عن البيانات الشخصية ▸ حلول مثل Aadhaar المجهول و@humntech تتيح التحقق دون الكشف عن المعلومات الأساسية. ➤ الاستنتاج الخاص >> حاليا، عندما تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي من شركات مثل OpenAI، قد تمر التوجيهات والمخرجات عبر خوادم مركزية. يضمن الاستنتاج الذي يحافظ على الخصوصية ما يلي: • تظل طلباتك مشفرة • بياناتك غير مكشوفة • حتى مزود الذكاء الاصطناعي لا يمكنه رؤية المدخلات الحساسة ▸ طبقات الحوسبة السرية مثل @OasisProtocol و@fhenix تسمح للتطبيقات بالعمل دون كشف المدخلات أو المخرجات. وأخيرا، ➤ يتيح التعلم الآلي الحافظ للخصوصية أن تمكن النماذج من التدريب على البيانات المشفرة دون كشف مجموعات البيانات الأساسية. وهذا يعني أن المستشفيات والحكومات والمؤسسات يمكنها التعاون دون تسريب معلومات حساسة. ▸ البنية التحتية FHE مثل @zama تتيح الحساب مباشرة على البيانات المشفرة. أهم ما هو الخلاصة؟ الخصوصية أصبحت طبقة أساسية للبنية التحتية الرقمية نفسها. المشاريع التي تحل هذه المشكلة اليوم تعيد تصميم كيفية عمل الثقة في العالم الرقمي.

لا حاجة للنقاش. @mwx_ai يبني سوقا لا يستخدم فيه 400 مليون شركة صغيرة ومتوسطة الذكاء الاصطناعي فقط. يشاركون في اقتصادها. كان تبني الذكاء الاصطناعي غير متكافئ هيكليا. الشركات الكبيرة لديها البنية التحتية. المستهلكون لديهم تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لكن الشركات الصغيرة والمتوسطة، العمود الفقري للتجارة العالمية، تم استبعادها إلى حد كبير. ليس لأنها لا تولد قيمة، بل لأنها لا تتحكم في البيانات أو البنية التحتية المطلوبة للاستفادة منها. تغير MWX هذه المعادلة من خلال تقديم سوق ذكاء اصطناعي لامركزي مصمم خصيصا للشركات الصغيرة والمتوسطة. بدلا من الحاجة إلى فرق ذكاء اصطناعي داخلية، يمكن للشركات الوصول إلى وحدات ذكاء اصطناعي قابلة للتوصيل عبر التسويق والمبيعات والمالية والعمليات والأمن. يصبح الذكاء الاصطناعي يعمل فورا. لا حاجة لحمل تقني. التصميم الرئيسي: ▸ التركيز العالمي: 400 مليون + الشركات الصغيرة والمتوسطة غير المخدومة ▸ طبقة المنتج: أدوات ذكاء اصطناعي قابلة للتعديل وقابلة للتوصيل عبر الوظائف الأساسية للأعمال ▸ البنية التحتية: سوق لامركزي مدعوم ببيانات قابلة للتحقق من السلسلة ▸ نموذج الرمز: $MWXT العرض الثابت (1B) مع حرق وإعادة شراء مرتبطين بالاستخدام الحقيقي التحول الحاسم ليس فقط في الوصول إلى الذكاء الاصطناعي، بل في ملكية طبقة الذكاء الكامنة وراءه. من خلال التكامل مع Pundi AI، يمكن للشركات الصغيرة والمتوسطة الآن المساهمة ببيانات أعمال حقيقية ضمن السلسلة مع الحفاظ على شفافية الملكية والأصل. البيانات التشغيلية التي كانت غير مرئية وقابلة للاستخراج سابقا تصبح أصلا رقميا قابلا للتحقق. وهذا يدخل اقتصاديا بدائيا جديدا. النشاط التجاري يصبح بيانات قابلة للربح. البيانات تصبح ذكاء قابل للتدريب. الذكاء يعود إلى الشركات التي أنشأته. يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي في MWX على مجموعات بيانات منظمة وقابلة للتدقيق ومعلمة من قبل المجتمع. هذا يحسن موثوقية النموذج مع إزالة الاعتماد على خطوط البيانات المركزية الغامضة. والنتيجة هي نظام الحلقة المغلقة حيث: • الشركات الصغيرة والمتوسطة تولد البيانات من خلال العمليات العادية • يتم تقديم البيانات والتحقق منها عبر السلسلة • نماذج الذكاء الاصطناعي تتدرب على الإشارات الاقتصادية الواقعية • تستخدم الشركات أدوات ذكاء اصطناعي تحسن الأداء • زيادة النشاط تعزز الشبكة بأكملها القيمة تعود إلى المشاركين بدلا من أن تستخرج. في مركز هذا النظام يوجد $MWXT. مع إمداد ثابت يبلغ مليار رمز، تقدم MWXT آلية انكماش مرتبطة مباشرة بنشاط السوق. يتم حرق 20٪ من عمولات السوق، و15٪ من الأرباح الفصلية تخصص لبرامج إعادة الشراء والحرق. ينخفض عرض الرموز مع زيادة تبني الشركات الصغيرة والمتوسطة. هذا يخلق توافقا مباشرا بين نمو المنصة وديناميكيات الرموز. MWX لا تضع نفسها كمزود أدوات ذكاء اصطناعي آخر. إنه يبني طبقة السوق حيث يلتقي الذكاء الاصطناعي وملكية البيانات والنشاط التجاري الحقيقي. الميزة الهيكلية واضحة. التوزيع على 400 مليون شركة صغيرة ومتوسطة. بنية بيانات قابلة للتحقق من السلسلة. اقتصاديات الرموز المدفوعة بالاستخدام. تحول MWX الشركات الصغيرة والمتوسطة من مستخدمي الذكاء الاصطناعي السلبي إلى مشاركين نشطين في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.