आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी का संगम उद्योगों को नया आकार देने और डिजिटल सिस्टम्स के साथ हमारे इंटरैक्शन को फिर से परिभाषित करने की क्षमता रखता है। जबकि AI ऑटोमेशन, एफिशिएंसी, और पर्सनलाइज्ड अनुभवों का वादा करता है, यह विश्वास, पारदर्शिता, और डेटा इंटीग्रिटी से संबंधित चुनौतियों का सामना करता है।
ब्लॉकचेन, अपनी अंतर्निहित सुरक्षा और अपरिवर्तनीयता के साथ, एक शक्तिशाली समाधान प्रदान करता है। Covalent इस क्रांति के अग्रणी में है, जो विश्वसनीय, डिसेंट्रलाइज्ड AI के भविष्य के निर्माण के लिए आवश्यक डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर और टूल्स प्रदान कर रहा है।
AI और Blockchain को एकीकरण की ओर ले जाने वाले प्रमुख रुझान
कई प्रमुख ट्रेंड्स AI और ब्लॉकचेन के संगम को आगे बढ़ा रहे हैं। सबसे पहले, AI सिस्टम्स में विश्वास और पारदर्शिता की बढ़ती मांग है। उपयोगकर्ता जानना चाहते हैं कि AI एल्गोरिदम कैसे निर्णय ले रहे हैं, और उन्हें यह आश्वासन चाहिए कि इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया डेटा सटीक और निष्पक्ष है।
दूसरा, डिसेंट्रलाइज्ड AI का उदय नवाचार और सहयोग के लिए नए अवसर पैदा कर रहा है। ब्लॉकचेन डेटा और एल्गोरिदम के सुरक्षित साझाकरण को सक्षम बनाता है, जिससे एक अधिक लोकतांत्रिक और समावेशी AI इकोसिस्टम को बढ़ावा मिलता है। तीसरा, ऑन-चेन डेटा की बढ़ती उपलब्धता AI मॉडलों के लिए जानकारी का एक समृद्ध स्रोत प्रदान कर रही है।
“AI-ड्रिवन सिस्टम्स पूर्ण और सटीक डेटा पर निर्भर करते हैं, लेकिन अधिकांश ब्लॉकचेन अलग-थलग हैं। Covalent इसे 100+ चेन तक एकीकृत पहुंच प्रदान करके हल करता है, जिससे AI एजेंट्स को क्रॉस-चेन एसेट्स मूव करने और बिना फ्रैगमेंटेशन समस्याओं के सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है,” कहा Ganesh Swami, CEO और Co-Founder Covalent.
Web3 AI में संरचनात्मक डेटा समस्या
विशाल संभावनाओं के बावजूद, AI और ब्लॉकचेन का एकीकरण महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करता है। डेटा फ्रैगमेंटेशन और ब्लॉकचेन के बीच सीमित इंटरऑपरेबिलिटी वास्तव में एकीकृत AI सिस्टम्स के विकास में बाधा डालते हैं। स्केलेबिलिटी, सुरक्षा, और सत्यापन योग्य डेटा की आवश्यकता भी महत्वपूर्ण विचार हैं। हालांकि, ये चुनौतियाँ नवाचार के लिए महत्वपूर्ण अवसर भी प्रस्तुत करती हैं।
AI संरचित, उच्च-इंटीग्रिटी डेटा सेट्स पर फलता-फूलता है। वित्त और स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में, डेटा को सावधानीपूर्वक व्यवस्थित किया जाता है ताकि AI मॉडल कुशलतापूर्वक काम कर सकें। इसके विपरीत, Web3 एक फ्रैगमेंटेड परिदृश्य है। ऑन-चेन डेटा प्रचुर मात्रा में है लेकिन असंरचित है, और इसकी विश्वसनीयता अक्सर संदिग्ध होती है। इस साफ, कंपोजेबल डेटा लेयर्स की कमी ने ब्लॉकचेन एप्लिकेशन्स पर AI के प्रभाव को गंभीर रूप से बाधित किया है।
AI और Blockchain को जोड़ना—Covalent और GoldRush की इस विकास में भूमिका
Covalent ने इस अंतर को पहचाना है और इसे संबोधित करने के लिए GoldRush नामक ब्लॉकचेन डेटा APIs बनाए हैं। ब्लॉकचेन डेटा को संरचित करके, Covalent AI एजेंट्स को तर्कसंगत, ऑटोमेट, और वर्कफ्लो को डायनामिक रूप से ऑप्टिमाइज़ करने में सक्षम बनाता है—फ्रैगमेंटेड डेटा स्रोतों की अक्षमताओं के बिना। 100+ ब्लॉकचेन पर रियल-टाइम, सत्यापन योग्य डेटा के साथ, AI एजेंट्स अब जटिल, स्वायत्त निर्णय लेने के कार्य कर सकते हैं, क्रॉस-चेन ऑपरेशन्स से लेकर रेग्युलेटरी अनुपालन तक।
व्यवसायों के लिए, इसका मतलब है कि AI एजेंट्स अब डिसेंट्रलाइज्ड स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट-आधारित प्रोटोकॉल्स के बीच इंटरैक्शन को ऑटोमेट कर सकते हैं, जो स्वयं वित्तीय ऑटोमेशन सिस्टम्स के रूप में कार्य करते हैं। ऑन-चेन डेटा को सत्यापित करने के बजाय—क्योंकि ब्लॉकचेन पहले से ही डिज़ाइन द्वारा सत्यापन योग्य है—ये एजेंट्स Ethereum Wayback Machine जैसे स्रोतों से संरचित, क्रिप्टोग्राफिक रूप से प्रमाणित डेटा का लाभ उठाते हैं ताकि प्रोटोकॉल्स के बीच सूचित निर्णयों को निष्पादित किया जा सके।
यह क्रॉस-चेन एसेट मूवमेंट्स, ऑटोमेटेड ट्रेजरी मैनेजमेंट, गवर्नेंस एक्जीक्यूशन और डिसेंट्रलाइज्ड फाइनेंस (DeFi) एप्लिकेशन्स के बीच सहज समन्वय की अनुमति देता है, जिससे घर्षण कम होता है और वर्कफ्लो को ऑप्टिमाइज़ किया जाता है बिना सीधे मानव हस्तक्षेप के।
यह प्रभाव केवल सैद्धांतिक नहीं है। Rainbow, CoinLedger, और EY जैसी कंपनियाँ पहले से ही GoldRush के संरचित ब्लॉकचेन डेटा का उपयोग कर रही हैं ताकि कंप्लायंस, सुरक्षा और AI-ड्रिवन वित्तीय ऑटोमेशन को बढ़ाया जा सके। अन्य संस्थाएँ, जैसे Entendre Finance और Awaken Tax, भी GoldRush के लाभ उठा रही हैं।
“हम GoldRush के संरचित ऑन-चेन डेटा और AI का उपयोग ब्लॉकचेन अकाउंटिंग को ऑटोमेट करने और Web3 एंटरप्राइजेज के लिए रियल-टाइम वित्तीय रिपोर्ट्स प्रदान करने के लिए करते हैं,” Omar Khattab, Entendre Finance के फाउंडिंग इंजीनियर ने कहा।
Awaken Tax के को-फाउंडर Andrew Duca ने भी GoldRush के इंटीग्रेशन से अपनी संतुष्टि व्यक्त की।
“हम अपने टैक्स प्रोडक्ट को GoldRush के बिना नहीं बना सकते थे, जो व्यापक और समृद्ध मल्टीचेन डेटा तक आसान पहुंच प्रदान करता है,” Duca ने जोड़ा।
भविष्य: Zero Employee Enterprises (ZEEs) और AI-पावर्ड Web3 ऑपरेशंस
GoldRush के AI-रेडी डेटा सेट्स का विस्तार पूरी तरह से स्वायत्त, AI-ड्रिवन बिजनेस मॉडल्स के लिए आधार तैयार कर रहा है, जिसे Zero-Employee Enterprises (ZEEs) के रूप में जाना जाता है।
ZEEs एक पैरेडाइम शिफ्ट का प्रतिनिधित्व करते हैं, जहां AI एजेंट्स न्यूनतम मानव हस्तक्षेप के साथ स्वायत्त रूप से बिजनेस फंक्शन्स को निष्पादित करते हैं। यह साधारण ऑटोमेशन से परे है। इसमें AI-ड्रिवन वित्तीय प्रबंधन, रियल-टाइम ट्रेजरी ओवरसाइट, और डिसेंट्रलाइज्ड ऑटोनॉमस ऑर्गनाइजेशन (DAO) गवर्नेंस शामिल है—जो सभी मानव प्रोसेसिंग के साथ आने वाली देरी के बिना कुशलतापूर्वक कार्य करते हैं।
“Google-अप्रूव्ड प्रोडक्ट्स तक सीमित एंटरप्राइजेज अब ऑन-चेन डेटा का उपयोग करने वाले AI एजेंट्स बना सकते हैं क्योंकि Covalent और विस्तार में GoldRush APIs की उपलब्धता Google मार्केटप्लेस पर है, जो AI संबंधित Covalent प्रोडक्ट ऑफरिंग्स में निर्मित हैं, जिसका अर्थ है कि एजेंट स्वार्म्स—या Zero Employee Enterprises (ZEEs)—कोर बिजनेस ऑपरेशन्स में दक्षता सुधारने के लिए सिस्टम्स का विकास अब संभव है,” Ganesh ने कहा।
AI Agent Software Development Kit (SDK) 0.2.0 का लॉन्च भी एक महत्वपूर्ण उपलब्धि को चिह्नित करता है। यह टूल AI एजेंट्स को ब्लॉकचेन डेटा के साथ सहज, प्रोग्रामेटिक तरीके से इंटरैक्ट करने की क्षमता देता है। SDK निम्नलिखित के लिए बनाया गया है:
- DeFi पोजीशन मैनेजमेंट: AI एजेंट्स स्वायत्त रूप से लिक्विडिटी पोजीशन्स को मैनेज कर सकते हैं और यील्ड फार्मिंग स्ट्रेटेजीज को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं।
- DAO गवर्नेंस ऑटोमेशन: AI प्रस्तावों को निष्पादित कर सकता है, ट्रेजरी ऑपरेशन्स को मैनेज कर सकता है, और इंसेंटिव्स को कोऑर्डिनेट कर सकता है।
- क्रॉस-चेन ऑपरेशन्स: AI एजेंट्स सहजता से एसेट्स को ब्रिज कर सकते हैं, स्वैप्स कर सकते हैं, और मल्टी-चेन पोर्टफोलियो को मैनेज कर सकते हैं।
- एंटरप्राइज AI वर्कफ्लोज़: संरचित, AI-ऑप्टिमाइज़्ड ऑन-चेन डेटा के साथ मल्टी-स्टेप बिजनेस प्रोसेसेस को ऑटोमेट करना।
क्रिप्टो इंडस्ट्री को अपनी AI रणनीति पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता क्यों है
जहां AI तेजी से आगे बढ़ रहा है, वहीं क्रिप्टो अभी भी पीछे है। ब्लॉकचेन टेक्नोलॉजी के अपेक्षित इंटीग्रेशन के बावजूद, क्रिप्टो AI एडॉप्शन में कई कदम पीछे है। “आज क्रिप्टो AI में जो कुछ हो रहा है, वह पारंपरिक AI क्षेत्रों में दो साल पहले ही हो चुका था,” गणेश ने कहा।
गणेश स्वामी के अनुसार, समस्या सिर्फ तकनीकी नहीं है—यह चक्रीय है। “वर्तमान AI चक्र 2023 में OpenAI द्वारा ChatGPT के साथ एक उपभोक्ता-उन्मुख उत्पाद के रूप में शुरू हुआ, जबकि क्रिप्टो एक Bear मार्केट में था और केवल गैर-उपभोक्ता-उन्मुख प्रोजेक्ट्स और डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फ्रास्ट्रक्चर जैसे BitTensor पर ध्यान देना शुरू किया,” उन्होंने समझाया।
उद्योग अब एक टाइमिंग रिस्क का सामना कर रहा है। क्या Web3 की AI विकास मांग के तेजी से (और प्रतिक्रियात्मक) परिवर्तन से पहले पकड़ पाएगी? ब्लॉकचेन-आधारित AI को मुख्यधारा में एडॉप्शन प्राप्त करने के लिए, जिन समस्याओं को यह हल करता है, उन्हें परिवर्तन की मांग करने के लिए पर्याप्त जरूरी बनना होगा।
“उदाहरण के लिए, डीप फेक्स को लें—कोई भी ब्लॉकचेन वेरिफिकेशन को बड़े पैमाने पर तब तक नहीं बढ़ाएगा जब तक संकट अटल नहीं हो जाता। यह एक टाइमिंग रिस्क बनाता है: क्या यह दो साल में प्राथमिकता बनेगा? पांच? भविष्यवाणी करना कठिन है,” गणेश ने नोट किया।
AI-चालित ब्लॉकचेन इनोवेशन का अगला चरण इस बात से परिभाषित होगा कि व्यवसाय कितनी जल्दी संरचित, सत्यापन योग्य डेटा की आवश्यकता को पहचानते हैं और उस पर कार्य करते हैं। AI एजेंट सटीक, संगठित ब्लॉकचेन इनसाइट्स के बिना प्रभावी ढंग से कार्य नहीं कर सकते।
Web3 को वास्तव में AI को अपनाने के लिए, इसे खंडित, अविश्वसनीय डेटा सेट से आगे बढ़कर एक संयोज्य, संरचित डेटा अर्थव्यवस्था की ओर बढ़ना होगा। सवाल यह नहीं है कि AI Web3 को बदल देगा—यह पहले ही कर चुका है। असली सवाल यह है: क्या Web3 AI को सफल होने के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करेगा? उद्योग का भविष्य इस उत्तर पर निर्भर करता है।
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