أصدر مؤخراً تقرير دراسات الاتجاهات لعام 2026 من Messari والذي يلفت الانتباه إلى ملاحظة مثيرة: على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يحظى حالياً بشعبية هائلة، إلا أن العقبة الحقيقية واضحة جداً — نقص البيانات الواقعية الداعمة.

هذه النقطة تستحق الانتباه. حالياً، تعتمد معظم نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية والنصوص على الإنترنت في تدريبها، وغالباً ما تظهر أداء متوسط عند التعامل مع سيناريوهات واقعية حية، ديناميكية ومتعددة الأبعاد. بالنسبة لسوق العملات المشفرة، فإن الحصول على البيانات الحقيقية وتطبيقها، من البيانات على السلسلة، سلوك التداول، إلى المؤشرات الاقتصادية الكلية، يحدد بشكل مباشر دقة نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي.

بعبارة أخرى، الاختراق الحقيقي للذكاء الاصطناعي في عالم العملات الرقمية قد لا يكمن في الخوارزميات نفسها، بل في القدرة على بناء طبقة بيانات أكثر تكاملاً وشفافية. من يسيطر على حق الوصول إلى البيانات الأصلية في Web3 وتحليلها، سيكون لديه ميزة في الموجة القادمة من الذكاء الاصطناعي. وهذا يفسر أيضاً لماذا بدأ المزيد من المشاريع المشفرة في التركيز على بناء بنية تحتية لبيانات السلسلة.