بُني التمويل اللامركزي على فكرة إزالة الوسطاء البشريين. والآن، تُضاف طبقة جديدة بدلاً منهم: وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلون يديرون مجمعات السيولة، وينفذون قروضًا سريعة، ويحسنون استراتيجيات زراعة العائدات دون أن يلمس أحد لوحة المفاتيح.

بدأ هذا التحول بالفعل. ففي مارس 2026، أطلقت منصة PancakeSwap أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تُمكّن الوكلاء من تخطيط عمليات التبادل، وتقييم سيولة السوق، ومقارنة فرص زراعة العائدات عبر 8 سلاسل كتل في آن واحد. ثمّ لحقت بها Uniswap Labs بأدوات مفتوحة المصدر تُمكّن الوكلاء من إدارة عمليات التبادل والسيولة على منصة Uniswap v4.

هذه ليست مجرد نماذج أولية. إنها منتجات حقيقية، تعيد تشكيل كيفية تحرك رأس المال عبر الأسواق اللامركزية.

أهمية الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي

يكمن سر جاذبيتها في بساطتها. فأسواق التمويل اللامركزي تعمل على مدار الساعة، وتتغير أسعارها في ثوانٍ معدودة، وتتقلب معدلات العائد على منصات الإقراض مثل Aave باستمرار تبعاً لحركة العرض والطلب.

المستثمر البشري الذي يراجع مراكزه مرة أو مرتين يومياً يكون في وضع غير مواتٍ هيكلياً. فالأسواق لا تغلق أبداً، والفرص تتلاشى في ثوانٍ، والأخطاء تتراكم بين عشية وضحاها.

لا تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة. فهي تراقب آلاف تجمعات السيولة عبر سلاسل متعددة في الوقت الفعلي، وتكشف الاختلالات، وتعيد توزيع رأس المال بسرعة تفوق قدرة أي إنسان. تستخدم مشاريع مثل بروتوكول Virtuals التعلم المعزز للتنبؤ بتحولات السيولة وإعادة تخصيص الأموال تلقائيًا.

عملياً، قد يعني ذلك نقل رأس المال من محفظة إقراض Aave المتقلبة إلى محفظة Balancer الأكثر استقراراً قبل انخفاض السوق. وبذلك، تتم حماية المراكز التي كانت ستتكبد خسائر. ولا يتطلب الأمر أي تدخل بشري.

السرعة مهمة أيضاً. ففي منصات مثل سولانا، يُنفذ وكلاء التداول عالي التردد أكثر من 1000 صفقة في الثانية. هذا النوع من الإنتاجية يُتيح استراتيجياتٍ حول المراجحة، وتوفير السيولة، وتراكم العائدات، وهي استراتيجيات لم تكن موجودة في ظل الإدارة اليدوية.

Bittensor هو بروتوكول بلوك تشين يحوّل الذكاء الاصطناعي إلى سوق لامركزية. وقد حظي باهتمام مؤسسي كبير كمؤشر على هذا التوجه. تكافئ الشبكة المساهمين في نماذج الذكاء الاصطناعي بعملتها الرقمية الأصلية TAO (رمزها في البورصة: TAO )، وقد أكملت أول عملية تنصيف لها في ديسمبر 2025، مما خفض إصدار العملات الرقمية اليومي إلى النصف.

قدمت شركة Grayscale طلبًا إلى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (SEC) في الشهر نفسه لإدراج أول منتج متداول في البورصة الأمريكية مدعوم من TAO. وتشير توقعات MarketsandMarkets إلى أن سوق وكلاء الذكاء الاصطناعي العالمي سينمو من 7.84 مليار دولار في عام 2025 إلى 52.62 مليار دولار بحلول عام 2030.

يتسع نطاق الهجوم بنفس السرعة

إنّ الخصائص نفسها التي تجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي قيّمين في مجال التمويل اللامركزي تجعلهم أيضاً خطرين. فالسرعة والاستقلالية تعنيان أنه عندما يحدث خطأ ما، فإنه يحدث بسرعة وعلى نطاق واسع.

الأرقام ليست مشجعة. فقد أسفرت عمليات الاختراق والاستغلال في مجال التمويل اللامركزي عن خسائر تجاوزت 3.1 مليار دولار أمريكي بين عامي 2024 و2025. وشكّلت هجمات القروض السريعة 83.3% من عمليات الاستغلال المؤهلة التي تم رصدها في عام 2024. كما ارتفعت هجمات التلاعب ببيانات أوراكل بنسبة 31% على أساس سنوي، متسببةً في خسائر بلغت 52 مليون دولار أمريكي عبر 37 حادثة في عام 2024 وحده.

تُضيف أنظمة الذكاء الاصطناعي أبعادًا جديدة لهذه التهديدات القائمة. فمستوى موثوقية النظام الذي يتخذ قرارات مستقلة بناءً على بيانات أسعار السوق لا يتجاوز مستوى موثوقية تلك البيانات. وإذا تلاعب مُخترق بالبيانات التي يقرأها النظام، فإنه يُنفذ صفقات بناءً على معلومات مُضللة. وقد يتم استنزاف السيولة قبل تفعيل أي آلية حماية.

يُعدّ التداول المسبق مصدر قلق منفصل. إذ يمكن استغلال الوكلاء الذين يبثون الصفقات المزمعة إلى مجموعة بيانات عامة من قبل برامج روبوت أخرى تكتشف الصفقة المعلقة وتنفذها قبلها، محققةً الربح على حساب الوكيل الأصلي.

أظهر استغلال منصة KiloEx في أبريل 2025 مدى خطورة الوضع. فقد تلاعب المهاجمون ببيانات أسعار أوراكل لسحب 117 مليون دولار من المنصة في دقائق معدودة. وتسببت ثغرات إعادة الدخول في خسائر تجاوزت 300 مليون دولار منذ يناير 2024. هذه ليست حالات استثنائية، بل أنماط متكررة، وتزيد برامج الذكاء الاصطناعي العاملة بسرعة فائقة من حجم الضرر في كل مرة.

هناك أيضًا مشكلة انتشار الوكلاء. فمع تزايد أعداد وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر بروتوكولات التمويل اللامركزي، يمتلك كل وكيل صلاحيات، ويصل إلى بيانات حساسة، ويتصل بأنظمة أخرى. غالبًا ما تفتقر فرق الأمن إلى صورة واضحة عن الوكلاء العاملين، وما يمكنهم الوصول إليه، أو ما إذا كانت بيانات اعتمادهم قد تعرضت للاختراق.

يتسع نطاق الهجوم بصمت، في الخلفية.

يجب أن تواكب البنية التحتية الأمنية التطورات

لم تُصمم الأدوات المستخدمة في بيئات البرمجيات التقليدية مع مراعاة الأنظمة المستقلة. وقد باتت هذه الفجوة مشكلة حقيقية مع تزايد أهمية هذه الأنظمة في مختلف القطاعات المالية.

تُركز شركة زينيتي، التي تم اختيارها كشركة رائدة في دليل غارتنر لسوق حوكمة الذكاء الاصطناعي لعام 2025، على مراقبة نشاط الوكلاء أثناء التشغيل والإبلاغ عن السلوكيات المشبوهة على امتداد مسار التنفيذ بالكامل. وصرح بن كليجر، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة زينيتي: "يتطلب أمن وكلاء الذكاء الاصطناعي نهجًا مختلفًا جذريًا عن أمن التطبيقات التقليدي أو حلول التصفية الفورية. تحتاج المؤسسات إلى أمن شامل يركز على الوكلاء، ويحكم كيفية بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، وما يمكنهم الوصول إليه، وما يفعلونه فعليًا في الوقت الفعلي."

أطلقت شركة CyberArk Software Ltd.، التي استحوذت عليها شركة Palo Alto Networks (NASDAQ: PANW )، حل Secure AI Agents لتوسيع نطاق ضوابط الامتيازات لتشمل الأنظمة المستقلة.

أطلقت شركة Reco مؤخرًا حل Reco AI Agent Security، الذي يمنح فرق الأمن جردًا شاملاً لجميع وكلاء الذكاء الاصطناعي العاملين في بيئة SaaS الخاصة بهم، ويرسم خريطة الوصول والأذونات والاتصالات في مكان واحد. وصرح عوفر كلاين، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Reco: "لا تقتصر المؤسسات اليوم على امتلاك مئات من تطبيقات SaaS المتصلة، بل لديها آلاف من وكلاء الذكاء الاصطناعي المتصلين الذين يعملون في الخلفية. وعلى عكس إضافات SaaS التقليدية، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل بشكل مستقل والتأثير على الهوية والبيانات والأنظمة، مما يزيد المخاطر بشكل كبير في حال سوء التكوين أو عدم الإدارة."

يتجه مجتمع الأمن السيبراني الأوسع نطاقًا نحو تبني أنظمة دفاع متعددة الطبقات. تشمل هذه الأنظمة شبكات أوراكل اللامركزية التي تستقي أسعارها من مصادر مستقلة متعددة، وآليات متوسط السعر المرجح زمنيًا التي تُخفف من حدة التقلبات قصيرة الأجل، وأنظمة الكشف الفوري عن الحالات الشاذة التي تُشير إلى أنماط المعاملات غير المعتادة قبل تفاقمها. وقد ارتفع حجم عمليات تدقيق العقود الذكية بأكثر من 40% في عام 2025، حيث جعل حجم الخسائر من الصعب تجاهل جدوى هذا التوجه.

لا يُعدّ أيٌّ من هذه الحلول كاملاً بمفرده. يُقلّل تنويع أوراكل من مخاطر التلاعب، لكنّه لا يُزيلها تماماً. ولا يعمل كشف الشذوذ إلا إذا تمّت معايرة العتبات بشكل صحيح. ويكشف التحقق الرسمي عن فئات الثغرات الأمنية المعروفة، لكنّه لا يستطيع التنبؤ بأنماط الهجمات الجديدة. ولا تزال البنية التحتية الأمنية التي تدعم الذكاء الاصطناعي المستقل في التمويل اللامركزي قيد الإنشاء.

ماذا يعني هذا للمستثمرين؟

إن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي ليس تطوراً مستقبلياً، بل هو يحدث الآن، ورأس المال المستثمر فيه كبير بما يكفي ليُحدث فرقاً.

يحتاج المستثمرون الذين يقيّمون بروتوكولات التمويل اللامركزي إلى تجاوز معدلات العائد المعلنة وطرح أسئلة أكثر دقة حول بنية الأمان الأساسية. ما هي شبكات أوراكل التي يعتمد عليها البروتوكول؟ هل تعمل الجهات الفاعلة بصلاحيات مناسبة، أم أنها تتمتع بصلاحيات واسعة يمكن استغلالها؟ هل تم التحقق رسميًا من منطق العقد الذكي، ومتى كان ذلك مؤخرًا؟

إنّ المكاسب التي تُحققها أنظمة الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل اللامركزي حقيقية، وكذلك المخاطر. من المرجح أن تبقى البروتوكولات التي تُولي الأمن اهتمامًا جادًا في هذه المرحلة من التطوير قائمةً بعد أي ثغرة أمنية كبيرة قادمة. هذا التمييز سيكون ذا أهمية بالغة لأي شخص يمتلك رأس مال في هذه الأسواق.

تنويه من بنزينغا: هذا المقال من مساهم خارجي غير مدفوع الأجر. ولا يمثل تقارير بنزينغا، ولم يتم تحريره من حيث المحتوى أو دقته.