بيتّنسيور سَبكة 3 (SN3) فريق التطوير نشر مؤخرًا نموذج Covenant-72B—وهو نموذج لغوي كبير (LLM) يضم 72 مليار معلمة، وتمت عليه عملية تدريب غير مُصرّح بها على أكثر من 70 عقدة موزعة عالميًا. حقق هذا النموذج 67.1 نقطة في معيار فهم اللغة العامة MMLU. بدعم من هذا الاختراق، ارتفع سعر توكن TAO في مارس تقريبًا إلى الضعف.
Covenant-72B: علامة فارقة في التدريب اللامركزي تعيد تشكيل فهم الصناعة
يُنظر إلى تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي في الصناعة منذ فترة طويلة باعتباره خيارًا دون المستوى بسبب بطء السرعة وصعوبة ضمان الاتساق. يتحدى إصدار Covenant-72B هذه القناعة مباشرة—فقد تم، بطريقة لامركزية بالكامل وبدون حاجة إلى تصريح، إتمام تدريب نموذج بحجم 72 مليار معلمة على أكثر من 70 عقدة موزعة في أنحاء العالم، وتحقيق 67.1 نقطة في اختبار معيار MMLU، وهو ما يقترب من المستوى المكافئ لنموذج Meta Llama 2 70B.
يُعد هذا أول مرة ينجح فيها التدريب اللامركزي في اجتياز اختبار معياري بالقياس الكمي، محققًا نتائج تقنية يمكن مقارنتها مباشرة بالتدريب المركزي، كما يرفع تصنيف بيتّنسيور من «شبكة لا مركزية تجريبية» إلى «بنية تحتية قادرة على إنتاج نماذج ذكاء اصطناعي واسعة النطاق بشكل فعلي»، ما دفع السوق إلى إعادة تسعير توكن TAO بشكل مباشر.
تفسير مؤشر GMAI: ارتفاع TAO يكاد يدعم مجمل اتجاه السوق
سجل مؤشر GMAI تقريرًا أسبوعيًا يوم الأحد عند 51.26 نقطة، بزيادة قدرها 48% مقارنة ببداية فبراير، لكنه يظل أقل بنحو 84% من أعلى مستوى تاريخي في الربع الأول من 2024. لفهم الارتفاع في هذه الجولة، يجب الانتباه إلى بنية المؤشر: تشكل Render (RNDR) والتحالف الفائق للذكاء الاصطناعي (ASI) معًا أكثر من 71% من وزن المؤشر، ويسهم TAO بنسبة 24.89%، وبذلك تكون الثلاثة مجتمعة قد اقتربت بالفعل من 97%.
لذلك، تعكس معظم الزيادة في مؤشر مارس عمليًا ارتفاعًا يقارب الضعف بالنسبة لتوكن TAO الواحد، وليس تعافيًا شاملًا لقطاع العملات المشفرة المرتبط بالذكاء الاصطناعي. وحتى وقت النشر، بلغ سعر TAO نحو 317 دولارًا، وتبلغ القيمة السوقية أكثر قليلًا من 3 مليارات دولار، ويزيد المعروض المتداول عن 10.7 ملايين توكن، وأكثر من 68% منها مُرهَن، ما يشير إلى مستوى ثقة مرتفعة لدى المستثمرين أصحاب الحيازات طويلة الأجل.
توسّع النظام البيئي: توكنات الساب-نت، سوق القدرة الحاسوبية، ومصادقات من شخصيات معروفة
لم يقتصر هذا الارتفاع في بيتّنسيور على TAO وحده. شهد توكن ساب-نت الرائد τemplar (SN3) ارتفاعًا بأكثر من 400% خلال الشهر الماضي، لتصل القيمة السوقية إلى نحو 130 مليون دولار. كما أن سوق القدرة الحاسوبية اللامركزية Targon (SN4) الذي تديره Manifold Labs أكمل صفقة ذات ستة أرقام، لتوفير دعم القدرة الحاسوبية لخلفية Dippy AI لمستخدميها البالغ عددهم 8.6 مليون مستخدم، ما يُظهر أن تجارية الساب-نت قد انتقلت من مجرد إثبات مفهوم إلى إيرادات فعلية.
يعزز الاهتمام العلني الذي أبداه الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA (إنفيديا)، جينسن هوانغ (Jensen Huang)، والمستثمر المعروف شاماث باليهابيتيا (Chamath Palihapitiya) بنظام بيتّنسيور البيئي، السرد الذي يأتي به رأسمال التكنولوجيا التقليدية لهذه الجولة من تحركات TAO السعرية، ما يوسع قاعدة إدراك الجمهور الذي يشارك في هذا الارتفاع.
الأسئلة الشائعة
ما هو بيتّنسيور؟
بيتّنسيور هو شبكة تدريب واستدلال للذكاء الاصطناعي لامركزية، تنسق مساهمة عقد موزعة عالميًا في القدرة الحاسوبية عبر آلية تحفيز بالمُعرّفات (التوكنات)، وتُستخدم لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. TAO هو توكنه الأصلي، ويمكن للحائزين المشاركة في حوكمة الشبكة وكسب المكافآت من خلال الرهن.
ما الأهمية الأساسية لاختراق نموذج Covenant-72B؟
Covenant-72B هو أول نموذج لغوي كبير يتم تدريبه باستخدام عقد لامركزية غير مُصرح بها، ويصل أداءه إلى مستوى مماثل لـ Meta Llama 2 70B في اختبار MMLU. لأول مرة، يثبت اختبار معياري بالقياس الكمي الجدوى التقنية للتدريب اللامركزي، ويغير القناعة القائمة في الصناعة بشأن الحد الأعلى لقدرات تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
هل تمثل الزيادة بنسبة 48% في مؤشر GMAI عودة شاملة لسوق العملات المشفرة للذكاء الاصطناعي؟
ليس تمامًا. تتسم تركيبة مؤشر GMAI بتركز شديد، حيث تقترب نسبة الثلاثة توكنات الأكبر (RNDR و ASI و TAO) مجتمعة من 97%. تُسهم زيادة مؤشر مارس بشكل أساسي في TAO، وليس في عكس تعافي شامل في سوق العملات المشفرة المرتبط بالذكاء الاصطناعي. لا يزال مؤشر GMAI حاليًا أقل بنحو 84% من أعلى مستوى في الربع الأول من 2024.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
