اللامركزية التعدين السحابي: فتح آفاق جديدة لتطور الذكاء الاصطناعي

الحوسبة السحابية اللامركزية: فتح عصر جديد لقوة الحوسبة

في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع للتكنولوجيا، شهدت قيم شركات مثل OpenAI وNVIDIA زيادة ملحوظة. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع العملات المشفرة نقطة التركيز الرئيسية في السوق الحالية، حيث استثمر المستثمرون والشركات الأموال، مما يظهر توافقًا قويًا. في هذا السياق العام، تعتبر اللامركزية كأداة لتطوير الذكاء الاصطناعي، مما تظهر جاذبية كبيرة وإمكانات. على الرغم من وجود فجوة في التطبيقات العملية مقارنة بالنماذج المركزية، إلا أن الاستفادة من مزايا Web3 لتوسيع المجالات الأساسية للذكاء الاصطناعي قد أصبح هدفًا مشتركًا للمشاركين في الصناعة.

تشمل المجالات الأربعة الأساسية للذكاء الاصطناعي البيانات والنماذج والتدريب والاستدلال. من بين هذه، تعتبر البيانات الجزء الأكثر أهمية، ويمكن اعتبارها المواد الخام لتقنية الذكاء الاصطناعي، بينما تمثل الجوانب الثلاثة الأخرى طرقًا مختلفة لمعالجة البيانات. في مجالات وسم البيانات وتخزينها، يمكن أن تلعب تقنية اللامركزية دورًا هامًا.

إذا كانت البيانات تُشبه المواد الخام، فإن قوة الحوسبة هي الأدوات المستخدمة لمعالجة هذه المواد الخام، بهدف تحقيق أقصى كفاءة في الإنتاج. ستدور هذه المقالة حول موضوع "قوة الحوسبة"، وتحليل الإطار البيئي لنموذج Crypto x AI x DePIN ونموذجه الاقتصادي، لمساعدة القراء على فهم قيمة وقوة اللامركزية لقوة الحوسبة.

اللامركزية السحابية ثورة بدأت لتوها؟

أ. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية

في الوقت الحالي، أصبحت قوة الحوسبة عالية الجودة، باعتبارها ضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي، مهيمنة من قبل الشركات التقليدية الكبرى. وهذا أدى إلى صعوبة حصول الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد على موارد قوة الحوسبة ذات التكلفة المعقولة، حيث أصبحت الأسعار المرتفعة عقبة يصعب على معظم المشترين قبولها.

لحل هذه المشكلة، تعتمد المشاريع في مجال DePIN بشكل متكرر على نموذج اقتصادي من نظير إلى نظير، لتوفير موارد عالية الجودة لمستخدمي الموارد. يسمح هذا النموذج لكل مستخدم بأن يكون مزودًا لموارد المرافق الفيزيائية، مع الحصول على مكافآت رمزية.

مع الزيادة الكبيرة في الطلب على قوة الحوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزي، تم تشكيل إطار متوازن وشامل لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل. في هذا الإطار، تلعب المشاريع الرائدة مثل Io.net وExabit وPingPong أدوارًا مهمة مختلفة، حيث إن الحواجز التقنية لهذه المشاريع وتخطيطها لمستقبل قوة الحوسبة اللامركزية تترك انطباعًا قويًا.

يتكون نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي من ثلاثة أجزاء رئيسية، والتي تتولى أدوار وكلاء الموارد، ومزودي الموارد، وتجار القنوات:

وكيل الموارد - Io.net

Io.net هو شبكة حوسبة لامركزية، تعمل كوكيل للقوة الحوسبة، حيث تقدم لعملائها قوة حوسبة عالية الجودة بأسعار منخفضة. في جانب العرض، تمتلك موارد GPU موزعة على مستوى العالم. عملاؤها هم بشكل رئيسي الشركات الناشئة من الجولة التمهيدية إلى الجولة B التي تركز على استدلال الذكاء الاصطناعي.

هذا المشروع القائم على سلسلة سولانا DePIN قد أكمل مؤخرًا جولة تمويل من الفئة A بقيمة 30 مليون دولار، بمشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة.

كوكيل رئيسي لموارد قوة الحوسبة AI، تهدف Io.net إلى تجميع مليون GPU لتشكيل شبكة قوة الحوسبة DePIN ضخمة، لتقديم أسعار أقل لقوة الحوسبة للعملاء. يمكن للمستخدمين المساهمة بقوة الحوسبة من GPU و CPU غير المستخدمة على منصة io.net، والحصول على مكافآت توكن. الهدف الأساسي هو توفير قوة حوسبة AI عالية الجودة في ظل تحكم لامركزي بأسعارها، مما يساعد الشركات الناشئة في AI على تقليل التكاليف.

تقدم Io.net خدمات الحوسبة IO Cloud من خلال بناء وحدات عنقودية، مما يجعل جميع وحدات معالجة الرسوميات مترابطة، مما يتيح تنسيق عمل كبير خلال عمليات التدريب والاستدلال. وهذا يمكّن وحدات معالجة الرسوميات من الوصول إلى قوة الحوسبة المركزية للوصول إلى قواعد بيانات أكبر وحساب نماذج أكثر تعقيدًا، مما يسمح لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة بإكمال نشر الأجهزة الحاسوبية بتكلفة أقل بكثير من الأسعار اللامركزية.

حالياً، تحتل عدد مجموعات GPU المجمعة من io.net المرتبة الأولى في الصناعة، حيث يتجاوز عدد GPUs المتاحة على الإنترنت 200,000، ومن بين هذه النماذج، تعد GeForce RTX 4090 و GeForce RTX 3090 Ti الأكثر عدداً.

مزود الموارد - Exabit

تعتبر Exabit كمزود قوة الحوسبة AI الأكثر قدرة على النمو، حيث يمكنها تقديم عدد كافٍ من الرقائق للتعلم الآلي العميق. يتمتع فريقها بميزة ملحوظة في موارد قوة الحوسبة AI التقليدية، حيث كان وكيلًا من الدرجة الأولى لشركة إنفيديا. بالاعتماد على هذه الحواجز التقنية، يمكن لـ Exabit الوصول مباشرة إلى مئات من مراكز البيانات، والحصول على حق استخدام الآلات المتطورة مثل A/H100 وRTX4090 وA6000.

Exabit توفر قوة الحوسبة التعلم الآلي على نطاق واسع لعمالقة Web3. مقارنة بمزودي خدمات السحابة الآخرين، يمكن للعملاء استخدام خدمات Exabit لتقليل التكاليف بشكل كبير، بينما يزيدون من الكفاءة.

هدف Exabit هو توفير أسرع وأعلى جودة وأفضل قوة الحوسبة للعملاء من خلال قنوات إمداد قوية فريدة. قوة الحوسبة عالية الجودة لا توفر فقط تكلفة المستخدمين ولكنها توفر أيضاً مجموعة شاملة من خيارات الخدمة للعملاء.

حاليًا، تمت الموافقة على جودة قوة الحوسبة AI التي تقدمها Exabit من قبل العديد من وكلاء قوة الحوسبة AI، وقد أبرمت شراكات مع عمالقة القوة مثل Renders Network و Io.net، وتهدف إلى المساهمة في التعلم الآلي من خلال اللامركزية.

مزود موارد - PingPong

تعمل PingPong كموفر لقنوات موارد DePIN، من خلال تقديم الخدمات عبر مطابقة الطلبات. تعتمد على بروتوكول مفتوح على شكل منصة، حيث تقدم موارد مجمعة أساسية قبل تقديم الخدمات. هدف PingPong هو أن تصبح مجمّع خدمات DePIN، ويمكن فهمها على أنها 1inch أو Uber في مجال DePIN.

يجمع PingPong المعلومات حول الشبكات المختلفة والاستراتيجيات، وحالة الموارد، والأداء، والاستقرار، من خلال طبقة التحكم، ويوفر SDK، ثم يقوم من خلال خوارزمية التوجيه بتقديم SDK للمستخدم.

تهدف هذه الطريقة إلى حل مشكلة الموارد والخدمات المحدودة في شبكات DePIN المختلفة، فضلاً عن جودة الخدمة الرديئة الناتجة عن تركيز الموارد العالمية في مناطق معينة. من خلال خوارزميات التوجيه، يقوم PingPong بجمع البيانات والمعلومات الأساسية عن الشبكة والمعلومات المتعلقة بالآلات، ثم يتم تجميعها لإنشاء استراتيجيات، وتقديم الخدمات وفقًا لمتطلبات العملاء. الهدف هو تحسين جودة الخدمات في طبقة تطبيقات DePIN، والبحث عن شبكة قوة الحوسبة بأفضل الأسعار في ظل نقص الموارد.

اللامركزية السحابية في ثورة بدأت للتو؟

ثانياً، تحليل بيئة قوة الحوسبة اللامركزية

توصلت Io.net وExabit إلى شراكة استراتيجية، حيث تعمل Exabit كمورد يمتلك مكتبة غنية من آلات GPU، مكرسة لتعزيز سرعة واستقرار شبكة io.net. ستسمح Io.net للعملاء بشراء واستئجار قوة الحوسبة عالية الجودة التي تقدمها Exabit بطريقة الوكالة مباشرة على شبكتها. يعتقد الطرفان أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية ودمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي يتطلب تعاونًا وثيقًا بين قادة الصناعة في وقت مبكر لتحقيق ذلك.

مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة، تواجه الحوسبة السحابية التقليدية بعض المشكلات:

  1. توفر محدود: يتطلب استخدام خدمات السحابة الرئيسية عادةً عدة أسابيع للحصول على وصول إلى الأجهزة، وغالبًا ما تكون نماذج GPU الشائعة غير متاحة.
  2. اختيار التقييد: يقتصر اختيار المستخدم في جوانب مثل أجهزة GPU والموقع ومستوى الأمان والكمون.
  3. تكلفة عالية: أسعار وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة مكلفة، وقد تصل نفقات المشروع الشهرية في عملية التدريب والاستدلال إلى عشرات الآلاف من الدولارات.

الرؤية وراء الحوسبة اللامركزية هي توفير بديل مفتوح وقابل للوصول وميسور التكلفة لمعالجة القضايا الأساسية لمزودي خدمات السحابة المركزية. ومع ذلك، لا يزال يتعين على المبتكرين العمل معًا ودعم بعضهم البعض لتحدي هيمنة عمالقة الحوسبة السحابية.

وضع الأصول

  1. نموذج الأصول الثقيلة

تتمتع Exabit كطرف مزود بحاجز مطلق مدعوم من إنفيديا. الآلات الأكثر قيمة في قوة الحوسبة للتعلم الآلي مثل A100 و RTX4090 و H100، سعر كل منها حوالي 300,000 دولار، وقد أصبحت موارد نادرة للغاية تحتكرها عمالقة الذكاء الاصطناعي التقليديين لفترة طويلة. الموارد التي تتصل بها Exabit على جانب الإمداد ثمينة للغاية، وتلعب دورًا رئيسيًا لا يمكن الاستغناء عنه في نظام قوة الحوسبة اللامركزية.

تتطلب نموذج الأصول الثابتة الذي تتبعه Exabit استثمارًا كبيرًا في الأصول الثابتة، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة نسخ هذا الحجم من الاستثمار في رأس المال والتكنولوجيا. إذا تمكنت Exabit من التعاون مع المزيد من وكلاء قوة الحوسبة اللامركزية وتوسيع جانب العرض باستمرار لتلبية احتياجات الصناعة من موارد قوة الحوسبة، فإنه من المحتمل أن تحقق احتكارًا في مجال قوة الحوسبة اللامركزية B2B وتولد تأثيرات الحجم.

ومع ذلك، فإن أكبر خطر هو أنه بعد استثمار رأس المال بكثافة، لا يمكن الاستمرار في توفير الموارد لوكلاء قوة الحوسبة. تعتمد قيمة جانب العرض بشكل كبير على ما إذا كان يمكن لوكلاء قوة الحوسبة الاستمرار في تلبية احتياجات العملاء.

  1. نموذج الأصول الخفيفة

تعتبر Io.net حاليًا من أفضل وكلاء قوة الحوسبة، حيث تعتمد على توزيع عالمي لوحدات معالجة الرسوميات لتشكيل شبكة حوسبة لامركزية ضخمة. من الناحية التجارية، تتبنى Io.net نموذج تشغيل خفيف الأصول، من خلال تشغيل المجتمع وبناء توافق عالٍ في الآراء لإنشاء علامة تجارية قوية في مجال وكلاء قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.

تشمل الأعمال الأساسية لـ Io.net:

  • تجميع قوة الحوسبة لبطاقات الرسوميات من الأفراد ومكافأة الرموز
  • الحصول على قوة الحوسبة عالية الجودة من جانب العرض لبيعها لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة

من منظور الشركات:

  • من جانب العرض شراء بأسعار منخفضة وبيع بأسعار مرتفعة قوة الحوسبة عالية الجودة للعملاء من الطرف C
  • مساعدة المستخدمين على كسب الرموز من خلال مشاركة قوة الحوسبة GPU غير المستخدمة
  • تقديم منصة قوة الحوسبة للتعدين و Staking للعملاء

من وجهة نظر العميل:

  • سعر قوة الحوسبة لشبكة Io.net أرخص بنحو 80% من خدمات الحوسبة السحابية المركزية الأخرى
  • يمكنك كسب العائدات من خلال الرهن والمشاركة
  • بعد استثمار العميل لرأس مال معين، يمكن تحقيق فوائد متراكمة

كنموذج شركة خفيف الأصول، فإن أكبر ميزة لشركة Io.net هي انخفاض المخاطر، حيث لا يتعين على الفريق استثمار تكاليف آلات كبيرة قبل البدء مثلما هو الحال في جانب العرض. إن تقليل الاستثمار المالي يسهل على الشركة والمستثمرين تحقيق هوامش ربح أعلى. ومع ذلك، نظرًا لانخفاض عوائق الدخول في الصناعة وسهولة نسخ نموذج الأعمال، يتعين على المستثمرين في القيمة على المدى الطويل أن يأخذوا ذلك بعين الاعتبار.

اللامركزية الحوسبة السحابية الثورة قد بدأت للتو؟

ثلاثة، التنمية المستقبلية

إذا كانت شراكة Exabit و Io.net يمكن أن تساعد البيئة اللامركزية لقوة الحوسبة في الانتقال من 1 إلى 10، فإن الانضمام إلى PingPong قد يوفر فرصة للوصول إلى 100.

هدف PingPong هو أن تصبح أكبر مجمع لخدمات DePIN، مباشرة تنافس Uber في Web2. كوكيل، من خلال تجميع الحالة الفعلية لمختلف الموارد، تقوم بربط العملاء بأفضل الموارد من حيث السعر والجودة. تتبنى PingPong نموذج عمل خفيف الأصول من B2B2C، يربط بين جانب العرض، ووكلاء الموارد، والعملاء النهائيين.

تعتبر القنوات التجارية كمنصة، فإذا تمكنت من التطور إلى منصة قادرة على إصدار الأصول، ستصبح المنتجات أكثر قيمة. يوفر PingPong من خلال خوارزمية التوجيه SDK لحساب الموارد لإنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي، وتحويل الأصول المالية الجديدة، وفي الوقت نفسه يساعد SDK العملاء في التعدين الديناميكي، مع التركيز على استخراج قوة الحوسبة المفيدة للموارد الحاسوبية. يمكن أن تعزز هذه الطريقة "الأصول على الأصول" بشكل كبير من سيولة الموارد والأموال.

بالنسبة لـ PingPong، يأملون في رؤية المزيد من الموردين والوكلاء يدخلون بيئة قوة الحوسبة اللامركزية، لإبراز مزاياهم، وتوسيع خطوط أعمالهم وكسب المزيد من العملاء. تمامًا كما أن السبب وراء سيطرة بايدو ودازونغ ديانبينغ على مجال المعلومات هو وجود المزيد من التجار والمعلومات التي تُرفع إلى الإنترنت، مما يجعل العملاء يطلبون بشدة من القنوات.

اللامركزية الحوسبة السحابية للثورة بدأت للتو؟

أربعة، التطلعات

تستمر الحوسبة السحابية اللامركزية في التطور. على الرغم من أن إطارها البيئي ونموذجها قد أصبحا واضحين، إلا أن الشركات الرائدة في كل دور تقوم بأداء مسؤولياتها الخاصة، إلا أنه لا يزال من المبكر هزّ مكانة عمالقة الحوسبة السحابية التقليدية. مقارنةً بالحوسبة السحابية المركزية التقليدية، يمكن للحوسبة السحابية اللامركزية أن تحل العديد من مشكلات العملاء بشكل جيد من الناحية المفاهيمية، لكن الموارد والحجم الإجمالي لهذا السوق لا يزال صغيرًا بالمقارنة.

في ظل نقص موارد قوة الحوسبة التي تدعم تطوير الذكاء الاصطناعي، يحتاج السوق إلى نموذج آخر لتجاوز هذه الأزمة. في الوقت الحالي، يمكن للحوسبة السحابية اللامركزية تلبية بعض احتياجات شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة، لكن كيفية تطورها في المستقبل لا تزال قيد الملاحظة. دعونا نشهد معًا تطور هذا الطريق الثوري، ونشارك في هذه الثورة التكنولوجية!

اللامركزية الحوسبة السحابية الثورة فقط بدأت؟

شاهد النسخة الأصلية
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • أعجبني
  • 4
  • مشاركة
تعليق
0/400
rugpull_survivorvip
· منذ 5 س
الذكاء الاصطناعي لذيذ، لكنه مكلف
شاهد النسخة الأصليةرد0
TopBuyerBottomSellervip
· منذ 17 س
Web3 مقامر، الأكثر براعة في مركز مكتمل التداول المتأرجح
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiLegendvip
· منذ 18 س
لا بد من النظر في استخدام إثبات المعرفة الصفرية
شاهد النسخة الأصليةرد0
blockBoyvip
· منذ 18 س
ارتفع ارتفع ارتفع! هذه الأسهم ذات مفهوم الذكاء الاصطناعي حقًا جذابة
شاهد النسخة الأصليةرد0
  • تثبيت