إعادة نشر العنوان الأصلي: بحث MT Capital: تقاطع الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية - الفرص والتحديات

باختصار؛ لم أقرأ

1. نحن نعتقد أن التطور في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية مستدام، وليس مجرد هيجان مؤقت. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت، نتوقع رؤية المزيد من الأموال والاهتمام يتدفقان بشكل مستمر إلى هذا المجال، مما يجلب جولات متعددة من فرص التطوير. لذلك، رسم استراتيجية لمجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية ليس فقط ممكنًا ولكنها اختيار استراتيجي ضروري.
2. في مجال الذكاء الاصطناعي x Crypto ، يمكننا تحديد العديد من الحقول الفرعية ، بما في ذلك وكيل الذكاء الاصطناعي ، والحوسبة اللامركزية ، والبيانات ، والأوراكل ، و ZKML (التعلم الآلي بدون معرفة) ، و FHEML (التعلم الآلي للتشفير المتماثل بالكامل) ، والمعالجات المشتركة ، والميمات ، والدخل الأساسي العالمي ، ومنصات الفن التوليدي ، وتطبيقات الألعاب. من بين هؤلاء ، الحوسبة اللامركزية ملحوظة بشكل خاص. سواء كانت حوسبة GPU أو النماذج الخوارزمية ، فإنها تمثل مساحة كبيرة للابتكار ، مع طلب شديد على القوة الحسابية. تصبح القوة الحسابية شكلا من أشكال الإجماع ، الذي يمكن أن تتنافس قيمته المحتملة مع سقف القيمة السوقية لسلاسل الكتل العامة. نحن متفائلون أيضا بشأن مجالات المرحلة المبكرة ولكن التي يحتمل أن تكون ضخمة من ZKML و FHEML والمعالجات المشتركة.
3. بناءً على سيولة السوق الحالية والأسس الأساسية للمشروع وتأثير المجتمع، فإن Worldcoin وArkham وRender Network وArweave وشبكة Akash وBittensor وio.netهي المشاريع الرائدة التي نعتقد أن لديها موقف قيادي وإمكانية للنمو.

مقدمة

في السنوات القليلة الماضية، شهد مجال العملات الرقمية x الذكاء الاصطناعي تطورًا وتحولًا لم يسبق له مثيل. يجمع هذا المجال الناشئ بين واحدة من أكثر التقنيات تحويلاً: تقنية البلوكشين والذكاء الاصطناعي، بهدف استكشاف كيف يمكن للنهج اللامركزي تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يعزز الشفافية والأمان والتحكم لدى المستخدمين. مع التقدم السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، وخاصة ارتفاع الذكاء الاصطناعي التوليدي، والطلب المتزايد على حلول لامركزية، أصبح مجال العملات الرقمية x الذكاء الاصطناعي واحدًا من أكثر مجالات الابتكار إثارة في مجال التكنولوجيا.

منظر جديد لتحويل الأصول في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية: المسار المبتكر للطاقة الحسابية والنماذج والبيانات

أكثر حالة استخدام مباشرة لمجال العملات الرقمية هي تحويل الأصول إلى عملات رقمية، وفي مجال الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية، تمثل "تحويل قوة الحسابات إلى أصول"، "تحويل النماذج/الوكلاء إلى أصول"، و"تحويل البيانات إلى أصول" ثلاث سيناريوهات رئيسية.

في تحويل القوة الحسابية إلى أصول، هناك اتجاهان رئيسيان: الحوسبة اللامركزية والاستدلال اللامركزي بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. تركز الحوسبة اللامركزية على استخدام شبكات موزعة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي في المقام الأول نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة للاستدلال اللامركزي. يمكن نشر هؤلاء وكلاء الذكاء الاصطناعي على الشبكات اللامركزية لتوفير خدمات ذكية مختلفة للمستخدمين، مثل التداول الآلي، ومساعدي المعرفة، أو التدقيق الأمني.

ومع ذلك ، من منظور تقني ، ينطوي تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة الحالية على معالجة ضخمة للبيانات ويتطلب عرض نطاق ترددي عالي السرعة للاتصالات ، مما يفرض متطلبات كبيرة على البنية التحتية للأجهزة. تدريب تتطلب طرز المحولات الكبيرة عادة وحدات معالجة مركزية متطورة مثل H100 أو A100 من NVIDIA ، وتقنية NVLink من NVIDIA لاتصال GPU ، ومحولات الألياف الاحترافية لتحقيق اتصالات شبكة تزيد عن 100 جيجابت في الثانية لدعم التدريب عبر مراكز بيانات متعددة. تحتوي هذه النماذج على عشرات إلى مئات المليارات من المعلمات ، مما يتطلب قدرات حسابية قوية وذاكرة لتنفيذ خوارزميات الشبكة العميقة. في الوقت نفسه ، لتوفير البيانات بسرعة للمعالجة ، يعد التخزين عالي السرعة وعرض النطاق الترددي للشبكة ضروريين لتقليل اختناقات الإدخال / الإخراج. تتطلب استراتيجيات الحوسبة المتوازية ، مثل توازي النموذج وتوازي البيانات ، عرض نطاق ترددي عالي السرعة للشبكة الداخلية والخارجية للمزامنة الفعالة بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة. وتمثل هذه المتطلبات بالفعل تحديا كبيرا للتدريب اللامركزي الذكاء الاصطناعي في ظل الظروف التكنولوجية وظروف التكلفة الحالية.

تنفيذ استنتاج الذكاء الاصطناعي من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي، بسبب مطالبه الأقل على الطاقة الحسابية وعرض النطاق التواصلي، يجعل اعتماد الأساليب اللامركزية أكثر جدوى وعملية. هذا هو أيضا السبب في أن العديد من المشاريع المتعلقة بالطاقة الحسابية في السوق الحالي مركزة أكثر على الاستنتاج بدلاً من التدريب. على الرغم من ذلك، وبالنظر إلى كفاءة التكلفة والموثوقية، غالباً ما تتفوق الحلول المركزية على الحلول اللامركزية في هذه المرحلة.

يعد أصل النماذج / الوكلاء اتجاها مهما آخر ، خاصة تحت ضغط نماذج اللغات الكبيرة مثل GPT ، ليصبح اتجاها مهما. يمكن للمستخدمين التفاعل مع الشخصيات الافتراضية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. تحويل وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء إلى NFTs ، مما يسمح للمستخدمين بشرائها أو بيعها أو جمعها أو تداولها ، على غرار المعاملات الفنية. ومع ذلك ، غالبا ما يكون للمشاريع في هذا الاتجاه عتبة تقنية أقل ، وتفتقر إلى الابتكار ، ولديها درجة أقل من التكامل بين الذكاء الاصطناعي و Crypto. تقوم العديد من المشاريع ببساطة بتحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى NFTs دون التفكير بعمق في نقاط التكامل بين الذكاء الاصطناعي و Crypto ، مما يؤدي إلى منافسة متجانسة في السوق. علاوة على ذلك ، يتم تخزين الوكلاء في الغالب على خوادم سحابية ، مع إثبات الملكية فقط في NFTs ووضعه على blockchain ، مما يؤدي إلى تكامل ضحل مع Crypto.

تتجسيد الأصول البياناتية هو أيضًا اتجاه مهم في مسار الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية، مع التركيز على استخدام التكنولوجيا اللامركزية وآليات الحوافز لإطلاق واستخدام كم كبير من موارد البيانات، التي تقتصر عادة على المجالات الخاصة، بما في ذلك البيانات الشخصية والبيانات الداخلية للشركات وما إلى ذلك. مرة يتم تحويل هذه البيانات إلى موارد متاحة للتدريب أو ضبط النماذج الكبيرة، يمكن أن يحسن ذلك بشكل كبير من احترافية وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي في مجالات رأسية مختلفة. ومع ذلك، تزيد العوامل مثل تنوع البيانات وجودة البيانات وسيناريوهات التطبيق وحماية الخصوصية من تعقيد تتجسيد البيانات، مما يجعل من التوحيد تحديًا. بينما يمكن تحويل البيانات غير القابلة للتوحيد إلى NFT، وهذا يسلط الضوء أيضًا على صعوبة إنشاء سوق لديه سيولة قوية وسهولة التداول.

تسمية البيانات اللامركزية، كجزء من تحويل الأصول البيانات، من خلال نموذج "التسمية لكسب" أو منصات التمويل الجماعي، تحفز أعضاء المجتمع على المشاركة في تسمية البيانات، مما يحسن من قابلية استخدام البيانات وجودتها وفي الوقت نفسه يقلل من التكاليف والوقت. هذا النهج في العمل اللامركزي ليس فقط يضمن كفاءة وجودة تسمية البيانات ولكنه أيضًا يضمن أن يحصل المشاركون على تعويض عادل، مما يوفر مسارًا جديدًا لتحويل الأصول البيانات.

المصدر: MT Capital

من الأعلى، يمكن رؤية أن السيناريوهات التي تم إنشاؤها فعليًا في مجال الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية محدودة نسبيا في الوقت الحالي، مع معظم الاتجاهات التي تمتلك مستويات منخفضة من الحواجز للدخول، وحماس السوق الأخير يتم تحفيزه إلى حد كبير بعمليات رأس المال ومشاعر الخوف من الفوت. تواجه مجال الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية حاليا عدة نقاط أساسية للألم:

1. نماذج أعمال غير ناضجة: AI x Crypto في مرحلة مبكرة جدًا، والعديد من المشاريع التي تحاول دمج الاثنين ليست كافية للاستفادة الكاملة من مزاياهما الخاصة. مع انخراط فرق تمتلك فهمًا عميقًا لكلا الحقلين، من المتوقع أن تُطوّر المزيد من الحلول التي تُظهر قوة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع دمج عميق لسمات العملات الرقمية.
2. التحدي المزدوج للخبرة العلمية الشاملة وتفضيلات الممارس: في مشاريع الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية، يكون للفرق غالبًا خلفية عميقة إما في مجال الذكاء الاصطناعي أو فهم عميق للويب3 والعملات المشفرة، لكنها تعاني في التفوق في كليهما. هذا لا يقتصر فقط على القدرة على الابتكار التكنولوجي واستكشاف نماذج الأعمال، بل يعكس أيضًا اتجاه تفضيل الممارسين عند اختيار مجالهم، أي أن مواهب الذكاء الاصطناعي الممتازة يترددون غالبًا في المغامرة في صناعة العملات المشفرة. هذا النقص في الخبرة العلمية الشاملة وتناقض تفضيلات الممارس يصبح عقبات رئيسية أمام الابتكار في هذا المجال. في المستقبل، ستصبح الفرق القادرة على العمل عبر الحدود والحصول على رؤى في كل من مجالي الذكاء الاصطناعي والتقنيات التشفيرية القوة الرئيسية في الابتكار والتقدم في هذا المجال.
3. تحديات تمكين التقنية الداخلية: عندما تحاول العملات الرقمية تمكين الذكاء الاصطناعي داخليًا، مثل من خلال ZKML وFHEML، فإن نقطة الألم الرئيسية هي القدرة الضئيلة على التوسع لهذه التقنيات، مما يحد من تطبيقاتها العملية. بالمثل، عندما يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين العملات الرقمية داخليًا، فإن التحدي ليس فقط مشكلة الهندسة المعقدة لدمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القائمة بالفعل ولكن أيضًا ضمان أن يمكن لهذا التكامل العمل بفعالية دون عرقلة أداء النظام. تعكس هذه التحديات أنه في تكامل الذكاء الاصطناعي مع العملات الرقمية بشكل عميق، هناك حاجة إلى حلول تقنية مبتكرة، بالإضافة إلى التغلب على تعقيد وقضايا التوسع عند تنفيذ هذه الحلول.

على الرغم من الصعوبات الحالية، نعتقد لا زلنا بأن الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية هما واحدة من أهم المجالات في هذا الدورة. إن تواجد الذكاء الاصطناعي مع العملات الرقمية ليس فقط يظهر إمكانيات تقنية قوية وآفاق تطبيقية ولكنه أيضًا يحتل موقعًا فريدًا ومهمًا في حقول التقنية والاستثمار الحالية:

1. الوضع الثوري الذكاء الاصطناعي في التكنولوجيا: ينظر إلى الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع على أنه قوة رئيسية تقود الجولة التالية من الثورة التكنولوجية. مقارنة بالدورة السابقة التي تركزت حول مفاهيم مثل metaverse ، والتي تتطلب المزيد من عمليات هبوط التطبيقات العملية وتواجه تحديات في التحقق من بيانات المستخدم ، فإن الحماس لمفاهيم metaverse ، كما تمثلها شركات مثل Roblox و Meta ، قد انخفض بسرعة بعد انهيار أسعار أسهمها. في المقابل ، لا تحتاج شركات التكنولوجيا الفائقة مثل OpenAI التي لم يتم طرحها للاكتتاب العام بعد إلى إثبات قيمتها من خلال الإيرادات في هذه المرحلة. بالمقارنة مع metaverse ، فإن الذكاء الاصطناعي له تأثير أوسع على التطبيقات العملية والابتكار التكنولوجي. إنها تخترق مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والتعليم والنقل والأمن ، وقادرة على تطوير سلسلة صناعة التكنولوجيا الفائقة بأكملها. وتطلق القوة الحاسوبية اللامركزية العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي من خلال توفير الموارد الحسابية اللازمة من خلال الشبكات الموزعة لدعم التدريب والاستدلال على نماذج الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التقدم والتطبيق الواسع النطاق للتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
2. أهمية الطاقة الحسابية: في مشاريع الذكاء الاصطناعي x العملات الرقمية، فإن أهمية الطاقة الحسابية واضحة ذاتياً. الطاقة الحسابية ليست مرتبطة فقط مباشرة بكفاءة وفعالية تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضاً مؤشر مهم على قوة المشروع التقنية والاتفاق السوقي. كلما زادت الطاقة الحسابية، زاد الاتفاق، وزادت القيمة السوقية. مع مشاركة المزيد من الشركات والأفراد في المساهمة في الطاقة الحسابية المفcentralized، فإنها لا تحقق فقط أفضلية توزيع الموارد ولكنها أيضاً تعزز استكشاف نماذج اقتصادية جديدة وطرق توزيع القيمة، مثل التعدين بواسطة الطاقة الحسابية واستضافة الطاقة الحسابية للذكاء الاصطناعي.

مشاريع تمثيلية

Worldcoin

السبب وراء الأداء المذهل الأخير لـWLD بسيط تمامًا. في 15 فبراير، أصدرت OpenAI نموذج إنشاء فيديو بمقياس كبير يسمى Sora. بتعليمات النص، يمكن لـSora إنشاء ما يصل إلى 60 ثانية من مقاطع الفيديو عالية الوضوح التي تتضمن خلفيات واقعية للغاية، ولقطات زاوية متعددة المعقدة، وسرديات شخصيات متعددة غنية عاطفيًا، مما يظهر فهمًا عميقًا للحس المشترك الفيزيائي للعالم الحقيقي. على الرغم من الترقب لإطلاق GPT-5، فإن تأثير Sora يمكن مقارنته بإطلاق GPT-5.

هذا الحدث أعاد إشعال الحماس لمجال الذكاء الاصطناعي. من المعروف جيدًا أن سام ألتمان، مؤسس شركة وورلدكوين، هو أيضًا الرئيس التنفيذي لشركة أوبن إيه آي. بفعل مشغلي السوق، أصبحت WLD سريعًا الأكثر جذبًا في السوق في بداية العام.

تتضمن Worldcoin بشكل رئيسي مجالين: التحقق من الهوية وإصدار العملة الرقمية. تشير الشائعات إلى أن OpenAI تعمل على تطوير نوعين من الروبوتات الوكلاء قادرة على فهم تعليمات الإنسان بعمق والتصرف وفقًا لها، والتي يُعتبر خطوة النهائية نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI). بمجرد بلوغ هذه الخطوة، يمكن أن تُستبدل جميع الوظائف تقريبًا، مما يترك معظم الناس يواجهون البطالة، لكنهم لا يمكن أن يجوعوا. في هذا الوقت، ستحتاج OpenAI إلى إصدار دخل أساسي (UBI) من خلال Worldcoin، حيث يمكن للأفراد جمع 6 WLD شهريًا فقط عن طريق التعرف على القزحية.

ومع ذلك، تكشف التحليل المفصل أن WLD ليس لديه تمكين كبير، وأن وجوده أكثر كونه "عملة هوائية" مضخمة. إذا استخدم WLD حقًا لتوزيع الدخل الأساسي في المستقبل، فقد يسبب هذا النوع من العملات غير المستقرة مشاكل متنوعة. ولهذا السبب يكون الكتاب الأبيض ومؤسسو Worldcoin غامضين عند مناقشة دور WLD.

من المرجح أن تظل WLD عملة ميمي إلى الأبد. ومع ذلك ، هذا لا يعني أن WLD تفتقر إلى قيمة الاستثمار. بالنظر إلى القيمة السوقية ، تشترك WLD في أوجه التشابه مع DOGE. إذا تمكنت شهرة ألتمان من تجاوز شهرة ماسك ، فقد يكون لدى WLD فرصة للوصول إلى القيمة السوقية ل DOGE. ومع ذلك ، فإن سعر الوحدة المرتفع يحد إلى حد ما من إمكاناتها كعملة ميم أعلى. إذا كان سعر Worldcoin أكثر سهولة ، فإنه بلا شك سيزيد بشكل كبير من جاذبيتها كعملة ميم أعلى. كشخصية بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي ، يمكن لكل بيان عام لسام ألتمان يتعلق الذكاء الاصطناعي أو الأحداث الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي أن يؤثر بشكل كبير على سوق Worldcoin ، مما يزيد من جاذبية Worldcoin وعدم اليقين كهدف استثماري.

إذا كانت هناك إجراءات مستقبلية لتقسيم العملة، أي إعادة تحديد موقف عملة وورلدكوين في السوق بسعر وحدة أقل ودوران أعلى، فقد تؤدي مثل هذه الاستراتيجية إلى زيادة سريعة في السعر.

على الرغم من أن تحديد السوق الحالي والتطبيق العملي لعملة Worldcoin قد يكون غامضًا إلى حد ما، مما يجعلها تُنظر من قبل البعض على أنها عملة تذكارية، فإن تأثير ألتمان والتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي يوفران لعملة Worldcoin ديناميات سوق فريدة. إذا تم اعتماد استراتيجيات سوقية معقولة، مثل تقسيم العملات، في المستقبل، فإن لدى عملة Worldcoin الإمكانية لتصبح قوة لا يمكن تجاهلها في السوق.

المصدر:https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

تأسست Arkham في عام 2020 ومقرها في الولايات المتحدة، بقيادة المؤسس والرئيس التنفيذي Miguel Morel، مع فريق يضم مدير العمليات Zachary Lerangis، مدير تطوير الأعمال Alexander Lerangis، وخبير العلاقات المؤسسية John Kottlowski. نجحت Arkham في تأمين أكثر من 12 مليون دولار في تمويل، بما في ذلك جولة عامة بقيمة 2.5 مليون دولار من Binance Labs. المؤسسون هم خبراء ذوو خبرة في صناعة العملات الرقمية، حيث أنشأوا سابقًا Reserve، وهو مشروع للعملة الثابتة مصمم للاقتصادات ذات التضخم العالي، مع مستثمرين من بينهم Peter Thiel، Sam Altman، Coinbase، وDigital Currency Group وغيرهم.

أعلنت بينانس في 10 يوليو 2023، أن عملة أركهام $ARKM ستُدرج على منصتها الإطلاق، مما يشكل أول مرة يُقدم فيها بينانس منتجًا من نوع الأداة، مما أثار اهتمامًا كبيرًا.

أركام هي منصة تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات البلوكشين، قادرة على ربط عناوين البلوكشين بكيانات في العالم الحقيقي، وتوفير منظور كامل لسلوك خلف الكواليس للمستخدمين. أطلقت أركام مؤخرًا منصة تداول ذكاء البلوكشين، أركام إنتل إكسشينج، التي تسمح للمستخدمين بطلب المعلومات المطلوبة من خلال المكافآت، بينما يمكن لمزودي المعلومات كسب المكافآت من خلال توفير المعلومات. تقدم أركام أيضًا أدوات قوية تسمح للمستخدمين بالبحث، والتصفية، والفرز لأي عملية تشفير، كاشفة الكيانات والمعلومات الشخصية وراء أنشطة السوق.

بالإضافة إلى قائمته على Binance، تدعم بورصات مثل Kraken و OKX و Hotbit أيضًا تداول $ARKM.

قدمت Arkham نموذج "Intel-to-Earn"، يتطابق بين المشترين والبائعين على سلسلة الكتل لتحقيق اقتصاد ذكاء. يُستخدم رمز منصة $ARKM لدفع رسوم منصة التحليل والتصويت في الحوكمة وتحفيز المستخدمين. إجمالي العرض لـ $ARKM هو 1 مليار، مع عرض متداول بنسبة 150 مليون (15% من الإجمالي)، وقد قام موقع الاختبار بتسجيل 200،000 مستخدم. بعد القائمة على البورصات، من المتوقع أن يصل حجم التداول إلى مستوى 100 مليون دولار.

يتضمن Arkham بشكل أساسي أدوات تحليل blockchain وسوق تداول الذكاء. توفر أدوات التحليل رؤى شاملة للبيانات من خلال صفحات الكيانات وصفحات الرموز المميزة وتعيين الشبكة وما إلى ذلك. تستخدم Arkham محرك الذكاء الاصطناعي الخاص بها Ultra لإلغاء إخفاء هوية بيانات blockchain ومطابقة العناوين مع كيانات العالم الحقيقي من خلال الخوارزميات. يسمح سوق تداول الذكاء للمستخدمين بشراء وبيع المعلومات من خلال المكافآت والمزادات ومشاركة البيانات. تحافظ Arkham على تشغيل المنصة على المدى الطويل من خلال فرض رسوم - بالنسبة لمدفوعات الإدراج والمزاد ، يتم أخذ رسوم سك بنسبة 2.5٪ ، وبالنسبة لمدفوعات المكافآت والمزادات الناجحة ، يتم فرض رسوم قبول بنسبة 5٪.

بالمقارنة مع منصات تحليل البيانات الأخرى في السوق ، تتمتع Arkham بالعديد من المزايا الفريدة ، مثل إنشاء حالات استخدام رمزية ، وتحقيق معاملات قيمة البيانات على السلسلة من خلال تبادل المعلومات ، وتزويد محللي البيانات بقناة لتحقيق الدخل من معرفتهم. تحفز المنصة نفسها من خلال آليات مثل أخذ التخفيضات ، وهو أمر مفيد للتنمية المستدامة. يوفر للمستخدمين القدرة على تتبع أرشيفات محافظهم الاستثمارية التاريخية ويخفض تكاليف البحث باستخدام الرسوم البيانية للبيانات المرئية. ومع ذلك ، تواجه Arkham تحديات مثل الدعم المحدود للسلاسل العامة ، والفجوات الوظيفية مع منصات مثل Nansen ، وإمكانية التكرار المحدودة لسيناريوهات الرمز المميز ، وقاعدة المستخدمين في المقام الأول من المهنيين الذين يحدون من جاذبية المستثمرين العاديين ، وقدرات معالجة البيانات الأضعف التي تعتمد على فرق البيانات الخارجية ، وأكثر من ذلك.

يتمتع مشروع Arkham بميزة الدخول المبكر ومساحة سوق واسعة في تحليل معلومات سلسلة الكتل ولكنه لا يزال في مراحل مبكرة مع نموذج عمل يحتاج إلى تحقق. بناء البيئة الجيولوجية والتوسيع يتطلبان وقتًا للتنمية. من بين المخاطر الوقت اللازم لانتشار تحليل معلومات سلسلة الكتل، تكاليف تعليم المستخدمين العالية، القدرة المحدودة على تكرار نموذج العمل، الاعتماد على الشخصيات لمعالجة المعلومات، تكاليف التشغيل العالية والمخاطر، جودة المعلومات المتغيرة، مخاطر السمعة وعدم التأكيد على سياسات التنظيم.

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

شبكة العرض

منذ إطلاقها في أبريل 2020 ، أصبحت Render Network منصة عرض لامركزية رائدة ، تربط المستخدمين الذين يحتاجون إلى قوة حوسبة GPU مع مقدمي الخدمات الذين لديهم موارد حوسبة فائضة. تخدم هذه المنصة في المقام الأول مجالات الحوسبة عالية الطلب مثل الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي وإنشاء محتوى الوسائط المتعددة ، مما يوفر بيئة سوق عادلة وتنافسية لجميع الأطراف المعنية من خلال استراتيجية التسعير الديناميكية الفريدة ، والتي تأخذ في الاعتبار تعقيد المهام والإلحاح والموارد المتاحة. بهذه الطريقة ، يمكن لمالكي GPU توصيل أجهزتهم بشبكة Render وقبول مهام العرض وإكمالها باستخدام برنامج OctaneRender الذي طورته OTOY. في المقابل ، يدفع المستخدمون للأفراد الذين يكملون مهام العرض باستخدام رموز RNDR ، بينما يأخذ OTOY نسبة صغيرة من RNDR كرسوم لتسهيل المعاملات وعمليات الشبكة.

توجد شبكة Render في الولايات المتحدة وتأسست على يد جولز أورباخ. ليس فقط أن أورباخ مؤسس شبكة Render، ولكنه أيضًا مؤسس والرئيس التنفيذي لـ OTOY، مساهمًا برؤى عميقة وتقدمات في تكنولوجيا تقديم الرسومات ثلاثية الأبعاد ومنصات الحوسبة اللامركزية.

قد أكملت شبكة Render عدة جولات من التمويل، بما في ذلك التمويل الاستراتيجي. في 21 ديسمبر 2021، نجحت شبكة Render في جمع 30 مليون دولار في جولة تمويل استراتيجية، مع المستثمرين بما في ذلك مؤسسات الاستثمار والأفراد المعروفين مثل Multicoin Capital، Alameda Research، Sfermion، Solana Ventures، Vinny Lingham، وBill Lee. بالإضافة إلى ذلك، جمعت شبكة Render 1.16 مليون دولار من خلال عرض العملات الأولي في يناير 2018. لقد دعم التمويل الناجح لتطوير التكنولوجيا وتوسيع السوق لشبكة Render وكذلك عكس اعتراف السوق بالإمكانات الكبيرة لخدمات العرض اللامركزي.

من خلال استخدام قدرات شبكة الند للند لرموز RNDR، يمكن لشبكة Render Network توزيع الأعباء بشكل فعال بين مقدمي موارد وحدة المعالجة الرسومية الخاملة، بينما تشجع آليات الحوافز العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية على مشاركة العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية العقدية

في ديسمبر 2023، حققت ريندر قفزة تكنولوجية كبيرة من خلال ترحيل بنيتها التحتية من إيثريوم إلى سولانا. جلب هذا الانتقال إمكانيات جديدة لريندر، بما في ذلك بث الوقت الحقيقي، والـNFTs الديناميكية، وضغط الحالة، مما يحسن بشكل كبير من أداء الشبكة وقابليتها للتوسع، ويفتح مجالًا أوسع وأكثر تنوعًا من سيناريوهات التطبيق للمستخدمين.

يظهر DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) كمفهوم جديد، يتضمن مجالين رئيسيين: شبكات الموارد الرقمية وشبكات الموارد الفعلية، بهدف تحفيز مشاركة الأفراد في بناء البنية التحتية الحقيقية واستخدامها بكفاءة من خلال آلية العمل الفيزيائي (PoPW). ظهور DePIN لا يجلب حلاً مبتكرًا لصناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) التقليدية فحسب، بل يبشر أيضًا بوصول نموذج لشبكة البنية التحتية أكثر فاعلية ولامركزية.

على الرغم من التحديات التي تواجهها صناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات الحالية من حيث ارتفاع حواجز الدخول وانخفاض كفاءة استخدام الموارد، تقدم DePIN نموذج شبكة ند لند يمكن استخدام الموارد الخاملة ومن خلال عملية اللامركزية، تخفيض حواجز الدخول، مما يعزز من تنافسية السوق والكفاءة.

نجاح ترقية شبكة Render وتكاملها الوثيق مع سولانا يظهر مزايا منصات الرندر المركزية في معالجة الاستجابة في الوقت الحقيقي وتقليل تكاليف المعاملات. هذا لا يقوي موقع قيادة Render في مجال DePIN فحسب بل يفتح أيضًا مسارات جديدة لتطوير مستقبلها.

مع استمرار شبكة Render في التقدم في الابتكار التكنولوجي وبناء البيئة البيئية، يظهر إمكانها تدريجياً في المجالات الرائدة مثل العرض اللامركزي والذكاء الاصطناعي وإدارة الحقوق الرقمية. إن Render ليست مجرد منصة خدمات العرض، بل هي محرك قوي يدفع الابتكار، ويربط الموارد بالطلب، ويعزز اللامركزية والتحول الرقمي. مع التقدم التكنولوجي المستمر والطلب السوقي المتزايد، فإن شبكة Render مستعدة لتصبح واحدة من القوى الرئيسية التي تدفع التطورات الجديدة في الاقتصاد الرقمي.

المصدر: https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

يعد Arweave بروتوكول تخزين بيانات لامركزي مبتكر مصمم لتخزين البيانات بشكل دائم. من خلال شبكة الويب الدائمة الفريدة التي توفرها Arweave، يمكن الوصول إلى البيانات المخزنة بأشكال يمكن قراءتها بواسطة البشر (على سبيل المثال، عبر متصفحات الويب)، مما يخلق إنترنت دائمة وغير قابلة للتغيير. هذه القدرة على التخزين الدائمة ثورية لضمان عدم التغيير والوصول المستمر للمعلومات، خاصة في التطبيقات التي تتطلب سلامة البيانات العالية والدوامة، مثل تخزين الوثائق القانونية وأرشيف البحوث الأكاديمية وحماية حقوق النشر.

تحفز أرفيف مقدمي خدمات تخزين البيانات ضمن شبكتها من خلال رمزها الخاص، AR، بآلية حافز اقتصادية تضمن استدامة وقابلية توسع قدرة تخزين الشبكة. كمشروع للبنية التحتية وشبكة تخزين، تهدف أرفيف إلى إعادة تشكيل طريقة تخزين البيانات والوصول إليها. المعروفة في الأصل باسم Archain، تأسست في عام 2017 ومقرها في ألمانيا. يضم الفريق المؤسس المدير التنفيذي سام ويليامز، المدير التشغيلي سيباستيان كامبوس غروث، والمدير القانوني جيتي سعيد، الذين يتمتعون بخبرة واسعة في مجالات التكنولوجيا والعمليات والقانون، ويعتبرون ركيزة أساسية لدفع تطوير مشروع أرفيف.

منذ إطلاق شبكتها الرئيسية في يونيو 2018، جذب Arweave انتباهًا ودعمًا واسعين من عدة مستثمرين رئيسيين، بما في ذلك كيانات بارزة مثل a16z Crypto وCoinbase Ventures وUnion Square Ventures. في مايو 2018، جمع جولة جمع التمويل العام 1.57 مليون دولار. بعد ذلك، قام المشروع بإجراء جولتي تمويل في نوفمبر 2019 ومارس 2020، حيث رفع 5 مليون دولار و8.3 مليون دولار على التوالي، مع مستثمرين بما في ذلك a16z Crypto وMulticoin Capital وUnion Square Ventures وCoinbase Ventures.

تقدم الحلول الموجهة للممثلين (AO) التي أطلقتها Arweave ابتكارًا كبيرًا في تكنولوجيا البلوكشين، والتي تتمثل في المقام الأول في توفيرها لبنية تكنولوجية للحوسبة فائقة التوازن. تتيح هذه البنية تشغيل عدد تعسفي من العمليات بشكل متوازٍ ضمن بيئة حوسبة موزعة، مما يعزز بشكل كبير كفاءة الحوسبة وقابليتها للتوسع. تتضمن الميزات الأساسية لـ AO القدرة الحوسبية الضخمة، وتحقيق الحوسبة القابلة للتحقق، والمعالجة المتوازية العالية والقابلية للتوسع من خلال بناء ثلاث شبكات فرعية مختلفة (وحدات الرسائل، وحدات الجدولة، وحدات الحوسبة) والاعتماد على Arweave كالطبقة الأساسية.

وتدعى AO (موجهة نحو الممثل)، مستوحاة من نموذج الممثل في علم الحاسوب، هذا النموذج ملائم بشكل خاص لتصميم وتنفيذ الأنظمة التي تكون عالية التزامن وموزعة ومقاومة للأخطاء. من خلال AO، تظهر فريق Arweave فهمهم العميق وحلولهم المبتكرة لتطوير مستقبل بيئات الحوسبة اللامركزية.

المصدر: https://foresightnews.pro/article/detail/54511

تم بناء AO على الطبقة الأساسية لـ Arweave، حيث يستخدم تخزين Arweave على السلسلة كمضيف دائم للبيانات التشغيلية، مما يعزز قدراته الحوسبة اللامركزية ويسمح بتشغيل عدد تسلسلي من العمليات بشكل تبادلي، على غرار الوظائف التعاونية لمراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، جزء أساسي من AO هو AOS، وهو نظام تشغيل محدد يستند إلى هندسة AO، والذي يسمح للمطورين بإنشاء تطبيقات باستخدام لغة Lua، مما يعزز من استخدامها ومرونتها بشكل إضافي.

إطلاق AO يتماشى مع الهدف طويل الأمد الخاص بـ Arweave من دعم شبكة بلوكشين قابلة للتوسيع بشكل كبير من خلال منصة تخزين البيانات الخاصة بها. على الرغم من أن فريق Arweave واجه تحديات في تحقيق هذا الهدف، إلا أن إصرارهم وابتكارهم جعل AO ممكنًا في نهاية المطاف. لقد عزز هذا ليس فقط وظيفية سلسلة Arweave، مما يتيح دعم المزيد من العقود الذكية وبروتوكولات البلوكشين، ولكنه أيضًا قدم حلا جديدًا وقويًا للحوسبة اللامركزية.

مبدأ عمل Arweave AO يتجاوز حدود تقنية سلسلة الكتل التقليدية من خلال تفكيك الوحدات الرئيسية الثلاث لسلسلة الكتل إلى وحدات مستقلة يمكنها التواصل مع بعضها البعض وتنفيذ حجم كبير من المعاملات بشكل متزامن، مما يحقق قدرة توسيع غير مسبوقة. تفتح هذه الابتكارات آفاقًا جديدة لتطوير Arweave نفسها، بالإضافة إلى توفير وجهات نظر وإلهام جديد لمجال سلسلة الكتل والتكنولوجيا اللامركزية بأكمله.

في نهاية المطاف، يهدف Arweave إلى جعل AO نظامًا مستقرًا يتطلب تحديثات نادرة فقط، مشابه لبيتكوين، مما يضمن استمرارية الوظائف الأساسية وحقوق المستخدم. هذه الاستقرار والشفافية أمران أساسيان بالنسبة للمستخدمين حيث يسمح لهم ببناء ثقة أعمق وفهم أفضل للبروتوكولات التي يستخدمونها. مع استمرار تطور وتحسين Arweave AO، فإن لديه القدرة على أن يصبح لاعبًا مهمًا في مجال منصة العقود الذكية اللامركزية، مما يشكل منافسة قوية لتقنيات سلسلة الكتل الحالية مثل إثريوم.

شبكة أكاش

القيمة الأساسية لشبكة Akash تكمن في دورها كمنصة حوسبة مركزية تستفيد من موارد GPU الغير مُستغلة عالميًا، تربط هذه الموارد بالمستخدمين الذين يحتاجون إلى قدرة حوسبة GPU. هذه المنصة لا تقدم فقط فرصة ربحية لأصحاب موارد GPU ولكنها توفر أيضًا خيارًا أكثر كفاءة من حيث التكلفة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى هذه الموارد. وفقًا للبيانات من سبتمبر 2023، نجحت شبكة Akash في نشر بين 150 إلى 200 من وحدات GPU على شبكتها، محققة معدل استخدام يتراوح بين 50% إلى 70%. هذا الإنجاز يترجم إلى قيمة معاملات سنوية تتراوح بين 500,000$ إلى 1,000,000$، مما يظهر الإمكانية السوقية لنموذج المشاركة في موارد الحوسبة المركزية.

تتوجه تحليلات أكثر لنموذج عمل شبكة أكاش نحو توازن ملائم مع أيربنب في سوق العقارات. فقد أنشأت أكاش سوقًا يسمح لمالكي موارد وحدة معالجة الرسومات بتأجير قوتهم الحسابية غير المستخدمة، بشكل مشابه لكيفية تأجير مضيفي أيربنب لممتلكاتهم، بينما يمكن للمستخدمين الذين يحتاجون إلى هذه الموارد الوصول إلى الطاقة الحسابية المطلوبة بتكاليف أقل. يزيد هذا النموذج ليس فقط معدل استخدام موارد وحدة معالجة الرسومات ولكنه يخفض أيضًا حاجز الدخول إلى مجالات مثل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، ارتفع الطلب على موارد الحوسبة عالية الأداء مثل وحدات المعالجة الرسومية بشكل كبير. من المتوقع أن ترى شركة Nvidia، وهي منتجة رائدة لوحدات المعالجة الرسومية، نموا كبيرا في إيراداتها في السنوات القادمة، حيث من المتوقع أن تصل إلى 60 مليار دولار في عام 2023 من 27 مليار دولار في 2022، مع توقعات بلوغها حوالي 100 مليار دولار بحلول عام 2025. تعكس هذه التوقعات للنمو الطلب القوي على قوة الحوسبة باستخدام وحدات المعالجة الرسومية على نطاق عالمي، مما يوفر لشبكة Akash فضاء سوقيا واسعا.

النموذج اللامركزي لشبكة Akash ملائم بشكل خاص للبيئة السوقية الحالية، حيث يزداد الطلب على خدمات الحوسبة السحابية، ويظل كم هائل من قدرات المعالجة العالمية للوحدة المعالجة الرسومية غير المستخدم. من خلال Akash، يمكن لمقدمي الخدمات تقديم موارد وحدة المعالجة الرسومية الخاملة، بينما يمكن للمستهلكين الوصول إلى الطاقة الحسابية اللازمة بتكلفة أقل. يقوم هذا النموذج ليس فقط بتحسين توزيع الموارد ولكن أيضًا بتحقيق تمكين القوة الحسابية، مما يتيح للمزيد من الشركات والأفراد المشاركة في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

الرمز الأصلي لشبكة Akash هو AKT، الذي يلعب عدة أدوار مهمة ضمن الشبكة. أولاً، يتم استخدام AKT لدفع ثمن الموارد الحسابية على الشبكة، بما في ذلك ولكن دون الحصر في الحساب باستخدام وحدة المعالجة الرسومية (GPU)، والتخزين، وعرض النطاق الترددي. ثانياً، يشكل AKT جزءاً من حوكمة الشبكة، حيث يمكن لحاملو الرمز المشاركة في عملية اتخاذ القرار من خلال التصويت بالرموز، مثل تحديثات البروتوكول ومقترحات التحسين. بالإضافة إلى ذلك، يعمل AKT كآلية حافزة، تشجيع المستخدمين على المشاركة في صيانة الشبكة، بما في ذلك توفير الموارد الحسابية والتحقق من العمليات.

لتشجيع المزيد من المستخدمين على تقديم موارد الحوسبة غير المستخدمة، صممت أكاش آلية حوافز أساسا من خلال طريقتين: مكافآت الرموز ورسوم المعاملات.

• مكافآت الرموز: تقدم شبكة Akash مكافآت للمستخدمين الذين يقدمون موارد الحوسبة من خلال إصدار رموز جديدة. يتم توزيع هذه الرموز الحديثة على مزودي الموارد كحوافز، مما يشجعهم على ربط المزيد من الموارد بشبكة Akash. علاوة على ذلك، يمكن أيضًا للمدققين في الشبكة والمستخدمين الذين يشاركون في حوكمة الشبكة أن يتلقوا أيضًا مكافآت الرموز AKT، مما يحفزهم على المساهمة في أمان الشبكة والحوكمة.
• رسوم المعاملات: تفرض شبكة Akash رسومًا على المعاملات باستخدام خدماتها، تدفع بالرموز المميزة AKT. وفقًا لسياسة Akash، يتم تخصيص جزء من رسوم المعاملات للعقد التي توفر موارد الحوسبة، وذلك كحافز اقتصادي مباشر لتقديم خدماتهم.

تفرض Akash رسومًا بنسبة 4٪ على المعاملات التي تدفع بـ AKT، بينما تتسبب المعاملات التي تتم بواسطة USDC (عملة مستقرة) في رسوم أعلى تبلغ 20٪. تهدف هذه الهيكلة المتفاوتة للرسوم إلى تعزيز دورة التداول واستخدام رموز AKT، بينما توفر دعمًا ماليًا لصيانة الشبكة وتطويرها.

شبكة Akash أنشأت أيضًا حوضًا مجتمعيًا، يجمع جزءًا من عوائد الشبكة، بما في ذلك الرموز التي تم إنشاؤها من التضخم ورسوم المعاملات. تُستخدم الأموال في حوض المجتمع لتمويل المشاريع والمقترحات لتطوير الشبكة، مثل التحسينات التقنية وحملات التسويق، حيث يتم تقرير تخصيص الأموال من خلال التصويت المجتمعي.

من خلال هذا النموذج المعقد ولكن الفعال للرموز وآلية الحوافز، تضمن شبكة Akash Network ليس فقط تطوير الشبكة بشكل نشط وصحي ولكنها توفر أيضًا للمستخدمين الفرصة للمشاركة في الشبكة والاستفادة منها. تساعد هذه التدابير التحفيزية في جذب المزيد من مزودي الموارد والمستخدمين للانضمام إلى نظام Akash، مما يعزز النجاح على المدى الطويل والنمو المستمر لمنصة الحوسبة اللامركزية.

ومع ذلك، وعلى الرغم من توقعات السوق الواسعة لشبكة أكاش، لا يمكن تجاهل التحديات التي تواجهها. بالإضافة إلى المنافسة مع مزودي خدمات السحابة التقليدية، يجب على أكاش تحسين منصتها التقنية باستمرار لضمان توفير خدمات فعالة وآمنة. علاوة على ذلك، يتطلب بناء وصيانة سوق لامركزية جذب مستمر لمقدمي الموارد والمستخدمين الجدد والحفاظ على نشاط السوق العالي.

المصدر: https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

تأسست Bittensor في عام 2019 من قبل باحثي الذكاء الاصطناعي علاء شعبانة وجايكوب ستيفز، حيث تم تصميمها أصلاً كباراشين لـ Polkadot. في مارس 2023، قام المشروع بتحول استراتيجي لتطوير بلوكشين خاص به، بهدف تحفيز العقد العالمية لتعلم الآلة بالعملات الرقمية لتعزيز لامركزية تطوير الذكاء الاصطناعي. قدمت Bittensor نموذجًا جديدًا من خلال تمكين هذه العقد من التدريب والتعلم بشكل تعاوني، مما يعزز الذكاء الجماعي للشبكة من خلال دمج الموارد التدريجية وتوسيع مساهمات الباحثين والنماذج الفردية في الكل.

قدمت Bittensor العديد من المفاهيم والآليات المبتكرة، مثل نموذج الخبير الموزع (MoE) وإثبات الذكاء، الذي تم تصميمه لتعزيز تطوير نظام بيئة الذكاء الاصطناعي المركزي من خلال مكافأة النماذج المفيدة لتعلم الآلة والنتائج. تهدف اقتصاديات الرمز الخاص به وهيكل البيئة إلى دعم ومكافأة المشاركين في الشبكة، وتشجيع ممارسات التوزيع العادل والمشاركة في الشبكة من خلال رمز TAO.

تعكس التصميم المعماري لـ Bittensor سعيها لإنشاء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي قوي. من خلال هيكل متدرج يتكون من المنقبين والمحققين والشركات والمستهلكين، تهدف Bittensor إلى بناء شبكة تدعم الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل شامل. في هذا الهيكل، يدفع طبقة المنقبين الابتكار باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، بينما تحافظ طبقة المحققين على أمان الشبكة وسلامتها، وتضمن الطبقات الشركات والمستهلكين أن الإنجازات التكنولوجية تتحول إلى تطبيقات عملية لتلبية احتياجات السوق والمجتمع.

يشمل المشاركون الأساسيون في شبكة Bittensor منقبين وموثقين. يقوم المنقبون بتقديم النماذج المدربة مسبقًا مقابل المكافآت، بينما يتحمل الموثقون مسؤولية تأكيد صحة نتائج النموذج. تقوم Bittensor بإنشاء حلقة ردود فعل إيجابية من خلال آليات الحوافز، مما يشجع على التنافس بين المنقبين، مما يعزز تنقيح وتحسين أداء النماذج.

على الرغم من أن Bittensor نفسه لا يشارك مباشرة في تدريب النماذج، إلا أن شبكته توفر منصة تتيح للمنقبين رفع النماذج الخاصة بهم وضبطها بدقة. يتيح هذا النهج لـ Bittensor دمج نماذج مختلفة، ومعالجة مهام مختلفة من خلال شبكات فرعية محددة، مثل توليد النصوص وتوليد الصور، وغيرها.

المصدر: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

نموذج الشبكة الفرعية الذي اعتمده Bittensor هو ميزة هامة في هندسته، حيث تركز هذه الشبكات الفرعية على تنفيذ مهام محددة. من خلال هذا النهج، تهدف Bittensor إلى تحقيق تكوين النموذج والذكاء المركزي، على الرغم من أن هذا الهدف ما زال يواجه تحديات بسبب القيود التكنولوجية والنظرية الحالية.

يتأثر نموذج اقتصاد عملة Bittensor بشدة ببيتكوين، حيث يتميز بآلية إصدار رمزية مماثلة وهيكل تحفيزي. عملة TAO ليست فقط جزءًا من مكافآت الشبكة ولكنها أيضًا مفتاح الوصول إلى الخدمات على شبكة Bittensor. الهدف الطويل الأجل للمشروع هو تعميم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز التكرار والتعلم من النماذج داخل الشبكة الذكية بطريقة لامركزية.

بالمقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية ، تكمن أكبر ميزة ل Bittensor في تعزيز الانفتاح ومشاركة التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك تكرار النماذج والخوارزميات الذكاء الاصطناعي وتحسينها داخل مجتمع أوسع ، مما يؤدي إلى تسريع التقدم التكنولوجي. علاوة على ذلك ، من خلال هيكل شبكتها اللامركزية ، تأمل Bittensor في تقليل تكاليف تطبيق التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، مما يمكن المزيد من الأفراد والشركات الصغيرة من المشاركة في ابتكار الذكاء الاصطناعي.

io.net

io.netشبكة GPU اللامركزية الابتكارية مصممة للتعامل مع تحدي الوصول إلى موارد الحوسبة في مجال التعلم الآلي (ML). يقوم المشروع بدمج موارد GPU من مراكز بيانات مستقلة ومنقبي العملات الرقمية والمشاركين في مشاريع مثل Filecoin و Render لإنشاء بركة واسعة من الطاقة الحسابية. تم تصور الفكرة من قبل المؤسس أحمد شديد في عام 2020 أثناء بناء شبكة حوسبة GPU لشركة التداول الكمي للتعلم الآلي Dark Tick، التي واجهت تكاليف مرتفعة وصعوبات في الوصول إلى الموارد. في وقت لاحق، اكتسب المشروع اهتمامًا واعترافًا أوسع في Austin Solana Hacker House.

التحديات الرئيسية io.netتهدف إلى حلها تتضمن توفر محدود لموارد الحوسبة، ونقص الخيارات، وتكاليف مرتفعة. من خلال تجميع موارد وحدة المعالجة الرسومية غير المستخدمة، io.netتقدم حلا موزعًا يتيح لفرق تعلم الآلة بناء وتوسيع سير عمل خدمة النموذج على شبكة مركزية. خلال هذه العملية، تستفيد من مكتبات الحوسبة الموزعة المتقدمة، مثل RAY، لدعم معالجة البيانات والنموذج المتوازي، مما يحسن جدولة المهام وضبط المعلمات الفائقة.

من حيث المنتجات،io.netيوفر مجموعة من الأدوات والخدمات، بما في ذلك IO Cloud، IO Worker، و IO Explorer. تم تصميم IO Cloud لنشر وإدارة أنظمة تجميع GPU لامركزية، والتي تتميز بالتكامل السلس مع IO-SDK وتقدم حلا شاملا لتوسيع التطبيقات الذكية وتطبيقات Python. يقدم IO Worker واجهة مستخدم شاملة تتيح للمستخدمين إدارة موارد الحوسبة الخاصة بهم بكفاءة، بما في ذلك إدارة الحسابات، وعرض البيانات في الوقت الحقيقي، وتتبع درجة الحرارة واستهلاك الطاقة. في الوقت نفسه، يوفر IO Explorer تصورًا شاملاً لنشاط الشبكة والإحصاءات الرئيسية، مما يساعد المستخدمين على مراقبة وفهم حالة الشبكة بشكل أفضل.

لتحفيز المشاركة وتوازن العرض والطلب،io.netقدمت عملة IO، التي تعمل على مكافأة الاستخدام المستمر من قبل فرق نشر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، ووحدات حساب السعر لعمال IO، والمشاركة في حوكمة المجتمع. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لتقلب أسعار العملات المشفرة، io.netمطورة خصيصًا عملة مستقرة مرتبطة بالدولار الأمريكي، IOSD، لتثبيت نظام الدفع وآليات التحفيز.

المصدر:https://io.net/

io.netتظهر ابتكار قوي وإمكانية سوقية في تكنولوجيا ونموذج الأعمال الخاص بها. من خلال التعاون مع Filecoin، من المتوقع أن توسع قدراتها في تخزين النماذج والموارد الحسابية، مما يوفر دعمًا قويًا لتطوير وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتمركزة. من خلال تقديم منصة فعالة من حيث التكلفة وسهلة الوصول وسهلة الاستخدام، io.netتهدف إلى أن تصبح منافسًا قويًا لمزودي خدمات السحاب التقليدية مثل AWS، مما يدفع بالابتكار والتقدم عبر مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله.

من حيث رأس المال، io.netنجحت في إكمال جولة تمويل سلسلة A بنجاح، حيث تم جمع 30 مليون دولار مع تقييم بقيمة 1 مليار دولار. لقد جذبت هذه الجولة التمويلية مشاركة من عدة مؤسسات استثمارية مشهورة، بما في ذلك Hack VC، وMulticoin Capital، وDelphi Digital، وAnimoca Brands، وSolana Ventures، وAptos، وOKX Ventures، وAmber Group. تعكس هذه السلسلة من الاستثمارات اعتراف السوق العالي بـio.netقدرات الابتكار والإمكانات السوقية في مجال الحوسبة اللامركزية والذكاء الاصطناعي.

استنتاج

مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و blockchain ، أظهر مجال الذكاء الاصطناعي x Crypto إمكانات وفرصا هائلة ، بينما يواجه أيضا سلسلة من التحديات. من خلال الخوض في السيناريوهات الأساسية الثلاثة ل "أصول الطاقة الحسابية" و "أصول النموذج / الوكيل" و "أصول البيانات" ، يمكننا أن نرى المسارات المبتكرة والعقبات الحالية في هذا المجال. تفتح القوة الحسابية اللامركزية إمكانيات جديدة للتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال ، على الرغم من الاعتماد على موارد الحوسبة عالية الأداء وعرض النطاق الترددي للاتصالات. يوفر أصل النماذج والوكلاء من خلال NFTs دليلا على الملكية ويعزز التجارب التفاعلية ، ولكن لا تزال هناك حاجة إلى تكامل تكنولوجي أعمق. يطلق أصل البيانات إمكانات بيانات المجال الخاص ، ويواجه تحديات في توحيد البيانات وسيولة السوق ، ولكنه يمهد أيضا مسارات جديدة لكفاءة الذكاء الاصطناعي والتخصص.

يجدر بالذكر أنه مع التطور المستمر والتكراري لتقنية الذكاء الاصطناعي، ستكون هناك فترات من التدفق المستمر للاهتمام ورؤوس الأموال في مجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية، مما يجلب موجات مستمرة من التطور للذكاء الاصطناعي، بدلاً من فرص ذات مرحلة واحدة فقط. تعني القيمة الدائمة والإمكانات الابتكارية لمجال الذكاء الاصطناعي والعملات الرقمية دورها كمسار رئيسي في حقول التكنولوجيا والاستثمار.

بالنظر إلى المستقبل ، سيعتمد تطوير الذكاء الاصطناعي x Crypto على الابتكار التكنولوجي والتعاون متعدد التخصصات واستكشاف متطلبات السوق. من خلال اختراق القيود التكنولوجية ، وتعميق تكامل الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، وتطوير سيناريوهات التطبيق العملي ، يتجه هذا المجال نحو التنمية طويلة الأجل ، وتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي أكثر أمانا وشفافية وعدلا. في هذه العملية ، ستستمر الفلسفة اللامركزية والممارسات التكنولوجية في دفع مجال الذكاء الاصطناعي x Crypto نحو اتجاهات أكثر انفتاحا وكفاءة وابتكارا ، مما يؤدي في النهاية إلى تحقيق قفزات مزدوجة في الابتكار التكنولوجي وخلق القيمة. وبالتالي ، فإن مسار الذكاء الاصطناعي x Crypto في الدورة الحالية يمثل فرصة مهمة لا ينبغي تفويتها ، مما يدل ليس فقط على طليعة الابتكار التكنولوجي ولكن أيضا يشير إلى اتجاهات مهمة في التطورات التكنولوجية المستقبلية واتجاهات الاستثمار.

المراجع

1. https://foresightnews.pro/article/detail/54962
2. https://foresightnews.pro/article/detail/55156
3. https://foresightnews.pro/article/detail/54807
4. https://foresightnews.pro/article/detail/55053
5. https://foresightnews.pro/article/detail/55054
6. https://twitter.com/mo_baioumy/status/1760296558539501698
7. https://twitter.com/Wuhuoqiu/status/1755922300799693108
8. https://foresightnews.pro/article/detail/53518
9. https://foresightnews.pro/article/detail/53744
10. https://foresightnews.pro/article/detail/38689
11. https://foresightnews.pro/article/detail/37989
12. https://foresightnews.pro/article/detail/37907
13. https://foresightnews.pro/article/detail/37579
14. https://foresightnews.pro/article/detail/48222
15. https://foresightnews.pro/article/detail/38545
16. https://foresightnews.pro/article/detail/37458
17. https://www.modularcapital.xyz/writing/akash
18. https://foresightnews.pro/article/detail/48972
19. https://foresightnews.pro/article/detail/49581
20. https://foresightnews.pro/article/detail/53218
21. https://foresightnews.pro/article/detail/54511
22. https://foresightnews.pro/article/detail/54515
23. https://foresightnews.pro/article/detail/54819
24. https://foresightnews.pro/article/detail/21045
25. https://foresightnews.pro/article/detail/52521
26. https://foresightnews.pro/article/detail/47729
27. https://foresightnews.pro/article/detail/47532

إخلاء المسؤولية:

1. يتم نشر هذه المقالة من [ MT Capitalإعادة توجيه العنوان الأصلي 'MT Capital Research: The Intersection of AI x Crypto — Opportunities and Challenges'، جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصليشينوي، إيانإذا كانت هناك اعتراضات على هذا النشر مراسلةGate تعلمالفريق، وسيتولى التعامل معه على الفور.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء الواردة في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقالة إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. يحظر نسخ المقالات المترجمة أو توزيعها أو سرقتها، ما لم يذكر ذلك.