دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير: فرص جديدة للبنية التحتية الموزعة
في عالم التكنولوجيا اليوم، لا شك أن الذكاء الاصطناعي والتشفير هما المجالان الأكثر جاذبية. هذان القطاعان مليئان بالإبداع وإمكانات النمو، وتحقيق النجاح في أي من هذين المجالين قد يؤدي إلى اختراقات مهنية هائلة.
من المثير للاهتمام أن بعض الأشخاص بدأوا بالفعل في الظهور في هذين المجالين في نفس الوقت. على سبيل المثال، حققوا تقدمًا كبيرًا في صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال ChatGPT من OpenAI، وفي الوقت نفسه أطلقوا مشروع توكن يحظى باهتمام كبير في مجال التشفير.
AI+DePIN: المسار المدمج الناشئ
مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، تزداد الحاجة إلى بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد. تحتاج بنية الذكاء الاصطناعي إلى دعم قوي من القدرة الحاسوبية، حيث إن استهلاك الطاقة الخاص بها يتجاوز حتى تعدين البيتكوين. تجعل التكاليف المرتفعة للأجهزة واستهلاك الطاقة نموذج توفير القدرة الحاسوبية المركزية التقليدي في مواجهة التحديات.
في هذا السياق، ظهرت فكرة جديدة: تطبيق فكرة اللامركزية في Web3 على بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الطريقة إلى خفض عتبة دخول البنية التحتية لتقنية الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين العاديين بالمشاركة. وهذا هو ما يسمى حلبة AI+DePIN.
DePIN هو اختصار لـ "شبكة البنية التحتية المادية الموزعة". تشمل العناصر الأساسية ما يلي:
لامركزية: كسر احتكار مقدمي خدمات السحابة التقليديين
البنية التحتية المادية: تقدم خدماتها من خلال مجموعة متنوعة من الأجهزة
اقتصاد الرموز: تعزيز المشاركة وبناء المجتمع من خلال الحوافز الاقتصادية
الطلبات المتعددة المستويات على القوة الحاسوبية من الذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم متطلبات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي تقريبًا إلى ثلاث فئات:
تدريب النماذج الكبيرة: يتطلب أعلى المتطلبات، يحتاج إلى أجهزة عالية الأداء متخصصة
استنتاج النموذج: يتطلب متطلبات عالية من الأجهزة، ولكن أقل من مرحلة التدريب
الحوسبة الطرفية: تشغيل نماذج عمودية صغيرة، تتطلب قدرة معالجة منخفضة نسبياً
توفر هذه الهيكلية المتعددة المستويات الفرص لمشاركين بمقاييس مختلفة. على الرغم من أن أجهزة المستخدمين العاديين قد تواجه صعوبة في تلبية متطلبات تدريب النماذج الكبيرة، إلا أنه لا يزال هناك مجال للتطبيق في استدلال النموذج والحوسبة الطرفية.
المشاريع الممثلة في مجال AI+DePIN
IO.NET
IO.NET هي منصة لامركزية لتقنية الذكاء الاصطناعي مبنية على سولانا. تهدف إلى تجميع مراكز البيانات المستقلة، وعمال تعدين العملات المشفرة، وغيرها من الشبكات التي تحتوي على موارد GPU غير المستغلة بشكل كافٍ. المشروع موجه بشكل أساسي نحو الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمطورين، حيث يوفر لهم حلولاً أكثر اقتصاداً لقوة الحوسبة.
أثير
Aethir هو منصة حوسبة سحابية تهدف إلى تحقيق مشاركة وتحسين استخدام موارد GPU. لا يقتصر هذا المشروع على مجال الذكاء الاصطناعي فقط ، بل يشمل أيضًا تطبيقات مثل الألعاب السحابية وتعلم الآلة. لقد أنشأت Aethir شراكات مع العديد من استوديوهات الألعاب الكبرى ، مما يظهر اتجاهات تطوير جيدة.
عشب
Grass هو منصة تتيح للمستخدمين تحقيق الأرباح من خلال بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة. كل ما يحتاجه المستخدمون هو تقديم عرض النطاق الترددي غير المستخدم من خلال إضافة المتصفح لكسب النقاط. هذه "التعدين أثناء التصفح" تقلل من عتبة المشاركة، مما يسمح للمستخدمين العاديين بالانضمام بسهولة.
(EdgeMatrix Computing) EMC
EMC هو مشروع حساب مصفوفة حافة يركز على تقديم دعم القوة الحاسوبية لنماذج صغيرة في المجالات الرأسية على جانب الحافة. تتميز هذه المشروع بمتطلبات الأجهزة المنخفضة نسبيًا، حتى أن أجهزة الكمبيوتر المحمولة العادية يمكن أن تشارك، مما يوفر للمستخدمين طريقة تعدين منخفضة العتبة.
الخاتمة
إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتشفير يوفر فرصًا جديدة لكل من الصناعتين. من خلال طريقة DePIN، قد يصبح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وشمولية. على الرغم من أن هذه المشاريع لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن الإمكانيات وروح الابتكار التي تظهرها تستحق الانتباه. في المستقبل، قد نرى حقًا سيناريوهات حيث توفر الأجهزة اليومية للمستخدمين العاديين قوة حوسبة للذكاء الاصطناعي وتستفيد من ذلك. قد لا يؤدي هذا الاندماج فقط إلى تغيير طريقة بناء البنية التحتية التكنولوجية، ولكن قد يخلق أيضًا طرقًا جديدة للحصول على القيمة للأشخاص العاديين.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 23
أعجبني
23
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BlockchainTherapist
· 07-24 19:20
قوة الحوسبة赛道又来骗钱了
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableGenius
· 07-23 06:58
في الواقع، ستتعرض التجزئة للخسارة هنا كما هو معتاد... الأمل اللامركزي في أفضل حالاته، أشعر بالأسف لذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
RebaseVictim
· 07-21 21:30
يجب أن نأكل العظام الصلبة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
DuckFluff
· 07-21 21:28
هذه الموجة، يجب على الذكاء الاصطناعي أن يدخل بالكامل
AI+DePIN: البنية التحتية اللامركزية تقود ثورة جديدة في قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي
دمج الذكاء الاصطناعي والتشفير: فرص جديدة للبنية التحتية الموزعة
في عالم التكنولوجيا اليوم، لا شك أن الذكاء الاصطناعي والتشفير هما المجالان الأكثر جاذبية. هذان القطاعان مليئان بالإبداع وإمكانات النمو، وتحقيق النجاح في أي من هذين المجالين قد يؤدي إلى اختراقات مهنية هائلة.
من المثير للاهتمام أن بعض الأشخاص بدأوا بالفعل في الظهور في هذين المجالين في نفس الوقت. على سبيل المثال، حققوا تقدمًا كبيرًا في صناعة الذكاء الاصطناعي من خلال ChatGPT من OpenAI، وفي الوقت نفسه أطلقوا مشروع توكن يحظى باهتمام كبير في مجال التشفير.
AI+DePIN: المسار المدمج الناشئ
مع ظهور نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، تزداد الحاجة إلى بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بشكل متزايد. تحتاج بنية الذكاء الاصطناعي إلى دعم قوي من القدرة الحاسوبية، حيث إن استهلاك الطاقة الخاص بها يتجاوز حتى تعدين البيتكوين. تجعل التكاليف المرتفعة للأجهزة واستهلاك الطاقة نموذج توفير القدرة الحاسوبية المركزية التقليدي في مواجهة التحديات.
في هذا السياق، ظهرت فكرة جديدة: تطبيق فكرة اللامركزية في Web3 على بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الطريقة إلى خفض عتبة دخول البنية التحتية لتقنية الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمستخدمين العاديين بالمشاركة. وهذا هو ما يسمى حلبة AI+DePIN.
DePIN هو اختصار لـ "شبكة البنية التحتية المادية الموزعة". تشمل العناصر الأساسية ما يلي:
الطلبات المتعددة المستويات على القوة الحاسوبية من الذكاء الاصطناعي
يمكن تقسيم متطلبات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي تقريبًا إلى ثلاث فئات:
توفر هذه الهيكلية المتعددة المستويات الفرص لمشاركين بمقاييس مختلفة. على الرغم من أن أجهزة المستخدمين العاديين قد تواجه صعوبة في تلبية متطلبات تدريب النماذج الكبيرة، إلا أنه لا يزال هناك مجال للتطبيق في استدلال النموذج والحوسبة الطرفية.
المشاريع الممثلة في مجال AI+DePIN
IO.NET
IO.NET هي منصة لامركزية لتقنية الذكاء الاصطناعي مبنية على سولانا. تهدف إلى تجميع مراكز البيانات المستقلة، وعمال تعدين العملات المشفرة، وغيرها من الشبكات التي تحتوي على موارد GPU غير المستغلة بشكل كافٍ. المشروع موجه بشكل أساسي نحو الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمطورين، حيث يوفر لهم حلولاً أكثر اقتصاداً لقوة الحوسبة.
أثير
Aethir هو منصة حوسبة سحابية تهدف إلى تحقيق مشاركة وتحسين استخدام موارد GPU. لا يقتصر هذا المشروع على مجال الذكاء الاصطناعي فقط ، بل يشمل أيضًا تطبيقات مثل الألعاب السحابية وتعلم الآلة. لقد أنشأت Aethir شراكات مع العديد من استوديوهات الألعاب الكبرى ، مما يظهر اتجاهات تطوير جيدة.
عشب
Grass هو منصة تتيح للمستخدمين تحقيق الأرباح من خلال بيع الموارد الشبكية غير المستخدمة. كل ما يحتاجه المستخدمون هو تقديم عرض النطاق الترددي غير المستخدم من خلال إضافة المتصفح لكسب النقاط. هذه "التعدين أثناء التصفح" تقلل من عتبة المشاركة، مما يسمح للمستخدمين العاديين بالانضمام بسهولة.
(EdgeMatrix Computing) EMC
EMC هو مشروع حساب مصفوفة حافة يركز على تقديم دعم القوة الحاسوبية لنماذج صغيرة في المجالات الرأسية على جانب الحافة. تتميز هذه المشروع بمتطلبات الأجهزة المنخفضة نسبيًا، حتى أن أجهزة الكمبيوتر المحمولة العادية يمكن أن تشارك، مما يوفر للمستخدمين طريقة تعدين منخفضة العتبة.
الخاتمة
إن الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتشفير يوفر فرصًا جديدة لكل من الصناعتين. من خلال طريقة DePIN، قد يصبح بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وشمولية. على الرغم من أن هذه المشاريع لا تزال في مراحلها الأولى، إلا أن الإمكانيات وروح الابتكار التي تظهرها تستحق الانتباه. في المستقبل، قد نرى حقًا سيناريوهات حيث توفر الأجهزة اليومية للمستخدمين العاديين قوة حوسبة للذكاء الاصطناعي وتستفيد من ذلك. قد لا يؤدي هذا الاندماج فقط إلى تغيير طريقة بناء البنية التحتية التكنولوجية، ولكن قد يخلق أيضًا طرقًا جديدة للحصول على القيمة للأشخاص العاديين.