الحوسبة السحابية اللامركزية: الأمل الجديد في ثورة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، شهدت قيمة سوق الشركات الكبرى مثل OpenAI وNVIDIA زيادة كبيرة. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية التشفير السرد المركزي الحالي في السوق، مما جذب الكثير من الاستثمارات والاهتمام. على الرغم من وجود فجوات في التطبيق الفعلي، إلا أن اللامركزية كأداة لتطوير الذكاء الاصطناعي لديها بالفعل إمكانات هائلة. يكرس المشاركون في Web3 جهودهم لاستغلال مزايا اللامركزية لتوسيع أربعة مجالات أساسية للذكاء الاصطناعي: البيانات، النماذج، التدريب والاستدلال.
تعتبر البيانات كمواد خام لتقنية الذكاء الاصطناعي، العنصر الأكثر أهمية. بينما تعتبر قوة الحوسبة الأداة الرئيسية لمعالجة هذه المواد الخام، مما يؤثر بشكل مباشر على كفاءة الإنتاج. ستتناول هذه المقالة بشكل أساسي مشكلة قوة الحوسبة ونموذجها الاقتصادي في إطار "Crypto x AI x DePIN".
1. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية
حالياً، يتم احتكار موارد قوة الحوسبة عالية الجودة من قبل الشركات الكبرى التقليدية، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد الحصول على قوة حوسبة ذات تكلفة معقولة. لحل هذه المشكلة، يعتمد مشروع DePIN نموذج اقتصاد P2P، مما يسمح للمستخدمين كموفري موارد بالحصول على مكافآت رمزية.
في بيئة اللامركزية لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، تتكون أساسًا من ثلاثة أجزاء:
وكيل الموارد - Io.net
Io.net هو شبكة حوسبة لامركزية، تعمل كوكيل لقوة الحوسبة لتقديم قوة حوسبة AI عالية الجودة للعملاء. أكمل المشروع مؤخرًا تمويل الجولة A بقيمة 30 مليون دولار، والهدف هو تجميع مليون وحدة GPU لتشكيل شبكة قوة الحوسبة DePIN ضخمة. تقوم Io.net بتحقيق تنسيق عمل GPU من خلال بناء وحدات التجميع، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف نشر أجهزة الحوسبة لشركات AI الناشئة.
مزود الموارد - Exabit
تعتبر Exabit عقدة خدمات قوة الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تمتلك موارد شاملة من شرائح عالية الجودة لتعلم الآلة العميق. بفضل علاقتها الوثيقة مع إنفيديا، يمكن لـ Exabit الوصول مباشرة إلى موارد GPU من الدرجة الأولى في مئات مراكز البيانات. لقد تم الاعتراف بجودة قوتها الحوسبية من قبل العديد من وكلاء القوة الحوسبية، وأقامت شراكات مع Renders Network و Io.net.
مزود موارد - PingPong
يستخدم PingPong بروتوكول مفتوح قائم على المنصة، حيث يجمع بين موارد DePIN المختلفة لتقديم الخدمات. من خلال طبقة التحكم، يتم الحصول على معلومات حول موارد الشبكات المختلفة، والأداء، والاستقرار، ثم يتم استخدام خوارزمية التوجيه لتوفير أفضل تطابق للخدمات للمستخدمين.
二، تحليل نظام قوة الحوسبة اللامركزي
تهدف الشراكة الاستراتيجية بين Io.net وExabit إلى تعزيز سرعة الشبكة واستقرارها. تعتقد الشركتان أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية يتطلب تعاونًا وثيقًا بين القادة الأوائل. بالمقارنة مع القيود على قابلية الاستخدام والاختيار والتكاليف العالية التي تواجهها الحوسبة السحابية التقليدية، توفر الحوسبة اللامركزية حلولًا أكثر انفتاحًا وإمكانية الوصول وفعالية من حيث التكلفة.
تحليل نمط الأصول
تتبنى Exabit نموذج الأصول الثقيلة، حيث تمتلك حاجزًا مطلقًا من موارد GPU عالية الجودة. يتطلب هذا النموذج استثمارات كبيرة في الأصول الثابتة، ولكنه يمنحها أيضًا موقعًا لا يمكن استبداله على جانب العرض. من ناحية أخرى، تتبنى Io.net نموذج التشغيل القائم على الأصول الخفيفة، حيث تجمع موارد GPU العالمية من خلال تشغيل المجتمع وبناء العلامة التجارية. بينما تتبنى PingPong، كوسيط، نموذج الأصول الخفيفة B2B2C، حيث تجمع معلومات الموارد المختلفة لتقديم أفضل الخيارات للعملاء.
ثلاثة، آفاق المستقبل
تتكون بيئة الحوسبة السحابية اللامركزية بشكل تدريجي، حيث تعمل الشركات الرائدة في مختلف الأدوار على الوفاء بمسؤولياتها. على الرغم من أن الحلول اللامركزية لا تزال تعاني من نقص في الموارد والنطاق مقارنةً بالعمالقة التقليديين في مجال الحوسبة السحابية، إلا أنها تقدم خيارات جديدة للسوق، خاصة لتلبية بعض احتياجات شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
مع تقدم التكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، من المتوقع أن تلعب الحوسبة السحابية اللامركزية دورًا متزايد الأهمية في حل مشكلة نقص موارد قوة الحوسبة. إن تطور هذه الثورة في قوة الحوسبة يستحق أن نشهده ونشارك فيه معًا.
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.
الحوسبة السحابية اللامركزية: الهيكل والفرص الجديدة لثورة قوة الحوسبة في الذكاء الاصطناعي
الحوسبة السحابية اللامركزية: الأمل الجديد في ثورة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، شهدت قيمة سوق الشركات الكبرى مثل OpenAI وNVIDIA زيادة كبيرة. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية التشفير السرد المركزي الحالي في السوق، مما جذب الكثير من الاستثمارات والاهتمام. على الرغم من وجود فجوات في التطبيق الفعلي، إلا أن اللامركزية كأداة لتطوير الذكاء الاصطناعي لديها بالفعل إمكانات هائلة. يكرس المشاركون في Web3 جهودهم لاستغلال مزايا اللامركزية لتوسيع أربعة مجالات أساسية للذكاء الاصطناعي: البيانات، النماذج، التدريب والاستدلال.
تعتبر البيانات كمواد خام لتقنية الذكاء الاصطناعي، العنصر الأكثر أهمية. بينما تعتبر قوة الحوسبة الأداة الرئيسية لمعالجة هذه المواد الخام، مما يؤثر بشكل مباشر على كفاءة الإنتاج. ستتناول هذه المقالة بشكل أساسي مشكلة قوة الحوسبة ونموذجها الاقتصادي في إطار "Crypto x AI x DePIN".
1. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية
حالياً، يتم احتكار موارد قوة الحوسبة عالية الجودة من قبل الشركات الكبرى التقليدية، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد الحصول على قوة حوسبة ذات تكلفة معقولة. لحل هذه المشكلة، يعتمد مشروع DePIN نموذج اقتصاد P2P، مما يسمح للمستخدمين كموفري موارد بالحصول على مكافآت رمزية.
في بيئة اللامركزية لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، تتكون أساسًا من ثلاثة أجزاء:
وكيل الموارد - Io.net
Io.net هو شبكة حوسبة لامركزية، تعمل كوكيل لقوة الحوسبة لتقديم قوة حوسبة AI عالية الجودة للعملاء. أكمل المشروع مؤخرًا تمويل الجولة A بقيمة 30 مليون دولار، والهدف هو تجميع مليون وحدة GPU لتشكيل شبكة قوة الحوسبة DePIN ضخمة. تقوم Io.net بتحقيق تنسيق عمل GPU من خلال بناء وحدات التجميع، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف نشر أجهزة الحوسبة لشركات AI الناشئة.
مزود الموارد - Exabit
تعتبر Exabit عقدة خدمات قوة الحوسبة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث تمتلك موارد شاملة من شرائح عالية الجودة لتعلم الآلة العميق. بفضل علاقتها الوثيقة مع إنفيديا، يمكن لـ Exabit الوصول مباشرة إلى موارد GPU من الدرجة الأولى في مئات مراكز البيانات. لقد تم الاعتراف بجودة قوتها الحوسبية من قبل العديد من وكلاء القوة الحوسبية، وأقامت شراكات مع Renders Network و Io.net.
مزود موارد - PingPong
يستخدم PingPong بروتوكول مفتوح قائم على المنصة، حيث يجمع بين موارد DePIN المختلفة لتقديم الخدمات. من خلال طبقة التحكم، يتم الحصول على معلومات حول موارد الشبكات المختلفة، والأداء، والاستقرار، ثم يتم استخدام خوارزمية التوجيه لتوفير أفضل تطابق للخدمات للمستخدمين.
二، تحليل نظام قوة الحوسبة اللامركزي
تهدف الشراكة الاستراتيجية بين Io.net وExabit إلى تعزيز سرعة الشبكة واستقرارها. تعتقد الشركتان أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية يتطلب تعاونًا وثيقًا بين القادة الأوائل. بالمقارنة مع القيود على قابلية الاستخدام والاختيار والتكاليف العالية التي تواجهها الحوسبة السحابية التقليدية، توفر الحوسبة اللامركزية حلولًا أكثر انفتاحًا وإمكانية الوصول وفعالية من حيث التكلفة.
تحليل نمط الأصول
تتبنى Exabit نموذج الأصول الثقيلة، حيث تمتلك حاجزًا مطلقًا من موارد GPU عالية الجودة. يتطلب هذا النموذج استثمارات كبيرة في الأصول الثابتة، ولكنه يمنحها أيضًا موقعًا لا يمكن استبداله على جانب العرض. من ناحية أخرى، تتبنى Io.net نموذج التشغيل القائم على الأصول الخفيفة، حيث تجمع موارد GPU العالمية من خلال تشغيل المجتمع وبناء العلامة التجارية. بينما تتبنى PingPong، كوسيط، نموذج الأصول الخفيفة B2B2C، حيث تجمع معلومات الموارد المختلفة لتقديم أفضل الخيارات للعملاء.
ثلاثة، آفاق المستقبل
تتكون بيئة الحوسبة السحابية اللامركزية بشكل تدريجي، حيث تعمل الشركات الرائدة في مختلف الأدوار على الوفاء بمسؤولياتها. على الرغم من أن الحلول اللامركزية لا تزال تعاني من نقص في الموارد والنطاق مقارنةً بالعمالقة التقليديين في مجال الحوسبة السحابية، إلا أنها تقدم خيارات جديدة للسوق، خاصة لتلبية بعض احتياجات شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة.
مع تقدم التكنولوجيا وتحسين النظام البيئي، من المتوقع أن تلعب الحوسبة السحابية اللامركزية دورًا متزايد الأهمية في حل مشكلة نقص موارد قوة الحوسبة. إن تطور هذه الثورة في قوة الحوسبة يستحق أن نشهده ونشارك فيه معًا.