الحوسبة السحابية اللامركزية: اتجاه جديد في توفير قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي

مع التطور السريع للتكنولوجيا، شهدت قيم شركات مثل OpenAI وNVIDIA زيادة كبيرة في السنوات الأخيرة. أصبح دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية التشفير السرد المركزي في السوق الحالي، مما جذب الكثير من الاستثمارات والاهتمام. في ظل التطور الكبير للذكاء الاصطناعي، تظهر اللامركزية كأداة قوية، وتظهر إمكانات هائلة ومساحة تخيل. على الرغم من وجود فجوة في التطبيقات العملية مقارنة بالنموذج المركزي، أصبح الاستفادة من مزايا Web3 لتوسيع المجالات الأساسية للذكاء الاصطناعي هدفًا مشتركًا لمشاركي الصناعة.

تتعلق تطورات تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي بأربعة جوانب: البيانات، والنماذج، والتدريب، والاستدلال. من بين هذه الجوانب، تُعتبر البيانات العنصر الأكثر جوهرية، ويمكن اعتبارها المواد الخام لتقنية الذكاء الاصطناعي، بينما تمثل الجوانب الأخرى طرق معالجة البيانات. تلعب تقنية اللامركزية دوراً مهماً وقيمة في مجالات مثل تسمية البيانات وتخزينها.

إذا كانت البيانات هي المواد الخام، فإن قوة الحوسبة هي الأدوات المستخدمة لمعالجة هذه المواد الخام، من أجل تحقيق أقصى كفاءة في الإنتاج. ستتناول هذه المقالة موضوع "قوة الحوسبة"، وتحليل الإطار البيئي ونموذج الاقتصاد الخاص بـ Crypto x AI x DePIN.

أ. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية

المشاكل الحالية: قوة الحوسبة عالية الجودة كعنصر أساسي في تطوير الذكاء الاصطناعي، أصبحت الآن محتكرة من قبل الشركات العملاقة التقليدية، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد الحصول على موارد قوة حوسبة ذات تكلفة مناسبة، حيث أصبحت الأسعار المرتفعة العقبة الرئيسية أمام معظم الطلبات.

حلول اللامركزية: تعتمد المشاريع الحالية في مجال DePIN بشكل كبير على نموذج الاقتصاد القائم على P2P، حيث توفر موارد عالية الجودة لمستخدمي الموارد، مما يسمح لكل مستخدم بأن يكون مزودًا لموارد المرافق المادية، مع الحصول على مكافآت رمزية.

مع الزيادة الكبيرة في الطلب على قوة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي، تم تشكيل إطار متوازن بالكامل لتزويد قوة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي. من بين المشاريع الرائدة مثل Io.net وExabit وPingPong، تلعب هذه المشاريع أدوارًا مهمة مختلفة في النظام البيئي، حيث أن الحواجز التقنية لهذه المشاريع وتخطيطها لمستقبل قوة الحوسبة اللامركزية يثيران الانتباه.

يتكون النظام البيئي لقوة الحوسبة الذكية اللامركزية بشكل رئيسي من ثلاثة أجزاء، تؤدي أدوار وكيل الموارد، ومزود الموارد، والتاجر.

وكيل الموارد - Io.net

Io.net هو شبكة حوسبة لامركزية، تعمل كوكيل لقوة الحوسبة، وتقدم للعملاء قوة حوسبة AI عالية الجودة بأسعار منخفضة. يمتلك الجانب المورّد موارد GPU موزعة عالميًا، والعملاء هم بشكل رئيسي الشركات الناشئة من الجولة الأولى إلى الجولة B التي تركز على استنتاج AI.

هذا المشروع القائم على سلسلة Solana في DePIN أكمل مؤخرًا جولة تمويل بقيمة 30 مليون دولار، بقيادة Hack VC، وشارك فيه Multicoin Capital وForesight Ventures وSolana Labs.

كوكيل رئيسي لموارد قوة الحوسبة الذكائية، تخطط Io.net لتجميع مليون وحدة معالجة رسومية (GPU) لتشكيل شبكة قوة الحوسبة DePIN الضخمة، بهدف تقديم أسعار أقل للعملاء. يمكن للمستخدمين تقديم قوة الحوسبة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) ومعالجات وحدة المعالجة المركزية (CPU) غير المستخدمة إلى منصة io.net، والحصول على حوافز رمزية $IO. الهدف الأساسي هو التحكم في الأسعار في بيئة اللامركزية، وتقديم قوة الحوسبة الذكائية عالية الجودة، ومساعدة الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي على تقليل التكاليف.

تقدم IO.net خدمات الحوسبة السحابية IO Cloud التي تعتمد على بناء وحدات عنقودية، مما يجعل جميع وحدات معالجة الرسومات (GPU) متصلة ببعضها البعض، مما يحقق التنسيق الكبير في عمليات التدريب والاستدلال. وهذا يسمح لوحدات معالجة الرسومات بالوصول إلى قوة الحوسبة اللازمة للوصول إلى قواعد بيانات أكبر وحساب نماذج أكثر تعقيداً. يمكن للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي استخدام منتجات io.net لنشر أجهزة الحوسبة بتكلفة تعادل عشر التكلفة المركزية. والأكثر إثارة للإعجاب هو أن io.net تركز على تجميع قوة الحوسبة في مجال التعلم الآلي، حيث يمكنها تهيئة وحدات معالجة الرسومات لمشاريع DePIN الكبرى مثل شبكة Render وFileCoin، مما يوفر الدعم المباشر والأساسي للموارد على المستوى التكنولوجي.

حاليًا، تحتل عدد مجموعات GPU المجمعة في io.net المرتبة الأولى في الصناعة، حيث يتجاوز عدد GPUs المتاحة على الإنترنت 200,000، منها حوالي 50,000 من GeForce RTX 4090، وأكثر من 30,000 من GeForce RTX 3090 Ti.

مزود الموارد - Exabit

تُعد Exabit من أبرز مزودي قوة الحوسبة الذكية القابلة للتطوير، حيث يمكنها توفير عدد كافٍ من الرقائق للتعلم الآلي العميق. يُعتبر فريق Exabit وجودًا فريدًا في الموارد التقليدية لقوة الحوسبة الذكية. كواحدة من الوكلاء الرئيسيين لشركة AI العملاقة إنفيديا، يمكن لـ Exabit الوصول مباشرة إلى مئات من مراكز البيانات ولديها حق الوصول إلى آلات A/H100 و RTX4090 و A6000.

Exabit يوفر قوة الحوسبة للتعلم الآلي على نطاق واسع لعمالقة Web3. بالمقارنة، يحتاج بعض العملاء إلى إنفاق أكثر من 140,000 دولار شهريًا للحصول على خدمات السحابة، بينما بعد الانتقال إلى Exabit، انخفضت رسوم استخدام خدمات السحابة إلى حوالي 40,000 دولار شهريًا، مما قلل التكاليف بأكثر من 70٪ وزاد الكفاءة بنسبة 30٪.

الهدف من Exabit هو توفير أسرع وأفضل وأعلى جودة من قوة الحوسبة للعملاء من خلال قنوات إمداد فريدة من نوعها. قوة الحوسبة عالية الجودة لا توفر فقط تكاليف للمستخدمين، بل تقدم أيضًا مجموعة شاملة من خيارات الخدمة للعملاء.

لقد تم الاعتراف بجودة قوة الحوسبة التي تقدمها Exabit من قبل العديد من وكالات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، وقد أبرمت بالفعل شراكات مع عمالقة قوة الحوسبة مثل Renders Network وIo.net، وتهدف إلى المساهمة في مجال التعلم الآلي من خلال اللامركزية.

مزود الموارد - PingPong

تعمل PingPong كمزود لموارد DePIN، حيث تقدم الخدمات من خلال مطابقة الطلبات. تعتمد PingPong على بروتوكول مفتوح على شكل منصة، حيث تقدم موارد مجمعة أساسية ثم تقدم الخدمات. هدفها هو أن تصبح مجمع خدمات DePIN، ويمكن فهمها على أنها 1inch أو نسخة مجمعة من Uber في مجال DePIN.

تقوم PingPong بالحصول على معلومات حول الشبكات المختلفة والاستراتيجيات وحالة الموارد والأداء والاستقرار من خلال طبقة التحكم، وتقدم SDK، ثم تقدم SDK للمستخدمين من خلال خوارزمية التوجيه.

نقاط الألم: الموارد والخدمات في شبكات DePIN محدودة، والبحث عن تخصيص الموارد على مستوى العالم يؤدي بسبب التركيز المفرط في المناطق إلى جودة خدمة رديئة.

الحل: خوارزمية التوجيه - الحصول على البيانات، معلومات الشبكة الأساسية ومعلومات الآلة، ثم تجميعها لإنتاج استراتيجيات، وتقديم الخدمات وفقًا لمتطلبات العملاء. الهدف هو تحسين جودة الخدمات في طبقة تطبيقات DePIN، والبحث عن الشبكة المثلى لقوة الحوسبة بأسعار مناسبة في حالة نقص الموارد.

ثانياً، تحليل بيئة قوة الحوسبة اللامركزية

توصّلت Io.net و Exabit إلى تعاون استراتيجي، حيث تعمل Exabit كطرف مزود يمتلك مكتبة غنية من أجهزة GPU، وتهدف إلى تعزيز سرعة واستقرار شبكة io.net. ستسمح Io.net للعملاء بشراء واستئجار قوة الحوسبة عالية الجودة التي تقدمها Exabit بطريقة الوكيل مباشرة على شبكة io.net. وقد اتفق الطرفان على أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية ودمج Web3 و AI يحتاج إلى تعاون وثيق بين قادة الصناعة في مراحل مبكرة لتحقيقه.

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

• توافر محدود: عادةً ما تتطلب خدمات السحابة مثل AWS وGCP وAzure أسابيع للحصول على وصول إلى الأجهزة، وغالبًا ما تكون موديلات GPU الشائعة غير متاحة.
• اختيار محدود: يقتصر اختيار المستخدمين من حيث قوة الحوسبة، والموقع، ومستوى الأمان، والكمون، وغيرها.
• تكلفة عالية: أسعار وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة باهظة الثمن، ومن السهل أن تصل نفقات المشروع في عملية التدريب والاستدلال إلى عشرات الآلاف من الدولارات شهريًا.

اللامركزية حساب الرؤية هي تقديم بديل مفتوح وقابل للوصول وميسور التكلفة لمعالجة المشاكل الأساسية لمزودي خدمات السحابة المركزية. ومع ذلك، لتحدي هيمنة عمالقة الحوسبة السحابية، لا يزال يتعين على المبتكرين العمل معًا ودعم بعضهم البعض لاتخاذ خطوة ثورية.

نمط الأصول

نموذج الأصول الثقيلة

تتمتع Exabit كطرف مزود بحاجز مطلق بدعم من إنفيديا. الآلات القيمة في قوة الحوسبة لتعلم الآلة هي بشكل رئيسي A100 و RTX4090 و H100، بسعر فردي يقارب 300000 دولار أمريكي. لقد أصبحت هذه الآلات موارد نادرة للغاية، تحتكرها شركات الذكاء الاصطناعي التقليدية لفترة طويلة. الموارد التي يمكن أن تتصل بها Exabit في الطرف المزود نادرة جداً. نظرًا لأن جودة قوة الحوسبة غير المستغلة من وحدات معالجة الرسوميات الشخصية للمستثمرين الأفراد غير كافية لدعم حسابات ومعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإن دور Exabit في نظام القوة الحوسبية اللامركزية بالغ الأهمية، ومن الصعب استبداله.

نموذج الأصول الثقيلة الذي تتبعه Exabit يتطلب استثمارات كبيرة في الأصول الثابتة، وهذا الحجم من الاستثمارات الرأسمالية والتقنية يجعل من الصعب على الشركات الناشئة التقليد. إذا استطاعت Exabit التعاون مع المزيد من وكلاء قوة الحوسبة اللامركزية، وتوسيع جانب العرض باستمرار لتلبية احتياجات الموارد الحوسبية في الصناعة، فإنه من الممكن تحقيق احتكار في مجال قوة الحوسبة اللامركزية B2B وتحقيق تأثيرات الحجم.

ومع ذلك، فإن أكبر خطر يكمن في عدم القدرة على الاستمرار في تقديم الموارد لوكلاء قوة الحوسبة بعد استثمار رأس المال الكبير. تعتمد قدرة جانب العرض على تحقيق الأرباح على نطاق واسع بشكل كبير على ما إذا كان وكلاء قوة الحوسبة قادرين على الاستمرار في الحصول على العملاء. بغض النظر عن من يكون وكيل قوة الحوسبة، طالما أن هناك عملاء وطلب، ستزداد قيمة Exabit كجانب عرض مع زيادة الطلب.

نموذج الأصول الخفيفة

تعتبر Io.net كأحد أبرز وكلاء قوة الحوسبة في الوقت الحالي، حيث تعتمد على وحدات معالجة الرسوميات الموزعة عالميًا لتشكيل شبكة حسابية ضخمة قائمة على اللامركزية. من وجهة نظر تجارية، تتبنى io.net نموذج تشغيل خفيف الأصول، من خلال تشغيل المجتمع وبناء توافق عالٍ لإنشاء علامة تجارية قوية في مجال وكيل قوة الحوسبة AI.

الأنشطة الرئيسية لـ Io.net:

1. تجميع قوة الحوسبة لمستخدمي GPU ومنح رموز
2. الحصول على قوة الحوسبة عالية الجودة من جانب العرض وبيعها لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة

وجهة نظر الشركات:

1. شراء وبيع قوة الحوسبة عالية الجودة من جانب العرض بأسعار منخفضة لعملاء الطرف C
2. مساعدة المستخدمين على كسب الرموز من خلال مشاركة قوة الحوسبة GPU غير المستخدمة
3. تقديم منصة تعدين وتعهد قوة الحوسبة للعملاء، ولكن يجب استثمار حوالي 4000 دولار في البداية لتحقيق عوائد جيدة

وجهة نظر العميل:

1. أسعار قوة الحوسبة لشبكة Io.net أرخص بحوالي 80% من خدمات الحوسبة السحابية المركزية الأخرى.
2. نموذج كسب العائد من خلال الرهن وكسب العائد المشترك
3. يمكن للعملاء تحقيق فوائد مركبة بعد استثمار رأس المال一定资本

كنموذج نموذجي لشركة ذات أصول خفيفة، فإن أكبر ميزة لشركة io.net هي انخفاض المخاطر، حيث لا يحتاج الفريق إلى استثمار مبالغ كبيرة من تكاليف الآلات قبل البداية كما هو الحال في جانب العرض. نظرًا لانخفاض الاستثمار المالي، يصبح من الأسهل على الشركة والمستثمرين تحقيق هوامش ربح أعلى. ومع ذلك، بسبب انخفاض حواجز الدخول إلى الصناعة، فإن نموذج العمل سهل الاقتداء، مما يتطلب من المستثمرين في القيمة على المدى الطويل أن يأخذوا هذا الأمر بعين الاعتبار.

ثلاثة، من 10 إلى 100؟

إذا كانت الشراكة بين Exabit و Io.net يمكن أن تساعد في تعزيز قوة الحوسبة اللامركزية من 1 إلى 10، فإن إضافة PingPong قد تتيح الفرصة للوصول إلى 100.

هدف PingPong هو أن تصبح أكبر مجمع لخدمات DePIN، تستهدف مباشرة Web2 مثل Uber. كموفر قنوات، من خلال تجميع الوضع الحالي لمختلف الموارد، تقوم بربط العملاء مع الموارد ذات السعر والجودة الأفضل. تتبنى PingPong نموذج أعمال خفيف الأصول من نوع B2B2C، الطرف B الأول هو جانب العرض، الطرف B الثاني هو وكلاء الموارد، والطرف C هو توفير المعلومات للعملاء لاختيار الموارد المثلى.

كمنصة، إذا تمكنت قنوات التوزيع من التطور لتصبح منصة قادرة على إصدار الأصول، فإن ذلك سيجعل المنتجات أكثر قيمة. يوفر PingPong SDK المعتمد على خوارزمية التوجيه لحساب الموارد لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي، وتحويل الأصول المالية الجديدة، وفي الوقت نفسه يساعد العملاء الذين يستخدمون التطبيق في التعدين الديناميكي من خلال SDK، مع التركيز على استخراج قوة الحوسبة المفيدة للموارد الحاسوبية. يمكن أن يعزز هذا النموذج "الأصول على الأصول" بشكل كبير سيولة الموارد والأموال.

بالنسبة لـ PingPong، يأملون في رؤية المزيد من الموردين والوكلاء يدخلون في نظام قوة الحوسبة اللامركزي، لتسليط الضوء على ميزاتهم، وتوسيع خطوط أعمالهم وجذب المزيد من العملاء. تماماً كما أن السبب وراء سيطرة بايدو وDazhong Dianping على مجال المعلومات هو وجود المزيد من التجار والمعلومات التي يتم تحميلها إلى الإنترنت، مما يجعل العملاء يطلبون بشدة من الموزعين.

أربعة، المستقبل واعد

تتطور الحوسبة السحابية اللامركزية تدريجياً. على الرغم من أن إطارها البيئي ونموذجها أصبحا واضحين، إلا أن القادة في كل دور يقومون بواجباتهم البيئية، إلا أنه لا يزال من المبكر الإطاحة بمكانة عمالقة الحوسبة السحابية التقليدية. مقارنةً بالحوسبة السحابية المركزية التقليدية، فإن اللامركزية قادرة بالفعل على حل العديد من مشاكل العملاء من الناحية المفاهيمية، لكن الموارد والحجم الكلي لهذا السوق لا يزال