دمج الذكاء الاصطناعي و DePIN: صعود شبكة GPU اللامركزية

منذ عام 2023، حظيت AI و DePIN باهتمام كبير في مجال Web3، حيث بلغت قيمتها السوقية 30 مليار دولار و 23 مليار دولار على التوالي. ستستكشف هذه المقالة المجالات المتقاطعة بين الاثنين، وتدرس تطورات البروتوكولات ذات الصلة.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

في مجموعة تقنيات الذكاء الاصطناعي، يوفر شبكة DePIN جدوى للذكاء الاصطناعي من خلال موارد الحوسبة. إن الطلب الكبير من شركات التكنولوجيا الكبرى على وحدات معالجة الرسوميات (GPU) تسبب في نقص في هذه الوحدات لمطوري نماذج الذكاء الاصطناعي الآخرين. الحلول التقليدية مثل مقدمي الخدمات السحابية المركزية غالبًا ما تتطلب توقيع عقود طويلة الأجل غير مرنة، مما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة.

يوفر DePIN بديلاً أكثر مرونة وفعالية من حيث التكلفة. إنه يستخدم مكافآت الرموز لتحفيز مساهمات الموارد، ويجمع موارد GPU من مالكيها الأفراد إلى شبكة إمداد موحدة. وهذا لا يوفر فقط للمطورين القدرة على الوصول القابل للتخصيص حسب الطلب إلى القدرة الحاسوبية، بل يخلق أيضًا مصدر دخل إضافي لمالكي GPU.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

توجد أنواع متعددة من شبكات AI DePIN في السوق، ولكل شبكة ميزاتها الفريدة. وفيما يلي نظرة عامة على بعض المشاريع التمثيلية:

1. Render: رائد شبكة حسابات GPU من نظير إلى نظير، وقد توسعت لتشمل مهام حساب الذكاء الاصطناعي.

2. Akash: تُعتبر بديلاً "فائقاً" لمنصات السحاب التقليدية، تدعم التخزين، وحسابات GPU و CPU.

3. io.net: يوفر مجموعة سحابية موزعة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، مع التركيز على حالات الاستخدام في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

4. Gensyn: شبكة GPU تركز على حسابات التعلم الآلي والتعلم العميق.

5. Aethir: يقدم خدمات GPU على مستوى المؤسسات، موجهة نحو مجالات الحوسبة المكثفة مثل الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، وألعاب السحابة.

6. شبكة فالا: كطبقة تنفيذية لحلول Web3 AI، مما يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي أن يتم التحكم بهم بواسطة العقود الذكية على السلسلة.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

تتميز هذه المشاريع في مجالات دعم الأجهزة، وأولويات الأعمال، وأنواع مهام الذكاء الاصطناعي، وآليات التسعير، واختيار blockchain، وحماية خصوصية البيانات. تعكس استراتيجياتها المتمايزة الطلب في السوق على حلول حساب الذكاء الاصطناعي المتنوعة.

بالنسبة لشبكة AI DePIN، تعتبر القدرة على التجميع والحوسبة المتوازية، وحماية خصوصية البيانات، وإثبات إتمام الحساب، وآلية فحص الجودة عوامل رئيسية. كما أن توفر وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء (مثل Nvidia A100 و H100) هو مؤشر مهم على تنافسية المشروع.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

على الرغم من أن مجال AI DePIN لا يزال يواجه تحديات، إلا أن حجم المهام وعدد الأجهزة في هذه الشبكات اللامركزية GPU في تزايد ملحوظ. وهذا يعكس الطلب المتزايد في السوق على بدائل موارد الأجهزة من مقدمي خدمات السحابة Web2، كما يظهر أيضًا الإمكانيات غير المستغلة سابقًا.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

مع التطور السريع لسوق الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تلعب هذه الشبكات الموزعة من وحدات معالجة الرسوميات دورًا حاسمًا في توفير بدائل حسابية فعالة من حيث التكلفة للمطورين، مما يسهم بشكل كبير في تشكيل مستقبل الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية الحاسوبية.

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN

! تقاطع الذكاء الاصطناعي و DePIN