شرح Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية بثلاث مسارات
إن تطوير وتقدم نماذج LLM والذكاء الاصطناعي هو تقدم تكنولوجي عظيم للغاية في تاريخ البشرية، حيث دخل البشر الآن عصر الذكاء الاصطناعي، وفي هذا العالم الجديد، "قوة الحوسبة" هي المورد الأكثر ندرة.
اتجاه تطور قوة الحوسبة هو الحوسبة الطرفية، وهذه الطريقة في الحساب يمكن أن تقلل بشكل فعال من التأخير الفيزيائي، لتصبح حجر الزاوية في تطوير صناعات مثل الميتافيرس التي تتطلب تأخيراً منخفضاً؛ الحوسبة السحابية اللامركزية الموزعة تتمتع بمرونة، وأسعار منخفضة، ومزايا مقاومة للرقابة، وآفاق تطويرها واسعة جداً.
Aethir هو منصة_rendering في الوقت الحقيقي اللامركزية بناءً على شبكة Arbitrum، من خلال تجميع وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء مثل H100، لتوفير خدمات الحوسبة على مستوى الشركات للاعبين والشركات في مجالات الذكاء الاصطناعي.
أثير قد تعاونت بالفعل مع العديد من استوديوهات الألعاب الرائدة وشركات الاتصالات، ومن المتوقع أن تتجاوز الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) في الربع الأول من عام 2024 أكثر من 20 مليون دولار.
Aethir Edge خفّض بشكل كبير من عتبة بيع المستخدمين العاديين للقوة الحاسوبية الزائدة، ووسع بشكل كبير من نطاق تغطية شبكة Aethir الجغرافية.
حصلت Aethir على 80 مليون دولار من خلال بيع NFT لعقد فحص ، مما يثبت أن آفاق مشروعها ونموذجها الاقتصادي جذاب للغاية لمجموعة واسعة من المستخدمين.
تكلفة استخدام A100 على شبكة Aethir لكل ساعة أقل بكثير من المنافسين الآخرين، مما يمنحها ميزة تنافسية واضحة.
غالبًا ما يكون تحول مسار تطور المجتمع البشري نتيجة لعدد قليل من الاختراعات العلمية العظيمة والتقدم المحقق. كل اختراق تكنولوجي سيخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.
الثورة الصناعية، الثورة الكهربائية والثورة المعلوماتية هي تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، وقد غيرت تمامًا ملامح المجتمع البشري، وجلبت تحويلات غير مسبوقة في الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لم نعد قادرين على العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين، وعصر نقل الرسائل عبر العربات. مع ولادة GPT، دخلت البشرية عصرًا جديدًا عظيمًا.
تقوم نماذج اللغة الكبيرة بتحرير الذكاء البشري خطوة بخطوة، مما يسمح للناس بتوجيه طاقتهم وذكائهم المحدود نحو التفكير والممارسة الأكثر إبداعًا، وبهذا يدخل الناس عالمًا أكثر كفاءة.
نعتبر GPT اختراقًا تكنولوجيًا آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية في تطور GPT قد فهمت قوانين زيادة قدرة نماذج اللغة الكبيرة - أي من خلال التوسع المستمر في معلمات النموذج وبيانات التدريب، يمكن تحسين قدرة نموذج LLM بشكل أساسي، وفي ظل وجود قوة حوسبة كافية، لا يزال هذا العملية لا ترى أي قيود.
استخدامات نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر فقط على فهم لغة البشر والحوار، بل على العكس، هذه مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، يشبه ذلك فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة لا نهائية من الخيال. يمكن للناس الاستفادة من هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف الثورية.
حاليًا، في مجالات التكنولوجيا المتنوعة والمتداخلة، بدأت نماذج LLM في إظهار قوتها. من إنتاج الفيديو، والإبداع الفني في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية، والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التقنية الصعبة، من المؤكد أنها ستشهد تغييرات جذرية.
في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تسيطر الشركات التكنولوجية الكبرى على موارد غنية، بينما يواجه المطورون الناشئون حواجز دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تعتبر قوة الحوسبة هي القوة، والأشخاص الذين يتحكمون في قوة الحوسبة لديهم القدرة على تغيير العالم. تلعب وحدات معالجة الرسوميات (GPU) دورًا حاسمًا باعتبارها حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية.
في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) سريع التطور، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النموذج والاستدلال. يتضمن الاستدلال وظائف النموذج الذكي ومخرجاته، بينما يشمل التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، والتي تتضمن خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرة الحاسوبية.
على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على استنتاجات عالية الجودة باستخدام GPT-4، يحتاج المطورون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية ضخمة، لتدريب نموذج فعال للذكاء الاصطناعي. وتتركز هذه الموارد بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا، جوجل، مايكروسوفت وAWS.
التكاليف العالية للحوسبة وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، كما تجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرة حوسبة ضخمة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.
لكن لا يمكننا إلا التفكير، هل هناك حلول لتقليل تكلفة الحوسبة وحواجز دخول الصناعة من خلال اعتماد تقنية blockchain؟ الجواب هو نعم. اللامركزية الحوسبة السحابية الموزعة تقدم لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.
على الرغم من أن قوة الحوسبة باهظة الثمن ونادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسومات لم تُستخدم بشكل كامل. ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحسابية الموزعة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. فيما يلي الأرقام النموذجية لاستغلال وحدات معالجة الرسومات لمختلف أحمال العمل:
معظم أجهزة المستهلك المزودة بوحدات معالجة الرسوميات تنتمي إلى الفئات الثلاث الأولى، أي الخاملة (التي دخلت للتو إلى نظام تشغيل Windows):
معدل استخدام GPU هو: 0-2%;
المهام الإنتاجية العامة (الكتابة، التصفح البسيط): 0-15%;
تشغيل الفيديو: 15 - 35%.
توضح البيانات المذكورة أعلاه: أن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن قد تكون Crypto والاقتصاد القائم على اللامركزية هي العلاج المناسب لهذه التحديات. يبني الاقتصاد القائم على التشفير سوقًا عالميًا فعالًا للغاية، وبفضل الاقتصاد الرمزي الفريد وخصائص النظام غير المركزي، فإن تسعير الموارد وتداولها وتطابق علاقات العرض والطلب في السوق يكون فعالًا للغاية.
تؤثر تطورات الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطوير الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول جهاز كمبيوتر في الأربعينيات من القرن الماضي، شهدت نماذج الحوسبة العديد من التحولات. من أجهزة الكمبيوتر الكبيرة والثقيلة إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى تأجير قوة الحوسبة، أصبحت عتبة الحصول على قوة الحوسبة تنخفض تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كان يتعين على الشركات شراء الخوادم الخاصة بها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، ولكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج تماماً.
المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو استئجار الخوادم من قبل الجهة الطالبة، والوصول إليها عن بُعد، والدفع بناءً على كمية الاستخدام. الآن، يتم إحداث ثورة في الشركات التقليدية بواسطة الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تُعتبر تقنيات الافتراضية هي الجوهر في هذا المجال. يمكن لخوادم الافتراضية تقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جدًا وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك الموارد المختلفة بشكل ديناميكي.
لقد غير هذا النموذج بشكل جذري مشهد الأعمال في صناعة القدرة الحاسوبية. في السابق، كان يتعين على الناس شراء مرافق القدرة الحاسوبية لتلبية احتياجاتهم، لكن الآن يكفي دفع الإيجار على الموقع للاستفادة من خدمات القدرة الحاسوبية عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية المركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك يمكن أن يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من أنه يمكن تحسين التأخير، إلا أنه بسبب قيود سرعة الضوء، لن يمكن التغلب على التأخير أبدًا.
ومع ذلك، تتطلب الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تأخيرات منخفضة للغاية، لذلك من الضروري نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، وبالتالي يتم إنشاء المزيد من مراكز البيانات الصغيرة حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.
بالنسبة لمزودي خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن مزايا الحوسبة السحابية اللامركزية تكمن بشكل رئيسي في:
سهولة الوصول والمرونة: عادة ما يستغرق الحصول على إمكانية الوصول إلى شرائح الحوسبة على منصات مثل AWS أو GCP أو Azure عدة أسابيع، وغالبًا ما تكون نماذج GPU عالية الأداء مثل A100 و H100 غير متاحة. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على القدرة الحاسوبية، يحتاج المستهلكون عادةً إلى توقيع عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يتسبب في فقدان الوقت ويجعل تشغيل الشركات صارمًا، مما يفقدها بعض المرونة. بالمقابل، يمكن لمنصات الحوسبة الموزعة الحصول على القدرة الحاسوبية في أي وقت وتقدم خيارات أجهزة مرنة، مما يوفر إمكانية وصول أقوى.
أسعار أقل: نظرًا لاستخدام الرقائق غير المستغلة، بالإضافة إلى دعم الرموز المميزة من قبل مزودي البروتوكولات الشبكية لمزودي الرقائق وقوة الحوسبة، قد تتمكن الشبكة الموزعة للقوة الحاسوبية من تقديم قوة حوسبة أقل تكلفة.
مقاومة الرقابة: بعض أنظمة Web3 لا تصنف نفسها كنظام غير مرخص. تم معالجة قضايا الامتثال مثل GDPR وHIPAA في مراحل إطلاق GPU، وتحميل البيانات، ومشاركة البيانات، ومشاركة النتائج.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر بين العرض والطلب على وحدات معالجة الرسوميات، سيتجه المزيد من المطورين نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في الوقت نفسه، خلال فترة السوق الصاعدة، نظرًا لارتفاع أسعار الرموز المشفرة، سيحقق مزودو وحدات معالجة الرسوميات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسوميات لدخول هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.
المشاكل التقنية
1. مشكلة التوازي
تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات الرقائق طويلة الذيل، مما يعني أن مزودي الرقائق الفرديين لا يمكنهم تقريبًا إكمال تدريب أو استنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا أرادت منصات الحوسبة السحابية أن تكون تنافسية، يجب عليها تقسيم المهام وتوزيعها من خلال أساليب متوازية، لتقليل الوقت الإجمالي للإنجاز وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.
ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي مجموعة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (خاصة بالنسبة للمهام المعقدة في التعلم العميق)، الاعتمادية على البيانات، بالإضافة إلى تكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة.
2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة
مع استثمار كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث ASIC (الدوائر المتكاملة الخاصة) واختراعات جديدة مثل وحدات معالجة التنسور (TPU)، قد تتأثر تجمعات GPU لمنصات الحوسبة اللامركزية.
إذا كانت هذه ASIC يمكن أن توفر أداءً جيدًا، وكان هناك توازن من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تهيمن عليه حاليًا المنظمات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى السوق. وهذا سيؤدي إلى زيادة في إمدادات GPU، مما سيؤثر على نظام بيئي للمنصات السحابية اللامركزية.
3. مخاطر التنظيم
نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة ولايات قضائية وقد يتعرض لقوانين وأنظمة مختلفة، فقد تكون هناك تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. قد تكون متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، معقدة وصعبة.
في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم بشكل رئيسي من المطورين المحترفين والمؤسسات، الذين يفضلون استخدام منصة واحدة على المدى الطويل، ولن يغيروا ذلك بشكل عشوائي. سواء كانت المنصة مركزية أم اللامركزية، فإن السعر هو أحد عوامل الاعتبار فقط، حيث أن هؤلاء المستخدمين يركزون أكثر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة تكامل قوية وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فستكون أكثر قدرة على جذب هؤلاء العملاء، والحصول على علاقات تعاون طويلة الأمد وتدفق نقدي مستقر.
سأقدم لكم أدناه مشروع Aethir الجديد للقوة الحاسوبية الموزعة الذي يركز في هذه الجولة على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي، وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال من الذكاء الاصطناعي ومشاريع القوة الحاسوبية الموزعة.
مقدمة عن Aethir
Aethir Cloud هو منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي على تسليم منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع ذكية لوحدات معالجة الرسوميات الجديدة وغير المستخدمة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين.
تعتبر واحدة من الابتكارات الرئيسية في هذا المشروع هي مجموعة الموارد، التي تجمع المساهمين في قوة الحوسبة اللامركزية تحت واجهة موحدة، مما يوفر الخدمات للعملاء في جميع أنحاء العالم. ومن الخصائص الرئيسية لمجموعة الموارد أن مزودي GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يسمح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة بالمشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يعزز مرونة الموردين وكفاءة استخدام الأجهزة.
يتم تشغيل نظام Aethir البيئي على ثلاثة بنى تحتية أساسية.
الحاوية (Container): الوظيفة الرئيسية للحاوية هي توفير خدمات العرض عن بُعد في الوقت الحقيقي، وتقديم تجربة "بدون تأخير". الحاوية هي الموقع الفعلي للحوسبة السحابية، حيث تعمل كنقطة نهاية افتراضية، تنفذ وتعرض التطبيقات. هذا ينقل عبء العمل من الأجهزة المحلية إلى الحاوية.
المفتش (Checker): يقوم عقد المفتش بفحص الحاوية وخدماتها
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 9
أعجبني
9
5
مشاركة
تعليق
0/400
SellTheBounce
· 07-28 03:31
آه، قصة قوة الحوسبة أخرى، السوق لا ينقصه القصص أبداً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NotSatoshi
· 07-28 02:03
لقد تم الحديث عن ذلك لفترة طويلة، دعنا نرى الحقيقة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidityWitch
· 07-28 02:00
ثور啊 迟早上 أعلى التبادلات
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenStorm
· 07-28 01:53
لذا هناك شخص آخر يتحدث عن الذكاء الاصطناعي، أين توجد فرص المراجحة؟
صعود Aethir: رائد جديد في الحوسبة السحابية اللامركزية يجمع بين الذكاء الاصطناعي للألعاب والتصيير في الوقت الحقيقي
شرح Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية بثلاث مسارات
إن تطوير وتقدم نماذج LLM والذكاء الاصطناعي هو تقدم تكنولوجي عظيم للغاية في تاريخ البشرية، حيث دخل البشر الآن عصر الذكاء الاصطناعي، وفي هذا العالم الجديد، "قوة الحوسبة" هي المورد الأكثر ندرة.
اتجاه تطور قوة الحوسبة هو الحوسبة الطرفية، وهذه الطريقة في الحساب يمكن أن تقلل بشكل فعال من التأخير الفيزيائي، لتصبح حجر الزاوية في تطوير صناعات مثل الميتافيرس التي تتطلب تأخيراً منخفضاً؛ الحوسبة السحابية اللامركزية الموزعة تتمتع بمرونة، وأسعار منخفضة، ومزايا مقاومة للرقابة، وآفاق تطويرها واسعة جداً.
Aethir هو منصة_rendering في الوقت الحقيقي اللامركزية بناءً على شبكة Arbitrum، من خلال تجميع وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء مثل H100، لتوفير خدمات الحوسبة على مستوى الشركات للاعبين والشركات في مجالات الذكاء الاصطناعي.
أثير قد تعاونت بالفعل مع العديد من استوديوهات الألعاب الرائدة وشركات الاتصالات، ومن المتوقع أن تتجاوز الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) في الربع الأول من عام 2024 أكثر من 20 مليون دولار.
Aethir Edge خفّض بشكل كبير من عتبة بيع المستخدمين العاديين للقوة الحاسوبية الزائدة، ووسع بشكل كبير من نطاق تغطية شبكة Aethir الجغرافية.
حصلت Aethir على 80 مليون دولار من خلال بيع NFT لعقد فحص ، مما يثبت أن آفاق مشروعها ونموذجها الاقتصادي جذاب للغاية لمجموعة واسعة من المستخدمين.
تكلفة استخدام A100 على شبكة Aethir لكل ساعة أقل بكثير من المنافسين الآخرين، مما يمنحها ميزة تنافسية واضحة.
غالبًا ما يكون تحول مسار تطور المجتمع البشري نتيجة لعدد قليل من الاختراعات العلمية العظيمة والتقدم المحقق. كل اختراق تكنولوجي سيخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.
الثورة الصناعية، الثورة الكهربائية والثورة المعلوماتية هي تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، وقد غيرت تمامًا ملامح المجتمع البشري، وجلبت تحويلات غير مسبوقة في الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لم نعد قادرين على العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين، وعصر نقل الرسائل عبر العربات. مع ولادة GPT، دخلت البشرية عصرًا جديدًا عظيمًا.
تقوم نماذج اللغة الكبيرة بتحرير الذكاء البشري خطوة بخطوة، مما يسمح للناس بتوجيه طاقتهم وذكائهم المحدود نحو التفكير والممارسة الأكثر إبداعًا، وبهذا يدخل الناس عالمًا أكثر كفاءة.
نعتبر GPT اختراقًا تكنولوجيًا آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية في تطور GPT قد فهمت قوانين زيادة قدرة نماذج اللغة الكبيرة - أي من خلال التوسع المستمر في معلمات النموذج وبيانات التدريب، يمكن تحسين قدرة نموذج LLM بشكل أساسي، وفي ظل وجود قوة حوسبة كافية، لا يزال هذا العملية لا ترى أي قيود.
استخدامات نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر فقط على فهم لغة البشر والحوار، بل على العكس، هذه مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، يشبه ذلك فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة لا نهائية من الخيال. يمكن للناس الاستفادة من هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف الثورية.
حاليًا، في مجالات التكنولوجيا المتنوعة والمتداخلة، بدأت نماذج LLM في إظهار قوتها. من إنتاج الفيديو، والإبداع الفني في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية، والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التقنية الصعبة، من المؤكد أنها ستشهد تغييرات جذرية.
في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تسيطر الشركات التكنولوجية الكبرى على موارد غنية، بينما يواجه المطورون الناشئون حواجز دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تعتبر قوة الحوسبة هي القوة، والأشخاص الذين يتحكمون في قوة الحوسبة لديهم القدرة على تغيير العالم. تلعب وحدات معالجة الرسوميات (GPU) دورًا حاسمًا باعتبارها حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية.
في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) سريع التطور، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النموذج والاستدلال. يتضمن الاستدلال وظائف النموذج الذكي ومخرجاته، بينما يشمل التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، والتي تتضمن خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرة الحاسوبية.
على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على استنتاجات عالية الجودة باستخدام GPT-4، يحتاج المطورون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية ضخمة، لتدريب نموذج فعال للذكاء الاصطناعي. وتتركز هذه الموارد بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا، جوجل، مايكروسوفت وAWS.
التكاليف العالية للحوسبة وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، كما تجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرة حوسبة ضخمة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.
لكن لا يمكننا إلا التفكير، هل هناك حلول لتقليل تكلفة الحوسبة وحواجز دخول الصناعة من خلال اعتماد تقنية blockchain؟ الجواب هو نعم. اللامركزية الحوسبة السحابية الموزعة تقدم لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.
على الرغم من أن قوة الحوسبة باهظة الثمن ونادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسومات لم تُستخدم بشكل كامل. ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحسابية الموزعة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. فيما يلي الأرقام النموذجية لاستغلال وحدات معالجة الرسومات لمختلف أحمال العمل:
معظم أجهزة المستهلك المزودة بوحدات معالجة الرسوميات تنتمي إلى الفئات الثلاث الأولى، أي الخاملة (التي دخلت للتو إلى نظام تشغيل Windows):
توضح البيانات المذكورة أعلاه: أن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن قد تكون Crypto والاقتصاد القائم على اللامركزية هي العلاج المناسب لهذه التحديات. يبني الاقتصاد القائم على التشفير سوقًا عالميًا فعالًا للغاية، وبفضل الاقتصاد الرمزي الفريد وخصائص النظام غير المركزي، فإن تسعير الموارد وتداولها وتطابق علاقات العرض والطلب في السوق يكون فعالًا للغاية.
تؤثر تطورات الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطوير الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول جهاز كمبيوتر في الأربعينيات من القرن الماضي، شهدت نماذج الحوسبة العديد من التحولات. من أجهزة الكمبيوتر الكبيرة والثقيلة إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى تأجير قوة الحوسبة، أصبحت عتبة الحصول على قوة الحوسبة تنخفض تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كان يتعين على الشركات شراء الخوادم الخاصة بها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، ولكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج تماماً.
المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو استئجار الخوادم من قبل الجهة الطالبة، والوصول إليها عن بُعد، والدفع بناءً على كمية الاستخدام. الآن، يتم إحداث ثورة في الشركات التقليدية بواسطة الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تُعتبر تقنيات الافتراضية هي الجوهر في هذا المجال. يمكن لخوادم الافتراضية تقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جدًا وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك الموارد المختلفة بشكل ديناميكي.
لقد غير هذا النموذج بشكل جذري مشهد الأعمال في صناعة القدرة الحاسوبية. في السابق، كان يتعين على الناس شراء مرافق القدرة الحاسوبية لتلبية احتياجاتهم، لكن الآن يكفي دفع الإيجار على الموقع للاستفادة من خدمات القدرة الحاسوبية عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية المركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك يمكن أن يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من أنه يمكن تحسين التأخير، إلا أنه بسبب قيود سرعة الضوء، لن يمكن التغلب على التأخير أبدًا.
ومع ذلك، تتطلب الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تأخيرات منخفضة للغاية، لذلك من الضروري نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، وبالتالي يتم إنشاء المزيد من مراكز البيانات الصغيرة حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.
بالنسبة لمزودي خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن مزايا الحوسبة السحابية اللامركزية تكمن بشكل رئيسي في:
سهولة الوصول والمرونة: عادة ما يستغرق الحصول على إمكانية الوصول إلى شرائح الحوسبة على منصات مثل AWS أو GCP أو Azure عدة أسابيع، وغالبًا ما تكون نماذج GPU عالية الأداء مثل A100 و H100 غير متاحة. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على القدرة الحاسوبية، يحتاج المستهلكون عادةً إلى توقيع عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يتسبب في فقدان الوقت ويجعل تشغيل الشركات صارمًا، مما يفقدها بعض المرونة. بالمقابل، يمكن لمنصات الحوسبة الموزعة الحصول على القدرة الحاسوبية في أي وقت وتقدم خيارات أجهزة مرنة، مما يوفر إمكانية وصول أقوى.
أسعار أقل: نظرًا لاستخدام الرقائق غير المستغلة، بالإضافة إلى دعم الرموز المميزة من قبل مزودي البروتوكولات الشبكية لمزودي الرقائق وقوة الحوسبة، قد تتمكن الشبكة الموزعة للقوة الحاسوبية من تقديم قوة حوسبة أقل تكلفة.
مقاومة الرقابة: بعض أنظمة Web3 لا تصنف نفسها كنظام غير مرخص. تم معالجة قضايا الامتثال مثل GDPR وHIPAA في مراحل إطلاق GPU، وتحميل البيانات، ومشاركة البيانات، ومشاركة النتائج.
مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر بين العرض والطلب على وحدات معالجة الرسوميات، سيتجه المزيد من المطورين نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في الوقت نفسه، خلال فترة السوق الصاعدة، نظرًا لارتفاع أسعار الرموز المشفرة، سيحقق مزودو وحدات معالجة الرسوميات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسوميات لدخول هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.
المشاكل التقنية
1. مشكلة التوازي
تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات الرقائق طويلة الذيل، مما يعني أن مزودي الرقائق الفرديين لا يمكنهم تقريبًا إكمال تدريب أو استنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا أرادت منصات الحوسبة السحابية أن تكون تنافسية، يجب عليها تقسيم المهام وتوزيعها من خلال أساليب متوازية، لتقليل الوقت الإجمالي للإنجاز وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.
ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي مجموعة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (خاصة بالنسبة للمهام المعقدة في التعلم العميق)، الاعتمادية على البيانات، بالإضافة إلى تكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة.
2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة
مع استثمار كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث ASIC (الدوائر المتكاملة الخاصة) واختراعات جديدة مثل وحدات معالجة التنسور (TPU)، قد تتأثر تجمعات GPU لمنصات الحوسبة اللامركزية.
إذا كانت هذه ASIC يمكن أن توفر أداءً جيدًا، وكان هناك توازن من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تهيمن عليه حاليًا المنظمات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى السوق. وهذا سيؤدي إلى زيادة في إمدادات GPU، مما سيؤثر على نظام بيئي للمنصات السحابية اللامركزية.
3. مخاطر التنظيم
نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة ولايات قضائية وقد يتعرض لقوانين وأنظمة مختلفة، فقد تكون هناك تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. قد تكون متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، معقدة وصعبة.
في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم بشكل رئيسي من المطورين المحترفين والمؤسسات، الذين يفضلون استخدام منصة واحدة على المدى الطويل، ولن يغيروا ذلك بشكل عشوائي. سواء كانت المنصة مركزية أم اللامركزية، فإن السعر هو أحد عوامل الاعتبار فقط، حيث أن هؤلاء المستخدمين يركزون أكثر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة تكامل قوية وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فستكون أكثر قدرة على جذب هؤلاء العملاء، والحصول على علاقات تعاون طويلة الأمد وتدفق نقدي مستقر.
سأقدم لكم أدناه مشروع Aethir الجديد للقوة الحاسوبية الموزعة الذي يركز في هذه الجولة على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي، وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال من الذكاء الاصطناعي ومشاريع القوة الحاسوبية الموزعة.
مقدمة عن Aethir
Aethir Cloud هو منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي على تسليم منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع ذكية لوحدات معالجة الرسوميات الجديدة وغير المستخدمة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين.
تعتبر واحدة من الابتكارات الرئيسية في هذا المشروع هي مجموعة الموارد، التي تجمع المساهمين في قوة الحوسبة اللامركزية تحت واجهة موحدة، مما يوفر الخدمات للعملاء في جميع أنحاء العالم. ومن الخصائص الرئيسية لمجموعة الموارد أن مزودي GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يسمح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة بالمشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يعزز مرونة الموردين وكفاءة استخدام الأجهزة.
يتم تشغيل نظام Aethir البيئي على ثلاثة بنى تحتية أساسية.
الحاوية (Container): الوظيفة الرئيسية للحاوية هي توفير خدمات العرض عن بُعد في الوقت الحقيقي، وتقديم تجربة "بدون تأخير". الحاوية هي الموقع الفعلي للحوسبة السحابية، حيث تعمل كنقطة نهاية افتراضية، تنفذ وتعرض التطبيقات. هذا ينقل عبء العمل من الأجهزة المحلية إلى الحاوية.
المفتش (Checker): يقوم عقد المفتش بفحص الحاوية وخدماتها