الحوسبة السحابية اللامركزية: فصل جديد في ثورة قوة الحوسبة الذكية
بفضل التنمية السريعة طويلة الأجل للتكنولوجيا، شهدت القيمة السوقية لشركات مثل OpenAI وNVIDIA زيادة عدة مرات في العامين الماضيين. لقد أصبحت Crypto x AI السرد المركزي في هذه الدورة، حيث أثبتت المشاعر السوقية المرتفعة والاستثمارات المستمرة تشكيل توافق قوي. في ظل البيئة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، فإن اللامركزية كأداة قوية لتطوير الذكاء الاصطناعي تتمتع بالفعل بجاذبية كبيرة ومساحة تخيل. على الرغم من وجود فجوة كبيرة في تنفيذ الأعمال الفعلية مقارنة بالنموذج المركزي، فإن توسيع أربع مجالات رئيسية للذكاء الاصطناعي (البيانات، والنماذج، والتدريب، والاستدلال) من خلال الاستفادة من مزايا web3، وتحقيق إمكانات أكبر من خلال التحسين المستمر أصبح هدفًا مشتركًا لمشاركي web3.
حالياً، توفر اللامركزية الدعم الفني في الجوانب الأربعة المذكورة أعلاه. البيانات هي المواد الخام لتقنية الذكاء الاصطناعي، بينما تعتبر الطرق الأخرى طرق معالجة. سواء كان ذلك في تعليم البيانات أو تخزينها، فإن اللامركزية لها دور وقيمة كبيرة.
إذا كانت البيانات هي المواد الخام، فإن قوة الحوسبة هي الأداة التي تستخدم لمعالجة المواد الخام، بهدف تحقيق أقصى كفاءة في الإنتاج. ستتناول هذه المقالة تحليلًا بسيطًا لإطار العمل البيئي ونموذج الاقتصاد في Crypto x AI x DePIN حول "قوة الحوسبة".
١. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية
نقاط الضعف: تعتبر قوة الحوسبة عالية الجودة ضرورة لتطوير الذكاء الاصطناعي، وقد تم احتكار هذه المورد النادر من قبل الشركات الكبرى التقليدية، مما جعل من الصعب على الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد الحصول على قوة حوسبة معقولة من حيث التكلفة، مما يجعل الأسعار المرتفعة غير مقبولة لمعظم المشترين.
حلول اللامركزية: تعتمد مشاريع DePIN حاليًا بشكل كبير على نموذج الاقتصاد P2P لتوفير موارد عالية الجودة لمستخدمي الطلب، مما يسمح لكل مستخدم بأن يكون مزودًا لموارد المنشآت الفيزيائية، مع الحصول على مكافآت بالرموز.
مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تم تشكيل إطار شامل ومتوازن لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل. تلعب بعض المنصات في المشاريع الرائدة أدواراً مهمة مختلفة في النظام البيئي، والحواجز التكنولوجية لهذه المشاريع وتأثيرها على مستقبل تطوير قوة الحوسبة اللامركزية مثير للإعجاب.
اللامركزية AI قوة الحوسبة الإيكولوجية تتكون بشكل رئيسي من ثلاثة أجزاء، تلعب دور الوكلاء للموارد، مزودي الموارد، والموزعين.
وكلاء الموارد
شبكة حسابات لامركزية تقدم قوة الحوسبة عالية الجودة بأسعار منخفضة للعملاء من خلال دور وكيل قوة الحوسبة. تمتلك في جانب العرض وحدات معالجة الرسوميات موزعة على مستوى العالم، بينما تركز الجهة المستفيدة حاليًا على الشركات الناشئة في مرحلة البذور إلى المرحلة B، التي تركز على استنتاج الذكاء الاصطناعي.
مشروع DePIN القائم على سلسلة الكتل العامة قد أكمل مؤخرًا تمويل الجولة A بقيمة 30 مليون دولار بمشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة.
باعتبارها وكيلًا رائدًا لموارد قوة الحوسبة AI، يهدف هذا المشروع إلى تجميع مليون وحدة معالجة رسومية لتشكيل شبكة ضخمة من قوة الحوسبة DePIN، لتوفير أسعار أقل للعملاء. يمكن للمستخدمين يدويًا تقديم قوة الحوسبة غير المستغلة من وحدات معالجة الرسوميات/وحدات المعالجة المركزية إلى المنصة للحصول على مكافآت رمزية. الهدف الأساسي هو توفير قوة حوسبة AI عالية الجودة من خلال التحكم في الأسعار بشكل لامركزي، مما يساعد الشركات الناشئة في مجال AI على خفض التكاليف.
يستخدم المشروع خدمات الحوسبة التي تقدمها من خلال بناء وحدات عنقودية تجعل جميع وحدات معالجة الرسوميات متصلة ببعضها البعض، مما يسمح بالتنسيق على نطاق واسع أثناء التدريب والاستدلال. أثناء التنسيق، يمكن لوحدات معالجة الرسوميات الوصول إلى قوة الحوسبة بشكل مركزي للاستفادة من قواعد بيانات أكبر وحساب نماذج أكثر تعقيدًا، مما يتيح لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة الحصول على ما تحتاجه، ويمكنها إكمال نشر الأجهزة الحاسوبية بتكلفة تعادل عُشر تكلفة اللامركزية. والأكثر إثارة للإعجاب هو أن المشروع يركز على تجميع قوة الحوسبة للتعلم الآلي، مما يساعد المشاريع الأخرى في DePIN على تنسيق توفير وحدات معالجة الرسوميات للتعلم الآلي، مما يوفر الدعم المباشر والأساسي للموارد على المستوى التكنولوجي.
حالياً، عدد تجمعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لهذا المشروع هو الأول في الصناعة. عدد وحدات معالجة الرسومات المتاحة على الإنترنت يتجاوز 200,000، منها حوالي 50,000 وحدة من GeForce RTX 4090، وأكثر من 30,000 وحدة من GeForce RTX 3090 Ti.
مزود الموارد
باعتبارها من أبرز مزودي قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، فإن المشروع المعني، كنقطة خدمة لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، قادر على توفير رقائق كافية للتعلم الآلي العميق. يُعتبر فريقه بارزًا في مجال موارد قوة الحوسبة التقليدية. كان الفريق سابقًا وكيلًا من الدرجة الأولى لشركات عملاقة في الذكاء الاصطناعي، وبفضل الحواجز التقنية، يمكنه الوصول مباشرة إلى مئات مراكز البيانات على جانب توفير الموارد، حيث تتوفر لديه إمكانية الوصول إلى أجهزة A/H100 و RTX4090 و A6000.
يقدم هذا المشروع قوة حوسبة تعلم الآلة على نطاق واسع لعمالقة web3 في العميل. مقارنةً بعميل معين يحتاج إلى إنفاق 140,000 دولار شهريًا للحصول على خدمات السحاب، انخفضت رسوم استخدام الخدمات السحابية إلى حوالي 40,000 دولار شهريًا بعد الانتقال إلى هذا المشروع، مما يقلل النفقات بنسبة 70% ويزيد الكفاءة بنسبة 30%.
تهدف هذه المشروع إلى توفير أسرع وأعلى جودة وأفضل قوة الحوسبة للعملاء من خلال قنوات تزويد فريدة من نوعها. يمكن أن توفر قوة الحوسبة عالية الجودة تكاليف المستخدمين، بينما تقدم خيارات خدمات شاملة.
لقد تم الاعتراف بجودة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي التي يقدمها هذا المشروع من قبل العديد من وكلاء قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، وقد تم التوصل الآن إلى تعاون مع عدة عمالقة في مجال قوة الحوسبة، مع الالتزام بالمساهمة في تعلم الآلة من خلال اللامركزية.
مزود قنوات الموارد
يعمل مشروع معين كموفر لقنوات موارد DePIN، من خلال تقديم خدمات مطابقة للطلب. يستخدم بروتوكولًا مفتوحًا على غرار المنصات، حيث يتم توفير الموارد الأساسية ثم تقديم الخدمة. الهدف هو أن تصبح مجمع خدمات لـ DePIN، ويمكن فهمها على أنها 1inch أو إصدار مجمع من Uber لـ DePIN.
طريقة تقديم الخدمة: من خلال طبقة التحكم للحصول على كل الشبكات والاستراتيجيات، وحالة الموارد، والأداء، والاستقرار، وما إلى ذلك، يتم تقديم SDK، ثم من خلال خوارزمية التوجيه يتم تقديم SDK للمستخدم.
نقطة الألم: الموارد والخدمات في شبكات DePIN محدودة، والبحث عن تخصيص الموارد على مستوى عالمي يؤدي إلى جودة خدمة ضعيفة بسبب التركيز المفرط في المناطق.
الحل: خوارزمية التوجيه - الحصول على البيانات والمعلومات الأساسية عن الشبكة ومعلومات الآلات، ثم تجميعها لإنتاج استراتيجيات، وتقديم الخدمات وفقًا لمتطلبات العملاء. الهدف هو تحسين جودة الخدمات في طبقة تطبيقات DePIN، والبحث عن شبكة قوة الحوسبة بأفضل الأسعار في حالة نقص الموارد.
٢. تحليل اللامركزية قوة الحوسبة الإيكولوجية
بعض المشاريع قد أبرمت شراكات استراتيجية، وتهدف معًا إلى تحسين سرعة الشبكة واستقرارها. وقد اتفقوا جميعًا على أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية ودمج web3 مع الذكاء الاصطناعي يمكن تحقيقه فقط من خلال التعاون الوثيق بين قادة الصناعة في مراحل مبكرة. مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة، تواجه الحوسبة السحابية التقليدية بعض المشاكل:
توفر محدود: عادةً ما يتطلب استخدام خدمات السحابة الشائعة عدة أسابيع للحصول على حق الوصول إلى الأجهزة، وغالبًا ما تكون نماذج GPU المستخدمة غير متاحة.
خيارات محدودة: المستخدمون مقيدون في جوانب مثل عتاد GPU والموقع ومستوى الأمان والكمون.
تكلفة عالية: أسعار وحدات معالجة الرسوميات عالية الجودة باهظة، وتكاليف تدريب المشروع واستنتاجه شهريًا تصل بسهولة إلى عشرات الآلاف من الدولارات.
الهدف من اللامركزية في الحوسبة هو تقديم بديل مفتوح وقابل للوصول وبأسعار معقولة، لمعالجة القضايا الأساسية لمقدمي خدمات السحابة المركزية. حتى الآن، يبدو أن التحدي لمكانة عمالقة الحوسبة السحابية يتطلب جهود مشتركة من المبتكرين لإنشاء ودعم بعضهم البعض، لكي نخطو خطوة ثورية.
وضع الأصول
نموذج الأصول الثقيلة
يمتلك مشروع من جانب المورد دعمًا من أفضل الشركات المصنعة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) ويتميز بحواجز مطلقة. الآلات التي تمتلك قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي القيمة هي فقط A100 وRTX4090 وH100، وسعر كل جهاز حوالي 300,000 دولار أمريكي. لقد أصبحت هذه الآلات موارد نادرة للغاية، وقد احتكرتها عمالقة الذكاء الاصطناعي التقليديون لفترة طويلة. في هذا السياق، تعتبر الموارد المتاحة التي يمكن أن يتصل بها هذا المشروع ثمينة للغاية. نظرًا لأن قوة الحوسبة المستندة إلى وحدات معالجة الرسوميات الشخصية للمستثمرين الأفراد غير كافية لدعم حسابات ومعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإن دور هذا المشروع في بيئة القوة الحوسبية اللامركزية حاسم وصعب الاستبدال.
يتبنى المشروع نموذج الأصول الثقيلة ويتطلب استثمارًا كبيرًا في الأصول الثابتة، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة نسخ أو تقليد هذا الحجم من الاستثمار في رأس المال والتكنولوجيا. إذا تمكن من التعاون مع المزيد من وكلاء قوة الحوسبة اللامركزية، وتوسيع جانب العرض باستمرار، وتوفير موارد قوة الحوسبة اللازمة للصناعة، فمن الممكن تحقيق احتكار صناعي في مجال قوة الحوسبة اللامركزية B2B وتوليد تأثيرات الحجم.
ومع ذلك، فإن أكبر خطر هو أنه بعد استثمار رأس المال بكثافة، قد لا يتمكن من الاستمرار في توفير الموارد لوكلاء قوة الحوسبة، لذا فإن ما إذا كان يمكن لمزود الخدمة تحقيق أرباح كبيرة يعتمد بشكل كبير على ما إذا كان وكلاء قوة الحوسبة يمكنهم الحصول على عملاء متواصلين. بغض النظر عن من هم وكلاء قوة الحوسبة، طالما أن هناك عملاء وطلب، ستزداد قيمة هذا المشروع كمزود خدمة مع زيادة الطلب.
نموذج الأصول الخفيفة
تعتمد إحدى وكالات قوة الحوسبة على توزيع وحدات معالجة الرسوميات (GPU) عالميًا، لتشكيل شبكة حسابية لامركزية ضخمة. من منظور تجاري، يتم تبني نموذج تشغيل خفيف الأصول، من خلال تشغيل المجتمع وبناء توافق عالي في الرأي في مجال وكالات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
العمل الأساسي:
تجميع قوة الحوسبة لبطاقات الرسوميات للأفراد ومكافأة بالرموز
الحصول على قوة الحوسبة عالية الجودة من جانب العرض وبيعها لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة
وجهة نظر الشركات:
من جانب الإمداد، شراء قوة الحوسبة عالية الجودة بأسعار منخفضة وبيعها بأسعار مرتفعة للعملاء من الطرف C
مساعدة المستخدمين على كسب الرموز من خلال مشاركة قوة الحوسبة GPU غير المستعملة
تقديم منصة تعدين وقوة الحوسبة للعملاء، ولكن يجب استثمار حوالي 4000 دولار في البداية للحصول على عوائد جيدة
وجهة نظر العميل:
سعر قوة الحوسبة أرخص بحوالي 80% من خدمات الحوسبة السحابية المركزية الأخرى
كسب من خلال الإيداع & كسب من خلال المشاركة
يمكن للعملاء الحصول على فوائد مركبة بعد استثمار رأس المال.
كشركة نموذجية ذات أصول خفيفة، فإن أكبر ميزة هي انخفاض المخاطر، حيث لا يحتاج الفريق إلى استثمار كميات كبيرة من تكاليف الآلات في المراحل المبكرة كما هو الحال في جانب العرض. نظرًا لقلة الاستثمار المالي، يكون من الأسهل على الشركة والمستثمرين تحقيق هوامش ربح أعلى. في الوقت نفسه، نظرًا لانخفاض عتبة دخول الصناعة، يمكن نسخ نموذج الأعمال بسهولة، مما يتطلب من المستثمرين ذوي القيمة طويلة الأجل أن يأخذوا ذلك بعين الاعتبار.
ثلاثة، من 10 إلى 100؟
إذا كانت بعض مشاريع التعاون يمكن أن تساعد في دفع قوة الحوسبة اللامركزية من 1 إلى 10، فإن انضمام المزيد من المشاركين قد يمنح فرصة للوصول إلى 100.
الهدف من المشروع هو أن يصبح أكبر مُجمّع لخدمات DePIN، مُستهدِفًا مباشرةً Uber في الويب2. كقناة تجارية، من خلال تجميع الموارد المختلفة في الوقت الحقيقي، نقوم بتوصيل العملاء بأفضل الموارد من حيث السعر والجودة. نعتمد نموذج الأعمال الخفيف B2B2C، حيث يكون B الأول هو جانب العرض، وB الثاني هو وكلاء الموارد، وC هو تقديم المعلومات للعملاء لاختيار أفضل الموارد.
كون الوكلاء منصات، إذا تمكنوا من التطور إلى منصات قادرة على إصدار الأصول، فإن ذلك سيزيد من قيمة المنتجات. من خلال SDK المقدم من خوارزميات التوجيه، يمكن حساب الموارد لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي، وتحويل الأصول المالية الجديدة، وفي الوقت نفسه، من خلال SDK، تساعد العملاء الذين يستخدمون التطبيقات على القيام بالتعدين الديناميكي، مع التركيز على استخراج قوة الحوسبة المفيدة للموارد الحاسوبية. يمكن فهم هذا النموذج كأصول على أصول، مما يعزز بشكل كبير من سيولة الموارد والأموال.
بالنسبة لهذا المشروع، نأمل أن نرى المزيد من الموردين والوكلاء يدخلون نظام قوة الحوسبة اللامركزي، مما يبرز مزاياهم بشكل أفضل، ويوسع خطوط أعمالهم ويكتسب المزيد من العملاء. لفهم بسيط، السبب في أن بعض منصات المعلومات تستطيع السيطرة على مجال المعلومات هو أن هناك المزيد من التجار والمعلومات يتم تحميلها على الإنترنت، مما يجعل العملاء في حاجة كبيرة إلى القنوات التجارية.
أربعة، المستقبل واعد
اللامركزية الحوسبة السحابية正在逐步发展。虽然生态框架和模式已变得清晰，各角色龙头也在履行生态责任，但要撼动传统 الحوسبة السحابية巨头地位还为时尚早。与传统 المركزية الحوسبة السحابية相比，اللامركزية确实可在概念上很好解决客户诸多问题，但这个市场整体资源和体量相比之下仍然很小。在支撑AI推动的 قوة الحوسبة资源远远不够情况下，市场需要另一股清流或新模式解除困境。我们现在看到的 اللامركزية الحوسبة السحاب确实可满足初创AI公司某些需求，未来何去何从，让我们共同作为这条颠覆之路的见证者和参与者，一起追随革命的演变吧！
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
7
مشاركة
تعليق
0/400
PessimisticLayer
· منذ 5 س
لقد مللت من هذه الفخ منذ فترة. ماذا يوجد جديد؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainBrain
· منذ 5 س
بطاقات N حقًا حققت نجاحًا كبيرًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
SchrodingerGas
· منذ 5 س
لقد حان الوقت لرسم BTC مرة أخرى، ولا تزال رسوم الغاز مرتفعة بشكل غير معقول.
شاهد النسخة الأصليةرد0
HackerWhoCares
· منذ 5 س
فهمت الآلية الجديدة لجهات الخداع لتحقيق الربح
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-74b10196
· منذ 5 س
لم يكن أفضل من شراء btc
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSleepDeprived
· منذ 5 س
ليست مجرد فرحة فارغة أليس كذلك
شاهد النسخة الأصليةرد0
RunWithRugs
· منذ 5 س
مرة أخرى قصة جديدة عن استغلال الحمقى بواسطة الذكاء الاصطناعي.
اللامركزية قوة الحوسبة生态:DePIN助力AI与web3融合
الحوسبة السحابية اللامركزية: فصل جديد في ثورة قوة الحوسبة الذكية
بفضل التنمية السريعة طويلة الأجل للتكنولوجيا، شهدت القيمة السوقية لشركات مثل OpenAI وNVIDIA زيادة عدة مرات في العامين الماضيين. لقد أصبحت Crypto x AI السرد المركزي في هذه الدورة، حيث أثبتت المشاعر السوقية المرتفعة والاستثمارات المستمرة تشكيل توافق قوي. في ظل البيئة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، فإن اللامركزية كأداة قوية لتطوير الذكاء الاصطناعي تتمتع بالفعل بجاذبية كبيرة ومساحة تخيل. على الرغم من وجود فجوة كبيرة في تنفيذ الأعمال الفعلية مقارنة بالنموذج المركزي، فإن توسيع أربع مجالات رئيسية للذكاء الاصطناعي (البيانات، والنماذج، والتدريب، والاستدلال) من خلال الاستفادة من مزايا web3، وتحقيق إمكانات أكبر من خلال التحسين المستمر أصبح هدفًا مشتركًا لمشاركي web3.
حالياً، توفر اللامركزية الدعم الفني في الجوانب الأربعة المذكورة أعلاه. البيانات هي المواد الخام لتقنية الذكاء الاصطناعي، بينما تعتبر الطرق الأخرى طرق معالجة. سواء كان ذلك في تعليم البيانات أو تخزينها، فإن اللامركزية لها دور وقيمة كبيرة.
إذا كانت البيانات هي المواد الخام، فإن قوة الحوسبة هي الأداة التي تستخدم لمعالجة المواد الخام، بهدف تحقيق أقصى كفاءة في الإنتاج. ستتناول هذه المقالة تحليلًا بسيطًا لإطار العمل البيئي ونموذج الاقتصاد في Crypto x AI x DePIN حول "قوة الحوسبة".
١. DePIN وإطار عمل قوة الحوسبة اللامركزية
نقاط الضعف: تعتبر قوة الحوسبة عالية الجودة ضرورة لتطوير الذكاء الاصطناعي، وقد تم احتكار هذه المورد النادر من قبل الشركات الكبرى التقليدية، مما جعل من الصعب على الشركات الناشئة والمستخدمين الأفراد الحصول على قوة حوسبة معقولة من حيث التكلفة، مما يجعل الأسعار المرتفعة غير مقبولة لمعظم المشترين.
حلول اللامركزية: تعتمد مشاريع DePIN حاليًا بشكل كبير على نموذج الاقتصاد P2P لتوفير موارد عالية الجودة لمستخدمي الطلب، مما يسمح لكل مستخدم بأن يكون مزودًا لموارد المنشآت الفيزيائية، مع الحصول على مكافآت بالرموز.
مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي اللامركزي، تم تشكيل إطار شامل ومتوازن لتلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل. تلعب بعض المنصات في المشاريع الرائدة أدواراً مهمة مختلفة في النظام البيئي، والحواجز التكنولوجية لهذه المشاريع وتأثيرها على مستقبل تطوير قوة الحوسبة اللامركزية مثير للإعجاب.
اللامركزية AI قوة الحوسبة الإيكولوجية تتكون بشكل رئيسي من ثلاثة أجزاء، تلعب دور الوكلاء للموارد، مزودي الموارد، والموزعين.
وكلاء الموارد
شبكة حسابات لامركزية تقدم قوة الحوسبة عالية الجودة بأسعار منخفضة للعملاء من خلال دور وكيل قوة الحوسبة. تمتلك في جانب العرض وحدات معالجة الرسوميات موزعة على مستوى العالم، بينما تركز الجهة المستفيدة حاليًا على الشركات الناشئة في مرحلة البذور إلى المرحلة B، التي تركز على استنتاج الذكاء الاصطناعي.
مشروع DePIN القائم على سلسلة الكتل العامة قد أكمل مؤخرًا تمويل الجولة A بقيمة 30 مليون دولار بمشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة.
باعتبارها وكيلًا رائدًا لموارد قوة الحوسبة AI، يهدف هذا المشروع إلى تجميع مليون وحدة معالجة رسومية لتشكيل شبكة ضخمة من قوة الحوسبة DePIN، لتوفير أسعار أقل للعملاء. يمكن للمستخدمين يدويًا تقديم قوة الحوسبة غير المستغلة من وحدات معالجة الرسوميات/وحدات المعالجة المركزية إلى المنصة للحصول على مكافآت رمزية. الهدف الأساسي هو توفير قوة حوسبة AI عالية الجودة من خلال التحكم في الأسعار بشكل لامركزي، مما يساعد الشركات الناشئة في مجال AI على خفض التكاليف.
يستخدم المشروع خدمات الحوسبة التي تقدمها من خلال بناء وحدات عنقودية تجعل جميع وحدات معالجة الرسوميات متصلة ببعضها البعض، مما يسمح بالتنسيق على نطاق واسع أثناء التدريب والاستدلال. أثناء التنسيق، يمكن لوحدات معالجة الرسوميات الوصول إلى قوة الحوسبة بشكل مركزي للاستفادة من قواعد بيانات أكبر وحساب نماذج أكثر تعقيدًا، مما يتيح لشركات الذكاء الاصطناعي الناشئة الحصول على ما تحتاجه، ويمكنها إكمال نشر الأجهزة الحاسوبية بتكلفة تعادل عُشر تكلفة اللامركزية. والأكثر إثارة للإعجاب هو أن المشروع يركز على تجميع قوة الحوسبة للتعلم الآلي، مما يساعد المشاريع الأخرى في DePIN على تنسيق توفير وحدات معالجة الرسوميات للتعلم الآلي، مما يوفر الدعم المباشر والأساسي للموارد على المستوى التكنولوجي.
حالياً، عدد تجمعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لهذا المشروع هو الأول في الصناعة. عدد وحدات معالجة الرسومات المتاحة على الإنترنت يتجاوز 200,000، منها حوالي 50,000 وحدة من GeForce RTX 4090، وأكثر من 30,000 وحدة من GeForce RTX 3090 Ti.
مزود الموارد
باعتبارها من أبرز مزودي قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، فإن المشروع المعني، كنقطة خدمة لقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، قادر على توفير رقائق كافية للتعلم الآلي العميق. يُعتبر فريقه بارزًا في مجال موارد قوة الحوسبة التقليدية. كان الفريق سابقًا وكيلًا من الدرجة الأولى لشركات عملاقة في الذكاء الاصطناعي، وبفضل الحواجز التقنية، يمكنه الوصول مباشرة إلى مئات مراكز البيانات على جانب توفير الموارد، حيث تتوفر لديه إمكانية الوصول إلى أجهزة A/H100 و RTX4090 و A6000.
يقدم هذا المشروع قوة حوسبة تعلم الآلة على نطاق واسع لعمالقة web3 في العميل. مقارنةً بعميل معين يحتاج إلى إنفاق 140,000 دولار شهريًا للحصول على خدمات السحاب، انخفضت رسوم استخدام الخدمات السحابية إلى حوالي 40,000 دولار شهريًا بعد الانتقال إلى هذا المشروع، مما يقلل النفقات بنسبة 70% ويزيد الكفاءة بنسبة 30%.
تهدف هذه المشروع إلى توفير أسرع وأعلى جودة وأفضل قوة الحوسبة للعملاء من خلال قنوات تزويد فريدة من نوعها. يمكن أن توفر قوة الحوسبة عالية الجودة تكاليف المستخدمين، بينما تقدم خيارات خدمات شاملة.
لقد تم الاعتراف بجودة قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي التي يقدمها هذا المشروع من قبل العديد من وكلاء قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي، وقد تم التوصل الآن إلى تعاون مع عدة عمالقة في مجال قوة الحوسبة، مع الالتزام بالمساهمة في تعلم الآلة من خلال اللامركزية.
مزود قنوات الموارد
يعمل مشروع معين كموفر لقنوات موارد DePIN، من خلال تقديم خدمات مطابقة للطلب. يستخدم بروتوكولًا مفتوحًا على غرار المنصات، حيث يتم توفير الموارد الأساسية ثم تقديم الخدمة. الهدف هو أن تصبح مجمع خدمات لـ DePIN، ويمكن فهمها على أنها 1inch أو إصدار مجمع من Uber لـ DePIN.
طريقة تقديم الخدمة: من خلال طبقة التحكم للحصول على كل الشبكات والاستراتيجيات، وحالة الموارد، والأداء، والاستقرار، وما إلى ذلك، يتم تقديم SDK، ثم من خلال خوارزمية التوجيه يتم تقديم SDK للمستخدم.
نقطة الألم: الموارد والخدمات في شبكات DePIN محدودة، والبحث عن تخصيص الموارد على مستوى عالمي يؤدي إلى جودة خدمة ضعيفة بسبب التركيز المفرط في المناطق.
الحل: خوارزمية التوجيه - الحصول على البيانات والمعلومات الأساسية عن الشبكة ومعلومات الآلات، ثم تجميعها لإنتاج استراتيجيات، وتقديم الخدمات وفقًا لمتطلبات العملاء. الهدف هو تحسين جودة الخدمات في طبقة تطبيقات DePIN، والبحث عن شبكة قوة الحوسبة بأفضل الأسعار في حالة نقص الموارد.
٢. تحليل اللامركزية قوة الحوسبة الإيكولوجية
بعض المشاريع قد أبرمت شراكات استراتيجية، وتهدف معًا إلى تحسين سرعة الشبكة واستقرارها. وقد اتفقوا جميعًا على أن نجاح صناعة الحوسبة اللامركزية ودمج web3 مع الذكاء الاصطناعي يمكن تحقيقه فقط من خلال التعاون الوثيق بين قادة الصناعة في مراحل مبكرة. مع تزايد الطلب على قوة الحوسبة، تواجه الحوسبة السحابية التقليدية بعض المشاكل:
الهدف من اللامركزية في الحوسبة هو تقديم بديل مفتوح وقابل للوصول وبأسعار معقولة، لمعالجة القضايا الأساسية لمقدمي خدمات السحابة المركزية. حتى الآن، يبدو أن التحدي لمكانة عمالقة الحوسبة السحابية يتطلب جهود مشتركة من المبتكرين لإنشاء ودعم بعضهم البعض، لكي نخطو خطوة ثورية.
وضع الأصول
نموذج الأصول الثقيلة
يمتلك مشروع من جانب المورد دعمًا من أفضل الشركات المصنعة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) ويتميز بحواجز مطلقة. الآلات التي تمتلك قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي القيمة هي فقط A100 وRTX4090 وH100، وسعر كل جهاز حوالي 300,000 دولار أمريكي. لقد أصبحت هذه الآلات موارد نادرة للغاية، وقد احتكرتها عمالقة الذكاء الاصطناعي التقليديون لفترة طويلة. في هذا السياق، تعتبر الموارد المتاحة التي يمكن أن يتصل بها هذا المشروع ثمينة للغاية. نظرًا لأن قوة الحوسبة المستندة إلى وحدات معالجة الرسوميات الشخصية للمستثمرين الأفراد غير كافية لدعم حسابات ومعالجة نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، فإن دور هذا المشروع في بيئة القوة الحوسبية اللامركزية حاسم وصعب الاستبدال.
يتبنى المشروع نموذج الأصول الثقيلة ويتطلب استثمارًا كبيرًا في الأصول الثابتة، مما يجعل من الصعب على الشركات الناشئة نسخ أو تقليد هذا الحجم من الاستثمار في رأس المال والتكنولوجيا. إذا تمكن من التعاون مع المزيد من وكلاء قوة الحوسبة اللامركزية، وتوسيع جانب العرض باستمرار، وتوفير موارد قوة الحوسبة اللازمة للصناعة، فمن الممكن تحقيق احتكار صناعي في مجال قوة الحوسبة اللامركزية B2B وتوليد تأثيرات الحجم.
ومع ذلك، فإن أكبر خطر هو أنه بعد استثمار رأس المال بكثافة، قد لا يتمكن من الاستمرار في توفير الموارد لوكلاء قوة الحوسبة، لذا فإن ما إذا كان يمكن لمزود الخدمة تحقيق أرباح كبيرة يعتمد بشكل كبير على ما إذا كان وكلاء قوة الحوسبة يمكنهم الحصول على عملاء متواصلين. بغض النظر عن من هم وكلاء قوة الحوسبة، طالما أن هناك عملاء وطلب، ستزداد قيمة هذا المشروع كمزود خدمة مع زيادة الطلب.
نموذج الأصول الخفيفة
تعتمد إحدى وكالات قوة الحوسبة على توزيع وحدات معالجة الرسوميات (GPU) عالميًا، لتشكيل شبكة حسابية لامركزية ضخمة. من منظور تجاري، يتم تبني نموذج تشغيل خفيف الأصول، من خلال تشغيل المجتمع وبناء توافق عالي في الرأي في مجال وكالات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
العمل الأساسي:
وجهة نظر الشركات:
وجهة نظر العميل:
كشركة نموذجية ذات أصول خفيفة، فإن أكبر ميزة هي انخفاض المخاطر، حيث لا يحتاج الفريق إلى استثمار كميات كبيرة من تكاليف الآلات في المراحل المبكرة كما هو الحال في جانب العرض. نظرًا لقلة الاستثمار المالي، يكون من الأسهل على الشركة والمستثمرين تحقيق هوامش ربح أعلى. في الوقت نفسه، نظرًا لانخفاض عتبة دخول الصناعة، يمكن نسخ نموذج الأعمال بسهولة، مما يتطلب من المستثمرين ذوي القيمة طويلة الأجل أن يأخذوا ذلك بعين الاعتبار.
ثلاثة، من 10 إلى 100؟
إذا كانت بعض مشاريع التعاون يمكن أن تساعد في دفع قوة الحوسبة اللامركزية من 1 إلى 10، فإن انضمام المزيد من المشاركين قد يمنح فرصة للوصول إلى 100.
الهدف من المشروع هو أن يصبح أكبر مُجمّع لخدمات DePIN، مُستهدِفًا مباشرةً Uber في الويب2. كقناة تجارية، من خلال تجميع الموارد المختلفة في الوقت الحقيقي، نقوم بتوصيل العملاء بأفضل الموارد من حيث السعر والجودة. نعتمد نموذج الأعمال الخفيف B2B2C، حيث يكون B الأول هو جانب العرض، وB الثاني هو وكلاء الموارد، وC هو تقديم المعلومات للعملاء لاختيار أفضل الموارد.
كون الوكلاء منصات، إذا تمكنوا من التطور إلى منصات قادرة على إصدار الأصول، فإن ذلك سيزيد من قيمة المنتجات. من خلال SDK المقدم من خوارزميات التوجيه، يمكن حساب الموارد لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي، وتحويل الأصول المالية الجديدة، وفي الوقت نفسه، من خلال SDK، تساعد العملاء الذين يستخدمون التطبيقات على القيام بالتعدين الديناميكي، مع التركيز على استخراج قوة الحوسبة المفيدة للموارد الحاسوبية. يمكن فهم هذا النموذج كأصول على أصول، مما يعزز بشكل كبير من سيولة الموارد والأموال.
بالنسبة لهذا المشروع، نأمل أن نرى المزيد من الموردين والوكلاء يدخلون نظام قوة الحوسبة اللامركزي، مما يبرز مزاياهم بشكل أفضل، ويوسع خطوط أعمالهم ويكتسب المزيد من العملاء. لفهم بسيط، السبب في أن بعض منصات المعلومات تستطيع السيطرة على مجال المعلومات هو أن هناك المزيد من التجار والمعلومات يتم تحميلها على الإنترنت، مما يجعل العملاء في حاجة كبيرة إلى القنوات التجارية.
أربعة، المستقبل واعد
اللامركزية الحوسبة السحابية正在逐步发展。虽然生态框架和模式已变得清晰，各角色龙头也在履行生态责任，但要撼动传统 الحوسبة السحابية巨头地位还为时尚早。与传统 المركزية الحوسبة السحابية相比，اللامركزية确实可在概念上很好解决客户诸多问题，但这个市场整体资源和体量相比之下仍然很小。在支撑AI推动的 قوة الحوسبة资源远远不够情况下，市场需要另一股清流或新模式解除困境。我们现在看到的 اللامركزية الحوسبة السحاب确实可满足初创AI公司某些需求，未来何去何从，让我们共同作为这条颠覆之路的见证者和参与者，一起追随革命的演变吧！