الطلب المتزايد على قوة الحوسبة، كيف يمكن لـ io.net بناء منصة قوة حوسبة لامركزية؟
في السنوات الأخيرة، مع إطلاق شركات مثل OpenAI لنماذج لغوية متقدمة ونموذج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة بشكل حاد إلى موارد الحوسبة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). بدأت بعض عمالقة التكنولوجيا في شراء وحدات معالجة الرسوميات بكميات كبيرة لبناء مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي، لتلبية احتياجات تدريب نماذج لغوية كبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
تشير البيانات إلى أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار بحلول عام 2030. كما زادت القيمة السوقية لخدمات السحاب بنحو 14%، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الطلب السريع على قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات في سوق الذكاء الاصطناعي.
في مواجهة هذا السوق المتسارع والنمو الكبير للذكاء الاصطناعي، كيف يمكن تفكيك واستخراج الفرص الاستثمارية ذات الصلة؟ وفقًا للتقارير الصناعية، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي موجودة أساسًا لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات وموارد قوة الحوسبة المطلوبة لتدريب النماذج، حيث يتم حل قضايا كفاءة معالجة البيانات وموثوقية النماذج وقابلية تطبيقها من الجانبين، البرمجي والعتادي.
تتطلب نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مع تفضيل بيئات السحابة ذات الكمون المنخفض وقوة حوسبة GPU، بينما تشمل البرمجيات أيضًا منصات الحوسبة الموزعة. إن التصميم اللامركزي للبلوكشين يجعل من العقد الموزعة أمرًا طبيعيًا، بينما أقر آلية إجماع POW لبيتكوين أن المعدنين يتنافسون من خلال قوة الحوسبة للحصول على المكافآت، وهو ما يشابه احتياج الذكاء الاصطناعي لقوة الحوسبة لتوليد النماذج/الاستدلال. لذلك، بدأ مقدمو خدمات السيرفرات السحابية التقليدية بتقديم خدمات استئجار GPU، بينما يمكن لتصميم أنظمة قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي الموزعة المستوحاة من أفكار البلوكشين الاستفادة من موارد GPU غير المستغلة، مما يقلل من تكاليف قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
io.net هو مزود قوة الحوسبة الموزعة الذي يجمع بين سلسلة كتل Solana، ويهدف إلى الاستفادة من موارد GPU وCPU الموزعة لتلبية احتياجات الحوسبة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. المنصة تجمع بين بطاقات الرسوم الاحتياطية من مراكز البيانات المستقلة وعمال مناجم العملات الرقمية، بالتعاون مع مشاريع تشفير أخرى، حيث تجمع أكثر من مليون مورد GPU لحل مشكلة نقص موارد الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
تقنيًا، io.net مبني على إطار عمل تعلم الآلة الذي يحقق الحوسبة الموزعة، ويوفر موارد الحوسبة الموزعة من التعلم المعزز، التعلم العميق إلى تحسين النماذج وتشغيل النماذج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة كمزود قوة حوسبة أو مطور دون الحاجة إلى إذن إضافي. ستقوم الشبكة بضبط الأسعار ديناميكيًا بناءً على تعقيد العمل الحسابي، درجة الإلحاح، وتوافر موارد قوة الحوسبة.
$IO هو الرمز الأصلي لنظام io.net، ويعمل كوسيط للتداول بين مزودي القوة الحوسبية والمشترين. يمكن استخدام $IO لتخفيض رسوم الطلبات بنسبة 2%. يلعب $IO أيضًا دورًا هامًا في ضمان تشغيل الشبكة بشكل صحيح: يمكن لحاملي الرموز رهن $IO إلى العقد، حيث تحتاج العقد إلى رهن $IO للحصول على العوائد المناسبة.
الحد الأقصى لإجمالي عرض رموز $IO هو 800 مليون رمز، تم تخصيص 500 مليون رمز عند إنشاء الرمز، وسيتم إطلاق 300 مليون رمز المتبقية تدريجياً على مدى 20 عاماً. العرض المتداول الحالي هو 95 مليون رمز، يأتي بشكل رئيسي من 75 مليون رمز تم فك قفلها من تطوير النظام البيئي وبناء المجتمع و20 مليون رمز من مكافآت التعدين.
يوفر io.net أيضًا آلية لإعادة شراء وتدمير الرموز، حيث تأتي أموال إعادة الشراء من عائدات تشغيل المنصة. هناك مشاريع مشابهة لـ io.net مثل Akash و Nosana و OctaSpace و Clore.AI، التي تهدف جميعها إلى حل احتياجات حساب نماذج الذكاء الاصطناعي في سوق قوة الحوسبة اللامركزية.
بالمقارنة مع المنتجات المنافسة، تعتبر io.net هي المنصة الوحيدة حالياً التي تسمح لأي شخص بالانضمام بدون عوائق لتوفير قوة الحوسبة، وتدعم مجموعة متنوعة من الموارد بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية ورقائق آبل. وهذا يمكّن io.net من دعم احتياجات حسابات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل الاستدلال الجماعي، والتدريب المتوازي، وضبط المعلمات الفائقة، والتعلم المعزز، وغيرها. وقد حققت بنيتها التحتية الخلفية القابلة للتطوير إدارة فعالة للموارد وتسعير آلي.
أظهر $IO أداءً لافتًا بعد إطلاقه على المنصة، لكن بالنسبة للمستخدمين الذين شاركوا في الشبكة التجريبية، كانت العوائد متفاوتة. خلال فترة الشبكة التجريبية، ظهرت مشكلات مثل تأخير احتساب النقاط وحوادث القرصنة، وكانت نسبة الاسترداد النهائية أقل من التوقعات، مما أدى إلى أن تكاليف بعض المستخدمين الذين استأجروا قوة الحوسبة تجاوزت عوائد الإطلاق.
لا يزال من الضروري التحقق من مدى قدرة io.net على تحقيق هدفها في توفير متطلبات حسابية شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وكم من الطلب الحقيقي يمكن الاحتفاظ به بعد انتهاء شبكة الاختبار. ولكن لا شك أن المنصة اللامركزية لقوة الحوسبة ستلعب دورًا متزايد الأهمية في المستقبل مع التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي.
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 14
أعجبني
14
6
مشاركة
تعليق
0/400
GasGuzzler
· 07-20 06:47
ذهب في الحال! بينما الآخرين يقومون بالتعدين، أنا كنت نائماً.
io.net: بناء منصة قوة الحوسبة اللامركزية لتلبية الطلب المتزايد على GPU
الطلب المتزايد على قوة الحوسبة، كيف يمكن لـ io.net بناء منصة قوة حوسبة لامركزية؟
في السنوات الأخيرة، مع إطلاق شركات مثل OpenAI لنماذج لغوية متقدمة ونموذج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، زادت الحاجة بشكل حاد إلى موارد الحوسبة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسوميات (GPU). بدأت بعض عمالقة التكنولوجيا في شراء وحدات معالجة الرسوميات بكميات كبيرة لبناء مراكز بيانات للذكاء الاصطناعي، لتلبية احتياجات تدريب نماذج لغوية كبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.
تشير البيانات إلى أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار بحلول عام 2030. كما زادت القيمة السوقية لخدمات السحاب بنحو 14%، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الطلب السريع على قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسوميات في سوق الذكاء الاصطناعي.
في مواجهة هذا السوق المتسارع والنمو الكبير للذكاء الاصطناعي، كيف يمكن تفكيك واستخراج الفرص الاستثمارية ذات الصلة؟ وفقًا للتقارير الصناعية، فإن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي موجودة أساسًا لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات وموارد قوة الحوسبة المطلوبة لتدريب النماذج، حيث يتم حل قضايا كفاءة معالجة البيانات وموثوقية النماذج وقابلية تطبيقها من الجانبين، البرمجي والعتادي.
تتطلب نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي موارد كبيرة من قوة الحوسبة، مع تفضيل بيئات السحابة ذات الكمون المنخفض وقوة حوسبة GPU، بينما تشمل البرمجيات أيضًا منصات الحوسبة الموزعة. إن التصميم اللامركزي للبلوكشين يجعل من العقد الموزعة أمرًا طبيعيًا، بينما أقر آلية إجماع POW لبيتكوين أن المعدنين يتنافسون من خلال قوة الحوسبة للحصول على المكافآت، وهو ما يشابه احتياج الذكاء الاصطناعي لقوة الحوسبة لتوليد النماذج/الاستدلال. لذلك، بدأ مقدمو خدمات السيرفرات السحابية التقليدية بتقديم خدمات استئجار GPU، بينما يمكن لتصميم أنظمة قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي الموزعة المستوحاة من أفكار البلوكشين الاستفادة من موارد GPU غير المستغلة، مما يقلل من تكاليف قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
io.net هو مزود قوة الحوسبة الموزعة الذي يجمع بين سلسلة كتل Solana، ويهدف إلى الاستفادة من موارد GPU وCPU الموزعة لتلبية احتياجات الحوسبة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. المنصة تجمع بين بطاقات الرسوم الاحتياطية من مراكز البيانات المستقلة وعمال مناجم العملات الرقمية، بالتعاون مع مشاريع تشفير أخرى، حيث تجمع أكثر من مليون مورد GPU لحل مشكلة نقص موارد الحوسبة للذكاء الاصطناعي.
تقنيًا، io.net مبني على إطار عمل تعلم الآلة الذي يحقق الحوسبة الموزعة، ويوفر موارد الحوسبة الموزعة من التعلم المعزز، التعلم العميق إلى تحسين النماذج وتشغيل النماذج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة كمزود قوة حوسبة أو مطور دون الحاجة إلى إذن إضافي. ستقوم الشبكة بضبط الأسعار ديناميكيًا بناءً على تعقيد العمل الحسابي، درجة الإلحاح، وتوافر موارد قوة الحوسبة.
$IO هو الرمز الأصلي لنظام io.net، ويعمل كوسيط للتداول بين مزودي القوة الحوسبية والمشترين. يمكن استخدام $IO لتخفيض رسوم الطلبات بنسبة 2%. يلعب $IO أيضًا دورًا هامًا في ضمان تشغيل الشبكة بشكل صحيح: يمكن لحاملي الرموز رهن $IO إلى العقد، حيث تحتاج العقد إلى رهن $IO للحصول على العوائد المناسبة.
الحد الأقصى لإجمالي عرض رموز $IO هو 800 مليون رمز، تم تخصيص 500 مليون رمز عند إنشاء الرمز، وسيتم إطلاق 300 مليون رمز المتبقية تدريجياً على مدى 20 عاماً. العرض المتداول الحالي هو 95 مليون رمز، يأتي بشكل رئيسي من 75 مليون رمز تم فك قفلها من تطوير النظام البيئي وبناء المجتمع و20 مليون رمز من مكافآت التعدين.
يوفر io.net أيضًا آلية لإعادة شراء وتدمير الرموز، حيث تأتي أموال إعادة الشراء من عائدات تشغيل المنصة. هناك مشاريع مشابهة لـ io.net مثل Akash و Nosana و OctaSpace و Clore.AI، التي تهدف جميعها إلى حل احتياجات حساب نماذج الذكاء الاصطناعي في سوق قوة الحوسبة اللامركزية.
بالمقارنة مع المنتجات المنافسة، تعتبر io.net هي المنصة الوحيدة حالياً التي تسمح لأي شخص بالانضمام بدون عوائق لتوفير قوة الحوسبة، وتدعم مجموعة متنوعة من الموارد بما في ذلك وحدات معالجة الرسوميات من الفئة الاستهلاكية ورقائق آبل. وهذا يمكّن io.net من دعم احتياجات حسابات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل الاستدلال الجماعي، والتدريب المتوازي، وضبط المعلمات الفائقة، والتعلم المعزز، وغيرها. وقد حققت بنيتها التحتية الخلفية القابلة للتطوير إدارة فعالة للموارد وتسعير آلي.
أظهر $IO أداءً لافتًا بعد إطلاقه على المنصة، لكن بالنسبة للمستخدمين الذين شاركوا في الشبكة التجريبية، كانت العوائد متفاوتة. خلال فترة الشبكة التجريبية، ظهرت مشكلات مثل تأخير احتساب النقاط وحوادث القرصنة، وكانت نسبة الاسترداد النهائية أقل من التوقعات، مما أدى إلى أن تكاليف بعض المستخدمين الذين استأجروا قوة الحوسبة تجاوزت عوائد الإطلاق.
لا يزال من الضروري التحقق من مدى قدرة io.net على تحقيق هدفها في توفير متطلبات حسابية شاملة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، وكم من الطلب الحقيقي يمكن الاحتفاظ به بعد انتهاء شبكة الاختبار. ولكن لا شك أن المنصة اللامركزية لقوة الحوسبة ستلعب دورًا متزايد الأهمية في المستقبل مع التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي.