تقرير بحث MT Capital: الفرص والتحديات عند تقاطع الذكاء الاصطناعي مع التشفير

المؤلف: شينوي، إيان

TLDR

< li>

نحن نؤمن بأن تطوير مسار AI x Crypto مستدام وليس مجرد جنون مؤقت. مع تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ومرور الوقت، نتوقع أن نرى استمرار تدفق المزيد من التمويل والاهتمام إلى هذا المجال، مما يؤدي إلى جولات متعددة من فرص التطوير. لذلك، فإن وضع مسار AI x Crypto ليس ممكنًا فحسب، بل هو أيضًا خيار استراتيجي ضروري.

1. في مجال AI x Crypto، يمكننا أن نرى أقسامًا فرعية متعددة، بما في ذلك AI Agent، والحوسبة اللامركزية، والبيانات، وOracle، وZKML، وFHEML، وتطبيقات التعاون مثل المعالجات، الميمات والدخل الأساسي العالمي ومنصات الفن التوليدي والألعاب. في هذه المجالات، تعد الحوسبة اللامركزية ملفتة للنظر بشكل خاص، سواء كانت حوسبة وحدة معالجة الرسومات أو نماذج الخوارزمية، فإنها تمثل مساحة كبيرة للابتكار، والطلب على قوة الحوسبة مرتفع للغاية، وأصبحت قوة الحوسبة شكلاً من أشكال الإجماع، وقيمتها المحتملة وهي قابلة للمقارنة بسقف القيمة السوقية للسلاسل العامة. وفي الوقت نفسه، نحن متفائلون أيضًا بشأن ZKML وFHEML والمعالجات المشتركة، التي لا تزال في مراحلها الأولى ولكن لديها إمكانات هائلة.

2. مع الأخذ في الاعتبار سيولة السوق الحالية وأساسيات المشروع وتأثير المجتمع، فإن Worldcoin وArkham وRender Network وArweave وAkash Network وBittensor وio.net كلها في رأينا. المشاريع الكبرى ذات الإمكانات القيادية والتطويرية.

مقدمة

في السنوات القليلة الماضية، شهد مجال AI x Crypto تطورًا وتغييرًا غير مسبوق. يجمع هذا المجال الناشئ بين اثنتين من أكثر التقنيات تحويلية: blockchain والذكاء الاصطناعي لاستكشاف كيف يمكن للنهج اللامركزي تمكين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لزيادة الشفافية والأمن والتحكم في المستخدم. مع التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي، والطلب المتزايد على الحلول اللامركزية، أصبحت AI x Crypto واحدة من أكثر حدود الابتكار إثارة في مجال التكنولوجيا.

إن المشهد الجديد للأصول في مجال الذكاء الاصطناعي هو "أصول قوة الحوسبة"، و"أصول النموذج/الوكيل"، و"أصول البيانات" وهي السيناريوهات الثلاثة الرئيسية.

في رسملة قوة الحوسبة، هناك اتجاهان رئيسيان: الحوسبة اللامركزية والتفكير اللامركزي لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تركز الحوسبة اللامركزية على استخدام الشبكات الموزعة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يستخدم AI Agent بشكل أساسي نموذج الذكاء الاصطناعي المُدرب لأداء التفكير اللامركزي. يمكن نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء في شبكات لا مركزية لتزويد المستخدمين بخدمات ذكية متنوعة، مثل المعاملات الآلية أو مساعدي المعرفة أو عمليات التدقيق الأمني.

ومع ذلك، من منظور تقني، يتضمن التدريب الحالي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة معالجة ضخمة للبيانات ومتطلبات النطاق الترددي للاتصالات عالية السرعة، مما يفرض متطلبات عالية للغاية على مرافق الأجهزة. في الوقت الحالي، يتطلب تدريب نماذج المحولات الكبيرة عادةً تكوين وحدات المعالجة المركزية (CPU) المتطورة مثل NVIDIA's H100 أو A100، وتقنية NVIDIA's NVLink لتوصيل وحدات معالجة الرسومات، ومفاتيح الألياف الاحترافية لتحقيق اتصالات الشبكة أعلى من 100 جيجابت في الثانية لدعم التدريب عبر مراكز بيانات متعددة. تحتوي هذه النماذج على مليارات إلى عشرات المليارات من المعلمات وتتطلب قوة حاسوبية قوية وذاكرة فيديو لتنفيذ خوارزميات الشبكة العميقة. في الوقت نفسه، من أجل توفير البيانات بسرعة للمعالجة، يعد التخزين عالي السرعة وعرض النطاق الترددي للشبكة ضروريين لتقليل اختناقات الإدخال / الإخراج. تتطلب استراتيجيات الحوسبة المتوازية، مثل توازي النماذج وتوازي البيانات، نطاقًا تردديًا عالي السرعة للشبكة الداخلية والخارجية لتحقيق تزامن فعال بين وحدات معالجة الرسومات المتعددة. هذه المتطلبات تجعل التدريب اللامركزي على الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات هائلة في ظل التكنولوجيا الحالية وظروف التكلفة.

يتطلب استدلال الذكاء الاصطناعي الذي يقوم به AI Agent متطلبات أقل لقوة الحوسبة وعرض النطاق الترددي للاتصالات، مما يجعل النهج اللامركزي أكثر جدوى وعملية. وهذا أيضًا هو السبب وراء تركيز العديد من المشاريع المتعلقة بالطاقة الحاسوبية الموجودة حاليًا في السوق بشكل أكبر على الاستدلال بدلاً من التدريب. ومع ذلك، غالبًا ما تظل الحلول المركزية تتفوق على الحلول اللامركزية في هذه المرحلة عند النظر في فعالية التكلفة والموثوقية.

يعد استغلال النماذج/الوكلاء أيضًا اتجاهًا مهمًا، لا سيما مدفوعًا بنماذج اللغات الكبيرة مثل GPT، والذي أصبح اتجاهًا مهمًا. يمكن للمستخدمين التفاعل مع الشخصيات الافتراضية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. يتيح تحويل وكلاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء إلى NFTs للمستخدمين الشراء أو البيع أو التجميع أو التبادل، على غرار المعاملات الفنية. ومع ذلك، غالبًا ما تكون المشاريع في هذا الاتجاه ذات عتبات تقنية منخفضة، وابتكار غير كافٍ، ودرجة منخفضة من التكامل بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة. تقوم العديد من المشاريع بتحويل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى NFTs فقط دون التفكير بعمق في الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، مما سيؤدي إلى منافسة متجانسة في السوق. بالإضافة إلى ذلك، يتم تخزين الوكلاء بشكل أساسي على الخوادم السحابية، ويتم تحويل شهادة الملكية فقط إلى NFT ووضعها على السلسلة، كما أن درجة التكامل مع Crypto ضحلة نسبيًا.

تعد رسملة البيانات أيضًا اتجاهًا مهمًا لمسار AI x Crypto، مع التركيز على استخدام التكنولوجيا اللامركزية وآليات الحوافز لإطلاق واستخدام كميات كبيرة من موارد البيانات التي تقتصر عادةً على المجالات الخاصة، بما في ذلك الشخصية البيانات والبيانات الداخلية للشركات وما إلى ذلك. بمجرد تحويل هذه البيانات إلى موارد يمكن استخدامها للتدريب أو تحسين النماذج الكبيرة، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين احترافية وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات الرأسية بشكل كبير. ومع ذلك، فإن عوامل مثل تنوع البيانات والجودة وسيناريوهات التطبيق وحماية الخصوصية تزيد من تعقيد أصول البيانات، مما يجعل توحيد البيانات تحديًا. على الرغم من أنه من الممكن أن لا يمكن توحيد بيانات NFT، إلا أنها تسلط الضوء أيضًا على صعوبة إنشاء سوق عالي السيولة وسهل التداول.

كجزء من رسملة البيانات، تعمل التعليقات التوضيحية اللامركزية للبيانات على تحسين توافر البيانات وجودتها من خلال تحفيز أفراد المجتمع على المشاركة في شرح البيانات من خلال نموذج "Label to Earn" أو منصة التعهيد الجماعي. ويتم تقليل التكلفة والوقت . لا تضمن هذه الطريقة لتحقيق اللامركزية في العمل كفاءة وجودة شرح البيانات فحسب، بل تضمن أيضًا حصول المشاركين على مكافآت عادلة، مما يوفر مسارًا جديدًا لأصول البيانات.

المصدر: MT Capital

كما يتبين مما سبق، فإن السيناريوهات الحالية للتأسيس الفعلي لمسار AI x Crypto هي محدودة نسبيًا، والعتبات في معظم الاتجاهات مرتفعة نسبيًا، أما منخفضة، فإن ازدهار السوق الأخير هو في الأساس عمليات رأس المال والخوف من الخوف العاطفي. يحتوي مسار AI x Crypto حاليًا على العديد من نقاط الضعف الأساسية:

نموذج الأعمال غير الناضج: مزايا الذكاء الاصطناعي. ومن خلال مشاركة فرق تتمتع بفهم عميق لهذين المجالين، من المتوقع أن يتم تطوير المزيد من الحلول التي لا تُظهر قوة تقنية الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تدمج أيضًا ميزات التشفير بعمق.

التحدي المزدوج المتمثل في الخبرة متعددة التخصصات وتفضيل الممارس: في مشاريع AI x Crypto، غالبًا ما تتمتع الفرق إما بخلفية عميقة في مجال الذكاء الاصطناعي أو فهم عميق لـ Web3 والعملات المشفرة، ولكن الأمر صعب للقيام بالأمرين معًا. وهذا لا يحد من القدرة على الابتكار في مجال التكنولوجيا واستكشاف نماذج الأعمال فحسب، بل يعكس أيضًا تفضيل الممارسين عند اختيار المجالات، أي أن مواهب الذكاء الاصطناعي الممتازة غالبًا ما تكون مترددة في الانخراط في صناعة التشفير. وقد أصبح هذا النقص في الخبرة متعددة التخصصات، الذي يتعارض مع تفضيلات الممارسين، عقبة رئيسية أمام تشجيع الابتكار في هذا المجال. في المستقبل، ستصبح الفرق التي يمكنها العمل عبر الحدود ولديها رؤى ثاقبة حول الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا التشفير قوة رئيسية للابتكار والتقدم في هذا المجال.

التحديات التقنية للتمكين الداخلي: عندما تحاول شركة Crypto تمكين الذكاء الاصطناعي من الداخل، مثل ZKML وFHEML، فإن نقطة الضعف الرئيسية التي تواجهها هي ضعف قابلية التوسع لهذه التقنيات، مما يجعلها غير فعالة في التطبيقات العملية. محددات. وعلى نحو مماثل، عندما يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين شركة «كريبتو» من الداخل، فسوف يحتاج إلى معالجة ليس فقط القضايا الهندسية المعقدة المتعلقة بكيفية دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية، بل وأيضاً ضمان عمل هذا التكامل بفعالية ولا يعيق أداء النظام. يعكس هذان التحديان معًا أنه عند التكامل العميق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة، لا تكون هناك حاجة إلى حلول تقنية مبتكرة فحسب، بل يجب أيضًا التغلب على مشكلات التعقيد وقابلية التوسع في تنفيذ هذه الحلول.

على الرغم من الصعوبات الحالية، ما زلنا نعتقد أن AI x Crypto هو أحد أهم المسارات في هذه الدورة. لا يُظهر الجمع بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة إمكانات تقنية وآفاق تطبيقية قوية فحسب، بل يحتل أيضًا مكانة فريدة ومهمّة في مجالات التكنولوجيا والاستثمار الحالية:

1. الوضع الثوري التكنولوجي للذكاء الاصطناعي: الذكاء الاصطناعي هو ويعتبر على نطاق واسع القوة الرئيسية الدافعة للجولة القادمة من الثورة التكنولوجية. بالمقارنة مع الجولة السابقة من المفاهيم مع Metaverse باعتباره جوهرًا، فإنه يتطلب المزيد من التطبيقات العملية وهناك تحديات في التحقق من بيانات المستخدم. خاصة مع انخفاض أسعار أسهم شركات مفهوم Metaverse مثل Roblox وMeta، تراجعت شعبية Metaverse بسرعة. ولا تحتاج شركات التكنولوجيا الفائقة غير المدرجة مثل OpenAI إلى إثبات قيمتها من خلال الإيرادات في المرحلة الحالية. بالمقارنة مع Yuanverse، يتمتع الذكاء الاصطناعي بتأثير أوسع في التطبيقات العملية والابتكار التكنولوجي، وقد توغل في العديد من المجالات مثل الرعاية الطبية والتعليم والنقل والأمن، ولديه القدرة على تعزيز تحسين صناعة التكنولوجيا الفائقة بأكملها. سلسلة. تعمل قوة الحوسبة اللامركزية على إطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر موارد الحوسبة اللازمة من خلال الشبكات الموزعة لدعم التدريب والتفكير في نماذج الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التقدم والتطبيق الواسع النطاق لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

2. أهمية القوة الحاسوبية: في مشروع AI x Crypto، تعد أهمية القوة الحاسوبية واضحة بذاتها. لا ترتبط قوة الحوسبة ارتباطًا مباشرًا بكفاءة وفعالية التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تعد أيضًا مؤشرًا مهمًا لقياس القوة التقنية للمشروع وإجماع السوق. وكلما زادت قوة الحوسبة، كلما كان الإجماع أقوى وارتفع السوق. قيمة. ومع مشاركة المزيد من الشركات والأفراد في مساهمات قوة الحوسبة اللامركزية، لا يمكن تحقيق التخصيص الأمثل للموارد فحسب، بل يمكن أيضًا تعزيز استكشاف نماذج اقتصادية جديدة وطرق توزيع القيمة، على سبيل المثال من خلال استخراج قوة الحوسبة واستضافة قوة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي. . إلخ.

مشروع تمثيلي

Worldcoin

السبب وراء أداء WLD الجيد مؤخرًا بسيط. في 15 فبراير، أصدرت OpenAI نموذج Sora، وهو نموذج كبير لإنشاء الفيديو. من خلال الأوامر النصية، يستطيع Sora إنشاء مقاطع فيديو عالية الوضوح تصل مدتها إلى 60 ثانية تحتوي على خلفيات واقعية للغاية، ولقطات معقدة متعددة الزوايا، وسرد متعدد الشخصيات مشحون عاطفيًا، مما يدل على فهم عميق لفيزياء العالم الحقيقي. على الرغم من أن الناس يتطلعون إلى إصدار GPT-5، إلا أن التأثير الذي جلبه Sora يمكن مقارنته بتأثير إصدار GPT-5.

لقد أشعلت هذه الحادثة مرة أخرى حماس الناس لمجال الذكاء الاصطناعي. كما نعلم جميعًا، سام ألتمان، مؤسس Worldcoin، هو أيضًا الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI. في ظل تشغيل وكلاء المراهنات، سرعان ما أصبحت WLD هي التركيز الأكثر سطوعًا في السوق في بداية العام.

تتضمن Worldcoin بشكل رئيسي مجالين: مصادقة الهوية وإصدار العملة الرقمية. وفقًا للشائعات، تعمل شركة OpenAI على تطوير نوعين من الروبوتات العميلة التي يمكنها فهم التعليمات البشرية بعمق والتصرف وفقًا لهذه التعليمات، والتي تعتبر الخطوة الأخيرة نحو الذكاء العام الاصطناعي (AGI). وبعد الوصول إلى هذه النقطة، قد يتم استبدال جميع الوظائف تقريبًا، وسوف تواجه الغالبية العظمى من الناس البطالة، لكنهم لا يستطيعون أن يتضوروا جوعًا حتى الموت. في الوقت الحالي، تحتاج OpenAI إلى إصدار الدخل الأساسي (UBI) من خلال Worldcoin، ويمكنك الحصول على 6WLD كل شهر فقط من خلال التعرف على قزحية العين.

ومع ذلك، سيكشف التحليل التفصيلي أن WLD لا تتمتع بتمكين كبير وأنها موجودة كعملة جوية مبالغ فيها. إذا تم استخدام WLD حقًا لإصدار الدخل الأساسي في المستقبل، فإن هذا الشكل من العملة غير المستقرة قد يسبب مشاكل مختلفة. هذا هو السبب في أن الورقة البيضاء لـ Worldcoin ومؤسسيها غامضون عند مناقشة دور WLD.

من المحتمل أن تكون WLD دائمًا عملة ميمي. ومع ذلك، هذا لا يعني أن WLD ليس لها قيمة استثمارية. من حيث القيمة السوقية، لدى WLD أوجه تشابه مع DOGE. إذا تمكنت سمعة Ultraman من تجاوز سمعة Musk، فقد يكون لدى WLD فرصة للوصول إلى القيمة السوقية لـ DOGE. ومع ذلك، فإن ارتفاع سعر الوحدة يحد من إمكاناتها كعملة ميمية رائدة إلى حد ما. إذا كان سعر Worldcoin في متناول الجميع، فإنه بلا شك سيزيد من جاذبيتها بشكل كبير كأفضل عملة ميمي. بصفته شخصية بارزة في مجال الذكاء الاصطناعي، سيكون لكل بيان عام أو حدث كبير ذي صلة في مجال الذكاء الاصطناعي من قبل Sam Altman تأثير كبير على سوق Worldcoin، مما يزيد من جاذبية Worldcoin وعدم اليقين فيها كهدف استثماري.

إذا كانت هناك عملية لتقسيم العملة في المستقبل، أي إعادة تحديد وضع Worldcoin في السوق مع انخفاض سعر الوحدة وزيادة التداول، فقد تؤدي مثل هذه الإستراتيجية إلى زيادة سريعة في السعر.

على الرغم من وجود درجة معينة من الغموض حاليًا في وضع Worldcoin في السوق والتطبيقات العملية، مما يجعلها تعتبر عملة ميمي من قبل البعض، إلا أن تأثير Altman والتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي يوفران لـ Worldcoin فرصة ديناميكيات السوق الفريدة. إذا تم اعتماد استراتيجيات سوق معقولة في المستقبل، مثل تقسيم العملة، فإن Worldcoin لديها القدرة على أن تصبح قوة لا يمكن تجاهلها في السوق.

المصدر:https://foresightnews.pro/article/detail/53744

Arkham

تأسست Arkham في عام 2020، يقع مقرها الرئيسي في الولايات المتحدة ويقودها المؤسس والرئيس التنفيذي ميغيل موريل، ويضم الفريق زاكاري ليرانجيس، رئيس العمليات، وألكسندر ليرانجيس، رئيس BD، وجون كوتلوفسكي، خبير العلاقات المؤسسية. جمعت Arkham أكثر من 12 مليون دولار من التمويل، بما في ذلك طرح عام بقيمة 2.5 مليون دولار من Binance Labs. المؤسسون هم من قدامى المحاربين في صناعة العملات المشفرة، حيث سبق لهم أن أسسوا Reserve، وهو مشروع عملات مستقرة مصمم للاقتصادات ذات التضخم المرتفع، مع مستثمرين من بينهم بيتر ثيل، وسام ألتمان، وكوين بيس، ومجموعة العملات الرقمية.

أعلنت Binance في 10 يوليو 2023 أنه سيتم إدراج رمز Arkham $ARKM في Launchpad الخاصة بها، وهذه هي المرة الأولى التي تطلق فيها Binance منتج أداة، الأمر الذي أثار اهتمامًا كبيرًا.

Arkham عبارة عن منصة تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات blockchain، ويمكنها ربط عناوين blockchain بكيانات العالم الحقيقي، مما يوفر للمستخدمين منظورًا سلوكيًا كاملاً وراءها. أطلقت Arkham مؤخرًا منصة تداول استخبارات blockchain تسمى Arkham Intel Exchange، والتي تتيح للمستخدمين طلب المعلومات المطلوبة من خلال المكافآت، ويمكن لمقدمي المعلومات الحصول على مكافآت مقابل تقديم المعلومات. توفر Arkham أيضًا أدوات قوية تسمح للمستخدمين بالبحث عن أي معاملة عملات مشفرة وتصفيتها وفرزها، مما يكشف عن الكيانات والأفراد الذين يقفون وراء نشاط السوق.

بالإضافة إلى إدراجها في Binance، تدعم العديد من البورصات مثل Kraken وOKX وHotbit أيضًا معاملات $ARKM.

أطلقت Arkham نموذجًا يسمى "Intel-to-Earn" لتحقيق اقتصاد الذكاء من خلال مطابقة المشترين والبائعين على blockchain. يتم استخدام رمز النظام الأساسي الخاص بها $ARKM لدفع رسوم منصة التحليلات والتصويت على الحوكمة وحوافز المستخدم. يبلغ إجمالي المعروض من ARKM مليار دولار، والتداول المدرج هو 150 مليونًا (وهو ما يمثل 15٪ من إجمالي العرض)، ويحتوي موقع الاختبار على 200000 مستخدم مسجل. وبعد إدراجها في البورصة، من المتوقع أن يصل حجم التداول إلى 100 مليون دولار أمريكي.

يتكون Arkham بشكل أساسي من مكونين رئيسيين: أدوات تحليل blockchain وسوق تداول المعلومات الاستخباراتية. توفر أدوات التحليل للمستخدمين رؤى شاملة للبيانات من خلال صفحات الكيانات، وصفحات الرموز المميزة، وتخطيط الشبكة، وما إلى ذلك. تستخدم Arkham محرك الذكاء الاصطناعي Ultra الذي تم تطويره ذاتيًا لإلغاء إخفاء هوية بيانات blockchain ومطابقة العناوين مع كيانات العالم الحقيقي من خلال الخوارزميات. يسمح سوق تداول المعلومات للمستخدمين بشراء وبيع المعلومات من خلال المنح والمزادات ومشاركة البيانات. تحافظ Arkham على تشغيل المنصة على المدى الطويل من خلال فرض رسوم - رسوم تصنيع بنسبة 2.5% لمدفوعات الإدراج والمزاد، ورسوم قبول بنسبة 5% لمدفوعات المكافآت والمزادات الناجحة.

بالمقارنة مع منصات تحليل البيانات الأخرى في السوق، تتمتع Arkham بالعديد من المزايا الفريدة، مثل إنشاء سيناريوهات استخدام الرمز المميز، وتحقيق معاملات قيمة البيانات على السلسلة من خلال تبادل المعلومات الاستخبارية، وتزويد محللي البيانات بقنوات المعرفة لتحقيق الدخل. ؛ التحفيز الذاتي للمنصة من خلال العمولات والوسائل الأخرى، مما يفضي إلى التنمية المستدامة للمنصة؛ وتوفير وظائف الأرشفة للمستخدمين لتتبع المحافظ الاستثمارية التاريخية؛ وتصور خرائط البيانات لتقليل تكاليف البحث. ومع ذلك، تواجه Arkham أيضًا بعض التحديات، مثل عدد صغير من دعم السلسلة العامة، وفجوة وظيفية مع منصات مثل Nansen، ومحدودية إمكانية تكرار سيناريوهات الرمز المميز، ومجموعة مستخدمين يهيمن عليها المحترفون، وجاذبية محدودة للمستثمرين العاديين. قدرات معالجة البيانات الخاصة بها ضعيفة، والاعتماد على فرق البيانات الخارجية، وما إلى ذلك.

يتمتع مشروع Arkham بمزايا المحرك الأول ومساحة سوقية واسعة في مجال تحليل معلومات blockchain، لكنه لا يزال في مراحله الأولى. يحتاج نموذج العمل إلى التحقق، والبناء البيئي والحجم سوف يستغرق وقتا للزراعة. فيما يتعلق بالمخاطر، فإن تعميم تحليل المعلومات على السلسلة يستغرق وقتًا، وتكاليف تعليم المستخدم مرتفعة، وقابلية تكرار نموذج الأعمال محدودة، والمستخدمون محترفون بشكل أساسي ويعتمدون على الموظفين لمعالجة المعلومات، وتكاليف التشغيل مرتفعة والمخاطر مرتفعة. وهناك مخاطر تتعلق بالسمعة، فضلاً عن عدم اليقين بشأن التغيرات في السياسات التنظيمية.

https://foresightnews.pro/article/detail/48222

Render Network

Render Network، منذ 2020 منذ تم إطلاقه في أبريل، وقد أصبح منصة عرض لامركزية رائدة، حيث يقوم ببناء جسر بين المستخدمين الذين يحتاجون إلى قوة حوسبة GPU والموردين الذين لديهم موارد حوسبة احتياطية. تخدم هذه المنصة بشكل أساسي مجالات الحوسبة عالية الطلب مثل الذكاء الاصطناعي والواقع الافتراضي وإنشاء محتوى الوسائط المتعددة، ومن خلال استراتيجية التسعير الديناميكية الفريدة الخاصة بها، فإنها تأخذ في الاعتبار مدى تعقيد المهمة وإلحاحها والموارد المتاحة لتزويد جميع الأطراف بحل عادل وبيئة السوق التنافسية. بهذه الطريقة، يمكن لمالكي وحدة معالجة الرسومات توصيل أجهزتهم بشبكة Render واستخدام برنامج OctaneRender الذي طورته OTOY لقبول مهام العرض وإكمالها. في المقابل، يدفع المستخدمون رموز RNDR للأفراد الذين يكملون مهام العرض، وتأخذ OTOY جزءًا صغيرًا من RNDR كرسوم لتسهيل المعاملات وعمليات الشبكة.

يقع المقر الرئيسي لشبكة Render Network في الولايات المتحدة وقد أسسها جولز أورباخ. أورباخ ليس مؤسس شبكة Render Network فحسب، بل هو أيضًا المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة OTOY. فهو يتمتع برؤى عميقة ومساهمات في تطوير تكنولوجيا العرض ثلاثي الأبعاد ومنصات الحوسبة اللامركزية.

أكملت Render Network عدة جولات من التمويل، بما في ذلك التمويل الاستراتيجي. في 21 ديسمبر 2021، نجحت شبكة Render Network في جمع 30 مليون دولار أمريكي في جولة من التمويل الاستراتيجي، ومن بين المستثمرين في هذه الجولة من التمويل مؤسسات استثمارية معروفة مثل Multicoin Capital وAlameda Research وSfermion وSolana Ventures وVinny Lingham وBill. Lee.personal. بالإضافة إلى ذلك، قامت Render Network أيضًا بجمع 1.16 مليون دولار أمريكي من الأموال من خلال ICO في يناير 2018. ولم يوفر النجاح في جمع هذه الأموال دعمًا لتطوير تكنولوجيا Render Network وتوسيع السوق فحسب، بل عكس أيضًا إمكانات السوق لخدمات العرض اللامركزية.

تستفيد شبكة Render من إمكانات شبكة نظير إلى نظير لرموز RNDR لتوزيع أعباء العمل بشكل فعال بين موفري موارد GPU الخاملة، مع تشجيع العقد على مشاركة قوة الحوسبة غير المستخدمة من خلال آلية الحوافز. لا تؤدي هذه الخطوة إلى زيادة كفاءة استخدام الموارد إلى الحد الأقصى فحسب، بل تخلق أيضًا قيمة للمشاركين وتعزز ازدهار النظام البيئي للعرض اللامركزي.

في ديسمبر 2023، حققت Render قفزة تكنولوجية كبيرة ونقلت بنيتها التحتية من Ethereum إلى Solana. وقد أدى هذا التحول إلى تقديم Render بما في ذلك البث في الوقت الفعلي وNFT الديناميكي وضغط الحالة. تعمل الإمكانات الجديدة على تحسين الأداء بشكل كبير وقابلية توسيع الشبكة، مع فتح سيناريوهات تطبيقات أكثر ثراءً وتنوعًا للمستخدمين.

تتكون DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية)، كمفهوم جديد تمامًا، من مجالين رئيسيين: شبكة الموارد الرقمية وشبكة الموارد المادية. وتهدف إلى التحفيز من خلال آلية إثبات العمل المادي (PoPW). يشارك الأفراد في البناء والاستخدام الفعال للبنية التحتية في العالم الحقيقي. إن ظهور DePIN لا يقدم حلولاً مبتكرة لصناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات التقليدية (ICT) فحسب، بل يبشر أيضًا بوصول نموذج شبكة بنية تحتية أكثر لامركزية وكفاءة.

على الرغم من أن صناعة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات الحالية تواجه تحديات مثل العتبات العالية والاستخدام غير الفعال للموارد، فقد قدمت DePIN نموذجًا قائمًا على شبكة نظير إلى نظير لإعادة استخدام الموارد الخاملة وتقليل المشاركة من خلال عدم الوساطة. القدرة التنافسية وكفاءة السوق.

تُظهر الترقية الناجحة لشبكة Render وتكاملها الوثيق مع Solana مزايا منصة العرض اللامركزية في الاستجابة للاستجابات في الوقت الفعلي وتقليل تكاليف المعاملات، الأمر الذي لا يؤدي فقط إلى تعزيز ريادة Render في حالة DePIN الميدانية ، وفتحت أيضًا طريقًا جديدًا لتطورها المستقبلي.

مع استمرار Render Network في تعزيز الابتكار التكنولوجي وبناء النظام البيئي، فإن إمكاناتها في مجالات متعددة الحدود مثل العرض اللامركزي، والذكاء الاصطناعي، وإدارة الحقوق الرقمية آخذة في الظهور تدريجيًا. Render ليس مجرد نظام أساسي لتقديم الخدمات، ولكنه أيضًا محرك قوي يشجع الابتكار، ويربط الموارد والاحتياجات، ويعزز اللامركزية والتحول الرقمي. مع التقدم المستمر للتكنولوجيا ونمو الطلب في السوق، من المتوقع أن تصبح Render Network إحدى القوى الرئيسية التي تقود التطور الجديد للاقتصاد الرقمي.

المصدر:https://dune.com/lviswang/render-network-dollarrndr-mterics

Arweave

Arweave هو بروتوكول تخزين بيانات لامركزي مبتكر مصمم لتحقيق التخزين الدائم للبيانات. من خلال شبكة Permaweb الفريدة الخاصة بها، تجعل Arweave البيانات المخزنة قابلة للوصول في شكل يمكن قراءته بواسطة الإنسان (على سبيل المثال، عبر متصفح الويب)، مما يؤدي إلى إنشاء إنترنت دائم وغير قابل للتغيير. تعد إمكانية التخزين الدائم هذه ثورية لضمان عدم قابلية التغيير وإمكانية الوصول الدائم إلى المعلومات، خاصة في سيناريوهات التطبيق التي تتطلب درجة عالية من سلامة البيانات ومتانتها، مثل تخزين المستندات القانونية وأرشفة الأبحاث الأكاديمية، ومجالات مثل حماية حقوق الطبع والنشر.

تعمل شركة Arweave على تحفيز مزودي خدمات تخزين البيانات في الشبكة من خلال رمزها الأصلي AR. وتضمن آلية الحوافز الاقتصادية هذه استدامة الشبكة وتوسيع قدرات التخزين. باعتباره مشروعًا للبنية التحتية وشبكة التخزين، يهدف Arweave إلى إعادة تشكيل طريقة تخزين البيانات والوصول إليها، وكان اسمه في الأصل Archain، وتم تأسيسه في عام 2017 ويقع مقره الرئيسي في ألمانيا. يضم الفريق المؤسس لشركة Arweave المؤسسين المشاركين والمديرين التنفيذيين سام ويليامز والمدير التنفيذي للعمليات سيباستيان كامبوس جروث، بالإضافة إلى المدير القانوني جيتي سعيد. لديهم خبرة واسعة في مجال التكنولوجيا والعمليات والمجالات القانونية ويشكلون قوة رئيسية في تعزيز تطوير مشروع Arweave.

منذ إطلاق الشبكة الرئيسية في يونيو 2018، اجتذبت Arweave اهتمامًا واسع النطاق وتلقت الدعم من العديد من المستثمرين المهمين، بما في ذلك a16z Crypto وCoinbase Ventures وUnion Square Ventures. جمعت جولة جمع التبرعات العامة في مايو 2018 مبلغ 1.57 مليون دولار. منذ ذلك الحين، أجرى المشروع جولتين من التمويل في نوفمبر 2019 ومارس 2020، حيث جمع 5 ملايين دولار أمريكي و8.3 مليون دولار أمريكي على التوالي، مع مستثمرين من بينهم a16z Crypto، وMulticoin Capital، وUnion Square Ventures، وCoinbase Ventures.

يمثل حل AO الذي أطلقته Arweave ابتكارًا كبيرًا في تقنية blockchain، وهو ما ينعكس بشكل أساسي في بنية الكمبيوتر فائقة التوازي التي يوفرها. تسمح هذه البنية بتشغيل أي عدد من العمليات بالتوازي في نفس الوقت في بيئة حوسبة لا مركزية، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الحوسبة وقابلية التوسع بشكل كبير. تشمل الميزات الأساسية لـ AO قدرات الحوسبة واسعة النطاق، وتنفيذ حسابات يمكن التحقق منها، وقدرات المعالجة المتوازية للغاية والموثوقية التي يتم تحقيقها من خلال بناء ثلاث شبكات فرعية مختلفة (وحدة المراسلة، وحدة الجدولة، وحدة الحوسبة) واستخدام Arweave كقاعدة Layer.Scalability.

يُسمى AO (الموجه نحو الممثل)، وهو مستوحى من نموذج الممثل في علوم الكمبيوتر. وهذا النموذج مناسب بشكل خاص لتصميم وتنفيذ أنظمة عالية التزامن، وموزعة، ومتسامحة مع الأخطاء. من خلال AO، أظهر فريق Arweave فهمه العميق وحلوله المبتكرة للتطوير المستقبلي لبيئة الحوسبة اللامركزية.

المصدر:https://foresightnews.pro/article/detail/54511

تم إنشاء AO فوق طبقة Arweave الأساسية. يؤدي استخدام وحدة تخزين Arweave على السلسلة كمضيف دائم لبياناتها قيد التشغيل إلى تعزيز قدرات الحوسبة اللامركزية لديها والسماح لأي عدد من العمليات المتوازية بالعمل في وقت واحد، وتحقيق نهج تعاوني مماثل لنهج مراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر عبر الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، جزء رئيسي من AO هو AOS، وهو نظام تشغيل محدد يعتمد على بنية AO الذي يسمح للمطورين بتطوير التطبيقات باستخدام لغة Lua، مما يعزز سهولة الاستخدام والمرونة.

يتماشى إطلاق AO مع هدف Arweave طويل المدى المتمثل في دعم شبكة blockchain قابلة للتطوير بدرجة كبيرة من خلال منصة تخزين البيانات الخاصة بها. على الرغم من أن فريق Arweave واجه تحديات في تحقيق هذا الهدف، إلا أن مثابرتهم وابتكارهم جعلا AO ممكنًا في النهاية. وهذا لا يعزز فقط وظائف سلسلة Arweave، مما يمكّنها من دعم المزيد من العقود الذكية وبروتوكولات blockchain، ولكنه يوفر أيضًا حلاً جديدًا وقويًا للحوسبة اللامركزية.

يعمل Arweave AO خارج حدود تقنية blockchain التقليدية، ويحقق نتائج غير مسبوقة من خلال تقسيم الأجزاء الثلاثة الرئيسية من blockchain إلى مكونات مستقلة يمكنها التواصل مع بعضها البعض وتنفيذ أعداد كبيرة من المعاملات في وقت واحد. قدرات. لا يفتح هذا الابتكار إمكانيات جديدة لتطوير Arweave نفسها فحسب، بل يوفر أيضًا وجهات نظر جديدة وإلهامًا لمجالات blockchain والتكنولوجيا اللامركزية بأكملها.

في النهاية، هدف Arweave هو جعل AO نظامًا مستقرًا لا يتطلب سوى تحديثات غير متكررة، على غرار Bitcoin، مما يضمن استمرارية الوظائف الأساسية وحقوق المستخدم. يعد هذا الاستقرار والشفافية أمرًا مهمًا جدًا للمستخدمين لأنه يتيح لهم الحصول على ثقة وفهم أعمق للبروتوكولات التي يستخدمونها. مع استمرار Arweave AO في التطوير والتحسين، لديها القدرة على أن تصبح لاعبًا مهمًا في منصة العقود الذكية اللامركزية، مما يشكل منافسة قوية مع تقنيات blockchain الحالية مثل Ethereum.

شبكة Akash

القيمة الأساسية لشبكة Akash هي أنها، باعتبارها منصة حوسبة لامركزية، تستفيد من موارد وحدة معالجة الرسومات غير المستغلة في العالم وتربط هذه الموارد بأولئك الذين يحتاجون إلى حوسبة وحدة معالجة الرسومات. القدرات بين المستخدمين لا توفر هذه المنصة فرصًا للربح لأصحاب موارد وحدة معالجة الرسومات فحسب، بل توفر أيضًا خيارات أكثر فعالية من حيث التكلفة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى هذه الموارد. وفقًا لبيانات سبتمبر 2023، نجحت شبكة Akash في نشر 150 إلى 200 وحدة معالجة رسوميات على شبكتها وحققت معدلات استخدام تتراوح بين 50% إلى 70%. وينعكس هذا الإنجاز في إجمالي قيمة المعاملات السنوية التي تتراوح بين 500 ألف دولار أمريكي إلى مليون دولار أمريكي، مما يدل على إمكانات السوق لنموذج تقاسم موارد الحوسبة اللامركزية.

يُظهر التحليل الإضافي لنموذج أعمال شبكة Akash أن القياس مع Airbnb في سوق العقارات مناسب تمامًا. أنشأ Akash سوقًا حيث يمكن لمالكي موارد وحدة معالجة الرسومات استئجار طاقة الحوسبة غير المستخدمة الخاصة بهم مثل مضيفي Airbnb، بينما يمكن للمستخدمين الذين يحتاجون إلى هذه الموارد الحصول على قوة الحوسبة التي يحتاجونها بتكلفة أقل. لا يزيد هذا النموذج من استخدام موارد وحدة معالجة الرسومات فحسب، بل يخفض أيضًا عتبة دخول مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، زاد الطلب على موارد الحوسبة عالية الأداء مثل وحدات معالجة الرسومات بشكل كبير. وتتوقع شركة إنفيديا، الشركة الرائدة في تصنيع وحدات معالجة الرسومات، أن تنمو إيراداتها بشكل كبير خلال سنوات قليلة، من 27 مليار دولار في عام 2022 إلى 60 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن تصل إلى حوالي 100 مليار دولار بحلول عام 2025. تعكس توقعات النمو هذه الطلب العالمي القوي على قوة حوسبة وحدة معالجة الرسومات كما توفر لشبكة Akash مساحة سوقية واسعة.

يعتبر النموذج اللامركزي لشبكة Akash مناسبًا بشكل خاص لبيئة السوق الحالية، حيث يتزايد الطلب على خدمات الحوسبة السحابية ولا يتم استغلال الكميات الهائلة من قوة حوسبة وحدة معالجة الرسومات في العالم. من خلال Akash، يمكن لجانب العرض توفير موارد GPU الخاملة، بينما يمكن لجانب الطلب الحصول على قوة الحوسبة اللازمة بتكلفة أقل. لا يعمل هذا النموذج على تحسين تخصيص الموارد فحسب، بل يعزز أيضًا إضفاء الطابع الديمقراطي على قوة الحوسبة، مما يسمح لمزيد من الشركات والأفراد بالمشاركة في البحث وتطوير الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

الرمز الأصلي لشبكة Akash هو AKT، والذي يلعب عدة أدوار مهمة في الشبكة. أولاً، يتم استخدام AKT لدفع تكاليف موارد الحوسبة على الشبكة، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، حوسبة وحدة معالجة الرسومات والتخزين وعرض النطاق الترددي. ثانيًا، تعد AKT أيضًا جزءًا من إدارة الشبكة، ويمكن لحامليها المشاركة في عملية صنع القرار في الشبكة من خلال التصويت الرمزي، مثل تحديثات البروتوكول ومقترحات التحسين. بالإضافة إلى ذلك، يعمل AKT أيضًا كآلية تحفيز لتشجيع المستخدمين على المشاركة في صيانة الشبكة، بما في ذلك توفير موارد الحوسبة، والتحقق من المعاملات، وما إلى ذلك.

من أجل تشجيع المزيد من المستخدمين على توفير موارد الحوسبة غير المستخدمة، صمم Akash آلية حوافز، والتي يتم تنفيذها بشكل أساسي بطريقتين: المكافآت الرمزية ورسوم المعاملات.

• مكافآت الرموز المميزة: توفر شبكة Akash مكافآت للمستخدمين الذين يوفرون موارد الحوسبة من خلال إصدار رموز مميزة جديدة. يتم توزيع هذه الرموز المميزة الصادرة حديثًا على موفري الموارد كحوافز لتشجيعهم على توصيل المزيد من الموارد بشبكة Akash. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أيضًا مكافأة المدققين على الشبكة والمستخدمين المشاركين في إدارة الشبكة برموز AKT لتحفيزهم على المشاركة في أمان الشبكة وإدارتها.

• رسوم المعاملات: تفرض شبكة Akash رسومًا على المعاملات التي تستخدم خدماتها، والتي يتم دفعها برموز AKT. وفقًا لسياسة أكاش، يتم تخصيص جزء من رسوم المعاملات للعقد التي توفر موارد الحوسبة كحافز اقتصادي مباشر لها لتقديم الخدمات.

يفرض Akash رسومًا بنسبة 4% على المعاملات المدفوعة باستخدام AKT، ورسومًا أعلى بنسبة 20% على المعاملات المدفوعة باستخدام USDC (عملة مستقرة). تم تصميم هيكل الرسوم المتباين هذا لتعزيز تداول واستخدام رموز AKT، مع توفير الدعم المالي أيضًا لصيانة الشبكة وتطويرها.

قامت شبكة Akash أيضًا بإنشاء تجمع مجتمعي يجمع جزءًا من إيرادات الشبكة، بما في ذلك الرموز المميزة الناتجة عن التضخم ورسوم المعاملات. يتم استخدام الأموال من مجمع المجتمع لتمويل المشاريع والمقترحات لتطوير الشبكة، مثل التحسينات الفنية وأنشطة التسويق وما إلى ذلك. ويصوت المجتمع لتحديد تخصيص الأموال.

من خلال هذا النموذج الرمزي المعقد والفعال وآلية الحوافز، لا تضمن شبكة Akash التطوير النشط والصحي للشبكة فحسب، بل توفر أيضًا للمستخدمين فرصة المشاركة في الشبكة والاستفادة منها. تساعد هذه الحوافز على جذب المزيد من موفري الموارد والمستخدمين للانضمام إلى نظام Akash البيئي، مما يؤدي إلى النجاح على المدى الطويل والنمو المستمر لمنصة الحوسبة اللامركزية.

ومع ذلك، وعلى الرغم من الآفاق السوقية الواعدة لشبكة Akash، إلا أنه لا يمكن تجاهل التحديات التي تواجهها. بالإضافة إلى التنافس مع مقدمي الخدمات السحابية التقليديين، يجب على Akash تحسين نظامها الأساسي التكنولوجي باستمرار لضمان تقديم خدمات فعالة وآمنة. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب بناء سوق لامركزية والحفاظ عليها أيضًا جذب مقدمي ومستخدمين جدد للموارد بشكل مستمر والحفاظ على درجة عالية من نشاط السوق.

المصدر:https://www.modularcapital.xyz/writing/akash

Bittensor

يتم تشغيل Bittensor بواسطة الذكاء الاصطناعي تم تأسيسها في عام 2019 على يد الباحثين علاء شعبانة وجاكوب ستيفز، وقد تم تصميمها في الأصل على أنها باراشين لبولكادوت. في مارس 2023، غيّر المشروع استراتيجيته وقرر تطوير تقنية blockchain الخاصة به، بهدف تحفيز عقد التعلم الآلي العالمية من خلال العملة المشفرة وتعزيز اللامركزية في تطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال السماح لهذه العقد بالتدريب والتعلم بشكل تعاوني مع بعضها البعض، تقدم Bittensor نموذجًا جديدًا يعزز الذكاء الجماعي للشبكة من خلال دمج الموارد الإضافية، وتوسيع مساهمة الباحثين الفرديين والنماذج على المستوى العام.

يقدم Bittensor العديد من المفاهيم والآليات المبتكرة، مثل نموذج الخبراء الموزع (MoE) وإثبات الذكاء (Proof Of Intelligence)، بهدف تعزيز اللامركزية من خلال مكافأة نماذج ونتائج التعلم الآلي المفيدة. تطوير الذكاء الاصطناعي ​​النظام البيئي. تم تصميم تصميمها الاقتصادي المميز وهيكل النظام البيئي لدعم ومكافأة المشاركين في الشبكة، وتحفيز ممارسات التوزيع العادل والمشاركة في الشبكة من خلال رموز TAO.

يعكس التصميم المعماري لشركة Bittensor سعيها لبناء نظام بيئي قوي للذكاء الاصطناعي. من خلال الهيكل الهرمي لطبقة التعدين وطبقة التحقق وطبقة المؤسسة وطبقة المستهلك، يهدف Bittensor إلى بناء شبكة تدعم ابتكار الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. من بينها، نموذج الذكاء الاصطناعي لطبقة التعدين يدفع الابتكار، وتحافظ طبقة التحقق على أمان الشبكة وسلامتها، وتضمن طبقة المؤسسة وطبقة المستهلك إمكانية تحويل الإنجازات التكنولوجية إلى تطبيقات عملية لتلبية احتياجات المجتمع. السوق والمجتمع.

يشمل المشاركون الأساسيون في شبكة Bittensor عمال المناجم والمحققين. يقدم القائمون بالتعدين نماذج مدربة مسبقًا مقابل الحصول على مكافآت، بينما يكون المدققون مسؤولين عن تأكيد صحة مخرجات النموذج. تقوم Bittensor بإنشاء حلقة ردود فعل إيجابية من خلال آلية الحوافز، مما يشجع المنافسة بين القائمين بالتعدين ويعزز تحسين النموذج وتحسين الأداء.

على الرغم من أن Bittensor نفسها لا تشارك بشكل مباشر في تدريب النموذج، إلا أن شبكتها توفر منصة تسمح للقائمين بالتعدين بتحميل نماذجهم الخاصة وضبطها. يسمح هذا الأسلوب لـ Bittensor بدمج نماذج متعددة والتعامل مع مهام مختلفة من خلال شبكات فرعية محددة، مثل إنشاء النص وإنشاء الصور.

المصدر: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

نموذج الشبكة الفرعية المستخدم بواسطة Bittensor هي إحدى السمات الرئيسية لهندسته المعمارية وهي أن هذه الشبكات الفرعية تركز على تنفيذ مهام محددة. بهذه الطريقة، يحاول بيتنسور تحقيق ذكاء مركب وغير مركزي للنماذج، على الرغم من أن هذا الهدف لا يزال يواجه تحديات ضمن حدود التكنولوجيا والنظرية الحالية.

يتأثر النموذج الاقتصادي المميز لـ Bittensor بشدة بالبيتكوين ويعتمد آلية إصدار رمزية مماثلة وهيكل حوافز. لا تعد رموز TAO جزءًا من مكافآت الشبكة فحسب، ولكنها أيضًا مفتاح الوصول إلى خدمات شبكة Bittensor. الهدف طويل المدى للمشروع هو تعزيز إضفاء الطابع الديمقراطي على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعزيز تكرار النماذج والتعلم في الشبكات الذكية من خلال نهج لامركزي.

بالمقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية، فإن أكبر ميزة لـ Bittensor هي أنها تشجع على فتح ومشاركة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مما يسمح بتكرار نماذج الذكاء الاصطناعي والخوارزميات وتحسينها في مجتمع أوسع، مما يؤدي إلى تسريع التقدم التكنولوجي. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن تعمل Bittensor على تقليل تكلفة تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل شبكتها اللامركزية، مما يسمح لمزيد من الأفراد والشركات الصغيرة بالمشاركة في ابتكار الذكاء الاصطناعي.

io.net

io.net  هي شبكة GPU لامركزية مبتكرة مصممة لحل مشكلة الحصول على موارد الحوسبة في مجال التعلم الآلي (ML). ينشئ المشروع مجموعة هائلة من قوة الحوسبة من خلال دمج موارد وحدة معالجة الرسومات من مراكز البيانات المستقلة، وعمال المناجم للعملات المشفرة، والمشاريع المشاركة مثل Filecoin وRender. جاء المؤسس أحمد شديد بهذه الفكرة عندما واجه تكاليف عالية ومشاكل في الحصول على الموارد في عملية بناء شبكة حوسبة GPU لشركة التداول الكمي للتعلم الآلي Dark Tick في عام 2020. بعد ذلك، في أوستن سولانا هاكر هاوس، اكتسب المشروع اهتمامًا وتقديرًا أوسع.

التحدي الرئيسي الذي يواجهه io.net هو معالجة التوفر المحدود وقلة الاختيار والتكلفة العالية لموارد الحوسبة. من خلال تجميع موارد وحدة معالجة الرسومات (GPU) غير المستغلة بشكل كافٍ، توفر io.net حلاً موزعًا يمكّن فرق التعلم الآلي من بناء نماذجهم التي تخدم سير العمل وتوسيع نطاقها عبر شبكة موزعة. في هذه العملية، يستخدم مكتبات الحوسبة الموزعة المتقدمة، مثل RAY، لدعم المعالجة المتوازية للبيانات والنماذج، وبالتالي تحسين جدولة المهام وعملية تعديل المعلمات الفائقة.

فيما يتعلق بالمنتجات، يوفر io.net سلسلة من الأدوات والخدمات، بما في ذلك IO Cloud وIO Worker وIO Explorer. تم تصميم IO Cloud لنشر وإدارة مجموعات GPU اللامركزية، وتحقيق التكامل السلس مع IO-SDK وتوفير حل شامل لتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي وPython. يوفر IO Worker واجهة مستخدم شاملة تمكن المستخدمين من إدارة عمليات توفير موارد الحوسبة الخاصة بهم بشكل فعال، بما في ذلك ميزات مثل إدارة الحساب وعرض البيانات في الوقت الفعلي وتتبع درجة الحرارة واستهلاك الطاقة. يوفر IO Explorer تصورًا شاملاً لأنشطة الشبكة وإحصائيات مهمة، مما يساعد المستخدمين على مراقبة حالة الشبكة وفهمها بشكل أفضل.

لتحفيز المشاركة وتحقيق التوازن بين العرض والطلب، قدمت io.net رمز IO، الذي تشمل وظائفه مكافأة الاستخدام المستمر من قبل فرق نشر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، وتسعير وحدات حوسبة IO Worker، والمشاركة في انتظار إدارة المجتمع. بالإضافة إلى ذلك، ومع الأخذ في الاعتبار تقلبات أسعار العملات المشفرة، قامت io.net أيضًا بتطوير IOSD خصيصًا، وهي عملة مستقرة مرتبطة بالدولار الأمريكي، لتحقيق استقرار نظام الدفع وآلية الحوافز.

المصدر:https://io.net/

io.net في التكنولوجيا و يُظهر كلا نموذجي الأعمال قدرات ابتكارية قوية وإمكانات سوقية. من خلال التعاون مع Filecoin، من المتوقع أن تقوم بتوسيع قدراتها في تخزين النماذج وموارد الحوسبة، مما يوفر دعمًا قويًا لتطوير وتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. وفي الوقت نفسه، من خلال توفير منصة فعالة من حيث التكلفة وسهلة الوصول والاستخدام، تهدف io.net إلى أن تصبح منافسًا قويًا لمقدمي خدمات الحوسبة السحابية التقليدية مثل AWS وتعزيز الابتكار والتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي بأكمله.

فيما يتعلق برأس المال، أكملت io.net بنجاح تمويل السلسلة A، حيث جمعت 30 مليون دولار أمريكي ووصلت إلى تقييم قدره 1 مليار دولار أمريكي. اجتذبت هذه الجولة من التمويل مشاركة العديد من المؤسسات الاستثمارية المعروفة بما في ذلك Hack VC، وMulticoin Capital، وDelphi Digital، وAnimoca Brands، وSolana Ventures، وAptos، وOKX Ventures، وAmber Group، وغيرها. تعكس هذه السلسلة من الاستثمارات تقدير السوق الكبير لقدرات io.net المبتكرة وإمكانات السوق في مجالات الحوسبة اللامركزية والذكاء الاصطناعي.

الملخص

مع التقدم المستمر في الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain، أظهر مجال AI x Crypto إمكانات وفرصًا كبيرة، ويواجه أيضًا سلسلة من التحديات. من خلال التحليل المتعمق للسيناريوهات الأساسية الثلاثة المتمثلة في "تملك قوة الحوسبة"، و"توظيف النموذج/الوكيل"، و"توظيف أصول البيانات"، يمكننا رؤية مسار الابتكار والعقبات القائمة في هذا المجال. تفتح قوة الحوسبة اللامركزية إمكانيات جديدة للتدريب والاستدلال في مجال الذكاء الاصطناعي، على الرغم من ضرورة معالجة الاعتماد على موارد الحوسبة عالية الأداء وعرض النطاق الترددي للاتصالات. توفر أصول النماذج والوكلاء دليلاً على الملكية من خلال NFT ويحسن التجربة التفاعلية، ولكن لا يزال هناك حاجة إلى تعميق التكامل التكنولوجي. إن رسملة البيانات تفتح إمكانات بيانات المجال الخاص، وفي مواجهة تحديات توحيد البيانات وسيولة السوق، فإنها تفتح أيضًا آفاقًا جديدة لكفاءة الذكاء الاصطناعي وتخصصه.

من الجدير بالذكر أنه مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتكرارها، فإنها ستجذب بشكل دوري النقاط الساخنة والأموال للتدفق إلى مجال AI x Crypto، مما يؤدي إلى موجة مستمرة من التطوير للذكاء الاصطناعي بدلاً من مرحلة واحدة الفرص. إن القيمة الدائمة وإمكانات الابتكار التي يتمتع بها مجال AI x Crypto تجعله مسارًا رئيسيًا في مجالات التكنولوجيا والاستثمار.

بالنظر إلى المستقبل، سيعتمد تطوير AI x Crypto على الابتكار التكنولوجي والتعاون متعدد التخصصات واستكشاف الطلب في السوق. ومن خلال اختراق القيود التقنية، وتعميق تكامل الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، وتطوير سيناريوهات التطبيق العملي، يتجه هذا المجال نحو التطوير طويل المدى وتوفير خدمات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا وشفافية وعدالة. في هذه العملية، سيستمر مفهوم اللامركزية وممارستها الفنية في تعزيز تطوير مجال الذكاء الاصطناعي والتشفير في اتجاه أكثر انفتاحًا وكفاءة وابتكارًا، وتحقيق قفزة مزدوجة في الابتكار التكنولوجي وخلق القيمة في نهاية المطاف. ولذلك فإن مسار AI x Crypto في الدورة الحالية يمثل فرصة مهمة لا يمكن تفويتها، فهو لا يمثل طليعة الابتكار التكنولوجي فحسب، بل يبشر أيضًا باتجاهات مهمة في التقدم التكنولوجي المستقبلي واتجاه الاستثمار.