الصراع بين بنية البيانات المركزية ومفهوم Web3 اللامركزي

المؤلف: مايكل أورورك المصدر: cointelegraph الترجمة: شان أو با، جولدن فاينانس

لتحقيق الإمكانات الكاملة للبيانات المفتوحة والاستمتاع بتدريب نموذج اللغة واسع النطاق (LLM) منخفض التكلفة، ومشاركة بيانات البحث المريحة، واستضافة DApp التي لا يمكن إيقافها، يجب علينا تحويلها من البنية التحتية المركزية إلى الهندسة المعمارية اللامركزية.

تعتبر البيانات المفتوحة حاليا محركا رئيسيا للاقتصاد التكنولوجي العالمي الناشئ، حيث تبلغ قيمتها السوقية أكثر من 350 مليار دولار. ومع ذلك، تعتمد العديد من مصادر البيانات المفتوحة على البنية التحتية المركزية، وهو ما يتعارض مع مبادئ الاستقلال ومقاومة الرقابة التي يتبناها Web3.

لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للبيانات المفتوحة، فإن التحول إلى البنية التحتية اللامركزية أمر ضروري. بمجرد أن يتحول نظام البيانات المفتوحة إلى بنية لامركزية ومفتوحة، سيتم حل نقاط الضعف المتعددة في تطبيقات المستخدم.

تتنوع سيناريوهات تطبيق البنية التحتية اللامركزية بشكل كبير، بما في ذلك:

• استضافة التطبيقات اللامركزية (DApp)

• تشغيل روبوتات التداول

• مشاركة بيانات البحث

• تدريب واستدلال LLM

بالتعمق في حالات الاستخدام هذه، سنجد أنه مقارنة بالبنية التحتية المركزية، فإن الهندسة المعمارية اللامركزية أكثر كفاءة وعملية في استخدام البيانات المفتوحة.

تكاليف التدريب والاستدلال في برنامج LLM أقل

لقد تسبب إطلاق برنامج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر DeepSeek في تبخر سوق التكنولوجيا في الولايات المتحدة بمقدار تريليون دولار، مما يوضح تمامًا قوة بروتوكولات المصدر المفتوح. وهذا تحذير لنا بضرورة الاهتمام باقتصاد عالمي جديد يعتمد في جوهره على البيانات المفتوحة.

حاليًا، تُعد نماذج الذكاء الاصطناعي المركزية المغلقة مكلفة للتدريب، وهو ما يؤثر أيضًا على قدرة LLM على التدريب وتوليد نتائج عالية الدقة. على سبيل المثال، بلغت التكلفة النهائية للتدريب لـ DeepSeek R1 حوالي 5.5 مليون دولار فقط، مقارنة بـ GPT-4 من OpenAI والتي تكلف تدريبها أكثر من 100 مليون دولار. ومع ذلك، لا تزال صناعة الذكاء الاصطناعي الناشئة تعتمد على منصات البنية التحتية المركزية (مثل موفري واجهة برمجة التطبيقات LLM)، وهو ما يتناقض مع فكرة الابتكار مفتوح المصدر. في الواقع، استضافة برامج LLM مفتوحة المصدر مثل Llama 2 وDeepSeek R1 أمر سهل ورخيص. على عكس blockchain ذات الحالة التي تتطلب مزامنة مستمرة، فإن LLM عديمة الحالة وتتطلب فقط تحديثات دورية.

على الرغم من أن تشغيل LLM سهل نسبيًا، إلا أن إجراء الاستدلال على نماذج مفتوحة المصدر لا يزال مكلفًا من الناحية الحسابية لأن مشغلي العقد يتطلبون قوة حوسبة وحدة معالجة الرسومات. ولكن تجدر الإشارة إلى أن هذه النماذج لا تحتاج إلى التحديث في الوقت الفعلي، مما قد يوفر الكثير من التكاليف على المدى الطويل.

إن ظهور النماذج الأساسية العامة (مثل GPT-4) يجعل من الممكن تطوير منتجات جديدة تعتمد على التفكير السياقي. ومع ذلك، لن تسمح الشركات المركزية (مثل OpenAI) لأي شبكة عشوائية بالوصول إلى نماذجها المدربة للاستدلال.

بدلاً من ذلك، يمكن لمشغلي العقد اللامركزية أن يعملوا كنقط نهاية للذكاء الاصطناعي، مما يوفر بيانات حتمية للعملاء، وبالتالي دعم تطوير برامج LLM مفتوحة المصدر. تعمل الشبكات اللامركزية على خفض حاجز الدخول من خلال تمكين المشغلين من إطلاق بوابات على الشبكة. تعمل بروتوكولات البنية التحتية اللامركزية هذه على معالجة ملايين الطلبات على شبكاتها غير المسموح بها من خلال بوابة أساسية مفتوحة المصدر وبنية تحتية للخدمة. وبالتالي، يمكن لأي رائد أعمال أو مشغل نشر بوابته والدخول إلى الأسواق الناشئة. على سبيل المثال، يمكن لفريق الاستفادة من موارد الحوسبة اللامركزية لتدريب طالب ماجستير في القانون على بروتوكول Akash الذي لا يحتاج إلى أذونات، والذي يوفر خدمات حوسبة مخصصة بأسعار أقل بنسبة 85% من مقدمي خدمات السحابة المركزية.

في الوقت الحالي، تنفق شركات الذكاء الاصطناعي حوالي مليون دولار يوميًا على صيانة البنية الأساسية لتشغيل خدمات الاستدلال LLM. ويعني هذا أن الحجم السنوي لسوق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي (SAM) قد يصل إلى حوالي 365 مليون دولار أمريكي. تُظهر البيانات أن ظروف السوق تُشير إلى إمكانات نمو هائلة للبنية التحتية اللامركزية. وسيُتيح التطوير اللامركزي لموارد حوسبة الذكاء الاصطناعي في المستقبل مساحةً أكبر للابتكار في هذه الصناعة.

مشاركة بيانات البحث المتاحة

في مجال البحث العلمي، فإن مشاركة البيانات جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لديها القدرة على تسريع التقدم البحثي وتحسين حياة الإنسان. ومع ذلك، فإن الوصول إلى البيانات محدود بسبب نظام المجلات الأكاديمية المرتفع التكلفة. وتنشر هذه المجلات بشكل انتقائي الأبحاث التي توافق عليها لجانها فقط، وهي في الغالب مخفية وراء رسوم اشتراك باهظة الثمن، مما يجعل الوصول إليها على نطاق واسع أمرا صعبا. مع ظهور نماذج التعلم الآلي القائمة على تقنية blockchain والتي تعتمد على المعرفة الصفرية (ZK)، أصبح من الممكن الآن مشاركة البيانات وحسابها في بيئة لا تعتمد على الثقة مع الحفاظ على الخصوصية دون تسريب معلومات حساسة. ونتيجة لذلك، أصبح بإمكان الباحثين والعلماء مشاركة بيانات البحث والوصول إليها دون الحاجة إلى إزالة هوية المعلومات الشخصية المقيدة المحتملة.

لمشاركة بيانات البحث المفتوحة بشكل مستدام، يحتاج الباحثون إلى بنية تحتية لامركزية تكافئهم على الوصول إلى البيانات وتزيل الوسطاء. إن شبكة البيانات المفتوحة المحفزة قد تضمن بقاء البيانات العلمية متاحة بشكل يتجاوز المجلات الباهظة الثمن والشركات الخاصة.

استضافة DApp لا يمكن إيقافها

تحظى منصات استضافة البيانات المركزية مثل Amazon Web Services (AWS) وGoogle Cloud وMicrosoft Azure بشعبية كبيرة بين مطوري التطبيقات. ورغم سهولة الوصول إلى هذه المنصات، فإن المنصات المركزية تشكل نقطة واحدة لخطر الفشل، مما يؤثر على الموثوقية وقد يؤدي إلى انقطاعات نادرة ولكن معقولة في الخدمة.

يمتلئ تاريخ التكنولوجيا بالعديد من الحالات التي فشلت فيها منصات البنية التحتية كخدمة (IaaS) في توفير خدمة متواصلة. على سبيل المثال:

• في عام 2022، وبسبب امتثال Infura للعقوبات الأمريكية، رفضت MetaMask مؤقتًا الوصول إلى المستخدمين في مناطق معينة. على الرغم من أن MetaMask لامركزي، فإن اتصالاته ونقاط النهاية الافتراضية تعتمد على Infura المركزية للوصول إلى Ethereum. • واجه عملاء Infura أيضًا اضطرابات في عام 2020. • كانت خدمات استدعاء الإجراء عن بعد المركزية (RPC) الخاصة بشركتي Solana وPolygon مثقلة بالحمل أثناء ذروة الحركة المرورية، مما تسبب في ازدحام الشبكة.

في نظام بيئي مفتوح المصدر مزدهر، من الصعب على شركة واحدة تلبية احتياجات المطورين المختلفة. حاليًا، هناك الآلاف من سلاسل الكتل من الطبقة الأولى، وحلول التجميع، وخدمات الفهرسة، وبروتوكولات التخزين، وبروتوكولات البرامج الوسيطة الأخرى في السوق، والتي تغطي حالات استخدام متخصصة مختلفة. تستمر معظم المنصات المركزية (مثل موفري RPC) في بناء نفس البنية الأساسية، وهو ما لا يؤدي إلى خلق احتكاك فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى إبطاء النمو ويؤثر على قابلية التوسع حيث تركز البروتوكولات على إعادة بناء الأساس بدلاً من تطوير ميزات جديدة.

على العكس من ذلك، فإن نجاح تطبيقات الشبكات الاجتماعية اللامركزية مثل BlueSky وAT Protocol يظهر أن الطلب من قبل المستخدمين على البروتوكولات اللامركزية آخذ في النمو. من خلال الابتعاد عن بروتوكولات RPC المركزية والتوجه نحو الوصول المفتوح للبيانات، تذكرنا هذه البروتوكولات بأهمية بناء البنية التحتية اللامركزية وتبنيها. على سبيل المثال، يمكن لبروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi) الحصول على بيانات الأسعار على السلسلة من Chainlink دون الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية للحصول على معلومات الأسعار وبيانات السوق في الوقت الفعلي.

حاليًا، يحتوي سوق Web3 على ما يقرب من 100 مليار طلب RPC صالح للخدمة، وتتراوح التكلفة لكل مليون طلب من 3 إلى 6 دولارات. لذلك، يبلغ إجمالي حجم السوق القابل للعنونة (TAM) لـ Web3 RPC ما يقرب من 100-200 مليون دولار سنويًا. مع نمو مستوى توفر البيانات الجديد بشكل مطرد، قد يتجاوز حجم طلبات RPC 1 تريليون يوميًا.

من أجل التكيف مع تطور نقل البيانات المفتوحة والدخول إلى سوق البيانات مفتوحة المصدر، فمن الضروري الانتقال إلى البنية التحتية اللامركزية.

تتطلب البيانات المفتوحة بنية تحتية لامركزية

على المدى الطويل، سنرى عملاء blockchain العامين ينقلون وظائف التخزين والشبكة إلى بروتوكولات الوسيطة المتخصصة.

على سبيل المثال، أخذت شركة Solana زمام المبادرة في الترويج للتخزين اللامركزي وكانت أول من قام بتخزين بياناتها على سلاسل مثل Arweave. ونتيجة لذلك، أصبح سولانا وفانتوم مرة أخرى الأداتين الأساسيتين للتعامل مع حركة المعاملات الخاصة برمز الحملة الرئاسية لترامب، وهي لحظة مهمة في التاريخ المالي والثقافي. في المستقبل، سنرى المزيد والمزيد من البيانات تتدفق عبر بروتوكولات البنية الأساسية، مما سيجعل منصات البرامج الوسيطة اعتمادًا مهمًا على طبقة البروتوكول. مع تزايد قدرة البروتوكولات على التكيف والتوسع، سيؤدي هذا إلى توفير مساحة لدمج البرامج الوسيطة اللامركزية مفتوحة المصدر في طبقة البروتوكول.

سيصبح من غير الممكن في المستقبل للشركات المركزية أن تعمل كوسطاء لبيانات رأس العميل الخفيفة. البنية التحتية اللامركزية لا تحتاج إلى ثقة، وموزعة، وفعالة من حيث التكلفة، ومقاومة للرقابة.

وبالتالي، ستصبح البنية التحتية اللامركزية الخيار الافتراضي لمطوري التطبيقات والمؤسسات، مما يؤدي إلى نموذج نمو مفيد للطرفين ومربح للجانبين.