ثورة GPU: كيف تقوم Aethir بإعادة اختراع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والألعاب

المؤلف: AYLO؛ المترجم: Tao Zhu، Golden Finance

في الأسبوع الماضي، أعلنت Aethir أن إيراداتها السنوية المتكررة تبلغ 36 مليون دولار، مما سيضعها في أعلى مستوى من الإيرادات هذا العام. من بين 20 بروتوكول تشفير.

الآن أنا منجذب إلى هل انتبهت؟ عظيم، هذا المقال يستحق القراءة.

مع تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة نحو الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، يرتفع الطلب على موارد الحوسبة بشكل كبير، مما يؤدي إلى اتساع الفجوة بين أولئك الذين لديهم إمكانية الوصول إلى شرائح GPU القوية وأولئك الذين لا يستطيعون ذلك. Aethir هي شبكة بنية تحتية مادية لامركزية مبتكرة (DePIN) مصممة لإضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى موارد الحوسبة السحابية.

تم تأسيس Aethir بهدف جعل الحوسبة عند الطلب أكثر سهولة وبأسعار معقولة، وبناء شبكة موزعة تجمع شرائح GPU على مستوى المؤسسات من مجموعة متنوعة من المصادر. تم تصميم الشبكة لدعم المتطلبات المتزايدة للذكاء الاصطناعي والألعاب السحابية وغيرها من التطبيقات كثيفة الاستخدام للحوسبة.

في هذه المقابلة، جلست مع مارك ريدون، المؤسس المشارك لشركة Aethir، لمناقشة نهج Aethir الفريد.

نظرًا للزيادة الأخيرة في المنافسة في مساحة وحدة معالجة الرسومات اللامركزية، كيف يختلف Aethir عن اللاعبين الآخرين في المساحة؟

هذا سؤال جيد جدًا. سأجيب على هذا في جزأين. أولاً، سأشرح المشكلة التي نحاول حلها لأن هذا هو مفتاح الفهم. أنا متأكد من أنك ومستمعيك على علم بوجود مشكلة ندرة الحوسبة العالمية. يتنافس عمالقة التكنولوجيا على موارد GPU المهمة. إنه سباق هائل لإنشاء ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً بشكل متزايد حتى نصل إلى AGI أو ASI، وبعد ذلك سيتغير كل شيء في العالم.

الغرض من هذا المنافسة والشيء المثير للاهتمام هو أنها مدفوعة بمبدأ بسيط. إذا أضفت المزيد من وحدات معالجة الرسومات والبيانات إلى النظام البيئي، يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. إنه يشبه الخط من الزاوية اليسرى السفلية إلى الزاوية اليمنى العليا مع زيادة ذكاء الذكاء الاصطناعي. يعد نوع وحدة معالجة الرسومات المطلوبة لهذا أمرًا بالغ الأهمية. لا يمكنك القيام بذلك على وحدة معالجة الرسومات المخصصة للمستهلك أو بطاقة رسومات منخفضة الطاقة. يستخدم جميع اللاعبين الكبار في سباق الذكاء الاصطناعي، سواء للتدريب أو التطبيقات، وحدات معالجة الرسومات على مستوى المؤسسات. النموذج المحدد الذي كانوا يبحثون عنه خلال العام ونصف إلى العامين الماضيين هو وحدة معالجة الرسوميات Nvidia's H100.

النقطة الأساسية هي أن شركات المؤسسات هي التي لديها في المقام الأول حاجة كبيرة لحوسبة الذكاء الاصطناعي. إنهم يبنون أعمالهم على هذه البنية التحتية الحاسوبية. لذلك يتعين علينا أن نسألهم عن نوع الحوسبة التي يريدونها، ونوع وحدة معالجة الرسومات، وما هي متطلبات الجودة والأداء ووقت التشغيل التي يحتاجون إليها لتلبية مقاييسهم الداخلية. إنه مثل Netflix الذي يتطلب خوادم ذات ضمانات وقت تشغيل عالية لتجنب انقطاع الخدمة. وينطبق الشيء نفسه على وحدات معالجة الرسومات وأي مزود خدمات حوسبة؛ حيث يجب عليهم تلبية متطلبات الخدمة والجودة ووقت التشغيل والأداء الصارمة.

لسوء الحظ، تقوم معظم شبكات الحوسبة في مساحة Web3 بتجميع وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية. هذه هي أبسط طريقة لبناء شبكة - توفير الرموز المميزة لمجتمع من الأشخاص الذين يساهمون بوحدات معالجة الرسومات للألعاب الخاملة. سيؤدي هذا إلى جذب عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات بسرعة وبناء مجتمع قوي متحمس للمكافآت الرمزية. وهذا هو السبب وراء قيام العديد من شبكات الحوسبة الموجودة اليوم بتجميع وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية.

يكمن التحدي في أنه لكي يكون لديك عمل حقيقي، فإنك تحتاج إلى بيع الحوسبة المجمعة. ومع ذلك، وصلت شبكات GPU الاستهلاكية بسرعة إلى سقف منخفض لأن 99.9% من الشركات لا ترغب في شراء الحوسبة من الشبكات اللامركزية الاستهلاكية. لا يمكنهم ضمان عدم إيقاف تشغيل وحدة معالجة الرسومات أثناء الليل، أو أن النطاق الترددي لن يكون محدودًا بالأنشطة العائلية مثل بث Netflix. يؤدي هذا إلى انفصال كبير بين احتياجات المؤسسة وما يمكن أن تقدمه شبكات GPU للمستهلك.

المصدر: Layer.gg

منذ اليوم الأول، قررنا عدم تجميع أي وحدة معالجة رسومات من فئة المستهلك. كل وحدة معالجة رسومات متصلة بـ Aethir هي على مستوى المؤسسة، ومتكاملة من خلال البنية التحتية لشبكة المؤسسة، وتقع في مركز بيانات مناسب لأعباء عمل المؤسسة. يمكن لأكبر شركات الذكاء الاصطناعي وشركات الاتصالات وشركات التكنولوجيا استخدام شبكتنا للقيام بكل ما يحتاجون إليه دون التضحية بالأداء أو الجودة. في الواقع، يحصلون على أداء أعلى وتجربة شاملة أفضل.

على سبيل المثال، احتاجت شركة IO.net إلى التغلب على الكثير من المخاوف بشأن شبكتها الضخمة من وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية. عندما أرادوا إثبات قدرة شبكتهم على التعامل مع الأعمال التجارية في العالم الحقيقي، استأجروا وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالمؤسسات من Aethir. لذلك، يتم توفير جميع وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالمؤسسات على IO.net بواسطة Aethir. هذه معرفة عامة داخل النظام البيئي.

من الأهمية بمكان أن تلتزم Aethir بخدمة عملاء المؤسسات منذ اليوم الأول.

شيء آخر: كان هذا يربك الناس في مجال الذكاء الاصطناعي عندما شرحت لهم ما نقوم به. بحكم التعريف، تعني وحدة معالجة الرسومات الموزعة أننا لا نمتلك أي وحدة معالجة رسومات. لدينا حوالي 43000 وحدة معالجة رسوميات في مركز البيانات لدينا، لكننا لا نملك أيًا منها. من بينها، لدينا أكثر من 3000 H100، وهي أكبر مجموعة من H100s في Web3 حتى الآن وأكبر بحوالي 10 مرات من أقرب منافس لنا. ولهذا السبب تستخدم العديد من شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة بنيتنا التحتية، لأننا نستطيع بالفعل خدمتهم.

تشعر بعض شركات الذكاء الاصطناعي نقطة الارتباك هي أهمية ما نسميه "الآلات الموجودة في مكان واحد". إذا كنت تقوم بتدريب واسع النطاق، مثل OpenAI أو مشاريع مماثلة، وتحتاج إلى 500 وحدة H100 أو أكثر، فيجب أن تكون وحدات معالجة الرسومات هذه في نفس مركز البيانات. لا يمكن أن يكون لديك H100 واحد في اليابان وواحد في الولايات المتحدة و200 في الهند. لا يمكن تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل فعال على الأجهزة الموزعة. يعد هذا تحديًا تقنيًا كبيرًا تتصارع معه شركات DePin الأخرى، ولا يزال يمثل مشكلة مفتوحة. أعتقد أنها فرصة كبيرة، لكنها معقدة للغاية.

نظرًا لأن Aethir كان يركز على المؤسسات منذ البداية، فإننا ندرك أن خدمة عملاء المؤسسات تعني أكثر من مجرد وجود مجموعة من وحدات معالجة الرسومات المنفصلة على مستوى المؤسسات. نحتاج أيضًا إلى النظر في الموقع المشترك للأجهزة في شبكتنا. ونتيجة لذلك، تمتلك Aethir عددًا كبيرًا من مجموعات GPU الكبيرة عالية الأداء والمشتركة في الموقع. ما يعنيه هذا هو أننا لسنا مجرد شبكة موزعة تحتوي على وحدات معالجة رسوميات على مستوى المؤسسات حول العالم؛ بل تحتوي شبكتنا على مجموعات كبيرة مشتركة الموقع تتيح لنا التعامل مع وظائف الذكاء الاصطناعي الكبيرة تلك للشركات التي تحتاج إلى أجهزة مشتركة الموقع.

ما الذي ألهمنا لإنشاء Aethir؟

في الواقع، كانت شبكة الألعاب السحابية هي التي جعلتنا متحمسين بشأن حوسبة وحدة معالجة الرسومات الموزعة. التقى الفريق عندما كنت أعيش في بكين لمدة سبع سنوات تقريبًا. انتقلت إلى هناك لبدء شركتي الأولى وبدأت في النهاية العمل على توسيع نطاق شبكة الألعاب السحابية.

باختصار، كانت لدينا فكرة أنه يمكننا حل تحديات الأداء وقابلية التوسع لشبكات الألعاب السحابية من خلال توزيع الأجهزة بطريقة لا مركزية. وعلى مستوى عالٍ، فإن الفرضية هي أن الكمون هو قاتل هذه الشبكات. كلما كان المستخدم بعيدًا عن الحوسبة، كانت تجربة المستخدم أسوأ بسبب زيادة زمن الوصول. والفكرة هي أنه إذا قمت بإزالة الحافز لمركزية الحساب، فيمكن أن يكون لديك شبكة أكثر توزيعًا. ومع زيادة حجم الشبكات وزيادة توزيعها، تزداد احتمالية اقتراب المستخدمين من الحوسبة، مما يقلل من زمن الوصول ويحسن الأداء.

تركز الحلول المركزية على جمع جميع الموارد في مكان واحد لتحقيق وفورات الحجم، ولكن هذا لا يضيف قيمة من منظور المستخدم. إنه في الواقع يحد من أداء الشبكة. إذا كنت تريد إنشاء شبكة تم تحسينها لتجربة المستخدم، فسوف تقوم بتوزيع العمليات الحسابية في كل مكان بحيث يكون المستخدم قريبًا منها دائمًا. نحن نؤمن أنه إذا تمكنا من حل تحديات التوزيع واقتصاديات الوحدة، فيمكننا حل المشكلات التي تمنع نشر خدمات مثل Google Stadia حيثما تكون هناك حاجة إليها.

وهذا هو المكان الذي بدأنا فيه، وسرعان ما أدركنا أهميتنا في مجال الذكاء الاصطناعي وبدأنا في بناء المنتجات هناك.

شيء آخر يستحق الدفع الاهتمام بالخبر السار هو أن عدد مستخدمي الألعاب في العالم يبلغ حوالي 3.3 مليار شخص. غالبية هؤلاء الأشخاص (حوالي 2.8 مليار) يلعبون الألعاب على أجهزة منخفضة الجودة، مما يعني أنهم لا يستطيعون لعب ألعاب AAA السائدة، وبالمثل، لا يستطيع مطورو AAA الوصول إلى هؤلاء اللاعبين.

الحل الأكثر جدوى لفتح كل هذا رأس المال هو استخدام الألعاب السحابية للتخلص من متطلبات الأجهزة للمستخدمين. ما عليك سوى استخدام التكنولوجيا المتوفرة لدينا بالفعل وجعلها أكثر فعالية من حيث التكلفة على نطاق واسع. الآن لديك تقنية يمكنها فتح ملياري لاعب، بغض النظر عن مكان وجودهم. وهذا هو بالضبط ما يفعله بناء الشبكة بطريقة لا مركزية.

مقاييس ألعاب Aethir الحالية

نحن نقدم الألعاب المنفصلة عن الأجهزة لمليارات اللاعبين حول العالم لتجربة الألعاب ، وهو أمر مستحيل تحقيقه بشكل أساسي. لهذا السبب أنا متفائل جدًا بشأن الألعاب؛ هذه هي رؤيتنا الأصلية.

هل تعتقد أن الطلب على الحوسبة اللامركزية سيزداد بشكل كبير؟ أو هل تعتقد أننا وصلنا إلى هذه النقطة ولكن العملاء بحاجة إلى مزيد من الوقت لاعتماد التكنولوجيا؟

أعتقد، بصراحة، أننا إذا كنا نتحدث عن الحلول السحابية اللامركزية، أو نتحدث فقط عن Aethir، فإن الأمر يتعلق في الغالب بالتعليم. لا تحتاج إلى معرفة أن Aethir هو مزود سحابي لامركزي للعمل معنا. نحن نقضي وقتًا ممتعًا في العمل مع شركات Web2 - 90% من عملائنا هم شركات Web2 وهم سعداء جدًا بالخدمة التي نقدمها.

بالنظر إلى النظام البيئي الأوسع للذكاء الاصطناعي، أين هي نقطة التحول؟ هناك بعض الإحصائيات المجنونة.

قبل بضعة أسابيع، قرأت ورقة بحثية تقول إنه بناءً على الزيادات المتوقعة في الطلب على الحوسبة، بحلول عام 2030 لن يكون هناك ما يكفي من الكهرباء على الأرض لتلبية احتياجات الحوسبة للذكاء الاصطناعي. هذا جنون.

تُظهر هذه الأرقام الكلية أنه يتم نشر قدر كبير من رأس المال في النظام البيئي. هذه الأرقام غير مفهومة تقريبا. لكن إذا قمت بتكبير الصورة قليلاً، سترى أن هناك نوعين من الاحتياجات الحسابية: التدريب والاستدلال. التدريب هو عملية جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً، مثل الترقية من ChatGPT-4 إلى ChatGPT-5. الاستدلال هو العملية التي يقوم من خلالها الذكاء الاصطناعي بعمله، مثل الإجابة على الأسئلة.

يستخدم الأشخاص مثلي ومثلك غالبًا ChatGPT أو النماذج الكبيرة الأخرى، أليس كذلك؟ على سبيل المثال، ChatGPT من خلال نظام Microsoft البيئي أو Gemini من خلال Google. معظم تفاعلاتنا تكون مع نماذج لغوية كبيرة ذات أغراض عامة من عدد صغير جدًا من الشركات. ولكن إذا كنا نتطلع إلى العام المقبل، نظرًا للنمو الهائل في الصناعة، فأعتقد أنك ستتفاعل مع الذكاء الاصطناعي في أماكن أكثر مما أنت عليه الآن.

سنتفاعل قريبًا مع الذكاء الاصطناعي بطرق أكثر فعالية وفعالية. وسيقدم لنا الذكاء الاصطناعي المزيد، مثل حجز الرحلات الجوية وتقديم خدمات المساعدة والتعامل مع مكالمات خدمة العملاء. وسوف يكون أكثر بكثير مما هو عليه الآن.

إذا نظرت إلى الحوسبة الأولية، ما لم تكن الشركة تستخدم فقط واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT لإنشاء تطبيق، فمن المحتمل أنها تقوم ببناء منتج الذكاء الاصطناعي الخاص بها، مما يعني أن لديها احتياجات البنية التحتية للحوسبة الخاصة بها. لذلك، مع نمو مساحة الاستدلال، ستصبح أكثر توزيعًا. في الوقت الحالي، تأتي معظم البنية التحتية للتدريب من عدد قليل من الشركات الكبيرة. وفي حين تعمل بعض الشركات على تطوير منافسين جدد لهذه النماذج اللغوية الكبيرة، فإن انفجار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الاستدلال سيؤدي إلى سوق حوسبة أكثر تجزئة.

وهذا يعني أننا سنشهد طلبًا كبيرًا من المصادر ذات الأسعار التنافسية والعقود الملائمة للشركات الناشئة والصغيرة. ربما تكون هذه هي نقطة التحول الأكثر وشيكة التي رأيتها.

منتج آخر في نظام Aethir البيئي هو الهاتف A. هل يمكنك إخبارنا المزيد عن هذا المنتج ومن هو جمهوره المستهدف؟

هاتف مباشر بناء وتوسيع نطاق بنيتنا التحتية. يستخدم تقنية الألعاب السحابية الخاصة بنا لتقديم عرض في الوقت الفعلي للجهاز مع زمن وصول منخفض. هذا رائع حقًا لأنه يتعلق بالوصول. على سبيل المثال، يمكنك امتلاك هاتف ذكي بقيمة 150 دولارًا، وتنزيل تطبيق Aethir، ثم فتحه للوصول إلى ما يعادل 1500 دولار. تختفي جميع قيود الأجهزة الخاصة بالجهاز المحلي لأن لديك إمكانات سحابية تدعم التطبيق.

يمكنك فتح عدد غير محدود تقريبًا من التطبيقات على هاتف Aethir الخاص بك دون استنزاف البطارية. تتم جميع عمليات الحوسبة والمعالجة والتخزين في السحابة، مما يمنحك هاتفًا فائقًا يمكنك الاتصال به في أي وقت لتشغيل أي تطبيق تريده.

سواء كانت لعبة أو منصة تعليمية تتضمن مؤتمرات فيديو، فهي رائعة جدًا. فهو يزيل حواجز الأجهزة التي تحول دون الوصول إلى المحتوى أو الأدوات أو الأدوات المساعدة، خاصة لمستخدمي الأجهزة المحمولة الذين يشكلون الغالبية العظمى من مستخدمي الإنترنت.

ما هو برأيك مفتاح نجاح Aether حتى الآن: حلولك التقنية أم جهود تطوير أعمالك؟

أعتقد أن هناك مجالين نركز عليهما كشركة. الأول هو العنصر المؤسسي الذي ذكرته سابقًا. وهذا يعني اتخاذ بعض القرارات الصعبة للغاية في وقت مبكر. كما قلت، من الأسهل بكثير تجميع وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية. إن تجميع وحدات معالجة الرسوميات هذه على مستوى المؤسسات، والتي نعلم بالفعل أنه من الصعب العثور عليها والوصول إليها، هو أمر أصعب بكثير. لقد اتخذنا طريقًا أكثر صعوبة في وقت مبكر، مما عرضنا للخطر في وقت مبكر من عملياتنا. ولكن بسبب ذلك، قمنا بالعمل الشاق وأصبحنا الآن في وضع أفضل. ليس هناك الكثير من الشركات لديها العزم على القيام بشيء محفوف بالمخاطر في وقت مبكر، وكان ذلك أمرًا ضخمًا بالنسبة لنا.

ثانيًا، لقد ركزنا بشدة على الأعمال الفعلية - الاستخدام الفعلي، والعقود الفعلية، والإيرادات الفعلية. لقد كان هذا التركيز مهمًا جدًا بالنسبة لنا منذ البداية. ولهذا السبب اخترنا مسار المؤسسة. نريد الاستفادة الكاملة من تقنية Web3 وتقديم حلول تغير الصناعة، ليس فقط حلول Web3، ولكن أفضل الحلول الصناعية في فئتها في مجال الذكاء الاصطناعي والألعاب.

يلعب فريق تطوير الأعمال لدينا دورًا حيويًا في إقناع الشركاء بالانضمام إلى نظامنا البيئي، خاصة في وقت مبكر. ومن ناحية التكنولوجيا، فإننا نجعل عملية ربط موارد الحوسبة سلسة. حاليًا، هناك المزيد من الإمدادات التي ترغب في دخول نظامنا البيئي أكثر مما يمكننا استيعابه. في المستقبل، هدفنا هو أن نصبح نظامًا بيئيًا لامركزيًا بالكامل وغير مسموح به حقًا، وسوف نصل إلى ذلك. لكن في البداية، علينا أن نكون عمليين. إن فتح البوابات الحسابية والسماح لعدد كبير من وحدات معالجة الرسومات باستنزاف الرموز المميزة الخاصة بك ليس خطوة تجارية جيدة.

نحن نعتبر أنفسنا منظمة يقودها العرض. نحاول دائمًا أن يكون العرض أكثر من الطلب. لا نريد أن ننكر الطلب، ولكننا لا نريد أيضًا وجود فجوة كبيرة بين العرض والطلب. نريد تطوير العرض والطلب بحكمة وثبات. نحن لا نقوم فقط بإضافة عدد غير محدود من وحدات معالجة الرسومات للتفاخر بأرقامنا، وهذا ليس هو الشيء الصحيح الذي ينبغي فعله.

نحن نخطط لإصدار بعض الإعلانات المهمة في الأسابيع المقبلة لإظهار التزامنا بالشفافية. هذا أمر ممتع حقًا للناس ويظهر أن Aethir هي شركة يرغب الناس في المشاركة فيها.

هل يمكنك إخبارنا عن رمز Aethir؟ كيف تتناسب مع النظام البيئي وكيف تولد القيمة؟

هذا في الواقع A نسخة أكبر من الموضوع، والتي ستراها قريبًا. لا أستطيع التحدث عن هذا الموضوع بعد الآن، ولكن ما يمكنني قوله هو أن العديد من المشاريع واجهت في السابق صعوبة في العمل مع كيانات Web2 الكبيرة بسبب الحاجة إلى التعامل مع الرموز المميزة.

يعد هذا تحديًا مستمرًا في هذا المجال ولدينا حل مثير ومبتكر للغاية. أعتقد أن الناس سيكونون متفائلين للغاية عندما يرون ذلك. لذلك، سيسمح لنا ذلك بجلب حجم تداول كبير للعملة.

أكبر عملائنا هم عملاء Web2 ولا أرى أن هذا يتغير. نحتاج إلى التأكد من وجودنا في هذا العمل والسماح لهذه القيمة بالتراكم في رمز Aethir والنظام البيئي الذي يدعمه. هذا هو التزامنا، وأعتقد أنكم ستشاهدون بعض الأشياء المثيرة للاهتمام في الأسبوع المقبل حول كيفية تحقيق ذلك.