شبكات الحوسبة اللامركزية هي أساس الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إنها توفر الطاقة الحوسبة الموزعة اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي. يستكشف هذا المقال ثلاثة من أكبر شبكات الحوسبة اللامركزية متعددة الاستخدام ومشروع واحد للذكاء الاصطناعي اللامركزي. نهدف إلى مساعدة القراء على فهم التشابهات والاختلافات بين هذه المشاريع.

1. أكاش، شبكة Render وشبكة io.net هما واحدة من أكبر الشبكات المحوسبة غير المركزية على السوق. على الرغم من أنهما يوفران خدمات الحوسبة غير المركزية، إلا أن كل شبكة لديها تركيز تجاري مختلف.
3. بيتينسور هو مشروع ذكاء اصطناعي لامركزي يستخدم موارد الحوسبة الموزعة لتعلم الآلة. يهدف إلى المنافسة مباشرة مع خدمات الذكاء الاصطناعي المركزية مثل OpenAI.
5. من ناحية العرض، يمتلك Akash شبكة أجهزة متنوعة بما في ذلك وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات والتخزين، بينما تمتلك Render عددًا كبيرًا من وحدات معالجة الرسومات. io.net تحصل على عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات من شبكتها ومنصات أخرى.
7. شبكة الحوسبة اللامركزية هي سوق ذات جانبين حيث يُستخدم رمز كل مشروع كوسيلة للتبادل في أنظمتهم الخاصة. تقوم شبكة Render وBittensor بتنفيذ آلية حرق الرموز لتعزيز تراكم القيمة.

أنواع مختلفة من شبكات الحوسبة اللامركزية

كيف يختلف أكاش عن شبكة ريندر

Akash و Render Network على حد سواء شبكات حوسبة متمركزة توفر منصة حيث يمكن للمستخدمين شراء وبيع موارد الحوسبة لمختلف المهام.

يعمل Akash كسوق مفتوح، مما يتيح للمستخدمين الوصول إلى موارد وحدة المعالجة المركزية ووحدة المعالجة الرسومية والتخزين. يوفر موارد الحوسبة التي يمكن استخدامها لأغراض مختلفة، مثل استضافة خوادم الألعاب أو تشغيل عقد البلوكشين. في سوق Akash، يحدد المستأجرون الذين ينشرون التطبيقات السعر والشروط اللازمة للنشر، بينما يقدم مقدمو موارد الحوسبة عروضًا لهذه التنشيطات، حيث يفوز أقل مقدم عرض (المزود) بالنشر. يمنح هذا النموذج المعكوس للمزاد المستخدمين القدرة على تحديد الأسعار والشروط.

على النقيض من ذلك، يستخدم Render خوارزمية تسعير ديناميكية لضبط تسعير نشر المهام بناءً على ظروف السوق. تركز شبكة Render على خدمات الرسوم ثلاثية الأبعاد المعتمدة على وحدة معالجة الرسومات وتعمل كشبكة وحدة معالجة الرسومات الموزعة. في هذا النموذج، توفر مزودات الأجهزة الموارد الحسابية وتستخدم شبكة Render خوارزمية تسعير متعددة المستويات لتحديد الأسعار ومطابقة المستخدمين مع مشترين للخدمات. لا تعمل Render كسوق مفتوحة حيث يمكن للمستخدمين تحديد الأسعار أو الشروط بشكل مستقل.

Io.net - التركيز على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

io.net هي شبكة حوسبة لامركزية جديدة تستخدم قوة حوسبة وحدة المعالجة الرسومية من مراكز بيانات موزعة جغرافياً ومنقبي العملات الرقمية ومقدمي التخزين اللامركزي لدعم تعلم الآلة والحوسبة الذكية. كما تعمل مع شبكات الحوسبة اللامركزية الحالية مثل Render للاستفادة من موارد حوسبة وحدة المعالجة الرسومية التي لم تُستغل بشكل كامل على Render لمهام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

هناك عاملان رئيسيان لتمييز io.net: 1) التركيز على مهام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة؛ 2) التركيز على مجموعات معالجة الرسومات. يشير مجموعة معالجة الرسومات إلى عدة معالجات رسومات تعمل معًا كنظام موحد لمعالجة المهام المكثفة حسابيًا مثل تدريب الذكاء الاصطناعي والمحاكاة العلمية.

Bittensor - مشروع بلوكشين متخصص في الذكاء الاصطناعي

على عكس الشبكات الحسابية اللامركزية الأخرى، يعتبر Bittensor مشروعاً للذكاء الاصطناعي اللامركزي يهدف إلى إنشاء سوق للتعلم الآلي اللامركزي. وهذا يتيح بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزي والتنافس مباشرة مع مشاريع الذكاء الاصطناعي المركزية مثل OpenAI's ChatGPT. تتكون الشبكة من العقد (المنقبين) الذين يوفرون موارد الحساب لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.

يستخدم Bittensor هيكل الشبكة الفرعية، الذي يشبه سلسلة لتطبيق معين. يحتوي حاليًا على 32 شبكة فرعية، كل منها يركز على مهام معينة تتعلق بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك شبكة الذكاء الاصطناعي للنصوص اللامركزية (يشير Text Prompt AI إلى تطبيق AI مشابه لChatGPT)، الذي يمكن تحويل تلميحات النصوص إلى AI توليد الصور التي تترجم إلى صور، ومحرك بحث يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

يلعب المُنقبون دورًا رئيسيًا في نظام Bittensor، حيث يوفرون موارد الحوسبة ويستضيفون نماذج التعلم الآلي لأداء حسابات المهام الذكية خارج السلسلة وتوليد النتائج. يمكن لأي شخص الانضمام إلى الشبكة وأن يصبح منقبًا بأقل متطلبات تقنية. يتنافس المنقبون مع بعضهم البعض لتقديم أفضل النتائج لاستفسارات المستخدمين.

سعة الشبكة واستخدامها

يتمحور أكاش في البداية حول وحدات المعالجة المركزية، وهناك الكثير من موارد وحدة المعالجة المركزية داخل الشبكة. مع ارتفاع التطور التكنولوجي، زاد الطلب على وحدات معالجة الرسومات بشكل كبير، وبدأ أكاش في إضافة موارد وحدة معالجة الرسومات إلى شبكته في الربع الثالث من العام الماضي. ومع ذلك، يمتلك أكاش عددًا صغيرًا نسبيًا من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء مقارنة بمشاريع أخرى تركز على موارد وحدة المعالجة المركزية. وقد سمح التركيز لشبكة ريندر نتورك على توفير حلول الرسومات ثلاثية الأبعاد المستندة إلى وحدة معالجة الرسومات بشكل لامركزي لها بتراكم عدد كبير من وحدات معالجة الرسومات في شبكتها.

شبكة Render و Akash هما مشاريع أكثر نضوجًا، مع ارتفاع تدريجي في استخدام الشبكة عامًا بعد عام. وبشكل خاص، شهد Akash زيادة كبيرة في عقود الإيجار النشطة ربع سنوية بعد توسيع تركيزها لتشمل وحدات GPU.

io.net هي شبكة حوسبة لامركزية جديدة أطلقت شبكة الاختبار العامة الخاصة بها في نوفمبر 2023. على الرغم من تاريخها الأقصر، فقد تراكمت لدى io.net عدد كبير من وحدات المعالجة الرسومية من خلال دمج الموارد من Render، Filecoin، وشبكتها. أعلنت io.net مؤخرًا دعم مجموعات شرائح Apple Silicon، مما يتيح لمستخدمي Apple تخصيص قدرة حوسبة غير مستخدمة لديهم للشبكة، مما يزيد بشكل أكبر من عدد الأجهزة في شبكتها. بالإضافة إلى ذلك، لم تطلق io.net بعد رمز بروتوكولها، وقد يكون العديد من مزودي الأجهزة يأملون في الانضمام إلى الشبكة كمزودين لربما يتلقون فرص توزيع الرموز.

بتيتنسور هو شبكة ذكاء اصطناعي متميزة حيث يساهم المنقبون بالموارد الحسابية في الشبكة. يمكن للمنقبين إما استثمار إعدادات الأجهزة بأنفسهم أو ببساطة استخدام موارد الحوسبة المقدمة من خدمات الحوسبة السحابية. من حيث عدد الأجهزة، لا يمكن مقارنة بتيتنسور مباشرة بالشبكات الحوسبة اللامركزية النموذجية، حيث يفخر حاليًا بأكثر من 7,000 منقب.

اقتصاد الرمزية

تعمل منصات الحوسبة اللامركزية كسوقين ذات جانبين، حيث يدفع المستخدمون رسومًا لموفري موارد الحوسبة. أصدرت Akash و Render Network و Bittensor جميعها رموزها الخاصة كوسيلة لتبادل القيمة داخل البيئات الخاصة بها. يقوم Render و Bittensor بتنفيذ آلية حرق الرموز لتعزيز تراكم قيمة الرموز.

Akash

أكاش هو سلسلة كتل مستقلة PoS و $AKT هو رمزها الأصلي المستخدم للرهان لضمان أمان الشبكة ودفع رسوم الشبكة. يعمل الرمز أيضًا كوسيلة للتبادل في النظام البيئي، مع $AKT كوحدة أساسية للتسعير عندما يتداول المستخدمون أو يؤجرون على أكاش. كسلسلة PoS، يحتاج أكاش إلى توليف مكافآت الكتل لعقدة المحققين عن طريق إصدار $AKT، ومعدل التضخم الحالي حوالي 14٪.

يُفرض حاليًا 4٪ على الرسوم المدفوعة بـ AKT، أو 20٪ إذا دفعت بـ USDC، والتي ستتدفق إلى بركة المجتمع. لم يتم تحديد الاستخدامات المحددة لأموال بركة المجتمع بعد، ولكن الاستخدامات المحتملة يمكن أن تشمل التمويل العام، والحوافز، أو ببساطة حرق الرموز.

شبكة العرض

تمت هجرة شبكة Render من Ethereum إلى Solana، ويُستخدم رمز بروتوكول RNDR الخاص بها لتبادل القيم داخل نظام ال Render، حيث يستخدم الخالقون والمستخدمون الرمز لدفع تكاليف وظائف العرض.

لتحقيق توازن العلاقة الديناميكية بين العرض والطلب على موارد الحوسبة، تطبق Render آلية التوازن في الحرق والبيع (BME). عندما يتجاوز الطلب (أي وظائف التقديم) عرض موارد الحوسبة، سيتم حرق رموز RNDR، مما يخلق تأثير تضخمي. وعلى العكس، إذا تجاوز عرض موارد الحوسبة الطلب، سيتم بيع المزيد من رموز RNDR، مما يسبب التضخم. تتضخم رموز RNDR بسبب النقص الحالي في الطلب على الحوسبة.

Bittensor

يتم استخدام عملة تاو الأصلية لبيتنسور $TAO للوصول إلى خدمات الشبكة وتعمل كوسيلة لآلية المكافأة الأساسية. الإمداد الأقصى لـ $TAO هو 21 مليونًا، ويتم إنشاء 7,200 رمز يوميًا كمكافأة للمنقبين وعقدة المحققين. ينفذ بيتنسور آلية تقليص إصدار الرمز بنصف، وهذا يعني أنه عندما يتم توزيع نصف الإمداد الإجمالي، سيتم تقليص معدل الإصدار إلى النصف. بعد أول تقليص، سيحدث تقليصات متتالية بعد توزيع نصف الإمداد المتبقي من الرمز حتى يتم الوصول إلى الإمداد الأقصى لـ 21 مليونًا.

على الرغم من أن معدل الإصدار البالغ 7,200 TAO في اليوم ثابت خلال الفترة الحالية ، إلا أن وقت النصف التالي غير محدد مسبقا بسبب آلية إعادة تدوير الرمز المميز. تعمل آلية إعادة التدوير هذه على حرق رموز TAO الصادرة ، مما يؤخر بشكل فعال النقطة التي يتم فيها توزيع نصف إجمالي العرض. يحتاج عمال المناجم وعقد التحقق إلى إعادة تدوير (أي حرق) رموز TAO للتسجيل في الشبكة. سيتم خصم هذه الرموز المحروقة من العرض المتداول ويمكن تعدينها مرة أخرى. تقوم الشبكة بانتظام بإلغاء تسجيل عمال المناجم وعقد المدققين التي لا يمكنها توفير مهام الذكاء الاصطناعي تنافسية بما فيه الكفاية ، ويحتاج عمال المناجم إلى دفع / حرق TAO مرة أخرى عند إعادة دخولهم إلى الشبكة ، مما يجعل التسجيل تكلفة متكررة. تخلق آلية الاحتراق الديناميكية هذه طلبا مستمرا على TAO.

كان موعد التقسيم المخطط الأولي في يناير 2025 بالأصل، ولكن تم تأجيل موعد التقسيم الحالي إلى أكتوبر 2025. يظهر أن عددًا كبيرًا من رموز TAO قد تم حرقها.

بيان:

1. هذه المقالة التي تحمل في الأصل عنوان "DePIN x الذكاء الاصطناعي - نظرة عامة على أربع شبكات حوسبة لامركزية رئيسية" مستنسخة من [توكينساي]. كل حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [0xEdwardyw]. إذا كان لديك أي اعتراض على إعادة الطبع، يرجى الاتصال بفريق Gate Learn، سيقوم الفريق بالتعامل معه في أقرب وقت ممكن.

2. تنويه: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة تمثل وجهات نظر الكاتب فقط ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.

3. تتم ترجمة المقال إلى لغات أخرى بواسطة الـبوابة تعلمالفريق. ما لم يرد ذكره، فإن نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة ممنوع.