AI

يُعد كل من دولفين وRender مشروعين من نوع DePIN يستخدمان موارد GPU الموزعة لبناء البنية التحتية، إلا أن لكل منهما تركيزًا أساسيًا مختلفًا. يركز Render بشكل رئيسي على عرض GPU وتوليد المحتوى الرقمي، في حين يركز دولفين بصورة أكبر على استدلال AI اللامركزي وشبكات بنية AI التحتية.

يُعد Gate.AI مساعدًا متكاملًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي، طورته Gate لدعم المحادثات، وسؤال وجواب، واستخلاص المعلومات، وتحليل البيانات، وتنفيذ المهام، بحيث يمكّن المستخدمين من الحصول على الإجابات وإتمام المهام بكفاءة عبر اللغة الطبيعية. وبفضل دمج محتوى المنصة، والأخبار في الوقت الفعلي، وميزات التوصية الذكية، يوفر Gate.AI حلاً شاملاً وسلسًا للوصول إلى المعلومات وتوليد الحلول، ويُشكل تدريجيًا البوابة الموحدة للمستخدمين ضمن منظومة Gate AI.

تعتمد Dolphin Network على آلية أساسية توزع مهام استدلال نماذج AI على عقد GPU حول العالم لمعالجتها بشكل تعاوني. يستطيع المطوّرون الاستفادة من خدمات استدلال AI عبر الشبكة، في حين يشارك حاملو GPU بقوة التجزئة غير المستغلة لتنفيذ المهام والحصول على مكافآت رموز DPHN. ومن خلال جدولة المهام، والتحقق العشوائي، والتشفير، وآليات الحوافز الاقتصادية، تنسق Dolphin Network بين طلبات استدلال AI، وعقد GPU، والتحقق من النتائج، لتأسيس بنية تحتية لامركزية لاستدلال AI.

يُعد دولفين (POD) مشروع بنية تحتية للذكاء الاصطناعي في Web3 يركّز على الاستنتاج اللامركزي للذكاء الاصطناعي والتعاون الموزع لوحدات معالجة الرسومات (GPU). العرض الأساسي، Dolphin Network، يمكّن حاملي وحدات معالجة الرسومات عالميًا من مشاركة معدل التجزئة غير المستخدم، ما يوفّر خدمات استنتاج موزعة لنماذج الذكاء الاصطناعي. يحصل المشاركون في الشبكة على مكافآت رموز POD مقابل تنفيذ طلبات الاستنتاج، كما يتمكّن المطوّرون من الوصول إلى إمكانيات الذكاء الاصطناعي بطريقة أكثر انفتاحًا وكفاءة من حيث التكلفة.

تُسهّل Sahara AI التعاون وتوزيع القيمة بين بيانات الذكاء الاصطناعي، النماذج، خدمات الاستدلال، ووكلاء AI من خلال الدمج بين تأكيد الحقوق على السلسلة وآليات تنفيذ الذكاء الاصطناعي خارج السلسلة. يعتمد هيكلها على شفافية البلوكشين وقوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي لدعم بنية تحتية مفتوحة للذكاء الاصطناعي. يتكوّن إطار العمل التكنولوجي لـ Sahara AI من وحدات تشمل بلوكشين Layer1، المتجر، طبقة خدمات البيانات، اقتصاد وكيل AI، ونظام الإسناد، بهدف بناء بنية تحتية لامركزية لتعزيز التعاون في الذكاء الاصطناعي وإدارة أصول الذكاء الاصطناعي.

تُعد Sahara AI ‏(SAHARA) منصة بلوكشين متخصصة في AI، صُممت لتعزيز التعاون في مجال AI وتأكيد الأصول. تعتمد على تقنية البلوكشين لتمكين مشاركة بيانات AI، النماذج، معدل التجزئة، ووكلاء AI، مع توفير آليات الموافقة وتوزيع العائد. وتهدف بشكل أساسي إلى تأسيس اقتصاد AI لامركزي يتسم بالانفتاح والشفافية ويحفز المشاركين.

تُعد Sahara AI Marketplace منصة لتداول الأصول والتعاون في مجال الذكاء الاصطناعي ضمن منظومة Sahara AI، حيث تتيح رفع البيانات، الموافقة عليها، استدعاءها، وتوزيع العائد الخاص ببيانات الذكاء الاصطناعي، النماذج، خدمات الاستدلال، ووكلاء AI. وتهدف المنصة بشكل أساسي إلى بناء اقتصاد ذكاء اصطناعي تعاوني مفتوح وشفاف وقابل للتحقق. بخلاف المنصات التقليدية للذكاء الاصطناعي، تعتمد Sahara AI Marketplace آلية إسناد على السلسلة لتتبع مصدر بيانات الذكاء الاصطناعي ونماذجه، مع إدارة الموافقة وتسوية العائد تلقائيًا خلال عملية استدعاء خدمة الذكاء الاصطناعي. وتضمن هذه الطريقة توزيع العوائد بشكل شفاف بين مساهمي البيانات، مطوري النماذج، ومزودي الخدمات.

Sahara AI و Bittensor هما مشروعان للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي، لكن لكل منهما موقع أساسي مميز. تعطي Sahara AI الأولوية لإطار عمل تعاوني يركز على بيانات الذكاء الاصطناعي، النماذج، الوكلاء، وتوزيع العائد، في حين تركز Bittensor بشكل أكبر على شبكات استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي وآليات المنافسة بين النماذج. تعتمد Sahara AI على بنية بلوكشين AI Layer1 أصلية، وتستفيد من نظام Attribution والمتجر لإدارة الموافقة على أصول الذكاء الاصطناعي، التداول، وتوزيع العائد. أما Bittensor، فتستخدم الشبكات الفرعية وآليات الحوافز لدفع مزودي النماذج إلى تقديم نتائج استدلال ذكاء اصطناعي عالية الجودة.

تُعد آلية المزود في Akash Network نظامًا لامركزيًا لتوريد قوة التجزئة، ما يتيح للأفراد ومزارع التعدين ومراكز البيانات عرض موارد GPU والخوادم على الشبكة وكسب عائد عبر تأجير موارد الحوسبة. بعد أن يقدّم المطوّرون طلبات GPU، يدخل المزودون في عملية تقديم العطاءات، ليقوم النظام بعدها بإنشاء عقود إيجار على السلسلة ونشر أعباء العمل.

تشهد صناعة AI تطورًا من التركيز على المنافسة في التدريب إلى تنفيذ الاستدلال. رغم استمرار الرقائق وHBM والتغليف المتقدم في تشكيل العقبات الرئيسية، إلا أن البنية التحتية للاستدلال، ومراكز البيانات، وإمدادات الطاقة، والتبريد، والموصلات عالية السرعة أصبحت الآن أسرع القطاعات نموًا. وبناءً على أحدث المعلومات المتاحة للجمهور، تستعرض هذه المقالة أبرز اتجاهات البنية التحتية لـ AI التي ينبغي متابعتها في السنوات الـ 2–3 المقبلة.

تربط عملية تأجير وحدات معالجة الرسومات (GPU) في Akash Network بين مزودي الـ GPU والمطورين الذين يبحثون عن قوة التجزئة من خلال متجر مفتوح. بعد أن يقدّم المطوّرون متطلباتهم الحاسوبية، يتنافس مزودو الشبكة عبر تقديم طلبات. ينشئ النظام بعد ذلك عقد الإيجار، ويقوم بنشر موارد GPU، وتسوية المدفوعات بعملة AKT.

تُعد شبكة Akash منصة حوسبة سحابية لامركزية متخصصة في تطبيقات AI وWeb3، حيث تتيح الربط بين مزودي وحدات معالجة الرسومات (GPU) غير المستخدمة والمطورين الذين يحتاجون إلى قوة التجزئة، وذلك عبر متجر مفتوح. وبخلاف خدمات الحوسبة السحابية التقليدية مثل AWS وGoogle Cloud، تعتمد Akash على آلية طلب قائمة على البلوكشين، مما يمكّن المستخدمين من الحصول على موارد GPU والخوادم بتكاليف أقل بكثير.

توفر كل من Akash Network وAWS موارد GPU والحوسبة السحابية، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في البنية التحتية الأساسية وآليات سوق الموارد. تعتمد AWS على مركز بيانات مركزي ونموذج تسعير مبني على المنصة، في حين تستفيد Akash من سوق مفتوح مدعوم بتقنية البلوكشين لربط مزودي GPU والمطورين على مستوى العالم. غالبًا ما تقدم المنصات السحابية التقليدية خدمات مؤسساتية أكثر تطورًا واستقرارًا أعلى، بينما تركز السحب اللامركزية على ديناميكيات السوق المفتوح، والاستخدام الكفء للموارد، وتعزيز مقاومة الرقابة.

Livepeer (LPT) عبارة عن بنية تحتية لامركزية للفيديو والفيديو المعزز بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، تم تطويرها على Ethereum، وتهدف إلى تحويل ترميزات الفيديو، وتوزيع البث المباشر، ومعالجة الفيديو باستخدام AI. توفر الشبكة معدل التجزئة للمعالج الرسومي (GPU) عبر عقد Orchestrator، وتستخدم رمز LPT لإدارة حوافز العقد والتخزين وضمان أمان الشبكة.

تُعد Theta EdgeCloud منصة هجينة للحوسبة الطرفية المعززة بالذكاء الاصطناعي، طورتها Theta Network. توظف المنصة العُقَد الطرفية الموزعة وموارد GPU سحابية لمعالجة مهام استدلال الذكاء الاصطناعي، وعرض الفيديو، والعمليات الحسابية بشكل تعاوني. عند تقديم مطوّرون للمهام، يقوم النظام بتوزيعها على العُقَد حول العالم بحسب الطلب على الموارد، مع تسوية المدفوعات ومكافآت العقدة باستخدام TFUEL. بخلاف منصات السحابة المركزية للذكاء الاصطناعي، تمنح Theta EdgeCloud الأولوية لمشاركة GPU الموزعة، والحوسبة الطرفية، وتحقيق أفضل استغلال للموارد.