GPU وشبكات الحوسبة للذكاء الاصطناعي
📖 10 دقيقة قراءة
Quick Answer
إن طفرة الذكاء الاصطناعي هي، تحت السحر، مطاردة يائسة لشيء واحد: حوسبة وحدة معالجة الرسومات. إن التدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي يلتهم معالجات الرسومات الباهظة الثمن، ولا تستطيع الشركات السحابية العملاقة التي تمتلك أغلبها توفير ما يكفي، مما يترك المطورين ينتظرون ويدفعون أسعارا مرتفعة. وفي الوقت نفسه، هناك الملايين من وحدات معالجة الرسومات القوية في وضع الخمول حول العالم، في أجهزة الكمبيوتر المخصصة للألعاب ومراكز البيانات وأجهزة التعدين. تستخدم شبكات الحوسبة اللامركزية العملات المشفرة لربط العرض الخامل بالطلب الجائع، وهو تطبيق ذكي حقًا لنموذج DePIN على أندر الموارد في عصر الذكاء الاصطناعي.
💡 Airbnb لبطاقات الرسومات
الحوسبة اللامركزية تشبه Airbnb لوحدات معالجة الرسومات. فبدلاً من أن يتنافس الجميع على حجز غرف في عدد قليل من الفنادق العملاقة (مقدمي الخدمات السحابية)، يتيح السوق للأشخاص تأجير بطاقات الرسومات الاحتياطية الخاصة بهم لأولئك الذين يحتاجون إلى قوة حاسوبية، ويتم تنسيقها والدفع من خلال العملات المشفرة. غالبًا ما يدفع المستأجر أقل من أسعار الفنادق؛ يكسب المالك من الأجهزة التي كانت فارغة. وكما هو الحال مع Airbnb، فإن المقايضات تتمثل في الاتساق والثقة، فشبكة من آلات الغرباء أكثر فوضوية من عملية احترافية كبيرة واحدة.
لماذا يعتبر حساب الذكاء الاصطناعي هو عنق الزجاجة؟
الذكاء الاصطناعي الحديث متعطش للحوسبة بشكل غير عادي. يتطلب تدريب النماذج الكبيرة تشغيل الآلاف من وحدات معالجة الرسومات المتطورة لأسابيع، وحتى استخدام النماذج المدربة (الاستدلال) على نطاق واسع يحتاج إلى أجهزة جادة. لقد انفجر الطلب بشكل أسرع بكثير من العرض، مما جعل وحدات معالجة الرسومات العليا نادرة ومكلفة، وتركزت القوة في أيدي عدد قليل من عمالقة السحابة وصانعي الرقائق الذين يسيطرون عليها. عنق الزجاجة هذا، الحوسبة هي النفط الجديد، وهي أكبر عائق أمام الذكاء الاصطناعي، والفرصة التي تستهدفها شبكات الحوسبة اللامركزية: إذا أمكن تجميع وحدات معالجة الرسومات الخاملة في كل مكان، فإن الندرة تخفف ويخفف التركيز.
كيف تعمل شبكات الحوسبة اللامركزية
تقوم هذه الشبكات (التي تسمى غالبًا DePINs الحسابية) بإنشاء سوق: الأشخاص الذين لديهم وحدات معالجة الرسومات، والأفراد، ومراكز البيانات ذات السعة الاحتياطية، وعمال تعدين العملات المشفرة السابقين، يقومون بتوصيل أجهزتهم وكسب العملات المشفرة عن طريق تأجيرها؛ يحتاج المطورون إلى حساب الأجر (بالعملات المشفرة) لتشغيل تدريب الذكاء الاصطناعي أو الاستدلال على تلك المجموعة الموزعة، وعادةً ما تكون أرخص من السحابات الكبيرة. يقوم blockchain بتنسيق المطابقة والدفع والتحقق من العمل المنجز. قامت المشاريع في هذا المجال بتجميع كميات كبيرة من قوة وحدة معالجة الرسومات بهذه الطريقة. إنه نموذج DePIN، الذي يشارك الموارد المادية الخاملة للحصول على مكافآت العملات المشفرة، ويتم تطبيقه على المورد الخامل الأكثر قيمة في عصر الذكاء الاصطناعي.
حالات الاستخدام الحقيقية
يناسب الحوسبة اللامركزية بعض الاحتياجات بشكل أفضل من غيرها. إنه يعمل بشكل جيد مع: استدلال الذكاء الاصطناعي (تشغيل النماذج المدربة بالفعل)، وأحمال العمل المجمعة والمتوازية، والعرض، والمطورين الحساسين للتكلفة والشركات الناشئة التي يتم تسعيرها خارج السحابة الكبيرة. إنه خيار حقيقي لأولئك الذين يريدون حوسبة أرخص أو تجنب الاعتماد على مزود سحابي واحد. جانب الربح حقيقي أيضًا: يمكن لمالكي وحدة معالجة الرسومات (بما في ذلك القائمين بتعدين العملات المشفرة السابقين الذين لديهم أجهزة خاملة) تحقيق الدخل من السعة المهدرة. بالنسبة لكل من المستأجرين الذين يبحثون عن القدرة على تحمل التكاليف والمالكين الذين يبحثون عن العائد، فإن عرض القيمة ملموس، وليس مجرد مضاربة.
الحدود الصادقة
كن واقعيًا بشأن القيود. ولا تزال نماذج التدريب الرائدة، وهي أكبر وأحدث نماذج الذكاء الاصطناعي، تفضل بقوة مراكز البيانات المركزية المترابطة بشكل وثيق مع ترابطات فائقة السرعة؛ لا يمكن لشبكة موزعة من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالغرباء أن تتطابق بسهولة مع تلك الخاصة بأكبر وظائف التدريب. لا تزال الموثوقية والاتساق وزمن الوصول وأمان تشغيل أعباء العمل على أجهزة الآخرين ونضج البرنامج تمثل تحديات حقيقية. وكما هو الحال في كل مكان في هذا الفضاء، فإن العديد من الرموز المميزة لشبكات الحوسبة هي عبارة عن تخمينات وتسبق الاستخدام الفعلي. تعمل هذه التكنولوجيا حقًا مع مجموعة موسعة من أعباء العمل، لكنها ليست بديلاً شاملاً بعد لعمالقة السحابة، ولا تعد الرموز المميزة رهانًا مضمونًا على هذا المستقبل.
كيف نفكر في ذلك
عدستين عمليتين. كمستخدم أو مطور: تستحق الحوسبة اللامركزية التقييم من أجل الاستدلال وأحمال العمل الحساسة للتكلفة حيث يمكنها بالفعل تقويض السحابة، ويتم الحكم عليها بناءً على السعر والموثوقية والملاءمة، وليس على أساس الضجيج المميز. باعتبارك شخصًا لديه طاقة احتياطية لوحدة معالجة الرسومات: إنها طريقة حقيقية للربح من الأجهزة الخاملة، وهو نفس منطق DePIN الصادق والمتواضع الدخل الذي ينطبق على مشاركة النطاق الترددي، وهو مفيد ولكنه ليس ثروة. وكمستثمر: قم بفصل المنفعة الحقيقية والمتنامية للحوسبة اللامركزية عن الرموز المميزة للمضاربة الموجودة في الأعلى، فالأولى هي واحدة من حالات الاستخدام الأكثر رسوخًا في العملات المشفرة، بينما تحمل الأخيرة مخاطر الضجيج المعتادة لـ AI-plus-crypto. عنق الزجاجة حقيقي. والحل واعد؛ الرموز تحتاج إلى التدقيق.
🔑 الوجبات الجاهزة الرئيسية
أكبر عائق أمام الذكاء الاصطناعي هو حوسبة وحدة معالجة الرسومات، فهي نادرة ومكلفة ومتركزة مع عمالقة السحابة، في حين أن الملايين من وحدات معالجة الرسومات تظل في وضع الخمول. تستخدم شبكات الحوسبة اللامركزية (حساب DePINs) التشفير لتجميع وحدات معالجة الرسوميات الخاملة في السوق: يكسب المالكون عن طريق استئجار الأجهزة، ويدفع المطورون (عادةً أقل من السحابات الكبيرة) مقابل استدلال الذكاء الاصطناعي وأعباء العمل، مع تنسيق المطابقة والدفع من خلال blockchain. إنه يعمل بشكل جيد بالنسبة للاستدلال والوظائف المجمعة والمستخدمين الحساسين للتكلفة، ويحقق الدخل الحقيقي من الأجهزة الخاملة. الحدود: لا تزال نماذج التدريب الرائدة تفضل مراكز البيانات المركزية، وتشكل الموثوقية/النضج تحديات حقيقية، والعديد من الرموز المميزة هي تخمينية. حالة استخدام مؤرضة، ولكن لم يتم بعد استبدال السحابة بالجملة.
لماذا هذا مهم بالنسبة لك
تستضيف آسيا سعة هائلة لوحدة معالجة الرسومات (بما في ذلك أجهزة تعدين العملات المشفرة السابقة) وقاعدة مطورين سريعة النمو بأسعار أعلى من تكلفة الذكاء الاصطناعي السحابي الغربي، مما يجعل الحوسبة اللامركزية فرصة ربح لأصحاب الأجهزة في المنطقة ومسار وصول أرخص لمنشئي الذكاء الاصطناعي. فهو يربط بين تراث التعدين في المنطقة وطموحات الذكاء الاصطناعي من خلال أحد تطبيقات العالم الحقيقي الأكثر رسوخًا في مجال العملات المشفرة.
الأسئلة المتداولة
ما هي شبكات GPU/الحوسبة اللامركزية؟▼
إنها أسواق منسقة للعملات المشفرة تجمع وحدات معالجة الرسوميات الخاملة، من الأفراد ومراكز البيانات وعمال تعدين العملات المشفرة السابقين، بحيث يمكن للمطورين استئجار طاقة الحوسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، وعادة ما تكون أرخص من تلك التي من عمالقة السحابة. يكسب أصحاب الأجهزة العملات المشفرة مقابل تأجير وحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم، وتتعامل تقنية blockchain مع المطابقة والدفع والتحقق. إنه يطبق نموذج DePIN (البنية التحتية المادية المشتركة لمكافآت العملات المشفرة) على أندر موارد الذكاء الاصطناعي: الحوسبة.
هل يمكن للحوسبة اللامركزية أن تحل محل موفري الخدمات السحابية مثل AWS؟▼
ليس بالجملة، حتى الآن. إنه يعمل بشكل جيد مع استدلال الذكاء الاصطناعي، وأحمال العمل المجمعة والمتوازية، والمستخدمين الحساسين للتكلفة، كما أنه يقلل بشكل كبير من السحب الكبيرة لهؤلاء. لكن تدريب أكبر النماذج الرائدة لا يزال يفضل بقوة مراكز البيانات المركزية ذات الترابطات فائقة السرعة، ولا تزال الموثوقية وزمن الوصول والأمن ونضج البرامج تمثل تحديات. إنه خيار حقيقي ومتزايد للعديد من أعباء العمل، وليس بديلاً كاملاً لعمالقة السحابة.
هل يمكنني كسب المال من خلال تأجير وحدة معالجة الرسومات الخاصة بي لهذه الشبكات؟▼
نعم، إنها طريقة حقيقية لاستثمار أجهزة GPU الخاملة (بما في ذلك أجهزة التعدين السابقة) عن طريق تأجيرها لشبكة حوسبة للحصول على مكافآت العملات المشفرة. كما هو الحال مع أرباح DePIN الأخرى، توقع دخلاً إضافيًا متواضعًا بدلاً من ثروة، وتعتمد العائدات على الطلب وأجهزتك وقيمة الرمز المميز. استخدم الشبكات القائمة، وتعامل مع أي رمز مميز تكسبه كما تفعل مع أي أصول عملات مشفرة متقلبة.
استمر في القراءة
مواضيع ذات صلة عبر المحور
📚 المصادر ومزيد من القراءة
المراجع الموثوقة والمصادر الأولية المستخدمة في هذا الدليل.