كيف ستعيد المشاريع التي كانت تعتبرها DAT واعدة قبل TGE تشكيل مشهد قوة الذكاء الاصطناعي

المؤلف: داخل السلسلة زهرة المعلومات المصدر: medium

مأزق السلطة في عصر الذكاء الاصطناعي وطرق الخروج منه

تاريخ التنافس المستمر بين "الانفتاح" و"الاحتكار" هو بمثابة مسار تطور الإنترنت، حيث لا مفر من أن تتوجه الهيمنة السلطوية نحو تجمعات التكنولوجيا التي تتحكم في البيانات وقوة الحوسبة. في الوقت الحالي، يشهد مجال الذكاء الاصطناعي سيناريو مشابه، بل أسوأ. عندما تتوسع معلمات نموذج الذكاء الاصطناعي بسرعة ملحوظة، وعندما تتحكم مجموعة قليلة من الشركات في قوة الحوسبة لشرائح الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، فإن مأزقًا عميقًا قد ظهر: مما يولد "أوليغاركية رقمية" أقوى من عصر الإنترنت، وهي مكونة من احتكار ثلاثي يتكون من "البيانات - الخوارزميات - قوة الحوسبة". في ظل هذه الهيكلة، تتحول كميات هائلة من البيانات الشخصية التي يساهم بها المستخدمون العاديون إلى "بيانات إنتاج مجانية" لتدريب النماذج، ولا يستطيعون مشاركة البيانات التي تخلق قيمة هائلة، مما يحد من الابتكار.

ومع ذلك، فإن تطور التكنولوجيا دائمًا ما يحمل في طياته قوة التغيير، وظهور سلسلة الكتل جعلنا نرى إمكانية تخفيض السلطة. أرجعت الإيثيريوم حقوق تطوير التطبيقات إلى المطورين، بينما خفضت البيتكوين السلطة المالية إلى كل عقد. تم تحديد دور مشابه في مجال الذكاء الاصطناعي، ووفقًا لهذا السياق، ولد مشروع 0G الذي يحظى بتوقعات كبيرة، من خلال بناء شبكة تحفيزية للذكاء الاصطناعي لامركزية كهدف رئيسي لـ 0G، مما يكسر بشكل جذري الهيكل القائم للسلطة. إعادة قيمة بيانات الحوسبة والنماذج إلى كل مشارك، مما يجعل الذكاء الاصطناعي منتجًا عامًا شاملًا.

استخدام الحلول التكنولوجية لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

لتحقيق ديمقراطية الذكاء الاصطناعي، يجب علينا معالجة النقاط الأساسية التي تواجهها البنية التحتية المركزية التقليدية: ضعف المرونة، اختناقات الأداء، وانخفاض كفاءة التخزين. لقد حصل تطوير اقتصاد الذكاء الاصطناعي اللامركزي على الدعم الجوهري من 0G بفضل مجموعة كاملة من بنية التكنولوجيا الابتكارية.

تصميم تصميم حل تحديات المرونة

عندما كان من المقرر ترقية النموذج من GPT-3 إلى GPT-4، حيث زاد حجم المعلمات تقريبًا مائة مرة، كانت عيوب الهيكلية العامة لأنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية واضحة. كان على المطورين أن يستثمروا وقتًا وموارد هائلة لإعادة بناء النظام بالكامل. لكن ظهور 0G حل محل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي من خلال التفكيك، حيث يتم تقسيمها إلى وحدات مثل تدريب النماذج، معالجة البيانات، وحساب القوة، والتي يمكن أن تعمل وتُحدث بشكل مستقل، وتتواصل مع بعضها البعض عبر واجهات معيارية. يمكن للمطورين، مثلما يغيرون غلاف الهاتف الذكي، استبدال وحدة معينة حسب الحاجة دون تغيير الهاتف بالكامل. هذا التصميم يقلل بشكل كبير من تكاليف الترقية ودورة التطوير الكاملة، ويضمن أن تواكب البنية التحتية بسرعة تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من تحقيق تحديثات التكنولوجيا السلبية.

اختراق ثوري في الأداء

إن الاستجابة الفورية لوكيل الذكاء الاصطناعي أو اتخاذ القرارات في الوقت الحقيقي بواسطة القيادة الذاتية يضعان متطلبات صارمة على سرعة معالجة الشبكات ذات المستوى المنخفض وسعتها. لدعم الطلب المستقبلي على المعاملات التجارية الفورية واسعة النطاق باستخدام الذكاء الاصطناعي، فإن الهدف التصميمي لشبكة الجيل الصفري هو إكمال معالجة 11000 معاملة في الثانية وسعة تصل إلى 50 جيجابايت في الثانية. إذا تم نشر ذكاء اصطناعي لإدارة حركة المرور الحضرية على شبكة الجيل الصفري، فهذا يعني أنه سيكون لديه القدرة على معالجة آلاف إشارات حالة الضوء المروري والمعلومات عن حركة المرور في الوقت الفوري، وإكمال اتخاذ القرار الأمثل في لحظات. القضاء على الانحرافات في الحكم الناتجة عن تأخير الشبكة. إن ضمان أداء قوي كهذا هو المفتاح لضمان انتقال تطبيقات الذكاء الاصطناعي من المختبرات إلى الحياة الواقعية.

تصميم رمز التصحيح تحت بنية التجزئة اللانهائية

تستخدم الشبكة الرئيسية 0G تصميم ترميز تصحيح الأخطاء وهيكلية معالجة الأشياء النظامية، مما يحدث ترقية لنموذج تقسيم البيانات التقليدي الباردة والساخنة. لنأخذ مثالاً: يمكن تقسيم كتلة البيانات الأصلية إلى أكثر من 3000 شريحة مشفرة، بمساعدة خوارزمية الترميز الديناميكية لتحقيق التوازن الأمثل بين قابلية استخدام البيانات وكفاءة التخزين. في الحالة المثالية، يمكن لنقاط N في الشبكة الكاملة تحقيق قدرة كتابة تبلغ N×35MB/s، وذلك من خلال الاحتفاظ بنسخة فريدة من الشريحة في نقاط التخزين، بالتزامن مع آلية التحقق من العينات العشوائية، مما يجعل عدد نقاط الحمل في الشبكة الكاملة يتوسع بشكل خطي. وهكذا، أعادت التكنولوجيا التخزينية العالمية الثورية تشكيل نموذج إدارة بيانات الذكاء الاصطناعي.

تظهر الانتصارات في التكنولوجيا الأساسية في الجوانب الثلاثة التالية:

1. فك ارتباط مسار البيانات: فصل "قناة التحقق من التخزين" تمامًا عن "قناة نشر البيانات"، فقط من خلال الاعتماد على التوقيع المجمع و التزام KZG لتحقيق التوافق، واكتشاف عنق الزجاجة في البث الموجود في سلسلة الكتل التقليدية.

2. طبقة التخزين المتدرجة: تدعم مكونات الحساب/التخزين النشر المستقل، ويمكن دمجها وتشكيل تأثير جيد وفقًا للاحتياجات. عند تدريب نموذج يحتوي على مئات المليارات من المعلمات، يمكن تعيين مجموعة البيانات إلى الطبقة L1 باستخدام طريقة التجزئة، والاستفادة من العقد الدائرية لمعالجة البيانات المجزأة.

3. التوسع غير المحدود في الشظايا: يدعم نظريًا احتياجات تخزين البيانات بمستوى EB ويمكنه تجهيز سيناريوهات تدفق البيانات الضخمة للذكاء الاصطناعي بشكل مثالي، من خلال الاستفادة من آلية إعادة الرهن الديناميكية يمكن توسيع طبقة القرار بشكل أفقي دون انقطاع في الخدمة.

يقلل الهيكل من تأخير الوصول إلى البيانات إلى مستوى الميكرو ثانية، مما يقلل من تكاليف التخزين بنسبة 50% ويدعم أوليًا الحسابات متعددة الصيغ. أثناء معالجة مهام معقدة مثل تحليل الصور الطبية، يمكن للنظام حل تلقائيًا جدولة تجزئة القرب للقيام بأعمال الاستدلال في الوقت الحقيقي، بدلاً من نقل مجموعة البيانات الكاملة. هذه الميزة هي التي تجعل 0G هو الحل المركزي الوحيد الذي يلبي احتياجات تدريب الذكاء الاصطناعي، وكذلك تطبيقات الوقت الحقيقي.

!

من التقنية إلى البيئة: تحقق السوق وتطبيقها على أرض الواقع

تحدد القدرة على الحصول على اعتراف السوق وبناء نظام بيئي مزدهر ما إذا كانت التقنية الرائدة ستنجح أم لا، من خلال التطبيقات العملية والتعاون المؤكد، يثبت 0G قيمته التجارية.

في يناير من هذا العام، أعلنت شركة علي بابا كلاود، الرائدة عالميًا في خدمات الحوسبة السحابية، عن تعاونها مع 0G، مما يعزز تطوير البنية التحتية للجيل القادم من Web3 والذكاء الاصطناعي في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. يجمع هذا التعاون بين مركز 0G للتقنية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي المركزي وقدرات الحوسبة الرائدة في الصناعة من علي بابا كلاود، وقاعدة العملاء الكبيرة، وتأثيرها الإقليمي الواسع، مما يضفي طابعًا استراتيجيًا على هذا التعاون. يوفر هذا التعاون طريقًا لتبني الشركات التقليدية والمطورين للتكنولوجيا اللامركزية على نطاق واسع، وهو ليس مجرد تكامل تقني، بل هو جسر مهم بين عالمي Web2 وWeb3.

بشكل أكثر تحديدًا، ستتعاون كلا الطرفين من خلال عدة جوانب أساسية، حيث سيتم دمج بنية السحابة التحتية مع تخزين الذكاء الاصطناعي اللامركزي 0G، لدعم التطبيقات التي تتطلب كميات كبيرة من البيانات، مثل تدريب الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع واستنتاجه، بالإضافة إلى الحساب القابل للتحقق. سيتعاون الطرفان في إطلاق أنشطة مثل ورش العمل، وبرنامج توجيه هاكاثون، لتمكين الجيل الجديد من المطورين والمبتكرين في منطقة آسيا والمحيط الهادئ، وتحفيزهم لاستكشاف إمكانيات دمج الذكاء الاصطناعي، والحوسبة السحابية، وتكنولوجيا الداخل السلسلة.

في هذه العملية، تقدم Cloudician Technology - مزود خدمات البنية التحتية المتخصص في Web3 - دعمًا حاسمًا، مما يعزز تكامل AI وWeb3 في منطقة آسيا والمحيط الهادئ. هذه الحدث ذو دلالة كبيرة، فهو مقارنة بتقنية عادية، يعني أن بنية 0G التحتية ورؤية النظام البيئي قد تم الاعتراف بها من قبل مزود خدمات السحابة الرائد، ومن ثم يبذل الجانبان جهودًا مشتركة لبناء مستقبل رقمي مفتوح وقابل للتجميع مدفوع بالابتكار للمطورين والشركات.

تسعى الشركات المدرجة في البورصة بنشاط لإجراء تعاون شامل، حيث تأتي الثقة من الاختراقات التكنولوجية التي حققتها 0G، حيث تمكنت 0G مؤخرًا من استخدام التجميع لإكمال تدريب نموذج كبير يحتوي على 1070 مليار معلمة على اتصال إنترنت ذو سعة منخفضة. ويعتبر هذا الإنجاز تقدمًا ذو دلالة في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي. مقارنةً بالأبحاث ذات الصلة التي تقوم بها جوجل، زادت الكفاءة بمقدار 357 مرة، وقد تم جذب انتباه السوق بأسره سابقًا، وذلك بفضل وجود هذا النوع من الدعم التكنولوجي ونموذج التعاون التجاري مع علي云.

من المدهش أن تنوع شركاء 0G البيئيين يبرز أيضًا في جودة التبادل، حيث لا يوجد فقط منصات تقنية مثل Optimism من نوع Layer2، ولكن أيضًا IoTex التي تتعمق في مجال إنترنت الأشياء (DePIN). في عملية تحقيق الأعمال في السيناريوهات المحددة، يمكن أن تسهم الشراكة مع الشركات الرائدة في الصناعة في تسريع التقدم، بينما يمكن أن تعزز التعاون مع منصات التكنولوجيا من قدراتها الأساسية. هذه النموذج الثنائي من التعاون "شركات رائدة في الصناعة + منصات تكنولوجيا" يجعل من نشر 0G ينفجر بإمكانيات بيئية قوية.

!

رؤية المستقبل: عندما يعود الابتكار في الذكاء الاصطناعي إلى الجماهير

0G لا تحقق الابتكار على المستوى التقني فحسب، بل يتحقق أيضًا من خلال علاقة الإنتاج في عصر الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الابتكار في الذكاء الاصطناعي ليعود فعليًا إلى الجماهير. بفضل بناء الشبكة اللامركزية، يمتلك المطورون حق السيادة التقنية الحقيقي، مما يمكنهم من الابتكار بحرية دون أن "تحتجزهم" المنصات. يمكن للمستخدمين العاديين، من خلال آلية حقوق الملكية الفعلية على السلسلة، تحويل آثارهم الرقمية - سواء كانت سجلات دردشة، بيانات صحية أو عادات استهلاكية - إلى أصول شخصية قابلة للتفويض والتداول، حيث يمكن لكل مساهمة بيانات أن تحصل على عائد اقتصادي عادل.

تحقيق "تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام أجهزة استهلاكية" هو الشكل النهائي لهذه الرؤية، تخيل معلم مدرسة ثانوية على شبكة 0G يمكنه التعاون مع زملائه لتدريب ذكاء اصطناعي مخصص يفهم حقًا احتياجات الطلاب المحليين، بناءً على ملاحظات التدريس وبيانات الفصول الدراسية التي جمعها على مر السنين، وتعتمد هذه العملية على تجمعات حسابية متخصصة بأسعار معقولة. مزارع يمكنه مشاركة بيانات مناخ وتربة مزرعته ونمو المحاصيل، مع مزارعين آخرين لتدريب نموذج ذكاء اصطناعي دقيق للزراعة يناسب ظروف المياه والتربة المحلية، والحصول على عوائد مستمرة من استخدام هذا النموذج.

عندما لا تعود حقوق إنشاء الذكاء الاصطناعي ملكًا لعدد قليل من النخبة التكنولوجية، بل تصبح أداة يمكن لمليارات الناس الوصول إليها، فإن علاقة البشرية بالذكاء الاصطناعي تتحول من قبول الخدمة إلى التعاون النشط في الإبداع. قد نجد أن الثورة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي ليست في عدد المعلمات التي تمت إضافتها للنموذج، بل في كيفية استكشاف كل فرد لقيمته الفريدة في عملية النمو والتحول المستمرة، ومشاركة العائدات المستحقة. هذه هي المستقبل الذي يستحق الانتظار في تطوير التكنولوجيا.