AI

يغوص هذا المقال في شبكة AIOZ، وهي شبكة لامركزية متقدمة تدمج الـ Depin والتخزين ووظائف البث. يستكشف دورها كقائد في مجال الذكاء الاصطناعي Web3 ويكتشف مزاياها في التخزين وحساب الذكاء الاصطناعي وتسليم المحتوى والفيديو حسب الطلب.

تقدم هذه النظرة العامة تحليلاً عميقًا للمشهد الحالي للذكاء الاصطناعي وتكامله مع عملة مشفرة، مع التركيز على احتمالات القوة الحاسوبية اللامركزية ودورها المركزي في دورة الذكاء الاصطناعي.

استكشف المنظر العام لمشروع Io.net، من ميزاته وهندسته الفنية إلى نظرة عامة على الاقتصاد الرمزي. يوفر هذا المقال أيضًا تحليلًا تنافسيًا وتوقعات السوق، مما يقدم للقراء فهمًا عميقًا وتقييمًا لفرص المشروع. io.net مستعدة للتألق في سوق الحوسبة الذكية الواعدة، مدعومة ليس فقط بفريق تقني ماهر ولكن أيضًا بدعم قوي من كيانات معروفة مثل Multicoin Capital، Solana Ventures، OKX Ventures، Aptos Labs، Delphi Digital، وغيرها.

تتناول المشاريع الرئيسية في طبقة البنية التحتية لصناعة الذكاء الاصطناعي والويب3 بشكل أساسي شبكة الحوسبة اللامركزية كسرد رئيسي، وتكلفة منخفضة كميزة رئيسية، والحوافز بالرموز التشفيرية كوسيلة رئيسية لتوسيع الشبكة، وخدمة العملاء في مجال الذكاء الاصطناعي والويب3 كهدف رئيسي.

يقدم Masa Network نموذج تسعير ذكاء اصطناعي مبتكر يتيح للمستخدمين حماية الخصوصية الشخصية أثناء مشاركة البيانات وكسب المكافآت داخل نظام Masa. من خلال Masa SDK، يمكن للشركاء تحسين تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمهام مثل توقعات سوق العملات المشفرة، وإدارة NFT، والتنبؤ السياسي. يدعو Masa إلى حقوق المستخدمين في الاستفادة اقتصاديًا من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. عن طريق التفاعل مع نظام Masa، يمكن للأفراد حماية خصوصيتهم، والمساهمة في اقتصاد البيانات، والوصول إلى مجموعات بيانات فورية للحصول على رؤى سوق مستنيرة، وتحليل اتجاهات العملات المشفرة، واستكشاف الاستثمار، والتنبؤات الدقيقة للأسعار. من المقرر إطلاق الشبكة الرئيسية ل Masa وإصدار الرمز في 11 أبريل. يمكن للمستخدمين حماية بصمتهم الرقمية ودعم اقتصاد البيانات من خلال المشاركة النشطة في نظام Masa.

تضم AI x Crypto عدة مجالات فرعية، بما في ذلك وكلاء AI، الحوسبة اللامركزية، البيانات، المهنمين، ZKML، FHEML، المعالجات المشتركة، الذكريات، منصات الفن الإنشائي، وتطبيقات الألعاب.

يكمن جوهر ثورة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في القدرة الحوسبة الوفيرة ونماذج الخوارزميات وكمية كبيرة من بجرب التدريب. حاليًا، تكون قوة الحوسبة عالية الأداء ذات وحدات معالجة الرسومات في نقص شديد ومكلفة، وتميل الخوارزميات إلى أن تكون موحدة، وهناك قضايا تتعلق بامتثال البيانات وحماية الخصوصية لبيانات تدريب النموذج. يمكن لسمات تخزين التكنولوجيا اللامركزية والموزعة لتقنية البلوكشين تيسير دمجها مع الذكاء الاصطناعي.

نشر فيتاليك "وعد وتحديات تطبيقات التشفير + الذكاء الاصطناعي" ، وناقش الطرق التي يمكن من خلالها الجمع بين blockchain والذكاء الاصطناعي والتحديات المحتملة. يقدم المقال أربع طرق تكامل ويقدم مشاريع تمثيلية لكل اتجاه. هناك اختلافات في الخصائص الأساسية ل الذكاء الاصطناعي و blockchain ، لذلك من الضروري تحقيق التوازن بين جوانب مثل ملكية البيانات والشفافية وقدرات تحقيق الدخل وتكاليف الطاقة عند الجمع بينهما. في الوقت الحالي ، ترتبط العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالألعاب ، وتتضمن التفاعل مع الشخصيات الذكاء الاصطناعي والتدريبية لتناسب الاحتياجات الفردية بشكل أفضل. في الوقت نفسه ، هناك مشاريع تستكشف استخدام ميزات blockchain لإنشاء ذكاء اصطناعي أفضل. قوة الحوسبة اللامركزية هي أيضا اتجاه شائع ولكنها لا تزال تواجه تحديات. بشكل عام ، يحتاج المسار الذكاء الاصطناعي إلى إيجاد مشاريع ذات قدرة تنافسية وقيمة طويلة الأجل.

‏Groq LPU ‏(وحدة معالجة اللغة) هو معالج حوسبة متخصص صممته Groq للاستدلال بالذكاء الاصطناعي، ويركّز على تحسين جدولة العمليات الحاسوبية، والوصول إلى البيانات، وزمن استجابة عند تشغيل نماذج اللغة الكبيرة.

Groq هي شركة تقنية تركز على حوسبة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي. تتمحور تقنيتها الأساسية حول وحدة معالجة اللغة (LPU)، التي تعمل على تحسين سرعة المعالجة وكفاءة الاستجابة عند توليد نماذج اللغة الكبيرة للمحتوى، وذلك من خلال بنية رقائق متخصصة وتحسين المترجمات وأنظمة الحوسبة عالية الأداء. وعلى خلاف وحدات معالجة الرسومات (GPU)، المصممة أساسًا للحوسبة المتوازية للأغراض العامة، تركز تقنية Groq بدرجة أكبر على نقل البيانات وجدولة التنفيذ ومتطلبات زمن الاستجابة المنخفض في عملية الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، سعيًا إلى توفير بنية تحتية حوسبية أكثر استهدافًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي.

تشير النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي (AI CapEx) إلى الاستثمارات الرأسمالية طويلة الأجل التي تجريها الشركات لبناء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتوسيعها، بما في ذلك خوادم GPU ومراكز البيانات ومعدات الشبكات ومنشآت الطاقة والأجهزة ذات الصلة.

ما صناديق REITs لمراكز البيانات؟ تعرّف على كيفية دفع الطلب على الحوسبة بالذكاء الاصطناعي لقطاع العقارات الخاصة بمراكز البيانات، وإيرادات الإيجار، وFFO، وAFFO، والتقييمات، ومخاطر الاستثمار.

تُعد CoWoS ‏(Chip-on-Wafer-on-Substrate) تقنية تغليف متقدمة طورتها شركة Taiwan Semiconductor Manufacturing Company ‏(TSMC). وتُستخدم بشكل أساسي لدمج شرائح المنطق عالية الأداء، والذاكرة ذات النطاق الترددي العالي، ومكونات حوسبة أخرى ضمن حزمة واحدة. ومع استمرار نماذج الذكاء الاصطناعي في طلب أداء حوسبي أعلى، وسعة ذاكرة أكبر، وسرعات نقل بيانات أسرع، لم يعد أداء شرائح الذكاء الاصطناعي يتحدد فقط بعدد ترانزستورات GPU أو عملية التصنيع. ويصبح التبادل الفعّال للبيانات بين شرائح الحوسبة والذاكرة عاملًا أكثر أهمية بشكل متزايد يؤثر في أداء وقدرات تصنيع مسرّعات الذكاء الاصطناعي.

وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام للذكاء الاصطناعي يمكنه تخطيط المهام لتحقيق أهداف محددة، واستدعاء أدوات خارجية، وتنفيذ عمليات متعددة الخطوات. وعلى خلاف روبوتات الدردشة التقليدية التي تقتصر بشكل أساسي على الإجابة عن الأسئلة، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاتصال بمستودعات التعليمات البرمجية وقواعد البيانات والخدمات السحابية ومنصات التعاون المؤسسي وأنظمة الأتمتة، متجاوزين معالجة المعلومات إلى تنفيذ الأعمال فعليًا. وتُحسّن هذه القدرة كفاءة العمل، كما تجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي جزءًا متكاملًا بشكل متزايد من أطر التحكم في الوصول المؤسسية.

تُعد AMD وNVIDIA من كبار موردي الرقائق عالميًا في قطاع البنية التحتية للحوسبة بالذكاء الاصطناعي. وتتنافس الشركتان في وحدات معالجة الرسومات لمراكز البيانات، ومنصات الحوسبة بالذكاء الاصطناعي، والأنظمة البيئية للبرمجيات. ومع انتقال الذكاء الاصطناعي التوليدي تدريجيًا من تطوير النماذج إلى التطبيقات التجارية، يتغير تركيز السوق. في الماضي، كان تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يتطلب كميات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء، مما دفع مراكز البيانات إلى زيادة استثماراتها في القدرة الحاسوبية باستمرار. أما اليوم، فمع توسع استخدام البحث بالذكاء الاصطناعي، والمساعدين الأذكياء، وأدوات البرمجة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، أصبح تنفيذ الاستدلال لعدد هائل من النماذج بتكلفة أقل محور المنافسة الجديد.