AI

الاستدلال المركزي لا يمثل حلاً لجميع المشكلات. في هذه المقالة، نستعرض زمن الاستجابة، سيادة البيانات، والمرونة، ونتناول الأدوار المتدرجة، توزيع المهام، وأهم الجوانب عند نشر الهياكل الهجينة عبر الطبقات الطرفية والإقليمية والمركزية. كما نناقش التكاليف المتعلقة بالشبكة، التشغيل، والأمان التي تصاحب الهياكل الموزعة.

تتخطى بنية AI التحتية حدود اقتناء وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) فقط. يستعرض هذا المقال إطار عمل طبقيًا يوضح بشكل منهجي سلسلة العناصر الكاملة، بدءًا من الشرائح، وذاكرة HBM، والتغليف، ووسائل الربط البيني، وصولًا إلى مراكز البيانات، وإمداد الطاقة، والشبكات، وأخيرًا خدمات الاستدلال وحوكمة المؤسسات. كما يستعرض المقال الفروق بين التدريب والاستدلال فيما يتعلق بالتكاليف وقابلية التوسع، ليقدم للقراء خريطة معرفية شاملة وسهلة البحث.

Gate AI هو مساعد ذكاء اصطناعي متعدد الأغراض طوّرته Gate، ويتميز بالقدرة على إجراء محادثات تفاعلية للإجابة عن الأسئلة، والبحث عن المعلومات، واستخلاص الرؤى من البيانات، وتنفيذ المهام، مما يتيح للمستخدمين الحصول على الإجابات وإنجاز المهام بكفاءة عبر اللغة الطبيعية. ومن خلال دمج محتوى المنصة، والمعلومات الآنية، والتوصيات الذكية، يوفّر Gate AI تجربة سلسة لاسترجاع المعلومات وتوليد الحلول، ويتطوّر ليصبح المدخل الموحّد لنظام Gate AI البيئي.

Gate AI هو مساعد ذكاء اصطناعي متعدد الاستخدامات طورته Gate، ويقوم على ثلاث قدرات جوهرية: المحادثة، والبحث، وتنفيذ المهام. يتيح Gate AI للمستخدمين التفاعل معه باللغة الطبيعية للحصول على إجابات سريعة، وتوليد حلول، وإنجاز المهام المرتبطة، مما يرفع من كفاءة جمع المعلومات ومعالجتها. ومن خلال الجمع بين الإجابة الذكية عن الاستفسارات والبيانات الفورية، يقدم Gate AI تجربة متكاملة وفائقة الكفاءة في الحصول على المعلومات.

تُعتبر GE Vernova‏ (GEV) من أبرز الشركات في قطاع البنية التحتية للطاقة على مستوى العالم. وتتمثل أولوياتها الاستراتيجية في تعزيز تحديث أنظمة الطاقة العالمية عبر التحول الكهربائي. ومع استمرار تطور مصادر الطاقة الجديدة، ومراكز بيانات AI، والتحول الرقمي الصناعي، يشهد الطلب العالمي على الكهرباء مرحلة نمو جديدة.

تُعد GE Vernova (GEV) شركة متخصصة في البنية التحتية للطاقة، تم فصلها بشكل مستقل عن GE Vernova، وتشمل عملياتها توليد الطاقة بالغاز، ومعدات الشبكات، وطاقة الرياح، وبرمجيات الطاقة. ومع التحول العالمي في هياكل الطاقة والتوسع المتسارع لمراكز بيانات AI، تبرز GE Vernova كمزود رئيسي للبنية التحتية للطاقة في المتجر، وتحظى باهتمام كبير من المستثمرين.

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.

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 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.

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.

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 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.

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.

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.