الطلب المتزايد على قوة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي، ولدت منصة الحوسبة الموزعة
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة ونماذج توليد الصور، زادت بشكل كبير الحاجة إلى موارد الحوسبة عالية الأداء. تظهر البيانات أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار بحلول عام 2030. إن هذا الاتجاه في النمو قد دفع أيضًا إلى توسيع سوق الخدمات السحابية، حيث يعود جزء كبير من ذلك إلى الطلب الملح على قوة الحوسبة GPU في مجال الذكاء الاصطناعي.
في مواجهة هذا السوق الذي ينمو بسرعة، أصبح من المهم تفكيك واستخراج الفرص الاستثمارية ذات الصلة. تم تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات و قوة الحوسبة المطلوبة لتدريب النماذج، من خلال معالجة كفاءة البيانات، موثوقية النماذج وقابلية تطبيقها من الجانبين المادي والبرمجي.
تتطلب عملية تدريب وتطبيق الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من موارد قوة الحوسبة، خاصة في بيئات السحابة ذات الكمون المنخفض وقوة الحوسبة GPU. على المستوى البرمجي، تلعب منصات الحوسبة الموزعة مثل Apache Spark/Hadoop أيضًا دورًا مهمًا. إن التصميم اللامركزي للبلوك تشين يجعل من العقد الموزعة أمرًا شائعًا، وهذا يتشابه مع احتياجات الذكاء الاصطناعي لقوة الحوسبة. لذلك، بدأ مزودو خدمات السحابة التقليديون في توسيع نماذج أعمال جديدة، مثل تأجير بطاقات الرسوم وبيع قوة الحوسبة. في الوقت نفسه، استنادًا إلى أفكار البلوك تشين، ظهرت أيضًا منصات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي التي تعتمد تصميم النظام الموزع، مما يمكنها من استخدام موارد GPU غير المستغلة، مما يقلل من تكاليف قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
في هذا السياق، بدأت بعض المنصات الجديدة لقوة الحوسبة الموزعة في الظهور. تهدف هذه المنصات إلى تقديم حلول قوة حوسبة أكثر اقتصادية وكفاءة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال دمج الموارد الحاسوبية الموزعة. وعادة ما تعتمد على هيكل لامركزي مشابه لتقنية البلوكشين، مما يسمح للأفراد أو المؤسسات بالمساهمة بالموارد الحاسوبية غير المستخدمة، وبالتالي تشكيل شبكة حوسبة موزعة على نطاق واسع.
إن ظهور هذه المنصات لم يوفر فقط مزيدًا من الخيارات لمطوري الذكاء الاصطناعي، بل خلق أيضًا فرصًا جديدة لتحقيق الربح للأفراد والمؤسسات التي تمتلك موارد حوسبة غير مستغلة. مع التقدم المستمر في تقنية الذكاء الاصطناعي وتوسع نطاق تطبيقاتها، من المتوقع أن تلعب هذه المنصات الموزعة لقوة الحوسبة دورًا أكثر أهمية في المستقبل، مما يعزز تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يواجه هذا السوق الناشئ العديد من التحديات، مثل تعقيد التنفيذ التكنولوجي، ومخاطر الأمن السيبراني، وعدم اليقين في القوانين واللوائح. في المستقبل، لا يزال يتعين اختبار هذه المنصات للتحقق مما إذا كانت قادرة على تحقيق الأهداف الموعودة. على أي حال، فإن ظهور منصات قوة الحوسبة الموزعة يوفر بلا شك إمكانيات جديدة لتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي، ويستحق منا متابعة مستمرة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasGuzzler
· 08-14 20:17
أصبح GPU مشغولًا
شاهد النسخة الأصليةرد0
LightningClicker
· 08-14 20:17
اشترِ بطاقات الرسوميات بسعر منخفض
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-a5fa8bd0
· 08-14 20:16
بطاقات الرسوميات غالية جداً، متى ستنخفض الأسعار؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
Anon4461
· 08-14 20:14
يجب أن نتنافس على بطاقة الرسوم مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
MentalWealthHarvester
· 08-14 20:07
لا فائدة من عدم وجود بطاقة رسومية، لقد أخذتموها جميعاً.
زيادة كبيرة في الطلب على قوة الحوسبة، وظهور منصة الحوسبة الموزعة
الطلب المتزايد على قوة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي، ولدت منصة الحوسبة الموزعة
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وخاصة مع ظهور نماذج اللغة الكبيرة ونماذج توليد الصور، زادت بشكل كبير الحاجة إلى موارد الحوسبة عالية الأداء. تظهر البيانات أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي نما من 134.8 مليار دولار في عام 2022 إلى 241.8 مليار دولار في عام 2023، ومن المتوقع أن يصل إلى 738.7 مليار دولار بحلول عام 2030. إن هذا الاتجاه في النمو قد دفع أيضًا إلى توسيع سوق الخدمات السحابية، حيث يعود جزء كبير من ذلك إلى الطلب الملح على قوة الحوسبة GPU في مجال الذكاء الاصطناعي.
في مواجهة هذا السوق الذي ينمو بسرعة، أصبح من المهم تفكيك واستخراج الفرص الاستثمارية ذات الصلة. تم تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي لمعالجة وتحسين كميات كبيرة من مجموعات البيانات و قوة الحوسبة المطلوبة لتدريب النماذج، من خلال معالجة كفاءة البيانات، موثوقية النماذج وقابلية تطبيقها من الجانبين المادي والبرمجي.
تتطلب عملية تدريب وتطبيق الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من موارد قوة الحوسبة، خاصة في بيئات السحابة ذات الكمون المنخفض وقوة الحوسبة GPU. على المستوى البرمجي، تلعب منصات الحوسبة الموزعة مثل Apache Spark/Hadoop أيضًا دورًا مهمًا. إن التصميم اللامركزي للبلوك تشين يجعل من العقد الموزعة أمرًا شائعًا، وهذا يتشابه مع احتياجات الذكاء الاصطناعي لقوة الحوسبة. لذلك، بدأ مزودو خدمات السحابة التقليديون في توسيع نماذج أعمال جديدة، مثل تأجير بطاقات الرسوم وبيع قوة الحوسبة. في الوقت نفسه، استنادًا إلى أفكار البلوك تشين، ظهرت أيضًا منصات قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي التي تعتمد تصميم النظام الموزع، مما يمكنها من استخدام موارد GPU غير المستغلة، مما يقلل من تكاليف قوة الحوسبة للشركات الناشئة.
في هذا السياق، بدأت بعض المنصات الجديدة لقوة الحوسبة الموزعة في الظهور. تهدف هذه المنصات إلى تقديم حلول قوة حوسبة أكثر اقتصادية وكفاءة في مجالات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة من خلال دمج الموارد الحاسوبية الموزعة. وعادة ما تعتمد على هيكل لامركزي مشابه لتقنية البلوكشين، مما يسمح للأفراد أو المؤسسات بالمساهمة بالموارد الحاسوبية غير المستخدمة، وبالتالي تشكيل شبكة حوسبة موزعة على نطاق واسع.
إن ظهور هذه المنصات لم يوفر فقط مزيدًا من الخيارات لمطوري الذكاء الاصطناعي، بل خلق أيضًا فرصًا جديدة لتحقيق الربح للأفراد والمؤسسات التي تمتلك موارد حوسبة غير مستغلة. مع التقدم المستمر في تقنية الذكاء الاصطناعي وتوسع نطاق تطبيقاتها، من المتوقع أن تلعب هذه المنصات الموزعة لقوة الحوسبة دورًا أكثر أهمية في المستقبل، مما يعزز تطوير صناعة الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، يواجه هذا السوق الناشئ العديد من التحديات، مثل تعقيد التنفيذ التكنولوجي، ومخاطر الأمن السيبراني، وعدم اليقين في القوانين واللوائح. في المستقبل، لا يزال يتعين اختبار هذه المنصات للتحقق مما إذا كانت قادرة على تحقيق الأهداف الموعودة. على أي حال، فإن ظهور منصات قوة الحوسبة الموزعة يوفر بلا شك إمكانيات جديدة لتطوير صناعة الذكاء الاصطناعي، ويستحق منا متابعة مستمرة.