مرحباً، عشاق الكريبتو ومحبو التكنولوجيا! إذا كنتم تتابعون أحدث الاتجاهات في مجال البلوكشين، فمن المؤكد أنكم سمعتم عن DePIN (شبكات البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية). مؤخراً، جذبنا تغريدة مثيرة للتفكير من mattytay في Meme Insider، حيث يتعمق في كيف يمكن أن تكون DePIN نقلة نوعية لشركات AI الناشئة عبر استغلال وحدات GPU الخاملة في مراكز البيانات للاستدلال عند الطلب. دعونا نفصل الأمر ونستكشف ما يعنيه هذا، والعقبات المحتملة، ولماذا هو أمر مثير لمستقبل التكنولوجيا اللامركزية!

ما الفكرة الكبرى وراء DePIN وشركات AI الناشئة؟

تغريدة mattytay تسلط الضوء على حالة استخدام رائعة: ربط شركات AI الناشئة بالطاقة غير المستغلة لوحدات GPU في مراكز البيانات. تُعد وحدات GPU (وحدات معالجة الرسومات) المحرك الرئيسي لتدريب نماذج AI وعملية الاستدلال - أي استخدام نموذج AI مدرب لاتخاذ القرارات أو التنبؤات. تقليدياً، يهيمن اللاعبون الكبار مثل CoreWeave أو Lambda على هذا المجال عبر عناقيد GPU مركزية عالية الأداء. لكن ماذا لو كان هناك طريقة لاستغلال وحدات GPU الخاملة المنتشرة حول العالم؟ هنا يأتي دور DePIN.

DePIN هو أشبه بسوق لامركزي حيث يمكن لمراكز البيانات المستقلة ومالكي وحدات GPU مشاركة مواردهم. مشاريع مثل io.net، المذكورة في التغريدة، تهدف إلى تجميع هذه القوة الحاسوبية الكامنة وجعلها متاحة لشركات AI الناشئة عند الطلب. الصورة المرفقة بالتغريدة، التي تظهر لوحة قيادة نظام DePIN من depimpulse.app، تعطينا لمحة عن اللاعبين في هذا المجال — io.net تتصدر القائمة بإيرادات سنوية تبلغ 29.5 مليون دولار وقيمة سوقية تبلغ 118.9 مليون دولار. وهذا يشير إلى اهتمام متزايد وإمكانية تحقيق أرباح في الحوسبة اللامركزية!

لماذا هذا مهم لشركات AI الناشئة؟

بالنسبة لشركات AI الناشئة، الوصول إلى قوة حوسبة ميسورة وقابلة للتوسع هو عامل حاسم. بناء وتشغيل نماذج AI قد يكون مكلفًا، خصوصًا عند الاعتماد على مزودي سحابة مركزية. شبكات DePIN توفر بديلاً جديدًا من خلال:

• تكاليف أقل: باستخدام وحدات GPU غير المستغلة، يمكن للشركات الناشئة دفع أقل مقارنةً بالإيجار من عمالقة مثل CoreWeave.
• وصول عالمي: الشبكات اللامركزية قادرة على توزيع مهام الحوسبة بالقرب من مكان البيانات، مما قد يسرع الاستدلال.
• مرونة: الوصول عند الطلب يعني أن الشركات الناشئة يمكنها التوسع أو التقلص حسب احتياجاتها دون التزامات طويلة الأمد.

يشير mattytay إلى أن هذه الحالة “تبدو أكثر منطقية” بالنسبة له، ومن السهل فهم السبب. تخيل شركة AI صغيرة تطور نموذج لغة متقدم — بدلاً من إنفاق مبالغ كبيرة على مزود مركزي، يمكنها استخدام io.net للوصول إلى قوة GPU من مراكز بيانات حول العالم. إنها أشبه باقتصاد المشاركة لموارد الحوسبة!

ما هي العقبات التي تواجه شبكات DePIN؟

بالطبع، ليس كل شيء سهلاً. السلسلة التي تلت تغريدة mattytay تطرح تحديات مهمة يجب على شبكات DePIN مثل io.net تخطيها لمنافسة اللاعبين الراسخين:

• ضمانات الأداء: المستخدمون يريدون نتائج موثوقة ومتسقة. مزودو الخدمة المركزية مثل CoreWeave يقدمون استقراراً بمستوى المؤسسات، بينما قد تواجه الشبكات اللامركزية تقلبات في جودة وحدة GPU أو وقت التشغيل.
• جدولة المهام: تنسيق المهام عبر شبكة لامركزية أمر معقد. الجدولة الفعالة تضمن إنجاز الوظائف في الوقت المحدد، وهذا مجال تتفوق فيه الأنظمة المركزية حالياً.
• الثقة والموثوقية: كما يشير أحد المستخدمين، “توسيع الثقة والموثوقية” هو عقبة كبيرة. الشركات الناشئة تحتاج إلى ضمان أمان بياناتها وحساباتها، خاصة في بيئة لامركزية يشارك فيها أطراف متعددة.

يرد mattytay على أحد المتشككين في السلسلة، موضحًا أن عامل اللامركزية ليس مجرد خدعة، بل يتعلق بتجميع وحدات GPU مستقلة لتوزيع أفضل على مستوى العالم وربما بتكاليف أقل. هذا قد يمنح DePIN ميزة إذا تمكنوا من تنفيذ ذلك بنجاح.

مستقبل DePIN في AI: نقلة نوعية أم رهان طويل الأمد؟

الحديث حول DePIN وشركات AI الناشئة يتصاعد، ومن السهل رؤية السبب. إذا تمكنت مشاريع مثل io.net من حل هذه العقبات، فقد تحدث اضطراباً في سوق وحدات GPU المركزية. ميزة التكلفة وقابلية التوسع قد تمكّن موجة جديدة من الابتكار، خصوصًا للاعبين الأصغر في مجال AI. إضافة إلى ذلك، مع الاهتمام الكبير من مجتمع البلوكشين بهذا الموضوع (كما يظهر في لوحة قيادة DePIN)، فإنها اتجاه يستحق المتابعة.

في Meme Insider، نحن متحمسون لمتابعة تطورات هذا المجال. سواء كنت ممارساً في البلوكشين أو مجرد مهتم بأحدث اتجاهات الكريبتو، متابعة شبكات DePIN قد تمنحك ميزة. ما رأيك — هل ستتمكن io.net وأقرانها من منافسة CoreWeave، أم أن هذا لا يزال قيد العمل؟ شاركنا آرائك في التعليقات، وترقب المزيد من التحديثات على meme-insider.com!