Aethir: لاعب قوي في خدمات الحوسبة السحابية اللامركزية بثلاثة مسارات.

إن تطور وتقدم نماذج LLM والذكاء الاصطناعي هو تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، حيث دخلت البشرية عصر الذكاء الاصطناعي، وفي هذا العالم الجديد، "قوة الحوسبة" هي المورد الأكثر ندرة.

توجه تطوير قوة الحوسبة هو الحوسبة الطرفية، هذه الطريقة في الحساب يمكن أن تقلل بشكل فعال من التأخير الفيزيائي، مما يجعلها حجر الزاوية لتطور الصناعات ذات الطلب المنخفض على التأخير مثل الميتافيرس؛ الحوسبة السحابية اللامركزية الموزعة تتمتع بمزايا المرونة، وانخفاض الأسعار، ومقاومة الرقابة، وآفاق تطوير واسعة.

Aethir هو منصة Rendering حقيقية اللامركزية مبنية على شبكة Arbitrum، من خلال جمع وحدات معالجة الرسوميات ذات القدرة الحاسوبية العالية مثل H100، لتقديم خدمات قوة حوسبة من المستوى المؤسسي للشركات في مجالات الألعاب، الذكاء الاصطناعي وغيرها.

لقد تعاونت Aethir مع أفضل مشاريع الحوسبة السحابية في الصناعة مثل io.net وTheta، بالإضافة إلى العديد من استوديوهات الألعاب الرائدة وشركات الاتصالات، ومن المتوقع أن يتجاوز الإيرادات السنوية المتكررة (ARR) في الربع الأول من عام 2024 20 مليون دولار.

Aethir Edge خفض بشكل كبير من عتبة بيع المستخدمين العاديين للقوة الحسابية الزائدة، ووسع بشكل كبير من نطاق تغطية شبكة Aethir الجغرافية.

حصل Aethir على 80 مليون دولار من بيع NFT لعقد الفحص، مما يثبت أن آفاق مشروعه ونموذجه الاقتصادي جذابة للغاية لمجموعة واسعة من المستخدمين.

تكلفة استخدام A100 من شبكة Aethir لكل ساعة أقل بشكل ملحوظ من المنافسين الآخرين، مما يمنحها ميزة تنافسية واضحة.

تطور المجتمع البشري والتقدم التكنولوجي

تغيير عملية تطور المجتمع البشري غالبًا ما يتحقق من خلال عدد قليل من الاختراعات العلمية العظيمة والتقدم. كل اختراق تكنولوجي سيخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.

الثورة الصناعية، والثورة الكهربائية، وثورة المعلومات هي تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، حيث غيرت تمامًا مظهر المجتمع البشري، وجلبت تغييرات غير مسبوقة في القوة الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لم يعد بإمكاننا العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين، أو نقل الرسائل بواسطة العربات. مع ولادة GPT، دخلت البشرية عصرًا جديدًا عظيمًا.

تقوم LLM بتحرير ذكاء البشر خطوة بخطوة، مما يجعل الناس يخصصون طاقتهم وذكاءهم المحدودين للتفكير والممارسة الإبداعية بشكل أكبر، ومن ثم دخل الناس إلى عالم أكثر كفاءة.

نحن نعتبر GPT كاختراق تكنولوجي آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية قد فهمت خلال تطور GPT قواعد زيادة قدرة نماذج اللغة الكبيرة - أي أنه من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب باستمرار، يمكن تحسين قدرة نماذج LLM بشكل كبير، وفي ظل كفاية قوة الحوسبة، لا تزال هذه العملية غير مرئية حتى الآن.

استخدامات نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر فقط على فهم لغة البشر والحوار، بل على العكس، هذه مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، سيكون الأمر كما لو تم فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة لا حصر لها من الخيال. يمكن للناس الاستفادة من هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير وظائف ثورية متنوعة.

في الوقت الحالي، في مجموعة متنوعة من المجالات التكنولوجية المتقاطعة، بدأت نماذج LLM في إظهار إمكانياتها. من إنتاج الفيديو، والإبداع الفني في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية، والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التكنولوجية الصعبة، سيشهد العالم تغييرات جذرية.

في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة مورداً نادراً، حيث تمتلك الشركات التكنولوجية الكبرى موارد وفيرة، بينما يواجه المطورون الناشئون حواجز دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تعتبر قوة الحوسبة هي القوة، ومن يمتلك قوة الحوسبة لديه القدرة على تغيير العالم. تُعتبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية، حيث تلعب دوراً حيوياً في ذلك.

في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) المتطور بسرعة، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النماذج والاستدلال. الاستدلال يتعلق بوظائف وإخراج نموذج الذكاء الاصطناعي، بينما يتضمن التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرة الحاسوبية.

كمثال على GPT4، إذا أراد المطورون الحصول على استنتاجات عالية الجودة، يحتاجون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية ضخمة، لتدريب نموذج AI فعال. وهذه الموارد تتركز بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا، جوجل، مايكروسوفت ومنصة سحابية معينة.

التكاليف العالية للحوسبة وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، مما يجعل اللاعبين الرئيسيين يزدادون قوة. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرات حوسبة ضخمة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.

لكن لا يسعنا إلا التفكير، هل هناك طريقة لتقليل تكاليف الحوسبة وحواجز دخول الصناعة من خلال اعتماد تقنية البلوكشين؟ الجواب هو بالتأكيد نعم. اللامركزية للحوسبة السحابية الموزعة تقدم لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.

مزايا الحوسبة السحابية الموزعة اللامركزية

على الرغم من أن قوة الحوسبة مكلفة ونادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لم تُستخدم على النحو الأمثل. ويعود ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحوسبية الموزعة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. وفيما يلي أرقام الاستخدام النموذجي لوحدات معالجة الرسوميات (GPU) لأحمال العمل المختلفة:

تندرج معظم أجهزة الاستهلاك المزودة بوحدة معالجة الرسومات GPU ضمن الفئات الثلاث الأولى، أي الخمول (التي تم تشغيلها للتو والدخول إلى نظام تشغيل ويندوز):

• معدل استخدام GPU هو: 0-2%;
• المهام الإنتاجية العامة (كتابة، تصفح بسيط): 0-15%;
• تشغيل الفيديو: 15 - 35%.

توضح البيانات المذكورة أعلاه: أن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، بينما في عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن قد تكون Crypto والاقتصاد القائم على blockchain هي العلاج المثالي لمواجهة هذا التحدي. يقوم الاقتصاد المشفر ببناء سوق عالمي عالي الكفاءة، وبفضل اقتصاد الرموز الفريد، وخصائص النظام اللامركزي، فإن تسعير الموارد، وتداولها، وتوافق العرض والطلب في السوق يكون عالي الكفاءة.

يؤثر تطور الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم القدرة الحاسوبية تطور الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول حاسوب في الأربعينيات من القرن العشرين، شهدت أنماط الحوسبة عدة تغييرات. من الحواسيب الكبيرة والثقيلة إلى الحواسيب المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى استئجار القدرة الحاسوبية، يتم تقليل عتبة الحصول على القدرة الحاسوبية تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كان على الشركات شراء الخوادم بنفسها، والتحديث المستمر مع تقدم التكنولوجيا، ولكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج تمامًا.

المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو أن الجهة المستفيدة تستأجر الخوادم، وتصل إليها عن بُعد، وتدفع وفقًا للكمية المستخدمة. الآن، يتم إلغاء تقليدية الشركات بفضل الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تعتبر تقنية الافتراضية هي الأساس في هذا المجال. يمكن أن تقوم خوادم الافتراضية بتقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جدًا وتأجيرها، ويمكنها أيضًا نقل موارد متنوعة بشكل ديناميكي.

لقد غيرت هذه النموذج بشكل جذري مشهد الأعمال في صناعة قوة الحوسبة، حيث كان على الناس سابقًا شراء مرافق القوة الخاصة بهم لتلبية احتياجاتهم من القوة؛ ولكن الآن يحتاجون فقط لدفع الإيجار على الموقع للاستفادة من خدمات القوة عالية الجودة. اتجاه التطوير المستقبلي للحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة المركزية التقليدية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك يمكن أن يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من أن التأخير يمكن تحسينه، إلا أنه بسبب قيود سرعة الضوء، فإن التأخير لا يمكن التغلب عليه أبدًا.

ومع ذلك، فإن الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تتطلب تأخيرات منخفضة للغاية، مما يستدعي نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، وبالتالي يتم إنشاء المزيد والمزيد من مراكز البيانات الصغيرة حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.

بالنسبة لمقدمي خدمات الحوسبة السحابية المركزية، فإن مزايا الحوسبة السحابية اللامركزية تكمن أساسًا في:

• الوصول والمرونة: عادة ما يتطلب الحصول على إمكانية الوصول إلى رقائق معالجة القوة الحاسوبية من مزودي خدمات السحاب مثل منصة حوسبة سحابية معينة، منصة حوسبة سحابية معينة أو منصة حوسبة سحابية معينة، عدة أسابيع، وغالباً ما تكون نماذج GPU عالية الأداء، مثل A100 و H100، خارج المخزون. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على القوة الحاسوبية، يحتاج المستهلكون غالبًا إلى توقيع عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يؤدي ليس فقط إلى فقدان الوقت، ولكن أيضًا إلى جعل عمليات الشركات أكثر جمودًا وفقدان بعض المرونة. بالمقابل، يمكن لمنصات القوة الحاسوبية الموزعة الوصول إلى القوة الحاسوبية في أي وقت وتقديم خيارات أجهزة مرنة، مما يوفر وصولاً أقوى.

• أسعار أقل: نظرًا لاستغلال الشرائح غير المستخدمة، بالإضافة إلى دعم رموز من طرف بروتوكول الشبكة لمزودي الشرائح وقوة الحوسبة، قد تتمكن شبكة الحوسبة الموزعة من تقديم قوة حوسبة أقل تكلفة.

• مقاومة الرقابة: لا تعتبر أنظمة Web3 مثل io.net وAethir نفسها أنظمة غير مرخصة. تم معالجة مسائل الامتثال مثل GDPR وHIPAA في مراحل تشغيل GPU، تحميل البيانات، مشاركة البيانات ومشاركة النتائج.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر بين العرض والطلب على وحدات معالجة الرسوميات، سيؤدي ذلك إلى دفع المزيد من المطورين إلى التحول نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في الوقت نفسه، خلال فترة السوق الصاعدة، بسبب ارتفاع أسعار الرموز المشفرة، سيحقق مزودو وحدات معالجة الرسوميات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسوميات للدخول إلى هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.

تحديات تقنية

1. مشكلة التوازي

تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات الرقائق ذات الذيل الطويل، مما يعني أن مزود الرقائق الفردي لا يمكنه تقريبًا إكمال تدريب أو استنتاج نموذج ذكاء اصطناعي معقد بمفرده في فترة زمنية قصيرة. إذا كانت منصة الحوسبة السحابية ترغب في أن تكون تنافسية، يجب عليها تقسيم المهام وتوزيعها من خلال أساليب التوازي لتقليل الوقت الإجمالي اللازم لإنجازها، وزيادة قدرة المنصة على الحساب.

ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي سلسلة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (خاصة بالنسبة لمهام التعلم العميق المعقدة)، الاعتماد على البيانات، وتكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة.

2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة

مع استثمار كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث الدوائر المتكاملة الخاصة (ASIC) والابتكارات الجديدة مثل وحدات معالجة التوتر (TPU)، قد يتعرض تجمعات GPU الخاصة بالمنصات الحاسوبية اللامركزية للصدمة.

إذا كانت هذه ASIC يمكن أن تقدم أداءً جيدًا، وكان هناك توازن من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تهيمن عليه حاليًا منظمات AI الكبيرة إلى السوق. وهذا سيؤدي إلى زيادة إمدادات GPU، مما سيؤثر على نظام بيئة منصات الحوسبة السحابية اللامركزية.

3. مخاطر التنظيم

نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة اختصاصات قضائية وقد يخضع لمجموعة متنوعة من القوانين واللوائح، فقد توجد تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. قد تكون متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، معقدة وصعبة.

في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم في الغالب مطورون محترفون ومؤسسات، ويفضلون استخدام منصة واحدة لفترة طويلة، ولن يقوموا بالتغيير بشكل عشوائي. سواء كان استخدام منصة اللامركزية أو منصة مركزية، فإن السعر هو مجرد عامل من بين عوامل عديدة، حيث أن هؤلاء المستخدمين يضعون أهمية أكبر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة تكامل قوية وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فستكون أكثر قدرة على جذب هؤلاء العملاء، مما يؤدي إلى علاقات تعاون طويلة الأمد وإيرادات نقدية مستقرة.

فيما يلي سأقدم مشروع Aethir الجديد للحوسبة الموزعة الذي يركز على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي في هذه الدورة، وسأقوم بتقدير القيمة المحتملة بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال.

مقدمة Aethir

Aethir Cloud هو منصة للعرض في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، من خلال تجميع وإعادة توزيع GPUs الجديدة والمهملة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين بشكل ذكي، لمساعدة شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي على تقديم منتجاتها مباشرة للمستهلكين.

من الابتكارات الرئيسية في هذا المشروع هو تجمع الموارد، الذي يجمع المساهمين في قوة الحوسبة الموزعة تحت واجهة موحدة، لتقديم الخدمات للعملاء في جميع أنحاء العالم. إحدى السمات الرئيسية لتجمع الموارد هي أن مزودي GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يتيح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة المشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يزيد من مرونة الموردين واستغلال الأجهزة.

تتمحور عمليات نظام Aethir البيئي حول ثلاثة بنى تحتية أساسية:

• الحاوية (Container): الوظيفة الرئيسية للحاوية هي توفير خدمات العرض عن بُعد في الوقت الفعلي، مما يوفر تجربة "بدون تأخير". الحاوية هي المكان الفعلي للحوسبة السحابية،