شرح Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية مع ثلاث مسارات مدمجة

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

اتجاه تطور قوة الحوسبة هو الحوسبة الطرفية، وهذه الطريقة في الحوسبة يمكن أن تقلل بشكل فعال من التأخير الفيزيائي، مما يجعلها حجر الأساس لتطور الصناعات ذات الطلبات المنخفضة من حيث التأخير مثل الميتافيرس؛ الحوسبة السحابية اللامركزية الموزعة تتمتع بالمرونة، وانخفاض الأسعار، وميزات مقاومة الرقابة، مما يجعل آفاقها المستقبلية واسعة للغاية.

Aethir هو منصة عرض مباشر لامركزية مبنية على شبكة Arbitrum، تجمع وحدات معالجة الرسوميات ذات القدرة الحسابية العالية مثل H100، لتقديم خدمات قوة الحوسبة على مستوى المؤسسات للشركات في مجالات الألعاب والذكاء الاصطناعي.

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

أثّر إيدج بشكل كبير على خفض عتبة بيع المستخدمين العاديين للقوة الحاسوبية الزائدة ، ووسع بشكل كبير نطاق التغطية الجغرافية لشبكة أثّر.

حصلت Aethir على 80 مليون دولار من خلال بيع NFT لعقد فحص العقد، مما يثبت أن آفاق مشروعها ونموذجها الاقتصادي جذابان للغاية للمستخدمين.

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

إن تغيير مسار تطور المجتمع البشري غالبًا ما يتحقق من خلال عدة اختراعات علمية عظيمة وتقدمات. كل اختراق تكنولوجي، سيخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.

ثورة صناعية، ثورة كهربائية وثورة معلومات هي من أعظم التقدم التكنولوجي في تاريخ البشرية، لقد غيرت تمامًا وجه المجتمع البشري، وجلبت تحولًا غير مسبوق في الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لم نعد قادرين على العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين ووسائل النقل بالخيول لنقل الرسائل. مع ولادة GPT، دخلت البشرية في عصر جديد عظيم.

إن LLM يحرر ببطء الذكاء البشري، مما يجعل الناس يوجهون طاقتهم وذكائهم المحدود نحو تفكير وممارسات أكثر إبداعًا، وبهذا يدخل الناس إلى عالم أكثر كفاءة.

نعتبر GPT إنجازًا تقنيًا آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية من خلال تطور GPT قد فهمت قواعد زيادة قدرة نماذج اللغة الكبيرة ------ أي أنه من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب باستمرار، يمكن تحسين قدرة نموذج LLM بشكل متسارع. في حالة توفر قوة حسابية كافية، لا يبدو أن هذه العملية تواجه أي حدود حاليًا.

إن استخدام نماذج اللغة الكبيرة لا يقتصر فقط على فهم اللغة البشرية والحوار، بل على العكس، هذه مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، يكون كأنها قد فتحت صندوق باندورا، محررة مساحة لا نهائية من الخيال. يمكن للناس الاستفادة من هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف المدمرة.

في الوقت الحالي، في مختلف مجالات التكنولوجيا المتداخلة، بدأت نماذج LLM في إظهار قوتها. من إنتاج الفيديو، والإبداع الفني في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية، والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التقنية الصلبة، ستشهد تغييرات جذريّة.

في هذا العصر، تعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تمتلك عمالقة التكنولوجيا الكبرى موارد وفيرة، بينما يواجه المطورون الناشئون حواجز دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تعتبر قوة الحوسبة هي القوة، حيث يمتلك من يتحكم في قوة الحوسبة القدرة على تغيير العالم. تلعب وحدات معالجة الرسوميات (GPU) دورًا حاسمًا كركيزة في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية.

في مجال الذكاء الاصطناعي ال(AI) المتطور بسرعة، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النماذج والاستدلال. يتضمن الاستدلال وظائف النموذج الذكائي والمخرجات، بينما يشمل التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرات الحاسوبية.

على سبيل المثال، إذا كان الهدف هو الحصول على استدلال عالي الجودة باستخدام GPT4، يحتاج المطورون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقوة حسابية ضخمة لتدريب نموذج AI فعال. وهذه الموارد تتركز بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا، جوجل، مايكروسوفت، وAWS.

تكاليف الحساب المرتفعة وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، كما تجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات أساسية كبيرة وقدرة حسابية هائلة، ولديهم القدرة على توسيع نطاقهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.

لكن لا يمكننا إلا أن نفكر، هل هناك طريقة للحد من تكاليف الحساب وحواجز دخول الصناعة من خلال اعتماد تقنيات اللامركزية؟ الإجابة هي بالتأكيد. الحوسبة السحابية الموزعة اللامركزية تقدم لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.

على الرغم من أن قوة الحوسبة باهظة الثمن ونادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لم تُستخدم بشكل كامل. ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحوسبية الموزعة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. فيما يلي أرقام استخدام GPU النموذجية لأحمال العمل المختلفة:

معظم الأجهزة الاستهلاكية المزودة بوحدة معالجة الرسوميات تنتمي إلى الفئات الثلاث الأولى، أي أنها خالية ( وقد بدأت للتو في الدخول إلى نظام التشغيل Windows ):

• نسبة استخدام GPU هي: 0-2%;
• مهمة الإنتاج العامة ( كتابة، تصفح بسيط ):0-15%;
• تشغيل الفيديو: 15 - 35%.

تشير البيانات المذكورة أعلاه إلى: استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. ولكن، قد تكون Crypto و الاقتصاد اللامركزي هو العلاج المناسب لهذه التحديات. يبني الاقتصاد اللامركزي سوقًا عالميًا فعالاً للغاية، وبفضل الاقتصاد الرمزي الفريد، وخصائص النظام اللامركزي، فإن تسعير الموارد، وتداولها، وتطابق علاقات العرض والطلب في السوق يتم بشكل فعال للغاية.

يؤثر تطور الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطور الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول حاسوب في أربعينيات القرن الماضي، شهدت أنماط الحوسبة عدة تحولات. من الحواسيب الكبيرة والثقيلة إلى الحواسيب المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى استئجار قوة الحوسبة، فإن عتبة الحصول على قوة الحوسبة تتناقص تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كان على الشركات شراء الخوادم بنفسها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، لكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج تماماً.

المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو استئجار الخوادم من قبل الجهة المستفيدة، والوصول عن بُعد، والدفع وفقًا للكمية المستخدمة. الآن، يتم الإطاحة بالشركات التقليدية من قبل الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تعتبر تقنية الافتراضية هي الجوهر في هذا المجال. يمكن للخوادم الافتراضية تقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جدًا وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك موارد متنوعة بشكل ديناميكي.

هذا النموذج غير بشكل جذري مشهد صناعة قوة الحوسبة، حيث كان الناس في السابق يحتاجون إلى شراء مرافق قوة الحوسبة بأنفسهم لتلبية احتياجاتهم من القوة الحاسوبية؛ ولكن الآن يكفي دفع الإيجار على الموقع للاستمتاع بخدمات قوة حوسبة عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية اللامركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن هذا يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من إمكانية تحسين التأخير، إلا أن القيود الناتجة عن سرعة الضوء تجعل التغلب على التأخير أمرًا غير ممكن.

ومع ذلك، فإن الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، والقيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تتطلب تأخيرات منخفضة للغاية، لذلك هناك حاجة لنقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، مما أدى إلى انتشار المزيد من مراكز البيانات الصغيرة حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.

相较于 المركزية مقدمي خدمات الحوسبة السحابية, فإن مزايا الحوسبة السحابية اللامركزية الرئيسية تكمن في:

• الوصول والمرونة: عادة ما يتطلب الحصول على وصول إلى شرائح قوة الحوسبة على بعض المنصات عدة أسابيع، وغالبًا ما تكون نماذج GPU عالية الأداء، مثل A100 و H100، في حالة نفاد المخزون. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على قوة الحوسبة، يتعين على المستهلكين عادةً توقيع عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يؤدي إلى فقدان الوقت ويجعل العمليات التجارية غير مرنة، مما يفقد بعض المرونة. بالمقابل، يمكن أن توفر منصات قوة الحوسبة الموزعة الوصول إلى قوة الحوسبة في أي وقت، وتقدم خيارات أجهزة مرنة، مما يوفر وصولًا أقوى.

• أسعار منخفضة: نظرًا للاعتماد على الشرائح غير المستخدمة، بالإضافة إلى مكافآت الرموز المقدمة من بروتوكولات الشبكة لموردي الشرائح وقوة الحوسبة، قد تتمكن الشبكة الموزعة لقوة الحوسبة من تقديم قوة حوسبة أكثر تكلفة.

• مقاومة الرقابة: بعض أنظمة Web3 لا تعتبر نفسها أنظمة غير مرخصة. تم معالجة مسائل الامتثال مثل GDPR و HIPAA خلال مراحل إطلاق GPU، وتحميل البيانات، ومشاركة البيانات، ومشاركة النتائج.

مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر في العرض والطلب على وحدات معالجة الرسوميات، سيؤدي ذلك إلى دفع المزيد من المطورين نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في نفس الوقت، خلال فترة السوق الصاعدة، وبسبب ارتفاع أسعار الرموز المشفرة، سيحقق مزودو وحدات معالجة الرسوميات المزيد من الأرباح، مما سيحفز مزيدًا من مقدمي وحدات معالجة الرسوميات لدخول هذا السوق، مما يشكل تأثيرًا إيجابيًا.

التحديات التقنية

1. مشكلة التوازي

تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات طويلة الذيل من الرقائق، مما يعني أن مزود شريحة واحد تقريبًا لا يستطيع إكمال تدريب أو استدلال نموذج AI المعقد بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا أرادت منصات الحوسبة السحابية أن تكون تنافسية، يجب عليها تفكيك وتوزيع المهام من خلال أساليب موازية، لتقليل الوقت الإجمالي اللازم للإكمال وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.

ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي مجموعة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (، خاصة بالنسبة لمهام التعلم العميق المعقدة )، واعتماد البيانات، بالإضافة إلى تكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة.

2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة

مع دخول كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث الدوائر المتكاملة الخاصة بـ ASIC( والاختراعات الجديدة مثل وحدات المعالجة التنسورية) TPU(، قد تؤثر سلبًا على تجمعات GPU في منصات الحوسبة اللامركزية.

إذا كانت هذه الـ ASIC يمكن أن تقدم أداءً جيدًا، وتمت مراعاة التكاليف، فقد يعود سوق الـ GPU الذي تهيمن عليه حاليًا المنظمات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى السوق. هذا سيؤدي إلى زيادة في إمدادات الـ GPU، مما سيؤثر على نظام بيئة منصات الحوسبة السحابية اللامركزية.

3. مخاطر التنظيم

نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة ولايات قضائية، وقد يتأثر بقوانين وتنظيمات مختلفة، فقد تكون هناك تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. قد تكون متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، معقدة وصعبة أيضًا.

في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم في الغالب مطورون محترفون ومؤسسات، ويفضلون استخدام منصة واحدة على المدى الطويل، ولا يغيرونها بسهولة. سواء كان استخدام منصة اللامركزية أو منصة مركزية، فإن السعر هو مجرد عامل من بين عوامل متعددة، حيث أن هؤلاء المستخدمين يركزون بشكل أكبر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة تكامل قوية وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فمن المرجح أن تحظى بمزيد من الإعجاب من هؤلاء العملاء، وتحقق علاقات تعاون طويلة الأمد وتدفق نقدي مستقر.

سأقدم أدناه مشروع Aethir الجديد للقوة الحوسبية الموزعة الذي يركز في هذه الجولة على عرض الألعاب و الذكاء الاصطناعي، وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على مشاريع الذكاء الاصطناعي ومشاريع القوة الحوسبية الموزعة المتاحة حاليًا في نفس المجال.

Aethir Cloud هو منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية مبنية على شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي في توصيل منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع وحدات معالجة الرسوم الجديدة وغير المستغلة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال التعدين بالعملات الرقمية والمستهلكين بذكاء.

تتمثل إحدى الابتكارات الرئيسية في المشروع في تجمع الموارد، حيث يتم جمع المساهمين في قوة الحوسبة الموزعة تحت واجهة موحدة، لتقديم الخدمات للعملاء في جميع أنحاء العالم. ومن الخصائص الرئيسية لتجمع الموارد أن مقدمي GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يسمح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة بالمشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يزيد من مرونة الموردين واستخدام الأجهزة.

تشغيل نظام Aethir البيئي يعتمد على ثلاثة بنى تحتية أساسية:

• حاوية)Container(: الوظيفة الرئيسية للحاوية هي تقديم خدمات التصيير عن بُعد في الوقت الفعلي، وتوفير تجربة "صفر تأخير". الحاوية هي الموقع الفعلي للحوسبة السحابية.