Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية مع ثلاثة مسارات متكاملة

إن تطوير وتقدم نماذج LLM والذكاء الاصطناعي هو تقدم تقني عظيم في تاريخ البشرية، وقد دخلت البشرية الآن عصر الذكاء الاصطناعي، وفي هذا العالم الجديد، "قوة الحساب" هي المورد الأكثر ندرة.

تتمثل اتجاهات تطوير قوة الحوسبة في الحوسبة الطرفية، حيث يمكن لهذه الطريقة في الحوسبة أن تقلل بشكل فعال من التأخير الفيزيائي، مما يجعلها حجر الزاوية في تطوير الصناعات التي تتطلب تأخيرًا منخفضًا مثل الميتافيرس؛ كما أن الحوسبة السحابية اللامركزية الموزعة تتمتع بمرونة وأسعار منخفضة ومزايا مقاومة للرقابة، مما يعطيها آفاقًا واسعة للتطوير.

Aethir هو منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، من خلال جمع وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء مثل H100، لتقديم خدمات الحوسبة على مستوى المؤسسات للشركات في مجالات الألعاب والذكاء الاصطناعي.

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

Aethir Edge خفضت بشكل كبير من عتبة بيع المستخدمين العاديين لقوة الحوسبة الزائدة، ووسعت بشكل كبير من نطاق التغطية الجغرافية لشبكة Aethir.

جمعت Aethir 80 مليون دولار من خلال بيع NFT لعقد فحص، مما يثبت أن آفاق مشروعها ونموذجها الاقتصادي جذاب للغاية للمستخدمين.

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

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

الثورة الصناعية، الثورة الكهربائية والثورة المعلوماتية هي من أعظم التقدم التكنولوجي في تاريخ الإنسانية، وقد غيرت بالكامل وجه المجتمع البشري، وجلبت تغييرات غير مسبوقة في القدرة الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لم نعد نستطيع العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين، والحصول على الرسائل بواسطة العربات. مع ظهور GPT، دخلت البشرية في حقبة جديدة عظيمة أخرى.

LLM يحرر الذكاء البشري خطوة بخطوة، مما يسمح للناس بتوجيه طاقتهم وذكائهم المحدود نحو تفكير وممارسات أكثر إبداعًا، وبهذا يدخل الناس إلى عالم أكثر كفاءة.

نحن نعتبر GPT بمثابة اختراق تكنولوجي آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا بسبب أن البشر قد فهموا في تطور GPT قواعد نمو قدرات نماذج اللغة الكبيرة - أي أنه من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب باستمرار، يمكن تحسين قدرات نموذج LLM بشكل أسي، وفي حالة كفاية القدرة الحاسوبية، لا يزال هذا العملية لا ترى أي عوائق.

لا تقتصر استخدامات نماذج اللغة الكبيرة على فهم اللغة البشرية والحوار، بل على العكس، هذه مجرد البداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، فإن ذلك يشبه فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة لا حصر لها من الخيال. يمكن للناس استخدام هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف الثورية.

في الوقت الحالي، في مجالات التكنولوجيا المتقاطعة المختلفة، بدأت نماذج LLM في إظهار قدراتها. من إنتاج الفيديو، والإبداع الفني في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية، والتكنولوجيا الحيوية في مجالات التكنولوجيا الصعبة، ستشهد تغييرات جذرية.

في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تمتلك شركات التكنولوجيا الكبرى موارد وفيرة، بينما يواجه المطورون الناشئون حواجز دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، قوة الحوسبة تعني القوة، والأشخاص الذين يمتلكون قوة الحوسبة لديهم القدرة على تغيير العالم. تعتبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية، حيث تلعب دورًا حيويًا فيها.

في مجال الذكاء الاصطناعي المتطور بسرعة (AI)، يجب علينا أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النماذج والاستدلال. الاستدلال يتعلق بوظائف النموذج ونتائجه، بينما التدريب يتضمن العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، والتي تشمل خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرات الحاسوبية.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في الحصول على استنتاجات ذات جودة عالية باستخدام GPT-4، يحتاج المطورون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية ضخمة لتدريب نموذج AI فعال. وتتركز هذه الموارد في الغالب في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا وجوجل ومايكروسوفت وAWS.

تمنع تكاليف الحوسبة المرتفعة وحواجز الدخول المزيد من المطورين من الدخول، مما يجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرات حوسبة هائلة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.

لكننا لا نستطيع إلا أن نتساءل، هل هناك طريقة لخفض تكاليف الحوسبة وحواجز دخول الصناعة من خلال اعتماد تقنية البلوكشين؟ الجواب هو بالتأكيد نعم. اللامركزية في الحوسبة السحابية الموزعة تقدم لنا مثل هذا الحل في هذا السياق الزمني.

على الرغم من أن قوة الحوسبة الحالية مكلفة ونادرة، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات 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 وحدات معالجة الرسوميات النموذجية لأحمال العمل المختلفة:

معظم أجهزة المستهلك المزودة بوحدة معالجة الرسوميات تنتمي إلى الفئات الثلاث الأولى، أي الخمول ( تم تشغيله للتو للدخول إلى نظام التشغيل Windows ):

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

توضح البيانات المذكورة أعلاه: إن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن ربما تكون Crypto والاقتصاد القائم على blockchain هو الدواء الجيد لمواجهة هذا التحدي. يبني الاقتصاد المشفر سوقًا عالميًا فعالًا للغاية، وبفضل الاقتصاد الرمزي الفريد، وخصائص النظام اللامركزي، فإن تسعير الموارد، وتداولها، وتوافق علاقة العرض والطلب في السوق يتم بكفاءة عالية.

تؤثر تطورات الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطور الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول كمبيوتر في الأربعينيات من القرن العشرين، شهدت نماذج الحوسبة عدة تغييرات. من أجهزة الكمبيوتر الكبيرة والثقيلة إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى استئجار قوة الحوسبة، يتم تقليل عتبة الحصول على قوة الحوسبة تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كان يتعين على الشركات شراء الخوادم بنفسها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، لكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج تماماً.

المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو أن الطرف المستفيد يستأجر الخوادم، ويصل إليها عن بُعد، ويدفع وفقًا للكمية المستخدمة. الآن، يتم إحداث ثورة في الشركات التقليدية من خلال الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تُعتبر تقنيات الافتراضية هي الجوهر. يمكن للخوادم الافتراضية تقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جدًا وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك الموارد المختلفة بشكل ديناميكي.

لقد غير هذا النموذج بشكل جذري مشهد الأعمال في صناعة قوة الحوسبة. في السابق، كان يتعين على الناس شراء مرافق القوة بأنفسهم لتلبية احتياجاتهم من القوة؛ لكن الآن يحتاجون فقط لدفع الإيجار على الموقع للاستمتاع بخدمات القوة عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية اللامركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك قد يؤدي إلى مستوى معين من التأخير. على الرغم من إمكانية تحسين التأخير، إلا أنه نظرًا لقيود سرعة الضوء، فإن التأخير لا يمكن التغلب عليه أبدًا.

ومع ذلك، تتطلب الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد زمن تأخير منخفض للغاية، لذلك من الضروري نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب للمستخدمين، مما أدى إلى توزيع المزيد والمزيد من مراكز البيانات الصغيرة حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.

بالنسبة لمزودي قوة الحوسبة السحابية المركزية، فإن مزايا الحوسبة السحابية اللامركزية تكمن أساسًا في:

• القدرة على الوصول والمرونة: الحصول على إمكانية الوصول إلى شرائح قوة الحوسبة من مزودي خدمات السحابة مثل AWS وGCP أو Azure غالبًا ما يستغرق عدة أسابيع، كما أن نماذج GPU عالية الأداء مثل A100 وH100 غالبًا ما تكون في حالة نفاد. بالإضافة إلى ذلك، للحصول على قوة الحوسبة، يحتاج المستهلكون عادةً إلى توقيع عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبيرة، مما قد يؤدي إلى فقدان الوقت ويجعل تشغيل الشركات يصبح جامدًا، مما يفقدها بعض المرونة. بالمقابل، يمكن الحصول على قوة الحوسبة في أي وقت من خلال منصات الحوسبة الموزعة، وتوفر خيارات مرنة للأجهزة، مما يوفر إمكانية وصول أكبر.
• أسعار أقل: نظرًا لاستخدام الشرائح غير المستخدمة، بالإضافة إلى دعم الرموز من قبل بروتوكولات الشبكة لموردي الشرائح وقوة الحوسبة، قد تتمكن الشبكة الموزعة لقوة الحوسبة من تقديم قوة حوسبة أرخص.
• مقاومة الرقابة: بعض الأنظمة لا تصنف نفسها كنظام غير مرخص. تم التعامل مع مشاكل الامتثال مثل GDPR وHIPAA خلال مراحل إطلاق GPU، تحميل البيانات، مشاركة 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 الوقت نفسه، خلال فترات السوق الصاعدة، بسبب ارتفاع أسعار الرموز المشفرة، سيحقق مزودو وحدات معالجة الرسوميات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسوميات على دخول هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.

المشاكل الفنية

1. مشكلة التوازي

تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات شرائح طويلة الذيل، مما يعني أنه لا يمكن لمورد شرائح واحد تقريبًا إكمال تدريب أو استدلال نموذج AI معقد بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا كانت منصة الحوسبة السحابية تريد أن تكون تنافسية، فيجب عليها استخدام أساليب التوازي لتفكيك وتوزيع المهام، من أجل تقليل الوقت الإجمالي للإنجاز وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.

ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي سلسلة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام ( وخاصة بالنسبة لمهام التعلم العميق المعقدة )، واعتماد البيانات، فضلاً عن التكاليف الإضافية للتواصل بين الأجهزة.

2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة

مع دخول كميات كبيرة من رأس المال في الأبحاث المتعلقة بالدارات المتكاملة الخاصة ASIC( والاختراعات الجديدة مثل وحدات معالجة التنسور)TPU(، قد تتأثر مجموعات GPU على منصات الحوسبة اللامركزية.

إذا كانت هذه الأجهزة ASIC يمكن أن تقدم أداءً جيدًا، وأن يكون هناك توازن من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تهيمن عليه حاليًا المنظمات الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى السوق. وسيؤدي ذلك إلى زيادة إمدادات GPU، مما يؤثر على نظام البيئة للمنصات السحابية اللامركزية.

3. مخاطر التنظيم

نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة اختصاصات قضائية وقد يخضع لقوانين وأنظمة مختلفة، فقد توجد تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. قد تكون متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، معقدة وصعبة أيضًا.

في المرحلة الحالية، مستخدمو منصات الحوسبة السحابية هم أساسًا مطورون محترفون ومؤسسات، يفضلون استخدام منصة واحدة على المدى الطويل، ولن يغيروا ذلك بشكل عشوائي. سواء كانت المنصة لامركزية أم مركزية، فإن السعر هو مجرد عامل من بين عدة عوامل، هؤلاء المستخدمون يهتمون أكثر باستقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة تكامل قوية وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فسيكون من الأسهل كسب إعجاب هؤلاء العملاء، والحصول على علاقات تعاون طويلة الأمد ودخل نقدي مستقر.

سأقدم أدناه مشروع Aethir الجديد للحوسبة الموزعة الذي يركز على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي في هذه الدورة. وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال من الذكاء الاصطناعي ومشاريع الحوسبة الموزعة.

Aethir Cloud هو منصة_rendering_في الوقت الحقيقي اللامركزية المستندة إلى شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي في تسليم منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع الذكاء الاصطناعي بشكل ذكي من وحدات معالجة الرسوميات الجديدة وغير المستخدمة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين.

تتمثل إحدى الابتكارات الرئيسية لهذا المشروع في تجمع الموارد، الذي يجمع المساهمين في قوة الحوسبة الموزعة تحت واجهة موحدة، لتقديم الخدمات للعملاء في جميع أنحاء العالم. ومن الخصائص الرئيسية لتجمع الموارد أن مزودي GPU يمكنهم الاتصال أو فصل الشبكة بحرية، مما يسمح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستغلة بالمشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يزيد من مرونة الموردين واستخدام الأجهزة.

تقوم تشغيل نظام Aethir البيئي على ثلاثة بنى تحتية أساسية:

• الحاوية)Container(: الوظيفة الرئيسية للحاوية هي تقديم خدمات الرندر عن بُعد في الوقت الحقيقي، وتوفير تجربة "عدم وجود تأخير". الحاوية هي الموقع الفعلي للحوسبة السحابية، حيث تعمل كنقطة نهاية افتراضية، تنفذ وتعرض التطبيقات. هذا ينقل عبء العمل من الأجهزة المحلية إلى الحاوية.
• فاحص)Checker(: يقوم عقد الفاحص بفحص Container وعمليات الخدمة الخاصة به.