مقدمة

يصبح دمج الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا البلوكتشين نقطة تركيز جديدة في موجة التكنولوجيا المتطورة بسرعة. بدأت السردية في بناء قوة الحوسبة ديبين بناءً على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) في خلق موجة جديدة في مجال Web3.

في السنوات الأخيرة، أدى التطبيق الواسع لتقنية الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على موارد قوة الحساب في مختلف الصناعات. ومع ذلك، أدت احتكار وحدات المعالجة الرسومية ذات الأداء العالي في السوق إلى صعوبة الحصول على الدعم الحسابي اللازم للعديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة. استنادًا إلى هذه الاتجاهات في الطلب، تم إنشاء مشروع EMC (Edge Matrix Computing) بهدف حل مشكلة توزيع قوة الحساب غير المكفولة من خلال دمج موارد بطاقات الرسومات الخاملة من جميع أنحاء العالم.

قام فريق EMC بتقديم مفهوم "DeAI"، مميزًا ذلك عن خدمات سحابة وحدة المعالجة الرسومية التقليدية. يوفر المشروع نموذج تدريب ذكاء اصطناعي فعال من خلال منصة جدولة طاقة الحاسوب الخاصة به، مما يتيح للمطورين الوصول إلى موارد الحاسوب بتكاليف منخفضة. تعزز هذه الابتكارات دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في استخدام الموارد ومشاركة البيانات، مما يمكن تطوير بيئة الويب3 وخلق قيمة تطبيقية حقيقية.

ما هو EMC؟

نظرة عامة على المشروع

تم إنشاء EMC (Edge Matrix Computing) في عام 2022 كشبكة تطبيقات حوسبة AI لامركزية عالية الأداء ، بهدف التعامل مع الاحتكاك بين تطوير تكنولوجيا AI وموارد طاقة حوسبة GPU. حتى أكتوبر 2024 ، قامت ببناء شبكة قوة الحوسبة ومجتمع AI + Web3 في أكثر من 30 دولة ومنطقة في جميع أنحاء العالم. وهي مكرسة لتوفير فرص أكثر عدلاً ومفتوحة لرائدات الأعمال والمطورين.

باعتبارها أول منصة في مجال الويب 3 لتحقيق التكامل السلس بين أصول الحوسبة بوحدة المعالجة الرسومية وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، تخدم منتجات EMC الأساسية سيناريوهات مختلفة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والويب 3، مما يؤدي إلى بناء خدمات DePIN الموزعة للحوسبة عالية الأداء. على سبيل المثال، يتولى EMC Hub جدولة الحوسبة اللامركزية، وتوفير موارد الحوسبة العالمية لمساعدة مطوري الذكاء الاصطناعي في إكمال مهامهم بكفاءة. يركز JarvisBot على مجموعة غنية من تطبيقات خدمة الذكاء الاصطناعي، مما يحسن تجارب المستخدم من خلال التعلم العميق وتقديم دعم ذكي لمختلف سيناريوهات الأعمال. أما OmniMuse فهي منصة مبتكرة للتقدم في البحث والترويج لتقنية الذكاء الاصطناعي.

في هذا السياق، تلتزم EMC بتعزيز بناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتوفير موارد الحوسبة بتكلفة منخفضة وفعالة للمطورين مع فتح إمكانيات جديدة لتطبيقات مبتكرة عبر مختلف الصناعات. من خلال دمج الحوسبة الموزعة والعقود الذكية وخدمات الذكاء الاصطناعي، يطمح EMC في أن يصبح قوة دافعة هامة لتكامل مستقبل الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين، مما يخلق فرص تطوير أوسع للمطورين ورجال الأعمال العالميين.

فريق التأسيس

المصدر: سلسلة Edge Matrix

يتضمن فريق EMC الأساسي عدة خبراء في الصناعة لديهم خلفيات واسعة في مجالات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي والتسويق:

• أليكس جوه

مؤسس شركة EMC ورئيس مؤسسة EMC حاصل على درجة الماجستير في إدارة الأعمال من جامعة ماكواري. لديه أكثر من 20 عامًا من الخبرة في تطوير السوق العالمية، حيث عمل سابقًا كمدير عام لمنطقة الصين الكبرى في Improbable.io ومدير عام عالمي في AWS (Amazon). حالياً، يركز على تسويق وترويج EMC عالميًا في سنغافورة.

• BK Khur

شريك مؤسس ومدير التكنولوجيا في إي إم سي، وتخرج من كلية الهندسة في جامعة نانيانغ للتكنولوجيا (NTU) وكان باحثًا في NTU. لديه خلفية تقنية غنية، حيث عمل في ديلويت كونسلتنج في مجال التحول الرقمي. شارك في تأسيس شركات مثل JuzToday و ShopperBoard، مما جلب خبرة إدارية وتقنية واسعة من مشاريع مبتكرة مختلفة.

• ألن فو

عضو مجلس مؤسسة EMC ومستشار المنتج والتكنولوجيا. هو مؤسس والرئيس التنفيذي لشركة UCCVR ، وهي صندوق رأس مال مغامر في مرحلة مبكرة ، و VooX. سبق له أن قاد تطوير الأعمال لشركة Unity و Microsoft في الصين الكبرى ، ولديه خبرة قيادية كبيرة في قطاع خدمات السحابة.

• Terrence Ngu

عضو مجلس مؤسسة EMC ومستشار استراتيجية تعزيز السوق العالمية. أسس Hashmeta وكان يشغل منصب مسؤول المجتمع الرئيسي في StarNgage. شغل تيرنس مناصب رئيسية في عدة شركات تكنولوجيا عالية ، مركزها استراتيجية السوق العالمية وبناء المجتمع.

الوضع التمويلي الحالي

حالياً، قام مشروع EMC بإكمال عدة جولات من التمويل الكبير، مما يدل على إمكانية تطويره القوية في قطاعات الذكاء الاصطناعي و Web3 العالمية. تم إكمال الجولة الأولى من التمويل في يناير 2024، مع مستثمرين رئيسيين بما في ذلك Swiss Bochsler Group و Future3 Campus و 1783 Labs و Frontier Research و DMC و VOFO Corp و Exabits.ai و Hashmeta و CEEX Labs ومؤسسات ومكاتب أسرية أخرى.

في فبراير 2024، أعلن فريق EMC الانتهاء من الجولة الثانية من التمويل الاستراتيجي، بقيادة مجموعة Faculty و Flow Capital، بقيمة عدة ملايين دولار. وشملت مصادر التمويل مجتمع Web3 العالمي و DAOs ومجتمعات مطوري الذكاء الاصطناعي، مما يعزز نشر وتطوير نُودات EMC بشكل أسرع.

في 30 أغسطس 2024، أعلنت EMC عن انتهاء بنجاح جولة تمويل سلسة A بقيمة 20 مليون دولار بقيادة Amber Group و P2 Ventures. وشمل المشاركون الآخرون مؤسسات استثمارية معروفة مثل One Comma و Kapley Judge و Associated Corporations و Cyberrock Venture Fund. وقد عززت هذه الخطوة موقف EMC كمنصة جدولة الحوسبة المركزية ومبتكر صناعة في الذكاء الاصطناعي.

موارد ذات صلة

ميزة المشروع

وحدة معالجة الرسومات الموزعة

في سياق سوق وحدات المعالجة الرسومية عالية الأداء الذي يهيمن عليه العمالقة مثل NVIDIA ، تعالج EMC العدم التوازن بين العرض والطلب على الطاقة الحسابية من خلال استغلال شبكتها الموزعة واللامركزية الفريدة واستخدام موارد وحدات المعالجة الرسومية الخاملة في جميع أنحاء العالم. وخاصة بعد دمج إثيريوم ، أدى إغلاق العديد من مزارع التعدين إلى وجود العديد من أجهزة وحدات المعالجة الرسومية الخاملة ، مما يسمح لـ EMC بتقديم دعم حسابي فعال من حيث التكلفة للمطورين الذين يعملون في مجال الذكاء الاصطناعي.

شبكة EMC قد نشرت أكثر من 100 وحدة معالجة رسومية في عدة دول ومناطق مختلفة، مع نماذج رئيسية تشمل A100 و H100 و RTX 4090 و 3090. تتم توفير هذه الموارد الحسابية من خلال مراكز بيانات الإنترنت (IDC) ومزودي خدمات السحابة (CSP) ومزارع التعدين ومحطات عمل EMC AI المصممة خصيصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. تستخدم شبكة EMC آلية تجمع بين دليل العمل (PoW) ودليل الحصة (PoS)، مما يتيح للمشاركين كسب مكافآت الرمز من خلال المساهمة في قوة الحساب والرهان، وبالتالي تحقيق إيرادات مزدوجة من التعدين والرهان.

من منظور تجربة المستخدم، تم تصميم محطة العمل الذكاء الاصطناعي EMC لسهولة الاستخدام عند التوصيل والتشغيل. تم تجهيز الدفعة الأولى من المنتجات بأجهزة عالية الأداء ، مثل وحدات المعالجة المركزية Intel Core i7 ، ومحركات الأقراص ذات الحالة الصلبة سعة 2 تيرابايت ، وذاكرة DDR5 سعة 32 جيجابايت 6400 هرتز ، وبطاقات الرسومات RTX 4090 ، مما يضمن تلبية موارد الحوسبة اللازمة وقدرات معالجة البيانات لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة. وهذا يوفر للمستخدمين بيئة عمل فعالة ، وتعزيز الابتكار والتطوير في جميع أنحاء النظام البيئي.

المصدر: جيوماب

نظام بيئي DeAI المبتكر

قامت EMC ببناء نظام كامل من البنية التحتية إلى تطوير التطبيقات من خلال نظامها البيئي اللامركزي الذكاء الاصطناعي الفريد (DeAI). فلسفتها الأساسية هي الانفتاح والشفافية والديمقراطية ، بهدف معالجة قضايا الذكاء الاصطناعي المركزية التقليدية من خلال النماذج اللامركزية والبيانات وقوة الحوسبة. على سبيل المثال ، غالبا ما تتحكم بعض الشركات في نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية ، مما يؤدي إلى إحاطة البيانات والخوارزميات. في نظام DeAI من EMC ، تتم مشاركة الخوارزميات والبيانات من خلال شبكة موزعة ، مما يسمح للمستخدمين بإدارة بياناتهم بشكل مستقل ، مما يثري النظام البيئي للبيانات بشكل كبير ويعزز مساهمات المستخدمين والتحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي.

عندما يحل السوق الثوري ، فإن الطلب على التكنولوجيات الجديدة والنماذج المبتكرة ملح للغاية ، وتكامل الذكاء الاصطناعي والويب 3 هو اتجاه مهم لسوق المستقبل. من خلال دمج هاتين الحقلين الساخنين ، قامت EMC بإنشاء سرد جديد للسوق ، وتوفير فرص استثمارية جديدة للمستثمرين ، خاصة في سوق التطوير والتطبيق اللامركزي للذكاء الاصطناعي ، والذي من المتوقع أن يشكل موجة استثمارية جديدة.

رمز مزدوج + تضخم مزدوج

تعتمد إي إم سي نموذجًا "نقدين + تضاؤل مزدوج": يتم استخدام رمز واحد للحوكمة والمشاركة في قرارات النظام البيئي، بينما يعمل الآخر كوسيط أساسي للتبادل. يعزز هذا التصميم مرونة المشروع، مما يتيح للرموز أدوارًا متميزة في وظائف مختلفة.

علاوة على ذلك، يقلل آلية التضخم المزدوجة لـ EMC من تداول الرموز من خلال تصميمات اقتصادية محددة لضمان ندرتها. وتشمل هذه بشكل خاص شراء الرموز بانتظام للحد من التداول السوقي وتقليل التداول بمحو جزء من الرموز (مثل رسوم المعاملات المجمعة). تعمل هذه الآلية ليس فقط على الحفاظ على ندرة الرموز ولكن أيضًا على تعزيز قيمتها على المدى الطويل.

في مجتمع EMC ، يمكن للمستخدمين المشاركة بنشاط في النظام البيئي EMC من خلال طرق مختلفة ، مثل فرض رسوم على الرموز ، والمشاركة في معاملات الأصول في العالم الحقيقي (RWA) ، وبيع نماذج الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي تعزيز تداول واستخدام الرموز المميزة. باختصار ، يضع نموذج "الرمز الثنائي + الانكماش المزدوج" أساسا اقتصاديا متينا لشركة EMC ويحفز المزيد من المطورين والمستخدمين على المشاركة في النظام البيئي EMC من خلال نماذج الإيرادات المتنوعة.

المصدر:سلسلة مصفوفة الحافة

عتبة تقنية منخفضة

قامت EMC بتخفيض حواجز التقنية بشكل كبير لتطوير تطبيقات AI DApp من خلال إطلاق أداة EMC Hub. يمكن للمطورين إنشاء ونشر تطبيقات AI بسهولة باستخدام مجموعة أدوات SDK والأدوات الشاملة التابعة له. يجذب هذا المنصة المفتوحة وسهلة الاستخدام للتطوير المزيد من المطورين للانضمام إلى نظام EMC. إنه يعزز اعتماد تكنولوجيا AI على نطاق واسع داخل بيئة Web3، مما يمهد الطريق لتطبيق سريع لتقنيات AI الذكية.

مقدمة نظام ال EMC البيئي

كمشروع يجمع بين الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الويب3، ينقسم نظام EMC بأكمله إلى أربع طبقات: الطبقة البروتوكولية، الطبقة الشبكية، الطبقة التطبيقية، والطبقة الأصولية. من الناحية التقنية، يقدم للمستخدمين حلول حوسبة الذكاء الاصطناعي الفعالة من خلال توبولوجيا شبكة فريدة، جدولة الحوسبة اللامركزية، وتصميم العقد متعدد الطبقات.

المصدر: سلسلة مصفوفة حافة

بروتوكول EMC

بروتوكول EMC هو حل جدولة طاقة الحوسبة الذكية الموزعة بناءً على بيئة EVM. يستفيد من البنية التحتية عالية الأداء لسلسلة أربيتروم واحد لتمكين تقديم وتحقق آلات الحالة. الهدف هو جدولة موارد الحوسبة الخاملة على الصعيد العالمي لتلبية الطلبات الحسابية العالية لمهام تدريب الذكاء الاصطناعي.

كما هو موضح في الرسم البياني، يمكن تقسيم توبولوجيا الشبكة لشركة EMC إلى أربعة أنواع من العقد: عقد الحوسبة، عقد الموجه، عقد المحقق، وتخزين المعاملات. يتم جدولة هذه العقد، التي تتحمل مسؤولية وظائف مختلفة، بشكل موحد لتسهيل تقديم وتأكيد المعاملات المنفذة. إنها تعمل معًا لإكمال مهام تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي واستنتاج المهام. في النهاية، يتم تخزين جميع حالات المعاملات ونتائج مهام الحساب في طبقة تخزين المعاملات لـ Arbitrum One، مما يضمن توافر البيانات على المدى الطويل.

المصدر: cryptoviet.info

يعتمد التنفيذ التكنولوجي الأساسي لبروتوكول التوافق الكهرومغناطيسي على آلية التقديم والتأكيد الفعالة ، مما يوفر مزايا فريدة في جدولة طاقة الحوسبة وإدارة عقدة التحقق من الصحة. أولا ، تقوم آلية التقديم بتجميع آلة الدولة في هيكل التزام يتم إرساله إلى سلسلة Arbitrum الرئيسية للتسجيل ، والمعروف باسم "الخضوع". في هذه المرحلة ، يمكن للمستخدمين المتابعة على الفور إلى الخطوة التالية دون انتظار التأكيد الفعلي. بمجرد تقديم المعاملة إلى العقد الذكي ، تعتبر مكتملة ، وتكون العملية غير متزامنة. على الرغم من الحاجة إلى بعض الوقت ، إلا أن إدراك المستخدم للتأخير ينخفض بشكل كبير.

بموجب آلية PoS ، تقوم العقد التحقق من صحة العقد بواجباتها من خلال رهن رموز EMC لضمان العدالة والموثوقية. يمكن ضبط الأصول المرهونة إذا فشل التحقق ، مما يعزز أمان النظام بشكل أكبر. ترتبط آلية التحفيز بمقدار رموز EMC المرهونة ، حيث تحظى العقد التي ترهن أكبر عدد بالأولوية لتصبح معتمدين. يعتمد التوجيه الذكي أيضًا على الرهن لضمان تخصيص الأولوية واستقرار المهمة. تتوفر خيارات للعقد التحسيبية: رهن EMC للحصول على مكافآت أعلى أو تنفيذ مهام لا تتطلب قوة حسابية طويلة الأجل ، مما يزيد من المرونة والربحية التشغيلية ، ومناسبة بشكل خاص للعقد الأصغر الحجم.

في الوقت نفسه ، يعزز بروتوكول EMC بشكل كبير كفاءة استخدام طاقة الحوسبة من خلال جدولة حوسبة الحافة. بالمقارنة مع مراكز البيانات المركزية التقليدية ، تستخدم شبكة EMC موارد GPU الخاملة على مستوى العالم ، مما يحسن تخصيص سعة الحوسبة. من خلال التعاون مع شبكة شركاء EMC (EPN) ، تحقق EMC دعما عالميا للحوسبة اللامركزية ، مما يضمن استقرار النظام وقابليته للتوسع في ظل المواقف المتزامنة واسعة النطاق. يمكن هذا التصميم بروتوكول التوافق الكهرمغنطيسي من مواجهة تحديات بيئات الحوسبة المعقدة اليوم بشكل فعال ، مما يوفر أساسا متينا للتطبيقات الذكاء الاصطناعي وفي الوقت الفعلي.

EMC هب

تعمل منصة EMC HUB على تعزيز كفاءة التطوير والنشر من خلال دمج مكتبة نماذج الذكاء الاصطناعي مع موارد الحوسبة. يمكن للمطورين تجميع نماذج الذكاء الاصطناعي في حاويات Docker وتحميلها إلى النظام الأساسي، جنبا إلى جنب مع نموذج التعليمات البرمجية وأوصاف المعلمات، لتلقي المكافآت من النظام الأساسي. تقلل هذه الآلية بشكل كبير من العبء على المطورين فيما يتعلق بنشر النماذج وتوزيعها. يحتاج المستخدمون ببساطة إلى الاشتراك في عقد الحوسبة ويمكنهم تشغيل حاويات Docker النموذجية هذه من خلال النشر بنقرة واحدة ، وإطلاق مثيلات الذكاء الاصطناعي كاملة بسرعة. سيقوم النظام أيضا تلقائيا بتكوين واجهات برمجة التطبيقات المقابلة.

المصدر:إمشوب

بالنسبة لجدولة قوة الحسابات ، يعتمد EMC Hub على تعاون التوجيه الذكي والعقد: يقوم الأول بتحسين المسارات ونقل البيانات ، في حين ينفذ الأخير مهام الحسابات. يتضمن هذا جدولة موارد GPU بشكل ديناميكي داخل حوض الحسابات وتخصيصها بذكاء بناءً على حمولة المهمة والأولوية. بالمقارنة مع الأساليب التقليدية ، يتجنب هذا النموذج العمليات المرهقة لشراء خدمات السحابة ، واختيار النموذج ، ونشر البيئة ، مما يتيح للمطورين التركيز أكثر على الابتكار.

بالنسبة للأمان والكفاءة، يعتمد EMC Hub خوارزمية توافقية هجينة من PoS و PoW، مع إجمالي 3F + 1 عقدة محققة تحافظ على الآلية. يتم إكمال التحقق باستخدام خوارزمية تحمل العيب البيزنطية (IBFT) التي تؤكد المعاملات بأغلبية 2/3. يضمن PoS أمان العقد، مما يمنع الهجمات الخبيثة، بينما يتولى PoW التحقق من إكمال المهام الحسابية. تعزز هذه الآلية الهجينة أمان المنصة وتقصر دورات تدريب الذكاء الاصطناعي. تشير الإحصاءات إلى أن هذا النهج يكلف فقط 30% من الأساليب التقليدية، مما يقلل الأعباء إلى ساعات قليلة فقط.

مصدر: EMCprotocol (EMC) · غيت هاب

جارفيس بوت

مساعد الذكاء الاصطناعي جارفيس من EMC هو منصة تطوير الذكاء الاصطناعي الثورية التي تستفيد من شبكة EMC والبنية المعممة، مدمجة خوارزميات التعلم العميق. هذا يجعلها أكثر من مجرد دردشة ذكاء اصطناعي؛ فهي تعزز دقة تخصيص موارد الحساب من خلال التعلم العميق مع الحفاظ على قدرات محادثة قوية. إنه يتمتع بالقدرة على تلقين المهام الحسابية المعقدة وتدريب النماذج، مما يحسن عملية نشر الذكاء الاصطناعي.

من حيث الوظائف، يقدم JarvisBot مجموعة متنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك إنشاء المحتوى، وإنشاء الصور، والترجمة، وإعادة صياغة المقالات. يمكن للمستخدمين إنشاء روبوتات مخصصة لدعم العملاء، وتوليد العملاء المحتملين، وتحديثات الطلبات، والتوصيات الشخصية. من خلال دمج نموذج اقتصادي ويب3، يمكن للمستخدمين كسب مكافآت من خلال المساهمة بالموارد مع الاستمتاع بخدمات الذكاء الاصطناعي. يضع هذا JarvisBot بعيدًا عن التطبيقات التقليدية للذكاء الاصطناعي، التي تعتمد عادة على اشتراكات المستخدمين، مشاركة حقيقية في تطوير وإنشاء الذكاء الاصطناعي. لقد جذب هذا النموذج انتباهًا كبيرًا في السوق.

بالإضافة إلى ذلك ، تم تصميم JarvisBot لتبسيط عملية نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. باستخدام أدوات Web3 التي يوفرها JarvisBot ، يمكن للمطورين الوصول بسهولة إلى ميزاته وإطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة دون تكوينات يدوية مرهقة. هذا يحسن كفاءة التدريب النموذجي ويوفر حلا أكثر فعالية واقتصادية الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي اللامركزية (DeAI) ، مما يجعله نسخة لامركزية من "ChatGPT".

المصدر:docs.jarvisbot.ai

OmniMuse

أومنيميوس هي منصة مبتكرة تعزز تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء الاصطناعي المتمركز (DeAI). تقدم مجموعة من الميزات، بما في ذلك قوالب العقود الذكية قابلة للتخصيص والأطر المصممة خصيصًا لإنشاء النماذج والتداول ومشاركة البيانات، مما يسرع بشكل كبير عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، تدمج أومنيميوس أدوات تطوير البلوكتشين الشهيرة لتبسيط إنشاء التطبيقات المتمركزة.

يستخدم OmniMuse حلول تخزين مركزية مثل IPFS لضمان دوام وعدم القابلية للتغيير لأصول البيانات، مما يسهل مشاركة البيانات وتداولها بأمان مع التركيز على خصوصية البيانات. تستفيد ميزات الخصوصية والأمان المتقدمة من أدوات التشفير الحديثة، مثل التشفير المتجانس، والحساب الآمن للأطراف المتعددة، والحساب القابل للتحقق، مما يعزز أمان المنصة بشكل كبير.

علاوة على ذلك ، سيكون متجر DeAI قيد التطوير منصة مبتكرة تجمع تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية ، مما يساعد المستخدمين على اكتشاف أحدث تطبيقات التكنولوجيا الذكية والوصول إليها. يوفر متجر DeAI تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي وقوالب العقود الذكية وأطر التطوير مع دمج أدوات التشفير لضمان خصوصية المستخدم وأمانه. تهدف المنصة إلى خلق بيئة تعاونية بدون "حدود" تقنية ، مما يسمح للجميع بالمشاركة لإطلاق العنان للإمكانات الهائلة الذكاء الاصطناعي وجذب العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي والمبدعين والمستخدمين لدفع الابتكار والتطوير في الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا بشكل مشترك.

المصدر:أومنيميوز

إطار Openverse

استنادًا إلى EMC Hub ، توسّع Openverse وظائفها بالمزيد من أدوات المطور وأطر التطوير البرمجي. يعزز هذا قدرات المطورين في بيئة مركزية ، ويسهل التكامل المتسق مع EMC Hub ، مما يتيح للمطورين نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة.

في الجوهر ، Openverse هي منصة تدمج مختلف أدوات SDK لمطوري Web3 ، بما في ذلك EMC SDK و Web3 SDK و 3D Scene SDK و DID SDK. تدعم هذه الأدوات وظائف Web3 الأساسية ؛ على سبيل المثال ، يتيح 3D Scene SDK بناء سريع لعوالم ثلاثية الأبعاد افتراضية ، بينما يوفر DID SDK التحقق من الهوية على مستوى سلسلة الكتل لضمان خصوصية البيانات والأمان.

يمكن للمطورين تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي على المنصة وتشغيل وإدارة حالات الذكاء الاصطناعي بسهولة من خلال ميزة نشر بنقرة واحدة في Openverse، مما يبسط عملية التطوير. تخفض هذه المنصة المتكاملة الحواجز للغاية في تطوير Web3، مما يتيح للمطورين التركيز على الابتكار في التطبيقات ونمو الأعمال.

المصدر: بروتوكول EMC (EMC) · GitHub

نظرة عامة على العملات المشابهة.

توزيع الرموز

$EMC هو رمز صادر على سلسلة الكتلة Arbitrum One ، بإجمالي إمداد 1 مليار. تغطي توزيع هذه الرموز أغراض مختلفة ، بما في ذلك مكافآت المجتمع وصناديق التطوير والسيولة. يهدف تصميمه إلى السماح للمطورين والمستخدمين بالمشاركة في النظام البيئي للحوسبة اللامركزية ، مما يحفز المشاركة النشطة في تطوير النظام البيئي لتحقيق استخدام فعال لقوة الحوسبة وتداول اقتصادي.

مصدر: توزيع الرمز المميز | المستند التقني ل EMC

نموذج تضخم العائد

تقدم EMC نموذج اقتصادي مزدوج الرمز، يتضمن رمز $ EMC الأساسي وعملة مستقرة تسمى Credits، والتي تعمل كوسيط للمعاملات داخل سوق EMC. يتمحور نواة هذا الآلية في متطلب شراء المستخدمين لـ Credits باستخدام $ EMC، مما يؤدي إلى تدمير كامل لـ $ EMC خلال هذه العملية، وبالتالي تعزيز ندرتها وقيمتها. يساعد هذا التصميم على الحفاظ على النمو الثابت لسعر $ EMC وجذب المزيد من المستخدمين إلى نظام EMC.

يتكون نموذج تضخم عائد EMC من تضخم عائد محدد وتضخم استهلاك قوة الحساب، والذي يهدف إلى الحفاظ على توازن عرض وطلب الرمز.

1. في آلية انكماش العائد ، تستخدم المعاملات العملات المستقرة أو الرموز المميزة الأخرى ، بينما يتم تأجير مجموعات طاقة الحوسبة من خلال بروتوكول قوة الحوسبة. يتم تحويل رسوم المعاملات على منصة RWA إلى $EMC وتدميرها ، حيث يذهب 80٪ من دخل الإيجار إلى المؤجر ويتم تدمير 20٪. بالإضافة إلى ذلك ، سيحصل كلا الطرفين في المعاملة على $EMC كمكافأة ، مما يعزز استخدام الرمز المميز وتدميره.
2. في آلية تضاؤل استهلاك الطاقة الحاسوبية، يوفر EMC Hub مجموعة غنية من خدمات الحوسبة واشتراكات التطبيقات، متطلبًا من المستخدمين حصة عملات رقمية أخرى للوصول إلى هذه الخدمات. في هذه الحالة، يتم تحويل الأصول التي تم حصرها إلى $EMC، والتي لا يمكن سحبها من حساب الاستهلاك بعد الإيداع ولكن يتم تدميرها بعد استخدام الخدمة، مما يزيد من استهلاك $EMC ويعزز قيمته.

نموذج الإصدار

سيبدأ حدث توليد الرمز الأولي (TGE) للرمز EMC في 9 نوفمبر 2023، مع خطة إصدار الرمز بأكمله تستمر من 24 إلى 48 شهرًا، تغطي المستثمرين وفريق المشروع. في توزيع الرموز، تشكل المكافآت البيئية (بما في ذلك الرموز الحاكمة) نسبة 47% من إجمالي العرض. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن النظام الاقتصادي لـ EMC آليات تضاؤلية وخطة حرق تهدف إلى تشغيل النظام البيئي وتعزيز القيمة على المدى الطويل للرمز.

المصدر: استحواذ الرمز | ورقة بيضاء لشركة إي إم سي

تحليل قيمة المستقبل

يتكون مشروع EMC من مزيج من Web2 و Web3 التقليدية. بالمقارنة مع مشاريع Web2 ، يكمن ميزتها في استخدام عقد GPU الموزعة لتجميع موارد الحوسبة المتشتتة بفعالية ، مما يخفف من عدم التوازن بين العرض والطلب الناجم عن الأنظمة المركزية التقليدية. بالمقارنة مع مشاريع Web3 الأخرى ، يوفر EMC حلًا فعالًا من حيث التكلفة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال دمج AI بشكل عميق مع DePIN ، وإقامة سوق لمشاركة المعرفة والبيانات والأصول الحاسوبية. بالإضافة إلى ذلك ، تسرع آلية الائتمان الفريدة لديها الدورة الاقتصادية ، وتوفر مصادر دخل جديدة وفرصًا للمستثمرين.

من حيث التطبيقات المستقبلية، يجعل EMC الحوسبة عالية الأداء متاحة واقتصادية، مما يفتح الباب أمام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف الصناعات.

على سبيل المثال، في قطاع الرعاية الصحية، يمكن لشركة الإمارات للسيارات الاستفادة من قدراتها الحاسوبية القوية لمعالجة البيانات الطبية واسعة النطاق، وتطوير الطب الشخصي والتشخيص الدقيق. يمكن للنماذج الذكاء الاصطناعي صياغة خطط علاج أكثر فعالية من خلال تحليل البيانات التاريخية والمعلومات الوراثية للمرضى. يمكن لقوة الحوسبة لشركة EMC في الصناعة المالية التعامل مع المعاملات المالية المعقدة وتقييم المخاطر ، مما يقلل التكاليف مع ضمان أمن البيانات والشفافية.

أكثر التطبيقات الواعدة تركز على المدن الذكية وإنترنت الأشياء (IoT). يمكن لهندسة EMC الموزعة دعم معالجة البيانات في الوقت الحقيقي للعديد من الأجهزة، مما يسهل تحسين الأنظمة مثل النقل الذكي وإدارة الطاقة، وبالتالي تعزيز كفاءة العمليات الحضرية والاستدامة.

حاليًا ، تكنولوجيا الهندسة للنماذج الكبيرة نسبياً مستقرة ، ولكن استقرار القوة الحسابية وموثوقية تجميع الشفرة ما زالت تتطلب اهتمامًا وتحسينًا مستمرًا. نظرًا لأن مشروع EMC في قطاع ساخن من DePIN ، فإنه يمتلك في البداية جدوى في تجربة العملاء (CX). من ناحية أخرى ، استنادًا إلى المعلومات المكشوفة ، فإن الخلفية الصينية للمشروع واضحة ، مما يشير إلى أن توسيع السوق المستقبلي قد يتطلب استراتيجية تنوع لتعزيز التأثير العالمي.


المراجع

1. https://docs.emc.network/whitepaper
2. https://docs.jarvisbot.ai/
3. https://twitter.com/EMCprotocol
4. https://linktr.ee/emcnetwork
5. https://emchub.ai/#/home
6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/