أعلنت منصة البروتوكول اللامركزي الناشئة io.net مؤخرًا عن الانتهاء من تمويل من السلسلة A يصل إلى 30 مليون دولار أمريكي، بقيادة Hack VC، بمشاركة العديد من الشركات الاستثمارية الكبرى بما في ذلك Multicoin Capital و6th Man Ventures وDelphi Digital وغيرها. لا يوضح إجراء التمويل هذا إمكانات السوق التي توفرها io.net فحسب، بل يجذب أيضًا اهتمامًا واسع النطاق في الصناعة.

بالإضافة إلى ذلك، منذ أن أطلقت io.net برنامج "Ignition"، ارتفع عدد عمال المناجم التابعين لوحدة معالجة الرسومات من 26000 إلى 51000 في عشرة أيام فقط. ويعكس معدل النمو هذا بشكل كبير جاذبية تكنولوجيتها وتعزيز التطبيقات العملية.

وفي الوقت نفسه، قال المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة io.net، أحمد شديد، إنه من المتوقع إطلاق رمز IO في 28 أبريل، مما سيزيد من نفوذه في سوق العملات المشفرة.

مع تعزيز الأساس المالي والتقني، أصبحت io.net بسرعة محط اهتمام في مجال تكنولوجيا blockchain. سوف يستكشف المحتوى التالي التفاصيل الفنية واستراتيجيات التسويق الخاصة بـ io.net.

تحليل ثورة قوة الحوسبة اللامركزية لـ io.net وتوقع الاتجاه المستقبلي لحوسبة الذكاء الاصطناعي

قبل مناقشة نموذج أعمال io.net، من المهم فهم تطبيق قوة الحوسبة اللامركزية في حوسبة الذكاء الاصطناعي. لقد تطورت تقنية الذكاء الاصطناعي من النماذج البسيطة المعتمدة على وحدة المعالجة المركزية (CPU) إلى التعلم العميق المعقد والنماذج الكبيرة التي تعتمد على وحدات معالجة الرسومات ووحدات المعالجة المركزية (TPU)، وفي هذه العملية، زاد الطلب على موارد الحوسبة بشكل كبير.

من أشجار القرار إلى العمالقة: تطور متطلبات حوسبة التعلم الآلي

1.1980-2000: يعتمد التعلم الآلي على خوارزميات بسيطة مثل أشجار القرار وSVM، ويمكن تلبية احتياجات الحوسبة بواسطة أجهزة الكمبيوتر الشخصية.

2. بعد عام 2006: مع ظهور التعلم العميق، زاد الطلب على وحدات معالجة الرسومات، خاصة عند معالجة مجموعات البيانات الكبيرة.

من عام 2018 إلى الوقت الحاضر: ساهمت النماذج الكبيرة مثل BERT وGPT في زيادة الطلب على مجموعات الحوسبة عالية الأداء.

io.net: إعادة تشكيل مستقبل الحوسبة، عصر جديد من شبكات GPU اللامركزية

تعمل io.net على تقليل التكاليف وتحسين كفاءة الحوسبة بشكل كبير من خلال بناء شبكة حوسبة لا مركزية لوحدة معالجة الرسومات واستخدام موارد وحدة معالجة الرسومات الخاملة الموزعة عالميًا.

1. كفاءة التكلفة:

بالمقارنة مع مراكز الحوسبة المركزية التقليدية، فإن نموذج io.net اللامركزي يقلل من الحاجة إلى شراء الأجهزة وصيانتها على نطاق واسع، مما يقلل بشكل كبير من الاستثمار الأولي وتكاليف التشغيل.

2. التنفيذ الفني:

الحوسبة العنقودية: باستخدام تقنية Ray وKubernetes، تعمل io.net على تحسين إدارة الموارد وتخصيص مهام الحوسبة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التنفيذ.

الخصوصية والأمان: من خلال شبكة VPN الشبكية وتقنية تشويش تدفق البيانات، يتم تعزيز الأمان وحماية الخصوصية لنقل البيانات.

3. تحديد المواقع في السوق:

تكلفة خدمة io.net أقل بنسبة 90% من تكلفة مقدمي الخدمات السحابية التقليديين، ويمكن نشرها في غضون ثوانٍ. وتلبي قدرة الاستجابة السريعة هذه الطلب الكبير على الكفاءة في السوق.

إن مجموعة الموارد المرنة والنشر الفوري المقدم يمنح io.net ميزة تنافسية كبيرة في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، وخاصة في معالجة المهام المعقدة التي تتطلب كميات كبيرة من موارد الحوسبة.

من خلال التجميع اللامركزي والفعال لموارد الحوسبة، لا تعمل io.net على تحسين التكاليف واستخدام الموارد فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين أمان الخدمة من خلال تقنية حماية الخصوصية المبتكرة. تشير هذه المزايا التنافسية إلى المكانة المهمة التي تتمتع بها io.net وإمكاناتها التنموية في السوق العالمية لإمدادات الطاقة الحاسوبية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

الكشف عن التحول في نماذج حوسبة الذكاء الاصطناعي: اختراقات ومزايا io.net في مجال قوة الحوسبة اللامركزية

في أحدث حلقة من بودكاست MindChats، يناقش مؤسس io.net ومدير التكنولوجيا التنفيذي أحمد شديد بعمق الاختلافات الأساسية بين الذكاء الاصطناعي المركزي واللامركزي ومزايا كل منهما. تكشف هذه المناقشة عن إمكانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي في تحسين تخصيص موارد الحوسبة، وخفض التكاليف، وتحسين قابلية تطوير النظام ومرونته.

من المركزية إلى اللامركزية: ابتكار تخزين البيانات في أنظمة الذكاء الاصطناعي

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي المركزية على مراكز البيانات الكبيرة لمعالجة البيانات وتخزينها مركزيًا. على الرغم من أن هذه الطريقة تعمل على تسريع معالجة البيانات وتبسيط إدارة البيانات، إلا أنها تحتوي أيضًا على عيوب واضحة:

التكلفة العالية: يتطلب إنشاء مراكز البيانات وصيانتها مبالغ ضخمة من رأس المال.

قابلية التوسع المحدودة: يعد توسيع نطاق الأنظمة الحالية مع تزايد الاحتياجات أمرًا معقدًا ومكلفًا.

المخاطر الأمنية: يزيد التخزين المركزي للبيانات من مخاطر تسرب البيانات.

فتح المستقبل: ثلاث مزايا رئيسية للذكاء الاصطناعي اللامركزي

يقوم الذكاء الاصطناعي اللامركزي بتنفيذ معالجة البيانات وتخزينها من خلال الشبكات الموزعة، والتغلب على العديد من قيود الأنظمة المركزية:

كفاءة التكلفة: تقليل الاعتماد على المرافق المادية الكبيرة، مما يقلل تكاليف الصيانة.

قابلية التوسع القوية: قم بتوسيع النظام بسهولة عن طريق إضافة المزيد من العقد دون استثمارات كبيرة مقدمًا.

أمان البيانات: يقلل التخزين اللامركزي والتشفير من مخاطر الهجمات المركزية.

فك تشفير io.net: كيفية تحسين احتياجات حوسبة الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج لامركزي

وأوضح شديد كيف تستفيد io.net من النماذج اللامركزية لتحسين احتياجات حوسبة الذكاء الاصطناعي:

تجميع الموارد: دمج موارد GPU الخاملة حول العالم لتشكيل شبكة حوسبة موزعة قوية.

التخصيص الديناميكي للموارد: ضبط الموارد ديناميكيًا وفقًا للطلب، وتحسين كفاءة الحوسبة، وتقليل استهلاك الطاقة.

الحوافز الاقتصادية: تقديم آلية الحوافز Web3 لتشجيع الأفراد والمؤسسات على تقاسم موارد الحوسبة وزيادة خفض التكاليف.

حماية الخصوصية: استخدم تقنية التشفير والخصوصية المتقدمة لضمان أمان البيانات.

لم توضح هذه المناقشة الاختلافات بين الذكاء الاصطناعي المركزي واللامركزي فحسب، بل أظهرت أيضًا كيف تحل io.net تحديات التكلفة وقابلية التوسع وأمن البيانات من خلال منصتها اللامركزية. تُظهر ممارسات io.net أن الحوسبة اللامركزية ليست مجدية فحسب، بل إنها تتفوق أيضًا على النماذج التقليدية في الجوانب الرئيسية، وخاصة في تحسين كفاءة التكلفة ومرونة النظام.

تعمل io.net على تعزيز الابتكار في مجال قوة الحوسبة اللامركزية، وتجذب آفاق السوق والنموذج الاقتصادي الانتباه

في النظام البيئي io.net، تعد عملة IO الأصلية ورمز البروتوكول الخاص بها أمرًا بالغ الأهمية، فهي لا تبسط عملية الدفع للشركات الناشئة والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي فحسب، بل تضمن أيضًا توفير موفري طاقة الحوسبة، وخاصة موارد وحدة معالجة الرسومات (GPU) لأولئك الذين يمكنهم الحصول عليها عوائد اقتصادية عادلة. إن إدخال عملات IO يجعل تكاليف النشر والحوسبة أكثر شفافية، مع تحفيز المشاركين على مواصلة المساهمة بموارد الحوسبة الخاملة الخاصة بهم.

تولي io.net اهتمامًا خاصًا لبناء نموذجها الاقتصادي لضمان أن المعاملات داخل النظام البيئي ليست عادلة فحسب، بل تتسم أيضًا بالكفاءة. تستخدم الشبكة أرصدة IOSD المرتبطة بالدولار الأمريكي لتسوية الرسوم، ويتم دفع كل مهمة نشر وحساب للنموذج عبر عملات IO للمعاملات الصغيرة. بالنسبة لموردي وحدات معالجة الرسومات، سواء كانوا يستأجرون وحدات معالجة الرسومات مباشرة أو يشاركون في استنتاج نموذج الشبكة، تضمن عملات IO حصولهم على العائدات التي يستحقونها.

بالإضافة إلى ذلك، تخطط io.net أيضًا لتقديم نظام تسعير لامركزي بالكامل، والذي سيسعر أجهزة التعدين من خلال أداة قياس مرجعية مفتوحة وشفافة، على غرار speedtest.net، مما يضمن بيئة سوق عادلة وشفافة. ستأخذ آلية التسعير هذه في الاعتبار مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك أداء الأجهزة وعرض النطاق الترددي للإنترنت والاختلافات الجغرافية، للتكيف مع طلب السوق وتوافر الموارد.

على الرغم من أن io.net أنشأت شبكة GPU ضخمة من ناحية العرض، متفوقة بكثير على المنافسين الآخرين مثل Akash Network، إلا أن النمو في جانب الطلب لا يزال في بداياته، كما أن عبء مهام الشريحة منخفض. ومع ذلك، مع تنمية السوق والتحسين المستمر لتجربة المنتج، من المتوقع أن يزداد الطلب تدريجيًا.

بشكل عام، توفر io.net دعمًا قويًا للشركات الناشئة والمهندسين في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال منصة الحوسبة اللامركزية المبتكرة وآلية الحوافز الاقتصادية، مما يعزز تطوير التكنولوجيا وتطبيقها. وبالنظر إلى المستقبل، ومع نضوج التكنولوجيا وزيادة نشاط السوق، فمن المتوقع أن تلعب io.net دورًا أكثر أهمية في السوق العالمية لإمدادات الطاقة الحاسوبية القائمة على الذكاء الاصطناعي.