2026-01-07 16:26:13

# التحدي الرئيسي في الذكاء الاصطناعي اللامركزي، في الواقع ليس في القدرة الحاسوبية

مؤخرًا، أصبح مفهوم الذكاء الاصطناعي اللامركزي شائعًا جدًا، وتروج العديد من المشاريع لفكرة "شبكة GPU موزعة" و"مساهمة الجميع في القدرة الحاسوبية". يبدو الأمر جذابًا حقًا، لكن المشكلة هي — هل هو حقًا حاجة ملحة؟

هل نقص القدرة الحاسوبية أصبح بالفعل مشكلة؟ فقط فكر في الأمر، هذا الافتراض غير صحيح. هناك الكثير من GPU غير المستخدمة على مستوى العالم لدرجة لا يمكن استهلاكها، وشركات الخدمات السحابية مثل AWS وGoogle Cloud يمكنها استئجارها في أي وقت وأي مكان، والأسعار تستمر في الانخفاض. القدرة الحاسوبية في حد ذاتها لم تكن أبدًا مشكلة.

فما هو الشيء الحقيقي الذي يعيق تطور الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ هذا هو السؤال الذي يستحق النظر بعمق. العديد من المشاريع يركزون على جوانب خاطئة، مما يمنعهم من رؤية التحديات التقنية والتجارية الحقيقية التي تحتاج إلى突破.

ربما يمكن أن تلهمنا أفكار Inference Labs مؤخرًا، لننظر كيف فهموا هذا الموضوع.

شاهد النسخة الأصلية

قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.

تسجيلات الإعجاب 14

أعجبني
14
5
إعادة النشر
مشاركة

تعليق

0/400

BlockImposter

· 01-09 11:42

حقيقة أن فائض القدرة الحاسوبية هو نقطة مهمة جدًا، والكثير من المشاريع لا تزال تروى قصصًا، يضحك على نفسه هذا صحيح، الجميع يتحدث عن GPU الموزعة لكن لا أحد يسأل لماذا نحتاج إلى التوزيع، فالتكلفة تكون أعلى في النهاية المشكلة ليست في القدرة الحاسوبية، بل في البيانات، الخصوصية، وتحفيز النماذج، وهي حفر أعمق كيف تمكنت Inference Labs من حل المشكلة، ننتظر لنرى اللامركزية في الذكاء الاصطناعي ستشتعل، لكن معظم المشاريع لا تزال في مكانها باختصار، هم يبيعون طلبات زائفة على أنها طلبات حقيقية، ويجب أن يكون هناك فهم للأمر

شاهد النسخة الأصليةرد0

Deconstructionist

· 01-07 16:55

آه، مرة أخرى مشروع وهمي يخلق ضجة بالكلام الفارغ... هل هناك نقص في القدرة الحاسوبية؟ أضحك، شركات النماذج الكبيرة لا تعاني من نقص على الإطلاق هذه المقالة أصابت الهدف، العديد من المشاريع تعتمد فقط على مفهوم "التوزيع" لسرقة الأرباح أنا أتفق مع الرأي أن القدرة الحاسوبية ليست العقبة، الصعوبة الحقيقية تكمن في البيانات، الخصوصية والنماذج الاقتصادية، هذه الأعمال القذرة لا أحد يريد أن يقوم بالأعمال الصعبة، الجميع يفضل الاعتماد على التوكن لحل المشاكل المنافسة في المسار أصبحت شرسة جدًا، فمن لا يزال يحل المشاكل الحقيقية؟ أكثر شيء يخيف في هذا النوع من التحليل هو فقط الإشارة إلى المشكلة دون تقديم حلول... سننتظر ونرى كيف سترد Inference Labs

شاهد النسخة الأصليةرد0

governance_ghost

· 01-07 16:54

صحة القول بأن القدرة الحاسوبية كافية، لكن الحقيقي هو عنق الزجاجة في البيانات وتحسين النماذج، فالمشاريع كلها تفكر في الحصول على حصة من الكعكة دون أن تفكر بوضوح في كيفية التميز بالمنافسة كيف نفهمInference Labs، يجب أن نرى ما إذا كانت خطتهم حقًا تلبي النقاط الحرجة أم أنها مجرد حملة تسويقية أخرى شبكة GPU تبدو جذابة لكن التنفيذ الفعلي صعب، تكاليف التنسيق، الخصوصية، والأمان هي التي تشكل فعلاً آلة القص يوميًا نروج للذكاء الاصطناعي اللامركزي، أشعر أنه مشابه تمامًا لضجة DeFi الصيفية السابقة، إذا لم تجد حاجة حقيقية فستختلقها بنفسك انتظر، وفقًا لمنطقهم، هل البيانات هي الأهم؟ إذا لم تكن هناك بيانات تصنيف عالية الجودة وآلية تحسين مستمرة، فحتى أكبر عدد من GPU لن يفيد القدرة الحاسوبية فعلاً فائضة، مزودو الخدمات السحابية يتنافسون بشدة، لكن من يضمن جودة الاستنتاج اللامركزي؟ هذا هو الشيء الذي أريد معرفته قولهم منطقي جدًا، لكن هل حقًا وجدتInference Labs الإجابة، أم أنها مجرد سرد قصص مرة أخرى

شاهد النسخة الأصليةرد0

WhaleWatcher

· 01-07 16:53

يا الله، مشروع آخر بحاجة مزيفة وتعبئة براقة. الطاقة الحسابية ليست ناقصة على الإطلاق، هؤلاء الناس يريدون فقط حصاد محصول من المستثمرين. --- بصراحة، المشكلة الحقيقية للذكاء الاصطناعي اللامركزي ليست في الأجهزة، بل في البيانات وطرز الاقتصاد في تدريب النماذج وآليات الثقة - هذه هي الأجزاء الصعبة حقاً. --- هاها، الأمر يتكرر كل مرة، صنع الضوضاء الإعلامية حول المفهوم أسرع بمئة مرة من حل المشاكل الفعلية. دعونا نرى كيف تتحطم Inference Labs، وليتعلم المشاريع الأخرى. --- أسعار تأجير GPU تزداد انخفاضاً، النماذج التجارية لهذه المشاريع الموزعة نفسها غير مستدامة في الأساس، استيقظوا يا جماعة. --- المشكلة الأساسية حقاً ليست في الطاقة الحسابية... لكنني أتساءل ما هي حقاً؟ يبدو أن هذه المقالة تحفر الحفرة فقط دون ملئها. --- ابتكار نموذجي مزيف، إعادة تغليف المشاكل القديمة برداء Web3، والمستثمرون يشترون الفكرة على أي حال، هذا كافٍ من السحر. --- انتظر، ما هو الاختناق الحقيقي إذاً؟ تفضل بالإجابة، لا تلعب لعبة التشويق أرجوك.

شاهد النسخة الأصليةرد0

RetroHodler91

· 01-07 16:44

بصراحة، قصة قوة الحوسبة أصبحت قديمة ومملة، هل لا زال أحد يصدقها؟ المشكلة الحقيقية ليست في ذلك، الجميع انحرف عن المسار. أين تكمن مشكلة الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يجب أن نركز على البيانات والخصوصية، هذا هو الحفرة الحقيقية. الجميع يروج لمفهوم GPU، لكن لا أحد يفكر بوضوح في كيفية تشغيل نموذج تجاري. انتظر، هل فكرت Inference Labs في شيء جديد؟ لم أسمع عنه من قبل. هذه مجرد تغليف لاحتياجات زائفة، وكأنها شيء حقيقي.

شاهد النسخة الأصليةرد0