إيجيان لابز تطلق مشروع داركبلوم لتحويل أجهزة الماك غير المستخدمة إلى شبكة حوسبة للذكاء الاصطناعي

لورانس جانجار

15 أبريل 2026 04:17

مبادرة بحثية جديدة من Eigen Labs تهدف إلى توجيه استنتاج الذكاء الاصطناعي عبر أجهزة Apple Silicon غير المستخدمة، مدعية تقليل التكاليف بنسبة 50% مقارنة بالمزودين الرئيسيين.

Eigen Labs كشفت عن مشروع Darkbloom، وهو مبادرة بحثية توجه طلبات استنتاج الذكاء الاصطناعي عبر أجهزة Mac الخاملة بدلاً من مراكز البيانات التقليدية. المشروع، الذي أصبح الآن في معاينة بحثية، يدعي تقليل تكاليف الاستنتاج تقريبًا إلى النصف مقارنة بالمجمعين الرئيسيين مع منح مشغلي العقد 95% من الإيرادات.

العرض بسيط: ملايين أجهزة Apple Silicon Mac غير مستخدمة لساعات كل يوم. تلك القدرة الحاسوبية الخاملة—التي تم شراؤها بالفعل، وتشغيلها بالفعل—يمكنها التعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بتكلفة أقل بكثير من البنية التحتية المركزية.

كيف يعمل فعلاً

Darkbloom يطابق طلبات الاستنتاج مع عقد Mac موثوقة من خلال نظام منسق. يتفاعل المطورون عبر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI، بينما يقوم مالكو Mac بتشغيل وكيل مزود محصن يعالج الطلبات محليًا.

يعالج الهيكل مشكلة الثقة الواضحة مباشرة. إذا تم تشغيل طلبك على كمبيوتر محمول لشخص آخر، ما الذي يمنعه من قراءته؟

إجابة Eigen Labs تتضمن عدة طبقات: عملية المزود تمنع إرفاق أدوات التصحيح وفحص الذاكرة الخارجية، التحقق من سلامة الثنائيات يضمن أن البرنامج يتطابق مع توقعات الشبكة، وSecure Enclave من Apple يوفر إثباتًا مدعومًا من الأجهزة. التحقق المتكرر من خلال استجابة التحدي يضمن أن العقد تحافظ على الحالة الأمنية المتوقعة.

الفريق صريح بشكل ملحوظ حول القيود الحالية. يظل المنسق مكونًا موثوقًا—هم لا يخفيون ذلك وراء خطاب تسويقي غامض عن “اللامركزية”.

الاقتصاد منطقي على الورق

طبقات استنتاج التقليدية تتضمن تكاليف: هوامش الشركات الكبرى، رسوم مزود API، تكاليف المرافق، التبريد، الشبكة. كل طبقة لها غرض لكنها تزيد من السعر النهائي.

نموذج Darkbloom يزيل معظم ذلك. تكاليف الأجهزة هي تكاليف مغمورة (المالكون الذين اشتروا أجهزة Mac الخاصة بهم)، مع بقاء الكهرباء كالنفقات الحدية الأساسية. حصة 95% من الإيرادات للمشغلين تخلق حافزًا حقيقيًا للمشاركة.

هل يظل سعر الأداء عند الاختبار تحت الحمل الإنتاجي سؤالًا آخر تمامًا. يدعم المشروع حاليًا توليد النصوص، ومعالجة الصور، وأعباء عمل تحويل الكلام إلى نص.

الأجزاء الصعبة ليست واضحة

وفقًا لقائد المشروع غاجيش نايك، أصعب التحديات الهندسية لم تكن توجيه الطلبات—بل كانت كل شيء حولها. توقيع الشفرات، اتساق الإصدارات، توقيت الإثبات، إدارة دورة حياة النموذج، التعامل مع الانفصال والملفات التالفة.

قال الفريق في إعلانهم: “عندما تكون تجزئات الثنائيات جزءًا من نموذج الأمان، يصبح هندسة الإصدارات هندسة أمنية.” البدايات الباردة، ضغط الذاكرة، وفشل الشبكة ليست حالات استثنائية في نظام موزع. إنها الثلاثاء.

ما هو متاح الآن

تتضمن المعاينة البحثية كامل المكدس: المنسق، وكيل المزود المحصن، تكامل Secure Enclave، أدوات التشغيل، وحدة تحكم ويب. قاعدة الشفرة مفتوحة المصدر، والورقة التقنية منشورة.

يقع هذا ضمن الاتجاه الأوسع لـ DePIN (البنية التحتية المادية اللامركزية) الذي اكتسب زخمًا خلال العام الماضي. استكشفت مشاريع مثل Render و Akash و io.net أراضي مماثلة للحوسبة باستخدام GPU. تركيز Darkbloom على Apple Silicon يخلق مكانة مختلفة—مكونات أجهزة المستهلك مع أداء استنتاج مذهل.

لم يُعلن عن أي رمز مميز حتى الآن. حاليًا، هو مشروع بحثي يستكشف ما إذا كانت أجهزة اللابتوب غير المستخدمة يمكن أن تكمل بشكل معنوي—أو تتنافس في النهاية مع—توسع مراكز البيانات الذي هيمن على استثمار البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

مصدر الصورة: Shutterstock