“لماذا يمثل تمويل Gradient Network بقيمة 10 ملايين دولار خطوة حاسمة نحو الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟ اكتشف الأسباب الآن!”

تمثل جولة التمويل الأولي البالغة 10 ملايين دولار لشبكة Gradient إشارة واضحة إلى تسارع تدفق رأس المال في بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزية. بدعم من Pantera Capital وMulticoin Capital وHSG، سيتم توجيه هذه الأموال لتطوير بنية Gradient التشغيلية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

التحول من الذكاء الاصطناعي المركزي إلى البدائل اللامركزية

تطلق المشروع بروتوكولين أساسيين—Lattica وParallax—لتسهيل نقل البيانات من نظير إلى نظير (P2P) والاستدلال الموزع للذكاء الاصطناعي. هذا التطور ليس معزولاً، فحسب بيانات السوق، شمل قطاع الذكاء الاصطناعي اللامركزي 164 شركة بنهاية 2024، منها 104 حصلت على تمويل. ومن المتوقع أن يصل إجمالي القيمة السوقية إلى 973.6 مليون دولار بحلول 2027.

تهدف مشاريع الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى تحدي هيمنة عمالقة التقنية مثل OpenAI وGoogle وAWS، الذين يسيطرون على الغالبية العظمى من بنى التدريب والاستدلال والتوزيع للذكاء الاصطناعي. تركز Gradient على العقد القائمة على المتصفحات والشبكات الخفيفة بين الأقران، كبديل للنماذج المعتمدة على السحابة.

يدعي المشروع أن هذا النموذج يقلل التكلفة وزمن الانتظار مع تحسين الخصوصية. وعلى الرغم من وجود مشاريع مماثلة مثل Bittensor للتدريب اللامركزي وGensyn لأسواق الحوسبة، إلا أن Gradient تركز على الاستدلال والتنسيق، مما يميزها عن أسواق تأجير الحوسبة ومستودعات النماذج.

لماذا تبرز جولة تمويل Gradient Network؟

استثمرت Pantera وMulticoin تاريخياً في مشاريع البنية التحتية، ومشاركتهما في هذه الجولة تعكس ثقة مؤسسية متزايدة في نماذج التشغيل اللامركزية. من خلال دعم بروتوكولات مثل Lattica (لتدفق البيانات) وParallax (للاستدلال)، يراهن المستثمرون على بنية تحتية تمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من التواصل الديناميكي ومشاركة السياق والعمل عبر أنظمة موزعة.

يتوافق هذا مع إجماع صناعي متزايد على أن نماذج الذكاء الاصطناعي الثابتة غير كافية لحالات الاستخدام الواقعية والفورية.

التحديات القائمة

على الرغم من التفاؤل، لا يزال الذكاء الاصطناعي اللامركزي يواجه عقبات كبيرة:

• صعوبة تنسيق عرض النطاق الترددي وزمن الانتظار وبيئات الأجهزة غير المتجانسة.
• محاولة Gradient استخدام “عقد Sentry” لحل هذه المشكلات، لكن التبني على نطاق واسع لم يثبت بعد.
• مخاوف أمنية مثل التلاعب بالمخرجات وتسريب البيانات وتسميم النماذج عند تشغيلها عبر أجهزة غير موثوقة.

بينما تعد بنية Gradient بحماية الخصوصية أثناء الاستدلال، فإن التدقيق المستقل والقدرة على الصمود طويلة الأجل سيكونان حاسمين.

بشكل عام، يعزز تمويل Gradient فكرة أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس هامشياً، بل ينضم إلى مجموعة متنامية من مشاريع البنية التحتية التي تهدف إلى جعل الذكاء مفتوحاً ووحدوياً وقابلاً للتحقق.

الأسئلة الشائعة

ما هو الهدف الرئيسي من مشروع Gradient؟

يهدف المشروع إلى تطوير بنية تشغيلية لامركزية للذكاء الاصطناعي تعتمد على عقد خفيفة الوزن وشبكات الأقران، كبديل للنماذج السحابية المركزية.

ما الذي يميز Gradient عن المشاريع المماثلة؟

تركز Gradient على الاستدلال الموزع وتنسيق نماذج الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التدريب أو تأجير قوة الحوسبة، مما يجعلها فريدة في مجالها.

ما هي التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

تشمل التحديات صعوبة التنسيق بين الأجهزة غير المتجانسة، ومخاطر الأمان مثل التلاعب بالبيانات، والحاجة إلى تبني واسع النطاق لضمان النجاح.