“انسحاب مراكز بيانات AWS ومايكروسوفت يكشف ضرورة الذكاء الاصطناعي لبلوكشين – اكتشف السبب الآن!”

بدأت شركتا أمازون ويب سيرفيسز (AWS) ومايكروسوفت في التراجع عن الاستثمار في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى مشاكل في النموذج المركزي. ويستغل المحللون هذا التطور الأخير لتأكيد سبب كون البنية التحتية اللامركزية القائمة على البلوكشين قد تكون الحل.

مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تواجه عقبات

قبل بضعة أشهر، بدا الذكاء الاصطناعي أحد أكثر القطاعات الواعدة في صناعة التكنولوجيا العالمية. لكن مع إعلان شركات مثل AWS ومايكروسوفت عن تعليق بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، اختلفت الصورة تمامًا. فما الذي حدث؟ وكيف يبدو مستقبل الذكاء الاصطناعي؟ يصف كاي وافرزينك، الشريك المؤسس لشبكة Impossible Cloud، الوضع الحالي قائلًا:

ليست AWS ومايكروسوفت الوحيدتين اللتين تواجهان هذه المشاكل. فعلى الرغم من أن ميتا أعلنت علنًا أنها ستنفق مئات المليارات على بنية الذكاء الاصطناعي ومراكز البيانات، إلا أنها طلبت تمويلًا من المنافسين بعد أقل من ثلاثة أشهر.

حتى OpenAI واجهت صعوبات بسبب التكلفة الباهظة لتشغيل ChatGPT، حيث اعترف سام ألتمان ضمنيًا بأن أبحاثها قد لا تكون مربحة أبدًا.

يرى وافرزينك حلًا واضحًا – التخلي تمامًا عن النموذج المركزي والتركيز على الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeFAI). فبالرغم من أن هؤلاء القادة في الصناعة جمعوا مليارات الدولارات من الاستثمارات الرأسمالية وطوروا نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، إلا أن الاستراتيجية بأكملها قد تكون ذات نتائج عكسية.

على سبيل المثال، تشهد عمليات بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة ضغطًا غير مسبوق على مهندسي الكهرباء. ومع تركيز الكثير من المحترفين على المراكز نفسها، يتسبب ذلك في اختناقات في العمالة الماهرة.

هذا يؤثر سلبًا على مشاريع الطاقة المتجددة وشبكة الكهرباء، مما يضر بوظائف مراكز البيانات نفسها بشكل متناقض.

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeFAI) مواجهة التحديات؟

مقارنةً بنموذج مراكز البيانات المركزية، زاد الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeFAI) من إمكانية الوصول إلى حوسبة الذكاء الاصطناعي. يمكن للحوافز الاقتصادية المدعومة بالبلوكشين تسريع سرعة النشر، وتعزيز قابلية التوسع، وتحسين تخصيص الموارد دون الحاجة إلى رأس مال مقدم ضخم.

باختصار، تتمتع هذه الأنظمة اللامركزية بمرونة أكبر من منافسيها.

تمكنت شركات الذكاء الاصطناعي القائمة على البلوكشين من الاستفادة من سعة حوسبة كبيرة دون الحاجة إلى مراكز بيانات مركزية. على سبيل المثال، حققت شركة DePIN Aethir تقدمًا كبيرًا في نموذجها لتقديم وحدات معالجة الرسومات كخدمة (GPU-as-a-service).

كما أثبتت شركات أخرى مثل 0G Labs أن تطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس ممكنًا نظريًا فحسب، بل هو مربح وضروري للنظام البيئي.

إذا بدا كل هذا بعيد المنال أو مثاليًا، فمن المهم تذكر حدث “البجعة السوداء” في عالم الذكاء الاصطناعي – DeepSeek.

أثبت نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الصيني DeepSeek للعالم بأكمله أن شركات الذكاء الاصطناعي يمكنها إنشاء نماذج لغوية متطورة بتكلفة أقل بكثير. لذا، قد تحتاج صناعة الذكاء الاصطناعي إلى إعادة التفكير في نموذج مراكز البيانات بالكامل إذا كان مطور واحد قد حقق هذا النجاح الكبير.

على الرغم من تشكك البعض في قدرة الذكاء الاصطناعي اللامركزي على منافسة مراكز البيانات، إلا أن الحقيقة هي أن المركزية قد تحمل في طياتها عدم الكفاءة.

حتى الآن، جمعت شركات الذكاء الاصطناعي المركزية مليارات الدولارات من استثمارات رأس المال المخاطر، لكن قدرتها على الابتكار تواجه جدارًا صلبًا. قد نحتاج إلى نموذج أفضل لتحقيق أفضل النتائج الممكنة.

الأسئلة الشائعة

• ما المشكلة في نموذج مراكز البيانات المركزية للذكاء الاصطناعي؟
  تواجه المراكز المركزية تحديات مثل التكلفة العالية، ونقص العمالة الماهرة، وتأثيرها السلبي على مشاريع الطاقة المتجددة.
• كيف يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeFAI) تقديم حلول أفضل؟
  يستخدم DeFAI تقنية البلوكشين لتحسين توزيع الموارد، وزيادة المرونة، وتقليل التكاليف دون الحاجة إلى بنية تحتية مركزية ضخمة.
• هل هناك أمثلة ناجحة على الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟
  نعم، مثل شركة Aethir التي تقدم وحدات معالجة الرسومات كخدمة، و0G Labs التي تثبت جدوى وفعالية النماذج اللامركزية.