استكشاف الخزينة الرقمية (DAT) من Aethir وPredictive Oncology، أول احتياطي استراتيجي للحوسبة في العالم، المصمم لدعم المرحلة التالية من ابتكار الذكاء الاصطناعي، من خلال حوسبة GPU عالية الأداء ومتميزة.

كافأت سنوات 2010 أولئك الذين جمعوا البيانات ونظّموها. أما سنوات 2020 فستكافئ من يسيطر على الحوسبة—المورد النادر والمُدرّ للدخل الذي يحوّل البيانات إلى ذكاء. ومع انتقال الذكاء الاصطناعي من مرحلة التجارب إلى الإنتاج الفعلي، أصبحت سعة الحوسبة بنية تحتية أساسية.

تشرح هذه المقالة لماذا تُعد الحوسبة الأصل القابل للاستثمار في هذا العصر، وكيف تُسهّل البنية التحتية الفيزيائية اللامركزية (DePIN) توفير العرض على نطاق واسع، وكيف توفّر الخزينة الرقمية (DAT) من Aethir—والتي تُدار عبر Predictive Oncology—وصولًا مؤسسيًا إلى حوسبة موثوقة وتُدرّ عوائد.

محركات السوق: النمو الهيكلي يلتقي بالندرة المستمرة

تتوقع شركة IDC أن تصل الإنفاقات العالمية على الذكاء الاصطناعي إلى ٦٣٢ مليار دولار بحلول عام ٢٠٢٨ (مقارنة بـ ٣٠٧ مليار دولار في عام ٢٠٢٥)، وذلك وفقًا لدليل الإنفاق الصادر عنها، مع تغطية داعمة من موقع Computerworld.

تُظهر دورة الإنفاق الرأسمالي الفائقة والقيود المتعلقة بالطاقة بوضوح من خلال خطط مراكز البيانات الخاصة بالذكاء الاصطناعي التي تتجاوز قدراتها عدة غيغاواط، وتحليلات من McKinsey وReuters (مشروع Stargate) وDeloitte.

يشير سام ألتمان إلى التكلفة المجتمعية الناتجة عن ندرة الحوسبة، محذرًا من أنه في حال غياب البنية التحتية الكافية، فإن الذكاء الاصطناعي سيصبح أداة في أيدي القلة فقط — راجع تقرير The Intelligence Age.

يعزز الذكاء الاصطناعي معظم الصناعات ويُدخل طرقًا جديدة لتحسين الكفاءة، وقابلية التوسع، والإنتاجية، مما يؤدي إلى ابتكارات تغيّر حياة الناس. ومع ذلك، فإن ذلك يتطلب موارد هائلة من الحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) للتوسع دون قيود.

فقط وحدات المعالجة الرسومية عالية الأداء مثل NVIDIA H100 وH200 وGB200 قادرة على دعم أكثر أعباء الذكاء الاصطناعي تقدمًا بفعالية، بما في ذلك الاستدلال (AI Inference)، وتدريب النماذج، وتطبيقات الروبوتات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. ومع الأسف، فإن عنق الزجاجة في الوصول إلى وحدات المعالجة الرسومية يمنع العديد من الشركات من دمج الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاق عملياتها.

المشكلة المركزية: صعوبة الوصول وتكاليف مرتفعة

تهيمن شركات مزوّدو وحدات المعالجة الرسومية (GPU) المركزية على صناعة الحوسبة السحابية، حيث تعتمد على مراكز بيانات ضخمة تابعة لـ "الهايبر سكيلرز" (hyperscalers) تقع في مراكز إقليمية. يقدم مقدمو الخدمات السحابية التقليدية، مثل AWS وGoogle Cloud، خدماتهم لجميع العملاء من خلال مراكز بيانات هائلة الحجم، والتي تعاني من محدودية في قابلية التوسع وتكاليف مرتفعة بسبب نفقات صيانة مراكز البيانات والرسوم الخفية.

ينتج عن هذا الواقع تحميل العملاء تكاليف باهظة لا مبرر لها للحصول على الحوسبة عالية الأداء. كما أن تركّز السيطرة في يد مزوّدي الخدمات السحابية الضخمة يؤدي إلى طوابير انتظار على التخصيص، وعمليات شراء غير شفافة، والارتباط برسوم الخروج (egress fees) التي تقيد المستخدمين. تشير دراسات الحالة إلى إمكانية خفض إجمالي التكاليف بنحو ٤٠–٨٠٪ عند تحويل أعباء العمل إلى قدرة GPU لامركزية — راجع تحليل العائد على الاستثمار (ROI) الذي أعدته Aethir والإعلان عن الشراكة مع TensorOpera.

تفرض شبكة Aethir اللامركزية للحوسبة عبر GPU رسومًا أقل بنسبة تصل إلى ٨٦٪ مقارنةً بمزودي الخدمات السحابية المركزية عند استخدام أحدث وحدات GPU مثل H100.

الحل DePIN: الحوسبة الموزعة كمنفعة عامة عالمية — وفئة أصول قابلة للاستثمار

تقوم بنية DePIN الخاصة بـ Aethir بتنسيق وحدات GPU الموزعة عالميًا ضمن سوق قائم على السياسات بأداء يمكن التحقق منه:

١. تجميع الموارد وتوجيهها عبر أجهزة غير متجانسة (مثل H100/H200، B200/GB200)، تحت إشراف ضوابط تشغيلية واضحة (متطلبات التشغيل).

٢. ضمان الجودة من خلال فرض اتفاقيات مستوى الخدمة (SLA/SLO) مدعومة بآلية الستاكينغ (الرهان) عبر Cloud Hosts.

٣. أسواق فعالة تتسم باكتشاف الأسعار على مستوى المناطق، وجدولة ذكية تأخذ في الحسبان طبيعة أعباء العمل، مما يزيد من معدلات الاستخدام ويقلل تكلفة كل استدلال ($/inference) أو تكلفة الساعة لكل GPU ($/GPU-hour).

٤. يتم تأمين الشبكة ومراقبتها عبر أكثر من ٩١,٠٠٠ عقدة تحقق (Checker Nodes)، لضمان جودة خدمة مثالية على مدار الساعة.

٥. موارد الحوسبة مملوكة للمجتمع وتُدار بواسطة Cloud Hosts مستقلين، يربحون رموز ATH مقابل دعم أكثر من ١٥٠ شريكًا وعميلًا في شبكة Aethir.

الزاوية المؤسسية: قابلة للتوريق، مدعومة بالستاك، وتولّد عوائد

تتمتع الحوسبة بخصائص تفضّلها الجهات الاستثمارية المؤسسية: طلب يمكن التعاقد عليه، أداء يمكن تتبعه، مخاطرة موزعة، وهيكلية واضحة. تدعم قابلية تتبع الأداء والإيرادات من خلال التليمترية الحية على لوحة معلومات وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بـ Aethir. ويمكن تحويل السعة إلى أدوات مالية قابلة للتوريق (مرتبطة بالإيرادات)، ودعمها عبر الستاكينغ (كسندات أداء)، كما أنها تولّد عوائد تشغيلية نقدية، ما يجعلها فئة أصول جاذبة للمؤسسات الاستثمارية.

دراسات حالة: Aethir—القدرة على التوسع، الإيرادات، وأعباء العمل المُثبّتة

تتوفر بيانات التليمترية الحية للشبكة عبر لوحة معلومات GPU الخاصة بـ Aethir، بما في ذلك مؤشرات العرض والطلب.

تشمل القدرة والبصمة التشغيلية أكثر من ٤٣٥,٠٠٠ حاوية GPU موزعة على ٩٣ دولة وأكثر من ٢٠٠ موقع، مع عمليات نشر بمستوى الشركات تخدم الذكاء الاصطناعي للاستدلال، والتصيير ثلاثي الأبعاد/الزمني الحقيقي، والبث التفاعلي. من بين الشركاء والعملاء الذين حسّنوا عمليات الذكاء الاصطناعي لديهم من خلال الاستفادة من سحابة GPU اللامركزية من Aethir: TensorOpera، وDCENT، وRaiinmaker، وInferium، وOpenLedger، والعديد من مبتكري الذكاء الاصطناعي الآخرين الذين يوسّعون أعمالهم بفضل Aethir.

تكافؤ السعة (توضيحي)

إذا تم تخصيص سعة Aethir بالكامل، فيمكنها تدريب نموذج بحجم GPT‑3 في غضون أيام بدلًا من أشهر—انظر مرجعًا إلى بيانات الحوسبة الخاصة بالتدريب من Epoch AI.

فيما يتعلق بالاستدلال واسع النطاق، فإن استخدام تقدير متحفظ يبلغ ~١٢٥ جيجا فلوب لكل استعلام توليدي معقد ينتج حوالي ١.١ تريليون استدلال في الساعة (≈٢٦.٤ تريليون في اليوم)، وهي سعة كافية لحوالي ٢٦٤ مليون مستخدم يوميًا عند ١٠٠ استعلام لكل مستخدم يوميًا؛ راجع لوحة تحكم Aethir للاطلاع على السعة والاستخدام المباشر، ومناقشة IFP حول الإنتاجية للحصول على سياق أوسع.

خزان الأصول الرقمية (DAT) من Aethir عبر Predictive Oncology: الوصول المؤسسي إلى احتياطي حوسبة استراتيجي

تدير Predictive Oncology خزان الأصول الرقمية (DAT) الخاص بـ Aethir باعتباره احتياطي الحوسبة الاستراتيجي—وهو كيان نشط يقوم بتجميع وتوزيع وتحقيق الدخل من البنية التحتية لحوسبة GPU على مستوى المؤسسات عبر Web2 وWeb3. يتم إعادة استثمار العوائد الناتجة عن الأحمال الحقيقية لتوسيع السعة وتحقيق مواءمة الحوافز من خلال رموز ATH.

١. قاعدة الأصول: وحدات GPU على مستوى المؤسسات من طراز H100/H200/B200/GB200 يتم إدخالها من خلال Cloud Hosts وفق ضوابط موثقة (المتطلبات التشغيلية).

٢. تحقيق الدخل: طلب مزدوج من Web2/Web3 (التدريب، الاستدلال، الرندرة، البث المباشر) مع أداء وتكلفة مثبتين—راجع شراكة TensorOpera وتحليل الكفاءة الاقتصادية لـ Aethir (٤٠–٨٠٪).

٣. موثوقية مدعومة بالتخزين: يقوم المزودون بوضع رموز ATH كضمان؛ تُفرض العقوبات في حال الإخلال لضمان الجاهزية والجودة—راجع آلية التخزين بصفتك Cloud Host.

٤. التقارير: إفصاحات بمستوى مؤسسي تشير إلى لوحة معلومات Aethir الحية (السعة، الاستخدام، الإيرادات حسب نوع الحمل، الالتزام باتفاقيات مستوى الخدمة).

٥. لماذا الآن؟: التوسع الهائل في مجال الذكاء الاصطناعي والتحديات المتعلقة بالطاقة يخلقان فارقًا مستدامًا في تكلفة TFLOPs القابلة للتسليم بموجب اتفاقيات مستوى خدمة قابلة للتنفيذ—راجع تقارير McKinsey وReuters وDeloitte.

الحوسبة هي أساس اقتصاد الذكاء الاصطناعي

تحوّل تقنية DePIN الأجهزة العالمية والمتنوعة إلى طبقة بنية تحتية قابلة للبرمجة، قابلة للتدقيق، وتولّد عوائد. ومع سعة بمستوى الإكسا، وإيرادات متكررة سنوية (ARR) متزايدة، وأحمال عمل فعلية، توفّر شبكة Aethir ولوحة قياسها، إلى جانب خزان الأصول الرقمية (DAT) التابع لـ Predictive Oncology، مسارًا بمستوى مؤسسي إلى اقتصاد الحوسبة.