gpu

⚡ ريندر: نهج مختلف لقوة الحوسبة

تزداد أهمية الحوسبة عالية الأداء في مجالات الذكاء الاصطناعي والرسومات وإنشاء المحتوى الرقمي.

تركز شبكة ريندر على ربط الأشخاص الذين يحتاجون إلى قدرات حوسبة وحدات معالجة الرسومات بالموارد الحاسوبية المتاحة.

ينشئ هذا النموذج رابطًا مثيرًا للاهتمام بين تقنية البلوك تشين والطلب على الحوسبة في العالم الحقيقي.

تعتمد إمكاناته على المدى الطويل على الاستخدام الفعلي للشبكة والمنافسة من مزوّدي الخدمات السحابية التقليديين.

قد يدعم الطلب على معالجة الرسومات الاهتمام بشبكات الحوسبة اللامركزية.

لكن على المستثمرين تقييم اقتصاديات الرمز المميز والنشاط الفعلي المدرّ للإيرادات.

حتى قصة التكنولوجيا المقنعة تحتاج إلى تبنٍّ يمكن قياسه.

💬 لنتناقش: هل يمكن لشبكات وحدات معالجة الرسومات اللامركزية أن تصبح بديلًا جادًا لأعباء حوسبة محددة؟

#RENDER #GPU #ArtificialIntelligence #cryptouniverseofficial

شاهد: The Next Web — شركة GMI Cloud التي شاركت فيها Nvidia للتو قامت بجولة تمويل جديدة بقيمة تقارب 668 مليون دولار... حيث بلغت حصة الأسهم في Series B نحو 223 مليون دولار (ARCHIV هو المشارك الرئيسي)، كما أن هناك تسهيلات ائتمانية بقيادة CTBC بحوالي 445 مليون دولار.

تقول الشركة إن قيمة الإيرادات السنوية المتعاقد عليها (contracted ARR) قد تجاوزت نحو 600 مليون دولار، أي بزيادة تزيد عن 9 أضعاف مقارنة بنهاية 2025؛ كما تقوم منصة الاستدلال بمعالجة حوالي 4 تريليون token أسبوعيًا. سيتم استخدام الأموال لتوسيع سعة إنتاج وحدات معالجة الرسوميات (GPU) في الولايات المتحدة وتايوان وآسيا والمحيط الهادئ. ومن بين العملاء Fireworks وOpenRouter وNous Research وغيرها.

كما كتب «معلومات بايدنغ» (الخبر) أيضًا أنها واحدة من سبع شركات فقط تبني السحابة بالكامل وفقًا لمعايير Nvidia. وما زالت «بئر» القدرة الحوسبية تُحفر إلى الأسفل، بل وتزداد عمقًا كلما استمر الحفر.

#AI #GPU #GMICloud $NVDA

يُؤدي الذكاء الاصطناعي إلى خلق طلبٍ كبير على وحدات معالجة الرسوميات (GPUs).

تُعدّ استجابة قطاع العملات المشفّرة سوقًا حاسوبيًا لامركزيًا حيث يمكن للعتاد غير المستخدم أن يتحول إلى بنيةٍ تحتية منتِجة.

لا يزال تقاطع الذكاء الاصطناعي مع DePIN في طور التطور.

#AI #GPU #DePIN

🚨 $BTC صدمة توريد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) تتجه للتحميل لعام 2027

📌 يؤكد جدول RTX 60 أن هوس السوق بالحوسبة لم يبدد برودته بعد. إذا كان طلب RTX 50 قد فاقم الإمدادات بالفعل، فقد تتحول وحدات GPU في حقبة Rubin إلى 🦈 مغناطيس سيولة لدوّرات الذكاء الاصطناعي والحوسبة والعتاد المضاربي.

بالنسبة لـ$BTC ، هذا مهم لأن شهية المخاطرة غالبًا ما ترتبط بسرديات البنية التحتية القادمة. 👇 هل تعتقد أن ندرة عتاد الذكاء الاصطناعي تغذي موجة الثور المقبلة، أم أنها مجرد FOMO من التجزئة مع شارة جديدة؟

⚠️ ليست نصيحة مالية. دوماً أدِر مخاطرك. 🛡️

🏷️ #BTC #AI #GPU #Crypto #Narrative

💎

🚨 خبر | شركة Cornelis تجمع 205 ملايين دولار لمنافسة Nvidia في شبكات الذكاء الاصطناعي

أعلنت شركة Cornelis المتخصصة في تقنيات شبكات الذكاء الاصطناعي عن إتمام جولة تمويل بقيمة 205 ملايين دولار بقيادة IAG Capital Partners.

الشركة، التي انفصلت عن Intel عام 2020، تطور تقنيات تساعد شرائح الذكاء الاصطناعي على التواصل بكفاءة أكبر، وأطلقت منتج Active Compute Fabric لمعالجة مشكلة هدر وقت وحدات GPU أثناء انتظار وصول البيانات.

وتعتمد Cornelis على بنية شبكات مفتوحة تتيح للعملاء استخدام مجموعة متنوعة من وحدات GPU والمسرّعات، في محاولة لمنافسة منظومة Nvidia المغلقة نسبيًا والمُحسّنة حول عتادها وبرمجياتها.

📌 Cipher Vault: المنافسة في بنية الذكاء الاصطناعي لم تعد تتركز على قوة الـGPU فقط، بل تمتد إلى الشبكات ونقل البيانات وكفاءة البنية التحتية بالكامل.

#AI #Nvidia #GPU #Tech #Crypto

🚀 $RNDR يرتفع مع تصاعد طلب وحدات معالجة الرسوم (GPU) من القائمة الجديدة في الصين! 🟢

📊 إطلاق سوق STAR لشركة محلية عملاقة في مجال وحدات GPU يضيء سردية حوسبة الذكاء الاصطناعي، والأموال الذكية بالفعل تقوم بتوجيه السيولة إلى $RNDR كمحرك نمو لهذا القطاع. 🌊 الحيتان تلتهم الرمز بسرعة، متوقعة أن طفرة العتاد القادمة ستعزز الطلب على العرض (rendering) عبر السلسلة. ⚡ ارتفاعات في حجم التداول على مخطط 4H تعكس موجة سيولة كلاسيكية، مما يشير إلى أن الاندفاع الصعودي التالي قد يكون وشيكًا.

💬 هل تقوم بوضع $RNDR للاستفادة من نهضة وحدات GPU، أم تنتظر الموجة التالية من تدفقات المستثمرين المؤسسيين؟ 👇

⚠️ ليست نصيحة مالية. دائمًا أدِر مخاطرِك. 🛡️

🏷️ #RNDR #GPU #BullishSetup #Crypto

🔥 💎

📰 عرضت شركة Pantera Capital مؤخرًا حكمًا مثيرًا للاهتمام: أن قدرة الحوسبة تمر حاليًا بمرحلة مبكرة من “التمويل/التداول المالي” لها، وخلال السنوات الخمس إلى العشر القادمة، قد تتحول—كما حدث مع الكهرباء والنفط الخام—إلى سلعة رئيسية تدعم تشغيل اقتصاد الذكاء الاصطناعي.

🔥 إن تداول وحدات GPU اليوم لا يزال عمليًا “بدائيًا”. فبالرغم من وجود منصات مثل SF Compute وVast AI وRunpod، إلا أن جزءًا كبيرًا من التداول الحقيقي ما زال يعتمد على الدردشة داخل المجتمعات، والوسطاء خارج البورصة، واتفاقيات ثنائية مُخصصة؛ ما يعني أن السوق لا يزال بعيدًا عن النضج.

💡 استخدم المقال تشبيهًا بسوق الكهرباء: فالأجهزة تقابل الشبكة الكهربائية، ومقدمو خدمات الحوسبة تقابل شركات التشغيل، أما مجموعات وحدات GPU الفعلية فتقابل العقد. لن تشترك طرازات مختلفة مثل H100 وH200 وB200 وB300 في سعر واحد؛ كما أن الزمان والمكان وظروف المخزون ستؤثر أيضًا في التسعير النهائي.

👀 وتظهر أيضًا الصعوبات بوضوح. فالقدرة الحاسوبية ليست مثل النفط الخام المُعيَّر؛ فاختلاف الطراز والوقت والموقع الجغرافي يسبب فروقات. إضافة إلى ذلك، لا توجد حتى الآن—على غرار سوق الكهرباء—إفصاحات إلزامية قوية عن الأسعار. لذلك فإن كيفية بناء مؤشر أساس وأسعار ديناميكية تبقى بحاجة إلى تحسين تدريجي عبر دفتر الأوامر وبيانات التداول.

بصراحة، هل سينتهي سوق القدرة الحاسوبية فعلًا إلى “السلعنة”؟ يعتمد الأمر في النهاية على ما إذا كانت متطلبات الاستدلال يمكنها الاستمرار في التوسع. يقدّر المقال أنه عند إنفاق 100 دولار لشراء Token، يذهب حوالي 45 دولارًا إلى منصات الاستدعاء الفوري، و50 دولارًا إلى مُورّدي الخدمات السحابية وطبقة موارد GPU، بينما يبقى 5 دولارات للطبقة الخاصة بالـ routing. برأيك، هل ستصبح قدرة الحوسبة “النفط الجديد” لعصر الذكاء الاصطناعي؟

#算力 #AI基础设施 #GPU #سوق التشفير

📰 قد تكون تجارة القدرة الحوسبية تعيد نسخ مسار “مالية” سوق الكهرباء قبل 30 عامًا. حكم الشريك في شركة Pantera Capital، Jay Yu، هو أن قدرات GPU الحوسبية تتحول من الدردشات الجماعية والوسطاء خارج البورصة وآليات التوفيق عبر اتفاقيات ثنائية، إلى التسعير الموحد والتداول المفهرس.

🔥 القياس مثير للاهتمام: سوق الكهرباء هو “مشغّل الشبكة—العقد”، بينما سوق القدرة الحوسبية هو “مصنّع العتاد—المجموعات”. في السابق كان الناس يتحدثون عن أي بطاقة يتم استئجارها وكم مدة الاستئجار؛ الآن يحاول البعض جعل القدرة الحوسبية أصلاً سلعيًا قابلًا للتسعير والتسليم والتداول.

👀 وقد ظهرت فعلاً حلقات مرتبطة بهذا الاتجاه. SF Compute وRunpod وCompute Exchange تعمل على التسليم الفعلي، وOrnn وSilicon Data تقدمان مؤشرات للقدرة الحوسبية، بينما Liquid Compute وArchitect تدخلان في المشتقات. كما برزت إلى الخارج منتجات الإقراض والـ stablecoins الاصطناعية.

💡 وبحديث أكثر جرأة، يُقال إن شركة Nvidia تؤدي دور “البنك المركزي” في سوق القدرة الحوسبية. إذ يمكنها، عبر إيقاع إطلاق المنتجات الجديدة، التأثير في اهتلاك العتاد الأقدم، كما تعد بتقديم دعم لسِعات مزودي خدمات السحابة، وهو ما وصفه Jay Yu بأنه “المُقرض الأخير”.

🤔 بصراحة، عندما تتحول القدرة الحوسبية من مورد مؤجر إلى أصل مالي، قد تتسع الفرص بالفعل، لكن قد تتأكد أيضًا مزيد من التركز في سلطة التسعير. برأيك، ما الذي سيظهر أولاً في الخطوة التالية: مؤشر القدرة الحوسبية، أم بورصة المشتقات، أم الإقراض المضمون بالقدرة الحوسبية؟

#AI算力 #GPU #英伟达 #Web3

🔥 آخر الأخبار: بورصة إنتركونتيننتال تتوسع أكثر في أسواق الذكاء الاصطناعي ⚡🤖
ما الذي يحدث؟
• ICE، الشركة الأم لبورصة نيويورك، تخطط لإطلاق عقود مستقبلية لقوة الحوسبة $ZEC
• العقود المرتبطة بتكاليف GPU وبنية الذكاء الاصطناعي $WLD
• ستخلق أسواق قابلة للتداول حول طلب الحوسبة للذكاء الاصطناعي $LTC
• بنية الذكاء الاصطناعي أصبحت بشكل متزايد فئة أصول مالية
ما الذي يشير إليه هذا:
• الحوسبة للذكاء الاصطناعي تتطور لتصبح سلعة استراتيجية
• الأسواق المالية تستعد لنمو هائل في بنية الذكاء الاصطناعي
• ندرة GPU وأسعار الحوسبة تصبح مخاطر قابلة للتحوط
السياق:
• تواجه شركات الذكاء الاصطناعي طلباً متزايداً على الرقائق، القدرة السحابية، والكهرباء
• قد تساعد أسواق العقود المستقبلية الشركات في إدارة تقلبات تكاليف الحوسبة مشابهة للطاقة أو السلع
📊 ملخص السوق:
توقعات صعودية لسرد بنية الذكاء الاصطناعي. إنشاء عقود مستقبلية للحوسبة يشير إلى أن وول ستريت تنظر بشكل متزايد إلى قوة معالجة الذكاء الاصطناعي كجزء أساسي من البنية التحتية الاقتصادية مع طلب مؤسسي طويل الأجل.
#ICE #AI #GPU

جامعة كولومبيا—على بُعد 5000 ميل—تستخدم HIVE لتدريب ذكاء اصطناعي عن بُعد على بطاقة A40 القديمة في باراغواي، والأداء مع ذلك استطاع أن يطابق H100. فجأة أصبحت هذه الدفعة من “النفايات الإلكترونية” في يد عمال المناجم مطلوبة، وقفزت الأسهم مباشرةً إلى رقمين. إذا نجحت قصة الحوسبة بعيدة المدى وبكلفة منخفضة، فقد تستمر أحلام تحويل مواقع التعدين إلى مصانع للذكاء الاصطناعي لأيام إضافية. لكن لعبة A40 نحو المستقبل لا تزال مجرد دعاية؛ كل شيء يتوقف على ما إذا كانت الطلبات القادمة ستواكب ذلك. #AI #GPU $HIVE

$RNDR DROPS AS GPU RENTAL PRICES FALL – AI ADOPTION DRIVES COMPUTE DEMAND 🔥

تُظهر البيانات الأخيرة من Silicon Data نمطًا واضحًا: تؤدي النماذج منخفضة التكلفة ذات المصادر المفتوحة إلى خفض أسعار إيجار شرائح H100 GPU الفورية ودفع مؤشرات أسعار التوكنات إلى الانخفاض.

ومع ذلك، فهذا لا يُعد علامة على تراجع الطلب على الذكاء الاصطناعي. في الواقع، فإن الانتقال إلى نماذج أكثر كفاءة يزيد الاستهلاك الحسابي الإجمالي، ما يدعم احتياجات وحدات GPU من الفئة العالية. يعيد السوق تسعير المزاج على المدى القصير، بينما يظل الاتجاه الأساسي صعوديًا بالنسبة لأصول الحوسبة.

هل تعتبر هذا الهبوط فرصة للشراء أم تنتظر دعمًا أوضح؟

ليست نصيحة مالية. دائمًا أدرِك مستوى المخاطر وتحمّلها.

#RNDR #AITokens #GPU #CryptoAnalysis

🔥

1، الخلفية

اليوم، السوق يدور حول "ارتفاع أسعار تأجير وحدات معالجة الرسوميات (GPU) عالية الأداء مثل H100، وشح القوة الحاسوبية الفورية". لكن تقدير بن، يشير إلى أن المحور الرئيسي ليس مجرد ارتفاع مؤقت في الأسعار، بل أن القوة الحاسوبية عالية الأداء تدخل مرحلة "نقص هيكلي". لم يعد الطلب يعتمد فقط على تدريب النماذج الكبيرة، بل إن AI Agent، التداول الكمي، وخدمات الاستدلال التي تميل أكثر نحو التشغيل المستمر، أصبحت تشكل حاجة ملحة جديدة. خاصة بالنسبة للمؤسسات، أصبح استهلاك القوة الحاسوبية مادة أساسية للإنتاج، مما يقلل من حساسية الأسعار، الأمر الذي أدى إلى تراجع مرونة سوق تأجير GPU بشكل ملحوظ.🤖

2، التحليل الأساسي

من جانب العرض، تعتبر H100 من الأصول عالية الأداء والقوة الحاسوبية العامة، حيث ستؤثر دورات الشراء والتوزيع، وتجهيزات مراكز البيانات، والموارد الكهربائية والشبكية على سرعة التوسع على المدى القصير. حتى مع دخول رؤوس أموال جديدة إلى السوق، سيكون من الصعب تخفيف نقص بطاقات الأداء العالي بسرعة. لذلك، فإن ارتفاع الأسعار لا يعكس فقط مشاعر السوق، بل يعكس أيضًا بطء إطلاق العرض من القوة الحاسوبية عالية الأداء.

من جانب الطلب، ما يستحق المراقبة في هذه الجولة التصاعدية هو "تحسين جودة الطلب". تحتاج AI Agent إلى استدلال مستقر وعمليات متعددة المهام، بينما يركز التداول الكمي على انخفاض زمن الاستجابة وقدرة الحساب المتواصل، وعادة ما يهتم هؤلاء العملاء بتوافر الموارد واستقرار الخدمة بدلاً من مجرد خفض أسعار التأجير. بعبارة أخرى، يتحول الطلب من "الشراء التجريبي" إلى "التأمين التشغيلي"، مما يعزز من قيمة موارد القوة الحاسوبية عالية الجودة.

علاوة على ذلك، فإن ما يتم التقليل من قيمته في السوق ليس إجمالي القوة الحاسوبية، بل النسبة المئوية للقوة الحاسوبية عالية الأداء التي يمكن استخدامها مباشرة في السيناريوهات ذات القيمة العالية. قد لا تستطيع وحدات معالجة الرسوميات المتوسطة والمنخفضة تعويض مزايا H100 في الكفاءة في التدريب والاستدلال ونسبة استهلاك الطاقة، لذا فإن "وجود بطاقة" و"وجود بطاقة عالية الأداء القابلة للاستخدام" هما أمران مختلفان. هذه هي أيضًا النقطة الرئيسية التي تؤكد على وجود نقص هيكلي.

3، تأثير السوق

بالنسبة لسلسلة صناعة الذكاء الاصطناعي، قد يؤدي ارتفاع أسعار GPU عالية الأداء إلى تعزيز تأجير القوة الحاسوبية، ومراكز البيانات، والتبريد السائل، والخوادم، والاتصالات عالية السرعة. بالنسبة للفرق الناشئة التي تعتمد على القوة الحاسوبية الخارجية، ستزداد ضغوط التكاليف، وقد يتركز القطاع أكثر نحو المنصات الرائدة. بالنسبة لرؤوس الأموال في السوق الثانوية، إذا استمر نقص القوة الحاسوبية عالية الأداء، قد يتغير منطق تقييم المفاهيم ذات الصلة من "مدفوع بالموضوع" إلى "مدفوع بالتحقق من الأداء".

بالنسبة لسوق العملات المشفرة، فإن هذا التغيير يستحق المراقبة أيضًا. قد يؤدي التنافس بين الذكاء الاصطناعي والتداول الكمي على القوة الحاسوبية إلى زيادة مناقشات حول GPU، وشبكات القوة الحاسوبية، والحوسبة الموزعة. لكن يجب على المستثمرين الحفاظ على الموضوعية: ارتفاع أسعار القوة الحاسوبية لا يعني بالضرورة أن جميع الرموز أو المفاهيم ذات الصلة سترتفع، بل إن المستفيدين الحقيقيين هم المشاريع التي تتمتع بقدرة على دمج الموارد، وتقديم الخدمات، وطلبات الطلب المستقرة.

4، الاستنتاج

بشكل عام، الإشارة التي تطلقها هذه الرسالة اليوم هي: سوق GPU عالية الأداء يتحول من التقلبات الدورية إلى نقص هيكلي تحت عدم التوازن بين العرض والطلب. إذا استمرت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الانطلاق، وحافظ الطلب المؤسسي على صلابته، قد تبقى أسعار القوة الحاسوبية مدعومة. على المدى القصير، ستركز السوق على سرعة استعادة العرض الفوري؛ وعلى المدى المتوسط، من يمكنه السيطرة على القوة الحاسوبية عالية الأداء المستقرة، سيكون لديه فرص أفضل في المنافسة التجارية للذكاء الاصطناعي.📈

#AI #GPU #crypto

🌐 #Aethir (ATH): البنية التحتية اللامركزية لوحدات معالجة الرسوميات

يستمر الذكاء الاصطناعي في دفع الطلب على الحوسبة عالية الأداء. تعمل Aethir على بناء بنية تحتية سحابية لامركزية لوحدات معالجة الرسوميات، تهدف إلى دعم تدريب الذكاء الاصطناعي، والألعاب السحابية، والحوسبة على مستوى المؤسسات.

ومع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي، قد تحظى المشاريع التي تقدم موارد GPU قابلة للتوسع باهتمام متزايد من المطورين والمؤسسات على حد سواء. تشمل المؤشرات المهمة الشراكات داخل النظام البيئي، واعتماد المؤسسات، ونمو العقد، والتطور التكنولوجي.

بدلًا من التركيز فقط على تحركات الأسعار قصيرة الأجل، غالبًا ما يقيّم المستثمرون ما إذا كانت المنصة تحل مشكلة بنية تحتية حقيقية في العالم الواقعي.

اعمل بحثك الخاص (DYOR). محتوى تعليمي فقط.

#Aethir #GPU #Blockchain #BinanceSquare

@Fluence Brings تزويد الحوسبة الرسومية اللامركزية لبنّائي الذكاء الاصطناعي

أصبح الوصول إلى وحدات GPU أكبر عائق في مجال الذكاء الاصطناعي حالياً؛ ليس بسبب نقص الأفكار أو المواهب، بل بسبب صعوبة الحصول على قدر كافٍ من الحوسبة دون دفع أسعار باهظة لدى مزوّدي الخدمات السحابية الكبار. تتجه Fluence، وهي منصة DePIN رائدة، لمعالجة هذه المشكلة مباشرةً.

تدير Fluence بالفعل بديلاً لامركزياً لـ "السحابة الخالية" لـ AWS وGoogle Cloud، يتيح للمطوّرين استئجار خوادم من شبكة عالمية من مزوّدي الخدمات المستقلين بدل الاعتماد على شركة واحدة. وقد ولّدت أسواق وحدات المعالجة المركزية تلك إيرادات سنوية تجاوزت 1 مليون دولار، ووفّرت على العملاء ملايين الدولارات مقارنةً بتسعير السحابة التقليدي. والآن يقومون بالأمر نفسه بالنسبة لوحدات GPU.

يمكن للمطوّرين نشر حاويات GPU أو آلات افتراضية VMs أو استخدام الأجهزة المعدنية العارية (bare metal) حسب ما يحتاجون إليه، وكل ذلك يعمل عبر عقود ذكية تتولى التعامل مع التسعير والمدفوعات تلقائياً، مع اشتراط أن يقوم المزوّدون بتقديم ضمان (collateral) والالتزام بمعايير موثوقية قبل الانضمام إلى الشبكة. والنتيجة: وصول إلى GPU بمستوى جاهزية للمؤسسات بتكلفة أقل حتى 85% مقارنةً بالسحابات الكبيرة.

والدعم قائم أيضاً على بنية تحتية حقيقية: مراكز بيانات بمستوى مؤسسي مع امتثال GDPR وISO 27001 وSOC2، ما يوسّع من إمدادات GPU. كما قال أحد المؤسسين المشاركين، يفغيني بونوماريف (Evgeny Ponomarev)، الفكرة بسيطة: إزالة ندرة الموارد وحواجز التكلفة التي تمنع فرق الذكاء الاصطناعي من الحصول على الحوسبة التي تحتاجها.

الخلاصة: تراهن Fluence على نفس منهج اللامركزية الذي نجح مع وحدات CPUs السحابية، والآن قد يصلح أيضاً لعلاج نقص GPUs. يستحق المتابعة.

#DePIN #Ai #GPU

🚀 الحوسبة بالذكاء الاصطناعي أصبحت أرخص
يتم الآن تقديم الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات RTX 4090 من حوالي 0.14 دولار/ساعة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي مثل الاستدلال (inference) والتقييمات وضبط النماذج (fine-tuning).
قد تساعد خفض تكاليف الحوسبة في تمكين المزيد من الأشخاص من بناء وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. 🤖
هل تعتقد أن البنية التحتية للـGPU الأرخص ستسرّع تبنّي الذكاء الاصطناعي؟
#AI #crypt #BİNANCE #Technology #GPU

🤖 #io.net (IO): تشغيل الذكاء الاصطناعي عبر الحوسبة اللامركزية

مع استمرار نمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي، تزداد الحاجة إلى موارد حوسبة موزعة. تهدف io.net إلى ربط موارد وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة في شبكة حوسبة لا مركزية يمكنها دعم شركات ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، والباحثين، والمطورين.

ستعتمد الرؤية طويلة المدى للمشروع على التبنّي في العالم الحقيقي، وموثوقية البنية التحتية، والشراكات داخل النظام البيئي، ومدى استخدام الشبكة. قد يوفر مراقبة هذه الأساسيات رؤى أفضل من التركيز فقط على معنويات السوق قصيرة المدى.

تحقق دائمًا من المعلومات عبر التحديثات الرسمية للمشروع، وقم بإجراء بحث مستقل.

DYOR. هذا ليس نصيحة مالية.

#ioNet #GPU #Web3 #BinanceSquare