blockchainia

ديبين والحرب من أجل قوة الحوسبة (GPU)

💻 أعظم عنق زجاجة في الذكاء الاصطناعي ليست البيانات... بل قوة الحوسبة.

​التطوير:

يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي آلاف وحدات معالجة الرسوميات (GPUs) تعمل بالتوازي. حاليًا، تسيطر شركات عملاقة مثل Nvidia وGoogle أو Microsoft على هذا السوق، ما يجعل الوصول مكلفًا ومحدودًا بالنسبة للمطورين المستقلين.

​وهنا يأتي دور DePIN (الشبكات اللامركزية للبنية التحتية المادية).

​تتيح مشاريع مثل Bittensor أو Render Network ربط شبكة عالمية لامركزية من بطاقات الفيديو غير المستغلة بشكل كافٍ:

​اللامركزية: تساهم جهات أكاديمية، ومعدّنون، ومستخدمون عاديون بقوة GPUs الخاصة بهم في الشبكة.

​الحوافز: من يشارك موارده يحصل على مكافآت على شكل رموز (Tokens).

​إتاحة ديمقراطية: يستطيع المطورون تدريب النماذج بجزء صغير من التكلفة التقليدية.

​لا يخدم التشفير فقط لإصدار العملات؛ بل هو البنية التحتية التي تمنع أن تحتكر مجموعة صغيرة من الشركات التكنولوجيا التي ستكون مستقبلًا.

​سؤال أخير (CTA):

هل تعتقد أن الشبكات اللامركزية ستنجح في منافسة احتكار شركات Big Tech في مجال الذكاء الاصطناعي؟

#blockchainIA

خصوصية البيانات والذكاء الاصطناعي باستخدام إثباتات ZK-Proofs

🛡️ كيفية تدريب نماذج ذكاء اصطناعي فائقة الدقة دون تسليم بياناتك الخاصة.

​التطوير:

لكي يكون الذكاء الاصطناعي الطبي أو المالي أو الإداري فعالًا، يحتاج إلى معالجة كميات كبيرة من البيانات الحساسة. المشكلة الحالية هي الخصوصية: لاستخدام الذكاء الاصطناعي، يتعين عليك تسليم سجلاتك الطبية أو معاملاتك البنكية أو بيانات اعتمادك إلى خوادم مركزية.

​تجمع الحل بين إثباتات المعرفة الصفرية (Zero-Knowledge Proofs - ZK-Proofs) والتعلم الآلي:

​إثباتات المعرفة الصفرية: تتيح إثبات أن معلومة ما صحيحة دون الحاجة إلى إظهار المعلومة نفسها.

​التطبيق في الذكاء الاصطناعي: يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي التحقق من ملاءتك الائتمانية أو حالتك الصحية أو هويتك الرقمية عبر تدقيق إثباتات تشفيرية، دون الوصول إلى بياناتك الشخصية أو تخزينها.

​يسمح ذلك بإنشاء نماذج شديدة التخصيص مع احترام خصوصية المستخدم بنسبة 100%.

​السؤال النهائي (CTA):

هل ستتوقف عن استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي التقليدية إذا كانت هناك بدائل تضمن الخصوصية باستخدام ZK-Proofs؟

#BlockchainIA