fluence

لطالما بدا الحوسبة اللامركزية فكرة رائعة نظريًا، لكن كان من الصعب استخدامها عمليًا.

بالنسبة إلى المطورين والفرق التي تبني المنتجات، تُعد المرونة التي يتيحها @Fluence نقلة نوعية. يمكنك البناء من دون القلق بشأن التكاليف الخفية والقيود التي تأتي مع موفري الخدمات السحابية التقليديين والمركزيين.

إليك ما يقدمونه👇

1. رسوم إخراج بيانات معدومة: انقل بياناتك من وإلى المنصة من دون رسوم إضافية. تدفع فقط مقابل ما تستخدمه.

2. نطاق ترددي غير محدود: لا تقييد للسرعة، ولا فواتير مفاجئة عند توسع تطبيقك.

3. معايير مفتوحة: مبني على بروتوكولات مفتوحة، لا أنظمة مغلقة. أنت تملك بنيتك التقنية.

4. سهولة الانتقال وعدم الارتهان لمورّد واحد: انشر أينما ومتى تشاء. انقل أحمال العمل في دقائق، لا أشهر.

يتطلب تدريب النماذج، وتشغيل الاستدلال، وتخزين مجموعات البيانات الضخمة بنية تحتية قابلة للتوسع، وبأسعار معقولة، ومرنة. لم يعد التحكم في مكان تشغيل أحمال العمل وكيفية توسيع نطاقها رفاهية، بل أصبح ضرورة لكل من يبني منتجات بجدية.

تمنح Fluence المطورين هذه الحرية؛ حرية الاختيار والتوسع والبناء بلا حدود.

بدأ المطورون بالفعل في الانتقال إليها.

#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI

@Fluence يحدّث شبكة الحوسبة لديه بإضافة مجموعتين جديدتين من NVIDIA B300

أصبحت مجموعتا NVIDIA HGX B300 متاحتين للحجز عبر Fluence، ما يضيف مزيدًا من سعة وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء إلى شبكة الحوسبة.

إليكم الجزء المثير للاهتمام:

🇺🇸 تكساس: 10 عُقد مبردة بالسائل، تضم كل منها 8 وحدات معالجة رسومات B300. تحتوي كل وحدة معالجة رسومات على ذاكرة HBM3E بسعة 288 GB، ما يمنح كل عقدة ذاكرة رسومات بسعة 2.3 TB. ويمكن تجهيز المجموعة خلال أسبوع من توقيع العقد.

🇺🇸 نيفادا: 6 عُقد مبردة بالهواء، تستخدم أنظمة Aivres KR9288X3 المزودة بوحدات معالجة رسومات HGX B300، ومن المتوقع أن تصبح جاهزة في 1 يناير 2027.

يوفر الخياران بنية تحتية مخصصة على خوادم فعلية، ووصولًا كاملًا بصلاحيات الجذر، وذاكرة نظام بسعة 2 TB، ومساحة تخزين NVMe بسعة 30.72 TB.

ما أجده مثيرًا للاهتمام هنا هو الجانب العملي من هذا التحديث. فالأمر لا يقتصر على مواصفات عتاد جديد يمكن الاطلاع عليها؛ إذ تستطيع الفرق حجز البنية التحتية لأحمال العمل الخاصة بها والتحكم مباشرةً في أنظمتها.

مع ازدياد متطلبات أحمال عمل الذكاء الاصطناعي، أرى أن البنية التحتية التي تشغّلها تستحق القدر نفسه من الاهتمام الذي تحظى به التطبيقات التي يراها الجميع.

تواصل Fluence تطوير بنيتها في هذا المجال، وأنا متشوق لمعرفة كيف ستتطور شبكة الحوسبة لديها من هنا.

#Fluence #AI #DePIN

أكبر كذبة في بناء الذكاء الاصطناعي؟ أنك بحاجة إلى AWS.

إليك تفصيل فاتورتي الحقيقية:

على AWS:
A100 40GB: ∼$3.67/ساعة حتى عندما يكون خاملاً
التخزين: $0.10/GB + رسوم اللقطات
خروج البيانات: $0.09/GB
النتيجة: $1,400/شهر كحد أدنى. $1,700 الشهر الماضي دون أي تدريب جديد.

أنت لا تدفع مقابل الحوسبة. أنت تدفع مقابل وقت الخمول.

على @Fluence :

قمت بنفس العمل الأسبوع الماضي:
استأجرت A100 لمدة 6 ساعات: $18
أوقفتها بعد التدريب: توقفت الفوترة خلال ثوانٍ
إجمالي تكلفة البيانات: ضئيل، لدى المزوّد محليًا

Fluence ليست سحابة واحدة. إنها 71 مركز بيانات من الفئة 3/4 مع أكثر من 1400 GPU في 32 منطقة تتنافس على عملك. ولهذا السبب تكون الأسعار أرخص بنسبة 70-80%.

لا حجز شهري.
لا فاتورة مفاجئة لنقل البيانات.
لا ارتباط بمزوّد واحد.
السعر المباشر قبل أن تبدأ.

والآن مع $FLT staking المباشر على Ethereum L1، يمكنك فعليًا المشاركة في أمان الشبكة مباشرةً من L1.

إذا كنت مطورًا مستقلًا، أو مختبرًا صغيرًا، أو شركة ناشئة تدرب النماذج، فتوقف عن حجز GPUs تستخدمها 20% فقط من الوقت.

استأجر بالثانية. درّب. أوقف التشغيل. حافظ على فترة السيولة لديك.

هل قارنت فاتورة AWS الأخيرة لديك بالبدائل اللامركزية؟

#Fluence #DePIN #AIBubble #Cloud #GPU

𝗛𝗼𝗱 𝗧𝘂𝗸𝗵𝗮𝗳𝗶𝗱 𝗧𝗸𝗮𝗹𝗶𝗳 𝗔𝗹-𝗦𝗮𝗵𝗮𝗯𝗮 𝗯𝗶 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗳𝗶 𝟯 𝗞𝗵𝘂𝘁𝘂𝘄𝗮𝘁:

𝗔𝗹-𝗞𝗵𝘂𝘁𝘄𝗮 𝟭: 𝗔𝗱𝗵𝗵𝗮𝗯 𝗶𝗹𝗮 𝗟𝗮𝘄𝗵𝗮𝘁 𝗧𝗮𝗵𝗮𝗸𝗸𝘂𝗺 𝗙𝗹𝘂𝗲𝗻𝗰𝗲
لا تذهب إلى AWS. اذهب إلى http://fluence.ai/gpu
صِل محفظتك، وستظهر لك لوحة التحكم.

𝗔𝗹-𝗞𝗵𝘂𝘁𝘄𝗮 𝟮: 𝗜𝘀𝘁𝗮'𝗷𝗶𝗿 𝗪𝗮𝗵𝗱𝗮𝘁 𝗚𝗣𝗨، 𝗟𝗮𝘆𝘀𝗮 𝗦𝗮𝗵𝗮𝗯𝗮
انقر على «استئجار GPU»
اختر ما تحتاج إليه: H100 أو A100 أو H200. واختر موقعًا قريبًا منك.
لدى Fluence أكثر من 1400 وحدة GPU في 32 منطقة. السعر أقل بالفعل بنسبة 60% من AWS/GCP. وسترى السعر بالساعة مباشرةً.

𝗔𝗹-𝗞𝗵𝘂𝘁𝘄𝗮 𝟯: 𝗜𝗱𝗳𝗮' 𝗙𝗮𝗾𝗮𝘁 𝗔𝗻𝗱𝗮 𝗧𝗮𝘀𝘁𝗮𝗸𝗵𝗱𝗶𝗺
شغّلها، وانشر نموذجك، وابدأ التدريب.
وعندما تنتهي، أوقِفها.
تحاسبك Fluence بالثانية. لا التزام شهريًا. إذا استخدمتها ساعتين، فستدفع مقابل ساعتين فقط.

𝗛𝗮𝗱𝗵𝗮 𝗞𝘂𝗹𝗹 𝗠𝗮 𝗙𝗶 𝗔𝗹-𝗔𝗺𝗿.

لا أرصدة، ولا مكالمة مبيعات، ولا عقد مؤسسات.

السحابة التقليدية: ادفع 3.50$ في الساعة، وادفع حتى عندما تكون الخدمة خاملة، أي 2500$ شهريًا.
Fluence: ادفع نحو 1.40$ في الساعة، وادفع فقط عندما تكون الخدمة نشطة، أي نحو 900$ شهريًا.

تخفض تكاليفك بنسبة 60% لأنك:
1. تدفع أقل في الساعة
2. تدفع مقابل وقت الاستخدام الفعلي فقط

#Fluence #GPU #DePIN #AI

قد تنتمي الدورة القادمة للعملات المشفرة إلى البنية التحتية.

ليست الروايات الأكثر ضجيجاً، بل البروتوكولات التي تدعمها.

مع تزايد أهمية الحوسبة اللامركزية، تقوم Fluence و$FLT ببناء طبقة الأساس لأنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع والـ DePIN.

#FLT #fluence #AI #DePIN. #Web3

هل تفضّل حمل توكن يمتلك منفعة فعلية أم توكن لا يجذب الانتباه إلا عندما يبدأ الرسم البياني بالتحرك؟

هذا ما يجعل $FLT يستحق الاهتمام.

@Fluence يجري بناء بنية تحتية للحوسبة اللامركزية لاقتصاد الذكاء الاصطناعي، و$FLT يقع في قلب اقتصاديات شبكته.

فما الذي يمكن أن يفعله $FLT فعليًا؟

→ الحصص (Staking): يمكن إيداع FLT للمساعدة في تأمين وتوفير موارد الحوسبة، مع تمكّن حاملي التوكن من المشاركة في الإيداع.

→ الحوكمة: يمكن لحاملي FLT المشاركة في حوكمة Fluence DAO والتصويت على المقترحات التي تشكل مسار الشبكة.

→ حوافز الشبكة: يُعد $FLT جزءًا من نظام الحوافز الذي ينسّق مزودي الحوسبة ويساعد على تأمين الشبكة.

ما أراه مثيرًا للاهتمام هو أن التوكن ليس منفصلًا بالكامل عن البنية التحتية.

تركّز الشبكة على الذكاء الاصطناعي وحوسبة GPU، وتقول Fluence إنها تقدم الآن 1,400+ وحدة GPU عبر 32 منطقة و71 مركز بيانات.

وهنا أعتقد أن بعض الناس قد يكونون فاتهم الصورة الأكبر أثناء آخر حركة لـ $FLT.

الضخ (Pump) يجذب انتباه الجميع.

المنفعة هي ما يجعلني أستمر في المتابعة.

السؤال المثير للاهتمام الآن ليس فقط إلى أين سيتجه $FLT بعد ذلك.

بل: كم قيمة يمكن بناؤها حول البنية التحتية التي يدعمها.

الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى حوسبة.

Fluence تبني طبقة الحوسبة.

$FLT جزء من طبقة الاقتصاد خلف ذلك.

هل تعتقد أن توكنات المنفعة ستتفوق على صفقات السرد/القصّة البحتة في المرحلة القادمة من DePIN؟

#Fluence #DePIN #AI

الجميع يتسابقون لبناء منتج ذكاء اصطناعي كبير جديد، لكن بالكاد يتحدث أحد عن ما الذي يبطئ هذا السباق فعليًا: الحصول على عدد كافٍ من وحدات GPUs دون انتظار أشهر أو دفع أسعار مرتفعة من مزودي الخدمات السحابية الكبار مقابل ذلك.

@Fluence هو أحد المشاريع القليلة التي تحل هذه المشكلة فعلًا بدلًا من مجرد الحديث عنها.

هذه هي الفكرة: بدلًا من توجيه الجميع عبر AWS أو Google Cloud أو Azure، تقوم Fluence بربط المطورين مباشرة بشبكة عالمية من مزودي حوسبة مستقلين. مراكز بيانات حقيقية، عتاد حقيقي، دون أن تتحكم شركة واحدة في التسعير أو خط الأنابيب.

والأمر يعمل بالفعل أيضًا. سوق وحدات GPU لديهم متاح الآن، ويوفر حوسبة بمستوى مؤسسي بتكلفة أقل تصل إلى 85% مقارنةً بالسحابات الكبيرة. وعلى جانب وحدات CPU، حققوا بالفعل أكثر من 1 مليون دولار كإيرادات سنوية—هذه ليست وعودًا ضمن خارطة طريق، بل منتج يدفع الناس فعليًا لاستخدامه.

الجزء الأحدث هو GPU Cluster Auctions، وهو سوق مزادات حقيقي للمزايدة على سعة GPUs المحجوزة. بدلًا من الأمل في أن تكون لدى أحد المزودين توفر بسعر عادل، تقوم الفرق بنشر ما تحتاجه تحديدًا (طراز الـGPU، والكمية، والمنطقة، والإطار الزمني)، ويتنافس المزودون على الصفقة. هذا هو اكتشاف السعر الذي ببساطة لا وجود له في أي مكان آخر داخل هذا المجال الآن.

يتصادمان حاليًا بين DePIN وAI بقوة، ومعظم المشاريع ضمن هذا التقاطع ما تزال نظريّة. Fluence ليست كذلك—إنها بنية تحتية تُستخدم بالفعل لحل مشكلة حقيقية ومكلفة.

إذا كنت تتابع مجال Web3 × AI، فإن $FLT يستحق الفهم ليس من زاوية السردية، بل لما يجري بناؤه فعليًا.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence : من يحصل على سعة وحدة معالجة الرسوميات (GPU)؟

كيف يتم فعليًا شراء سعة وحدات معالجة الرسوميات وبيعها. قد توجد الكثير من وحدات GPU في العالم ومع ذلك قد يكون هناك نقص بالنسبة إلى مشتَرٍ معيّن، أو موقع معيّن، أو عبء عمل معيّن، أو خلال فترة زمنية معيّنة. وهذا يجعل التسعير وإتاحة الخدمة أكثر تعقيدًا من مجرد وضع رقم بجانب وحدة GPU.

هنا تصبح المزادات مفيدة. تتيح المزادات التقدمية للمشترين المنافسة على السعة المتاحة، بينما تتيح المزادات العكسية للمقدّمين المنافسة لتلبية الطلب.

يخلق كلا النهجين طريقة أكثر ديناميكية لاكتشاف ما قيمة القدرة الحوسبية فعلًا في لحظة معيّنة. وبالنسبة إلى شخص يشتري سعة GPU لأغراض جادة، فإن الخيار الأرخص ليس بالضرورة هو الخيار الصحيح.

كما تحتاج إلى طرح سؤالين: هل السعة متاحة فعلًا عندما تحتاج إليها؟ وهل يمكن لبنية الشبكات التعامل مع عبء العمل؟ ما مستوى اتفاقية الخدمة (SLA) المرفق بالبنية التحتية؟ وإذا تعطل شيء ما، فكم يستغرق الأمر لاستعادته؟ قد تصنع هذه التفاصيل فرقًا كبيرًا عندما تعمل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

تعمل Fl uence على التوجه نحو سوق عالمي يمكن لمراكز البيانات فيه الاتصال مباشرةً مع طلبات مؤهلة للحصول على عناقيد GPU محفوظة.

الجزء المثير للاهتمام هو أن الأمر لا يتعلق فقط بإضافة المزيد من وحدات GPU. بل يتعلق بجعل وحدات الـ GPU الموجودة بالفعل أسهل في الاكتشاف والمقارنة والتسعير والاستخدام.

#Fluence #DePIN #AI

@Fluence continues expanding its decentralized compute platform with persistent storage, VM IP management, and credit card support for on-demand compute.

The upcoming GPU Cluster Auctions is a step forward, allowing GPU clusters to be allocated through competitive bidding instead of traditional centralized provisioning.

A few numbers stood out to me:

• 357.2M FLT in treasury reserves.

• $1.46M in stablecoin reserves.

• 11.5% average staking APR.

• 7M FLT added through open-market liquidity operations.

Infrastructure projects are often judged by execution rather than hype.

From what I've been following, $FLT continues to focus on expanding its compute network while improving capital efficiency and developer access two things that could matter significantly as AI demand continues to scale.

#DePIN #Fluence #Ai

لماذا قد يكون AI4 علامة فارقة مهمة لـ @Fluence $FLT

بينما يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الصناعات، أصبح واضحًا بشكل متزايد أن قوة الذكاء الاصطناعي لا تتجاوز قوة البنية التحتية الداعمة له. بينما تركز معظم العناوين على النماذج والتطبيقات الجديدة، فإن الشركات التي تبني طبقة الحوسبة أصبحت بنفس القدر من الأهمية.

لهذا السبب أولي اهتمامًا لأن شركة Fluence ($FLT) ستحضر مؤتمر AI4، أكبر مؤتمر للذكاء الاصطناعي في أمريكا، المقرر في 4–6 أغسطس في The Venetian بمدينة لاس فيغاس، حيث سيكون الفريق في الجناح رقم 1251.

بالنسبة لشركة مختصة ببنية تحتية للذكاء الاصطناعي، فهذا ليس مجرد ظهور آخر في مؤتمر. يجمع AI4 بين قادة الشركات، والمطورين، والمستثمرين، ومقدمي خدمات السحابة، والمنظمات التي تبحث بنشاط عن حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع. إنه بيئة تبدأ فيها العلاقات التجارية، وتُعرض فيها المنتجات، وغالبًا ما تتبلور فيها الشراكات المستقبلية.

على عكس المنتجات الموجهة للمستهلكين، نادرًا ما يتم اعتماد البنية التحتية المؤسسية بمجرد التسويق. يريد صانعو القرار مناقشات تقنية، وعروضًا مباشرة، وحوارات مباشرة مع الفرق خلف التقنية. تخلق مؤتمرات مثل AI4 الإعداد المثالي لتلك التفاعلات.

بالنسبة لـ Fluence، تمثل هذه فرصة لعرض بنيتها التحتية اللامركزية لوحدات معالجة الرسوميات للأشخاص الذين يمكن أن يصبحوا في النهاية عملاء أو شركاء استراتيجيين. ورغم أن حضور حدث ما لا يضمن تلقائيًا الاعتماد، فإن التواجد حيث تجري محادثات ذكاء اصطناعي مؤسسية يعد خطوة مهمة.

سأتابع عن كثب ما الذي سيسفر عنه AI4. سواء كانت شراكات جديدة، أو رؤى صناعية قيمة، أو تعاونات مستقبلية، فهذه الأنواع من التطورات يمكن أن يكون لها أثر مستمر على المشاريع التي تبني البنية التحتية وراء جيل الذكاء الاصطناعي القادم.

📍 مؤتمر AI4
📅 4–6 أغسطس
🏨 The Venetian، لاس فيغاس
📌 جناح Fluence رقم 1251

#Fluence #DePIN #AI #AI4

كدت أنسى أن لدي بعض $FLT في محفظتي (@Fluence ).

التقطت بضع FLT العام الماضي، وبصراحة لم أكن أوليها اهتمامًا كبيرًا لفترة.

لكن بالنظر إلى Fluence مرة أخرى مؤخرًا جعلني ذلك أعود وأتحقق مما يفعله الرمز المميز فعليًا داخل النظام البيئي.

وهناك ما هو أكثر مما كنت أعتقده في البداية.

• إن FLT جزء من نظام الحصص (staking)، حيث تُستخدم الرموز حول أمن الموارد الحاسوبية والتنسيق الخاص بها.

• ولها دور في الحوكمة، إذ تمنح المجتمع طريقة للمشاركة في القرارات المتعلقة بالنظام البيئي لـ Fluence.

• مزوّدو خدمات الحوسبة واقتصاد الشبكة مرتبطان بـ FLT، ما يمنح الرمز دورًا عمليًا يتجاوز مجرد بقائه في محفظة.

• كما أن جانب السحابة أصبح أكثر إثارة للاهتمام أيضًا. تقوم Fluence ببناء بنية تحتية تتيح للمستخدمين الوصول إلى الموارد الحاسوبية دون الحاجة إلى الاعتماد بالكامل على مزوّدي السحابة المركزيين التقليديين.

• والآن هناك زاوية أكبر: الذكاء الاصطناعي والحوسبة عبر وحدات GPU. مع القدر من القدرة الحاسوبية الذي تتطلبه تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يصبح الوصول اللامركزي إلى وحدات GPU مجالًا أكثر إثارة للمتابعة.

على الأرجح الجزء الأخير هو ما شد انتباهي أكثر.

لأنني عندما اشتريت تلك الكمية الصغيرة من FLT العام الماضي، لم أكن أفكر كثيرًا في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أو في طلب وحدات GPU.

الآن تبدو المحادثة حول Fluence مختلفة تمامًا.

لست أقول إنني أعرف إلى أين سيذهب FLT من هنا.

فقط أعتقد أنه أمر مثير للاهتمام عندما يتحول رمز كنت قد حصلت عليه بشكل عابر إلى جزء من قصة بنية تحتية أكبر بكثير.

إذن نعم… سأبقي عينَيّ على حقيبة FLT الصغيرة مرة أخرى.

#Fluence #Web3 #DePIN #AI

لماذا أراقب مشروع Fluence ( $FLT)

مع تزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي، أصبحت الحوسبة اللامركزية واحدة من أهم القطاعات في Web3.

مشروع Fluence يبني سحابة غير مشروطة حيث يمكن للمطورين نشر التطبيقات دون الاعتماد على مزودي الخدمة المركزيين. بنية تحتية حقيقية، فائدة حقيقية، وحاجة متزايدة لحوسبة مقاومة للرقابة.

في سوق يركز على السرد، يبرز $FLT كمشروع يحل مشكلة فعلية. عادةً ما تستغرق المشاريع البنية التحتية وقتًا، لكنها تميل إلى أن تكون الأكثر أهمية عندما يصل التبني.

#Fluence #DePIN #Aİ

لماذا يستحق $FLT المزيد من الاهتمام

يقارن العديد من المستثمرين بين مشاريع DePIN والبنية التحتية مثل $RNDR و $AKT و $GRASS لدورها في دعم الجيل القادم من خدمات الذكاء الاصطناعي واللامركزية.

ما يجعل @Fluence مثيرًا للاهتمام هو تركيزه على الحوسبة السحابية اللامركزية. بينما يركز الآخرون على شبكات GPU أو التخزين أو توصيل المحتوى، تقوم Fluence ببناء طبقة حوسبة بدون إذن حيث يمكن للتطبيقات العمل دون الاعتماد على مقدمي خدمات السحابة المركزية.

مع استمرار نمو وكلاء الذكاء الاصطناعي وDePIN وتطبيقات Web3، قد تصبح الحاجة إلى حوسبة لامركزية موثوقة سردًا رئيسيًا.

غالبًا ما يكافئ السوق البنية التحتية فقط بعد أن يصبح الاعتماد واضحًا. حتى ذلك الحين، تظل مشاريع مثل $FLT تحت الرادار.

#Fluence #DePIN #Aİ

عندما يقوم الناس بتقييم مشاريع الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما يبحثون عن الإعلانات وسعر التوكن. أنا أميل أكثر إلى النظر إلى التفاعل على مستوى المؤسسات.

أكبر الفرص في مجال الذكاء الاصطناعي لن تنشأ من التطبيقات وحدها. بل ستأتي من البنية التحتية التي تجعل تلك التطبيقات ممكنة. ومع ازدياد قوة نماذج الذكاء الاصطناعي، تستمر الحاجة إلى الحوسبة الموثوقة والقابلة للتوسع في النمو.

وهذا ما قادني إلى @Fluence $FLT.

بدلًا من محاولة أن نصبح الجيل التالي من ترندات السوق، تركز Fluence على بنية الحوسبة اللامركزية، وهي قطاع قد يصبح ذا أهمية متزايدة مع توسّع اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات.

كما أعتقد أن مشاريع البنية التحتية تستحق أن تُقيَّم بشكل مختلف. فالتقدم لا يُقاس دائمًا بما يحدث يوميًا في حركة السعر. بل يُقاس بمدى استمرار تحسن التكنولوجيا، وبما إذا كان المطورون يبنون عليها، وبما إذا كانت الشركات ترى قيمة في استخدامها.

لا تزال سباق الذكاء الاصطناعي في مراحله المبكرة، والحاجة إلى الحوسبة لا تتباطأ. لذلك، يظل $FLT واحدًا من المشاريع التي أواصل متابعتها بينما يتطور مشهد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية.

#Fluence #AI #DePIN #GPU

من يدعم الذكاء الاصطناعي من وراء الكواليس؟ @Fluence

أمرٌ واحد أراه مثيرًا للاهتمام حول وكلاء الذكاء الاصطناعي هو أن التأخير لا يكون دائمًا سببه النموذج نفسه.

يمكن للوكيل إجراء عدة استدعاءات لأدوات، واسترجاع الحالة، وتشغيل عمليات التحقق، وتحديث الذاكرة، ثم تكرار الحلقة عدة مرات. قد تبدو عدة أجزاء من الملي ثانية من تأخير المعالج في كل خطوة غير مهمة بحد ذاتها، لكن مع مرورها عبر سير العمل كاملًا، يمكن أن تتراكم تلك التأخيرات وتدفع الطلب إلى ما بعد موعده النهائي.

هنا تصبح البنية التحتية أكثر أهمية مما قد يبدو في البداية.

بالنسبة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، فإن متوسط الأداء ليس دائمًا كافيًا. قد يظهر التحدي الحقيقي عندما يتسبب التنافس على وحدة المعالجة المركزية في تأخيرات صغيرة عبر مراحل كثيرة.

وهذا يجعل تخصيص موارد حسابية مخصصة خيارًا مثيرًا للاهتمام للأحمال التي تهمها إمكانية الحصول على أداء يمكن التنبؤ به.

تعمل Fluence على معالجة هذا من جانب الحوسبة اللامركزية، ما يتيح للمطورين الوصول إلى موارد CPU مخصصة للأحمال التي تحتاج إلى سعة أكثر اتساقًا.

أعتقد أن هذا سيصبح أكثر أهمية مع انتقال وكلاء الذكاء الاصطناعي من التجارب البسيطة إلى بيئات الإنتاج. عندما يتولى الوكيل عشرات الخطوات، فإن تقليل التباين في كل مرحلة يمكن أن يحدث أثرًا أكبر بكثير على تجربة المستخدم النهائية.

السؤال الذي أراقبه بسيط: مع تعقُّد أحمال عمل الوكلاء، هل ستصبح الحوسبة القابلة للتنبؤ بنفس أهمية القدرة الخام على الحوسبة؟

https://fluence.ai/

#Fluence #AI #DePIN

لماذا أراقب فلوانس

يقضي السوق معظم وقته في مناقشة الرموز.
قد تكون الفرصة الأكبر في فهم البنية التحتية التي تعتمد عليها تلك الرموز.
مع تسارع اعتماد الذكاء الاصطناعي واستمرار النشاط على السلسلة، فإن الطلب على الحوسبة أصبح واحدًا من أهم الاتجاهات في التكنولوجيا.
فلوانس تبني شبكة حوسبة لامركزية مصممة لربط عرض الحوسبة العالمي بالمطورين الذين يحتاجون إلى بنية تحتية قابلة للتوسع.
ما يجعل هذا مثيرًا هو أنه ليس قصة قصيرة المدى.
إنه تحول طويل الأمد نحو:

• بنية تحتية سحابية لامركزية
• حوسبة قابلة للتحقق
• أسواق مفتوحة لموارد الحوسبة
• تقليل الاعتماد على مقدمي الخدمات المركزية

تظهر التاريخ أن البنية التحتية غالبًا ما تلتقط قيمة كبيرة مع زيادة الاعتماد.
تحصل التطبيقات على الانتباه.
تدعم البنية التحتية كل شيء تحت السطح.
لهذا السبب تظل $FLT واحدة من المشاريع الأكثر إثارة للاهتمام لمتابعتها في قطاعات DePIN وبنية الذكاء الاصطناعي.

#FLT #Fluence #DePIN #Aİ #Crypto

لماذا تمتلك حوسبة أكثر مما تستخدم؟

أحد أكبر التحديات في مجال الذكاء الاصطناعي ليس دائمًا هو الوصول إلى وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، بل كيفية استخدام هذه الموارد بكفاءة.

العديد من الأحمال لا تحتاج إلى أقصى قدرة حوسبة طوال اليوم، ومع ذلك غالبًا ما يدفع المطورون مقابل أجهزة يكون معظم وقتها خاملًا. وهذا يخلق تكاليف غير ضرورية بينما تظل موارد قيّمة غير مستغلة بالشكل الأمثل.

@Fluence يتبع نهجًا مختلفًا.

بدلًا من الاعتماد على أجهزة مخصصة، يدعم $FLT سوقًا حوسبيًا لامركزيًا يمكن من خلاله مشاركة السعة غير المستخدمة من وحدات الـGPU مع المطورين الذين يحتاجون إليها. يمكن للمزودين تحقيق قيمة من الموارد الخاملة، بينما يدفع المطورون فقط مقابل الحوسبة التي يستهلكونها.

يمتلك هذا النموذج القدرة على تحسين استغلال الموارد وتقليل تكاليف البنية التحتية وجعل حوسبة الذكاء الاصطناعي أكثر إتاحة دون الحاجة إلى أن تمتلك كل فرقة أجهزة عالية الأداء.

ومع استمرار نمو الطلب على الذكاء الاصطناعي، قد يصبح تحسين كيفية تخصيص موارد الحوسبة بنفس أهمية زيادة كمية الموارد المتاحة.

هل استكشفت شبكات الـGPU اللامركزية، أم ما زلت تعتمد على مقدمي الخدمات السحابية التقليديين؟

#Fluence #AI #DePIN #GPU #CloudComputing

المرحلة القادمة من الكريبتو قد تقودها البنية التحتية

كل دورة تكنولوجية رئيسية تخلق عنق زجاجة جديد.
بالنسبة للإنترنت، كانت النطاق الترددي.
بالنسبة للحوسبة السحابية، كانت التخزين.
بالنسبة للذكاء الاصطناعي، أصبحت بسرعة الحوسبة.
مع استمرار توسع نماذج الذكاء الاصطناعي، والعوامل المستقلة، والتطبيقات اللامركزية، يتزايد الطلب على بنية تحتية موثوقة للحوسبة بشكل أسرع من أي وقت مضى.
لهذا السبب، أصبحت الحوسبة اللامركزية واحدة من أهم القطاعات التي يجب مراقبتها.
@Fluence Fluence ($FLT) تبني سوق حوسبة مفتوحة حيث يمكن لمقدمي الخدمات المستقلين تزويد المطورين بالموارد دون الاعتماد على احتكارات السحاب المركزية.
الأطروحة بسيطة:

• المزيد من اعتماد الذكاء الاصطناعي = المزيد من الطلب على الحوسبة
• المزيد من النشاط على السلسلة = المزيد من الطلب على البنية التحتية
• المزيد من اللامركزية = المزيد من الحاجة إلى الشبكات المفتوحة

بينما تأتي السرديات وتذهب، تميل البنية التحتية إلى مضاعفة القيمة بمرور الوقت لأن كل تطبيق جديد يعتمد عليها.
الجيل القادم من الخدمات الرقمية لن يحتاج فقط إلى برامج أفضل.
بل سيحتاج إلى بنية تحتية أفضل.

#FLT #Fluence #AI #DePIN #Crypto

$FLNC تحديث - 18 مايو

السعر: 19.47 (-7.73%) ↓

شمعة حمراء ضخمة...
تمت المضاربة من 21.78 إلى 19.46
= -10% في ساعة واحدة !!

لا يوجد ارتداد بعد...
مجرد حركة جانبية عند 19.47

الخطة ->
قصير
الدخول - 19.50 إلى 19.70 رفض
هدف الربح - 19.20، 19.00، 18.50
وقف الخسارة - 20.00 (فوق الشمعة)

طويل فقط إذا...
استعاد 20.00 + استقر
ثم الهدف 20.50، 21.00

المستوى الرئيسي: 19.46 منخفض
اختراق ذلك = 18.00 التالي

وجهة نظري: الدببة في السيطرة الآن
ارتداد ضعيف = مزيد من الانخفاض قادم

#FLNC #Fluence #TradFi

*ليس نصيحة مالية*
$FLNC

شيء واحد أفكر فيه بخصوص Web3 هو أننا قمنا بعملية لامركزية للملكية والمدفوعات وحتى التخزين، لكن معظم قوة الحوسبة على الإنترنت لا تزال مركزة في بعض السحب المركزية.

هذه فجوة ضخمة، خاصة الآن بعد أن تدفع الذكاء الاصطناعي الطلب على الحوسبة إلى أعلى مستوى له على الإطلاق.

لدينا بالفعل:
• $BTC و $ETH يغيران كيفية انتقال القيمة
• $FIL يظهر أن التخزين يمكن أن يكون لامركزياً

لكن طبقة المعالجة الفعلية، وهي البنية التحتية التي تدعم التطبيقات والنماذج وأنظمة الوقت الحقيقي، لا تزال تعتمد إلى حد كبير على المزودين التقليديين.

لهذا السبب تبرز مشاريع مثل @Fluence ($FLT) بالنسبة لي.

بدلاً من التعامل مع بنية السحب كمقياس افتراضي، تقوم Fluence ببناء تنسيق حوسبة لامركزية يسمح للمطورين بالحصول على الحوسبة من مزودين موزعين بطريقة أكثر انفتاحاً وقابلية للتحقق.

يمكنك رؤية أفكار ذات صلة تتشكل في قطاعات أخرى أيضاً:

• @Render Network ( $RENDER ) → قوة GPU موزعة للذكاء الاصطناعي والتصيير
• @AkashNetwork ( $AKT ) → سوق بنية تحتية سحابية لامركزية
• @IoTeX Network ( $IOTX ) → ربط الآلات والأجهزة الواقعية بأنظمة لامركزية

تركيزات مختلفة، نفس الاتجاه الأوسع: تقليل الاعتماد على البنية التحتية المركزية من خلال تحويل الموارد العالمية غير المستخدمة إلى شبكات وظيفية.

الجزء المثير هو أن هذا لم يعد يبدو وكأنه مجرد رواية تشفير أخرى. إنه يبدو أكثر كأنه المرحلة التالية من بنية الإنترنت التي تأخذ شكلها بهدوء في الخلفية.

#DePIN #Fluence #Web3