مؤخراً، مع إطلاق رموز المفاهيم الذكية مثل io.net وAethir على منصات Binance وOKX، أظهرت Web3 زيادة في المشاريع التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي. هل يمكن لتقنية Web3 أن تدفع ثورة الذكاء الاصطناعي لتغيير الصناعة؟ وما هي السيناريوهات القابلة للتطبيق في عملية دمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي؟ سأشارككم من خلال سلسلة من المقالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في Web3.
1، الوضع التنافسي لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة
تتنافس النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي في الثلاثة مجالات: القوة الحاسوبية، والخوارزميات، والبيانات.
يجب على عمالقة التكنولوجيا التقليديين الذين يرغبون في الدخول في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة أن يأخذوا في الاعتبار أولاً التكاليف المرتفعة للتدريب والتعديل. وقد ذكر تين تشي، كبير العلماء في مجال الذكاء الاصطناعي في Huawei Cloud، في خطابه في منتدى قمة تكنولوجيا النماذج الكبيرة أن تكلفة تطوير وتدريب نموذج كبير يمكن أن تصل إلى 12 مليون دولار أمريكي، كما ذكر الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، أن تكلفة تدريب GPT-4 قد تجاوزت 100 مليون دولار، حيث تشكل تكلفة قوة الحوسبة GPU الجزء الأكبر من تكلفة التدريب.
مؤخراً، جمعت شركة xAI التابعة لماسك، التي تركز على الذكاء الاصطناعي، 6 مليارات دولار في أحدث جولات التمويل، وذكرت أن الأموال ستستخدم أساسًا لتوسيع مجموعات GPU. كما أعلن مارك زوكربيرغ، الرئيس التنفيذي لشركة Meta، عن استثمار يصل إلى 30 مليار دولار لشراء 350,000 وحدة GPU من NVIDIA H100، بهدف تطوير الذكاء الاصطناعي العام. أصبح التنافس بين عمالقة التكنولوجيا في النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي بمثابة سباق تسلح للحصول على GPU، حيث من يستطيع الحصول على الأموال الكافية لشراء المزيد من القوة الحاسوبية سيستفيد بشكل كبير.
على مستوى الخوارزمية الأساسية، فإن درجة انفتاح التقنية في الصناعة عالية، حيث تعتمد العديد من الشركات المحلية على الكود المفتوح لـ GPT2 وهيكل بحث GPT3/3.5 لبناء خوارزميات.
لكن على مستوى البيانات، تختلف البيانات التي تجمعها الشركات بشكل ملحوظ بسبب اختلاف سيناريوهات الأعمال الخاصة بها، لذا ستصبح البيانات عنصرًا أساسيًا في المنافسة على منتجات الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للعمالقة التكنولوجيين الذين يمتلكون كميات كبيرة من البيانات متعددة الأبعاد، فإن مزاياهم في تحسين تدريب النماذج تكون واضحة. بعد إطلاق المنتجات في مراحلها الأولى، يعتمدون على التغذية الراجعة من تفاعل مجتمعهم مع المنتج لضبط النموذج، مما يؤدي إلى تأثير طاقة البيانات، والعمليات المستمرة للتحديث والتحسين، مما سيصبح في المستقبل هو الحاجز الذي يحمي المنتج.
2، Web3 Sora-Livepeer
1، مقدمة عن Livepeer
تعتبر الفيديو من بين أكثر أشكال العرض استخدامًا على الإنترنت، حيث تستهلك 80% من عرض النطاق الترددي للإنترنت. يحتاج الفيديو إلى الترميز قبل توزيعه عبر الإنترنت، حيث أن الترميز هو عملية إعادة صياغة ملف الفيديو الأصلي، وبعد الترميز، يصبح الفيديو مناسبًا لمستخدمي الأجهزة المختلفة وعبر نطاقات التردد المختلفة.
لكن أسعار تدفق الفيديو مرتفعة للغاية، خاصة أسعار تدفق الفيديو في الوقت الحقيقي. إذا استخدمت الشركات الناشئة في مجال الفيديو خدمات سحابية مثل أمازون، فإن تكلفة ترميز كل فيديو تصل إلى 3 دولارات، بينما تصل تكلفة ترميز الفيديو على خادم وسائط إلى 4500 دولار شهريًا.
لحل مشكلة تكلفة تدفق الفيديو وترميز ملفات الفيديو الأصلية، طورت Livepeer حلاً أكثر قابلية للتوسع وفعالية من حيث التكلفة لتدفق الفيديو. تأسست Livepeer في عام 2017، وهي بروتوكول مخصص لبناء تدفقات الفيديو اللامركزية، حيث كان المشروع في البداية يعمل على بنية تحتية P2P على شبكة Ethereum. بشكل أساسي، يقوم شبكة Livepeer بترميز ملفات الفيديو إلى التنسيقات المناسبة بطريقة لامركزية، مما يقلل التكلفة بنسبة تصل إلى 50 مرة.
2、هيكل الأعمال
المشاركون في نظام Livepeer البيئي هم أساسًا المطورون، المستخدمون، ووسائل الإعلام المرئية.
يمكن للمطورين استخدام Livepeer لتعزيز ميزات الفيديو عند بناء تطبيقات الفيديو الحي أو عند الطلب؛ يمكن للمستخدمين استخدام التطبيقات المعتمدة على Livepeer لبث الفيديو، والألعاب، والمحتوى المباشر؛ ولدى بعض وسائل الإعلام القدرة على استخدام Livepeer لتقليل تكاليف بث الفيديو الخاصة بهم.
تعمل الشبكة Livepeer من خلال وجود دورين، هما المنسقون (Orchestrator) والمندوبون (Delegators) لضمان جودة المهام الفيديو.
يمكن لأي شخص أن يصبح منسقًا (Orchestrator) عن طريق تثبيت برنامج عقدة Livepeer، حيث يقوم المنسق باستخدام GPU وCPU وعرض النطاق الترددي الخاص بأجهزته لترميز وتوزيع الفيديو، وسيقوم مستخدمو شبكة Livepeer بدفع رسوم معينة، جزء من هذه الرسوم سيتم دفعه للمنسقين إما على شكل ETH أو LPT.
يمكن لحاملي رموز شبكة Livepeer رهن رموز LPT الخاصة بهم لدى المنسقين المعتمدين (Orchestrators) ليصبحوا مندوبين (Delegators) وبالتالي الحصول على عوائد على البروتوكول من خلال الرهن.
سير عمل نظام بروتوكول Livepeer
3، الفريق والتمويل
الفريق الأساسي:
دوغ بيتكانيس، مؤسس Livepeer والرئيس التنفيذي، حاصل على درجة علمية في علوم الكمبيوتر من جامعة بنسلفانيا، وكان مؤسسًا مشاركًا ونائب رئيس الهندسة في شركة Wildcard الناشئة، ومؤسسًا مشاركًا آخر في شركة Hyperpublic، والتي استحوذت عليها Groupon في عام 2012.
إريك تانغ، المؤسس المشارك لـ Livepeer والمطور الأساسي، أسس سابقًا Wildcard، وهو أيضًا رئيس نادي المعجبين بكارولين فاي كرامر.
تاريخ التمويل:
يضم مستثمرو Livepeer مؤسسات معروفة مثل Tiger Global وDCG وCoinbase Ventures بالإضافة إلى المستثمر الملائكي آلان هوارد. آلان هوارد هو أحد مؤسسي صندوق التحوط الأوروبي الشهير Brevan Howard، وقد أدرك بحساسية مخاطر القروض الثانوية في عام 2008، ورغم الأزمة المالية في ذلك العام، حقق أرباحًا تزيد عن 20%، وفي عام 2020، قام بمراهنة دقيقة على الاتجاهات الاقتصادية الناتجة عن الوباء، مما أدى إلى أرباح تصل إلى 100%، وقد أطلق عليه لقب 'إله الاقتصاد الكلي'.
البيانات مستمدة من cryptorank.io
4، الاقتصاد الرمزي
تم إصدار رمز بروتوكول Livepeer LPT في 1 مايو 2018 على شبكة Ethereum، وتمت ترحيله لاحقًا إلى ARB، بإجمالي إمداد يبلغ 24,918,514، حيث يمتلك الفريق المؤسس حوالي 12.35%، وسيتم فتحه بعد ثلاث سنوات. تم بيع حوالي 19% من الرموز في البيع المسبق، بينما تم تخصيص 63.437% للتداول العام. تم توزيع 0.213% على عدد من المستشارين والمساهمين الأوائل الذين ساعدوا Livepeer في البداية، وتم تخصيص 5% للحفاظ على منصة Livepeer وتطويرها. حاليًا، تم تداول الرموز الصادرة في البداية بالكامل، ويبلغ إجمالي الكمية المتداولة 33,005,680.
البيانات مستمدة من cryptorank.io
تتبع LPT نموذجًا اقتصاديًا يعتمد على التضخم، حيث لا يتمثل معدل التضخم في قيمة ثابتة، بل يعتمد على نسبة الرهان في شبكة Livepeer. تشير نسبة الرهان هنا إلى النسبة المئوية للرموز التي يراهن بها المندوبون (Delegators) لدى المنسقين (Orchestrators) مقارنة بإجمالي المعروض.
يفترض بروتوكول Livepeer أن نسبة الرهان عند 50% هي نقطة توازن بين أمان الشبكة والسيولة الرمزية.
عندما تنخفض نسبة الرهان عن 50%، تزداد نسبة تضخم LPT بمقدار 0.00005%.
على العكس، عندما تتجاوز نسبة الرهان 50%، ستنخفض نسبة تضخم LPT بمقدار 0.00005%.
تتم إصدار رموز التضخم بناءً على وحدة الكتلة ETH، حيث كانت بداية كل جولة من زيادة إصدار رموز LPT هي 5760 كتلة إيثريوم، مع تحديث دمج ETH، أصبحت كل جولة 6377 كتلة إيثريوم، ومتوسط زمن الكتلة هو 12 ثانية، لذلك يتم إجراء جولة من زيادة إصدار LPT كل 21 ساعة تقريبًا، وعدد الزيادة في كل جولة هو 16090 LPT.
الملخص: كلما انخفضت نسبة الرهان، زادت نسبة التضخم في LPT، مما يعني أن المندوبين (Delegators) الذين يراهنون المزيد من LPT سيساهمون في رفع سعر رموز LPT. كما أن المشروع والمجتمع Live Pioneers يشجعون المشاركين في النظام البيئي على رهن الرموز لتقليل نسبة التضخم.
3، سرد جديد لـ Livepeer AI
مع ظهور نموذج الذكاء الاصطناعي Open AI لإنشاء الفيديو، انخفضت عتبة الدخول إلى مجال إنشاء الفيديو إلى مجرد إدخال نص. نمت النموذج المفتوح عالي الجودة Stable Diffusion ليصل إلى أكثر من 10 ملايين مستخدم في غضون شهرين، ومن المتوقع أن تزداد احتياجات حسابات الفيديو الذكية، مما سيؤدي إلى مواجهة مشاكل في تكلفة الموارد الحاسوبية مثل GPU.
في 21 مايو 2024، أطلقت Livepeer الشبكة الفرعية AI، وهي أول شبكة لامركزية معالجة الفيديو تمتلك قدرات حسابية للذكاء الاصطناعي في العالم. ستستفيد شبكة Livepeer AI من آلاف GPU المتاحة في الشبكة لتقديم معالجة منخفضة التكلفة وعالية الأداء لمهام حسابات الفيديو الذكية.
Livepeer.ai
تتكون شبكة AI Livepeer بشكل أساسي من Nodes Orchestrator AI وNodes Gateway AI.
تدير Nodes بوابة AI المهام الأساسية، حيث توجه المهام إلى Nodes منسقة مناسبة بناءً على القدرة والحمولة، لضمان توزيع المهام بكفاءة وقابلية توسيع النظام. بينما تتولى Nodes المنسقة للذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام الذكاء الاصطناعي.
مخطط معالجة مهام شبكة Livepeer AI
بالمقارنة مع الخوادم المركزية، سيقوم الشبكة الفرعية Livepeer AI بتوزيع المهام على شبكة GPU اللامركزية والموزعة. وفقًا للدراسات، توفر NVIDIA 92% من موارد الحوسبة GPU المستخدمة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، بينما تستحوذ مايكروسوفت وOpenAI على 69% من سوق نماذج المنصات الأساسية، مما يمكن الشبكة اللامركزية من تجنب نقاط الفشل الفردية الناتجة عن إفلاس الشركات أو أسباب تنظيمية. إن الوصول إلى الشبكة الفرعية Livepeer AI مفتوح ولا يحتاج إلى إذن، مما يتيح لأي رائد أعمال من أي دولة استخدامها حسب الحاجة، متجنبًا تأثير السياسات التنظيمية.
مقارنة بين النظام المركزي ونظام Livepeer اللامركزي في سير عمل حسابات الفيديو الذكية
علاوة على ذلك، أصبحت Livepeer أول مشروع بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي ينضم إلى C2PA، وهو معيار تكنولوجي مفتوح يوفر للناشرين والمبدعين والمستخدمين القابلية لتتبع مصادر الوسائط المختلفة. يساعد معيار C2PA المستخدمين على معرفة هوية مؤلف الفيديو، وتاريخ الإبداع، وأدوات الإبداع، إلخ.
تشمل أعضاء C2PA تيك توك، وأدوبي، وجوجل، وسوني، وإنتل، وبي بي سي، ومايكروسوفت، وOpenAI. ستقوم الشبكة الرئيسية Livepeer AI القادمة بحل مشكلة موثوقية المحتوى من خلال توقيع تشفير محلي يظهر آثار مصدر الفيديو، مما يدخل معايير عالمية في عالم Web3 بينما يحافظ على اللامركزية والانفتاح.
حاليًا، تم إطلاق الشبكة الفرعية Livepeer AI وتستمر في التحسين، مع أكثر من 20 من المنسقين ذوي الأداء العالي في حالة نشاط، ومن المتوقع أن تطلق Livepeer الشبكة الرئيسية في الربع الثالث من عام 2024.
خريطة طريق فيديو Livepeer AI
4، المستقبل والمخاطر
بعد إطلاق الشبكة الفرعية Livepeer AI، وافقت المجتمع أيضًا على اقتراحين ماليين للاستثمار في مشروعين، هما Aquareum وRealtime Interactive Video.
يهدف Aquareum إلى بناء تطبيق فيديو يمكن تشغيله على أنظمة iOS وAndroid وweb، على أساس بروتوكول Livepeer، مشابه لمنصات البث المباشر مثل Twitch أو YouTube. بعد إطلاق Aquareum، بالإضافة إلى مساعدته في نمو مستخدمي شبكة Livepeer، سيستخدم أيضًا توقيع C2PA في عملية الترميز، مما يجعل مقاطع الفيديو المرمزة عبر Livepeer قابلة للتتبع لمعلومات مؤلف الفيديو، وتاريخ الإبداع، وغيرها من المعلومات. وهذا سيمكن من تطبيق معيار C2PA في بروتوكولات الفيديو اللامركزية، مما يحل مشكلة موثوقية المحتوى المعالج بشكل لامركزي.
مؤسسا المشروع إيل مالون وآدم سوفر هما مساهمان طويلو الأمد في بروتوكول Livepeer، حيث أن إيل هو المعماري الرئيسي لاستوديو Livepeer؛ وقد لعب آدم دورًا مهمًا في بناء Livepeer Subgraph وLivepeer Explorer وكذلك مشغل Livepeer والاستجابة الأمامية، وكلاهما كان يعمل في Livepeer Inc قبل تطوير مشروع Aquareum.
تجذب Realtime Interactive Video مستخدمين جدد من خلال إطلاق منتج فيديو تفاعلي في الوقت الحقيقي، مما يعزز بشكل كبير الحاجة إلى شبكة Livepeer، وبالتالي زيادة إيرادات البروتوكول.
التوقعات المحتملة للإيرادات الناتجة عن Realtime Interactive Video
مؤسس المشروع إيفغيني كان يعمل سابقًا في شركة السوق Citadel Securities، وهو أيضًا عضو مخلص في مجتمع Livepeer، حيث يمتلك حوالي 32,000 رمز LPT. في الاقتراحات السابقة، ذكر المشروع أنه من المقرر إطلاق رمز المشروع TEASY في أغسطس من هذا العام، حيث سيتم إصداره بصيغة IDO، وسيتم توزيع معظم رموز TEASY عبر إيرادات لمجتمع Livepeer، مما يعزز البروتوكول Livepeer.
فضلاً عن ذلك، أنشأت Livepeer منظمة مجتمع Live Pioneers، والتي تأسست مستلهمة من أكبر مجتمع غير رسمي لحاملي GRT، Graphtronauts. يتمثل العمل الرئيسي في إنشاء مجموعات Telegram جديدة لـ Livepeer، والترويج والإعلان عن Livepeer عبر وسائل الإعلام مثل YouTube وX وDiscord.
حاليًا، تركز أعمال Live Pioneers على توجيه وتعليم حاملي رموز LPT لإجراء الرهن، مما يدل على أن المشروع يبذل جهودًا نشطة لزيادة نسبة الرهان للرموز وتقليل معدل التضخم للرموز، مما يعزز الاقتصاد الرمزي.
خلال عملية بناء نظام Livepeer البيئي، هناك أيضًا ضغوط تنظيمية قد تواجه بعض المشاريع اللامركزية، بالإضافة إلى الضغط الذي قد يسببه بقاء نسبة الرهان منخفضة لفترة طويلة على الاقتصاد الرمزي. بعد إطلاق الشبكة الرئيسية للذكاء الاصطناعي Livepeer، ومع إطلاق Sora رسميًا في نهاية العام، سيتزايد عدد فرق الفيديو الذكية من دول ومناطق مختلفة التي ستنضم إلى النظام البيئي، مما قد يؤدي إلى وجود مخاطر تنظيمية بسبب نقص مراجعة محتوى الفيديو، مما يؤدي إلى انتهاكات حقوق الملكية الفكرية، ومخالفات قانونية.
وفقًا لمعدل التضخم الحالي للرموز، سيصل الزيادة السنوية إلى ما يقرب من 600,000 LPT، وإذا لم يكن هناك تحسين في تطوير المشروع أو رفع نسبة الرهان، فإن الزيادة المفرطة في الرموز ستؤثر سلبًا على ثقة المستثمرين والمستخدمين في المشروع.