الذكاء الاصطناعي على وشك استهلاك المزيد من الكهرباء أكثر من دول بأكملها.
وفقًا لوكالة الطاقة الدولية، قد تتجاوز مراكز البيانات إجمالي استهلاك اليابان للطاقة بحلول عام 2030.

وذلك يحدث بالفعل.

تدريب GPT-3 استغرق ~1.29 GWh.
GPT-4؟ أكثر من 50 GWh.
هذا طاقة ضخمة... لنموذج واحد. مرة واحدة.

الآن اضرب ذلك في كل شركة تتسابق لبناء الذكاء الاصطناعي.
المنحنى لا يتباطأ. إنه يتسارع.

إليك الجزء الذي يفتقده معظم الناس:
كل تلك الطاقة تنتج ذكاء.
لكن من يمتلكه؟
الآن → مختبرات مركزية، أنظمة مغلقة، نماذج خاصة.

هنا حيث يغير Qubic السرد.
بدلاً من إهدار الطاقة مثل التعدين التقليدي،
يستخدم Qubic إثبات العمل المفيد.
كل حساب → يدرب الشبكات العصبية.
لا تُحرق الطاقة. يتم تحويلها إلى ذكاء اصطناعي.

ويذهب الأمر إلى أبعد من ذلك.
يمكن لـ Qubic تعدين Dogecoin
بينما يدرب الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت.
أجهزة مختلفة. لا تنازلات. استخدام كامل.

صناعة الذكاء الاصطناعي لديها مشكلة طاقة
إجابة Qubic بسيطة:
اجعل كل واط مهمًا.
ليس إثبات العمل المهدور.
إثبات العمل المفيد.

#Qubic #AI #Crypto #DePIN #Web3