عنق الزجاجة الخفي في الذكاء الاصطناعي: لماذا تُعد Web3 الحل
يندهش الجميع من سرعة تطور الذكاء الاصطناعي، لكنني لاحظت، خلال دراستي لعلوم الحاسوب وعَملي باستخدام أطر تعلّم الآلة، وجود عنق زجاجة هائل وخفي: القدرة الحاسوبية.
يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة عناقيد ضخمة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU). وتسيطر عمالقة الحوسبة السحابية المركزية حاليًا على هذه الأجهزة، ما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي باهظ التكلفة ومقيّدًا. وهنا تحديدًا يأتي دور Web3 لحل المشكلة.
تجمع الشبكات اللامركزية مثل $RNDR قدرات وحدات معالجة الرسوميات الخاملة من أنحاء العالم لإنشاء شبكات حوسبة موزعة. وفي الوقت نفسه، تبني بروتوكولات مثل FET وNEAR منظومات تُمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين من تنفيذ مهام معقدة على السلسلة من دون تدخل بشري. نحن ننتقل من ذكاء اصطناعي تملكه احتكارات التقنية المركزية إلى ذكاء اصطناعي تشغّله شبكات لامركزية.
هل ستحل شبكات وحدات معالجة الرسوميات اللامركزية في نهاية المطاف محل خوادم الحوسبة السحابية التقليدية في تدريب الذكاء الاصطناعي؟ شاركوني توقعاتكم التقنية في التعليقات! 👇
#DePIN #MachineLearning #Web3 #CryptoTech
$RNDR $FET
يندهش الجميع من سرعة تطور الذكاء الاصطناعي، لكنني لاحظت، خلال دراستي لعلوم الحاسوب وعَملي باستخدام أطر تعلّم الآلة، وجود عنق زجاجة هائل وخفي: القدرة الحاسوبية.
يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة عناقيد ضخمة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU). وتسيطر عمالقة الحوسبة السحابية المركزية حاليًا على هذه الأجهزة، ما يجعل تطوير الذكاء الاصطناعي باهظ التكلفة ومقيّدًا. وهنا تحديدًا يأتي دور Web3 لحل المشكلة.
تجمع الشبكات اللامركزية مثل $RNDR قدرات وحدات معالجة الرسوميات الخاملة من أنحاء العالم لإنشاء شبكات حوسبة موزعة. وفي الوقت نفسه، تبني بروتوكولات مثل FET وNEAR منظومات تُمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين من تنفيذ مهام معقدة على السلسلة من دون تدخل بشري. نحن ننتقل من ذكاء اصطناعي تملكه احتكارات التقنية المركزية إلى ذكاء اصطناعي تشغّله شبكات لامركزية.
هل ستحل شبكات وحدات معالجة الرسوميات اللامركزية في نهاية المطاف محل خوادم الحوسبة السحابية التقليدية في تدريب الذكاء الاصطناعي؟ شاركوني توقعاتكم التقنية في التعليقات! 👇
#DePIN #MachineLearning #Web3 #CryptoTech
$RNDR $FET