الكاتب: شاين سينغوبتا، Multicoin Capital

الترجمة: جين، Techub News 

أعلنت منصة Binance يوم 6 يونيو 2024 عن إدراج رمز io.net (IO) ضمن خدمة Launchpool. ويمكن للمستخدمين إيداع رموز BNB وFDUSD في مجمع التعدين المخصص لرمز IO عبر Launchpool بدءًا من الساعة 8:00 صباحًا (بتوقيت هونغ كونغ) يوم 7 يونيو، للحصول على مكافآت رمز IO. وسيستمر نشاط التعدين لمدة 4 أيام فقط. ومن المتوقع تحديث الموقع قبل حوالي 5 ساعات من بدء النشاط.

كما ستدرج Binance رمز io.net (IO) في سوق التداول اعتبارًا من الساعة 8:00 مساءً (بتوقيت هونغ كونغ) يوم 11 يونيو، مع فتح أزواج تداول جديدة تشمل: IO/BTC وIO/USDT وIO/BNB وIO/FDUSD وIO/TRY.

جدول إصدار رمز IO والمكافآت

وفقًا للوثائق الرسمية لـio.net، يبلغ الحد الأقصى لعرض رمز IO 800 مليون رمز. سيتم إصدار 500 مليون رمز في الإطلاق الأولي، بينما سيتم توزيع الـ300 مليون المتبقية تدريجيًا على مدى 20 عامًا حتى الوصول إلى الحد الأقصى. يوضح الرسم البياني التالي توزيع أول 500 مليون رمز من حيث الإصدار والمكافآت، مقسمة إلى خمس فئات: المستثمرون المؤسسون، ومستثمرو الجولة التمويلية "أ"، والمساهمون الأساسيون، والأبحاث والتطوير، والمجتمع والنظام البيئي. 

جدول إصدار رمز IO والمكافآت

التوزيع المقدر لرموز IO 

• المستثمرون المؤسسون: 12.5%

• مستثمرو الجولة التمويلية "أ": 10.2%

• المساهمون الأساسيون: 11.3%

• الأبحاث والتطوير: 16%

• المجتمع والنظام البيئي: 50%

 

التوزيع المقدر لرموز IO

 

المحتوى التالي حول منصة io.net من تأليف صندوق الاستثمار Multicoin Capital، الذي شارك في جولتها التأسيسية بقيمة 30 مليون دولار:

يسرنا الإعلان عن استثمارنا في io.net، وهي شبكة موزعة لتأجير قوة الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي. لم نقم فقط بقيادة الجولة التأسيسية، بل شاركنا أيضًا في جولة التمويل "أ". جمعت io.net ما مجموعه 30 مليون دولار من مستثمرين مثل Multicoin وHack VC و6th Man Ventures وModular Capital، بالإضافة إلى ائتلاف من المستثمرين الملائكة، بهدف بناء سوق مرن وقابل للتوسع لتلبية الطلب على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي.

التقيتُ لأول مرة بأحمد شاديد، المؤسس المشارك لـio.net، في أبريل 2023 خلال حدث Solana Hackathon المعروف باسم Austin Hacker House، وانجذبتُ على الفور إلى رؤيته الفريدة حول لامركزية البنية التحتية للحوسبة الخاصة بتعلم الآلة (ML).

منذ ذلك الحين، أظهر فريق io.net تنفيذًا قويًا للغاية. واليوم، تضم الشبكة عشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPU) الموزعة، وقد قدمت أكثر من 57,000 ساعة حوسبة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي. ويسعدنا التعاون معهم لدعم نهضة الذكاء الاصطناعي خلال العقد القادم.

1. النقص العالمي في قوة الحوسبة

 

يتزايد الطلب على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي بوتيرة مذهلة، لكن العرض الحالي لا يستطيع تلبيته. ففي عام 2023، تجاوزت إيرادات مراكز البيانات المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي 100 مليار دولار، ومع ذلك، حتى في أكثر السيناريوهات تحفظًا، يتجاوز الطلب على الذكاء الاصطناعي العرض المتاح من الرقائق.

في ظل ارتفاع أسعار الفائدة وضيق السيولة، تتطلب مراكز البيانات الجديدة استثمارات أولية ضخمة. تكمن المشكلة الأساسية في القيود على إنتاج الرقائق المتطورة مثل NVidia A100 وH100. ورغم التحسينات المستمرة في أداء وحدات معالجة الرسومات (GPU) وانخفاض تكلفتها، لا يمكن تسريع عمليات التصنيع بسبب نقص المواد الخام والمكونات والطاقة الإنتاجية.

وبينما تبدو آفاق الذكاء الاصطناعي واعدة للغاية، فإن المساحة المادية اللازمة لتشغيله تتسع يوميًا، مما يزيد الطلب على المساحات الفعلية والطاقة والأجهزة المتطورة. هنا يأتي دور io.net، لتوفير مسار جديد لا تخضع فيه قوة الحوسبة لهذه القيود.

تمثل io.net نموذجًا كلاسيكيًا لتطبيق تقنية DePIN في العالم الحقيقي: فهي تستخدم الحوافز الرمزية لتقليل التكلفة الهيكلية لتأمين موارد العرض، مما يخفض التكلفة على المستخدمين النهائيين لقوة الحوسبة عبر GPU. تجمع المنصة موارد GPU غير المستغلة من حول العالم في مجمع مشترك يمكن لمطوري وشركات الذكاء الاصطناعي الاستفادة منه. تدعم الشبكة اليوم آلاف وحدات معالجة الرسومات القادمة من مراكز البيانات ومزارع التعدين والأجهزة الاستهلاكية.

ورغم إمكانية تجميع هذه الموارد القيمة، إلا أنها لا تتجمع تلقائيًا في شبكة موزعة. على مدار تاريخ التشفير، كانت هناك محاولات سابقة عديدة لبناء شبكات حوسبة موزعة قائمة على GPU، لكنها فشلت جميعًا بسبب عدم تلبية احتياجات جانب الطلب.

يُعد تنسيق وجدولة مهام الحوسبة عبر أجهزة غير متجانسة ذات مواصفات مختلفة في الذاكرة وعرض النطاق الترددي والتخزين، الخطوة الحاسمة لتحقيق شبكة GPU موزعة. نعتقد أن فريق io.net يمتلك اليوم الحل الأكثر عملية في السوق، مما يجعل تجميع هذه الأجهزة مجديًا اقتصاديًا وعمليًا للمستخدمين النهائيين.

2. تمكين إنشاء مجموعات الحوسبة (Clusters)

 

على مدار تطور الحوسبة، تتكيف أطر البرمجيات وأنماط التصميم تلقائيًا مع التكوينات المتاحة للأجهزة في السوق. تعتمد الغالبية العظمى من أطر عمل ومكتبات تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على الموارد المركزية للأجهزة. ومع ذلك، شهد العقد الماضي تقدمًا ملحوظًا في التطبيقات العملية للبنية التحتية الموزعة للحوسبة.

تستفيد io.net من موارد الأجهزة غير المستغلة المتوفرة حاليًا، من خلال نشر طبقة شبكة وتنسيق مخصصة لربط هذه الموارد معًا، لتشكيل إنترنت فائق التوسع لوظائف GPU. تستخدم الشبكة أدوات مثل Ray وLudwig وKubernetes، بالإضافة إلى العديد من أطر العمل مفتوحة المصدر الأخرى للحوسبة الموزعة، مما يمكن فرق هندسة وتشغيل تعلم الآلة من توسيع نطاق أعبائها عبر شبكة GPU الحالية.

يمكن لفرق تعلم الآلة توزيع أعبائها عبر مجموعة من أجهزة GPU على شبكة io.net، والاستفادة من هذه المكتبات لإدارة عمليات التنسيق والجدولة والتعافي من الأعطال والتوسع. على سبيل المثال، إذا شارك مصممو جرافيك بوحدات معالجة الرسومات في منازلهم في الشبكة، فيمكن لـio.net إنشاء مجموعة حوسبية مصممة بعناية تسمح لمطوري نماذج الصور حول العالم باستئجار موارد الحوسبة الجماعية.

BC8.ai هو نموذج معدّل من Stable Diffusion، تم تدريبه بالكامل على شبكة io.net. ويُظهر مستعرض io.net عمليات الاستدلال الفوري (Real-time Inference)، بالإضافة إلى الحوافز المقدمة لمُساهمي الشبكة.

 الحاسوب الفائق للذكاء الاصطناعي

يتم تسجيل معلومات إنشاء كل صورة على السلسلة (On-chain). وتُدفع جميع التكاليف إلى ست مجموعات من وحدات معالجة الرسومات RTX 4090، وهي وحدات رسومات استهلاكية تُستخدم عادةً في ألعاب الفيديو.

وتضم الشبكة اليوم عشرات الآلاف من الأجهزة المنتشرة في مواقع التعدين ومراكز البيانات غير المستغلة بالكامل، بالإضافة إلى عُقد المستهلكين التابعة لشبكة Render Network. وبجانب توفير عرضٍ جديدٍ من وحدات معالجة الرسومات (GPU)، تستطيع io.net أيضًا منافسة موفري الخدمات السحابية التقليديين من حيث التكلفة، حيث توفر غالبًا موارد أرخص.

وتتحقق هذه التكلفة المنخفضة من خلال تفويض عمليات تنسيق وتشغيل وحدات معالجة الرسومات إلى بروتوكول لا مركزي. بينما يرفع موفرو الخدمات السحابية التقليديون الأسعار عادةً بسبب تكاليف الموظفين وصيانة الأجهزة وتشغيل مراكز البيانات. وتكون تكاليف مجموعات بطاقات الرسومات الاستهلاكية ومواقع التعدين أقل بكثير من تلك التي تتحملها مراكز الحوسبة الضخمة (Hyperscalers)، مما يخلق فرصة لمراجحة هيكلية (Structural Arbitrage) تؤدي إلى تسعير الموارد على منصة io.net ديناميكيًا بأقل من معدلات الخدمات السحابية المتصاعدة باستمرار.

ثالثًا: بناء إنترنت وحدات معالجة الرسومات (GPU Internet)

 

وتتمتع io.net بميزة فريدة تتيح لها العمل بأصول خفيفة (Light-asset Operation)، مما يخفض التكلفة الهامشية لتقديم الخدمة لأي عميل معين إلى ما يقارب الصفر، وفي الوقت نفسه تبني علاقات مباشرة مع طرفي السوق: الطالب والمورد. وبهذه الطريقة، يمكنها خدمة آلاف الشركات التي تحتاج إلى الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) لبناء منتجات ذكاء اصطناعي تنافسية، وهي المنتجات التي سيتفاعل معها الجميع في المستقبل.