مراجعة Gplusck: محرك قوة الحوسبة الخضراء في عالم Web3
مؤخراً، بدأت السردية في مجال Web3 في التحول نحو "AI +"، خاصة بعد إطلاق OpenAI لـ Sora. لقد شعر الكثيرون بوضوح أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه عابر ضمن دورة الضجيج، بل لديه بالفعل القدرة على أن يصبح الطبقة التكنولوجية الأساسية التالية، تماماً كما فعل الإنترنت المحمول. في النهاية، سواء كان ذلك في توليد النصوص، إنشاء الصور، أو استنتاج وتدريب النماذج الكبيرة، فإن جوهر الذكاء الاصطناعي لا يزال يدور حول مصطلح رئيسي واحد: قوة الحوسبة.
هذه هي بالضبط المشكلة. قد تبدو خدمات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها اليوم "مجانية" و"ذكية"، ولكن خلف الكواليس، تم بناؤها على هيكل موارد مركزي للغاية: حيث يتم احتكار وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء من قبل الشركات الكبرى، مما يترك للمطورين العاديين وصولًا محدودًا؛ وتفقد سيادة البيانات في اللحظة التي يتم فيها تحميل البيانات، وأصبح "قلق استهلاك الطاقة" مصدرًا جديدًا للتلوث الرقمي. لطالما ادعت Web3 أنها "تعيد تشكيل علاقات القيمة"، فهل هناك أي مشروع في مجال الذكاء الاصطناعي يقدم حلاً صادقًا حقًا؟
بالصدفة، جربت مؤخرًا مشروعًا جديدًا يسمى Gplusck. بدلاً من أن يضع نفسه كـ "منصة ذكاء اصطناعي"، يقدم Gplusck مفهوم "نظام تشغيل ذكاء اصطناعي لامركزي"، والذي وجدته مثيرًا للاهتمام. أود أن أشارك تجاربي ورؤاي من استخدام واستكشاف المشروع.
في البداية، جذبني ميزة "NFT بصمة الكربون" الخاصة به. ببساطة، في كل مرة تساهم فيها بقوة الحوسبة، يقوم النظام بإنشاء شهادة كربونية قابلة للتتبع بناءً على نوع الكهرباء المحلي لديك ( مثل الطاقة الشمسية أو الطاقة المائية أو الطاقة الحرارية ). يمكن تداول هذه الشهادة الكربونية أو تدميرها أو استخدامها كحافز أخضر في المشاركة في DeFi. للمرة الأولى في Web3، رأيت "الطاقة الخضراء" ليست مجرد شعار، ولكن مكتوبة حقًا في العقود الذكية على السلسلة.
عند الاستكشاف الأعمق، اكتشفت أن Gplusck قد قامت بعدة ابتكارات معمارية تقنية. على سبيل المثال، آلية تقسيم قوة الحوسبة الخاصة بها تقوم بتفكيك مهام التدريب الضخمة للذكاء الاصطناعي إلى "ميكروسيلز حسابية"، والتي يتم جدولتها بذكاء بناءً على أداء العقد، والكمون، ونوع الطاقة. تستخدم نقل البيانات التشفير الكمي والتقسيم غير المرئي، مع صناديق رملية للامتثال للبيانات مدمجة لمختلف الولايات القضائية - وهو إضافة كبيرة لامتثال المشروع. حتى تدريب النموذج يتضمن AutoML والتعلم الفيدرالي، مما يضمن أن البيانات "لا تغادر أبداً البيئة المحلية."
علاوة على ذلك، فإن Gplusck لا يتعلق فقط بالمثل. يقدم المشروع أداة منخفضة الكود تُدعى GemForge. لقد اختبرتها ووجدت أنه يمكنك حقًا بناء تطبيق “سوق توقعات + أوراكل AI” ببساطة عن طريق سحب وإسقاط المكونات - وهو سهل الاستخدام للغاية للمستخدمين غير التقنيين. كما تصفحت مكتبة نماذج ModelVerse الرسمية، التي توفر بالفعل أكثر من 800 نموذج مُدرّب مسبقًا للاستخدام، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، وإدارة المحتوى.
بالطبع، لا تزال هناك مجالات للتحسين. حالياً، لا تحتوي الشبكة على عدد كبير من نقاط الوصول، وكمون الحوسبة في بعض السيناريوهات ليس مثالياً، خاصة مع تنسيق العقد المتعددة - لا يزال هناك مجال للتحسين. يدعي الفريق أنهم سوف ينشرون مركز حوسبة يعمل بالطاقة الشمسية بقوة 50 ميجاوات في الصحراء هذا العام، وهو ما أتطلع لرؤيته في الممارسة العملية. بالإضافة إلى ذلك، من منظور توكنوميكس، يستخدم GPUCK نموذج حوكمة انكماشي ونموذج تخزين تقليدي. على الرغم من أن التصميم سليم، إلا أن نجاحه يعتمد على سوق قوة الحوسبة الفعلي وسيناريوهات تداول البيانات - وإلا فإنه يخاطر بالوقوع في فخ "الكثير من الحديث، قليل من الاستخدام".
بشكل عام، Gplusck ليست نوع المشروع الذي يدهشني على الفور، لكن كلما استكشفت أكثر، زادت تقديري لهندسته المعمارية المتينة وإمكاناته في العالم الحقيقي. إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وقوة الحوسبة، أو في بنية Web3 التحتية، أوصي بأن تأخذ بعض الوقت لتتعلم المزيد عنها.
أخيرًا، سؤال لك: هل كنت تتابع أي مشاريع "AI + Web3" مؤخرًا؟ هل هناك أي منها تعتقد أنها تتعامل حقًا مع القضايا الأساسية؟ لا تتردد في مشاركة أفكارك في التعليقات!
(تنبيه: تعكس هذه المقالة آراء شخصية فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية. قم ببحثك الخاص.)
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
مراجعة Gplusck: محرك قوة الحوسبة الخضراء في عالم Web3
مؤخراً، بدأت السردية في مجال Web3 في التحول نحو "AI +"، خاصة بعد إطلاق OpenAI لـ Sora. لقد شعر الكثيرون بوضوح أن الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه عابر ضمن دورة الضجيج، بل لديه بالفعل القدرة على أن يصبح الطبقة التكنولوجية الأساسية التالية، تماماً كما فعل الإنترنت المحمول. في النهاية، سواء كان ذلك في توليد النصوص، إنشاء الصور، أو استنتاج وتدريب النماذج الكبيرة، فإن جوهر الذكاء الاصطناعي لا يزال يدور حول مصطلح رئيسي واحد: قوة الحوسبة.
هذه هي بالضبط المشكلة. قد تبدو خدمات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها اليوم "مجانية" و"ذكية"، ولكن خلف الكواليس، تم بناؤها على هيكل موارد مركزي للغاية: حيث يتم احتكار وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء من قبل الشركات الكبرى، مما يترك للمطورين العاديين وصولًا محدودًا؛ وتفقد سيادة البيانات في اللحظة التي يتم فيها تحميل البيانات، وأصبح "قلق استهلاك الطاقة" مصدرًا جديدًا للتلوث الرقمي. لطالما ادعت Web3 أنها "تعيد تشكيل علاقات القيمة"، فهل هناك أي مشروع في مجال الذكاء الاصطناعي يقدم حلاً صادقًا حقًا؟
بالصدفة، جربت مؤخرًا مشروعًا جديدًا يسمى Gplusck. بدلاً من أن يضع نفسه كـ "منصة ذكاء اصطناعي"، يقدم Gplusck مفهوم "نظام تشغيل ذكاء اصطناعي لامركزي"، والذي وجدته مثيرًا للاهتمام. أود أن أشارك تجاربي ورؤاي من استخدام واستكشاف المشروع.
في البداية، جذبني ميزة "NFT بصمة الكربون" الخاصة به. ببساطة، في كل مرة تساهم فيها بقوة الحوسبة، يقوم النظام بإنشاء شهادة كربونية قابلة للتتبع بناءً على نوع الكهرباء المحلي لديك ( مثل الطاقة الشمسية أو الطاقة المائية أو الطاقة الحرارية ). يمكن تداول هذه الشهادة الكربونية أو تدميرها أو استخدامها كحافز أخضر في المشاركة في DeFi. للمرة الأولى في Web3، رأيت "الطاقة الخضراء" ليست مجرد شعار، ولكن مكتوبة حقًا في العقود الذكية على السلسلة.
عند الاستكشاف الأعمق، اكتشفت أن Gplusck قد قامت بعدة ابتكارات معمارية تقنية. على سبيل المثال، آلية تقسيم قوة الحوسبة الخاصة بها تقوم بتفكيك مهام التدريب الضخمة للذكاء الاصطناعي إلى "ميكروسيلز حسابية"، والتي يتم جدولتها بذكاء بناءً على أداء العقد، والكمون، ونوع الطاقة. تستخدم نقل البيانات التشفير الكمي والتقسيم غير المرئي، مع صناديق رملية للامتثال للبيانات مدمجة لمختلف الولايات القضائية - وهو إضافة كبيرة لامتثال المشروع. حتى تدريب النموذج يتضمن AutoML والتعلم الفيدرالي، مما يضمن أن البيانات "لا تغادر أبداً البيئة المحلية."
علاوة على ذلك، فإن Gplusck لا يتعلق فقط بالمثل. يقدم المشروع أداة منخفضة الكود تُدعى GemForge. لقد اختبرتها ووجدت أنه يمكنك حقًا بناء تطبيق “سوق توقعات + أوراكل AI” ببساطة عن طريق سحب وإسقاط المكونات - وهو سهل الاستخدام للغاية للمستخدمين غير التقنيين. كما تصفحت مكتبة نماذج ModelVerse الرسمية، التي توفر بالفعل أكثر من 800 نموذج مُدرّب مسبقًا للاستخدام، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية، والمالية، وإدارة المحتوى.
بالطبع، لا تزال هناك مجالات للتحسين. حالياً، لا تحتوي الشبكة على عدد كبير من نقاط الوصول، وكمون الحوسبة في بعض السيناريوهات ليس مثالياً، خاصة مع تنسيق العقد المتعددة - لا يزال هناك مجال للتحسين. يدعي الفريق أنهم سوف ينشرون مركز حوسبة يعمل بالطاقة الشمسية بقوة 50 ميجاوات في الصحراء هذا العام، وهو ما أتطلع لرؤيته في الممارسة العملية. بالإضافة إلى ذلك، من منظور توكنوميكس، يستخدم GPUCK نموذج حوكمة انكماشي ونموذج تخزين تقليدي. على الرغم من أن التصميم سليم، إلا أن نجاحه يعتمد على سوق قوة الحوسبة الفعلي وسيناريوهات تداول البيانات - وإلا فإنه يخاطر بالوقوع في فخ "الكثير من الحديث، قليل من الاستخدام".
بشكل عام، Gplusck ليست نوع المشروع الذي يدهشني على الفور، لكن كلما استكشفت أكثر، زادت تقديري لهندسته المعمارية المتينة وإمكاناته في العالم الحقيقي. إذا كنت مهتمًا بالذكاء الاصطناعي وقوة الحوسبة، أو في بنية Web3 التحتية، أوصي بأن تأخذ بعض الوقت لتتعلم المزيد عنها.
أخيرًا، سؤال لك: هل كنت تتابع أي مشاريع "AI + Web3" مؤخرًا؟ هل هناك أي منها تعتقد أنها تتعامل حقًا مع القضايا الأساسية؟ لا تتردد في مشاركة أفكارك في التعليقات!
(تنبيه: تعكس هذه المقالة آراء شخصية فقط ولا تشكل نصيحة استثمارية. قم ببحثك الخاص.)