الذكاء الاصطناعي اللامركزي مستعد لفتح حقبة جديدة من الابتكار عبر مشهد التكنولوجيا

وبسبب حداثة نسبية، ظل قطاع الذكاء الاصطناعي (AI) في طليعة العديد من التطورات التكنولوجية على مدى العامين الماضيين، خاصة منذ ظهور نماذج لغوية كبيرة (LLMs) شائعة مثل Claude و ChatGPT و Perplexity و Gemini. ومع ذلك، على مدى الأشهر الاثني عشر الماضية، اكتسبت فكرة النظام البيئي الكامل للذكاء الاصطناعي اللامركزي زخماً رئيسياً هائلاً.

في جوهره، يستفيد الذكاء الاصطناعي اللامركزي من قوة البلوك تشين والحوسبة الموزعة لإنشاء بيئة أكثر انفتاحاً وأماناً وتعاونياً لتطوير الذكاء الاصطناعي. وعلى عكس الأنظمة التقليدية، التي غالباً ما تخضع لسيطرة عدد قليل من الشركات الكبرى — حيث يهيمن على مشهد الذكاء الاصطناعي الحالي كل من Google و Amazon و Microsoft — فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي يوزع عمليات تخزين البيانات وتدريب النماذج والاستدلال عبر شبكة من المشاركين.

مثل هذا الإعداد لا يسهل فقط الأمان والخصوصية الأفضل، بل يديم أيضاً وصول المستهلكين إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي غير المتحيزة. علاوة على ذلك، من خلال توزيع موارد الحوسبة والبيانات عبر شبكة، يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي تحقيق قابلية توسع أكبر، ومرونة، وكفاءة. وأخيراً، من المتوقع أن يعالج هذا النموذج التكنولوجي الجديد بعضاً من أكثر المخاوف إلحاحاً بشأن خصوصية البيانات والملكية من خلال منح المستخدمين تحكماً أكبر في معلوماتهم وكيفية استخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال المختلفة.

هذا التحول نحو نموذج أكثر شفافية ويركز على المستخدم قد يساعد في بناء ثقة أكبر في تقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها عبر مختلف الصناعات.

المشاريع التي تدفع الذكاء الاصطناعي اللامركزي قدماً

في خضم الوعود المتصاعدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي اللامركزي، ساعدت عدة مشاريع في دفع هذا الرؤية قدماً. على سبيل المثال، طورت OpenGradient منصة تستفيد من تقنية البلوك تشين لضمان قابلية التحقق من النماذج والاستضافة الآمنة، مع توفير حوسبة ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع على السلسلة — مما يمكّن المطورين من نشر نماذج الذكاء الاصطناعي بأمان وفورية، بالإضافة إلى القضاء على الحاجة إلى حلول تشفيرية أو عتادية معقدة.

ونتيجة للعرض التكنولوجي الفريد لشركة OpenGradient، تمكنت الشركة من ضمان الحصول على 8.5 مليون دولار كجزء من جولة التمويل الأخيرة لها.

وبالمثل، فإن 0G هو مشروع آخر يدفع بنشاط حدود ما هو ممكن مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي على السلسلة. يتكون إطار عملها الأساسي من ثلاثة مكونات رئيسية، وهي طبقة التخزين (لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة)، وطبقة توفر البيانات (للتحقق من البيانات)، وطبقة التقديم (للاستدلال النموذجي، واسترجاع البيانات، والتدريب).

يتيح النهج المعياري للمشروع تكاملاً مرناً مع سير عمل الذكاء الاصطناعي المختلفة من خلال فصل الوظائف مثل تخزين البيانات، وتوفرها، والحوسبة. وليس ذلك فحسب، فإن بنية 0G التحتية تدعم مجموعة واسعة من حالات الاستخدام، من الذكاء الاصطناعي والتمويل اللامركزي (DeFi) إلى الألعاب وحلول الطبقة الثانية (L2).

مشروع آخر بارز في هذا المجال هو INTELLECT-1، الذي طورته Prime Intellect AI. يمثل أول تشغيل لتدريب لامركزي لنموذج يحتوي على 10 مليارات معلمة، مما يسمح لأي شخص بالمساهمة بـ 'قوة الحوسبة' والمشاركة في عملية تطوير النموذج — وبالتالي تعزيز مجتمع ذكاء اصطناعي أكثر شمولاً حيث يمكن للمشاركين من جميع أنحاء العالم المساهمة في نظام ذكاء عام اصطناعي مفتوح المصدر (AGI).

هل هناك موجة تسونامي تكنولوجية في الطريق؟

مع استمرار الذكاء الاصطناعي وعروضه المختلفة في اكتساب زخم عبر الصناعات — حيث تشير التقديرات المحافظة إلى أن القطاع سيصل إلى تقييم تراكمي قدره 2.57 تريليون دولار بحلول عام 2032 — أصبح من الواضح بشكل متزايد أن فكرة الذكاء الاصطناعي اللامركزي تُنظر إليها من قبل العديد من الجهات الفاعلة الرئيسية كتحول كبير في التطور المستقبلي لهذه التكنولوجيا.

في هذا الصدد، تجدر الإشارة إلى أن شركة Sahara AI، وهي شركة ناشئة تدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين، جمعت مؤخرًا 43 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة A بقيادة مستثمري رأس المال المخاطر البارزين، بما في ذلك Samsung NEXT و Pantera Capital و Binance Labs و Polychain Capital. لذلك، بينما ننظر نحو مستقبل يقوده الذكاء الاصطناعي، يبدو أن الصناعة جاهزة لثورة قائمة على اللامركزية، تعالج التحديات الرئيسية مثل خصوصية البيانات، والقابلية للتوسع، وإمكانية الوصول — وكل ذلك مع تعزيز بيئة أكثر تعاوناً وابتكاراً.

لذلك، مع اعتراف المزيد من الشركات والمطورين بمزايا هذا النهج، فمن المعقول توقع تسارع في تطوير حلول ذكاء اصطناعي جديدة تكون أكثر شفافية وأماناً في هيكل تصميمها وعملياتها.