في أعقاب تراجع تعدين العملات المشفرة، وجد العديد من مُعدّني العملات المشفرة فرصًا جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي المزدهر. ومع تزايد الطلب على الرقائق المتطورة في صناعة الذكاء الاصطناعي، أعادت شركات مثل ساتوشي إسبانيا توظيف أجهزة تعدين العملات المشفرة غير المستخدمة لديها لمعالجة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي للشركات الناشئة والجامعات والمطورين الأفراد في جميع أنحاء أوروبا. هذا التوجه، المعروف باسم "التعدين 2.0"، يُمكّن مُعدّني العملات المشفرة من الاستفادة من معداتهم الحالية والانخراط في طفرة الذكاء الاصطناعي.
تحويل منصات التعدين للتعامل مع طفرة الذكاء الاصطناعي
تُعدّ وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، المصممة أصلاً للألعاب، مكونات أساسية في كلٍ من تعدين العملات الرقمية وأنظمة الذكاء الاصطناعي. تتميز هذه الرقائق القوية بقدرتها على إجراء العمليات الحسابية المكثفة اللازمة لتعدين العملات الرقمية، بالإضافة إلى أعباء العمل الحسابية اللازمة لتدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تُنتج نصوصًا وصورًا معقدة. وقد ساهم النجاح الهائل لبرامج الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل ChatGPT، في زيادة الطلب على وحدات معالجة الرسومات، مما أدى إلى نقص في المعروض ودفع الشركات إلى البحث عن حلول بديلة.
خلال طفرة العملات المشفرة، سارع المعدنون إلى بناء أو شراء أجهزة مزودة بوحدات معالجة رسومية (GPUs) لتعدين العملات الرقمية. إلا أنه مع الانخفاض اللاحق في أسعار العملات المشفرة والتغيرات في ديناميكيات التعدين، تُركت العديد من هذه الأجهزة دون استخدام، مما خلق مورداً هاماً غير مستغل. تقوم الشركات الناشئة والمعدنون الآن بإعادة توظيف وحدات المعالجة الرسومية هذه "المهملة" لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تقوم بعض الشركات بإعادة برمجة أجهزتها وتوظيفها لأغراض أخرى، بينماtracشركات أخرى وحدات المعالجة الرسومية من الأجهزة الخاملة وتعيد بيعها لاستخدامها في حواسيب الذكاء الاصطناعي.
تحديات وإمكانيات شركات تعدين العملات المشفرة في صناعة الذكاء الاصطناعي
رغم اختلاف آليات تعدين العملات المشفرة عن تدريب الذكاء الاصطناعي، تُعدّ أجهزة التعدين المُجددة خيارًا ميسور التكلفة ومتاحًا مقارنةً بالبنية التحتية التي توفرها شركات الحوسبة السحابية الكبرى. وتلجأ الشركات الناشئة والجامعات، التي غالبًا ما تواجه صعوبات في الحصول على قوة الحوسبة اللازمة للذكاء الاصطناعي من عمالقة الحوسبة السحابية مثل مايكروسوفت وأمازون، إلى أجهزة التعدين المُعاد استخدامها كبديل. وقد أدت المتطلبات العالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، إلى جانب تزايد اهتمام المستخدمين، إلى إجهاد حتى أكبر الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي.
أدى التغيير الأخير في آلية تعدين Ethereum، ثاني أكبر عملة مشفرة بعد Bitcoin، إلى فائض في الرقائق المستعملة في السوق. ويمكن إعادة استخدام ما يقارب 20% من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) المتاحة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر حلاً عملياً لتلبية الطلب المتزايد. وتستفيد شركة Together، وهي مزود بديل لخدمات الحوسبة السحابية، من عمال تعدين العملات المشفرة السابقين ووحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم لبناء مزارع خوادم افتراضية. ومن خلال تأجير آلاف وحدات معالجة الرسومات، تدعم خدمة Together السحابية مطوري الذكاء الاصطناعي. يوفر هذا النهج قوة حوسبة فعالة من حيث التكلفة، خاصةً للشركات الناشئة التي تحتاج إلى خيارات أقل تكلفة من البنية التحتية السحابية المتطورة.
فرصة جديدة لعمال تعدين العملات المشفرة
لجأ رواد أعمال مثل ديمي غو، مؤسس شركة ميليس إيه آي، إلى استخدام الأجهزة المُعاد استخدامها والمتوفرة عبر مزودي الخدمات السحابية مثل توغذر، وذلك بسبب قيود الأسعار والسعة لدى مزودي الخدمات السحابية الرائدين. يوفر توفر الرقائق المُعاد استخدامها حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة. وبالمثل، تقدم شركات ناشئة مثل مونستر، بقيادة سوراب فيج، خيارات تأجير لعدد كبير من وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي تم الحصول عليها من مُعدّني Ethereum . يمكن الآن استخدام وحدات معالجة الرسومات هذه، التي غالبًا ما تكون أغلى أجزاء أجهزة التعدين، في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مع ذلك، من المهم الإشارة إلى أن إعادة استخدام أجهزة تعدين العملات الرقمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي قد يتطلب استثمارات وتحديثات كبيرة. فبينما تُصمم هذه الأجهزة خصيصًا لتعدين العملات الرقمية، قد لا تمتلك القدرة الحاسوبية الكافية لمهام الذكاء الاصطناعي. ومنذ عام ٢٠١٩، تعمل شركات مثل CoreWeave على تجديد أجهزة التعدين لتطبيقات معالجة الصور، والتحليل العلمي، والذكاء الاصطناعي. ويتطلب إعادة بناء هذه الأجهزة باستخدام رقائق Nvidia المتطورة المخصصة لمراكز البيانات استثمارًا ضخمًا، إلا أن الحماس المتزايد للذكاء الاصطناعي مكّن شركات مثل CoreWeave من الحصول على تمويل كبير.
مع تراجع صناعة تعدين العملات الرقمية، وجد مُعدّنو العملات الرقمية فرصة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي. فقد أصبح إعادة توظيف أجهزة التعدين الخاملة لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي خيارًا عمليًا، مستفيدين من قوة وحدات معالجة الرسومات (GPUs) التي كانت تُستخدم في الأصل للتعدين. وقد أدى نقص الرقائق المتطورة والطلب المتزايد على قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي إلى خلق فرص للمعدنين والشركات الناشئة لإعادة توظيف وحدات معالجة الرسومات هذه. ومع ذلك، يتطلب الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي دراسة متأنية للتحديثات والاستثمارات اللازمة لتلبية متطلبات الحوسبة لمهام الذكاء الاصطناعي.
