اتجاهات التعدين 2.0: حيث تستغل أجهزة تعدين العملات المشفرة المتوقفة طفرة الذكاء الاصطناعي

في أعقاب انخفاض تعدين العملات المشفرة، وجد العديد من عمال مناجم العملات المشفرة فرصاً جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) المزدهر. مع ارتفاع الطلب على الرقائق عالية الجودة في صناعة الذكاء الاصطناعي، قامت شركات مثل ساتوشي إسبانيا بإعادة توظيف أجهزة تعدين العملات المشفرة الخاملة للتعامل مع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي للشركات الناشئة والجامعات والمطورين الأفراد عبر أوروبا. يسمح هذا الاتجاه، المعروف بـ "التعدين 2.0"، لعمال مناجم العملات المشفرة بالاستفادة من معداتاتهم الحالية والاستفادة من طفرة الذكاء الاصطناعي.

تحويل أجهزة التعدين للتعامل مع طفرة الذكاء الاصطناعي

وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، المصممة أصلاً للألعاب، هي مكونات حاسمة في كل من تعدين العملات المشفرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي. هذه الرقائق القادرة على إجراء الحسابات المكثفة المطلوبة لتعدين العملات المشفرة وكذلك أعباء العمل الحسابية المشاركة في تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي التي تولد نصوصاً وصوراً معقدة. لقد عزز النجاح الفيروسي للروبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT الطلب على وحدات معالجة الرسومات، مما أدى إلى نقص في المعروض ودفع الشركات إلى البحث عن حلول بديلة.

أثناء الارتفاع في العملات المشفرة، سارع عمال المناجم إلى بناء أو شراء الأجهزة المزودة بوحدات معالجة الرسومات لتعدين العملات الرقمية. ومع ذلك، ومع الانخفاض اللاحق في أسعار العملات المشفرة وتغير ديناميكيات التعدين، تركت العديد من هذه الآلات خاملة، مما خلق موردًا غير مستغل بشكل كبير. تقوم الشركات الناشئة وعمال المناجم الآن بإعادة توظيف هذه "وحدات معالجة الرسومات المظلمة" لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تقوم بعض الشركات ببرمجة وإعادة توظيف آلاتها، بينما تقوم أخرى باستخراج وحدات معالجة الرسومات من الأجهزة الخاملة وإعادة بيعها للاستخدام في أجهزة الكمبيوتر الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

تحديات وإمكانات عمال مناجم العملات المشفرة في صناعة الذكاء الاصطناعي

بينما تختلف ميكانيكا تعدين العملات المشفرة عن تدريب الذكاء الاصطناعي، فإن أجهزة التعدين المعاد ترميمها تقدم خياراً ميسور التكلفة ومتاحاً مقارنة بالبنية التحتية المقدمة من شركات السحابة الكبرى. الشركات الناشئة والجامعات، التي تواجه غالباً تحديات في الحصول على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي من عمالقة السحابة مثل مايكروسوفت وأمازون، تتحول إلى أجهزة التعدين المعاد ترميمها كبديل. لقد أدت المتطلبات العالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مقترنة بالزيادة في اهتمام المستخدمين، إلى إجهاد حتى أكبر اللاعبين في صناعة الذكاء الاصطناعي.

أدى التغيير الأخير في ميكانيكا تعدين الإيثريوم، ثاني أكبر عملة مشفرة بعد البيتكوين، إلى فائض من الرقائق المستعملة في السوق. يمكن إعادة توظيف حوالي 20٪ من وحدات معالجة الرسومات المتحررة هذه لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يوفر حلاً قابلاً للتطبيق للطلب المتزايد. معاً، تستفيد مزود سحابة بديل من عمال مناجم العملات المشفرة السابقين ووحدات معالجة الرسومات الخاصة بهم لبناء مزارع خوادم افتراضية. من خلال تأجير آلاف وحدات معالجة الرسومات، تدعم خدمة السحابة التابعة لـ Together مطوري الذكاء الاصطناعي. يوفر هذا النهج قوة حوسبة ميسورة التكلفة، لا سيما للشركات الناشئة التي تتطلب خيارات أكثر ملاءمة من البنية التحتية للسحابة الناضجة.

فرصة جديدة لعمال مناجم العملات المشفرة

لجأ رواد الأعمال مثل ديمي غو، مؤسس ميليس آي، إلى الأجهزة المعاد ترميمها المتاحة من خلال مزودي السحابة مثل توجذر بسبب قيود التسعير والسعة في مزودي السحابة الرائدة. توفر الرقائق المعاد ترميمها حلاً أكثر فعالية من حيث التكلفة. وبالمثل، تقدم الشركات الناشئة مثل مونستر، بقيادة سارهاف فيج، خيارات تأجير لعدد هائل من وحدات معالجة الرسومات التي تم الحصول عليها من عمال مناجم الإيثريوم. يمكن الآن استخدام وحدات معالجة الرسومات هذه، التي غالباً ما تكون أغلى الأجزاء في آلات التعدين، في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن إعادة توظيف أجهزة التعدين لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي قد تتطلب استثمارات وترقيات كبيرة. بينما يتم تحسين أجهزة التعدين لتعدين العملات المشفرة، فقد لا تمتلك قوة الحوسبة المطلوبة لمهام الذكاء الاصطناعي. قامت شركات مثل CoreWeave بإعادة ترميم أجهزة التعدين منذ عام 2019 لأغراض عرض الصور والتحليل العلمي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. يتضمن إعادة بناء الآلات برقائق مراكز بيانات Nvidia عالية الجودة استثماراً كبيراً، لكن الحماس المحيط بالذكاء الاصطناعي مكن شركات مثل CoreWeave من تأمين تمويل كبير.

مع انخفاض صناعة تعدين العملات المشفرة، وجد عمال مناجم العملات المشفرة فرصة جديدة للحياة في صناعة الذكاء الاصطناعي. أصبح إعادة توظيف أجهزة التعدين الخاملة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي خياراً قابلاً للتطبيق، مستفيداً من قوة وحدات معالجة الرسومات التي استُخدمت أصلاً للتعدين. لقد أدى نقص الرقائق عالية الجودة والطلب على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي إلى خلق فرص لعمال المناجم والشركات الناشئة لإعادة توظيف وحدات معالجة الرسومات هذه. ومع ذلك، يتطلب الانتقال إلى الذكاء الاصطناعي مراعاة دقيقة للترقيات والاستثمارات لتلبية المتطلبات الحسابية لمهام الذكاء الاصطناعي.