غونكا: الذكاء الاصطناعي اللامركزي الذي يحوّل وحدات معالجة الرسومات الخاملة إلى عمليات حوسبة مفيدة

غونكا يبني البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي مُصمم لزيادة كفاءة وحدة معالجة الرسومات (GPU) وإتاحة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي عالي الأداء للجميع. من ابتكار ديفيد ليبرمانتهدف غونكا إلى تغيير طريقة استخدام موارد الحوسبة، مما يجعل ما يقرب من 100% من طاقة وحدة معالجة الرسومات متاحة لمهام الذكاء الاصطناعي الهادفة، بدلاً من هدر التجزئة أو دورات الخمول. في عصر يشهد طلبًا متزايدًا على الذكاء الاصطناعي، تُعتبر غونكا بمثابة جسر بين تجربة منتجات Web2 والابتكار اللامركزي في مجال الذكاء الاصطناعي.

يوضح ليبرمان قائلاً: "يمكن للعملات المشفرة أن تتعلم الكثير من Web2 في جعل المنتجات جذابة لجمهور واسع. وفي الوقت نفسه، يمكن لـ Web2 أن تتعلم من العملات المشفرة في البنية التحتية ولامركزية الذكاء الاصطناعي".

معالجة النفايات في الذكاء الاصطناعي والحوسبة

توصل غونكا إلى رؤية أساسية من خلال ملاحظة عدم الكفاءة في شبكات الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل الحالية.

يُشير ليبرمان إلى أن "العديد من الشبكات، مثل بيتكوين، تُثقل كاهل بنيتها التحتية بأعمال لا طائل منها. وقد أدركنا أنه بإمكاننا استغلال هذه القوة في الحوسبة الهادفة، مما يفتح آفاقًا هائلة لحل مشاكل العالم الحقيقي".

أدى هذا الاعتراف إلى تصميم Gonka نظام إثبات العمل، الذي يُوَحِّد حوافز مُساهمي الأجهزة ويضمن مساهمة جميع قدرات الحوسبة مباشرةً في تدريب الذكاء الاصطناعي أو مهام الاستدلال. بتحويل ما كان يُهدر سابقًا من جهد إلى حوسبة مُنتِجة، يُطلق غونكا العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي اللامركزي على نطاق واسع.

سهولة التوجيه للمضيفين

تم تصميم Gonka ليكون في متناول الجميع، حتى بالنسبة للمستخدمين الذين لديهم وحدة معالجة رسومية واحدة في المنزل.

الأمر بسيطٌ بشكلٍ مدهش. يُمكن للمستخدمين اتباع دليل البدء السريع على Gonka.ai. بالنسبة لوحدة معالجة رسومات واحدة، تتم عملية الإعداد بنقرة واحدة. أما بالنسبة لمجموعات وحدات معالجة الرسومات الأكبر حجمًا، فتتوفر تعليمات أكثر تقدمًا. الهدف هو تسهيل المشاركة قدر الإمكان، كما يوضح ليبرمان.

هذه سهولة الاستعمال تنبع فكرة Gonka من جذورها في مجال Web2، حيث يُعد التصميم الملائم للمستهلك أمرًا بالغ الأهمية. على عكس العديد من شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تتطلب إعدادات معقدة أو معرفة تقنية عميقة، تُركز Gonka على إعداد سهل الاستخدام- خفض حاجز المشاركة للأفراد والفرق الصغيرة.

لقاءات Web2 Web3 في تصميم البنية التحتية

تم حضانة جونكا بواسطة شركة علوم المنتجشركة ذات خبرة واسعة في مجال Web2، حيث عملت مع Airbnb وJP Morgan Chase وغيرهما من عملاء المؤسسات. وقد ساهمت هذه الخبرة في تشكيل نهج غونكا في تصميم البنية التحتية.

لقد دمجنا مبادئ Web2 في هندسة الأداء وتوجيه المستهلكين في الذكاء الاصطناعي اللامركزي. يوازن النظام بين ثلاثة عناصر: الإجماع، وواجهة برمجة التطبيقات للمطورين، والتنفيذ الفعال للتعلم الآلي، كما يشير ليبرمان.

من خلال إعطاء الأولوية لتجربة المطور، تسمح Gonka لمطوري الذكاء الاصطناعي بالتكامل بسلاسة مع الحوسبة اللامركزية، جعل الأمر سهلاً مثل تبديل سطر واحد من التعليمات البرمجية من المنصات التقليدية مثل OpenAI.

قيادة الابتكار في مجال الأجهزة للذكاء الاصطناعي

ويهدف غونكا أيضًا إلى تحفيز الابتكار في أجهزة الذكاء الاصطناعي، مستوحاة من تطور وحدات معالجة الرسوميات في تعدين البيتكوين.

يوضح ليبرمان قائلاً: "يُوازن نظام إثبات العمل لدينا الحوافز لتحفيز مُصنّعي الأجهزة على الابتكار في مهام الذكاء الاصطناعي، على غرار ما فعلته بيتكوين في تطوير وحدات معالجة الرسومات. قد يُؤدي هذا في النهاية إلى إنشاء بنية تحتية أكبر من الحزم المركزية لشركات التكنولوجيا الكبرى".

يضمن هذا التوافق الحافز أن تتطور تحسينات الأجهزة وكفاءة الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب، مما يسمح للمطورين والباحثين بالوصول إلى أحدث تقنيات الحوسبة مع تحفيز الجيل القادم من الأجهزة القادرة على الذكاء الاصطناعي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي اللامركزي

تتجاوز رؤية غونكا مجرد توفير الحوسبة. من خلال الجمع بين سهولة الاستخدام وتحسين الأداء والبنية التحتية اللامركزية، تسعى المنصة إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على أبحاث الذكاء الاصطناعي ونشرهيمكن الآن للفرق الصغيرة والمطورين المستقلين وحتى مالكي وحدات معالجة الرسوميات الفردية المشاركة في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي كانت في السابق متاحة فقط للشركات الكبيرة.

ويختتم ليبرمان قائلاً: "لا يتعلق الأمر فقط بتشغيل مهام الذكاء الاصطناعي؛ بل يتعلق أيضًا بإنشاء شبكة تعمل على تحفيز الابتكار وتحسين الأجهزة والسماح لنظام الذكاء الاصطناعي بالنمو بطرق كانت مستحيلة من قبل".

مع غونكا، الوعد بنية تحتية للذكاء الاصطناعي لامركزية وعالية الأداء حقًا لم يعد مفهومًا نظريًا - بل أصبح حقيقة تعمل بالفعل على تمكين المطورين وإعادة تشكيل مشهد الذكاء الاصطناعي.