في ظل التطور السريع للتكنولوجيا، يصبح التكامل بين الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل محطة اهتمام جديدة، بينما يبدأ بناء قوة الحوسبة DePin المستندة إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) في مجال Web3 في إثارة موجة جديدة.
في السنوات الأخيرة ، استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع زاد في الطلب على قوة الحوسبة من قبل العديد من الصناعات. ومع ذلك ، يجعل احتكار وحدات المعالجة الرسومية عالية الأداء في السوق من الصعب على العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحصول على الدعم المطلوب لقوة الحوسبة. إن إنشاء مشروع EMC (Edge Matrix Computing) يهدف إلى حل مشكلة نقص قوة الحوسبة الصغيرة من خلال دمج موارد بطاقات الرسومات الشاغرة حول العالم.
قدم فريق EMC مفهوم "دي آي"، وهو يختلف عن خدمات سحابة GPU التقليدية، حيث يوفر هذا المشروع نموذج تدريب AI فعال من خلال منصة جدولة قوة الحوسبة الخاصة به، مما يسمح للمطورين بالحصول على موارد الحساب بتكلفة منخفضة. يعزز هذا الابتكار تكامل الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل في استخدام الموارد ومشاركة البيانات وغيرها من الجوانب، مما يعزز تنمية البيئة البيئية للويب 3 ويخلق قيمة تطبيقية حقيقية.
2. ملخص مشروع EMC
2.1 معلومات أساسية عن المشروع
EMC (Edge Matrix Computing) تأسست في عام 2022، وهي شبكة تطبيقات الذكاء الصناعي عالية الأداء اللامركزية، تهدف إلى حل التناقضات غير الكافية بين تطوير تقنيات الذكاء الصناعي وموارد قوة الحوسبة GPU. حتى أكتوبر 2024، تم إنشاء شبكة قوة الحوسبة ومجتمع AI+Web3 في أكثر من 30 دولة ومنطقة حول العالم، ملتزمة بتوفير فرص أكثر مساواة وانفتاحًا لريادي الأعمال والمطورين.
باعتبارها أول منصة في مجال Web3 تحقق الاتصال السلس بين أصول قوة الحوسبة GPU وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، تواجه منتجات EMC الأساسية مختلف سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي و Web3، وقد بنيت خدمة قوة الحوسبة موزعة عالية الأداء DEP. على سبيل المثال، يتولى EMC Hub جدولة القوة الحوسبة اللامركزية، ويوفر موارد قوة الحوسبة على مستوى العالم، مما يساعد مطوري الذكاء الاصطناعي على إكمال المهام بكفاءة؛ بينما يركز JarvisBot على تطبيقات الخدمات الذكية الغنية، ويقوم بتحسين تجربة المستخدم من خلال العمق القوة الحوسبة، ويوفر دعمًا ذكيًا لمختلف سيناريوهات الأعمال؛ ويهدف OmniMuse كمنصة مبتكرة إلى تعزيز بحث وتعميم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
في هذا السياق، تلتزم EMC بتعزيز بناء بيئة الذكاء الاصطناعي غير المركزية، حيث توفر للمطورين موارد حوسبة منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة، وتفتح أفاقًا جديدة لتطبيقات الابتكار في جميع الصناعات. من خلال دمج قوة الحوسبة الموزعة والعقود الذكية وخدمات الذكاء الاصطناعي، تطمح EMC في أن تصبح قوة دافعة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في المستقبل، وتوفير مساحة تطوير أوسع للمطورين ورواد الأعمال على مستوى العالم.
2.2 الفريق المؤسس
المؤسس الرئيسي لمشروع EMC (المصدر: [Edge Matrix Chain (emc.network)] (https://www.emc.network/about/team))
يتضمن فريق EMC الأساسي العديد من الخبراء الصناعيين ذوي الخلفية الواسعة في مجال الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي والتسويق: 01928374656574839201
أليكس جوه
مؤسس مشترك لشركة MC ورئيس مؤسسة EMC، حاصل على درجة MBA من جامعة Macquarie، لديه خبرة تزيد عن 20 عامًا في تطوير الأسواق العالمية، وكان سابقاً المدير العام لمنطقة الصين الكبرى في Improbable.io، ومدير عام عالمي لـ AWS (أمازون)، وحالياً مسؤول أساسي عن تجارة EMC في سنغافورة وتعزيزها عالمياً.
BK خور
مؤسس مشارك ورئيس قسم التكنولوجيا في EMC، تخرج من كلية الهندسة في جامعة نانيانغ تكنولوجيكال (NTU)، وكان باحثًا في جامعة نانيانغ تكنولوجيكال. لديه خلفية تقنية غنية، وكان مسؤولًا عن التحول الرقمي في شركة ديلويت. كمؤسس مشترك لشركات JuzToday وShopperBoard، لديه خبرة في إدارة العديد من مشاريع الابتكار والتكنولوجيا.
ألين فو
عضو في مجلس إدارة مؤسسة EMC ومستشار للمنتجات والتكنولوجيا، مؤسس ورئيس تنفيذي لصندوق الاستثمار في مرحلة مبكر UCCVR وشركة VooX، كان مسؤولاً عن توسيع الأعمال في منطقة الصين الكبرى لشركة Unity و Microsoft، ولديه خبرة بارزة في مجال خدمات السحابة.
تيرنس نغو
عضو في مجلس إدارة مؤسسة EMC ، ومستشار استراتيجية تسويق السوق العالمي ، ومؤسس Hashmeta ، وكان رئيسًا للمجتمع في StarNgage ، وشغل مناصب رفيعة في العديد من الشركات التكنولوجية ، متخصص في استراتيجيات السوق العالمية وبناء المجتمع.
2.3 الوضع الحالي للتمويل
حتى الآن، أكمل مشروع EMC عدة جولات من التمويل الهام، مما يظهر إمكانيات تطويره القوية في مجالي الذكاء الاصطناعي والويب3 على المستوى العالمي. تم إكمال جولة التمويل الأولى في يناير 2024، ومن بين المستثمرين الرئيسيين Swiss Bochsler Group، Future3 Campus، 1783 Labs، Frontier Research، DMC، VOFO Corp، Exabits.ai، Hashm ta، وCEEX Labs وغيرها من المؤسسات والشركات.
في شهر فبراير 2024 ، أعلن فريق EMC عن إكمال جولة تمويل استراتيجية بقيمة ملايين الدولارات الثانية ، بقيادة مجموعة Faculty و Flow Capital ، ومصادر تمويل تغطي مجتمع Web3 العالمي و DAOs ومجتمع مطوري الذكاء الاصطناعي ، مما يعزز مرة أخرى التصميم وتطوير وتنفيذ عقدة EMC وإعدادها.
في 30 أغسطس 2024، أعلنت EMC عن إكمال نجاح تمويل سلسلة A بقيمة 20 مليون دولار أمريكي، بقيادة Amber Group و P2 Ventures، وشارك فيها أيضًا مشاركون آخرون بما في ذلك One Comma و Kapley Judge and Associated Corporations و Cyberrock Venture Fund، وهي جهات استثمارية معروفة، مما يعزز موقعها في الصناعة كمنصة توزيع الحوسبة اللامركزية ومبتكرة الذكاء الاصطناعي.
2.4 الموارد ذات الصلة
3. مزايا المشروع
3.1 توزيع GPU
في ظل سيطرة شركات مثل NVIDIA على سوق GPU العالية الأداء، استفادت EMC من شبكتها الموزعة وقوة الحوسبة الفريدة، واستخدمت الموارد الشاغرة للـGPU في جميع أنحاء العالم لحل مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب على قوة الحوسبة بشكل فعال. وخاصة بعد دمج ETH، تسبب إغلاق العديد من مزارع التعدين في الكثير من الأجهزة الشاغرة، وهذا يوفر فرصة لـ EMC لتقديم دعم قوة الحوسبة بتكلفة منخفضة لمطوري الذكاء الاصطناعي.
حاليًا، تم نشر أكثر من 100 عقدة GPU على شبكة EMC، تغطي عدة دول ومناطق حول العالم، وتشمل الطرازات الرئيسية A100، H100، RTX 4090 و3090، وتوفر هذه موارد قوة الحوسبة من خلال مراكز بيانات الإنترنت (IDC)، ومزودي خدمات السحابة (CSP)، ومزارع التعدين (Mining farm)، ومحطات العمل EMC AI المصممة خصيصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. تعتمد شبكة EMC آلية تجمع بين إثبات العمل (PoW) وإثبات الحصة (PoS)، حيث يحصل المشاركون على مكافآت عملة من خلال تقديم قوة الحوسبة والتكديس، مما يتيح تحقيق عوائد مزدوجة من التعدين والتكديس.
من حيث الأداء، يتم التركيز في تصميم EMC AI Workstation على الاستخدام الفوري. تم تجهيز المنتجات الأولية بأجهزة عالية الأداء مثل معالج Intel Core i7 وقرص صلب بسعة 2 تيرابايت وذاكرة DDR5 بسعة 32 جيجابايت وسطح مكتب RTX 4090، مما يضمن توافر الموارد الحسابية وقدرة معالجة البيانات المطلوبة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة وتوفير بيئة عمل فعالة للمستخدمين وتعزيز الابتكار والتطوير في النظام البيئي بأكمله.
مخطط توزيع قوة الحوسبة لوحدات معالجة الرسومات (مصدر الصورة: 01928374656574839201Geomap)
3.2 البيئة البيئية DeAI الابتكارية
EMC من خلال بنيتها الفريدة للاللامركزية الذكاء الاصطناعي (DeAI)، قامت ببناء نظام كامل من البنية التحتية إلى تطوير التطبيقات، حيث يكون الأساس هو الافتتاحية والشفافية والديمقراطية، بهدف حل مشكلة الذكاء الاصطناعي التقليدي من خلال نماذج وبيانات وقوة الحوسبة الاللامركزية. على سبيل المثال، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية غالبًا ما تكون تحت سيطرة عدد قليل من الشركات، مما يؤدي إلى إغلاق البيانات والخوارزميات. بينما في نظام DeAI لدى EMC، تتم مشاركة البيانات والخوارزميات من خلال الشبكة الموزعة، حيث يمكن للمستخدمين إدارة البيانات بشكل مستقل، مما يثري بشكل كبير البيئة البيانية ويعزز إسهام المستخدمين وحق السيطرة على نماذج الذكاء الاصطناعي.
في وقت قرب حلول السوق الصاعدة، تزداد حاجة السوق إلى التكنولوجيا الجديدة ونماذج الابتكار بشكل ملح، وتجمع الذكاء الاصطناعي وWeb3 هو اتجاه مهم للسوق المستقبلي. من خلال دمج هذين المجالين الساخنين، أنشأت EMC سرداً جديداً للسوق، مما يوفر فرص استثمارية جديدة للمستثمرين، خاصة في سوق تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي غير المركزي، حيث من المتوقع أن يثير موجة جديدة من الاستثمارات.
3.3 العملة المزدوجة + الإنقاص المزدوج
تعتمد EMC على نموذج "عملة مزدوجة + تضاؤل مزدوج": تُستخدم عملة واحدة للحكم والمشاركة في قرارات النظام البيئي، بينما تعمل عملة أخرى كوسيط تبادل رئيسي. هذا التصميم يعزز مرونة المشروع، مما يتيح للعملات الاثنين القيام بأدوارهما المختلفة في وظائف مختلفة.
وبالإضافة إلى ذلك ، يقوم آلية إنكماش EMC بتقليل مزود التداول للعملة من خلال تصميم اقتصادي محدد ، مما يضمن ندرتها. على وجه التحديد ، يتضمن ذلك إعادة شراء العملة بشكل منتظم لتقليل مزود التداول في السوق ، وأيضًا إسقاط مزيد من مزود التداول من خلال تدمير جزء من العملة (مثل الرسوم المفروضة في المعاملات). تساهم هذه الآلية ليس فقط في الحفاظ على ندرة العملة ، بل تعزز أيضًا قيمتها على المدى الطويل.
في مجتمع EMC، يمكن للمستخدمين الاندماج بنشاط في بيئة EMC من خلال الإيداع، المشاركة في تداول الأصول الحقيقية (RWA) وبيع نماذج الذكاء الاصطناعي وغيرها من الطرق، مما يعزز تداول واستخدام العملة. بشكل عام، يؤسس هذا النموذج المزدوج للعملة والانكماش المزدوج أساسا اقتصاديًا قويًا لـ EMC، ومع نماذج العوائد المتنوعة، يشجع المزيد من المطورين والمستخدمين على المشاركة في نظام البيئة EMC.
EMC قامت بتخفيض حاجز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال إطلاق أداة EMC Hub بشكل كبير. يمكن للمطورين استخدام مجموعة SDK وأدواتها الغنية لإنشاء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسهولة. هذه المنصة المفتوحة والسهلة الاستخدام للتطوير ليست فقط قادرة على جذب المزيد من المطورين للانضمام إلى بيئة EMC، ولكنها تعزز أيضًا انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئة الويب3، مما يمهد الطريق لتطبيق سريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي الذكية.
4. مقدمة في بيئة EMC
كمشروع يجمع بين الذكاء الاصطناعي وتقنية الويب3، تنقسم بيئة EMC البيئة الكاملة إلى أربع طبقات، وهي طبقة البروتوكول، طبقة الشبكة، طبقة التطبيق وطبقة الأصول. من الناحية التقنية، يتم توفير حلول قوية للحوسبة الذكية فعالة للمستخدمين من خلال هيكل الشبكة المميز وجدولة قوة الحوسبة الحافة وتصميم العقدة متعددة المستويات.
تشكيل البيئة البيئية (المصدر: Edge Matrix Chain (emc.network))
4.1 بروتوكول EMC
EMC Protocol هو نظام جدولة قوة الحوسبة الموزعة قائم على بيئة EVM، يعتمد على البنية التحتية عالية الأداء للسلسلة الرئيسية Arbitrum One لتنفيذ تقديم والتحقق من الحالة الذاتية لتلبية الاحتياجات الحسابية العالية لمهام تدريب الذكاء الاصطناعي عن طريق جدولة موارد قوة الحوسبة الشاغرة حول العالم.
كما هو موضح في الشكل أدناه، يمكن تقسيم توبولوجيا شبكة EMC إلى أربعة أنواع من العقدة: عقدة الحساب Computing Nodes وعقدة المناوبة Router Nodes وعقدة التحقق Validator Nodes وطبقة تخزين المعاملات Transaction Storage - يتم تنسيق هذه العقدة التي تتحمل مسؤولية وظائف مختلفة ، ونقل تنفيذ عمليات التداول والتأكيد ، والتعاون في إكمال مهام تدريب وتحليل نماذج الذكاء الاصطناعي ؛ في النهاية ، سيتم تخزين حالة جميع الصفقات ونتائج مهام الحساب في طبقة تخزين المعاملات في Arbitrum One ، مما يضمن الإمكانية الطويلة الأمد للبيانات.
طوبولوجيا شبكة EMC (المصدر: [https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi] (https://cryptoviet.info/edge-matrix-chain-la-gi))
تعتمد تطبيقات التكنولوجيا الأساسية لبروتوكول التوافق الكهرومغناطيسي على آليات التقديم والتحقق الفعالة ، مما يمنحه ميزة فريدة في قوة جدولة الحوسبة وإدارة التحقق من الصحة. أولا ، يتم تسجيل آلية الالتزام عن طريق تعبئة آلة الحالة كهيكل التزام وإرسالها إلى Arbitrum السلسلة الرئيسية ، تسمى "الالتزام". في هذه المرحلة ، يمكن للمستخدم اتخاذ الخطوة التالية على الفور دون الحاجة إلى انتظار اكتمال التأكيد الفعلي. بمجرد تقديم المعاملة إلى العقد الذكي، تعتبر مكتملة، وتتم العملية برمتها بشكل غير متزامن، على الرغم من أنها تستغرق بعض الوقت، ولكن تصور وقت الإستجابة يتضاءل إلى حد كبير.
في آلية الحصة الإثباتية، تقوم العقدة المدققة بأداء واجباتها من خلال التكديس بالعملة EMC لضمان العدالة والموثوقية. في حالة فشل التحقق، قد يتم حجز المواد المدقوقة، مما يعزز أمان النظام بشكل أكبر. يرتبط آلية الحوافز بكمية التكديس بالعملة EMC، حيث تتمتع العقدة ذات التكديس الأكثر بالأولوية في أن تصبح مدققًا، ويعتمد توجيه الذكاء الاصطناعي أيضًا على التكديس لضمان توزيع الأولويات والاستقرار في المهام. هناك خياران للعقدة الحاسوبية: التكديس بالعملة EMC للحصول على مكافأة أعلى، أو اختيار تنفيذ المهام التي لا تتطلب قوة حوسبة طويلة، مما يزيد من المرونة والربحية في العمليات، وهو مناسب بشكل خاص للعقدة الصغيرة.
وفي الوقت نفسه، قام بروتوكول EMC بزيادة كبيرة في كفاءة استخدام قوة الحوسبة من خلال جدولة الحوسبة الحافة. بالمقارنة مع مراكز البيانات المركزية التقليدية، يقوم شبكة EMC بالوصول إلى موارد GPU الشاغرة على مستوى العالم، وتحسين توزيع القدرة الحسابية. من خلال التعاون مع شبكة شركاء EMC (EPN)، حقق EMC دعمًا لقوة الحوسبة على مستوى عالمي، مما يضمن استقرار النظام وقابليته للتوسع في حالات التوافق الشديدة. يتيح هذا التصميم لبروتوكول EMC التعامل بفعالية مع تحديات بيئة الحوسبة المعقدة الحالية، ويوفر أساسًا قويًا للذكاء الاصطناعي والتطبيقات الحية.
4.2 EMC هب
يقوم منصة EMC HUB بتكامل مستودع نماذج الذكاء الاصطناعي مع الموارد الحسابية لجعل التطوير والنشر أكثر كفاءة. بالنسبة للمطورين ، يمكنهم تجميع نماذج الذكاء الاصطناعي في حاوية Docker وتحميلها على المنصة ، مع رمز العينة ووصف المعلمات ، للحصول على مكافأة المنصة. يقلل هذا الآلية بشكل كبير من العبء الذي يتحمله المطور في نشر وتوزيع النماذج. بالتالي ، يمكن للمستخدمين تشغيل حاويات Docker لهذه النماذج بسهولة وبسرعة عن طريق الاشتراك في عقدة الحساب وتشغيلها بنقرة واحدة ، وسيقوم النظام تلقائياً بتكوين واجهة برمجة التطبيقات المناسبة.
في جدولة قوة الحوسبة، يعتمد EMC Hub على التعاون بين التوجيه الذكي والعقدة: الأول يحسن المسارات ونقل البيانات، بينما يقوم الأخير بتنفيذ المهام الحسابية، من خلال جدولة ديناميكية لموارد وحدة معالجة الرسومات في مجموعة الحسابات، ثم يقوم بتخصيصها بذكاء وفقًا لحمولة المهمة والأولوية. بالمقارنة مع الطرق التقليدية، يتجنب هذا النمط العملي عمليات شراء الخدمات السحابية المعقدة واختيار النموذج ونشر البيئة، مما يساعد المطورين على التركيز أكثر على الابتكار.
من حيث الأمان والكفاءة، يعتمد EMC Hub على خوارزمية الإجماع بنظام PoS+PoW المختلط، حيث يوجد إجمالًا 3F+1 عقدة تحقق للحفاظ على الآلية، ويتم التحقق منها بواسطة خوارزمية تحمل الخطأ البيزنطي (IBFT) بنسبة 2/3، في حين يضمن PoS أمان العقدة ويمنع الهجمات الخبيثة، بينما يقوم PoW بالتحقق من اكتمال المهام الحسابية. هذا الآلية المختلطة ليس فقط تعزز أمان المنصة، بل تقلل أيضًا من دورة تدريب الذكاء الاصطناعي. ووفقًا للإحصاءات، يبلغ تكلفة هذا النوع من الطرق فقط 30% من الطرق التقليدية، مما يقلل العمل الإضافي إلى ساعات معدودة فقط.
Jarvis هو منصة تطوير AI ثورية تعتمد على العمارة اللامركزية لشبكة EMC ويجمع بين خوارزميات العمق والتعلم العميق، مما يجعله ليس مجرد روبوت دردشة AI بل يرفع دقة توزيع قوة الحوسبة ويقوم بمعالجة المهام الحسابية المعقدة وتدريب النماذج بشكل آلي، ويحسّن عملية نشر AI مع الحفاظ على القدرة القوية على الحوار.
من الناحية الوظيفية ، يوفر JarvisBot تطبيقات AI متعددة ، بما في ذلك إنشاء النصوص والصور والترجمة وإعادة كتابة المقالات وما إلى ذلك. في الوقت نفسه ، يمكن للمستخدمين إنشاء روبوتات مخصصة للاستخدام في دعم العملاء وتوليد العملاء المحتملين وتحديث الطلبات والتوصيات الشخصية وما إلى ذلك. من خلال دمج نموذج الاقتصاد Web3 ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من خدمات AI وكذلك الحصول على أرباح من خلال المساهمة في الموارد. هذا التصميم يجعل JarvisBot مختلفًا عن تطبيقات AI التقليدية التي يمكن للمستخدمين فقط الاشتراك فيها ، ويحقق حقاً في تطوير وإبداع AI بشكل مشترك. هذا النمط يجعله شائعًا جدًا في السوق.
بالإضافة إلى ذلك ، يبسط JarvisBot إلى حد كبير عملية نشر نماذج الذكاء الاصطناعي حسب التصميم ، ومن خلال أدوات Web3 التي يوفرها JarvisBot ، يمكن للمطورين بسهولة استدعاء وظائفه لإطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة دون تكوين يدوي ممل ، مما لا يحسن كفاءة تدريب النموذج فحسب ، بل يوفر أيضا حلا أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة لمجال تطوير الذكاء الاصطناعي و DeAI ، مما يجعله الإصدار اللامركزي من "ChatGPT".
OmniMuse هي منصة مبتكرة تهدف إلى تعزيز تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI). تقدم هذه المنصة مجموعة من الوظائف بما في ذلك قوالب وأطر عقود ذكية قابلة للتخصيص مصممة خصيصًا لصب النماذج والمعاملات ومشاركة البيانات، مما يسرع بشكل كبير عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، تضمن OmniMuse تكامل أدوات تطوير سلسة لتقنية سلسلة الكتل، مما يبسط إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تستخدم OmniMuse حلول التخزين اللامركزية مثل FIL لضمان دائمية وعدم قابلية التلاعب لأصول البيانات ، وتعزيز المشاركة الآمنة للبيانات والتداول. نظرًا لاستفادة OmniMuse من ميزات الخصوصية والأمان الحديثة التي توفرها أدوات التشفير المتقدمة مثل التشفير الهومومورفي والحساب الآمن متعدد الأطراف والحساب القابل للتحقق ، فإنه يزيد من أمان المنصة بشكل أكبر.
بالإضافة إلى ذلك ، سيكون متجر DeAI المستمر من OmniMuse منصة مبتكرة لجمع تطبيقات اللامركزية الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على اكتشاف أحدث تطبيقات التكنولوجيا الذكية والوصول إليها. يوفر DeAI Store اللامركزية الذكاء الاصطناعي تخزين البيانات وقوالب العقد الذكي وأطر التطوير ، مع دمج أدوات التشفير لضمان خصوصية المستخدم وأمانه. تهدف المنصة إلى خلق بيئة تعاونية بدون "حدود" تقنية للجميع لإطلاق العنان للإمكانات الهائلة الذكاء الاصطناعي وجذب العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي والمبدعين والمستخدمين للانضمام وتعزيز الابتكار والتطوير الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا بشكل مشترك.
على أساس EMC Hub، قام Openverse بتوسيع الوظائف بشكل أكبر، ودمج العديد من أدوات التطوير و SDK، وتعزيز قدرة المطورين على التطبيق في بيئة اللامركزية، وتعزيز التكامل السلس مع EMC Hub، مما يتيح للمطورين نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة.
من الناحية الوظيفية ، Openverse هي منصة تكامل مطوري Web3 مع مجموعة متنوعة من أدوات SDK ، بما في ذلك EMC SDK و Web3 SDK و 3D Scene SDK و DID SDK ، ويمكن لهذه الأدوات دعم وظائف Web3 الأساسية ، على سبيل المثال ، يمكن لـ 3D Scene SDK بناء عوالم افتراضية ثلاثية الأبعاد بسرعة ، بينما يوفر DID SDK التحقق من الهوية على مستوى كتلة ، ويضمن أمان الخصوصية للبيانات.
المطورون ليس فقط يمكنهم تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى المنصة، ولكنهم أيضًا يمكنهم بسهولة تشغيل وإدارة حالات الذكاء الاصطناعي من خلال وظيفة النشر الفوري في Openverse، مما يبسط عملية التطوير. هذه المنصة المتكاملة بشكل كبير انخفضت عتبة تطوير الويب3، مما يمكن المطورين من التركيز بشكل أفضل على الابتكار في التطبيقات ونمو الأعمال.
$EMC هو عملة مستندة إلى سلسلة Arbitrum One العملة، والتي تصل إلى إجمالي الإصدار البالغ 1 مليار عملة. تغطي توزيع هذه العملات أغراض متعددة، بما في ذلك مكافآت المجتمع وصندوق التنمية والسيولة وغيرها، حيث يتم تصميمها لتوفير فرص للمطورين والمستخدمين للمشاركة في بيئة الحوسبة غير المركزية، وتحفيز المستخدمين على المشاركة الفعالة في بناء النظام البيئي، وتحقيق الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة والتداول الاقتصادي.
قامت EMC بإطلاق نموذج اقتصادي مزدوج للعملة، بالإضافة إلى العملة الأساسية $EMC، تم إطلاق العملة المستقرة Credits كوسيلة للتداول في سوق EMC. يتمحور هذا الآلية حول حاجة المستخدمين لشراء Credits باستخدام $EMC، وخلال هذه العملية، سيتم تدمير $EMC بالكامل، مما يزيد من ندرته وقيمته. هذا التصميم ليس فقط مفيد للحفاظ على استقرار سعر $EMC، بل يجذب أيضًا المزيد من المستخدمين للانضمام إلى بيئة EMC.
نمط تضاغط العوائد لـ EMC يتضمن تضاغط العوائد الفعلية وتضاغط استهلاك قوة الحوسبة الخاص بالتعدين، ويستخدم للحفاظ على توازن العرض والطلب على العملة.
في آلية التضخم في العائدات ، يتم استخدام العملات المستقرة أو العملات الأخرى في التداول ، ثم يتم استئجارها عبر بروتوكول قوة الحوسبة. سيتم تحويل رسوم المعاملات على منصة RWA إلى $EMC وتدميرها ، حيث يحصل المؤجر على 80٪ من إيرادات الإيجار ، ويتم تدمير 20٪ منها. في الوقت نفسه ، سيحصل الطرفان في المعاملة على مكافأة بقيمة $EMC ، مما يعزز استخدام وتدمير العملة.
في ظل آلية الضائقة في قوة الحوسبة، يوفر EMC Hub مجموعة واسعة من خدمات قوة الحوسبة وتطبيقات الاشتراك، حيث يحتاج المستخدمون إلى تكديس العملات الرقمية الأخرى للحصول على هذه الخدمات. في هذه الحالة، سيتم تحويل أصول التكديس إلى $EMC وتخزينها في الحساب الاستهلاكي، ولا يمكن سحب $EMC المخزنة في الحساب الاستهلاكي، بل يتم تدميرها بعد استخدام الخدمة، مما يزيد من استهلاك $EMC ويعزز قيمتها.
5.3 إطلاق النموذج
انطلقت أول نشاط لإنتاج العملات (TGE) لعملة EMC في 9 نوفمبر 2023، وسيستمر خطة إطلاق العملة بأكملها لمدة 24 إلى 48 شهرًا، مما يشمل المستثمرين وفريق المشروع. خلال توزيع العملة، تشكل مكافآت النظام البيئي (بما في ذلك رمز الحوكمة) 47٪ من إجمالي العرض. بالإضافة إلى ذلك، تضمنت نظام الاقتصاد EMC آلية تضييق وخطة للتدمير، بهدف تعزيز القيمة طويلة الأمد للعملة من خلال تشغيل النظام البيئي من خلال هذه الإجراءات.
مشروع EMC هو مزيج من Web2 و Web3 التقليدي. بالمقارنة مع مشاريع Web2، فإن ميزته تكمن في استخدام عقدة GPU الموزعة، والتي يمكنها جمع موارد الحوسبة المتشتتة بشكل فعال وتخفيف عدم التوازن بين العرض والطلب الذي يتسبب فيه النظام المركزي التقليدي. بالمقارنة مع مشاريع Web3 الأخرى، فإن EMC يقدم حلول تدريب نماذج AI بتكلفة فعالة من خلال دمج AI و DePIN العمق، ويقوم بإنشاء سوق لتبادل المعرفة والبيانات والأصول الحسابية، بالإضافة إلى آلية فريدة من نوعها لـ Credits التي يمكنها تسريع الدورة الاقتصادية وتوفير فرص جديدة للمستثمرين.
فيما يتعلق بتطبيقات المستقبل، تجعل EMC الحوسبة العالية الأداء متاحة واقتصادية، وتفتح أيضًا أبواب تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمزيد من الصناعات.
على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن لـ EMC استخدام قوتها في قوة الحوسبة لدعم معالجة البيانات الطبية بمقياس كبير، وتعزيز تحقيق الرعاية الصحية الشخصية والتشخيص الدقيق، ومن خلال تحليل البيانات التاريخية للمرضى والمعلومات الجينية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا وضع خطط علاجية بكفاءة أكبر؛ في صناعة الخدمات المالية، يمكن استخدام قوة الحوسبة لـ EMC لمعالجة المعاملات المالية المعقدة وتقييم المخاطر، مع الحفاظ على سلامة البيانات وشفافيتها بالوقت نفسه.
التطبيقات ذات الإمكانات الكبيرة تتركز في مجال المدن الذكية وانترنت الأشياء، وتعمل البنية التحتية الموزعة لـ EMC على دعم معالجة البيانات في الوقت الحقيقي لعدد كبير من الأجهزة، وتعزز تحسين أنظمة المرور الذكي وإدارة الطاقة وغيرها، مما يعزز كفاءة تشغيل المدينة واستدامتها.
حالياً، تكنولوجيا هندسة النماذج الكبيرة نسبياً ناضجة، ولكن استقرار قوة الحوسبة وموثوقية تغليف الكود لا تزال تحتاج إلى متابعة وتحسين مستمر. نظراً لأن مشروع EMC يقع في مسار ساخن لـ DEP، فإن لديه إمكانية أولية في تجربة العميل (CX). من ناحية أخرى، من الواضح من المعلومات المفصح عنها أن خلفية المشروع صينية بشكل واضح، وبالتالي قد تحتاج التوسع السوقي في المستقبل إلى استراتيجيات متنوعة لتعزيز التأثير العالمي.
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.
EMC: دفع قوة جديدة في دمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين
1. مقدمة
في ظل التطور السريع للتكنولوجيا، يصبح التكامل بين الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل محطة اهتمام جديدة، بينما يبدأ بناء قوة الحوسبة DePin المستندة إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) في مجال Web3 في إثارة موجة جديدة.
في السنوات الأخيرة ، استخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع زاد في الطلب على قوة الحوسبة من قبل العديد من الصناعات. ومع ذلك ، يجعل احتكار وحدات المعالجة الرسومية عالية الأداء في السوق من الصعب على العديد من الشركات الصغيرة والمتوسطة الحصول على الدعم المطلوب لقوة الحوسبة. إن إنشاء مشروع EMC (Edge Matrix Computing) يهدف إلى حل مشكلة نقص قوة الحوسبة الصغيرة من خلال دمج موارد بطاقات الرسومات الشاغرة حول العالم.
قدم فريق EMC مفهوم "دي آي"، وهو يختلف عن خدمات سحابة GPU التقليدية، حيث يوفر هذا المشروع نموذج تدريب AI فعال من خلال منصة جدولة قوة الحوسبة الخاصة به، مما يسمح للمطورين بالحصول على موارد الحساب بتكلفة منخفضة. يعزز هذا الابتكار تكامل الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل في استخدام الموارد ومشاركة البيانات وغيرها من الجوانب، مما يعزز تنمية البيئة البيئية للويب 3 ويخلق قيمة تطبيقية حقيقية.
2. ملخص مشروع EMC
2.1 معلومات أساسية عن المشروع
EMC (Edge Matrix Computing) تأسست في عام 2022، وهي شبكة تطبيقات الذكاء الصناعي عالية الأداء اللامركزية، تهدف إلى حل التناقضات غير الكافية بين تطوير تقنيات الذكاء الصناعي وموارد قوة الحوسبة GPU. حتى أكتوبر 2024، تم إنشاء شبكة قوة الحوسبة ومجتمع AI+Web3 في أكثر من 30 دولة ومنطقة حول العالم، ملتزمة بتوفير فرص أكثر مساواة وانفتاحًا لريادي الأعمال والمطورين.
باعتبارها أول منصة في مجال Web3 تحقق الاتصال السلس بين أصول قوة الحوسبة GPU وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، تواجه منتجات EMC الأساسية مختلف سيناريوهات تطبيقات الذكاء الاصطناعي و Web3، وقد بنيت خدمة قوة الحوسبة موزعة عالية الأداء DEP. على سبيل المثال، يتولى EMC Hub جدولة القوة الحوسبة اللامركزية، ويوفر موارد قوة الحوسبة على مستوى العالم، مما يساعد مطوري الذكاء الاصطناعي على إكمال المهام بكفاءة؛ بينما يركز JarvisBot على تطبيقات الخدمات الذكية الغنية، ويقوم بتحسين تجربة المستخدم من خلال العمق القوة الحوسبة، ويوفر دعمًا ذكيًا لمختلف سيناريوهات الأعمال؛ ويهدف OmniMuse كمنصة مبتكرة إلى تعزيز بحث وتعميم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
في هذا السياق، تلتزم EMC بتعزيز بناء بيئة الذكاء الاصطناعي غير المركزية، حيث توفر للمطورين موارد حوسبة منخفضة التكلفة وعالية الكفاءة، وتفتح أفاقًا جديدة لتطبيقات الابتكار في جميع الصناعات. من خلال دمج قوة الحوسبة الموزعة والعقود الذكية وخدمات الذكاء الاصطناعي، تطمح EMC في أن تصبح قوة دافعة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين في المستقبل، وتوفير مساحة تطوير أوسع للمطورين ورواد الأعمال على مستوى العالم.
2.2 الفريق المؤسس
يتضمن فريق EMC الأساسي العديد من الخبراء الصناعيين ذوي الخلفية الواسعة في مجال الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي والتسويق: 01928374656574839201
مؤسس مشترك لشركة MC ورئيس مؤسسة EMC، حاصل على درجة MBA من جامعة Macquarie، لديه خبرة تزيد عن 20 عامًا في تطوير الأسواق العالمية، وكان سابقاً المدير العام لمنطقة الصين الكبرى في Improbable.io، ومدير عام عالمي لـ AWS (أمازون)، وحالياً مسؤول أساسي عن تجارة EMC في سنغافورة وتعزيزها عالمياً.
مؤسس مشارك ورئيس قسم التكنولوجيا في EMC، تخرج من كلية الهندسة في جامعة نانيانغ تكنولوجيكال (NTU)، وكان باحثًا في جامعة نانيانغ تكنولوجيكال. لديه خلفية تقنية غنية، وكان مسؤولًا عن التحول الرقمي في شركة ديلويت. كمؤسس مشترك لشركات JuzToday وShopperBoard، لديه خبرة في إدارة العديد من مشاريع الابتكار والتكنولوجيا.
عضو في مجلس إدارة مؤسسة EMC ومستشار للمنتجات والتكنولوجيا، مؤسس ورئيس تنفيذي لصندوق الاستثمار في مرحلة مبكر UCCVR وشركة VooX، كان مسؤولاً عن توسيع الأعمال في منطقة الصين الكبرى لشركة Unity و Microsoft، ولديه خبرة بارزة في مجال خدمات السحابة.
عضو في مجلس إدارة مؤسسة EMC ، ومستشار استراتيجية تسويق السوق العالمي ، ومؤسس Hashmeta ، وكان رئيسًا للمجتمع في StarNgage ، وشغل مناصب رفيعة في العديد من الشركات التكنولوجية ، متخصص في استراتيجيات السوق العالمية وبناء المجتمع.
2.3 الوضع الحالي للتمويل
حتى الآن، أكمل مشروع EMC عدة جولات من التمويل الهام، مما يظهر إمكانيات تطويره القوية في مجالي الذكاء الاصطناعي والويب3 على المستوى العالمي. تم إكمال جولة التمويل الأولى في يناير 2024، ومن بين المستثمرين الرئيسيين Swiss Bochsler Group، Future3 Campus، 1783 Labs، Frontier Research، DMC، VOFO Corp، Exabits.ai، Hashm ta، وCEEX Labs وغيرها من المؤسسات والشركات.
في شهر فبراير 2024 ، أعلن فريق EMC عن إكمال جولة تمويل استراتيجية بقيمة ملايين الدولارات الثانية ، بقيادة مجموعة Faculty و Flow Capital ، ومصادر تمويل تغطي مجتمع Web3 العالمي و DAOs ومجتمع مطوري الذكاء الاصطناعي ، مما يعزز مرة أخرى التصميم وتطوير وتنفيذ عقدة EMC وإعدادها.
في 30 أغسطس 2024، أعلنت EMC عن إكمال نجاح تمويل سلسلة A بقيمة 20 مليون دولار أمريكي، بقيادة Amber Group و P2 Ventures، وشارك فيها أيضًا مشاركون آخرون بما في ذلك One Comma و Kapley Judge and Associated Corporations و Cyberrock Venture Fund، وهي جهات استثمارية معروفة، مما يعزز موقعها في الصناعة كمنصة توزيع الحوسبة اللامركزية ومبتكرة الذكاء الاصطناعي.
2.4 الموارد ذات الصلة
3. مزايا المشروع
3.1 توزيع GPU
في ظل سيطرة شركات مثل NVIDIA على سوق GPU العالية الأداء، استفادت EMC من شبكتها الموزعة وقوة الحوسبة الفريدة، واستخدمت الموارد الشاغرة للـGPU في جميع أنحاء العالم لحل مشكلة عدم التوازن بين العرض والطلب على قوة الحوسبة بشكل فعال. وخاصة بعد دمج ETH، تسبب إغلاق العديد من مزارع التعدين في الكثير من الأجهزة الشاغرة، وهذا يوفر فرصة لـ EMC لتقديم دعم قوة الحوسبة بتكلفة منخفضة لمطوري الذكاء الاصطناعي.
حاليًا، تم نشر أكثر من 100 عقدة GPU على شبكة EMC، تغطي عدة دول ومناطق حول العالم، وتشمل الطرازات الرئيسية A100، H100، RTX 4090 و3090، وتوفر هذه موارد قوة الحوسبة من خلال مراكز بيانات الإنترنت (IDC)، ومزودي خدمات السحابة (CSP)، ومزارع التعدين (Mining farm)، ومحطات العمل EMC AI المصممة خصيصًا لتطوير الذكاء الاصطناعي. تعتمد شبكة EMC آلية تجمع بين إثبات العمل (PoW) وإثبات الحصة (PoS)، حيث يحصل المشاركون على مكافآت عملة من خلال تقديم قوة الحوسبة والتكديس، مما يتيح تحقيق عوائد مزدوجة من التعدين والتكديس.
من حيث الأداء، يتم التركيز في تصميم EMC AI Workstation على الاستخدام الفوري. تم تجهيز المنتجات الأولية بأجهزة عالية الأداء مثل معالج Intel Core i7 وقرص صلب بسعة 2 تيرابايت وذاكرة DDR5 بسعة 32 جيجابايت وسطح مكتب RTX 4090، مما يضمن توافر الموارد الحسابية وقدرة معالجة البيانات المطلوبة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة وتوفير بيئة عمل فعالة للمستخدمين وتعزيز الابتكار والتطوير في النظام البيئي بأكمله.
3.2 البيئة البيئية DeAI الابتكارية
EMC من خلال بنيتها الفريدة للاللامركزية الذكاء الاصطناعي (DeAI)، قامت ببناء نظام كامل من البنية التحتية إلى تطوير التطبيقات، حيث يكون الأساس هو الافتتاحية والشفافية والديمقراطية، بهدف حل مشكلة الذكاء الاصطناعي التقليدي من خلال نماذج وبيانات وقوة الحوسبة الاللامركزية. على سبيل المثال، تكون نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية غالبًا ما تكون تحت سيطرة عدد قليل من الشركات، مما يؤدي إلى إغلاق البيانات والخوارزميات. بينما في نظام DeAI لدى EMC، تتم مشاركة البيانات والخوارزميات من خلال الشبكة الموزعة، حيث يمكن للمستخدمين إدارة البيانات بشكل مستقل، مما يثري بشكل كبير البيئة البيانية ويعزز إسهام المستخدمين وحق السيطرة على نماذج الذكاء الاصطناعي.
في وقت قرب حلول السوق الصاعدة، تزداد حاجة السوق إلى التكنولوجيا الجديدة ونماذج الابتكار بشكل ملح، وتجمع الذكاء الاصطناعي وWeb3 هو اتجاه مهم للسوق المستقبلي. من خلال دمج هذين المجالين الساخنين، أنشأت EMC سرداً جديداً للسوق، مما يوفر فرص استثمارية جديدة للمستثمرين، خاصة في سوق تطوير وتطبيق الذكاء الاصطناعي غير المركزي، حيث من المتوقع أن يثير موجة جديدة من الاستثمارات.
3.3 العملة المزدوجة + الإنقاص المزدوج
تعتمد EMC على نموذج "عملة مزدوجة + تضاؤل مزدوج": تُستخدم عملة واحدة للحكم والمشاركة في قرارات النظام البيئي، بينما تعمل عملة أخرى كوسيط تبادل رئيسي. هذا التصميم يعزز مرونة المشروع، مما يتيح للعملات الاثنين القيام بأدوارهما المختلفة في وظائف مختلفة.
وبالإضافة إلى ذلك ، يقوم آلية إنكماش EMC بتقليل مزود التداول للعملة من خلال تصميم اقتصادي محدد ، مما يضمن ندرتها. على وجه التحديد ، يتضمن ذلك إعادة شراء العملة بشكل منتظم لتقليل مزود التداول في السوق ، وأيضًا إسقاط مزيد من مزود التداول من خلال تدمير جزء من العملة (مثل الرسوم المفروضة في المعاملات). تساهم هذه الآلية ليس فقط في الحفاظ على ندرة العملة ، بل تعزز أيضًا قيمتها على المدى الطويل.
في مجتمع EMC، يمكن للمستخدمين الاندماج بنشاط في بيئة EMC من خلال الإيداع، المشاركة في تداول الأصول الحقيقية (RWA) وبيع نماذج الذكاء الاصطناعي وغيرها من الطرق، مما يعزز تداول واستخدام العملة. بشكل عام، يؤسس هذا النموذج المزدوج للعملة والانكماش المزدوج أساسا اقتصاديًا قويًا لـ EMC، ومع نماذج العوائد المتنوعة، يشجع المزيد من المطورين والمستخدمين على المشاركة في نظام البيئة EMC.
3.4 منخفضة العتبة التكنولوجية
EMC قامت بتخفيض حاجز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال إطلاق أداة EMC Hub بشكل كبير. يمكن للمطورين استخدام مجموعة SDK وأدواتها الغنية لإنشاء ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسهولة. هذه المنصة المفتوحة والسهلة الاستخدام للتطوير ليست فقط قادرة على جذب المزيد من المطورين للانضمام إلى بيئة EMC، ولكنها تعزز أيضًا انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي في بيئة الويب3، مما يمهد الطريق لتطبيق سريع لتقنيات الذكاء الاصطناعي الذكية.
4. مقدمة في بيئة EMC
كمشروع يجمع بين الذكاء الاصطناعي وتقنية الويب3، تنقسم بيئة EMC البيئة الكاملة إلى أربع طبقات، وهي طبقة البروتوكول، طبقة الشبكة، طبقة التطبيق وطبقة الأصول. من الناحية التقنية، يتم توفير حلول قوية للحوسبة الذكية فعالة للمستخدمين من خلال هيكل الشبكة المميز وجدولة قوة الحوسبة الحافة وتصميم العقدة متعددة المستويات.![]()
تشكيل البيئة البيئية (المصدر: Edge Matrix Chain (emc.network))
4.1 بروتوكول EMC
EMC Protocol هو نظام جدولة قوة الحوسبة الموزعة قائم على بيئة EVM، يعتمد على البنية التحتية عالية الأداء للسلسلة الرئيسية Arbitrum One لتنفيذ تقديم والتحقق من الحالة الذاتية لتلبية الاحتياجات الحسابية العالية لمهام تدريب الذكاء الاصطناعي عن طريق جدولة موارد قوة الحوسبة الشاغرة حول العالم.
كما هو موضح في الشكل أدناه، يمكن تقسيم توبولوجيا شبكة EMC إلى أربعة أنواع من العقدة: عقدة الحساب Computing Nodes وعقدة المناوبة Router Nodes وعقدة التحقق Validator Nodes وطبقة تخزين المعاملات Transaction Storage - يتم تنسيق هذه العقدة التي تتحمل مسؤولية وظائف مختلفة ، ونقل تنفيذ عمليات التداول والتأكيد ، والتعاون في إكمال مهام تدريب وتحليل نماذج الذكاء الاصطناعي ؛ في النهاية ، سيتم تخزين حالة جميع الصفقات ونتائج مهام الحساب في طبقة تخزين المعاملات في Arbitrum One ، مما يضمن الإمكانية الطويلة الأمد للبيانات.
تعتمد تطبيقات التكنولوجيا الأساسية لبروتوكول التوافق الكهرومغناطيسي على آليات التقديم والتحقق الفعالة ، مما يمنحه ميزة فريدة في قوة جدولة الحوسبة وإدارة التحقق من الصحة. أولا ، يتم تسجيل آلية الالتزام عن طريق تعبئة آلة الحالة كهيكل التزام وإرسالها إلى Arbitrum السلسلة الرئيسية ، تسمى "الالتزام". في هذه المرحلة ، يمكن للمستخدم اتخاذ الخطوة التالية على الفور دون الحاجة إلى انتظار اكتمال التأكيد الفعلي. بمجرد تقديم المعاملة إلى العقد الذكي، تعتبر مكتملة، وتتم العملية برمتها بشكل غير متزامن، على الرغم من أنها تستغرق بعض الوقت، ولكن تصور وقت الإستجابة يتضاءل إلى حد كبير.
في آلية الحصة الإثباتية، تقوم العقدة المدققة بأداء واجباتها من خلال التكديس بالعملة EMC لضمان العدالة والموثوقية. في حالة فشل التحقق، قد يتم حجز المواد المدقوقة، مما يعزز أمان النظام بشكل أكبر. يرتبط آلية الحوافز بكمية التكديس بالعملة EMC، حيث تتمتع العقدة ذات التكديس الأكثر بالأولوية في أن تصبح مدققًا، ويعتمد توجيه الذكاء الاصطناعي أيضًا على التكديس لضمان توزيع الأولويات والاستقرار في المهام. هناك خياران للعقدة الحاسوبية: التكديس بالعملة EMC للحصول على مكافأة أعلى، أو اختيار تنفيذ المهام التي لا تتطلب قوة حوسبة طويلة، مما يزيد من المرونة والربحية في العمليات، وهو مناسب بشكل خاص للعقدة الصغيرة.
وفي الوقت نفسه، قام بروتوكول EMC بزيادة كبيرة في كفاءة استخدام قوة الحوسبة من خلال جدولة الحوسبة الحافة. بالمقارنة مع مراكز البيانات المركزية التقليدية، يقوم شبكة EMC بالوصول إلى موارد GPU الشاغرة على مستوى العالم، وتحسين توزيع القدرة الحسابية. من خلال التعاون مع شبكة شركاء EMC (EPN)، حقق EMC دعمًا لقوة الحوسبة على مستوى عالمي، مما يضمن استقرار النظام وقابليته للتوسع في حالات التوافق الشديدة. يتيح هذا التصميم لبروتوكول EMC التعامل بفعالية مع تحديات بيئة الحوسبة المعقدة الحالية، ويوفر أساسًا قويًا للذكاء الاصطناعي والتطبيقات الحية.
4.2 EMC هب
يقوم منصة EMC HUB بتكامل مستودع نماذج الذكاء الاصطناعي مع الموارد الحسابية لجعل التطوير والنشر أكثر كفاءة. بالنسبة للمطورين ، يمكنهم تجميع نماذج الذكاء الاصطناعي في حاوية Docker وتحميلها على المنصة ، مع رمز العينة ووصف المعلمات ، للحصول على مكافأة المنصة. يقلل هذا الآلية بشكل كبير من العبء الذي يتحمله المطور في نشر وتوزيع النماذج. بالتالي ، يمكن للمستخدمين تشغيل حاويات Docker لهذه النماذج بسهولة وبسرعة عن طريق الاشتراك في عقدة الحساب وتشغيلها بنقرة واحدة ، وسيقوم النظام تلقائياً بتكوين واجهة برمجة التطبيقات المناسبة.
في جدولة قوة الحوسبة، يعتمد EMC Hub على التعاون بين التوجيه الذكي والعقدة: الأول يحسن المسارات ونقل البيانات، بينما يقوم الأخير بتنفيذ المهام الحسابية، من خلال جدولة ديناميكية لموارد وحدة معالجة الرسومات في مجموعة الحسابات، ثم يقوم بتخصيصها بذكاء وفقًا لحمولة المهمة والأولوية. بالمقارنة مع الطرق التقليدية، يتجنب هذا النمط العملي عمليات شراء الخدمات السحابية المعقدة واختيار النموذج ونشر البيئة، مما يساعد المطورين على التركيز أكثر على الابتكار.
من حيث الأمان والكفاءة، يعتمد EMC Hub على خوارزمية الإجماع بنظام PoS+PoW المختلط، حيث يوجد إجمالًا 3F+1 عقدة تحقق للحفاظ على الآلية، ويتم التحقق منها بواسطة خوارزمية تحمل الخطأ البيزنطي (IBFT) بنسبة 2/3، في حين يضمن PoS أمان العقدة ويمنع الهجمات الخبيثة، بينما يقوم PoW بالتحقق من اكتمال المهام الحسابية. هذا الآلية المختلطة ليس فقط تعزز أمان المنصة، بل تقلل أيضًا من دورة تدريب الذكاء الاصطناعي. ووفقًا للإحصاءات، يبلغ تكلفة هذا النوع من الطرق فقط 30% من الطرق التقليدية، مما يقلل العمل الإضافي إلى ساعات معدودة فقط.
4.2.1 جارفيس بوت
Jarvis هو منصة تطوير AI ثورية تعتمد على العمارة اللامركزية لشبكة EMC ويجمع بين خوارزميات العمق والتعلم العميق، مما يجعله ليس مجرد روبوت دردشة AI بل يرفع دقة توزيع قوة الحوسبة ويقوم بمعالجة المهام الحسابية المعقدة وتدريب النماذج بشكل آلي، ويحسّن عملية نشر AI مع الحفاظ على القدرة القوية على الحوار.
من الناحية الوظيفية ، يوفر JarvisBot تطبيقات AI متعددة ، بما في ذلك إنشاء النصوص والصور والترجمة وإعادة كتابة المقالات وما إلى ذلك. في الوقت نفسه ، يمكن للمستخدمين إنشاء روبوتات مخصصة للاستخدام في دعم العملاء وتوليد العملاء المحتملين وتحديث الطلبات والتوصيات الشخصية وما إلى ذلك. من خلال دمج نموذج الاقتصاد Web3 ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من خدمات AI وكذلك الحصول على أرباح من خلال المساهمة في الموارد. هذا التصميم يجعل JarvisBot مختلفًا عن تطبيقات AI التقليدية التي يمكن للمستخدمين فقط الاشتراك فيها ، ويحقق حقاً في تطوير وإبداع AI بشكل مشترك. هذا النمط يجعله شائعًا جدًا في السوق.
بالإضافة إلى ذلك ، يبسط JarvisBot إلى حد كبير عملية نشر نماذج الذكاء الاصطناعي حسب التصميم ، ومن خلال أدوات Web3 التي يوفرها JarvisBot ، يمكن للمطورين بسهولة استدعاء وظائفه لإطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة دون تكوين يدوي ممل ، مما لا يحسن كفاءة تدريب النموذج فحسب ، بل يوفر أيضا حلا أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة لمجال تطوير الذكاء الاصطناعي و DeAI ، مما يجعله الإصدار اللامركزي من "ChatGPT".
4.2.2 أومني ميوز
OmniMuse هي منصة مبتكرة تهدف إلى تعزيز تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي من خلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي (DeAI). تقدم هذه المنصة مجموعة من الوظائف بما في ذلك قوالب وأطر عقود ذكية قابلة للتخصيص مصممة خصيصًا لصب النماذج والمعاملات ومشاركة البيانات، مما يسرع بشكل كبير عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، تضمن OmniMuse تكامل أدوات تطوير سلسة لتقنية سلسلة الكتل، مما يبسط إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تستخدم OmniMuse حلول التخزين اللامركزية مثل FIL لضمان دائمية وعدم قابلية التلاعب لأصول البيانات ، وتعزيز المشاركة الآمنة للبيانات والتداول. نظرًا لاستفادة OmniMuse من ميزات الخصوصية والأمان الحديثة التي توفرها أدوات التشفير المتقدمة مثل التشفير الهومومورفي والحساب الآمن متعدد الأطراف والحساب القابل للتحقق ، فإنه يزيد من أمان المنصة بشكل أكبر.
بالإضافة إلى ذلك ، سيكون متجر DeAI المستمر من OmniMuse منصة مبتكرة لجمع تطبيقات اللامركزية الذكاء الاصطناعي لمساعدة المستخدمين على اكتشاف أحدث تطبيقات التكنولوجيا الذكية والوصول إليها. يوفر DeAI Store اللامركزية الذكاء الاصطناعي تخزين البيانات وقوالب العقد الذكي وأطر التطوير ، مع دمج أدوات التشفير لضمان خصوصية المستخدم وأمانه. تهدف المنصة إلى خلق بيئة تعاونية بدون "حدود" تقنية للجميع لإطلاق العنان للإمكانات الهائلة الذكاء الاصطناعي وجذب العديد من مطوري الذكاء الاصطناعي والمبدعين والمستخدمين للانضمام وتعزيز الابتكار والتطوير الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا بشكل مشترك.
4.3 إطار عمل Openverse
على أساس EMC Hub، قام Openverse بتوسيع الوظائف بشكل أكبر، ودمج العديد من أدوات التطوير و SDK، وتعزيز قدرة المطورين على التطبيق في بيئة اللامركزية، وتعزيز التكامل السلس مع EMC Hub، مما يتيح للمطورين نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي بسرعة.
من الناحية الوظيفية ، Openverse هي منصة تكامل مطوري Web3 مع مجموعة متنوعة من أدوات SDK ، بما في ذلك EMC SDK و Web3 SDK و 3D Scene SDK و DID SDK ، ويمكن لهذه الأدوات دعم وظائف Web3 الأساسية ، على سبيل المثال ، يمكن لـ 3D Scene SDK بناء عوالم افتراضية ثلاثية الأبعاد بسرعة ، بينما يوفر DID SDK التحقق من الهوية على مستوى كتلة ، ويضمن أمان الخصوصية للبيانات.
المطورون ليس فقط يمكنهم تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي إلى المنصة، ولكنهم أيضًا يمكنهم بسهولة تشغيل وإدارة حالات الذكاء الاصطناعي من خلال وظيفة النشر الفوري في Openverse، مما يبسط عملية التطوير. هذه المنصة المتكاملة بشكل كبير انخفضت عتبة تطوير الويب3، مما يمكن المطورين من التركيز بشكل أفضل على الابتكار في التطبيقات ونمو الأعمال.
5. ملخص العملة المتعلقة
5.1 توزيع العملة
$EMC هو عملة مستندة إلى سلسلة Arbitrum One العملة، والتي تصل إلى إجمالي الإصدار البالغ 1 مليار عملة. تغطي توزيع هذه العملات أغراض متعددة، بما في ذلك مكافآت المجتمع وصندوق التنمية والسيولة وغيرها، حيث يتم تصميمها لتوفير فرص للمطورين والمستخدمين للمشاركة في بيئة الحوسبة غير المركزية، وتحفيز المستخدمين على المشاركة الفعالة في بناء النظام البيئي، وتحقيق الاستخدام الفعال لقوة الحوسبة والتداول الاقتصادي.
5.2 نمط تضاؤل الأرباح
قامت EMC بإطلاق نموذج اقتصادي مزدوج للعملة، بالإضافة إلى العملة الأساسية $EMC، تم إطلاق العملة المستقرة Credits كوسيلة للتداول في سوق EMC. يتمحور هذا الآلية حول حاجة المستخدمين لشراء Credits باستخدام $EMC، وخلال هذه العملية، سيتم تدمير $EMC بالكامل، مما يزيد من ندرته وقيمته. هذا التصميم ليس فقط مفيد للحفاظ على استقرار سعر $EMC، بل يجذب أيضًا المزيد من المستخدمين للانضمام إلى بيئة EMC.
نمط تضاغط العوائد لـ EMC يتضمن تضاغط العوائد الفعلية وتضاغط استهلاك قوة الحوسبة الخاص بالتعدين، ويستخدم للحفاظ على توازن العرض والطلب على العملة.
5.3 إطلاق النموذج
انطلقت أول نشاط لإنتاج العملات (TGE) لعملة EMC في 9 نوفمبر 2023، وسيستمر خطة إطلاق العملة بأكملها لمدة 24 إلى 48 شهرًا، مما يشمل المستثمرين وفريق المشروع. خلال توزيع العملة، تشكل مكافآت النظام البيئي (بما في ذلك رمز الحوكمة) 47٪ من إجمالي العرض. بالإضافة إلى ذلك، تضمنت نظام الاقتصاد EMC آلية تضييق وخطة للتدمير، بهدف تعزيز القيمة طويلة الأمد للعملة من خلال تشغيل النظام البيئي من خلال هذه الإجراءات.
6. تحليل القيمة المستقبلية
مشروع EMC هو مزيج من Web2 و Web3 التقليدي. بالمقارنة مع مشاريع Web2، فإن ميزته تكمن في استخدام عقدة GPU الموزعة، والتي يمكنها جمع موارد الحوسبة المتشتتة بشكل فعال وتخفيف عدم التوازن بين العرض والطلب الذي يتسبب فيه النظام المركزي التقليدي. بالمقارنة مع مشاريع Web3 الأخرى، فإن EMC يقدم حلول تدريب نماذج AI بتكلفة فعالة من خلال دمج AI و DePIN العمق، ويقوم بإنشاء سوق لتبادل المعرفة والبيانات والأصول الحسابية، بالإضافة إلى آلية فريدة من نوعها لـ Credits التي يمكنها تسريع الدورة الاقتصادية وتوفير فرص جديدة للمستثمرين.
فيما يتعلق بتطبيقات المستقبل، تجعل EMC الحوسبة العالية الأداء متاحة واقتصادية، وتفتح أيضًا أبواب تطبيقات الذكاء الاصطناعي لمزيد من الصناعات.
على سبيل المثال، في مجال الرعاية الصحية، يمكن لـ EMC استخدام قوتها في قوة الحوسبة لدعم معالجة البيانات الطبية بمقياس كبير، وتعزيز تحقيق الرعاية الصحية الشخصية والتشخيص الدقيق، ومن خلال تحليل البيانات التاريخية للمرضى والمعلومات الجينية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا وضع خطط علاجية بكفاءة أكبر؛ في صناعة الخدمات المالية، يمكن استخدام قوة الحوسبة لـ EMC لمعالجة المعاملات المالية المعقدة وتقييم المخاطر، مع الحفاظ على سلامة البيانات وشفافيتها بالوقت نفسه.
التطبيقات ذات الإمكانات الكبيرة تتركز في مجال المدن الذكية وانترنت الأشياء، وتعمل البنية التحتية الموزعة لـ EMC على دعم معالجة البيانات في الوقت الحقيقي لعدد كبير من الأجهزة، وتعزز تحسين أنظمة المرور الذكي وإدارة الطاقة وغيرها، مما يعزز كفاءة تشغيل المدينة واستدامتها.
حالياً، تكنولوجيا هندسة النماذج الكبيرة نسبياً ناضجة، ولكن استقرار قوة الحوسبة وموثوقية تغليف الكود لا تزال تحتاج إلى متابعة وتحسين مستمر. نظراً لأن مشروع EMC يقع في مسار ساخن لـ DEP، فإن لديه إمكانية أولية في تجربة العميل (CX). من ناحية أخرى، من الواضح من المعلومات المفصح عنها أن خلفية المشروع صينية بشكل واضح، وبالتالي قد تحتاج التوسع السوقي في المستقبل إلى استراتيجيات متنوعة لتعزيز التأثير العالمي.