عندما تصبح وحدات معالجة الرسوميات موارد إنتاج جديدة كليًا

ما تسعى DeepNodeAI للقيام به هو أمر مثير للاهتمام - تجميع موارد الحوسبة غير المستغلة في جميع أنحاء العالم لبناء شبكة فعلية لامركزية حقيقية. ببساطة، يعني ذلك السماح للموردين والمستفيدين بالتواصل مباشرة، مما يجعل موارد الحوسبة تتدفق مثل السلع.

لماذا تستحق هذه المسألة الاهتمام؟ تواجه تكوين موارد الحوسبة السحابية التقليدية مشاكل تتعلق بالعديد من الوسائط، وارتفاع التكاليف، وانخفاض الكفاءة. بينما تفكر DeepNodeAI في إعادة تشكيل هذا السوق بطريقة لامركزية - يمكن لمزودي GPU توصيل الموارد غير المستغلة بالشبكة، ويمكن لمطوري تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحصول على قوة الحوسبة المطلوبة في الوقت الفعلي، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف المعاملات بين الطرفين.

هذا ليس مجرد مفهوم تقني. لقد أطلق DeepNodeAI مؤخرًا شبكة الاختبار، مما يدل على أن المشروع لا يقتصر فقط على المرحلة النظرية، بل يقوم أيضًا بالتحقق الفعلي من بنية الشبكة الفيزيائية وآلية المطابقة الخاصة به.

من منظور واسع، مع النمو الهائل في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، أصبحت كفاءة مطابقة جانب الطلب مع جانب العرض في قوة الحوسبة فرصة تجارية جديدة. من يستطيع جعل هذا السوق سائلًا بطريقة لامركزية، قد يتمكن من تغيير قواعد اللعبة.