البلوكشين بيقدّم الحل اللي مستنّينه مايكروسوفت وAWS بيرجعوا خطوة في الذكاء الاصطناعي؟

البلوكشين بيقدّم الحل

مايكروسوفت وAWS بيرجعوا خطوة في الذكاء الاصطناعي

في خطوة بدت غير متوقعة من عمالقة التكنولوجيا، أعلنت شركتا Microsoft وAWS عن توقف مؤقت في مشاريع بناء مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. هذا التراجع ألقى الضوء على مشاكل جوهرية في النموذج المركزي لإدارة قدرات الذكاء الاصطناعي، وفتح الباب أمام نماذج جديدة، أبرزها الدمج بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، فيما يُعرف حاليًا بـ DeFAI (الذكاء الاصطناعي اللامركزي).

---

ليه الكبار فجأة وقّفوا الشغل؟

في بداية عام 2025، كانت التوقعات متفائلة بشدة تجاه الذكاء الاصطناعي، وكان يُنظر إليه كرافعة مستقبلية لصناعة التكنولوجيا. لكن إعلان مايكروسوفت وAWS عن تجميد مشاريع إنشاء مراكز بيانات AI، جاء بمثابة جرس إنذار للقطاع بأكمله.

وفقًا لكاي فافرزينيك، المؤسس المشارك لشبكة Impossible Cloud، فإن تراجع هذه الشركات ينبع من إدراكها أن النموذج المركزي لم يعد كافيًا لمجاراة سرعة واتساع تطور الذكاء الاصطناعي.

---

النموذج القديم مش نافع؟ أهو بيخنق السوق!

تواجه مراكز البيانات المركزية عدة عقبات، أبرزها:

حتى شركة OpenAI نفسها أبدت شكوكًا حول مدى جدوى استدامة التشغيل على المدى البعيد، وهو ما أقرّ به سام ألتمان ضمنيًا.

---

DeFAI هو الحل؟ طبعًا مش كلام بس، في أرقام كمان!

النموذج اللامركزي DeFAI، الذي يعتمد على البلوكشين لتوزيع موارد الذكاء الاصطناعي، أصبح البديل المحتمل. هذه الأنظمة تُوزّع المهام الحسابية على شبكة عالمية من الموارد بدلًا من تركيزها في مراكز ضخمة، وهو ما يوفر:

• مرونة تشغيلية أعلى

• سرعة في النشر

• توسّع حسب الطلب

• تقليل الاعتماد على رأس مال ضخم مقدمًا

شركات مثل Aethir و0G Labs أثبتت أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي ليس فقط ممكنًا، بل يمكن أن يكون مجديًا تجاريًا ويحقق أرباحًا.

---

يعني الذكاء الاصطناعي محتاج يفكر بطريقة مختلفة؟

تجربة شركة DeepSeek الصينية، التي طورت نموذج GenAI بتكلفة قليلة مقارنة بالمنافسين، أعادت النظر في جدوى الإنفاق الضخم على البنية التحتية. النماذج القائمة على كفاءة البرمجيات بدلًا من قوة العتاد فقط أثبتت فعاليتها.

فافرزينيك لخّص الأمر بقوله:

“مستقبل الذكاء الاصطناعي مش في المراكز العملاقة، لكن في الشبكات المفتوحة اللي تقدر تتوسع وتشتغل حسب الحاجة.”

---

قسم تعليمي: إزاي بيشتغل الذكاء الاصطناعي اللامركزي؟

المفهوم:

DeFAI أو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، هو نموذج جديد بيتم فيه توزيع المهام والبيانات على شبكة من الأجهزة (سيرفرات، GPU، إلخ) بدلًا من الاعتماد على مركز بيانات واحد.

الفوائد:

• تحسين كفاءة استخدام الموارد

• تقليل التكاليف التشغيلية

• زيادة الأمان من خلال التوزيع الجغرافي

• تمكين مطورين مستقلين وشركات ناشئة من استخدام قدرات AI قوية دون الحاجة لرأسمال ضخم

مثال:

شركة Aethir تستخدم نظام GPU-as-a-Service، اللي بيسمح للمستخدمين بالوصول إلى قدرة حوسبة عالية من خلال شبكة لامركزية من وحدات معالجة الرسوم (GPU) المنتشرة حول العالم.

---

شرح المصطلحات المعقدة

---

التوقعات المستقبلية

• من المتوقع أن تتبنى المزيد من الشركات الناشئة النموذج اللامركزي نظرًا لمرونته.

• من المحتمل أن تظهر تحالفات جديدة بين شركات البلوكشين ومطوري الذكاء الاصطناعي.

• قد تنخفض كلفة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال السنوات القادمة.

• قد نشهد تراجع في هيمنة شركات التقنية الكبرى إذا فشلوا في التكيّف مع هذا النموذج الجديد.

---

التوصيات والنصائح

• على المستثمرين التركيز على المشاريع التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

• على الحكومات التفكير في تشريعات تدعم النماذج اللامركزية بدلًا من التضييق عليها.

• على المطورين وصناع القرار البحث عن حلول بنية تحتية أكثر مرونة لتقنيات المستقبل.

---

الأسئلة الشائعة

1. ما سبب انسحاب Microsoft وAWS من مشاريع مراكز البيانات؟
لارتفاع التكاليف وصعوبة مواكبة سرعة التطور في الذكاء الاصطناعي باستخدام نموذج مركزي.

2. ما هو DeFAI؟
هو الذكاء الاصطناعي اللامركزي، يعتمد على توزيع قدرات الحوسبة عبر شبكة تعتمد على البلوكشين.

3. هل النموذج اللامركزي فعّال حقًا؟
نعم، وأثبتت شركات مثل Aethir و0G Labs أن النموذج فعّال تجاريًا وتقنيًا.

4. ما الفرق بين البنية المركزية واللامركزية؟
المركزية تعتمد على سيرفرات ضخمة في مكان محدد، بينما اللامركزية توزع المهام على شبكة عالمية من الأجهزة.

5. هل يمكن للذكاء الاصطناعي اللامركزي التفوق على النموذج التقليدي؟
مع التقدم التكنولوجي، الاحتمال كبير، خاصة من ناحية التكلفة والمرونة وسرعة النشر.