يدفع الذكاء الاصطناعي نحو دورة فائقة تؤدي إلى نقص في القدرة الحاسوبية، مع بروز Render وBittensor كمستفيدين رئيسيين

أخبار BlockBeats، 30 مايو، مع استمرار الطلب على تدريب ونمذجة الذكاء الاصطناعي في الازدياد، يظل العرض العالمي لمعالجات الرسومات عالية الأداء مشدودًا، وامتد وقت تسليم شرائح NVIDIA المتطورة لعدة أسابيع. يعتقد تحليل السوق أن مشروعات العملات المشفرة التي يمكنها دمج الطاقة الحاسوبية غير المستغلة وتقديم خدمات GPU لا مركزية من المتوقع أن تكون المستفيدة الرئيسية خلال دورة التوسع في قدرات الذكاء الاصطناعي الحاسوبية. تشمل أبرز مشروعات العملات المشفرة الحالية:

· Render (RENDER): ركزت في البداية على حسابات التصيير، وقد توسعت الآن إلى مجال استنتاجات الذكاء الاصطناعي، حيث تربط بين الطلب على القدرة الحاسوبية وقيمة الرمز المميز من خلال آلية Burn-and-Mint.

· Akash Network (AKT): منصة حوسبة سحابية لا مركزية، سجلت إنفاقًا قياسيًا على القدرة الحاسوبية بقيمة 5 ملايين دولار في الربع الأول من 2026، وتقدم خدمات تأجير GPU منخفضة التكلفة للشركات العاملة في الذكاء الاصطناعي.

· io.net (IO): تجمع عشرات الآلاف من وحدات GPU حول العالم، تدعي تقليص تكاليف الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 70%، وقد أصبحت مشروع بنية تحتية أساسي في مسار DePIN AI.

· Bittensor (TAO): تحفز المساهمين في النماذج والبيانات والطاقة الحاسوبية من خلال آلية "الإثبات الذكي" لبناء شبكة ذكاء اصطناعي لا مركزية.

يعتقد التحليل أنه مع استمرار الطلب المتسارع على وكلاء الذكاء الاصطناعي والوكلاء المستقلين والاستنتاج، من المتوقع أن تتولى الشبكات اللامركزية للطاقة الحاسوبية جزءًا من الطلب الذي يصعب على مزودي الخدمات السحابية التقليديين تلبيته. وبالمقارنة مع الخدمات المركزية مثل AWS وAzure، غالبًا ما تقدم هذه المنصات ميزة تكلفة تتراوح بين 50% إلى 90%، وتجذب موارد GPU العالمية غير المستغلة عبر الحوافز الرمزية.