عندما تكون 80% من القدرة الحاسوبية السحابية العالمية في أيدي أكبر خمس شركات تكنولوجيا، تحاول Gonka AI أن تستمد الإلهام من بنية تحتية البيتكوين، من خلال شبكة لامركزية وآليات تحفيز مالي، لكسر احتكار القدرة الحاسوبية، ولجعل الذكاء الاصطناعي حقًا ملكًا للشعب. تستند هذه المقالة إلى مقال من The Round Trip، من إعداد PANews، تحريرًا وكتابةً.
(مقدمة سابقة: تحذير آخر مقابلة مع ماسك من أن “الإنسانية القديمة” تستعد للطرد: المكتب يتحول إلى طبقة العمال الزرق، والطاقة أهم بكثير من AI)
(معلومات إضافية: هوانغ رن هون يروج في CES2026 لقيادة شركة NVIDIA للسيارات الذاتية القيادة Alpamayo، منصة Rubin الجديدة: الذكاء الاصطناعي التوليدي للشاشات وصل إلى حدوده القصوى، القادم هو الذكاء الاصطناعي المادي)

فهرس المقالة

• من الألعاب، والواقع المعزز إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزي
• تصور Gonka AI على نمط “بيتكوين”
• كيف يعيد الشبكة اللامركزية تشكيل سوق القدرة الحاسوبية؟
• جدل فقاعة الذكاء الاصطناعي: هل هو موجة زمنية، أم انهيار رهانات محددة؟

مع تسونامي الذكاء الاصطناعي الذي يجتاح العالم بسرعة غير مسبوقة، بدأت سباق تسلح حول القدرة الحاسوبية. عندما تجاوزت قيمة NVIDIA السوقية تريليون دولار، واحتكرت عمالقة مثل AWS وGoogle Cloud تقريبًا سوق الحوسبة السحابية، وُضع تحدٍ عميق أمام جميع مبتكري الذكاء الاصطناعي: هل سيؤدي التركيز المفرط للقدرة الحاسوبية إلى قتل الابتكار المفتوح، ويجعل مستقبل AI محصورًا في “حديقة جدران” عدد قليل من الشركات؟

بخبرة ناجحة في بيع شركة بقيمة 60 مليون دولار لـ Snapchat، وتأسيس شركة Product Science التي تقدم خدمات تحسين أكواد الذكاء الاصطناعي للشركات الكبرى، فإن الأخوين ديفيد ودانييل لابورمان، مؤسسا Gonka AI، مع خبرتهما المستمرة من الحوسبة المتوازية إلى مجال الواقع المعزز، يقدمان رؤية فريدة لكسر هذا الجمود: بناء شبكة حوسبة لامركزية بالكامل يقودها المجتمع.

في سلسلة “Founder’s Talk” الجديدة من The Round Trip، التي تنتجها PANews وWeb3.com Ventures، شرحوا بالتفصيل لماذا استمدوا الإلهام من تاريخ بنية تحتية البيتكوين، محاولين من خلال إطار مالي مفتوح، تكرار “ثورة ASIC” في مجال AI، لكسر قيود تكلفة القدرة الحاسوبية. وشاركوا كيف نجحت Gonka AI في جذب استثمار بقيمة 50 مليون دولار من عمالقة الصناعة مثل Bitfury، وقدموا رؤى فريدة حول “فقاعة AI” الحالية.

من الألعاب، والواقع المعزز إلى الذكاء الاصطناعي اللامركزي

PANews: مرحبًا ديفيد ودانييل! سعداء بوجودكما معنا. أعلم أن لديكما خلفية تقنية عميقة، وأنكما تعملان في هذا المجال منذ سنوات. هل يمكن أن تشاركانا قصتكما مع جمهورنا؟

Gonka AI: مرحبًا بالجميع. أولًا، نحن أخوان، حياتنا ومسيرتنا المهنية دائمًا مرتبطة بشكل وثيق. يمكن تتبع بداية قصتنا إلى عام 2003، ومنذ ذلك الحين، بدأنا نطور اهتمامًا كبيرًا بالحوسبة المتوازية والشبكات اللامركزية.

لاحقًا، دخلنا مجال الألعاب عبر الإنترنت، وهو في جوهره نوع من الحوسبة المتوازية واسعة النطاق — آلاف اللاعبين يتفاعلون عبر الإنترنت في الوقت الحقيقي. لتحسين كفاءة إنتاج الرسوم المتحركة وتقليل التكاليف، انغمسنا أيضًا في مجال الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).

ومع الرؤية الحاسوبية، توجهنا نحو اتجاه جديد تمامًا: بدأنا في تطوير شخصيات افتراضية على Snapchat. كانت تجربة ناجحة جدًا، وفي النهاية اشترت Snapchat شركتنا مقابل 60 مليون دولار، مما شكل تحولًا مهمًا في مسيرتنا.

خلال العمل على مشاريع وشركات مختلفة، ظل لدينا دائمًا حلم: أن نخلق شيئًا يمكن أن يحدث تأثيرًا اجتماعيًا كبيرًا، خاصة في طرق التفاعل الاجتماعي. عندما دخل الذكاء الاصطناعي بشكل جديد — نماذج اللغة الكبيرة (LLM) — تغير كل شيء. لم يعد مجرد تعلم آلي كما عرفناه، بل أصبح أداة حقيقية للمحادثة، ويمكنها أن تساعدنا بشكل ملموس في حل المشكلات. رأينا أن الجيل الجديد من AI المبني على بنية Transformer، ليس مجرد نماذج لغوية. سواء في توليد الصور، الفيديو، أو في مجالات علم الأحياء والكيمياء والفيزياء، وحتى في تصميم وتشغيل المفاعلات النووية بكفاءة أكبر، فإن موجة AI هذه تؤثر على كل شيء تقريبًا.

بعد ذلك، سنشهد تطورًا سريعًا في برامج الروبوت، والسيارات الذاتية القيادة، وهذه التغييرات تحدث بسرعة كبيرة، في الوقت الحالي.

لكن، يصاحب ذلك قلق، ليس من نوع “الإنسان الآلي” الخيالي، بل قلق من التوازنات الحالية. حاليًا، حوالي 65% من القدرة الحاسوبية السحابية في العالم مملوكة لثلاث شركات أمريكية (AWS، Google Cloud)، وإذا أضفنا Alibaba وTencent من الصين، فإن هذه الخمسة تسيطر على ما يقرب من 80% من القدرة الحاسوبية السحابية العالمية. جوهر AI هو القدرة الحاسوبية، وفي المرحلة الحالية، AI يكاد يكون مرادفًا للقدرة الحاسوبية السحابية. تتنافس هذه الشركات بشدة للسيطرة على 100% من القدرة الحاسوبية لـ AI. وإذا استمر هذا التطور، سنصل إلى عالم غريب جدًا:

• استبدال العديد من الوظائف
• إعادة تشكيل الهيكل الاقتصادي بالكامل
• تغيير طرق عمل المجتمع

لذا، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو قضية حاسمة لا يمكن تجاهلها.

وهذا هو السبب في أننا وصلنا إلى قرار تأسيس Gonka AI.

PANews: بالفعل، أنتم لستم مبتدئين في مجال AI. قبل تأسيس Gonka AI، أسستم شركة Product Science، التي تلقت استثمارات من مؤسسات معروفة مثل Coatue، K5، Slow Ventures. هل يمكن أن تتحدثوا عن هذه التجربة، وكيف قادتكم في النهاية إلى Gonka؟

Gonka AI: بالتأكيد. خبرتنا السابقة كانت في الرؤية الحاسوبية، التي هي جوهر الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. أول تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي كانت في توليد الصور، وصناعة الرسوم المتحركة، ولهذا بنينا سمعتنا في صناعة التعلم الآلي.

بعد مغادرتنا Snapchat، أسسنا Product Science. هذه الشركة تستخدم AI لتحسين أكواد الشركات الكبرى مثل Walmart، JPMorgan، Airbnb. الآن، يُعرف أن AI يمكن أن يساعد في كتابة الكود، لكن الأهم هو ضمان أن تعمل هذه الأكواد بكفاءة عالية. قبل أن نوجه اهتمامنا بالكامل نحو Gonka وبنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، كان تحسين أداء الكود هو عملنا الأساسي.

تصور Gonka AI على نمط “بيتكوين”

PANews: ذكرت مشكلة التركيز في القدرة الحاسوبية، وهذا يثير القلق حقًا. مؤخرًا، تعطل كبير في Cloudflare أدى إلى تعطيل نصف عالم التشفير، وAWS تتعرض لأعطال متكررة، وتؤثر على العديد من التطبيقات. كيف ستعالج Gonka AI هذه المشكلة؟ يبدو أنها ليست شبكة سحابية لامركزية عامة، بل تركز أكثر على مجال AI.

Gonka AI: نعم، في مواجهة مشكلة التركيز المفرط للقدرة الحاسوبية، نرى أن الحل الوحيد هو اللامركزية.

على مستوى النماذج، رأينا مختبرات مستقلة مثل DeepSeek أثبتت قدرتها على تدريب نماذج عالية الجودة تضاهي عمالقة التكنولوجيا، لكن القدرة الحاسوبية لا تزال العقبة الأساسية. حاليًا، تعتمد العديد من المختبرات على بنية تحتية من شركات السحابة الكبرى، وفي مجال اللامركزية، لم تظهر بعد حلول بمقياس مماثل. حتى شبكة Gonka اللامركزية الحالية، Bittensor، تمتلك حوالي 5000 GPU من نوع مراكز البيانات، بينما شركات مثل OpenAI وxAI تبني مجموعات ضخمة من مئات الآلاف من GPU عالية الأداء. الفرق في الحجم هائل.

ندرك أن، لجعل AI حقًا ملكًا للشعب، وتجنب نقطة فشل واحدة، الحل هو بناء شبكة قدرة حاسوبية لامركزية بمقياس مماثل. هنا، استلهمنا بشكل كبير من البيتكوين. لم نرها فقط كـ “ذهب رقمي”، بل كواحدة من أعظم الأطر لبناء بنية تحتية ضخمة.

على مدى 15 عامًا، بنى مجتمع البيتكوين بنية تحتية مذهلة من خلال اللامركزية. اليوم، تمتلك شبكة البيتكوين حوالي 26 جيجاوات من مراكز البيانات، وهو يتجاوز مجموع Google وAmazon وMicrosoft وOpenAI وxAI. هذا مشروع ضخم بناه العديد من المشاركين المستقلين حول العالم، بهدف التخلص من النظام المركزي.

والمدهش أيضًا سرعة الابتكار في الأجهزة. خلال 15 عامًا، انخفض استهلاك الطاقة لعملية تعدين بيتكوين بسرعة من 5 ملايين جولار إلى 15 جول، أي تحسن بمقدار 300,000 مرة! نحن نؤمن أنه، إذا استطاع هذا التحول أن يحدث للقدرة الحاسوبية لـ AI، فإن “وفرة القدرة الحاسوبية” الحقيقية ستصبح ممكنة، وسيتمكن AI من خدمة كل إنسان على الأرض.

المذيع: لاحظت أن شركة Bitfury، أحد عمالقة بنية البيتكوين، أعلنت مؤخرًا استثمارًا بقيمة 50 مليون دولار فيكم. هل يعني ذلك أن السوق يرى نمطًا مشابهًا؟ البيتكوين جعل الطاقة “قابلة للتبادل”، لأنه يمكن تحويل الطاقة في سيبيريا أو وادي السيليكون إلى قيمة قدرة حاسوبية موحدة. هل أنتم تعملون على جعل القدرة الحاسوبية أيضًا “قابلة للتبادل”؟ مع حساسية AI للكمون، هل سيكون ذلك تحديًا؟

Gonka AI: نؤمن أن قصة مماثلة ستتكرر في مجال القدرة الحاسوبية. حاليًا، رقاقات NVIDIA باهظة الثمن، ومعظم تكاليف بناء مراكز البيانات لـ OpenAI وغيرها تذهب إلى NVIDIA. لكن إذا استطعنا تكرار ابتكار ASIC (دوائر متكاملة مخصصة) في مجال AI، فسيكون العالم مختلفًا تمامًا.

عندما تنخفض تكلفة وحدة القدرة الحاسوبية بشكل كبير، ستصبح تكلفة الطاقة مرة أخرى عاملًا رئيسيًا. شركات التعدين المبكرة والمصنعين للأجهزة، مثل Bitfury، تستثمر الآن في هذا النظام، وهو إشارة قوية: لقد أدركوا أن هناك نمطًا مشابهًا لنمو البيتكوين المبكر.

تذكر أن عام 2012، كانت وحدات GPU هي المعيار في التعدين، ولكن بعد بضع سنوات، أصبحت ASICs، بكفاءتها التي تفوق عشرات المرات على الرقائق العامة، الخيار الوحيد. ولم تكن الشركات التي صنعت هذه ASICs شركات تكنولوجيا عملاقة، بل كانت شركات ناشئة غير معروفة. هذا النجاح يرجع إلى إطار التحفيز المالي للبيتكوين:

• منافسة مفتوحة: أي شخص يستطيع تقديم أكبر قدر من القدرة الحاسوبية للشبكة، يحصل على أكبر حصة من الرموز.
• دورة إيجابية: مع ارتفاع سعر الرموز، تزداد المكافآت جاذبية، مما يحفز المزيد من الناس على زيادة القدرة الحاسوبية للشبكة.
• خفض عتبة الابتكار: شركة صغيرة في كوريا أو سان فرانسيسكو، يمكنها تصميم رقاقات أكثر كفاءة، بدون فريق مبيعات ضخم، أو علاقات مع عمالقة، أو حتى مستثمرين تقليديين، فقط بتوصيل الرقاقة بالشبكة، بمجرد إثبات فعاليتها، يمكنها البدء في الربح.

هذا الإطار يقلل بشكل كبير من عوائق وتعقيدات “إنتاج القدرة الحاسوبية”. نحن نؤمن أن هذا النمط سيتكرر في مجال شرائح AI. عندما يتم بناء البروتوكول، ويمكن للأجهزة أن تربط معداتها الحاسوبية لكسب المال، سواء كانت حواسيب شخصية، أو GPU من NVIDIA، أو القدرة الحاسوبية المستأجرة من مراكز البيانات، يمكنها جميعًا الانضمام إلى الشبكة والمساهمة. نتوقع خلال سنة أو اثنتين أن يقود هذا النموذج المالي المبتكر إلى زيادة قدرها مئات أو آلاف المرات في القدرة الحاسوبية لشبكة AI، مما يكسر قيود القدرة الحالية بشكل جذري.

كيف يعيد الشبكة اللامركزية تشكيل سوق القدرة الحاسوبية؟

PANews: هذا النموذج مثير للاهتمام، ويذكرني بقصة عمال التعدين الأوائل الذين استخدموا GPU غير مستعملة في المدارس. الآن، العديد من الشركات اشترت GPU باهظة الثمن مثل H100، لكنها غالبًا ما تكون غير مستخدمة، لأنها لا تعرف كيف تستغلها بشكل كامل. هل تجذب شبكتكم أيضًا مثل هؤلاء المستخدمين؟

Gonka AI: لقد واجهنا حالات مماثلة وأكثر إثارة. بعض الشركات الناشئة الناجحة جدًا في مجال AI، اشترت خلال موجة الاستثمار الأولى مئات من GPU من نوع H200، لكن حتى الآن، نصفها فقط يُستخدم بشكل فعال.

حالة أخرى أكثر شيوعًا، أن العديد من الشركات تستأجر قدرة مراكز البيانات الكبيرة لتشغيل نماذج مفتوحة المصدر. لاحقًا، اكتشفوا أنه يمكنهم أن يفعلوا شيئًا أذكى: بدلاً من تشغيل النماذج بشكل غير فعال، يمكنهم استخدام خدمات Gonka عبر API؛ وفي الوقت نفسه، يركبون عقد Gonka على GPU المستأجرة، ويشاركونها مع الشبكة. هكذا، يمكنهم استخدام نماذج AI، وكسب رموز مكافأة، وتحقيق كفاءة وعائد أعلى بكثير من السابق.

للاستخدام الفعال لوحدة GPU، تحتاج إلى معالجة آلاف الطلبات، وهو أمر صعب جدًا على مشروع واحد. لذلك، إما أن يتحملوا انخفاض الاستغلال على أجهزتهم الخاصة أو المستأجرة، أو يدفعوا رسوم API مرتفعة، وكلها ليست حلول مثالية. الانضمام إلى الشبكة، وكونك جزءًا من النظام البيئي، هو الخيار الأفضل.

العديد من المشاركين في شبكتنا ليسوا فقط “مخازن” للقدرة غير المستغلة. على سبيل المثال، مراكز البيانات مثل Gcore وHyperfusion، هم مشغلون تجاريون فعالون، وليس لديهم الكثير من القدرة غير المستغلة. لكن خلال الأشهر الماضية، اكتشفوا أن توصيل GPU بشبكة Gonka يمكن أن يحقق عوائد أعلى من تأجيرها للعملاء مباشرة، لأنهم يستفيدون من قيمة نمو الشبكة. لذلك، بدأوا تدريجيًا في نقل مئات من GPU من أنشطة التأجير إلى شبكتنا.

وهذا هو السبب في أن الشبكة يمكن أن تتوسع من آلاف إلى مئات الآلاف من GPU. على الرغم من أن عمالقة مثل OpenAI اشتروا معظم GPU في السوق، إلا أن مئات الآلاف من GPU لا تزال موزعة على مشاركين مستقلين. لا يستطيعون المنافسة بشكل فردي، لكن معًا، يمكن أن يشكلوا قوة هائلة.

وهذا المنطق ينطبق أيضًا على المستوى الوطني.

قبل عام، تواصلنا مع حكومات بعض الدول، وكان تفكيرهم السائد هو “نريد بناء مجموعات خاصة بنا، وإنشاء ذكاء اصطناعي سيادي”.

بعد عام، عندما التقينا بوزراء من الإمارات وكازاخستان، أدركوا تمامًا أن اللاعبين المستقلين الذين يمتلكون عددًا قليلاً من GPU لا يمكنهم المنافسة مع عمالقة السوق.

لكن، إذا انضموا جميعًا إلى شبكة لامركزية ضخمة وموثوقة، فسيظل بإمكانهم الحفاظ على سيادتهم، لأن كل واحد منهم يمكن أن يثق في شبكة لامركزية.

( جدل فقاعة الذكاء الاصطناعي: هل هو موجة زمنية، أم انهيار رهانات محددة؟

PANews: لا شك أن مجال AI يشهد حماسًا كبيرًا ونموًا سريعًا. لكن، مع توقعات المستثمرين والمستخدمين العالية، هل نحن في طريقنا إلى “فقاعة AI”؟ كثيرون يقارنونها بفقاعة الإنترنت عام 2000.

Gonka AI: سؤال مثير جدًا. عند النظر إلى فقاعة الإنترنت عام 2000، على الرغم من أن هناك “انفجارًا صغيرًا”، إلا أنه بعد 25 عامًا، كيف أصبح العالم؟ الإنترنت هو تحول تكنولوجي حقيقي، ونموذج الاقتصاد الذي أحدثه أيضًا حقيقي. الشركات التي ظهرت آنذاك أصبحت الآن عمالقة تريليونية، وغيرت حياتنا بشكل جذري.

مقارنةً بالإنترنت، فإن التغييرات التي سيجلبها AI ستكون أكثر تطرفًا وعمقًا. تخيل أنه خلال 30 إلى 50 سنة، سيكون لدى كل شخص روبوت شخصي يمكنه العمل في المصنع بدلاً منه، وهذا ليس خيالًا علميًا، بل واقع وشيك. لذلك، استثمار المليارات في هذه التقنية ليس غير عقلاني.

بالطبع، ستحدث إخفاقات، كما حدث في مجال رأس المال المخاطر خلال الثلاثين عامًا الماضية، حيث خسرت الكثير من الأموال، لكن بشكل عام، العائد على هذا المجال ضخم، وهو يغير العالم بشكل حقيقي.

لذا، هل هو فقاعة أم لا، يعتمد على وجهة نظرك. بعض الشركات ستفلس بسبب افتراضات خاطئة. على سبيل المثال، قد يكون تقييم Gonka للجدوى من اللامركزية خاطئًا؛ أو أن استثمارات اليوم في NVIDIA قد تكون فقاعة ضخمة.

تاريخيًا، حدثت مواقف مماثلة. في 2012، بسبب قصة العملات المشفرة، ارتفعت أسهم NVIDIA بشكل كبير، لأن السوق اعتقد أنها ستسيطر على سوق التعدين، لكن بعد ثورة ASIC، فقدت تقريبًا هذا السوق. الآن، AI يحقق نموًا أكبر في قيمة NVIDIA، لأن السوق يتوقع أن يكون سوقًا بقيمة تريليونات الدولارات. هذا التوقع قد يكون صحيحًا، لكن لا أحد يضمن أن NVIDIA ستظل دائمًا في الصدارة. وإذا حدثت ثورة ASIC مرة أخرى في مجال AI، فماذا سيحدث؟

تخيل لو أعادنا بناء كل قدرة البيتكوين الحالية، لكن باستخدام أحدث شرائح Blackwell من NVIDIA، ستحتاج لاستثمار 500 تريليون دولار! هذا واضح أنه غير مستدام.

لذا، نحن لا نتحدث عن “فقاعة AI” بالمعنى المباشر، بل عن “فقاعة رهانات على شركات وتقنيات معينة”. إذا كانت التقييمات الحالية لـ NVIDIA خاطئة، فربما تتضرر 5 إلى 7 شركات تريليونية، لكن هذا لا يعني أن AI نفسه فقاعة. تقنية AI لن تختفي، ولن يتوقف تطورها في تغيير الحياة والأعمال، فقط الشركات التي تحمل هذه القيم قد تتغير.

PANews: أتفق تمامًا. مثلما لا نقول الآن “أنا أستخدم الإنترنت”، بل “أنا أستخدم تطبيقًا معينًا”، وهذا التطبيق يستخدم الإنترنت. في المستقبل، ستستخدم كل التطبيقات AI بشكل أو بآخر، وسيصبح غير مرئي تقريبًا، حتى ننسى وجوده.

Gonka AI: تمامًا. إذا نظرت الآن إلى مخطط مؤشر ناسداك منذ إنشائه، ستجد أن الأزمة الكبرى عام 2000 كانت موجة صغيرة جدًا ضمن مسار النمو الذي استمر لعقود. في ذلك الوقت، اعتقد الناس أن كل شيء سيتم بيعه عبر الإنترنت خلال 5 سنوات، ولم يحدث ذلك، لكنه حدث خلال 15 سنة.

نفس الشيء مع AI. مستقبل وجود الروبوتات في كل مكان، قد لا يحدث خلال 5 سنوات، لكنه حتمي تقريبًا، ولا يمكن لأي قوة إيقافه. من هذا المنطلق، فإن النمو في الطلب على القدرة الحاسوبية بمقدار آلاف أو عشرات الآلاف من المرات هو أمر حتمي. نحن بحاجة إلى نموذج اقتصادي طويل الأمد، مثل البيتكوين، يدعم هذا الحلم لعقود قادمة.

![])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-954e738582-967d853ab4-8b7abd-e2c905###

(##