محادثة Gonka AI: احتكار الخمسة الكبار 80% من قوة الحوسبة، كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينتمي للجميع؟

المقابلة: الرحلة ذهابًا وإيابًا

الترجمة والتنظيم: يوليا، PANews

مع موجة الذكاء الاصطناعي التي تجتاح العالم بسرعة غير مسبوقة، بدأت سباق تسلح حول القدرة الحاسوبية. عندما تجاوزت قيمة شركة إنفيديا تريليون دولار، وسيطرت عمالقة مثل AWS وGoogle Cloud على الحوسبة السحابية، وُضع تحدٍ عميق أمام جميع مبتكري الذكاء الاصطناعي: هل ستؤدي集中 القدرة الحاسوبية إلى قتل الابتكار المفتوح وتحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي داخل “حديقة جدران” عدد قليل من الشركات؟

بخبرة ناجحة في بيع شركته بمبلغ 60 مليون دولار لـSnapchat، وتأسيس شركة Product Science التي تقدم خدمات تحسين أكواد الذكاء الاصطناعي للشركات الكبرى، يشارك الأخوان ديفيد ودانييل لابورمان، مؤسسا Gonka AI، اللذان يمتلكان خبرة من الحوسبة المتوازية إلى مجال الواقع المعزز، وجهة نظر فريدة لكسر هذا الجمود: بناء شبكة حوسبة ذكاء اصطناعي لامركزية بالكامل يقودها المجتمع.

في سلسلة “Founder’s Talk” الجديدة التي تنتجها PANews وWeb3.com Ventures، يشرح ديفيد ودانييل لماذا استلهما من تاريخ بنية تحتية البيتكوين، ويحاولان من خلال إطار مالي مفتوح إعادة إحياء “ثورة ASIC” في مجال الذكاء الاصطناعي، بهدف كسر قيود تكلفة القدرة الحاسوبية. يشاركان كيف نجحت Gonka AI في جذب استثمارات بقيمة 50 مليون دولار من عمالقة الصناعة مثل Bitfury، ويقدمان رؤى فريدة حول “فقاعة الذكاء الاصطناعي” 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 تشاركا جمهورنا قصتكما؟

Gonka AI: مرحبًا بالجميع. أولًا، نحن أخوان، حياتنا ومسيرتنا المهنية مرتبطة ارتباطًا وثيقًا. تبدأ قصتنا في عام 2003، ومنذ ذلك الحين، بدأنا نولي اهتمامًا كبيرًا بالحوسبة المتوازية والشبكات اللامركزية.

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

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

خلال عملنا على مشاريع وشركات مختلفة، كان لدينا دائمًا حلم: أن نخلق شيئًا يمكن أن يحدث تأثيرًا اجتماعيًا كبيرًا، خاصة في طرق تفاعل المجتمع. عندما دخل الذكاء الاصطناعي بشكل جديد — وهو النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) — تغير كل شيء. لم يعد مجرد تعلم آلي كما عرفناه، بل أداة حوار حقيقية، وقادرة على مساعدتنا في حل المشكلات بشكل فعال. رأينا أن الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي المبني على بنية Transformer ليس مجرد نماذج لغوية. سواء كان توليد الصور، الفيديو، أو الاختراقات في البيولوجيا والكيمياء والفيزياء، وحتى تصميم وتشغيل المفاعلات النووية بكفاءة أعلى، فإن موجة الذكاء الاصطناعي تؤثر على كل شيء تقريبًا.

بعد ذلك، سنشهد تطورًا سريعًا في برامج الروبوت، السيارات ذاتية القيادة، وهذه التغيرات تحدث بسرعة كبيرة، الآن.

لكن، يصاحب ذلك قلق، ليس من نوع “الإنسان الآلي” الخيالي، بل قلق من الواقع. حاليًا، حوالي 65% من القدرة الحاسوبية السحابية في العالم مملوكة لثلاث شركات أمريكية (AWS، Google Cloud، وغيرها)، وإذا أضفنا Alibaba وTencent من الصين، فإن هذه الخمسة تسيطر على ما يقرب من 80% من القدرة الحاسوبية السحابية العالمية. الجوهر في الذكاء الاصطناعي هو القدرة الحاسوبية، وفي المرحلة الحالية، يكاد يكون الذكاء الاصطناعي مرادفًا للقدرة الحاسوبية السحابية. تتنافس هذه الشركات بشدة للسيطرة على 100% من القدرة الحاسوبية للذكاء الاصطناعي. وإذا استمر هذا التطور، سندخل عالمًا غريبًا جدًا:

قليل من الشركات فقط ستملك وتتحكم في كل الذكاء الاصطناعي، وهذه الأنظمة ستقوم بـ:

• استبدال العديد من الوظائف
• إعادة تشكيل الهيكل الاقتصادي بأكمله
• تغيير طرق تشغيل المجتمع

لذا، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو قضية حاسمة لا مفر منها.

وهذا هو السبب في أننا وصلنا في النهاية إلى Gonka AI.

PANews: بالفعل، أنتم لستم مبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي. قبل تأسيس Gonka AI، أسستم شركة Product Science التي تلقت استثمارات من مؤسسات معروفة مثل Coatue وK5 وSlow Ventures. هل يمكن أن تتحدثوا عن هذه التجربة وكيف قادتكم في النهاية إلى Gonka؟

Gonka AI: بالتأكيد. نحن سابقًا عملنا بشكل مكثف في الرؤية الحاسوبية، والتي جوهرها هو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كانت أول تطبيقات عملية للذكاء الاصطناعي في مجالات توليد الصور وصناعة الرسوم المتحركة، مما أكسبنا سمعة في صناعة التعلم الآلي.

بعد مغادرتنا Snapchat، أسسنا Product Science. هذه الشركة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين أكواد الشركات الكبرى مثل Walmart، JPMorgan، Airbnb. الآن، يُعرف أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في كتابة الكود، لكن الأهم هو ضمان أن تعمل هذه الأكواد بكفاءة عالية. قبل أن نركز بالكامل على Gonka والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية، كان تحسين الأداء هو جوهر عملنا.

تصور “بيتكوين” في Gonka AI

PANews: ذكرت مشكلة集中 القدرة الحاسوبية، وهذا حقًا مقلق. مؤخرًا، تعطلت شبكة Cloudflare بشكل كبير، مما أدى إلى توقف 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 الذكاء الاصطناعي.

Gonka AI: نعم، في مواجهة مشكلة集中 القدرة الحاسوبية الحالية، نرى أن الحل الوحيد هو اللامركزية.

على مستوى النماذج، أظهرت مختبرات مستقلة مثل DeepSeek أنها قادرة تمامًا 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 حتى الآن حلول بمقياس مماثل. حتى شبكة Gonka للقدرة الحاسوبية اللامركزية الأكبر حاليًا، Bittensor، تمتلك حوالي 5000 GPU من نوع مراكز البيانات، بينما تعمل شركات مثل OpenAI وxAI على بناء تجمعات ضخمة تحتوي على ملايين من أعلى أنواع GPU. الفرق في الحجم هائل.

نحن ندرك أن السعي لجعل الذكاء الاصطناعي ملكًا للشعب، وتجنب نقطة فشل واحدة، يتطلب 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 واسعة النطاق.

على مدى 15 عامًا، بنى مجتمع البيتكوين بنية تحتية مذهلة من خلال اللامركزية. اليوم، يمتلك شبكة البيتكوين حوالي 26 جيجاوات من مراكز البيانات، وهو يتجاوز مجموع ما تمتلكه Google وAmazon وMicrosoft وOpenAI وxAI. إنه مشروع ضخم بناه عدد لا يحصى من المشاركين المستقلين حول العالم، بهدف التحرر من النظام المركزي.

والمدهش أيضًا سرعة الابتكار في الأجهزة. خلال 15 عامًا، انخفض استهلاك الطاقة لتعدين 1TH/s من بيتكوين من 5 ملايين جول إلى 15 جول فقط، أي تحسن بمقدار 300,000 مرة! نحن نؤمن أنه إذا استطاع الذكاء الاصطناعي أن يحقق نفس التحول، فإن “وفرة القدرة الحاسوبية” الحقيقية ستصبح ممكنة، وسيتمكن الذكاء الاصطناعي من خدمة كل إنسان على الأرض.

المذيع: لاحظت أن شركة Bitfury، أحد رواد بنية البيتكوين التأسيسية، أعلنت مؤخرًا عن استثمار 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 “قابلة للتبادل” أيضًا؟ مع العلم أن الذكاء الاصطناعي حساس جدًا للزمن والتأخير، هل سيكون ذلك تحديًا؟

Gonka AI: نحن نؤمن أن قصة مماثلة ستتكرر في مجال القدرة الحاسوبية. حاليًا، بطاقات إنفيديا باهظة الثمن، ومعظم تكاليف بناء مراكز البيانات في شركات مثل OpenAI تذهب إلى إنفيديا. لكن إذا استطعنا تكرار ابتكار ASIC (الدارات المتكاملة الخاصة بالتطبيقات) في مجال الذكاء الاصطناعي، فسيكون العالم مختلفًا تمامًا.

عندما تنخفض تكلفة وحدة القدرة الحاسوبية بشكل كبير، ستعود تكلفة الطاقة إلى كونها العامل الحاسم. شركات التعدين المبكرة مثل Bitfury، والمصنعين للأجهزة، يستثمرون الآن في هذا النظام، وهو إشارة قوية: لقد أدركوا أن هناك نمطًا مشابهًا لنمو البيتكوين المبكر.

تذكر أن عام 2012، كانت وحدات GPU هي الوسيلة الرئيسية للتعدين، لكن خلال بضع سنوات، تفوقت ASIC بكفاءتها العشرات من المرات، وأصبحت الخيار الوحيد الممكن للتعدين. ولم تكن الشركات الكبرى هي التي أوجدت هذه ASIC، بل شركات ناشئة غير معروفة. هذا النجاح يرجع تمامًا إلى الإطار 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 على زيادة القدرة الحاسوبية.
• خفض حواجز الابتكار: شركة صغيرة في كوريا أو سان فرانسيسكو، يمكنها تصميم شرائح أكثر كفاءة، دون الحاجة إلى فريق مبيعات ضخم، أو علاقات مع عمالقة، أو حتى مستثمرين تقليديين، فقط بتوصيل شرائحها بالشبكة، وبمجرد إثبات فعاليتها، يمكنها البدء في الربح على الفور.

هذا الإطار يقلل بشكل كبير من عوائق وتعقيدات “إنتاج القدرة الحاسوبية”. نحن نؤمن أن هذا السيناريو سيتكرر في مجال شرائح الذكاء الاصطناعي. عندما يتم بناء البروتوكول، ويمكن للأشخاص كسب المال من خلال توصيل أجهزتهم الحاسوبية، سواء كانت حواسيبهم الشخصية، أو بطاقات إنفيديا التي اشتروها، أو القدرة الحاسوبية المستأجرة من مراكز البيانات، فإنهم يمكن أن يساهموا ويكسبوا. نتوقع خلال سنة أو اثنتين، أن يقود هذا الإطار المالي المبتكر نموًا هائلًا في القدرة الحاسوبية لشبكة الذكاء الاصطناعي، ويكسر بشكل كامل عنق الزجاجة الحالي.

كيف يعيد الشبكة اللامركزية تشكيل سوق القدرة الحاسوبية؟

PANews: هذا النموذج مثير جدًا، ويذكرنا بقصة المعدنين الأوائل الذين استخدموا GPU غير مستعملة في المدارس للتعدين. الآن، العديد من الشركات اشترت بطاقات H100 باهظة الثمن، لكنها غالبًا غير مستخدمة لأنها لا تعرف كيف تستغلها بشكل كامل. هل يجذب شبكتكم أيضًا مثل هؤلاء المستخدمين؟

Gonka AI: لقد واجهنا حالات مماثلة وأكثر إثارة للحماس. بعض الشركات الناشئة الناجحة جدًا في مجال الذكاء الاصطناعي، اشترت خلال الطفرة الأولى مئات من بطاقات H200، لكن حتى الآن، يستخدم نصفها فقط بشكل فعال.

نوع آخر من الحالات هو أن العديد من الشركات تستأجر قدرات مراكز البيانات لتشغيل نماذج مفتوحة المصدر. لاحقًا، اكتشفوا أنه يمكنهم أن يكونوا أكثر ذكاءً: بدلاً من تشغيل النماذج بشكل غير فعال، يمكنهم استخدام خدمات Gonka عبر API، وفي الوقت نفسه، يركبون عقد Gonka على بطاقاتهم المستأجرة، ويشاركونها مع الشبكة. هكذا، يمكنهم استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي، وكسب رموز، وتحقيق عائد أعلى بكثير.

للاستفادة بكفاءة من GPU، تحتاج إلى معالجة آلاف الطلبات، وهو أمر صعب جدًا على مشروع واحد. لذلك، إما أن يتحملوا انخفاض الاستغلال في أجهزتهم، أو يدفعوا مبالغ عالية مقابل API. الانضمام إلى الشبكة، والمشاركة في النظام البيئي، هو الخيار الأفضل.

الكثير من المشاركين في شبكتنا ليس لديهم فقط “قدرة حاسوبية غير مستعملة”. على سبيل المثال، مراكز البيانات مثل Gcore وHyperfusion، هم في الأصل 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 يملكون فرصة للاستفادة من نمو الشبكة. لذلك، بدأوا في نقل مئات البطاقات من أنشطة التأجير إلى شبكتنا.

وهذا هو السبب في أن الشبكة يمكن أن تتوسع من آلاف إلى ملايين من وحدات GPU. على الرغم من أن عمالقة مثل OpenAI اشتروا معظم GPU في السوق، إلا أن هناك ملايين من البطاقات موزعة على هؤلاء المشاركين المستقلين. لا يستطيعون التنافس بشكل فردي، لكن معًا يمكن أن يشكلوا قوة هائلة.

وهذا المنطق ينطبق أيضًا على المستوى الوطني.

قبل عام، تواصلنا مع حكومات بعض الدول، وكان تفكيرها السائد هو “نريد بناء تجمعاتنا الخاصة، وخلق 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 التكنولوجيا.

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

نقاش فقاعة الذكاء الاصطناعي: هل هو موجة زمنية، أم انهيار رهانات على شركات وتقنيات معينة؟

PANews: لا شك أن مجال الذكاء الاصطناعي يشهد حماسًا كبيرًا ونموًا سريعًا. لكن، مع توقعات المستثمرين والمستخدمين العالية، هل نقترب من فقاعة “الذكاء الاصطناعي”؟ كثيرون يقارنونها بفقاعة الإنترنت عام 2000.

Gonka AI: سؤال مثير جدًا. عند النظر إلى فقاعة الإنترنت عام 2000، رغم أن هناك انهيارًا صغيرًا، إلا أن ما حدث خلال 25 عامًا هو أن الإنترنت أصبح تقنية حقيقية، وتحول اقتصادي حقيقي. الشركات التي ظهرت آنذاك أصبحت الآن تريليونات الدولارات، وغيّرت حياتنا بشكل جذري.

مقارنة بالإنترنت، فإن التحول الذي سيحدثه الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر جذرية وشمولية. تخيل أنه خلال 30 إلى 50 سنة، سيكون لدى كل شخص روبوت شخصي يمكنه العمل في المصانع بدلاً منه، وهذا ليس خيالًا علميًا، بل واقع قريب جدًا. لذلك، استثمرت الشركات مئات المليارات في هذه التقنية، وليس ذلك غير منطقي.

بالطبع، ستقع بعض الاستثمارات في فخ الفشل، كما حدث في مجال رأس المال المخاطر خلال الثلاثين عامًا الماضية، حيث خسرت الكثير من الأموال، لكن بشكل عام، العائدات هائلة، وهذه التقنية تغير العالم بشكل حقيقي.

لذا، فإن ما إذا كانت فقاعة أم لا، يعتمد على وجهة نظرك. بعض الشركات قد تفشل بسبب افتراضات خاطئة. على سبيل المثال، قد يكون تقييم Gonka حول جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي خاطئًا؛ أو أن استثمارات اليوم في إنفيديا قد تكون فقاعة ضخمة.

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

تخيل أن تعيد بناء كل قدرة البيتكوين الحالية، لكن باستخدام شرائح إنفيديا Blackwell الجديدة، وتحتاج إلى استثمار 5 تريليون دولار! هذا واضح أنه غير مستدام.

لذا، ربما لا نتحدث عن “فقاعة الذكاء الاصطناعي”، بل عن “فقاعة رهانات على شركات وتقنيات معينة”. إذا كانت التقييمات لإنفيديا خاطئة، فقد تخسر 5 إلى 7 شركات بقيمة تريليون دولار، لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي نفسه فقاعة. التقنية لن تختفي، ولن يتوقف تطورها في تغيير الحياة والأعمال، فقط الشركات التي تحملها قد تتغير.

PANews: أتفق تمامًا. نحن الآن لا نقول “أنا أستخدم الإنترنت”، بل “أنا أستخدم تطبيقًا معينًا”، وهذا التطبيق يستخدم الإنترنت. في المستقبل، ستستخدم كل تطبيق بشكل أو بآخر الذكاء الاصطناعي، وسيصبح غير مرئي تقريبًا، حتى لا ندرك 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 الطويل. في ذلك الوقت، اعتقد الناس أن كل شيء سيتم بيعه عبر الإنترنت خلال 5 سنوات، ولم يحدث ذلك، لكنه حدث خلال 15 سنة.

الذكاء الاصطناعي أيضًا، مستقبل وجود الروبوتات في كل مكان، قد لا يحدث خلال 5 سنوات، لكنه حتمي تقريبًا، ولا يمكن لأي قوة إيقافه. من هذا المنظور، فإن النمو في الطلب على القدرة الحاسوبية بمقدار آلاف المرات في المستقبل هو أمر حتمي. نحن بحاجة إلى نموذج اقتصادي طويل الأمد، مثل البيتكوين، يدعم هذا الرؤية على مدى العقود القادمة.