الطاقة الحاسوبية تشبه مصدر طاقة الذكاء الاصطناعي، بدونها، حتى أحدث النماذج لا يمكن أن تتشكل. في السنوات الأخيرة، مع الارتفاع الهائل في حجم معلمات الذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب بشكل متزايد الاعتماد على بنية الحوسبة المركزية التقليدية — التكاليف مرتفعة بشكل مخيف، والتوسع لا يلبي الطلب، والإهدار من الأجهزة غير المستخدمة أصبح مشكلة خطيرة.

هناك فكرة تستحق الاهتمام: ربط GPU غير مستخدم على مستوى العالم في شبكة واحدة، وتوزيع المهام تلقائيًا عبر خوارزميات. هذه البركة من الحوسبة الموزعة مقارنة بالنهج المركزي التقليدي، لها مزايا واضحة — يمكن تقليل تكاليف التدريب والاستنتاج بشكل كبير، وتوفير القدرة الحاسوبية يصبح أكثر مرونة، وأكثر قدرة على التعامل مع ذروات الطلب المفاجئة. الأعمال التي تتطلب حوسبة عالية مثل تصيير الأفلام، النمذجة ثلاثية الأبعاد، أو تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، أو الاستنتاج في الوقت الحقيقي، يمكن أن تتلقى دعمًا قويًا من خلال هذه الشبكة.

هناك حالة عملية ذات أهمية مرجعية: حل تسريع التصيير بالذكاء الاصطناعي بالتعاون بين رويون و Huawei Cloud، من خلال دمج الحوسبة الموزعة وتحسينات الذكاء الاصطناعي، زادت كفاءة التصيير بأكثر من 40%. هذا النهج يُطبق بشكل متزايد في بيئة الحوسبة اللامركزية.

بالنظر إلى المستقبل، من المتوقع أن يصل حجم صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 8600 مليار دولار، والفجوة في الطلب على القدرة الحاسوبية ستزداد فقط. النموذج الموزع من خلال اللامركزية يساهم في حل مشكلة عدم التوافق بين العرض والطلب على القدرة الحاسوبية، ويحول القدرة الحاسوبية إلى عنصر إنتاجي قابل للتداول والتكوين الحقيقي. وبهذا الشكل، سواء كانت الشركات الكبرى أو الفرق الصغيرة من المطورين، سيكون لديهم فرصة للحصول على الموارد الحاسوبية اللازمة بتكلفة أقل.