- مكنت وحدات معالجة الرسوميات اللامركزية من إنشاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع دون الحاجة إلى موفري الخدمات السحابية
- أدت معالجة نظير إلى نظير إلى تقليل تكلفة إنشاء الصور بشكل كبير
- يقوم النظام بالتحجيم تلقائيًا أثناء ذروة الطلب، دون تدخل يدوي
في يوم كذبة أبريل 2026، طلبت شركة Razer من المستخدمين تحميل صور لحيواناتهم الأليفة وتلقي شخصيات مصاحبة مخصصة ثلاثية الأبعاد تعمل بالذكاء الاصطناعي في حملة تسمى AVA Mini.
أنتجت المبادرة أكثر من 11000 صورة فريدة في الفترة ما بين 31 مارس و4 أبريل دون الاعتماد على أي موفري خدمات سحابية واسعة النطاق.
الماسح وبدلاً من ذلك، دخلت في شراكة مع شبكة Akash، وهي سوق حوسبة نظير إلى نظير حيث يتنافس مالكو وحدة معالجة الرسومات على السعر في الوقت الفعلي.
إلغاء الاشتراك في الاشتراكات السحابية لصالح العطاءات التنافسية
عادةً ما تتقاضى واجهات برمجة التطبيقات الاستدلالية العامة 0.03 دولارًا أمريكيًا إلى 0.15 دولارًا أمريكيًا لكل صورة لأحمال عمل إنشاء التدفق المكافئة.
من شأن هذه المعدلات أن تجعل الحملة المجانية التي تواجه المستهلك غير مستدامة ماليًا على أي نطاق كبير.
حصلت AkashML على مصادر حوسبة من بائعين فرديين يدعمون بطاقات RTX 4090 وRTX 5090 في سوق لا مركزية، مما أدى إلى خفض تكلفة الصورة إلى 0.01 دولار.
تعمل حاويات Razer AIKit المتعددة على أجهزة منفصلة خلف نقطة نهاية واحدة متوافقة مع OpenAI والتي يديرها AkashML تلقائيًا.
دعمت الخدمة موازنة التحميل، وفرضت حدًا لمعدل قابل للتكوين يبلغ 500 طلب في الدقيقة، وحافظت على التدهور السلس في ظل ظروف حركة المرور العالية.
مع وصول حركة مرور الحملة إلى ذروتها في 1 أبريل، ظهرت مثيلات AIKit إضافية عبر مجموعة البائعين دون أي تدخل يدوي.
وصلت الإنتاجية إلى 30 صورة في الدقيقة، وكان متوسط وقت الاستجابة الشامل 3.24 ثانية، وهو قياس شمل قيام كل مستخدم بتحميل الصور وتحميلها.
يعمل نموذج Flux ذو الـ 4 مليارات معلمة الذي طورته شركة Black Forest Labs بالكامل ضمن حدود الذاكرة لوحدة معالجة الرسومات الخاصة بالمستهلك الواحد طوال الحملة بأكملها.
ولم يتم وضع حدود قصوى للأداء في أي مرحلة، ولم يتلق أي مهندس في الخدمة أي إخطارات طارئة خلال تلك الأيام الخمسة.
توسيع نطاق البنية التحتية اللامركزية لبيئات الإنتاج
قال جريج أوسوري، مؤسس شبكة Akash: “نحن متحمسون للاستفادة من AIKit من Razer على شبكة الحوسبة الموزعة Akash ورؤيتها قيد التنفيذ خلال حملة يوم كذبة أبريل”.
“لا يمكن أن تكون اقتصاديات الوحدة أفضل من ذلك. أنا متحمس لمواصلة العمل على Akash Homenode ونشر منتجات Razer لتوسيع مشهد حوسبة Akash.”
لا تزال بيئات التصنيع المستدامة وعالية التزامن تتطلب تنسيقًا هندسيًا يتجاوز ما يمكن أن توفره سلاسل الأدوات المحلية النموذجية.
ومع ذلك، على الرغم من نجاح هذا الحدث التسويقي تحديدًا، إلا أن التطبيقات الصناعية تتطلب أداءً ثابتًا عبر عقد الأجهزة المتغيرة التي تفتقر إلى الرقابة المركزية.
تقدم الأسواق اللامركزية طبقة من عدم اليقين يمكن أن تؤثر على سير عمل المؤسسات الحساسة للوقت والتي تتطلب الاستقرار المطلق.
ومع ذلك، أثبتت هذه الحملة أن شبكات GPU من نظير إلى نظير يمكنها تقديم ذكاء اصطناعي مخصص بتكلفة لا يقترب منها أي برنامج Hyperscaler.
وقال كوين كواتش، نائب رئيس البرامج في شركة Razer: “إن مستقبل الذكاء الاصطناعي لا يتعلق فقط بالنماذج الأفضل – بل يتعلق بالبنية التحتية الفعالة. وبفضل Razer AIKit، يتم تشغيل العديد من حالات الاستخدام بالفعل داخل مقر العمل”.
“ومع شبكة Akash، فإنها توسع ذلك إلى السحابة اللامركزية لتمكين التوسع الفعال.”
تشير مثل هذه النتائج إلى أن نماذج الحوسبة اللامركزية يمكنها في نهاية المطاف التغلب على الاعتماد على الحلول الضخمة والمكلفة مراكز البيانات.
اتبع TechRadar على أخبار جوجل و أضفنا كمصدرك المفضل لتلقي أخبار ومراجعات وآراء الخبراء حول قنواتك.
