تقدّم Cottonia الحوسبة الموزعة لأنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي

BlockChainReporter

كوتونيا، وهي بنية تحتية لتسريع الحوسبة السحابية الموزعة مصممة لتوفير حوسبة عالية الأداء وقابلة للتحقق للتطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي (AI) وأنظمة الوكلاء الذاتيين (autonomous agent) وبيئات Web3، تسرّها أن تُقدّم البنية التحتية للحوسبة الموزعة الأصلية للذكاء الاصطناعي لتشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي (AI agents) قابلين للتوسع ودوامهم مستمر. الغرض الرئيسي من هذه الخطوة هو دفع الحوسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.

يتحوّل الذكاء الاصطناعي من عصر التدريب إلى عصر التنفيذ، حيث تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي باستمرار، وليس فقط أثناء التدريب. يتطلب هذا التحول بنية تحتية جديدة للحوسبة ⚡#Cottonia is building AI-native distributed compute for scalable AI Agents Read more👇 pic.twitter.com/gpZwh1GCR2

— Cottonia (@CottoniaAI) April 1, 2026

الآن، ينتقل الذكاء الاصطناعي من عصر التدريب إلى عصر التنفيذ الكامل، لأن التطورات تتطلب دقة وإتقانًا. تُطالب وكلاء الذكاء الاصطناعي في هذا العالم المُرقمن بتشغيل مستمر لعبء عمل واسع النطاق. في الماضي، كانت معماريات السحابة المركزية مناسبة جيدًا للتدريب الدوري على مستوى أعلى. لقد أصدرت Cottonia هذا الخبر عبر حسابها الرسمي في وسائل التواصل الاجتماعي X

الانتقال إلى شبكات تنفيذ الذكاء الاصطناعي الموزعة يقوده Cottonia

لن يعتمد مستقبل تنفيذ الذكاء الاصطناعي على مزود سحابي واحد؛ بل سيعمل على شبكات حوسبة أكثر انفتاحًا وديناميكية وموزعة. في عصر وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديث، تتحرك متطلبات الحوسبة نحو أحمال استدلال مستمرة، بما في ذلك سير عمل آلي وترميز ذكاء اصطناعي وتعاون متعدد الوكلاء. بينما في الماضي كانت الأنظمة الحاسوبية تعتمد كليًا على أنظمة مركزية ودورية.

تم تصميم Cottonia عمدًا حول هذا التحول الظاهر، بدلًا من توفير تجمع موارد سحابي واحد. تم بناء Cottonia عمدًا لتسهيل حصول المستخدمين على حوسبة مرنة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وأحمال الاستدلال واسعة النطاق. وقد أثبت هذا النموذج الأخير نجاحًا كبيرًا في عصر Web2، لكنه يقدّم قيودًا واضحة في عصر تنفيذ الذكاء الاصطناعي.

التغلب على تكاليف التوسع السحابي باستخدام حوسبة موزعة أصلية للذكاء الاصطناعي

تعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر استدعاءات عالية التردد واستدلال مستمر، ونماذج تسعير السحابة المركزية تجعل التكاليف تتصاعد بشكل خطي مع الاستخدام. تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لعصر تنفيذ الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات ترميز الذكاء الاصطناعي والاستدلال طويل السياق، حيث يتم تكرار كميات كبيرة من الرموز باستمرار، مما يؤدي إلى إهدار موارد الحوسبة.

تحوّل هذه المعمارية الحوسبة من مورد جامد إلى قدرة ديناميكية سائلة. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الوصول بسهولة إلى حوسبة حول العالم عند الطلب دون الاعتماد على جهة مُيسِّرة سحابية واحدة. علاوة على ذلك، الشيء المثير للاهتمام هو أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون ذاتيًا تمامًا وجاهزون لتنفيذ العملية تلقائيًا.

تُقدّم Cottonia تنفيذ الذكاء الاصطناعي الذاتي مع عقد مُحفَّزة

تشير نماذج “مكافآت قائمة على المساهمة” لدى Cottonia إلى هذا التطور. تُكافأ مقدمو الحوسبة ومساهمو ذاكرة التخزين المؤقت وعقد التحقق بناءً على مشاركتهم، مما يجعل اقتصاد الحوسبة مستدامًا

لن يعتمد مستقبل الذكاء الاصطناعي على منصة سحابية واحدة، بل على شبكات حوسبة موزعة عالميًا. ستصل وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى الحوسبة عند الحاجة، وستنتقل المهام إلى عقد العالم بأسره.

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى إخلاء المسؤولية.
تعليق
0/400
لا توجد تعليقات