طبيعة الأساسية ل io.net: كيف تراها؟

مع 30 مليون دولار في التمويل ومدعومة من قبل رؤوس الأموال من الطراز الأول مثل Hack VC و Multicoin Capital و Delphi Digital و Solana Lab، io.net لا تبدو "أصلية" جدًا. تسميات قوة الحوسبة GPU وثورة الذكاء الاصطناعي بعيدة كل البعد عن أن تكون واقعية، وغالبًا ما ترتبط بالدلالات عالية المستوى.

ومع ذلك، وسط مناقشات المجتمع النشطة، غالبًا ما يتم تجاهل الدلائل الحاسمة، خاصة فيما يتعلق بالتحول العميق الذي قد يجلبه io.net إلى شبكة القوة الحاسوبية العالمية. على عكس التموضع "النخبوي" لـ AWS و Azure و GCP، تتبع io.net في الأساس طريقًا شعبويًا:

تهدف إلى تعزيز الطلب على قوة الحوسبة "المتوسطة + الطويلة" التي تم تجاهلها من خلال تجميع موارد وحدات معالجة الرسومات الشاغرة. من خلال إنشاء شبكة حوسبة موزعة متميزة للشركات، تمنح io.net مجموعة أوسع من المستخدمين الصغار والمتوسطين قدرة على الابتكار بالذكاء الاصطناعي. إنها تحقق تحرير منخفض التكلفة ومرن للإنتاجية من أجل الابتكار بالذكاء الاصطناعي على مستوى عالمي.

العلاقات الإنتاجية القوية المتأصلة التي تقف وراء موجة الذكاء الاصطناعي المتجاهلة

ما هو مورد الإنتاج الأساسي في موجة الذكاء الاصطناعي الحالية وعصر الاقتصاد الرقمي المستقبلي؟

بلا شك، إنها قوة الحوسبة.

وفقًا للبيانات من البحث المسبق، من المتوقع أن ينمو سوق الأجهزة الذكية الاصطناعية العالمية بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) بنسبة 24.3٪، متجاوزًا 473.53 مليار دولار بحلول عام 2033.

حتى لو تجاهلنا هذه الأرقام التنبؤية، من منطلقين التكامل والمخزون، من الواضح أن تتواصل تناقضات رئيسيتان في تطور سوق قوة الحوسبة في المستقبل:

1. البعد التدريجي: النمو الأسي في الطلب على قوة الحوسبة يفوق بشكل كبير النمو الخطي في العرض.
2. البُعد السهمي: نظرًا للتوزيع الرأسي الثقيل، تتركز قوة الحوسبة في الأعلى، مما يترك لاعبي المستوى المتوسط والذيل الطويل بموارد غير كافية. في الوقت نفسه، تظل كميات كبيرة من موارد وحدة المعالجة المركزية الجرافيكية الموزعة غير مستخدمة، مما يؤدي إلى تفاوت شديد بين العرض والطلب.

البعد التدريجي: الطلب على قوة الحوسبة يفوق بكثير العرض

أولاً، في البعد التكاملي، بجانب التوسع السريع لنماذج AIGC (المحتوى الذكي الذي تولده الذكاء الاصطناعي)، تتكشف بسرعة العديد من سيناريوهات الذكاء الاصطناعي في مراحلها المبكرة المتفجرة، مثل الرعاية الصحية والتعليم والقيادة الذكية. جميع هذه السيناريوهات تتطلب كميات هائلة من موارد الحوسبة. لذلك، فإن نقص السوق الحالي في موارد قوة الحوسبة لمعالجة الرسومات (GPU) لن يستمر فقط ولكن سيستمر في التوسع.

بعبارة أخرى، من وجهة نظر العرض والطلب، في المستقبل المنظور، فإن الطلب السوقي على قوة الحوسبة سيرتفع بلا شك بشكل كبير عن العرض. من المتوقع أن تظهر منحنى الطلب ارتفاعًا تصاعديًا في الأجل القصير.

من ناحية العرض، إلا أنه نظرًا للقوانين الفيزيائية والعوامل العملية في الإنتاج، سواء كان ذلك تحسينًا في تكنولوجيا العملية أو توسيعات المصانع بشكل كبير، يمكن تحقيق نمو خطي في أحسن الأحوال. وهذا يعني بالضرورة أن قناة زجاجة رقمية القوة في تطوير الذكاء الاصطناعي ستستمر لفترة طويلة.

عدم التوازن بين العرض والطلب: عدم توافق للاعبين من الطبقة المتوسطة والطويلة

وفي الوقت نفسه، مع موارد الطاقة الحوسبية المحدودة تواجه عقبات نمو شديدة، تحتل خدمات الويب من أمازون (AWS)، ومايكروسوفت أزور (Microsoft Azure)، ومنصة جوجل السحابية (GCP) معًا أكثر من 60% من حصة سوق الحوسبة السحابية، مما يخلق سوقًا واضحًا للبائعين.

تقوم هذه الشركات بتخزين رقائق GPU عالية الأداء ، وتحتكر قدرا هائلا من قوة الحوسبة. لا يفتقر اللاعبون من جانب الطلب من المستوى المتوسط والطويل إلى القدرة على المساومة فحسب ، بل يتعين عليهم أيضا التعامل مع ارتفاع تكاليف رأس المال ، وحواجز دخول KYC ، وشروط التأجير التقييدية. بالإضافة إلى ذلك ، غالبا ما يتجاهل عمالقة الخدمات السحابية التقليدية ، مدفوعين باعتبارات الربح ، احتياجات العمل المتباينة لمستخدمي "الطبقة المتوسطة + الذيل الطويل" (مثل متطلبات التأجير الأقصر والأكثر فورية والأصغر حجما).

في الواقع، إلا أن كمية كبيرة من قوة حوسبة وحدة المعالجة الرسومية تُترك غير مستخدمة خارج شبكات الحوسبة التابعة لعمالقة خدمات السحابة. على سبيل المثال، تهدر عشرات آلاف من مراكز بيانات الإنترنت المستقلة من الطرف الثالث (IDC) على نطاق عالمي الموارد في مهام تدريب صغيرة. ويشمل ذلك وجود قوة حوسبة هائلة تكون خاملة في مزارع تعدين العملات المشفرة ومشاريع مثل Filecoin، Render، و Aethir.

وفقًا للتقديرات الرسمية من io.net، يفوق معدل الخمول لبطاقات الرسومات في مراكز البيانات الفاعلة في الولايات المتحدة وحدها 60٪. هذا يخلق تناقضًا ساخرًا في عدم تطابق العرض والطلب: يضيع أكثر من نصف موارد قوة الحوسبة لعشرات آلاف مراكز البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم ومزارع تعدين العملات الرقمية يوميًا، دون توليد إيراد فعال، بينما يتحمل رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي من الطبقة المتوسطة والطويلة تكاليفًا عالية وحواجز دخول مرتفعة لخدمات قوى الحوسبة العملاقة في السحابة، مع عدم تلبية احتياجاتهم المبتكرة المتنوعة.

تكشف هذه التناقض الصارخ عن التناقض الأساسي في تطوير الذكاء الاصطناعي العالمي الحالي وسوق قوة الحوسبة العالمية - من جهة، انتشار الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي وزيادة الطلب على قوة الحوسبة بشكل مستمر. ومن ناحية أخرى، فإن احتياجات قوة الحوسبة للاعبي الفئة المتوسطة والطويلة الذيل وموارد وحدات المعالجة الرسومية الخاملة لا تلبى بفعالية، وتبقى خارج سوق قوة الحوسبة الحالية.

هذه المسألة ليست مجرد صراع بين متطلبات زيادة قوة الحوسبة لرواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي وتباطؤ نمو القوة الحاسوبية. بل هي أيضًا عدم تطابق بين الغالبية العظمى من رواد الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي من الفئة المتوسطة والطويلة الأمد، ومشغلي قوة الحوسبة، والعرض والطلب غير المتوازن، الذي يفوق بكثير نطاق حلول مزودي خدمات السحابة المركزية.

لذلك، يُطلب من السوق حلول جديدة. تخيل لو استطاع هؤلاء المشغلين ذوي القدرة الحسابية تأجير قدراتهم الحسابية بمرونة خلال الأوقات الخمول. ألن يوفر ذلك مجموعة حسابية منخفضة التكلفة تشبه AWS؟

بناء شبكة حوسبة بمقياس كبير مكلف للغاية. وقد أدى ذلك إلى ظهور منصات مصممة خصيصًا لتوفيق الموارد الحوسبية الخاملة مع الشركات الناشئة الصغيرة والمتوسطة في مجال الذكاء الاصطناعي. تقوم هذه المنصات بتجميع الموارد الحوسبية الخاملة المتناثرة وتوفيقها مع الاحتياجات المحددة في قطاعات مثل الرعاية الصحية والقانون والتمويل لتدريب النماذج الصغيرة والكبيرة.

لا يمكن أن تلبي هذه الاحتياجات المتنوعة للذيل المتوسط ​​إلى الطويل فحسب، بل تكمل أيضًا خدمات الحوسبة المركزية العمالقة السحابية الحالية:

العمالقة السحابية ذوي الموارد الحوسبية الهائلة يتعاملون مع تدريب النماذج الكبيرة والحوسبة ذات الأداء العالي للاحتياجات العاجلة والثقيلة.

تسوق أسواق الحوسبة السحابية اللامركزية مثل io.net للحوسبة النموذجية الصغيرة، وضبط النموذج الكبير، ونشر الاستدلال، والاحتياجات المنوعة ومنخفضة التكلفة.

في جوهرها ، يوفر توازنا ديناميكيا بين فعالية التكلفة والجودة الحسابية ، بما يتماشى مع المنطق الاقتصادي لتحسين تخصيص الموارد في السوق. وبالتالي ، فإن شبكات الحوسبة الموزعة مثل io.net تقدم بشكل أساسي حل "الذكاء الاصطناعي + Crypto". يستخدمون إطارا تعاونيا لامركزيا مقترنا بحوافز رمزية لتلبية الطلب الكبير ولكن غير المخدوم في سوق الذكاء الاصطناعي ذات الذيل المتوسط إلى الطويل. يسمح ذلك لفرق الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتوسطة بتخصيص وشراء خدمات حوسبة GPU حسب الحاجة ، والتي لا تستطيع السحب الكبيرة توفيرها ، وبالتالي تحقيق "تحرير الإنتاجية" في سوق طاقة الحوسبة العالمية وتطوير الذكاء الاصطناعي.

ببساطة، io.net ليست منافس مباشر لـ AWS أو Azure أو GCP. بدلاً من ذلك، إنها حليف تكميلي يحسن تخصيص موارد الحوسبة العالمية ويوسع السوق. إنهم يلبون احتياجات طبقات مختلفة من "كفاءة التكلفة وجودة الحوسبة". من الممكن حتى أن تقوم io.net، من خلال تجميع اللاعبين في العرض والطلب من الطرف الأوسط إلى الطويل، بإنشاء حصة سوق قابلة للمقارنة مع العمالقة الثلاثة السحابية الأعلى الحالية.

بوابة.نت: منصة تداول عالمية لمطابقة قوة الحوسبة لوحدة معالجة الرسومات

تهدف io.net إلى إعادة تشكيل علاقات الإنتاج في سوق قوة الحوسبة للذيل المتوسط والطويل من خلال التعاون الموزع عبر الويب3 والحوافز بالرموز. ونتيجة لذلك، يثير ذلك الذكريات من منصات الاقتصاد المشترك مثل أوبر وديدي، حيث يعمل كمنصة تداول مطابقة لقوة الحوسبة GPU.

قبل ظهور أوبر و ديدي، كانت تجربة المستخدم في "طلب خدمة الركوب عند الطلب" شبه غير موجودة. كانت شبكة السيارات الخاصة واسعة ولكن فوضوية، مع توقف السيارات وعدم تنظيمها. للحصول على ركوب، كان على المستخدمين إما أن يستقلوا سيارة أجرة من جانب الطريق أو يطلبوا إرسالًا من مركز تاكسي المدينة، وهو أمر يستغرق الوقت، وغير مؤكد تمامًا، وكان سوقًا يميل بشكل رئيسي إلى البائع- غير ودي لمعظم الأشخاص العاديين.

هذا السيناريو مشابه للوضع الحالي في سوق قوة الحوسبة. كما ذكر سابقًا، فإن مطالبي الطاقة الحوسبية الصغيرة والمتوسطة على المدى المتوسط ​​والطويل ليس لديهم قدرة تفاوضية فحسب، بل يواجهون أيضًا تكاليف رأس المال العالية، وحواجز دخول إجراءات معرفة العملاء، وشروط إيجار قاسية.

إذا، كيف يحقق io.net بالضبط موقعه كـ "مركز عالمي لقوة الحوسبة بوحدة GPU وسوق مطابقة"؟ أي نوع من هندسة النظام والخدمات الوظيفية مطلوب للمساعدة في الحصول على موارد قوة الحوسبة للمستخدمين ذوي الذيل المتوسط ​​والطويل؟

منصة مطابقة مرنة ومنخفضة التكلفة

الميزة الأساسية ل io.net هي منصة قوة الحوسبة الخفيفة المتطابقة. على غرار أوبر أو ديدي، فإنها لا تشمل العمليات الفعلية عالية المخاطر لأجهزة GPU أو أصول ثقيلة أخرى. بدلاً من ذلك، تربط بين قوة الحوسبة البيع بالتجزئة ذات المدى المتوسط ​​إلى الطويل (التي غالباً ما تعتبر قوة حوسبة ثانوية من قبل مزودي خدمات السحابة الرئيسيين مثل AWS) مع الطلب من خلال التوافق، مما ينعش الموارد الحوسبية الخاملة سابقًا (السيارات الخاصة) وطلب الذكاء الاصطناعي لقوة الحوسبة المدى المتوسط ​​(الركاب).

في طرف واحد، تقوم io.net بربط عشرات الآلاف من وحدات المعالجة الرسومية الخاملة (السيارات الخاصة) من مراكز البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم ومزارع التعدين ومشاريع العملات الرقمية. وفي الطرف الآخر، تربط احتياجات قوة الحوسبة لملايين الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم (الركاب). تعمل io.net كوسيط، مشابهة لوسيط يطابق العديد من أوامر الشراء والبيع.

من خلال تجميع قوة الحوسبة الخاملة بتكلفة منخفضة ومع تكوينات نشر أكثر مرونة ، تساعد io.net رواد الأعمال على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتوسطة الأكثر تخصيصا ، مما يحسن بشكل كبير من استخدام الموارد. المزايا واضحة: بغض النظر عن ظروف السوق ، طالما أن هناك عدم تطابق في الموارد ، فإن الطلب على منصة مطابقة قوي.

الجانب المعروض: من جانب العرض، يمكن لمراكز البيانات الصغيرة والمتوسطة الحجم ومزارع التعدين ومشاريع العملات الرقمية ربط موارد الحوسبة الخاملة الخاصة بهم ب io.net. لا يحتاجون إلى إنشاء قسم مخصص لتطوير الأعمال أو أن يتم تقديمهم لبيع بخصم على AWS بسبب قوة الحوسبة ذات المقياس الصغير. بدلاً من ذلك، يمكنهم مطابقة قوتهم الخاملة لعملاء الحوسبة الصغيرة والمتوسطة المناسبين بأسعار السوق أو حتى أعلى، مع تكاليف احتكاك بسيطة، مما يؤدي إلى كسب العائدات.

جانب الطلب: على جانب الطلب ، يمكن لطالبي طاقة الحوسبة الصغيرة والمتوسطة ، الذين لم يكن لديهم في السابق قوة مساومة ضد مزودي الخدمات السحابية الرئيسيين مثل AWS ، الاتصال بقوة حوسبة أصغر حجما وبدون إذن وخالية من الانتظار وخالية من KYC من خلال io.net. يمكنهم بحرية اختيار ودمج الرقائق التي يحتاجونها لتشكيل "مجموعة" لإكمال مهام الحوسبة الشخصية.

كلا الجانبين، العرض والطلب، في منتصف الذيل لديهم نقاط ألم مماثلة من ضعف قوة المفاوضة وانعدام الحكمة عند مواجهة سحب رئيسية مثل AWS. io.net يعيد إحياء العرض والطلب في الذيل المتوسط ​​إلى الطويل، ويوفر منصة مطابقة تسمح لكلا الجانبين بإتمام المعاملات بأسعار أفضل وبتكوينات أكثر مرونة من السحب الرئيسية مثل AWS.

من هذه النظرية، على غرار منصات مثل Taobao، فإن ظهور قوة الحوسبة ذات جودة منخفضة في مراحل مبكرة هو نمط تطور لا مفر منه للاقتصاد المنصات. io.net أيضًا أنشأ نظام سمعة لكل من الموردين والطالبين، حيث يتم تراكم النقاط استنادًا إلى أداء الحوسبة ومشاركة الشبكة لكسب مكافآت أو خصومات.

عُنوان البوابة الموزع لوحدة معالجة الرسومات

بالإضافة إلى كونها منصة توافق بين العرض والطلب في التجزئة، فإن io.net تلبي احتياجات السيناريوهات الحوسبية بمقياس كبير، مثل تلك المطلوبة من قبل النماذج الحديثة، التي تتضمن عدة وحدات معالجة رسومية تعمل معًا. فعالية هذه المنصة تعتمد ليس فقط على كمية الموارد الفارغة لوحدات المعالجة الرسومية التي يمكنها تجميعها ولكن أيضًا على مدى ارتباط قوة الحوسبة الموزعة على المنصة.

هذا يعني أن io.net يحتاج إلى إنشاء هندسة حوسبة "مركزية ولكن مفcentralized" لشبكته الموزعة، والتي تضم موارد حوسبة صغيرة ومتوسطة من مناطق مختلفة ومقاييس مختلفة. يجب أن تدعم هذه الهندسة الحوسبية الطلبات المرنة عن طريق السماح لعدة وحدات معالجة رسومية موزعة بالعمل ضمن الإطار نفسه للتدريب مع ضمان أن التواصل والتنسيق بين هذه الوحدات المعالجة الرسومية سريعة وتحقق منخفضًا قابلًا للاستخدام.

هذا النهج مختلف أساسيًا عن بعض مشاريع الحوسبة السحابية اللامركزية التي تُقيَّد باستخدام وحدات معالجة الرسومات داخل نفس مركز البيانات. الفهم التقني وراء مجموعة المنتجات io.net، المعروفة باسم "الخيول الثلاثة"، يتضمن IO Cloud، و IO Worker، وIO Explorer.

1. IO Cloud
   • الوحدة التجارية الأساسية للعناقيد، IO Cloud، هي مجموعة من وحدات معالجة الرسومات القادرة على التنسيق الذاتي لإكمال المهام الحسابية. يمكن لمهندسي الذكاء الاصطناعي تخصيص العناقيد وفقًا لاحتياجاتهم. وهو يتكامل بسلاسة مع IO-SDK، مما يوفر حلاً شاملاً لتوسيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي والبايثون.
2. عامل IO
   • يوفر IO Worker واجهة مستخدم سهلة الاستخدام، تتيح للموردين والمطلوبين إدارة عملياتهم بفعالية من خلال تطبيق ويب. تتراوح وظائفه من إدارة حساب المستخدم، مراقبة الأنشطة الحسابية، عرض البيانات في الوقت الحقيقي، تتبع درجة الحرارة واستهلاك الطاقة، توفير المساعدة في التثبيت، إدارة المحافظ، تنفيذ تدابير الأمان، إلى حساب الأرباح.
3. مستكشف آي أو
   • يوفر مستكشف IO للمستخدمين إحصاءات شاملة وتصورات لمختلف جوانب سحابة وحدة معالجة الرسومات. من خلال توفير رؤية كاملة لأنشطة الشبكة والإحصاءات الرئيسية ونقاط البيانات ومعاملات المكافأة، يتيح للمستخدمين مراقبة وتحليل وفهم تفاصيل شبكة io.net بسهولة.

بفضل هذه الهندسة الوظيفية، يسمح io.net لمزودي قوة الحوسبة بمشاركة الموارد الخاملة بسهولة، مما يقلل بشكل كبير من حاجز الدخول. يمكن للمطلبين تشكيل مجموعات بسرعة مع وحدات معالجة الرسومات المطلوبة دون التوقيع على عقود طويلة الأمد أو تحمل أوقات الانتظار الطويلة المرتبطة عادةً بخدمات السحابة التقليدية. يوفر هذا الإعداد لهم قوة الحوسبة الفائقة وأوقات استجابة الخادم المحسنة.

سيناريوهات الطلب المرن الخفيف

عند مناقشة سيناريوهات خدمة io.net الفريدة مقارنة بخدمات AWS والغيوم الرئيسية الأخرى، يتم التركيز على الطلب المرن الخفيف حيث قد لا تكون الغيوم الكبيرة فعالة من حيث التكلفة. تشمل هذه السيناريوهات مجالات تخصصية مثل تدريب النماذج لشركات الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمتوسطة، وضبط النماذج الكبيرة، وتطبيقات متنوعة أخرى. أحد السيناريوهات الشائعة والمهملة والتي يمكن تطبيقها على نطاق واسع هو استنتاج النموذج.

من المعروف جيدًا أن تدريب النماذج الكبيرة مثل GPT في مراحلها المبكرة يتطلب آلاف من وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء وقوة حوسبة هائلة وبيانات ضخمة لفترات ممتدة. هذا هو المجال الذي تتمتع فيه AWS وGCP وغيرها من السحب الرئيسية بميزة محددة. ومع ذلك، بمجرد تدريب النموذج، ينقل الطلب الرئيسي على الحوسبة إلى مرحلة الاستدلال بالنموذج. تتحول هذه المرحلة، التي تنطوي على استخدام النموذج المدرب لاتخاذ توقعات أو قرارات، إلى 80%-90% من أعباء عمليات الحوسبة الذكية، كما يظهر في التفاعلات اليومية مع GPT ونماذج مماثلة.

ومن المثير للاهتمام أن قوة الحوسبة المطلوبة للاستنتاج أكثر استقرارًا وأقل كثافة، غالبًا ما تحتاج فقط إلى عدد قليل من وحدات GPU لبضع دقائق للحصول على النتائج. كما أن هذه العملية تتطلب متطلبات أقل لتأخير الشبكة والتوازي. بالإضافة إلى ذلك، من غير المرجح أن تقوم معظم شركات الذكاء الاصطناعي بتدريب نماذجها الكبيرة الخاصة من البداية؛ بدلاً من ذلك، فإنها تميل إلى تحسين وضبط نماذج من أعلى الفئة مثل GPT. هذه السيناريوهات مناسبة تلقائيًا لموارد io.net التحسينية الموزعة للحوسبة الشاغرة.

بالإضافة إلى سيناريوهات التطبيقات عالية الكثافة وعالية المستوى ، هناك سوق أوسع وغير مستغل لسيناريوهات الوزن الخفيف اليومية. قد تبدو هذه مجزأة ولكنها في الواقع تحتفظ بحصة سوقية أكبر. وفقا لتقرير حديث صادر عن بنك أوف أمريكا ، فإن الحوسبة عالية الأداء لا تمثل سوى حوالي 5٪ من إجمالي السوق القابلة للعنونة (TAM) في مراكز البيانات.

في الختام، ليس أن AWS أو GCP غير معقولين من حيث التكلفة، ولكن io.net تقدم حلاً أكثر كفاءة من حيث التكلفة لهذه الاحتياجات الخاصة.

العامل الحاسم في الويب2 بي دي

في نهاية المطاف، تكمن الميزة التنافسية الأساسية للمنصات مثل io.net، التي تستهدف موارد الحوسبة الموزعة، في قدرات تطوير الأعمال (BD) لديها. هذا هو العامل المحدد الحاسم للنجاح.

بصرف النظر عن الظاهرة التي أدت إلى ظهور سوق لوسطاء وحدات المعالجة الرسومية بفضل شرائح Nvidia عالية الأداء ، فإن التحدي الرئيسي الذي يواجه العديد من مراكز بيانات الإنترنت الصغيرة والمتوسطة (IDCs) ومشغلي قوة الحوسبة هو مشكلة "النبيذ الطيب يخاف الزقاق العميق" ، مما يعني أن المنتجات الرائعة تحتاج إلى ترويج فعال ليتم اكتشافها.

من هذا المنظور، io.net يحتل حافة تنافسية فريدة تصعب على مشاريع أخرى في نفس المجال تكرارها - فريق ويب2 خاص لتطوير الأعمال مقره مباشرة في وادي السيليكون. هؤلاء القدامى لديهم خبرة واسعة في سوق قوة الحوسبة وفهم للسيناريوهات المتنوعة للعملاء الصغار والمتوسطين. علاوة على ذلك، لديهم فهم عميق لاحتياجات المستخدم النهائي لعدد كبير من عملاء ويب2.

وفقًا للكشف الرسمي من io.net، أبدت أكثر من 20-30 شركة Web2 اهتمامًا بالفعل بشراء أو استئجار قوة الحوسبة. هذه الشركات على استعداد لاستكشاف أو حتى التجربة مع خدمات الحوسبة الأكثر تكلفة منخفضة والمرنة (قد لا تكون بعضها قادرة حتى على تأمين قوة الحوسبة على AWS). كل من هؤلاء العملاء يتطلب مئات إلى آلاف من وحدات المعالجة الرسومية، مما يترجم إلى طلبات قوة الحوسبة تبلغ قيمتها عشرات الآلاف من الدولارات شهريًا.

هذا الطلب الحقيقي من المستخدمين النهائيين المدفوعين سيجذب في الأساس مزيداً من موارد قوة الحوسبة الخاملة للتدفق بنشاط على الجانب العرضي، مما يؤدي بسهولة إلى؟

تنصل:

1. تم نقل هذه المقالة من [مختبرات LFG]. جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [مختبرات LFG]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا النقل، يرجى الاتصال بالبوابة التعلمالفريق، وسوف يتولى التعامل معها بسرعة.
2. تنصل المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تُجري فرق Gate Learn ترجمة المقال إلى لغات أُخرى. ما لم يُذكر، فإن نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة ممنوعة.