ihopkins

تحد من إمكانياتك. من خلال توحيد الجهود، @Fluence و Nebula Block يثبتان أن هناك طريقة أفضل للتوسع. مدعومًا بـ DePIN، يفتح هذا التعاون موارد حوسبة بمستوى مؤسسي لاحتياجات الذكاء الاصطناعي وعبء العمل على سلسلة الكتل. بدلاً من الاعتماد على مقدمي الخدمات المركزية باهظة الثمن، يمكن للمشاريع الآن الاستفادة من نظام $FLT البيئي اللامركزي وتقليل تكاليف التشغيل بنسبة تصل إلى 70%. إنها خطوة كبيرة إلى الأمام للبنية التحتية الفيزيائية اللامركزية.

تقوم Fluence بتحقيق تقدم كبير في قطاع الذكاء الاصطناعي، معتمدةً على استراتيجية لدمج قوة الحوسبة اللامركزية مع الذكاء الاصطناعي.

الفريق، بما في ذلك شخصيات رئيسية مثل روس فيترانو، مستعد لتسليط الضوء على هذه التطورات في @Fluence خلال @NVIDIAGTC هذا مارس.

تؤكد هذه المبادرة التزام Fluence بتوفير بنية تحتية ميسورة وقابلة للتوسع، وهو أمر أساسي لتلبية احتياجات شركات الذكاء الاصطناعي المتزايدة.

من خلال الاستفادة من قوة الشبكات اللامركزية، تهدف Fluence إلى معالجة التحديات الحرجة في معالجة البيانات وتدريب النماذج، مما يجعل الحوسبة المتقدمة متاحة لجمهور أوسع.

إن التطوير المستمر لبيئة $FLT يعد أمراً حيوياً في تمكين هذه الحلول المبتكرة.

بنية تحتية للذكاء الاصطناعي المؤسسي أصبحت أكثر سهولة. @Fluence تم الإعلان مؤخرًا عن تخصيص محدود لعقد NVIDIA B200 SXM GPU المتاحة من 15 مارس. تم تصميم هذه العقد للتدريب على نطاق واسع، واستدلال عالي الإنتاجية، وأحمال الحوسبة عالية الأداء. يوفر B200 عرض نطاق ذاكرة معزز وإنتاجية مُحسّنة خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي. وهذا يضع $FLT كلاعب رئيسي في ديمقراطية الوصول إلى موارد الحوسبة المتطورة.

تجري تطورات مثيرة في Fluence، حيث يلتقي الابتكار بالحوسبة السحابية اللامركزية. لقد أعلن الفريق في @Fluence عن تحديث كبير: وحدة تحكم Fluence مفتوحة الآن رسميًا، مما يوفر وصولًا فوريًا إلى موارد GPU القوية. هذه الخطوة تبسط العملية للمطورين والمستخدمين لنشر حاويات GPU، والآلات الافتراضية، ونشرات Bare Metal مباشرة على شبكة Fluence اللامركزية. يهدف هذا المبادرة إلى ديمقراطية الوصول إلى قوة الحوسبة، مما يجعل الحوسبة عالية الأداء أكثر سهولة وكفاءة للجميع. تعرف على المزيد حول رؤيتهم وكيفية البدء في fluence.network. يتم بناء مستقبل البنية التحتية اللامركزية، و$FLT في قلبها.

فلوانس توسع باستمرار شبكتها للحوسبة اللامركزية، مع التركيز على جلب مزودي GPU الأكثر قوة وواجهات برمجة التطبيقات المتنوعة لتلبية الطلب المتزايد.

تضمن هذه الالتزامات أن المطورين وبناة الذكاء الاصطناعي لديهم إمكانية الوصول إلى موارد حوسبة مناسبة وبأسعار معقولة، متاحة للإيجار بشروط مرنة—بالساعة، يومياً، أو شهرياً—مصممة لتلبية احتياجات المشاريع المختلفة والميزانيات.

تم تصميم المنصة لتمكين الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

مع عملة $FLT كرمزها الأصلي، تهدف @Fluence إلى تبسيط الوصول إلى الحوسبة القوية.

فلوانس توسع عروض GPU اللامركزية

@Fluence فلوانس تنمو بنشاط منصتها للحوسبة اللامركزية من خلال الانضمام إلى المزيد من مزودي GPU وتوسيع مجموعة واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها. هذه التوسعة هي مفتاح لتطوير DePIN وAI، مما يوفر حوسبة قابلة للتوسع وبأسعار معقولة. إنها تؤكد التزام فلوانس بالبنية التحتية القابلة للوصول، والتي تنافس معايير المؤسسات.

تم تصميم حوسبة فلوانس لمطوري البرامج وبناة الذكاء الاصطناعي، حيث تقدم خيارات إيجار مرنة (بالساعة، يوميًا، شهريًا) لتناسب متطلبات وميزانيات المشاريع المتنوعة. هذا يضمن بنية تحتية فعالة من حيث التكلفة عند الطلب لكل من المهام الصغيرة للذكاء الاصطناعي والتطبيقات الكبيرة. توسيع شبكة المزودين يساهم في لامركزية المنصة وتعزيز قوتها $FLT

http://fluence.network/

فلونس تهز لعبة السحابة.

مقارنةً مع الكبار مثل AWS، @Fluence أرخص - فكر في 75% أقل - لأنه يقطع الوسيط. إنها شبكة لامركزية، لذا بدلاً من شركة واحدة ترفع الأسعار وتأخذ جزءًا كبيرًا، لديك مزودون يتنافسون لتقديم أفضل صفقة لك. لا رسوم مبالغ فيها، فقط قوة حوسبة خام بجزء من التكلفة.

وبالنسبة للأمان؟ لدى AWS نظام مركزي - اختراق ذلك يعني نهايتها. فلونس توزع كل شيء عبر العديد من العقد، لذا لا يوجد نقطة فشل واحدة. كما أنها تستخدم الإثباتات التشفيرية لتأمين الأمور - يجب على المزودين وضع رموز $FLT للعب، مما يعني أن لديهم مصلحة في الحفاظ على الأمور قانونية.

بينما قد تتركك AWS مقيدًا ومعرضًا للخطر، توفر لك فلونس الحرية وحصنًا.

لقد لاحظت زيادة حقيقية في مشاريع DePIN والحوسبة اللامركزية مؤخرًا، خاصة تلك المرتبطة ببنية الذكاء الاصطناعي. مع تزايد الطلبات على الذكاء الاصطناعي، بدأت هذه الشبكات في الظهور كبدائل للسحب المركزية، حيث توزع الموارد عبر الأجهزة العالمية لتحقيق مزيد من المرونة والكفاءة.

تبرز Fluence $FLT هنا - إنها تخلق سوق حوسبة بدون إذن حيث يمكن للمطورين تشغيل التطبيقات بدون خادم على شبكة يمكن التحقق منها، تدعم مباشرة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي من خلال التوسع دون الاعتماد على حراس التكنولوجيا الكبيرة.

تقوم شبكة Render $RNDR بشيء متوازٍ من خلال لامركزية عرض GPU؛ حيث تربط وحدات معالجة الرسوميات غير المستخدمة لمهام مثل نمذجة 3D والآن تدريب الذكاء الاصطناعي، مما يوسع الوصول إلى الحوسبة عالية الجودة.

تعمل شبكة Akash $AKT كسوق سحابية مفتوحة، مما يسمح للمزودين بتأجير الخوادم والمستخدمين بالمزايدة على الموارد، مما يعكس دفع DePIN نحو بدائل تنافسية وموزعة لاستضافة تقليدية.

تجمع io.net $IO وحدات معالجة الرسوميات غير المستغلة في مجموعات لتفسير وتدريب الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أرخص وأكثر توفرًا من الخيارات المركزية، مما يتماشى مع الحاجة المتزايدة لبنية تحتية قابلة للتوسع للذكاء الاصطناعي.

تشعر هذه النقلة وكأنها تطور طبيعي في Web3، حيث أن اللامركزية ليست مجرد ضجة - بل إنها تحل اختناقات حقيقية في الحوسبة والذكاء الاصطناعي.

هذا الرجل دائمًا يحمل ممسحة ثقيلة جدًا معه

السرد حول DePIN يستمر في إظهار زخم حقيقي.

فلوانس $FLT تبني طبقة حسابية مفتوحة وقابلة للتحقق من خلال تجميع الأجهزة العالمية - مثالية للتطبيقات والخوادم والذكاء الاصطناعي دون سحب مركزي.
رندر $RENDER : سوق GPU لامركزي يدعم عمليات العرض، تدريب الذكاء الاصطناعي، والحساب الثقيل على الأجهزة المعطلة في جميع أنحاء العالم.
هيليوم $HNT : شبكة لاسلكية لامركزية متنامية مع نقاط اتصال حقيقية متوسعة لإنترنت الأشياء والاتصال.
فايلكوين $FIL : شبكة تخزين لامركزية رائدة تتعامل مع أحجام بيانات ضخمة بشكل آمن ودون نقاط فشل فردية.

كلها تدور حول نفس التحول: البنية التحتية المادية (الحساب، النطاق الترددي، التخزين) تنتقل إلى الشبكات المفتوحة ذات الحوافز مع وضوح حدود المركزية.

تراكم ثابت، وليس وميض. يستحق المتابعة.

لقد كنت أرى نفس النمط عبر Web3 مؤخرًا: الدفع نحو بنية تحتية للذكاء الاصطناعي والحوسبة اللامركزية تكتسب زخماً مع بحث الناس عن بدائل للسحاب المركزي. هذه المشاريع تحل بهدوء مشكلات حقيقية تتعلق بالتوسع والتكاليف.

فلوانس ($FLT) تبني طبقة سحابية لامركزية بدون إذن، مما يسمح للمطورين بتشغيل أحمال العمل للذكاء الاصطناعي وخدمات Web3 بشكل موثوق دون الاعتماد على مزودي الخدمة الكبار أو نقاط التحكم الفردية.

بيتنسور $TAO تخلق اقتصادًا من نظير إلى نظير للذكاء الاصطناعي — يكسب المساهمون من خلال مشاركة النماذج والبيانات والحوسبة في الشبكات الفرعية المتخصصة التي تتعاون على تحسين الذكاء الاصطناعي.

فايل كوين $FIL يشغل شبكة تخزين لامركزية ضخمة تعمل كالبنية التحتية الرخيصة والمتينة لمجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي، ونقاط تفتيش النماذج، واحتياجات البيانات الكبيرة.

إنترنت كمبيوتر $ICP يشغل عقود ذكية وتطبيقات كاملة مباشرة على السلسلة مع حوسبة عالية الأداء، مما يجعله قاعدة قوية للذكاء الاصطناعي اللامركزي وخدمات الخلفية دون الحاجة إلى خوادم تقليدية.

بدأ الأمر يشعر بأنه أقل من كونه ضجيجًا وأكثر كونه بنية تحتية عملية تتشكل. ماذا تعتقد - أي من هذه لديه أقوى جذب في العالم الحقيقي الآن؟

لقد لاحظت أن مساحة DePIN والحوسبة اللامركزية لا تزال تزداد سخونة في أوائل عام 2026، خاصة مع استمرار متطلبات أعباء العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في المطالبة بمزيد من البنية التحتية الموزعة والقابلة للتحقق. يبدو أن التحول نحو البدائل المفتوحة للسحب المركزية أكثر واقعية الآن، مع مشاريع تقدم استخدامًا فعليًا بدلاً من مجرد وعود.

Fluence $FLT : تواصل التميز بتركيزها على الحوسبة اللامركزية بدون خادم، مشددة على التنفيذ القابل للتحقق الذي يعد مثاليًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تتطلب بيانات كثيفة. إنها تخلق مكانة في طبقات السحب الموثوقة والمقاومة للرقابة دون نقاط تحكم فردية.

ionet $IO : هذا المشروع يكتسب زخمًا من خلال تجميع وحدات معالجة الرسوميات لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال عند الطلب. إنه يستفيد من الأجهزة غير المستخدمة عالميًا، مما يجعل الحوسبة عالية الجودة متاحة وفعالة من حيث التكلفة للمطورين الذين يواجهون نقصًا في وحدات معالجة الرسوميات.

Render $RNDR : تواصل تقديم قوة وحدات معالجة الرسوميات المستندة إلى الحشود للتصيير، وتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي، ومهام الفيديو. تُظهر تكاملات الشبكة في العالم الحقيقي كيف يمكن أن تتعامل DePIN مع مطالب الإبداع والتعلم الآلي بكفاءة.

Grass $GRASS : من خلال تحويل عرض النطاق الترددي والأجهزة غير المستخدمة إلى طبقة بيانات لامركزية للذكاء الاصطناعي (جمع ومشاركة بيانات الويب بشكل أخلاقي)، تعالج نقطة اختناق رئيسية: بيانات تدريب عالية الجودة وموزعة دون الاعتماد على حراس التقنية الكبرى.

تسلط هذه الأربعة الضوء على كيفية نضوج السرد - أقل ضجيجًا، وأكثر حول البنية التحتية القابلة للتوسع والمولدة للإيرادات للذكاء الاصطناعي وما بعدها. إذا استمر التبني في الاتجاه بهذه الطريقة، فقد يعيد تشكيل مكان تشغيل التطبيقات من الجيل التالي. مساحة مثيرة لمتابعتها عن كثب.

لقد كنت ألاحظ كيف أن Web3 تتجه بقوة نحو البنية التحتية اللامركزية مؤخرًا، خاصة مع الزيادة في الطلبات على الذكاء الاصطناعي التي تضغط على السحب التقليدية. تبدو السرديات حول DePIN والحوسبة اللامركزية وكأنها تكتسب زخمًا حقيقيًا، وليس مجرد ضجة، حيث تبدأ المشاريع في تقديم فائدة فعلية للبنية التحتية القابلة للتوسع في الذكاء الاصطناعي.

خذ Fluence $FLT، على سبيل المثال - إنه يبني شبكة حوسبة من نظير إلى نظير تتيح للمطورين تشغيل عبء العمل دون الاعتماد على مزودي السحاب الكبار، مما يتماشى تمامًا مع الدفع نحو معالجة الذكاء الاصطناعي المقاومة للرقابة.

وبالمثل، يقوم Render $RNDR بإ decentralizing موارد GPU، مما يجعل عملية التصيير عالية القوة متاحة للمبدعين ونماذج الذكاء الاصطناعي من خلال شبكة عقد عالمية.

يبرز Akash $AKT بسوقه المفتوح للحوسبة السحابية، حيث يمكن لأي شخص استئجار أو توفير الأجهزة، مما يعزز المنافسة ويخفض التكاليف في مجال DePIN.

ويجمع ionet $IO موارد GPUs غير المستخدمة في مجموعات لمهام التعلم الآلي، مما يعالج اختناقات الحوسبة التي نشهدها في تطوير الذكاء الاصطناعي دون وجود overhead مركزي.

من المثير للاهتمام مشاهدة كيف تتناسب هذه العناصر معًا - قد تشير إلى تحول أوسع نحو أنظمة مستدامة وموزعة في عام 2026.

إليك نظرة مُجدّدة على مجال البنية التحتية الموزعة للحوسبة والذكاء الاصطناعي - لا يزال يشهد تزايدًا في بداية عام 2026، مع ظهور مشاريع أكثر تقدمًا وتحقيقًا لنتائج فعلية بعيدًا عن مجرد الضجّة.

تستمر Fluence $FLT في تقديم حلول الحوسبة بين الأقران، مما يمنح المطورين وصولًا مرنًا إلى المعدات الموزعة دون الاعتماد الكبير على السحابة الكبرى - وهو تطابق قوي مع الدفع نحو بنية تحتية حقيقية موزعة.

تستمر شبكة Akash $AKT في بناء سوق سحابة مفتوح، حيث يتم تأجير الحوسبة الزائدة بشكل فعّال، مما يبرز كيف يمكن لـ DePIN أن تقلل التكاليف وتحقيق الشفافية مقارنةً بالموثوقين المركزيين.

يظل Render $RNDR ذا صلة من خلال توزيع قوة وحدة معالجة الرسومات تحديدًا للعرض والمهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والإبداع، مما يلبي الطلب المتزايد على حوسبة عالية الجودة متاحة بسهولة.

تُكمل Internet Computer $ICP الصورة بشكل جيد، حيث تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات مباشرةً على السلسلة بتوافق كامل مع التوزيع، وهي تربط بين تنفيذ Web3 وبنية تحتية قابلة للتوسع تُلبّي احتياجات الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم دون الاعتماد على حلول خارج السلسلة.

لاحظت أن هذه الأربعة تظهر بشكل متكرر في المناقشات الجادة مؤخرًا؛ يبدو أن السردية تنتقل نحو مشاريع تمتلك فائدة حقيقية في طبقات الحوسبة والذكاء الاصطناعي.

ما رأيك - هل هناك مشاريع أخرى تجذب انتباهك في هذا الاتجاه؟

لقد لاحظت أن سردية DePIN والذكاء الاصطناعي اللامركزي/الحسابية تكتسب زخمًا مرة أخرى في أوائل عام 2026، خاصة مع الطلب المتزايد على بنية تحتية قابلة للتوسع خارج السحاب المركزي.

بعض الرموز التي تجذب الانتباه في هذا التقاطع:

$FLT (Fluence): يوفر منصة حسابية لامركزية بدون خوادم، تجمع سعة مراكز البيانات العالمية لتوفير مهام قابلة للتحقق وبتكلفة منخفضة مثل استنتاج الذكاء الاصطناعي.

$RENDER (Render): شبكة رسوميات موزعة للعرض والمهام المتزايدة التوجه نحو الذكاء الاصطناعي، وتربط الأجهزة غير المستخدمة بمهام إبداعية ومهام تعلم آلي عالية الطلب.

$AKT (Akash): سوق مفتوح لتأجير موارد الحوسبة السحابية، يمكّن أي شخص من المزايدة على موارد لامركزية لتطبيقات، أو تدريب، أو معالجة عامة.

$ATH (Aethir): يركز على بنية تحتية موزعة للرسوميات المخصصة للذكاء الاصطناعي والألعاب، مع نمو ملحوظ في اعتماد العقد وتكاملات مؤسسية.

أنا مهتم بمعرفة كيف ستمضي الأمور مع انتشار احتياجات الحوسبة الذكية الاصطناعية—قد تدفع القيمة الحقيقية إلى المرحلة التالية هنا.

لقد كنت أرى أن DePIN والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية تكتسب زخماً كبيراً في Web3، مدفوعة بالحاجة الحقيقية إلى بدائل ميسورة التكلفة وموزعة للحوسبة والتخزين الكبيرة مع زيادة نطاق الذكاء الاصطناعي.

تتميز Fluence $FLT هنا - إنها تخلق سوقاً مفتوحة للحوسبة القابلة للتحقق من خلال الاستفادة من قدرة مراكز البيانات غير المستغلة في جميع أنحاء العالم، مما يمكّن من تدريب الذكاء الاصطناعي واستنتاجه بكفاءة دون الاعتماد على مقدمي الخدمة المركزيين.

تتبنى شبكة Akash $AKT نهجاً مشابهاً ولكنها تركز على الحوسبة السحابية اللامركزية، مما يسمح لأي شخص بتأجير موارد الخادم الاحتياطية لتشغيل الأحمال بأسعار منخفضة مقارنة بأسعار AWS، مع جاذبية قوية لمطوري الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى توسيع مرن.

تجمع ionet $IO وحدات معالجة الرسومات من مصادر متنوعة في شبكة لامركزية مصممة لمهام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مما يجعل الحوسبة عالية الأداء أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة مقارنة بخيارات السحابة التقليدية.

يدفع Internet Computer $ICP الحدود أكثر من خلال تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكاملة مباشرة على السلسلة في بيئة لامركزية بالكامل، مما يلغي الاعتماد على العمليات خارج السلسلة ويمكّن من استنتاج قابل للتعديل وقابل للتوسع.

تشعر هذه المشاريع وكأنها تتناول الاختناقات الأساسية في ازدهار الذكاء الاصطناعي - بالتأكيد مجال يتطور بسرعة نحو عام 2026.

مؤخراً، كنت ألاحظ اتجاهًا واضحًا في Web3: مشاريع DePIN تتقدم نحو لا مركزيّة موارد الحوسبة، خاصة مع تزايد طلبات الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية أكثر قوة وتوزيعًا. ليس مجرد ضجة - إنه يعالج اختناقات حقيقية في الأنظمة المركزية.

تتميز Fluence $FLT هنا، حيث تقدم شبكة سحابية من نظير إلى نظير تتيح للمطورين نشر تطبيقات خالية من الخادم ونماذج الذكاء الاصطناعي بدون حراس بوابة من شركات التكنولوجيا الكبرى، مما يبرز الحوسبة القابلة للتحقق والمقاومة للرقابة.

بنفس السياق، يربط Render $RNDR وحدات معالجة الرسوميات العاطلة في جميع أنحاء العالم لتشغيل مهام الرندر، والتعلم الآلي، ومهام الذكاء الاصطناعي، مما يخلق سوقًا عند الطلب يتوسع مع مساهمات المستخدمين.

تأخذ Bittensor $TAO زاوية تعاونية، حيث تبني شبكة تشارك فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكاء والبيانات، مما يحفز المشاركين على تحسين النماذج من خلال اقتصاد موحد بالرموز.

يدفع Internet Computer $ICP الحدود من خلال تشغيل العقود الذكية بسرعة الويب على سلسلة بلوكشين عالمية، مما يمكّن التطبيقات والخدمات اللامركزية تمامًا التي تنافس إعدادات السحابة التقليدية.

بينما أشاهد هذه التطورات، من الواضح كيف أنها تعيد تشكيل الطبقات الأساسية للويب 3.

🚀

لقد كنت أرى المزيد من الزخم يتزايد حول بنية الحوسبة اللامركزية في الآونة الأخيرة - خاصة مع الانفجار في أحمال العمل المتعلقة بالذكاء الاصطناعي واحتدام مزودي الخدمة المركزية في عنق الزجاجة في قابلية التوسع.

تدخل مشاريع على طراز DePIN كبدائل حقيقية، توزيع الموارد من نظير إلى نظير من أجل تحسين المرونة وكفاءة التكاليف.

بعض المشاريع التي تبرز لأسباب مماثلة:

Fluence $FLT: منصة حوسبة بدون خادم تمكن المطورين من نشر الشيفرات عبر شبكة لامركزية من مزودي العقد، مع التركيز على التنفيذ بدون إذن وقابل للتحقق.

Render $RNDR : شبكة GPU لامركزية تربط المبدعين الذين يحتاجون إلى أداء عالٍ في التقديم أو مهام الذكاء الاصطناعي مع مالكي الأجهزة الخاملة في جميع أنحاء العالم.

Bittensor $TAO : تبني سوقًا مفتوحًا لتعلم الآلة، حيث تساهم العقد بالنماذج والبيانات لتطوير قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني.

Akash Network $AKT : سوق سحابية مفتوحة المصدر تتيح للمستخدمين تقديم عطاءات ونشر موارد الحوسبة من المزودين العالميين، متفوقة على السحب التقليدية من حيث السعر.

تتناول هذه المشاريع الذكاء الاصطناعي والحوسبة اللامركزية من زوايا مختلفة ولكن متداخلة، وتشير مقاييس الاستخدام (مثل رسوم الشبكة والنشر) إلى طلب حقيقي متزايد.

Web3 يركز بشكل متزايد على DePIN والحوسبة اللامركزية لتلبية الطلب المتزايد على بنية AI التحتية - بدائل أرخص وغير موثوقة للسحب المركزية.
أربعة مشاريع تلتقط هذا التحول الآن:
Fluence $FLT: طبقة حوسبة بدون خادم حيث يقوم المطورون بنشر التعليمات البرمجية على شبكة عالمية من العقد، مما يقلل التكاليف لتفسير AI و dApps مع الحفاظ على خصوصية البيانات.
Bittensor $TAO : سوق P2P للذكاء الاصطناعي - يكسب المعدّنون والمدققون من خلال مشاركة نماذج AI والحوسبة، مما يتيح التعلم الآلي اللامركزي التعاوني.
Render $RNDR : تأجير GPU عند الطلب من الأجهزة غير المستخدمة في جميع أنحاء العالم، مما يدعم عمليات الرندر وأعباء العمل AI بدون زيادات كبيرة في الأسعار السحابية.
Akash $AKT : سوق مفتوح للحوسبة المعتمدة على الحاويات، يزايد على الموارد غير المستخدمة لجعل بنية تحتية عالية الأداء متاحة وشفافة.
هذه المشاريع تبني بهدوء العمود الفقري لاقتصاد الحوسبة اللامركزية. تستحق المتابعة مع استمرار نمو احتياجات AI.