مايكل هاينريش، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة 0G – سلسلة مقابلات

مايكل هاينريش رائد أعمال متسلسل ومستثمر ومسؤول تنفيذي في مجال التكنولوجيا، يركز على بناء بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي. ويقود في 0G تطوير بنية تحتية تهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتحقق وإتاحةً للجميع. ويشغل هاينريش أيضًا منصب رئيس مجلس الإدارة التنفيذي في ZeroStack Corp.، وعمل مدرّسًا ومرشدًا في جامعة ستانفورد لأكثر من عقد، مسهمًا في برامج تشمل ريادة الأعمال ورأس المال الجريء والابتكار. وهو أيضًا شريك استثماري ومستثمر ملاك في Pioneer Fund، وله استثمارات في شركات ومشروعات تشمل Stripe وAnthropic وBrex وNotion وFilecoin وWorldcoin وUniswap وShield AI وBinance. وأسّس هاينريش سابقًا Garten، وهي شركة للعافية في بيئة العمل كانت تُعرف باسم Oh My Green، وشغل مناصب في Bridgewater Associates وBain & Company وSAP Labs وMicrosoft وJ.P. Morgan، ما أكسبه خبرة في ريادة الأعمال والتكنولوجيا والتمويل والاستراتيجية والاستثمار الجريء.

تعمل 0G على بناء منظومة بنية تحتية لامركزية للذكاء الاصطناعي، تهدف إلى أن تكون طبقة ثقة له، وتمكّن من تنفيذ أعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتخزينها والتحقق منها من دون الاعتماد كليًا على مزودين مركزيين. وتجمع بنيتها بين الحوسبة القابلة للتحقق والتخزين اللامركزي المشفّر والاستدلال الخاص للذكاء الاصطناعي وسلسلة كتل من الطبقة الأولى متوافقة مع EVM ومصممة للذكاء الاصطناعي، لتوفر بنية تحتية لتطبيقات تمتد من وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين والنماذج اللامركزية إلى أسواق الذكاء الاصطناعي والاقتصادات الآلية. وقد صُممت المنصة وفق نهج معياري يتيح للمطورين استخدام مكونات منفردة، مثل التخزين أو الحوسبة، بصورة مستقلة، مع دعم تطبيقات ذكاء اصطناعي تعمل بالكامل على السلسلة، بحيث يمكن تدقيق البيانات والنماذج والإجراءات والتحقق منها. ومن خلال هذا النهج، تسعى 0G إلى توفير البنية التحتية الأساسية لمنظومة ذكاء اصطناعي أكثر انفتاحًا وشفافية، يتمتع فيها المطورون والشركات والمستخدمون بقدر أكبر من التحكم في موارد الذكاء الاصطناعي وبياناته.

قبل تأسيس 0G مع شركائك، أنشأت Garten وقدتها، وعملت في مجالات البرمجيات والتمويل والاستثمار الجريء وريادة الأعمال. ما الذي رأيته يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي وأقنعك ببدء 0G في عام 2023؟ وكيف أسهمت تجاربك السابقة في تشكيل رؤيتك للشركة؟

تنقلت في مسيرتي المهنية بين عالمين نادرًا ما يتواصلان. كتبت البرمجيات في SAP وMicrosoft في بدايات مسيرتي. ثم انتقلت إلى مجال التمويل؛ فدرست أولًا أسواق رأس المال العالمية أثناء إجراء أبحاث في كلية هارفارد للأعمال، ثم عملت في Bain وBridgewater، حيث عايشت أزمة 2008 من الداخل. وقادتني تلك التجربة إلى تأسيس Garten، وهي شركة انطلقت من برنامج Y Combinator.

علّمتني كل مرحلة الدرس نفسه من زاوية مختلفة: عندما يتركز التحكم في نظام ما وتُخفى آليات عمله الداخلية، يكون آخر من يعلمون بتعطّله هم الأشخاص الذين يعتمدون عليه.

لذلك، في عام 2023، رأيت نمطًا يتشكل في مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة لم أشهدها في أي سوق آخر. كانت النماذج مدهشة، لكن البنية التحتية التي تقف وراءها كانت مركزة في أيدي عدد قليل من الشركات، والأهم من ذلك أنه لم يكن بوسعك التحقق مما يجري تشغيله، أو معرفة وجهة بياناتك، أو تحديد التكلفة الفعلية للحوسبة. وفي الوقت نفسه، كان رأس المال اللازم للمشاركة يتزايد باطراد كل ربع سنة. وبالنسبة إلى شخص شاهد أحداث عام 2008 تتكشف، بدا الأمر كرافعة مالية قائمة على صندوق أسود، بينما يفترض الجميع أن هذا الصندوق لا مشكلة فيه.

لذلك، انطلقت فكرة 0G من سؤال مالي لم يفارقني: «ماذا يحدث عندما لا يكون لأهم مُدخل في الاقتصاد سوق شفافة ولا تحقق مستقل؟» وقد أجبنا عن هذا السؤال ببناء 0G مع شريكيّ المؤسسين توماس ياو وفان لونغ ومينغ وو.

والإجابة هي طبقة ثقة للذكاء الاصطناعي: منظومة متكاملة تجمع بين الحوسبة الخاصة، ونماذج 0gm مفتوحة الأوزان التي طورناها، وآليات حماية السلامة مثل مواءمة الاستدلال المتناثر والتحقق باستخدام TEE، والتخزين المشفّر، وسلسلة كتل صُممت خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وفي هذه المنظومة، يجري التحقق من أعمال الذكاء الاصطناعي وتدقيقها، بدءًا من الاستدلال وصولًا إلى إجراءات الوكلاء.

تلتزم شركات الذكاء الاصطناعي بتخصيص مبالغ هائلة من رأس المال لوحدات معالجة الرسومات ومراكز البيانات والطاقة. ما الذي يتغير جوهريًا في اقتصاديات الحوسبة؟ وهل تعتقد أن إتاحة الحوسبة قد تصبح بأهمية استراتيجية تضاهي إتاحة رأس المال أو الطاقة؟

أصبحت الحوسبة بالفعل بأهمية استراتيجية تضاهي رأس المال أو الطاقة. وقد التزمت أكبر أربع شركات فائقة النطاق بإنفاق رأسمالي على الذكاء الاصطناعي يتجاوز 500 مليار دولار في عام 2025 وحده، وهي تسير بمعدل يجعلها تضاعف هذا الإنفاق هذا العام. لم يعد ذلك مجرد بند في ميزانية التكنولوجيا، بل أصبح إنفاقًا على بنية تحتية وطنية تديره حفنة من الشركات الخاصة.

يتمثل التغيير الجوهري في أن الحوسبة أصبحت العامل المقيّد للذكاء نفسه. فكل تحسن في النماذج، وكل وكيل، وكل منتج، يعتمد في نهاية المطاف على ساعات تشغيل وحدات معالجة الرسومات. وعندما يتحكم مُدخل واحد في كل ما يليه، فإنه لا يعود يتصرف كسلعة تشتريها، بل كرأس مال تمتلكه. وأصبح الوصول إلى الحوسبة يحدد الآن الشركات والجامعات والبلدان القادرة على البناء.

والغريب أن هذا الأصل لا يملك سوقًا خاصًا به. تُنتَج القدرة الحاسوبية على نطاق واسع، وتُستأجر عالميًا، ويُحدَّد سعرها يوميًا، ومع ذلك لا توجد وسيلة لامتلاك حصة فيها، أو التحوط من مخاطرها، أو تخصيصها بشفافية. لرأس المال أسواق. وللطاقة أسواق. أما القدرة الحاسوبية، فتُتاح عبر عقود شراء مع عدد قليل من المورّدين.

تسلك الموارد النادرة كلها المسار نفسه: تُنتَج أولًا، ثم يُحدَّد سعرها، ثم تُموَّل. وقد مرّ النفط بهذا المسار، وكذلك الكهرباء، والنطاق الترددي. تدخل القدرة الحاسوبية الآن مرحلتها الثالثة، ويُعد إنشاء البنية المالية اللازمة لها أحد مشاريع البنية التحتية المحورية في هذا العقد.

تطرح 0G فكرة أن بالإمكان امتلاك القدرة الحاسوبية وكسبها واستخدامها، بدلًا من مجرد شرائها بوصفها خدمة سحابية. عمليًا، ماذا يعني تحويل القدرة الحاسوبية إلى أصل، وكيف يمكن أن يغيّر ذلك العلاقة بين مزوّدي البنية التحتية والمطوّرين وشركات الذكاء الاصطناعي؟

فكّر في طريقة عمل سائر الأصول الإنتاجية. فالأسهم تتيح توزيعات الأرباح، والسندات تدفع كوبونات. ويطبّق تمويل القدرة الحاسوبية، الذي صغنا له اسم ComFi، الفكرة نفسها على القدرة الحاسوبية. فبدلًا من الاكتفاء بالدفع مقابل الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات، يمكنك امتلاك حصة تتيح لك الوصول إلى قدرة حاسوبية للذكاء الاصطناعي يمكنك استخدامها فعليًا.

عمليًا، تضع أصلًا في الاستثمار وتحصل في المقابل على قدرة حاسوبية للذكاء الاصطناعي. ويمكن لهذه القدرة أن تشغّل كل شيء، بدءًا من تشغيل النماذج على نحو خاص، وصولًا إلى بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وإطلاقها. وتعمل هذه المنظومة في جوهرها على سلسلة كتل 0G. ويرهن المستخدمون 0G، أي يقفلونه، ضمانًا، ويحصلون على a0G، ويُنشئون iAI، ثم يودعون وحدات iAI هذه لكسب قدرة حاسوبية يمكنهم استخدامها عبر خدمات الذكاء الاصطناعي.

الهدف هو جعل القدرة الحاسوبية شيئًا يمكنك امتلاكه وكسبه واستخدامه، بدلًا من مجرد استئجارها بالساعة من مزوّد خدمة سحابية. ووفقًا للمعايير الأولية، يمكن للمستخدمين إيداع iAI والحصول على أرصدة قدرة حاسوبية تتجاوز قيمتها دولارًا واحدًا يوميًا عبر خدمات الذكاء الاصطناعي المدعومة على 0G. ويظل الضمان الأساسي مقفلًا ما دامت الحصة نشطة، ويمكن استرداده عند حرق iAI.

والنقطة المهمة هي أن المستخدمين لا يحصلون على نقود أو عائد مالي، بل على إمكانية الوصول إلى قدرة حاسوبية يمكنهم استخدامها فعليًا.

يغيّر هذا العلاقة بين مزوّدي البنية التحتية والمطوّرين وشركات الذكاء الاصطناعي. إذ يحصل مزوّدو البنية التحتية على طريقة جديدة لإتاحة قدراتهم الحاسوبية تتجاوز عقود الخدمات السحابية التقليدية. ويحصل المطوّرون على مورد أكثر قابلية للتنبؤ، يمكنهم التخطيط له ووضع ميزانياتهم على أساسه. أما شركات الذكاء الاصطناعي، فيمكنها تأمين القدرة الحاسوبية والتخطيط لها بدلًا من التعامل معها ببساطة بوصفها نفقة تتحكم فيها مجموعة محدودة من المزوّدين.

ولأنها تعمل على طبقة الثقة في 0G، يمكن التحقق من استخدام القدرة الحاسوبية وتدقيقه، بدلًا من الاكتفاء بعبارة «ثقوا بنا»

نطرح ComFi بوصفه مجالًا مفتوحًا لصناعة الذكاء الاصطناعي، لا علامة تجارية خاصة. ويُعد Ascend وiAI أول تطبيقين لهذه الفكرة، مع مزيد من التطبيقات القادمة إلى شبكة 0G.

تعمل 0G Compute كسوق لامركزية يتنافس فيها مزوّدو وحدات معالجة الرسومات على تنفيذ أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. ما المزايا الاقتصادية التي يمكن أن يقدمها هذا النموذج مقارنة بالاعتماد على عدد قليل من مزوّدي الخدمات السحابية فائقة النطاق، لا سيما عندما يرتفع الطلب على وحدات معالجة الرسومات؟

نسلط الضوء على ثلاث مزايا تتضح أكثر عندما تكون وحدات معالجة الرسومات نادرة: اكتشاف الأسعار، والمرونة، وعدم الارتهان لمزوّد بعينه.

1. اكتشاف الأسعار: في 0G Compute، يحدد المزوّدون أسعارهم بأنفسهم ويتنافسون على أعباء العمل. وقد تكون النتيجة انخفاضًا كبيرًا في التكاليف: إذ تقل تكلفة الاستدلال بنماذج مفتوحة مماثلة بنسبة تصل إلى 95 بالمئة، بينما تعمل طبقة التخزين لدينا بتكلفة تقل بأكثر من 90 بالمئة عن AWS S3. ويعود جزء من ذلك إلى المنافسة، وجزء آخر إلى الاستفادة من سعة وحدات معالجة الرسومات غير المستغلة وتشغيل نماذج مفتوحة بدلًا من النماذج المغلقة الرائدة على بنية تحتية مخصصة.

2. المرونة: يخطط مزوّدو الخدمات السحابية فائقة النطاق لقدراتهم قبل سنوات، ويخصصونها عبر علاقات طويلة الأمد. أما السوق، فيمكنها استقطاب الإمدادات من أي مكان، بما في ذلك المشغّلون المستقلون والمجموعات الحاسوبية الأكاديمية والشركات التي لديها أجهزة غير مستغلة. وعندما يرتفع الطلب فجأة، يمكن للأسعار الأعلى أن تجذب مزيدًا من الإمدادات إلى السوق. أما قائمة الانتظار الثابتة، فلا تفعل سوى أن تطول.

3. عدم الارتهان لمزوّد بعينه: يتيح كل مزوّد على شبكتنا واجهة API متوافقة مع OpenAI عبر موجّه واحد، يحوّل الطلبات تلقائيًا إلى مزوّد بديل إذا تعطل أحد المزوّدين. ويعني ذلك اليوم وجود 13 مزوّدًا يقدمون مئات النماذج عبر نقطة اتصال واحدة، مع معالجة أكثر من 373 مليار رمز و27 مليون طلب استدلال. ويمكن للمطوّرين التبديل بين المزوّدين بتغيير ترويسة، لا بتنفيذ مشروع لنقل الأنظمة.

وهناك أيضًا جانب رقمي يغيب عن كثيرين. فنموذجنا الخاص، 0GM-1.0، هو ثاني أكثر النماذج استخدامًا على الشبكة خلال الأيام الثلاثين الماضية، ولا يسبقه سوى DeepSeek. وعندما ينافس نموذج مفتوح خاص بشبكة لامركزية أفضل النماذج المفتوحة في العالم من حيث الاستخدام، فهذا يبيّن قدرة السوق على العمل على نطاق واسع.

مزوّدو الخدمات السحابية فائقة النطاق بارعون جدًا فيما يفعلونه. لكن عندما تكون وحدات معالجة الرسومات أندر مورد في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكن لمصادر إضافية للقدرة الحاسوبية أن توفر نموذج إمداد مختلفًا تمامًا عن مجرد انتظار زيادة قدرات هؤلاء المزوّدين.

يتمثل أحد تحديات البنية التحتية اللامركزية في ضمان ألا يأتي انخفاض تكلفة الحوسبة وتوزيعها على نطاق أوسع على حساب الموثوقية. كيف تحدد 0G ما إذا كان مزوّد الحوسبة قد نفّذ بالفعل عبء عمل للذكاء الاصطناعي على نحو صحيح؟

هذا سؤال ممتاز، وهو ما يميّز سوقًا حقيقية للحوسبة عن نظام يتعين فيه ببساطة الوثوق بمزوّد مثل AWS أو Google Cloud أو Microsoft Azure. صممنا 0G بحيث لا تضطر أبدًا إلى الاكتفاء بتصديق ما يقوله المزوّد.

تعمل طبقة 0G الخاصة داخل بيئة تنفيذ موثوقة محكمة العزل. وتُنتج الأجهزة إثباتًا يوضح النموذج والشفرة البرمجية اللذين يعملان، كما توقّع كل استجابة بمفتاح لا يوجد إلا داخل تلك البيئة. ويمكن للعميل التحقق من التوقيع بمقارنته بالإثبات، والتأكد من تشغيل النموذج المحدد لدى المزوّد المحدد من دون تعديل. ولا تستطيع 0G ولا المزوّد الاطلاع على المطالبة أو الاستجابة. وفي جميع الطبقات، لا تحتفظ 0G بالمطالبات أو الاستجابات، ولا تدرّب نماذجها على بياناتك.

في طبقة التحقق، تُوجَّه الطلبات إلى النموذج الأساسي المقصود، ما يتيح لك معرفة النموذج الذي أجاب حتى عندما يكون المزوّد نفسه مركزيًا. وتُحدَّد هذه الطبقات لكل طلب، وتفرضها الشبكة. وإذا تطلب الطلب مزوّدًا يدعم الخصوصية ولم يتوفر أي مزوّد من هذا النوع، يفشل الطلب بدلًا من التحول بصمت إلى طبقة أخرى. فالوضوح بشأن الطبقات أهم من تسويقها.

يرتبط الدفع بالإثبات. وتُحتجز الأموال إلى حين تسليم النتيجة الموقّعة. وسجلت الشبكة حتى الآن أكثر من 24.9 مليون إثبات TEE، كما يدعم الإطار التحقق التفاؤلي والتحقق بإثباتات المعرفة الصفرية لأعباء العمل التي تكون فيها هذه الأساليب أنسب من التصديق على الأجهزة.

تُعالَج الموثوقية بطريقة مباشرة، من خلال التحويل التلقائي بين المزوّدين، إلى جانب بيانات آنية عن سلامة الأنظمة وزمن الاستجابة. وقد صُممت الشبكة الأساسية بحيث لا يتحول التحقق وتسوية المعاملات إلى عنق زجاجة.

تزداد العلاقة بين اقتصاديات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتوافر الكهرباء ترابطًا. ومع استمرار توسع النماذج وأعباء الاستدلال، هل تتوقع أن تصبح الطاقة هي القيد الأساسي على حوسبة الذكاء الاصطناعي بدلًا من وحدات معالجة الرسوميات نفسها؟ وكيف يمكن للبنية التحتية اللامركزية أن تساعد في معالجة هذا الاختناق؟

ترتبط الطاقة والحوسبة بالتأكيد، ويؤثر كل منهما في الآخر، كما أن الاختناقات الناجمة عن الطاقة تحدث بالفعل. ففي شمال فرجينيا، انقطع فجأة عن الشبكة في يوليو طلبٌ يزيد على 3 GW من مراكز البيانات، ما يبرز الضغط الذي قد تفرضه أحمال مراكز البيانات المركزة على البنية التحتية للطاقة.

من المتوقع أن يتضاعف استهلاك مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي للكهرباء بحلول عام 2030، وتتوقع الوكالة الدولية للطاقة (IEA) أن يتجاوز استهلاك مراكز البيانات عالميًا الضعف، ليبلغ نحو 945 تيراواط ساعة بحلول عام 2030، ويكون الذكاء الاصطناعي المحرك الرئيسي لذلك. ويمكنك بناء مزيد من وحدات معالجة الرسوميات بوتيرة أسرع من بناء البنية التحتية للطاقة اللازمة لتشغيلها.

ويزيد الذكاء الاصطناعي المركزي صعوبة الأمر، إذ يركز الطلب في عدد قليل من مراكز البيانات الضخمة، يتطلب كل منها كميات هائلة من الطاقة وبنية تحتية جديدة للشبكة الكهربائية.

يمكن للبنية التحتية اللامركزية أن تساعد في تخفيف هذا القيد المتفاقم، من خلال وضع أعباء العمل في أماكن تتوافر فيها الطاقة والقدرة الحاسوبية بالفعل. وقد يشمل ذلك مراكز بيانات إقليمية، أو مواقع صناعية لديها قدرة فائضة، أو مصادر للطاقة المتجددة قد تظل غير مستغلة لولا ذلك. فبدلًا من نقل مزيد من الطاقة إلى عدد قليل من المجمعات الضخمة، يمكن نقل أعباء العمل إلى الأماكن التي تتوافر فيها الطاقة بالفعل ولا تُستغل بالكامل.

ولتوضيح الأمر، لا يلغي ذلك قيد الطاقة، لكنه قد يساعد على الاستفادة بصورة أكبر من البنية التحتية الحالية للطاقة والحوسبة.

تستخدم 0G آليات تشمل بيئات التنفيذ الموثوقة والتحقق التفاؤلي وتقنيات المعرفة الصفرية لجعل حوسبة الذكاء الاصطناعي قابلة للتحقق. أين ترى أن التحقق التشفيري سيصبح أشد أهمية، مع بدء وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين باتخاذ القرارات وتنفيذ المعاملات من دون إشراف بشري مستمر؟

تبلغ أهمية التحقق ذروتها في اللحظة التي يتوقف فيها الإنسان عن المراقبة. ففي المساعد الذكي، يراجع شخص ما مخرجاته، أما الوكيل المستقل فلا يراجعها أحد. وما إن يصبح الوكيل قادرًا على اتخاذ القرارات أو توقيع المعاملات أو حيازة الأموال أو التفاعل مع وكلاء آخرين، حتى يصبح من الضروري معرفة الوكيل الذي يتصرف، والنموذج الذي يشغّله، وما إذا كان قد نفذ ما كان ينبغي له فعله.

وهنا تبرز أهمية التحقق التشفيري. فعندما يعمل وكيل داخل بيئة تنفيذ موثوقة، يمكن الحصول على سجل موقّع يبيّن النموذج الذي أصدر القرار والمدخلات التي استخدمها. وتُعد سلسلة الكتل طبقة مثالية لبناء الثقة، لأنها غير قابلة للتغيير وتسمح بالإضافة فقط، كما تتيح تتبع المصدر. وتوفر سلسلة الكتل سجلًا مشتركًا لهذه الإثباتات، بحيث يستطيع المطورون والمدققون والأطراف المقابلة التحقق مما حدث من دون الوثوق برواية طرف واحد للأحداث.

وينطبق المبدأ نفسه مع بدء الوكلاء بالتفاعل فيما بينهم على نطاق واسع. فلا يمكن أن يراجع إنسان كل قرار أو معاملة. لذلك يجب أن يصبح التحقق وإمكانية التدقيق والثقة جزءًا من البنية التحتية نفسها. والهدف بسيط: بدلًا من التساؤل عما إذا كان الوكيل يزعم أنه اتبع القواعد، يمكنك إثبات أنه فعل ذلك.

يتمحور جانب كبير من سباق البنية التحتية اليوم حول بناء مراكز بيانات مركزية أكبر من أي وقت مضى. فهل تمثل الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي بديلاً عن هذا النموذج، أم ترى في نهاية المطاف أن الشبكات اللامركزية ومزودي الخدمات السحابية فائقي النطاق سيصبحون أجزاءً متكاملة من سوق حوسبة عالمية واحدة؟

أرى أنهما متكاملان، وأن توزيع الأدوار بينهما سيشبه إلى حد كبير شبكة الطاقة. فمزودو الخدمات السحابية فائقة النطاق يشكلون مصدر الإمداد الأساسي. وهم بارعون جداً في التعامل مع أحمال العمل الضخمة والمتوقعة والحساسة لزمن الاستجابة لدى أكبر المؤسسات، وينبغي لهم مواصلة ذلك. ويمكن للشبكات اللامركزية أن تكمل دورهم باستيعاب الطلب المتغير، وإتاحة الحوسبة الموزعة وغير المستغلة، ومنح مزيد من الشركات إمكانية الوصول إلى سعة وحدات معالجة الرسوميات.

تمثل الشبكات اللامركزية بديلاً حقيقياً بفضل الثقة. فالتركيز مشكلة اقتصادية، لكنه أيضاً مشكلة تتعلق بإمكانية الاطلاع. فعندما تدير حفنة من الشركات البنية التحتية، فإنها تتحكم كذلك في ما يمكنك الاطلاع عليه. يستطيع مزود الخدمات السحابية فائق النطاق أن يتعهد بعدم الاطلاع على بياناتك، لكن بيئة تنفيذ معزولة ومحكمة ذات إثبات علني تستطيع أن تثبت ذلك. وهذه الخاصية لا تتحسن ببناء مركز بيانات أكبر؛ بل تنبع من دمج آليات التحقق في البنية التحتية.

نرى بالفعل النموذجين يعملان جنباً إلى جنب. وكانت Google Cloud وAlibaba Cloud من بين شركاء إطلاق شبكتنا الرئيسية. وتريد المؤسسات أن تتمكن من توجيه أحمال العمل إلى مزود خدمات سحابية فائق النطاق، أو مزود لامركزي، أو أجهزتها الخاصة، بناءً على السعر ومتطلبات الخصوصية ومستوى التحقق الذي تحتاج إليه.

هذا هو الاتجاه الذي نرى السوق يسلكه: ليس أن يحل نموذج محل النماذج الأخرى، بل أن تتشكل سوق حوسبة عالمية تنتقل فيها أحمال العمل بين مصادر مختلفة للبنية التحتية وفقاً لمتطلبات المهمة.

مع تحول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى جهات اقتصادية قادرة على شراء الخدمات وإدارة الموارد باستقلالية، هل يمكن أن تصبح الحوسبة نفسها جزءاً من اقتصاد تتفاعل فيه الآلات بعضها مع بعض، فتستحوذ فيه الوكلاء على البنية التحتية ديناميكياً وفقاً للسعر والأداء والتوافر؟

رأينا بعض الأمثلة المحدودة على ذلك في شبكتنا. فمعظم الطلبات عبر 0G Compute لا تأتي من شخص ينقر على زر، بل من تطبيقات ووكلاء يستدعون واجهة برمجة تطبيقات، ويدفعون مقابل كل طلب من رصيد ممول، ثم تُوجَّه طلباتهم إلى المزود الأنسب للمهمة. وقد دفعت نحو 43,000 محفظة مقابل الاستدلال بهذه الطريقة، كما بُني أكثر من 300 مشروع على 0G. وقد مرر Ghast AI وحده أكثر من 100 مليار رمز عبر 0G Compute. وتشغّل NeoSoul ملايين الوكلاء عبر 0G وBNB Chain، وهي شبكة بلوك تشين أخرى. واختيار وكيلٍ مزوداً أقل تكلفة لتنفيذ مهمة دفعية، وبيئة معزولة خاصة لتنفيذ مهمة حساسة، هو قرار توجيه يُتخذ اليوم.

تتمثل العناصر الناقصة اللازمة لقيام اقتصاد حقيقي للآلات في أمور نعدّها نحن البشر من المسلّمات، وهي الهوية، ووسيلة لحجز الموارد مسبقاً، ووحدة للحساب. يحتاج الوكلاء إلى هوية صالحة للاستخدام عبر مختلف الخدمات، وهذا ما صُممت Agentic ID من 0G لتوفيره. ويحتاجون أيضاً إلى وسيلة لتأمين الحوسبة مسبقاً بدلاً من الدفع مقابل كل طلب، حتى يتمكنوا من التخطيط والعمل باستقلالية.

وهذا أحد أسباب بنائنا Compute Finance. فعندما يمكن كسب الحوسبة من خلال المشاركة في الشبكة وإنفاقها عبر خدمات الذكاء الاصطناعي، يمكن تمويل الوكيل مرة واحدة، ليستخدم ما يحتاج إليه من حوسبة من دون أن يضطر شخص إلى زيادة رصيد حساب سحابي. وAscend وInfinite AI هما أول تطبيقين لذلك. وسيبني اقتصاد الآلات على أساسهما أشخاص لم نلتقِ بهم بعد.

ومتطلبات السلامة غير قابلة للتفاوض. يجب أن تخلّف كل واحدة من تلك القرارات الآلية سجلاً قابلاً للتحقق، وأن تكون ضمانات السلامة مدمجة فيها. فاقتصاد الآلات الذي يخلو من الإيصالات ليس سوى وسيلة أسرع لخسارة الأموال والتسبب في كارثة أمنية لم يُكشف عنها.

إذا نظرنا إلى السنوات الخمس المقبلة، كيف تتوقع تطور سوق حوسبة الذكاء الاصطناعي؟ هل ستظل الشركات تفكر أساساً بمنطق استئجار وحدات معالجة الرسوميات وسعة الحوسبة السحابية، أم أننا نتجه نحو سوق عالمية أكثر سيولة يمكن فيها امتلاك الحوسبة وتبادلها وتحقيق الدخل منها وتخصيصها ديناميكياً؟

لا أعتقد أن الاستئجار سيختفي، تماماً كما لم يختفِ التأجير عندما نضج تمويل المعدات. لكنه لم يعد الخيار الوحيد، ولن يظل الطريقة الوحيدة التي يفكر بها اللاعبون الجادون في الحوسبة بوصفها مورداً.

مع تطور هذا المجال، أتوقع أن تنشأ للحوسبة بنية تحتية مالية شبيهة بتلك القائمة لكل مدخل استراتيجي آخر. فستحتفظ الشركات بمراكز في الحوسبة، مثلما تحتفظ بعقود الطاقة أو العملات الأجنبية. وسيبيع المزودون السعة في سوق مفتوحة بدلاً من التفاوض على عقد واحد في كل مرة. وسيُسعَّر استخدام الحوسبة بحسب نوع حمل العمل ومستوى الثقة، لأن الاستدلال الخاص القابل للتحقق والاستدلال غير القابل للتحقق منتجان مختلفان. وستكون الوكلاء، لا فرق المشتريات، شريحة متزايدة من المشترين.

هذا هو الغرض من Compute Finance (ComFi). أطلقنا Ascend وأعلنا Infinite AI في الذكرى السنوية الأولى لإطلاق شبكتنا الرئيسية، لأن تسلسل الخطوات أصبح واضحاً الآن: تُنتَج الحوسبة، ثم تُسعَّر. والخطوة التالية هي إنشاء طبقة مالية يمكن فيها الاحتفاظ بحقوق الحوسبة وكسبها وإنفاقها وتداولها، مع ترك كل وحدة سجلاً قابلاً للتحقق. ونحن نتعمد جعل ComFi فئة مفتوحة لا علامة تجارية مملوكة، لأن السوق التي لا تضم سوى مشارك واحد ليست سوقاً.

ما يجعل كل ذلك ممكنًا ليس وحدة معالجة رسومات أفضل، بل طبقة الثقة: إثبات ما جرى تشغيله، وإثبات هوية من شغّله، وتسوية تتم بناءً على ذلك الإثبات. عندما تصبح الحوسبة قابلة للتحقق، تصبح قابلة للاستبدال بما يكفي لتمويلها. وعندما تصبح قابلة للتمويل، تصبح سائلة. وخلال السنوات الخمس المقبلة، ستكفّ الصناعة عن التعامل مع أهم مورد في الاقتصاد كما لو كان مجرد بند في الميزانية.

شكرًا على هذه المقابلة الرائعة. وعلى القراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة 0G.