كيف يمكن لرقاقات روبن من Nvidia أن تعزز اعتماد Bittensor في عام 2026

رقائق روبين من نفيديا تحول الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية رخيصة. لهذا السبب بدأت أسواق الاستخبارات المفتوحة مثل Bittensor ذات أهمية.

استخدمت Nvidia معرض CES 2026 للإشارة إلى تحول كبير في كيفية عمل الذكاء الاصطناعي. لم تكن الشركة تتقدم مع وحدات معالجة الرسوميات للمستهلكين. بدلا من ذلك، قدمت روبين، وهي منصة حوسبة الذكاء الاصطناعي على نطاق الرفوف صممت لجعل الاستدلال على نطاق واسع أسرع وأرخص وأكثر كفاءة.

روبين يحول الذكاء الاصطناعي إلى بنية تحتية صناعية

كان كشف Nvidia في معرض CES واضحا بأنها لم تعد تبيع شرائح فردية. تبيع مصانع الذكاء الاصطناعي.

روبين هي منصة مراكز البيانات من الجيل القادم من Nvidia التي تتبع Blackwell. يجمع بين وحدات معالجة رسومات جديدة، وذاكرة HBM4 عالية النطاق الترددي، ومعالجات مخصصة، ووصلات فائقة السرعة في نظام واحد متكامل بإحكام.

على عكس الأجيال السابقة، يتعامل روبين مع الرف بأكمله كوحدة حوسبة واحدة. يقلل هذا التصميم من حركة البيانات، ويحسن الوصول إلى الذاكرة، ويقلل من تكلفة تشغيل النماذج الكبيرة.

ونتيجة لذلك، يسمح ذلك لمزودي السحابة والمؤسسات بتشغيل الذكاء الاصطناعي طويل السياق والثقيل بالاستدلال بتكلفة أقل بكثير لكل رمز.

وهذا مهم لأن أعباء الذكاء الاصطناعي الحديثة لم تعد تبدو كروبوت دردشة واحد. يعتمدون بشكل متزايد على العديد من النماذج الصغيرة والوكلاء والخدمات المتخصصة التي تتصل ببعضها البعض في الوقت الفعلي.

انخفاض التكاليف يغير طريقة بناء الذكاء الاصطناعي

من خلال جعل الاستدلال أرخص وأكثر قابلية للتوسع، يمكن روبين نوعا جديدا من اقتصاد الذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين نشر آلاف النماذج المضبوطة بدقة بدلا من نموذج واحد ضخم.

يمكن للمؤسسات تشغيل أنظمة قائمة على الوكلاء تستخدم نماذج متعددة لمهام مختلفة.

ومع ذلك، هذا يخلق مشكلة جديدة. بمجرد أن يصبح الذكاء الاصطناعي معياريا ووفرا، يجب على شخص ما أن يقرر أي نموذج يتعامل مع كل طلب. يجب على شخص ما قياس الأداء، إدارة الثقة، وتوجيه المدفوعات.

يمكن لمنصات السحابة استضافة النماذج، لكنها لا توفر لها أسواق محايدة.

تلك الفجوة هي المكان الذي يتناسب فيه Bittensor

Bittensor لا يبيع الحوسبة. يدير شبكة لامركزية حيث تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي لتوفير مخرجات مفيدة. تقوم الشبكة بترتيب تلك النماذج باستخدام بيانات الأداء على السلسلة وتدفع لها في رمزها الأصلي، TAO.

تعمل كل شبكة فرعية من Bittensor كسوق لنوع معين من الذكاء، مثل توليد النصوص، معالجة الصور، أو تحليل البيانات. العارضات اللواتي يؤدين بشكل جيد يكسبن أكثر. النماذج التي تؤدي أداء ضعيفا تفقد تأثيرها.

يصبح هذا الهيكل أكثر قيمة مع زيادة عدد النماذج.

لماذا يجعل روبين من نفيديا نموذج بيتنسور قابلا للتطبيق

روبين لا ينافس بيتنسور. هذا يجعل نموذج بيتنسور الاقتصادي يعمل على نطاق واسع.

مع خفض نفيديا لتكلفة تشغيل الذكاء الاصطناعي، يمكن لمزيد من المطورين والشركات نشر نماذج متخصصة. وهذا يزيد الحاجة إلى نظام محايد لترتيب واختيار ودفع تلك النماذج عبر السحابات والمؤسسات.

يوفر Bittensor طبقة التنسيق تلك. يحول هذا الفيلم فيضانا من خدمات الذكاء الاصطناعي إلى سوق مفتوح وتنافسي.

تتحكم نفيديا في الطبقة الفيزيائية من الذكاء الاصطناعي: الرقائق، الذاكرة، والشبكات. روبين يعزز هذا السيطرة بجعل الذكاء الاصطناعي أرخص وأسرع في التشغيل.

يعمل Bittensor طبقة واحدة فوق ذلك. يتعامل مع اقتصاديات الذكاء من خلال تحديد النماذج التي تستخدم وتكافأ.

مع توجه الذكاء الاصطناعي نحو أسراب الوكلاء والأنظمة المعيارية، يصبح من الصعب تركيز هذه الطبقة الاقتصادية.

ماذا يعني هذا في المستقبل

سيؤدي طرح روبين في وقت لاحق من عام 2026 إلى توسيع سعة الذكاء الاصطناعي عبر مراكز البيانات والسحابات. وهذا سيدفع نمو عدد النماذج والوكلاء الذين يتنافسون على أعباء العمل الحقيقية.

الشبكات المفتوحة مثل Bittensor ستستفيد من هذا التحول. لا تحل محل بنية Nvidia التحتية. يمنحونه سوقا.

وبهذا المعنى، لا يضعف روبين الذكاء الاصطناعي اللامركزية. هذا يمنحها شيئا لتنظيمه.