جاكوب روبرت ستيفز يكشف عن رؤية بيتينسور في تعدين الذكاء الاصطناعي: جسر بين الاقتصاد والذكاء الاصطناعي

في حوار حصري مع مراقبي صناعة البلوكشين، شارك جاكوب روبرت ستيفز، مبتكر بيتينسور، وجهة نظره حول تطبيق آليات التعدين على نمط البيتكوين على الذكاء الاصطناعي — نهج جديد يعيد تعريف كيفية تنسيق موارد الحوسبة الموزعة في العصر الرقمي. يتتبع هذا اللقاء رحلة ستيفز المذهلة من هندسة البرمجيات في جوجل إلى ريادة أحد أكثر مشاريع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي طموحًا في عالم العملات الرقمية.

لقد حفر بروتوكول بيتينسور (TAO)، كمشروع مفتوح المصدر، لنفسه مكانة مميزة من خلال تطبيق الحوافز الاقتصادية على حسابات الذكاء الاصطناعي. يعمل الشبكة تقريبًا على 128 شبكة فرعية، تتنافس عبر مجالات تشمل الاستنتاج، والتدريب، والتعلم المعزز، وخدمات البيانات. وفقًا لأحدث بيانات السوق حتى مارس 2026، يتداول TAO بسعر 182.60 دولارًا بقيمة سوقية متدفقة تقدر بحوالي 1.75 مليار دولار. تطور النظام البيئي بشكل كبير منذ إطلاق الشبكة الرئيسية في 2021، وجذب مشاركة المطورين وموارد الحوسبة من جميع أنحاء العالم.

الرحلة من جوجل إلى بنية الذكاء الاصطناعي اللامركزية

بدأت مسيرة جاكوب روبرت ستيفز لتأسيس بيتينسور في جامعة سايمون فريزر في فانكوفر، كندا، حيث درس الرياضيات وعلوم الحاسوب. وخلال مسيرته المبكرة، عمل على شرائح واجهة الدماغ والحاسوب في شركة تعاقدت مع وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة (DARPA)، حيث قدم له توجيه مهم تعرّفه على البيتكوين ومفاهيم الحوسبة المعتمدة على الطاقة. قال ستيفز: “منذ 2015، وأنا متورط بشكل عميق في كل من البيتكوين والذكاء الاصطناعي.” وأضاف: “هاتان المجالان متوافقان بشكل طبيعي لأن جوهر الذكاء الاصطناعي هو دراسة حلقات التغذية الراجعة — الانتشار العكسي، والخوارزميات الوراثية، والتعلم المعزز — بينما يمثل البيتكوين أول حلقة تغذية راجعة اقتصادية قابلة للبرمجة.”

لقد كانت فترته في جوجل محورية. عمل كمهندس تعلم آلي، وشهد نشر الورقة الثورية “Attention Is All You Need” التي قدمت تقنية المحولات (Transformers)، والتي دفعت التطور الهائل لنماذج اللغة الكبيرة. استوعب معارف حاسمة من فرق العمل الأمامية حول ممارسات التعلم الموزع — خوادم المعلمات، والتوازي النموذجي، والتوازي البيانات — التي ستؤثر لاحقًا على بنية حسابات بيتينسور.

على الرغم من مكانته في شركة تكنولوجيا عملاقة، اختار ستيفز متابعة رؤيته بشكل مستقل. بدأ في تطوير المفاهيم الأساسية لبيتينسور في وقت فراغه حوالي 2015، قبل أن يلتزم بدوام كامل في 2018 ويطلق الشبكة الرئيسية في 2021. قال: “التجربة في جوجل علمتني أنظمة التوزيع والحجم المطلوب لتشغيل تعلم آلي فعال على مستوى عالمي.” وأضاف: “لكن الاختلاف الأساسي بين بيتينسور والذكاء الاصطناعي التقليدي للمؤسسات هو نهجنا الفلسفي في تنسيق الموارد.”

النموذج الاقتصادي لبيتينسور: التعدين يلتقي بالتعلم الآلي

جوهر بيتينسور هو تحويل كيفية تنظيم الموارد الحاسوبية وتكافئتها. على عكس منصات التجميع التقليدية التي تكتفي بـ"تكديس النماذج معًا"، يدمج البروتوكول الحوافز الاقتصادية القابلة للبرمجة مباشرة في عملية التعلم الآلي. أكد ستيفز: “من يوفر استنتاجًا أو تدريبًا أو أدوات أكثر فائدة، يحصل على مكافآت أكثر.” وأضاف: “هذا يختلف تمامًا عن تكديس النماذج التقليدي.”

الاختراق يكمن في الاعتراف بما أثبتته 15 سنة من تقدم الذكاء الاصطناعي: أن التعلم التكيفي عبر آليات التغذية الراجعة — سواء الانتشار العكسي أو التعلم المعزز — يدفع التقدم. يطبق بيتينسور هذا المبدأ من خلال دمج العملة والإشارات الاقتصادية مباشرة في دورة تطوير الذكاء الاصطناعي. تتواصل قوى السوق في تحسين جودة العرض وتكلفته بمرور الوقت.

وضح ستيفز: “أهمية اللامركزية تكمن في الدخول بدون إذن ومقاومتها لنقطة فشل واحدة. يمكن لأي فرد أو فريق إطلاق شبكة فرعية والتنافس. يتم تضخيم العرض الجيد بواسطة الحوافز؛ ويتم القضاء على العرض السيئ بشكل طبيعي.” يضمن هذا البيئة التنافسية تحسينًا مستمرًا دون الحاجة إلى وسطاء مركزيين.

من منظور المستخدم، يعمل النموذج على مستويات متعددة. يمكن للمطورين بدء أو الانضمام إلى شبكات فرعية، والمساهمة بالنماذج وقوة الحوسبة، والحصول على حوافز مستمرة مرتبطة بأدائهم. يشتري المشاركون من جانب الطلب خدمات تشمل الاستنتاج، وقوة الحوسبة، والتعلم الآلي الآلي (AutoML)، وإشارات التنبؤ السوقي. يحول المنصة النموذج التقليدي “المعدن — المكافأة — الإجماع” إلى “عرض الذكاء الاصطناعي المفيد — مكافأة السوق — إجماع الشبكة.”

الفرق الصينية تقود ابتكار الشبكات الفرعية لبيتينسور

عند سؤاله عن زيارته الأولى للصين خصيصًا لمناقشة بيتينسور، أشار ستيفز إلى الأهمية الاستراتيجية لمشاركة المطورين الآسيويين. قال: “الصين واحدة من أسرع الدول نموًا، وربما الأقوى، في مجال الذكاء الاصطناعي العالمي.” وأضاف: “عندما كانت عملية تعدين البيتكوين قانونية، كانت الصين تمثل أكثر من 50% من قوة الحوسبة. حتى اليوم، تنتج المنطقة 90% من شرائح العالم. لدي احترام كبير لقوة الصين التقنية.”

الأهم من ذلك، لاحظ ستيفز نمطًا تنافسيًا داخل نظام بيتينسور البيئي: “في بيتينسور، هناك قول إنّه بمجرد دخول المعدنون الصينيون إلى شبكة فرعية، تصبح المنافسة أكثر شراسة، لدرجة أن العديد من المشاركين الأصليين يخرجون. هذا متوقع تمامًا — شدة المنافسة في الصين مذهلة حقًا.” يرى ذلك بشكل إيجابي، مشيرًا إلى أن ثقافة التدريب الصارمة في الجامعات والتميز الهندسي تتماشى بشكل طبيعي مع إطار التميز التنافسي لبيتينسور.

الدليل الملموس على مساهمة الصين واضح في أكبر الشبكات الفرعية للمشروع. شبكة Affine، واحدة من أكبر الشبكات على المنصة، أنشأها مطورون صينيون وأصبحت واحدة من أكثر الآليات تنافسية على المنصة. في الوقت نفسه، تم دمج شبكة Lium، التي تركز على موارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU)، قدرًا كبيرًا من الحوسبة من مصادر آسيوية. من خلال هذه المشاريع، يساهم المعدنون الصينيون بموارد المعالجات في سوق عالمي، مع الحصول على وصول إلى الطلب الدولي على الحوسبة.

قال ستيفز عن المجتمع المطور الصيني: “المستوى الهندسي هنا مرتفع جدًا، يكاد يكون لا يُضاهى.” وأضاف: “أرغب في تسهيل انضمام المزيد من هذه الفرق، لأن مساهمتها في سعة الشبكة وجودتها التنافسية لا تقدر بثمن.”

القوة الحقيقية لللامركزية: ما وراء التجميع

تصور خاطئ شائع يصف بيتينسور بأنه مجرد “مجمّع نماذج ذكاء اصطناعي”، لكن ستيفز أكد على تصحيح هذا التصور. قال: “جوهر بيتينسور هو دمج الحوافز القابلة للبرمجة في عملية تعلم الذكاء الاصطناعي — إنه يختلف تمامًا عن مجرد تكديس النماذج معًا.”

يمتد التمييز بين بيتينسور والمنصات التقليدية إلى ما هو أعمق من البنية إلى الفلسفة. أوضح: “ما يُسمى بـ Crypto + AI هو مجرد تطبيق العملة الرقمية على الذكاء الاصطناعي أو تطبيق الذكاء الاصطناعي على العملة الرقمية، وهو لا يلامس جوهر ما نقوم به.” وأضاف: “ما نفعله فعليًا هو استخدام الحوافز الاقتصادية المشفرة لإجراء أبحاث الذكاء الاصطناعي. ليست اللامركزية من أجل اللامركزية — بل استخدام إشارات السوق والمنافسة لتوسيع الحساب المفيد.”

ظهر قوة هذا النهج عندما تعرضت خدمات الذكاء الاصطناعي المركزية لانقطاع واسع النطاق في أواخر 2024، مما أدى إلى فشل العديد من الخدمات المركزية. كانت بنية بيتينسور الموزعة سببًا في استمرار عمله دون انقطاع. قال ستيفز: “يثبت هذا الحادث إحدى قيم اللامركزية — فهي توفر مرونة ضد نقاط الفشل المفرد.” وأضاف: “كما أثبت أن العديد من الأنظمة اللامركزية المزعومة ليست لامركزية حقًا، حيث لم تتمكن بعض المشاريع من التعافي بعد الانقطاع. تصميم بيتينسور الأساسي، المبني على توزيع الموارد ومرونة التوجيه، يمنحنا مزايا في الاستمرارية والمرونة ضد الأعطال.”

مكانة TAO وخطة الطريق لخمس سنوات

منذ إدراجه في السوق في مارس 2023، تطور TAO ليصبح لاعبًا مهمًا في مجال البنية التحتية الاقتصادية الرقمية. أظهرت منظومة الرموز مؤخرًا ثقة قوية من المؤسسات مع إتمام صندوق TAO جولة تمويل خاص بقيمة 11 مليون دولار، جذب خلالها مستثمرين من بينهم المستشار الاستراتيجي جيمس ألتوتشر وشركة Grayscale الأم لـ DCG.

بالنسبة لدورة النصف في 2025 — أول حدث تقليل للعرض لبيتينسور — أعرب ستيفز عن وجهة نظر متوازنة: “الأثر الوحيد للنصف على بيتينسور هو أن العرض سيضيق. لكن هذا لن يؤثر على آلية الحوافز الأساسية للشبكة. لا تزال هناك حوافز اقتصادية هائلة لتشجيع المطورين على البناء على المنصة.” هذا يعكس ثقته في استدامة النموذج الاقتصادي الأساسي، بخلاف مجرد قلة العرض.

تتنوع مصادر إيرادات البروتوكول. تشمل المصادر الرئيسية بيع خدمات الاستنتاج، وقوة الحوسبة، وخدمات التعلم الآلي الآلي (AutoML)، وإشارات التنبؤ السوقي. يعكس هذا النهج متعدد المصادر نمط المنصات التكنولوجية التقليدية مع الحفاظ على حوكمة لامركزية.

سلط ستيفز الضوء على إمكانات الأسواق التنبئية، معتبرًا إياها قوة تحويلية: “أعتقد أن Kalshi وPolymarket من بين التطبيقات الحقيقية للتكنولوجيا المالية وأول التطبيقات التي تخدم المستهلكين الجماعيين.” وقال: “إنها ذات معنى عميق وتغير بشكل جذري طريقة عمل البشر. تمثل شبكات التنبؤ في بيتينسور الجبهة التالية في بنية اتخاذ القرار اللامركزية.”

الرؤية لخمس سنوات: التوسع إلى الملايين

عند تصور مستقبل بيتينسور، وضع ستيفز هدفًا طموحًا لكنه قابل للقياس: جلب التكنولوجيا إلى ملايين المستخدمين وتوفير خدمات ذكية مفتوحة للعالم بشكل حقيقي مع استمرار تشغيل الشبكة بشكل مستدام.

قال: “العنوان الذي أريد أن أراه هو: لقد جلبنا هذه التكنولوجيا إلى ‘ملايين’ المستخدمين وقدمنا خدمات ذكية مفتوحة للعالم، مع توسع مستمر للشبكة.” مع وجود حوالي 100,000 مستخدم حاليًا يستخدمون تقنية بيتينسور، يبدو أن الطريق نحو التوسع ممكن تقنيًا.

الميزة الاقتصادية تمثل الدافع الرئيسي للنمو. أوضح: “من الناحية الاقتصادية، يمكننا التفوق على المزودين المركزيين في العديد من السيناريوهات من حيث التكاليف، خاصة في الاستنتاج.” فكر في الديناميكيات التنافسية: قد تتقاضى المنتجات المركزية 1000 دولار للاشتراك، وتقدم قيمة فعلية بقيمة 200 دولار فقط. يمكن لبيتينسور أن يعرض اشتراكات بقيمة 10 دولارات مع تكاليف شبكة حوالي 6 دولارات — أي كفاءة تكاليف بنسبة 60%.

شبكة Ridges، وهي شبكة فرعية كبيرة تركز على وكلاء التشفير، تجسد هذا المبدأ. تعمل الفرق حول العالم على تحسين المساعدة في التشفير من خلال حوافز تنافسية، مما يخفض الأسعار ويحسن الجودة. تنطبق نفس الآليات الاقتصادية عبر المجالات.

قال ستيفز: “هدفنا هو خدمة مليارات المستخدمين حول العالم.” وأضاف: “إذا لم تعتمد الشركات المركزية للذكاء الاصطناعي هذه المبادئ التقنية الأساسية، فسيكون من الصعب عليها مواكبة الأداء والسرعة والتكلفة على المدى الطويل. هذه هي حجتنا الأساسية.”

التماثل مع نجاح البيتكوين مقصود. قال: “السبب في أن البيتكوين يمكنه التفوق على الدول السيادية أو الأنظمة المركزية على مستوى الشبكة هو لأنه تبنى المبادئ التقنية الصحيحة وآليات التصميم.” مع اعترافه بأن بيتينسور لم يحقق بعد هذه الميزة بشكل شامل في جميع المجالات، أكد ستيفز أن في مجالات معينة — خاصة استنتاج وحدات معالجة الرسوميات (GPU) والأسواق التنبئية — تظهر الشبكة بالفعل هذه التفوقيات.

لفت انتباهه أن العديد من المستخدمين يستفيدون بالفعل من بنية بيتينسور التحتية دون أن يدركوا ذلك مباشرة. قال: “الكثير من الناس يستخدمون بيتينسور في حياتهم اليومية دون أن يعلموا بذلك.” مشيرًا إلى أن التكنولوجيا تعمل كبنية تحتية داعمة للتطبيقات والخدمات في الطبقات العليا.

إمكانية التعاون مع مؤسسات الذكاء الاصطناعي الكبرى تمثل بعدًا آخر من النمو. قال ستيفز: “نعم، الأمر ممكن.” فيما يتعلق بالتعاون مع OpenAI أو شركات الذكاء الاصطناعي الصينية، أوضح: “يعتمد ذلك على مدى توافق فلسفاتنا. بعض المختبرات المركزية تفضل التمركز والسيطرة، بينما نحن نؤكد على الانفتاح وعدم الحاجة إلى إذن.” وأعرب عن حماسه الخاص للتعاون مع فرق منفتحة مثل DeepSeek وKimi وMoonshot. قال: “إذا استطعنا العمل معهم لتحقيق تدريب لامركزي حقيقي، فسنرحب بذلك جدًا. الأمر مجرد وقت: إما التعاون أو تبني نهج التدريب اللامركزي لدينا.”

هذه الرؤية — التي تعتمد على الحوافز الاقتصادية لدفع تطوير الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم عبر الشبكات الموزعة — تمثل المساهمة الأساسية لجاكوب روبرت ستيفز في فهم كيف يمكن للأسواق والمنافسة والآليات الاقتصادية أن توسع تكنولوجيا مفيدة لخدمة البشرية على نطاق غير مسبوق.