Runware تطلق Sonic Inference Pod لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي المودولارية السريعة

iconCryptoBriefing
مشاركة
AI summary iconملخص
أطلقت Runware "Sonic Inference Pod"، وحدة مركز بيانات ذكية قابلة للتركيب مصممة للنشر السريع. تحتوي كل حاوية بطول 20 قدمًا على أكثر من 1,000 وحدة معالجة رسومية (GPU) وتقدم قوة حوسبة تبلغ 1 ميغاواط. تدّعي الشركة أنها تستطيع بناء مركز بيانات كامل في ثلاثة أسابيع، أي أسرع بـ50 مرة من الطرق التقليدية. تم تحسين الوحدات لأغراض الاستنتاج الذكي والنشر الطرفي. جمعت Runware 66 مليون دولار، بما في ذلك جولة استثمارية من السلسلة A بقيمة 50 مليون دولار، لتوسيع عملياتها. يأتي هذا التحرك في ظل ارتفاع بيانات التضخم وزيادة الأخبار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة.

بناء مركز بيانات تقليديًا يستغرق سنوات. تعتقد Runware أنه يمكنها تحقيق ما يعادله في ثلاثة أسابيع.

كشفت شركة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يوم الثلاثاء عن "Sonic Inference Pod"، وحدة حوسبة قابلة للتعديل ومُعبأة في حاويات مصممة للنشر في أي مكان يتوفر فيه توصيل كهربائي ووقت إعداد ضئيل. كل حاوية تُشحن داخل حاوية بطول 20 قدمًا، وتحتوي على أكثر من 1,000 وحدة معالجة رسومية (GPU)، وتستخدم نظام تبريد سائل خاص، وتقدم قدرة حوسبة استنتاجية بقوة 1 ميغاواط. إذا ربطت عددًا كافيًا منها معًا، فستحصل على مركز بيانات. مركز لا يتطلب سنوات من التراخيص أو البناء أو التفاوض على الشبكة الكهربائية.

هذا الجزء الأخير هو العرض الترويجي. يمكن أن تستغرق مراكز البيانات التقليدية عدة سنوات من التخطيط إلى التشغيل. تدّعي Runware أن فترة النشر تبلغ ثلاثة أسابيع، وهو ما يقول إنه يجعل وحدة Sonic أسرع بحوالي 50 مرة مقارنة بالبناء التقليدي.

إعلان

ما الذي يفعله Sonic Inference Pod فعليًا

تم تصميم كل وحدة خصيصًا لأحمال عمل الاستنتاج الذكي، وليس التدريب. هذا التمييز مهم. يتطلب التدريب مجموعات مركزية ضخمة تعمل لأسابيع. أما الاستنتاج فهو الجزء الذي يستجيب فيه النموذج فعليًا لاستفسار المستخدم، ويتطلب أن يحدث بسرعة، بالقرب من المستخدم، وبشكل واسع النطاق.

تقوم Runware بوضع الوحدات للاستخدامات الحافة: مواقع قريبة من المستخدمين النهائيين بدلاً من المجمعات الضخمة البعيدة. فكّر في منصات الوسائط التوليدية، وتطبيقات متعددة الوسائط في الزمن الحقيقي، وأي استخدام حيث تكون التأخيرات هي العدو. تستفيد الوحدات من مصادر طاقة إقليمية اقتصادية، مما يتجنب أحد أكبر المشاكل في بنية الذكاء الاصطناعي الحديثة: العثور على كمية كافية من الكهرباء الرخيصة بالقرب من المراكز السكانية الكبرى.

طبقة البرنامج هي أيضًا محورية بنفس القدر في العرض. لقد طورت Runware ما تسميه "بحيرة النموذج"، وهو مستودع موحد يحتوي على أكثر من 400,000 نموذج ذكاء اصطناعي. يتعامل النظام مع التوجيه المُحسّن عبر الوحدات، ويوجه الاستعلامات إلى النموذج الصحيح في المكان الصحيح.

أعلنت الشركة عن خططها لتشغيل 10,000 وحدة Sonic Inference Pod. وبافتراض أن كل وحدة تستهلك 1 ميغاواط، فهذا سيشكل أثرًا كبيرًا في قدرة الحوسبة الموزعة، على الرغم من أن الجدول الزمني للوصول إلى هذا الهدف لم يُحدد.

التمويل خلف الطموح

يتم دعم توسع Runware بسجل تمويل تطور بسرعة. جمعت الشركة 3 ملايين دولار في نوفمبر 2024، تلتها جولة تمويل أولية بقيمة 13 مليون دولار في سبتمبر 2025. وأخيرًا، أغلقت جولة Series A بقيمة 50 مليون دولار بين ديسمبر 2025 ويناير 2026، ليصل إجمالي التمويل المعلن إليه إلى 66 مليون دولار.

ادعاء كفاءة التكلفة الذي يدعم كل هذا هو خفض محتمل بنسبة عشرة أضعاف في تكاليف البنية التحتية مقارنة بالتركيبات التقليدية. المنطق الأساسي صحيح: الأجهزة المُحَزَّمة على نطاق واسع، باستخدام الطاقة الإقليمية بدلاً من الوصول إلى الشبكة المركزية، مع طبقة برمجية تلغي تخزين النماذج الزائدة وهدر الحوسبة.

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة قد حصلت عليها من أطراف ثالثة ولا تعكس بالضرورة وجهات نظر أو آراء KuCoin. يُقدّم هذا المحتوى لأغراض إعلامية عامة فقط ، دون أي تمثيل أو ضمان من أي نوع ، ولا يجوز تفسيره على أنه مشورة مالية أو استثمارية. لن تكون KuCoin مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو ، أو عن أي نتائج ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. يمكن أن تكون الاستثمارات في الأصول الرقمية محفوفة بالمخاطر. يرجى تقييم مخاطر المنتج بعناية وتحملك للمخاطر بناء على ظروفك المالية الخاصة. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى شروط الاستخدام واخلاء المسؤولية.