جینسن ہوئنگ کہتے ہیں کہ کھلا اور بند AI ایک ساتھ موجود رہیں گے: کریپٹو اور ڈی سینٹرلائزڈ AI کے لیے اس کا کیا مطلب ہے
2026/08/02 08:06:00
این وی ڈیئیا کے سی ای او جینسن ہوئنگ کا خیال کہ کھلی اور ملکی صنعتی ذہانت کا ترقی ساتھ ساتھ ہوگی، اگلے اہم AI لیبارٹریز کے درمیان مقابلے سے کہیں زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔ اگر جدید ماڈل وزن زیادہ عام ہو جائیں تو اگلا رکاوٹ AI ماڈلز کو تربیت دینے، انہیں کسٹمائز کرنے اور ان کا استعمال کرنے کے لیے درکار انفراسٹرکچر ہوگا۔ اس سے ڈی سینٹرلائزڈ GPU نیٹ ورکس، بلاک چین بنیادی AI مارکیٹس اور Bittensor جیسے پروٹوکولز کے لیے ممکنہ موقع پیدا ہوتا ہے، لیکن یہ یقینی نہیں کرتا کہ ہر ڈی سینٹرلائزڈ AI منصوبہ یا متعلقہ ٹوکن کامیاب ہوگا۔
کرپٹو کے لیے مرکزی سوال صرف اس بات پر نہیں ہے کہ زیادہ AI ماڈلز ڈاؤن لوڈ کیے جا سکیں گے۔ یہ سوال یہ ہے کہ ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورکس کیا کاروباروں اور ڈویلپرز کے لیے مفید کمپیوٹ، انفرنس، اسٹوریج، ادائیگیاں اور تصدیق فراہم کر سکتے ہیں جس سطح پر وہ خریدنے کو تیار ہوں۔ ہوانگ کے تبصرے AI ایکو سسٹم کے لیے متنوعت کے لیے دلائل کو مضبوط کرتے ہیں، لیکن ٹیکنیکل پرفارمنس، نیٹ ورک کی قابلیت، ٹوکن معاشیات اور حقیقی صارفین کی مانگ ہی طے کرے گی کہ کرپٹو AI کے ترقی کے اردگرد ایک سپیکولیٹو کہانی بنی رہے گا یا اہم انفراسٹرکچر لیر بن جائے گا۔
جینسن ہوانگ کا کھلا اور بند AI منظر نظر اور اس وجہ سے کہ دونوں ماڈلز کیسے ساتھ رہیں گے
جینسن ہوانگ صرف کھلے اور بند نظاموں کے درمیان ایک فاتح-سب کچھ لے لینے والے مقابلے کے طور پر مصنوعی ذہانت کے مستقبل کو نہیں دیکھتے۔ مارچ 2026 میں NVIDIA GTC پر بولتے ہوئے، NVIDIA کے بانی اور سی ای او نے اس دوگانہ انتخاب کو مسترد کر دیا، اور کہا کہ "ملکی مقابلہ کھلا نہیں ہے۔ یہ ملکی اور کھلا ہے۔" ان کا استدلال یہ ہے کہ عالمی AI ایکو سسٹم مختلف ورک لودز، صنعتوں اور حفاظتی ضروریات کے لیے مختلف ماڈلز کی ضرورت رکھے گا، ایک یونیورسل سسٹم جو صرف ایک ہی کمپنی یا ترقیاتی فلسفے کے زیر کنٹرول ہو۔ فرانتیر ملکی ماڈلز وہ کام جاری رکھ سکتے ہیں جن میں زیادہ سے زیادہ استدلال کی صلاحیت، منظم حفاظت اور اینٹرپرائز سپورٹ کی ضرورت ہوتی ہے، جبکہ کھلے وزن والے ماڈلز ڈویلپرز، کاروباروں اور حکومتوں کو تخصيص، ڈیٹا پروسیسنگ اور ڈپلومنٹ پر زیادہ کنٹرول فراہم کرسکتے ہیں۔
ہوانگ کھلے اور بند AI کے بحث کو مسترد کر دیتے ہیں
اگرچہ کھلے اور بند AI کو اکثر مقابلہ کرنے والے طریقے کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، لیکن یہ مختلف صارفین کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ ملکی ماڈلز عام طور پر ان کے ڈویلپرز کے ذریعہ کنٹرول کیے جاتے ہیں اور ایپلیکیشنز، کلاؤڈ پلیٹ فارمز یا API کے ذریعے تک پہنچا جاتا ہے۔ اس ساخت سے اعلیٰ کارکردگی، متناسق اپڈیٹس، مرکزی سیکورٹی حفاظت اور پیشہ ورانہ سپورٹ فراہم ہو سکتا ہے، بغیر صارفین کو پیچیدہ مشین لرننگ انفراسٹرکچر چلانے کی ضرورت کے۔ اس کا تبادلہ یہ ہے کہ صارفین ماڈل کے پیرامیٹرز، تربیت کے عمل اور اندر کے تحفظات میں محدود نظر رکھ سکتے ہیں۔ جب AI ان کے آپریشنز میں زیادہ گہرا ادغام ہوتا ہے تو تنظیمیں ایک فراہم کنندہ کی قیمت، دستیابی، ڈیٹا پالیسیز اور استعمال کے پابندیوں پر بھی متکبر ہو سکتی ہیں۔
اوپن-ویٹ ماڈلز ایک مختلف توزیع کا مدل فالو کرتے ہیں کیونکہ ان کے تربیت یافتہ پیرامیٹرز عام طور پر ڈاؤن لوڈ، تبدیل اور صارف کے منتخب کردہ انفراسٹرکچر پر ڈپلوی کیے جا سکتے ہیں۔ اس سے ماڈل کو پرائیویٹ ڈیٹاسیٹس، علاقائی زبانوں، سائنسی تحقیق یا خاص بزنس ورکفلوز کے لیے فائن ٹیون کرنے کا امکان پیدا ہوتا ہے۔ ایک تنظیم ماڈل کو اپنے اپنے سرورز، پرائیویٹ کلاؤڈ یا اس ایج ڈیوائسز کے قریب چلا سکتی ہے جہاں لیٹنسی اور ڈیٹا کنٹرول اہم ہوتے ہیں۔ تاہم، اوپن-ویٹ کا مطلب یہ نہیں کہ وہ بالکل اوپن سورس ہوتا ہے۔ تربیت کے ڈیٹاسیٹس، سورس کوڈ، سیفٹی ایوالویشنز یا ترقیاتی طریقے دستیاب نہیں رہ سکتے، اور لائسنسز خاص استعمالات پر پابندی لگا سکتے ہیں۔ اس لیے ماڈل کی اوپننس ایک مسلسل سپیکٹرم پر موجود ہوتی ہے، نہ کہ ایک آسان جاں نہیں کیٹگری پر۔
ہوانگ کے GTC تبصرے کے مطابق، صحت، فنانس اور تیاری جیسے صنعتیں عام، مخصوص، کھلے اور ملکی ماڈلز کے ترکیب پر زیادہ سے زیادہ انحصار کریں گی۔ ایک ہسپتال عام طور پر میڈیکل ریسرچ کے لیے کمرشل فرنٹیر سسٹم استعمال کر سکتا ہے جبکہ سرکاری مریض کی معلومات کو مقامی طور پر ڈپلوی کردہ ماڈل کے ذریعے پروسیس کر سکتا ہے۔ ایک فنانشل ادارہ عام تجزیہ کے لیے ملکی ماڈل استعمال کر سکتا ہے لیکن صارفین کے ریکارڈز کو اپنے اپنے کنٹرولڈ ماحول میں رکھ سکتا ہے۔ تیاری کارخانوں اور صنعتی آلات کے قریب چھوٹے ماڈلز چلا سکتے ہیں جبکہ پیچیدہ انجینئرنگ کاموں کے لیے کلاؤڈ-بنیادی سسٹمز پر انحصار کر سکتے ہیں۔ AI ایجینٹس اور ماڈل راؤٹنگ پلیٹ فارمز اس ہائبرڈ ساخت کو مزید عام بناسکتے ہیں۔ ہر درخواست کو ایک ماڈل بھیجنے کے بجائے، اورکسٹریشن سسٹم ہر کام کی پیچیدگی، حساسیت، لاگت اور ردعمل کے وقت کی ضروریات کا جائزہ لے کر سب سے مناسب آپشن منتخب کرسکتا ہے۔ روزمرہ دستاویزات کی درجہ بندی کو ایک موثر مقامی ماڈل پر مقرر کیا جاسکتا ہے، جبکہ جدید کوڈنگ یا سائنسی استدلال کو ایک زیادہ طاقتور ملکی پلیٹ فارم پر بھیجا جاسکتا ہے۔ صارفین ایک واحد ایپلیکیشن کے ساتھ تعامل کرسکتے ہیں جبکہ اس کے پیچھے متعدد ماڈلز کام کر رہے ہوتے ہیں۔ یہ طریقہ غیر ضروری لاگت کو کم کرسکتا ہے، حساس معلومات کا تحفظ فراہم کرسکتا ہے اور ایک فراہم کنندہ پر انحصار کو محدود رکھتے ہوئے فرنٹیر صلاحیتوں تک رسائی برقرار رکھتا ہے۔
نیوڈیا کی اوپن ماڈل حکمت عملی ہوانگ کے خواب کو سپورٹ کرتی ہے
نیوڈیا کے اقدامات یہ ظاہر کرتے ہیں کہ جینسن ہوانگ کا کھلا اور ملکی AI پر مبنی تعاون صرف عوامی تبصرے تک محدود نہیں ہے۔ مارچ 2026 میں، کمپنی نے مسٹرل AI، بلاک فارسٹ لیبز، کرسر، لینگچین، پرپلکسٹی، ریفلیکشن AI، سروام اور تھنکنگ مشینز لیب کے ساتھ نیموٹرون کوئلیشن تشکیل دیا۔ یہ کوئلیشن تحقیق، ڈیٹا سیٹس، جائزہ لینے کے فریم ورکس، ماہرین کی معلومات اور کمپوٹنگ وسائل کو ملائے ہوئے ہے تاکہ کھلے آگے بڑھنے والے ماڈلز تیار کیے جائیں۔ اس کا پہلا بنیادی ماڈل نیوڈیا اور مسٹرل AI کے درمیان مشترکہ طور پر تیار کیا جا رہا ہے، جبکہ دیگر ارکان ٹیسٹنگ، پوسٹ ٹریننگ اور مسلسل ترقی میں شامل ہو رہے ہیں۔ نیوڈیا منصوبہ بنا رہا ہے کہ وہ حاصل کردہ ماڈل کو AI ایکو سسٹم کے وسیع دائرے میں شیئر کرے اور اسے نیموٹرون 4 فیملی کے لیے بنیاد کے طور پر استعمال کرے۔ مارچ 2026 تک، موجودہ نیموٹرون ماڈلز پر ہگنگ فیس پر 45 ملین سے زائد ڈاؤن لوڈز رجسٹر ہو چکے تھے، جو قابل تطبیق AI سسٹمز کے لیے قابل ذکر تقاضے کو ظاہر کرتا ہے۔ نیوڈیا نے جولائی میں جاپانی تنظیم جیسے ٹوکیو انسٹیٹیوٹ آف سائنس، سافٹ بینک، SB انٹوشنز، اسٹاکمارک، ہٹاچی اور NTT DATA کے ساتھ تعاون بڑھایا، جو نیموٹرون ٹیکنالوجی کا استعمال جاپانی زبان کے AI، اینٹرپرائز اجینٹس، مواصلات، تصنیع اور سائنسی за applications کے لیے کر رہے ہیں۔ ان منصوبوں سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ تنظیمیں اپنے ملکی ڈیٹا کے ساتھ کھلے بنیادی ماڈلز کو تخصيص کر سکتی ہیں بغیر اپنے قابل قدر اندرلو جانکاری کو عوامی طور پر ظاہر کئے۔
سیکورٹی کے ترقیات ہوانگ کے استدلال کو مزید تائید دیتی ہیں کہ کھلے اور بند AI ماڈلز ایک ساتھ موجود رہیں گے۔ کھلے ماڈلز کا جائزہ لیا جا سکتا ہے اور ان کا الگ طور پر ٹیسٹ کیا جا سکتا ہے، جبکہ مقامی ڈیپلومنٹ کی وجہ سے تنظیمیں حساس معلومات کو کنٹرول شدہ انفراسٹرکچر کے اندر رکھ سکتی ہیں۔ تاہم، ڈاؤن لوڈ کیے جانے والے وزن کو محفوظہ کارروائیوں کو ختم کرنے کے لیے تبدیل بھی کیا جا سکتا ہے، اور ان کی جاری کردہ صورت کو واپس نہیں کیا جا سکتا۔ بند نظامس مرکزی رسائی کنٹرول اور منسجم سیکورٹی اپڈیٹس فراہم کرتے ہیں، لیکن وہ ادھورے منحصرات اور مرکزی خرابی کے نقاط پیدا کر سکتے ہیں۔ 27 جولائی، 2026 کو، NVIDIA اور دیگر ٹیکنالوجی اور سائبر سیکورٹی تنظیمیں نے کھلے محفوظ AI اتحاد کا قیام کیا تاکہ کھلے دفاعی ٹولز ترقی دی جائیں، جبکہ دونوں ماڈل قسموں کو ضروری قرار دیا جائے۔ اس مخلوط ایکو سسٹم کو سپورٹ کرنا NVIDIA کے AI انفراسٹرکچر فراہم کنندہ کے طور پر پوزیشن کے ساتھ مماثلت رکھتا ہے۔ ملکی لیبارٹریز، کلاؤڈ پلیٹ فارمز، حکومتیں اور کھلے ماڈلز چلانے والے ڈوولپرز سب کو GPUs، نیٹ ورکنگ، اسٹورج، بجلی اور خصوصی سافٹ وئیر درکار ہوتا ہے۔ خود ہوسٹنگ کھلے وزن سے ماڈل رسائی فees میں کمی آ سکتی ہے، لیکن آپریٹنگ لاگت کو ختم نہیں کرتا۔ اس لئے منطقی طور پر استنباط کیا جا سکتا ہے کہ NVIDIA مستقبل کے اطلاقات میں ملکی پلیٹ فارمز، کھلے وزن سسٹم یا ہائبرڈ ترکیب استعمال ہونے پر بھی فائدہ اٹھا سکتی ہے، جس سے متنوع AI مارکیٹ زیادہ امکان رکھتی ہے۔
اوپن-ویٹ AI کا کریپٹو اور ڈیسینٹرلائزڈ AI انفراسٹرکچر کے لیے کیا مطلب ہے
اوپن-ویٹ AI سے ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹنگ کی مانگ میں اضافہ ہو سکتا ہے کیونکہ مدل ڈاؤن لوڈ کرنا اس کے آپریٹ کرنے کی لاگت کو ختم نہیں کرتا۔ ڈویلپرز کو مدلز کو فائن ٹیون کرنے، صارفین کے درخواستوں کو پروسیس کرنے اور AI ایجینٹس کو بڑے پیمانے پر چلانے کے لیے اب بھی جی پی یو، اسٹوریج، بینڈ ویتھ، بجلی اور ٹیکنیکل انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سے ڈی سینٹرلائزڈ فزیکل انفراسٹرکچر نیٹ ورکس کا ایک ممکنہ کردار پیدا ہوتا ہے جو مستقل ہارڈ ویئر فراہم کنندگان کو کمپیوٹنگ کی صلاحیت کے لیے تلاش کرنے والے ڈویلپرز سے جوڑتے ہیں۔ ڈسٹریبیوٹڈ مارکی پلیسز مدل ٹریننگ، انفرنس اور ایپلیکیشن ہوسٹنگ کے لیے استعمال نہ ہونے والے جی پی یو دستیاب کر سکتے ہیں، جبکہ ڈسٹریبیوٹڈ اسٹوریج سسٹمز ڈیٹا سیٹس، چیک پوائنٹس اور AI جنریٹڈ مواد کو سپورٹ کر سکتے ہیں۔ کرپٹو اثاثے ان نیٹ ورکس کے ذریعے ادائیگیوں، فراہم کنندگان کے انعامات، اسٹیکنگ اور رسائی کو مختص کر سکتے ہیں بغیر اس بات کے کہ ہر شرکاء کو ایک ہی کمپنی یا کلاؤڈ پلیٹ فارم استعمال کرنا پڑے۔ ڈسینٹرلائزڈ انفراسٹرکچر نیٹ ورکس کا وسیع تر طبقہ مدل ترقی تک محدود نہیں بلکہ ڈجیٹل سروسز چلانے کے لیے ضروری فزیکل وسائل تک پھیلا ہوا ہے۔ مرکزی موقع یہ ہے کہ اوپن ویٹس مدلز تک رسائی کے رُکاوٹوں کو کم کرتے ہیں لیکن انفراسٹرکچر کے بند راستے کو ختم نہیں کرتے، جس سے متبادل جی پی یو کلاؤڈز، اجازت دینے والے انفرنس اور جغرافئی طور پر تقسیم شدہ AI ہوسٹنگ کے لیے مارکیٹ ممکنہ طور پر وسعت پا سکتی ہے۔
بلوک چین نیٹ ورکس شفاف ادائیگیوں، ماڈل ملکیت کے ریکارڈز، ڈیٹا کی اصلیت اور مشین لرننگ کے نتائج کے جائزہ لینے کے لیے انعامات کے ذریعے ڈی سینٹرلائزڈ AI کو بھی سپورٹ کر سکتے ہیں۔ بٹ ٹینسر اس تصور کو مخصوص سب نیٹس کے ذریعے لاگو کرتا ہے جہاں شرکاء انفرنس، کمپیوٹ، اسٹوریج اور پیشگوئی جیسی خدمات فراہم کر سکتے ہیں، جبکہ والیڈیٹرز کنٹریبیوشنز کا جائزہ لیتے ہیں اور پروٹوکول انعامات مفید کارکردگی کو انعام دیتے ہیں۔ کرپٹو انفراسٹرکچر AI agents in crypto کو پروگرامیبل والٹس اور اسٹیبل کوائن ادائیگیوں کے ذریعے ڈیجیٹل خدمات خریدنے کی اجازت بھی دے سکتا ہے۔ تاہم، اوپن ویٹ AI خود بخود ڈی سینٹرلائزڈ نہیں ہوتا۔ ایک ڈاؤن لوڈ کردہ ماڈل ابھی بھی مرکزیت یافتہ کلاؤڈ فراہم کنندہ کے ذریعے ہوسٹ کیا جا سکتا ہے، مرکوز ڈیٹا سیٹس پر تربیت حاصل کر سکتا ہے اور محدود تعداد میں فراہم کنندگان کے ذریعے فراہم کردہ ہارڈ وئیر کے ذریعے چلایا جا سکتا ہے۔ ڈی سینٹرلائزڈ نیٹ ورکس کو آؤٹ پٹ ویریفکیشن، خصوصیت، لیٹنسی، ہارڈ وئیر کی معیار، سائبر سیکورٹی اور سروس دستیابی جیسے مشکل مسائل حل کرنے ہوں گے تاکہ وہ مرکزیت یافتہ متبادل کے مقابلے میں مستقل طور پر مقابلہ کر سکیں۔ اس لئے اوپن ویٹ AI اور کرپٹو کے درمیان مضبوط ترین تعلق ماڈل کے اردگرد کا انفراسٹرکچر ہے — کمپوٹنگ وسائل کس طرح فراہم کئے جاتے ہیں، شرکاء کو کس طرح ادائیگی کی جاتی ہے، نتائج کس طرح تصدیق کئے جاتے ہیں اور صارفین ایک واحد درم中间 پر مکمل طور پر انحصار نہ کرتے ہوئے خدمات تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں یا نہیں۔
بٹٹینسر، ڈیسینٹرلائزڈ کمپیوٹ اور AI ٹوکنز کے لیے مواقع اور خطرات
بٹٹنسور اور دیگر ڈی سینٹرلائزڈ AI منصوبے مانگ کے بڑھنے کے ساتھ روایتی کلاؤڈ انفراسٹرکچر کے متبادل کے طور پر توجہ حاصل کر رہے ہیں، لیکن ان کی لمبے مدتی قیمت صرف مصنوعی ذہانت کی مقبولیت پر منحصر نہیں ہوگی۔ ان نیٹ ورکس کو ثابت کرنا ہوگا کہ تقسیم شدہ شرکاء مقابلہ کے قابل قیمت پر موثق تربیت، انفرنس، اسٹوریج اور ڈیٹا سروسز فراہم کر سکتے ہیں۔ کرپٹو ٹوکن فراہم کنندگان، ویلیڈیٹرز اور ادائیگیوں کو موزوں کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، لیکن مستقل قبولیت کے لیے حقیقی صارفین، قابل پیمائش نتائج اور اقتصادی سرگرمی درکار ہے جو بنیادی طور پر ٹوکن انعامات پر منحصر نہ ہو۔ AI کرپٹو سیکٹرز کے وسیع شعبے میں کئی مختلف کاروباری ماڈلز موجود ہیں، جس سے ہر AI ٹوکن کو ایک ہی رجحان کا اظہار سمجھنے کے بجائے منصوبہ سطح پر جائزہ لینا زیادہ مفید ہوتا ہے۔
بٹٹینسر اور کونونینٹ-72B ڈی سینٹرلائزڈ AI کی ممکنہ صلاحیتوں کو اجاگر کرتے ہیں
بٹٹنسور خاص سب نیٹس کے ذریعے کام کرتا ہے جو AI انفرنس، تربیت، پیشگوئی، ذخیرہ سازی اور کمپیوٹنگ جیسی ڈیجیٹل سروسز فراہم کرنے کے لیے مقابلہ کرتے ہیں۔ بٹٹنسور سب نیٹ ڈاکیومنٹیشن کے تحت، مائنز متعلقہ سروس پیدا کرتے ہیں، والیڈیٹرز اس کی معیار کا جائزہ لیتے ہیں، سب نیٹ کریٹرز انزنش مکینزمز قائم کرتے ہیں اور اسٹیکرز TAO کے ذریعے والیڈیٹرز کا ساتھ دیتے ہیں۔ مارچ 2026 میں، جب ٹیمپلر سب نیٹ 3 نے کونونینٹ-72B، ایک 72 ارب پیرامیٹر زبانی ماڈل کے تقسیم شدہ تربیت کو سپورٹ کیا، تو نیٹ ورک کو زیادہ عام توجہ ملی۔ کونونینٹ-72B ٹیکنیکل رپورٹ کے مطابق، ماڈل کو تقریباً 1.1 ٹرلین ٹوکنز پر اجازت کے بغیر، عالمی طور پر تقسیم شدہ عمل کے ذریعے پری ٹرین کیا گیا تھا۔ ہوانگ نے اس تجربے کا موازنہ فولڈنگ@ہوم کے جدید ورژن سے کیا، جس نے اس کے تقسیم شدہ کمپوٹنگ نقطہ نظر کو تسلیم کیا۔ یہ تبصرہ NVIDIA اور بٹٹنسور کے درمیان شراکت، TAO کا تائید یا مرکززدہ تربیت کے مقابلے میں غیر مرکززدہ تربیت کے بالکل بہتر ہونے کا ثبوت نہیں تھا۔ اس سے یہ ظاہر ہوا کہ قابلِ ذکر تعاونی تربیت ٹیکنیکل طور پر ممکن ہے، جبکہ بٹٹنسور کا وسیع موقع اس کے سب نیٹس کو مفید مشین انٹلی جنس کے لیے مقابلتی مارکیٹس میں تبدیل کرنے میں ہے۔
ڈیسینٹرلائزڈ کمپیوٹ اور AI ٹوکنز انفراسٹرکچر تک رسائی کو وسعت دے سکتے ہیں
ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ کے لیے سب سے زیادہ طاقتور موقع AI ماڈل تک رسائی اور اسے چلانے کے لیے درکار ہارڈویئر حاصل کرنے کے درمیان کے فرق سے آتا ہے۔ سینٹرلائزڈ کلاؤڈ فراہم کنندگان GPU کو بڑے پیمانے پر فراہم کرتے ہیں، لیکن قیمتیں، علاقائی دستیابی، صلاحیت کے پابندیاں اور لمبے مدتی معاہدے چھوٹے ڈویلپرز کے لیے رکاوٹیں پیدا کر سکتے ہیں۔ تقسیم شدہ نیٹ ورکس انفرادی فراہم کنندگان سے وسائل کو جمع کرنے کی کوشش کرتے ہیں اور انہیں کھلے مارکیٹ پلیسز کے ذریعے دستیاب کراتے ہیں۔ اگر وہ مقابلہ کرنے والی قیمتیں اور قابل اعتماد سروس فراہم کر سکیں، تو وہ اسٹارٹ اپس، تحقیق کاروں اور AI-ایجنٹ ڈویلپرز کو جو عارضی یا لچکدار صلاحیت کی ضرورت رکھتے ہیں، سہولت فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ موقع صرف بڑے ماڈلز کو ٹرین کرنے تک محدود نہیں ہے: انفرنس، فائن-ٹیوننگ، ماڈل ایوالویشن، سنثیٹک ڈیٹا پروڈکشن اور مسلسل ایجنٹ اجرا مسلسل ورکلوڈز پیدا کر سکتے ہیں۔ ٹوکن ان نظاموں کے ذریعے ادائیگیوں اور انعامات کو منظم کر سکتے ہیں، لیکن ان کا سب سے زیادہ طاقتور استعمال تب ہوتا ہے جب یہ اثاثہ ضروری نیٹ ورک فنکشن انجام دے، نہ کہ صرف AI ایپلیکیشن سے جڑا ہوا تجسس پر مبنی لیبل کے طور پر۔
ٹیکنیکل، سیکیورٹی اور مرکزیت کے خطرات کی وجہ سے استعمال میں پابندیاں لگ سکتی ہیں
ڈیسینٹرلائزڈ AI نیٹ ورکس وہ چیلنجز کا سامنا کرتے ہیں جن کا عام بلاک چین ٹرانزیکشنز سے کوئی تعلق نہیں۔ AI کے آؤٹ پٹس موضوعی اور جانچنے میں مہنگے ہو سکتے ہیں، جس سے ویلیڈیٹرز کے لیے یہ طے کرنا مشکل ہو جاتا ہے کہ کوئی فراہم کنندہ حقیقی طور پر مفید کام کر رہا ہے یا صرف اسکورنگ میکنزم کے لیے بہترین پرفارمنس دے رہا ہے۔ کمزور جانچ سے دھوکہ دہی، سازش اور ایسی سرگرمیاں فروغ ملتی ہیں جو باہری صارفین کی خدمت کے بغیر انعامات حاصل کرتی ہیں۔ تقسیم شدہ تربیت سے مواصلاتی تاخیر، ناپائیدار ہارڈ ویئر اور اس خطرے کا بھی اظہار ہوتا ہے کہ شرکاء منقطع ہو جائیں یا خراب اپڈیٹس جمع کر دیں۔ بلاک چین GPU کے محدود تعداد کے فراہم کنندگان، بڑے ویلیڈیٹرز، ڈیٹا سنٹرز یا ترقیاتی ٹیموں پر منحصر رہ سکتی ہے، جس سے اہم لیئرز مرکوز رہتے ہیں، حتیٰ کہ ادائیگیاں ڈیسینٹرلائزڈ ہوں۔ نفرت انگیز فراہم کنندگان، متاثرہ کلیدیں، سافٹ ویئر کمزوریاں اور کاپی رائٹ شدہ یا سرگوش دادوں کا غیر مجاز استعمال مزید خطرات پیدا کرتے ہیں۔ اس لیے م established کلاؤڈ سروسز کے مقابلے میں قابلِ اعتماد پرفارمنس، شفاف حکمرانی، مضبوط خصوصیت کے تحفظ اور مکمل کردہ کام کی تصدیق کے لیے قابلِ اعتماد طریقے درکار ہوں گے۔
نیٹ ورک کی ترقی خودبخود AI ٹوکن کی قیمت میں اضافہ نہیں کرتی
ای آئی ٹوکن کی قیمتیں ماڈل جاری کرنے، اثرانداز تبصرے اور عام مارکیٹ جذبہ کے ساتھ جلدی رد عمل دے سکتی ہیں، لیکن توجہ ضروری طور پر دوبارہ آمدنی نہیں بناتی۔ ایک نیٹ ورک زیادہ ڈپلوائمنٹس، لین دین یا شرکاء کی رپورٹ کر سکتا ہے، جبکہ اس سرگرمی کا بہت بڑا حصہ ٹوکن ایمیشن اور انزنشس سے فنڈ ہوتا ہے۔ اگر شرکاء کے انعامات باہری صارفین سے آنے والی آمدنی سے مستقل طور پر زیادہ ہوں، تو ظاہری نمو مسلسل جاری کرنے پر منحصر ہو سکتی ہے، مستقل کاروباری ماڈل پر نہیں۔ TAO اور دیگر ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ ٹوکن کا جائزہ لینے کے لیے صارفین کے ادائیگیوں، دوبارہ آنے والے ورک لوڈز، ہارڈ ویئر کے استعمال، ویلیدیٹر کی آزادی، فراہم کنندگان کا مرکزیت اور سرگرمی کو برقرار رکھنے کے لیے درکار انزنشس کے اخراجات کا جائزہ لینا ضروری ہے۔ سرمایہ کاروں کو یہ بھی طے کرنا چاہیے کہ کیا صارفین خدمات تک رسائی حاصل کرنے کے لیے ٹوکن کی ضرورت محسوس کرتے ہیں، کیا نیٹ ورک فیسز مستقل مانگ پیدا کرتے ہیں اور کیا ایمیشن موجودہ ہولڈرز کو دھول دے رہا ہے۔ بٹ ٹینسر اور ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ کے پاس ایک قابلِ اعتبار موقع ہے کہ وہ ایک زیادہ خود مختار AI معاملات کو سپورٹ کر سکتے ہیں، لیکن لمبے عرصے تک کامیابی قابلِ تصدیق خدمات، دوبارہ آنے والے صارفین اور مستقل ٹوکن معاش پر منحصر ہوگی۔
نتیجہ
جینسن ہوانگ کا خیال کہ کھلی اور ملکی AI ایک دوسرے کے ساتھ ساتھ رہیں گی، ایک متعدد ماڈل معاش کی طرف اشارہ کرتا ہے جہاں تنظیمیں ایک یکسانہ ترقیاتی طریقہ کار کے تعاقب کے بجائے کارکردگی، خفیہ رکھنے، لاگت اور کنٹرول کے بنیاد پر نظام منتخب کرتی ہیں۔ اس توسیع سے ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ، بلاک چین-بنیادی ادائیگیاں اور انسپائر نیٹ ورکس جیسے Bittensor کے لیے معنی خیز مانگ پیدا ہو سکتی ہے کیونکہ رسائی یافتہ ماڈل وزنز کو تربیت اور عملداری کے لیے نمایاں بنیادی ڈھانچہ درکار ہوتا ہے۔ Covenant-72B نے دکھایا کہ بڑے اجازت کے بغیر تربیت کے تجربات ممکن ہیں، لیکن ٹیکنیکل ممکنات کا مطلب یہ نہیں کہ تجارتی برتری یا ٹوکن کی قدر ضرور ہوگی۔ ڈی سینٹرلائزڈ AI منصوبوں کو ثابت کرنا ہوگا کہ وہ آؤٹ پٹس کی تصدیق کر سکتے ہیں، ڈیٹا کو محفوظ رکھ سکتے ہیں، قابل اعتماد خدمات فراہم کر سکتے ہیں اور زیادہ سے زیادہ امیشنز پر انحصار کئے بغیر ادائیگی کرنے والے صارفین کو متوجہ کر سکتے ہیں۔ کرپٹو شاید کھلے AI معاش کے لیے اہم تعاون اور سیٹلمنٹ لیر بن سکتا ہے، لیکن سب سے مضبوط منصوبے وہ ہوں گے جو AI نریٹو کو قابل پیمائش استعمال، مستقل آمدن اور شفاف ٹوکن معاش میں تبدیل کر دیں۔
|
KuCoin اپنا 9 واں سالگرہ ایک خصوصی پلیٹ فارم کیمپین کے ساتھ منا رہا ہے جس میں منفرد انعامات، ٹریڈنگ سرگرمیاں اور محدود وقت کے آفرز شامل ہیں۔ ایکسچینج کے نو سالہ نمو اور نوآوری کے موقع پر شرکت کرنے اور فوائد کا لطف اٹھانے کا موقع مت چھوڑیں۔ ابھی آفیشل کیمپین صفحہ دیکھیں:
|
اکثر پوچھے جانے والے سوالات
کیا بٹٹنسور ڈی سینٹرلائزڈ کلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم کے مساوی ہے؟
نہیں۔ ایک ڈیسینٹرلائزڈ کلاؤڈ مارکیٹ پلیس عام طور پر کسٹمرز کو کمپیوٹنگ وسائل فراہم کرنے والے انڈیپینڈنٹ فراہم کنندگان سے جوڑتا ہے۔ بٹ ٹینسر ایک وسیع انسائن نیٹ ورک ہے جس میں مخصوص سب نیٹس انفرنس، پیشگوئی، تربیت، اسٹوریج اور دیگر ڈیجیٹل سروسز فراہم کر سکتے ہیں۔ کچھ سب نیٹس کمپیوٹ سے متعلقہ سروسز فراہم کر سکتے ہیں، لیکن نیٹ ورک ایک معیاری GPU کرایہ پر دینے والے مارکیٹ پلیس کے طور پر کام نہیں کرتا۔
کیا اوپن-ویٹ AI ماڈلز مکمل طور پر آف لائن کام کر سکتے ہیں؟
ہاں، اگر صارف کے پاس کافی ہارڈویئر، مطابقت رکھنے والے سافٹ ویئر اور ماڈل وزن کا مقامی نسخہ موجود ہو۔ آف لائن ڈیپلویمنٹ خصوصیات کو بہتر بناسکتی ہے اور باہری API پر انحصار کو کم کرسکتی ہے، لیکن بڑے ماڈلز کے لیے مہنگے GPU اور قابلِ ذکر میموری کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ماڈل ڈاؤن لوڈ، سیکورٹی اپ ڈیٹس، باہری ٹولز یا لائیو ڈیٹا کے لیے انٹرنیٹ کنکشن کی ضرورت ہو سکتی ہے۔
کیا صارفین کے جی پی یو مالکان ڈی سینٹرلائزڈ اے آئی نیٹ ورکس میں شرکت کر سکتے ہیں؟
شرکت نیٹ ورک، سب نیٹ اور ورک لوڈ کی ضروریات پر منحصر ہے۔ کچھ خدمات صارفین کے جی پی یو قبول کر سکتی ہیں، جبکہ بڑے تربیتی یا انفرنس کے کاموں کے لیے پیشہ ورانہ ہارڈ ویئر، اعلیٰ رفتار انٹرنیٹ، نمایاں میموری اور قابل اعتماد اپ ٹائم کی ضرورت ہوتی ہے۔ جی پی یو رکھنا منافع کو یقینی نہیں بناتا کیونکہ انعامات بجلی، صرفہ، بینڈ وڈتھ اور اسکواپ کے اخراجات سے زیادہ ہونے چاہئیں۔
ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ نیٹ ورکس گمنام AI ڈیٹا کو کیسے محفوظ رکھ سکتے ہیں؟
انفرادیت یہ ضمانت نہیں دی جاتی کہ کوئی نیٹ ورک مرکزیت سے آزاد ہے۔ محفوظ پلیٹ فارمز میں حساس معلومات کے تحفظ کے لیے ایکنکرپشن، سیکرٹ کمپیوٹنگ ماحول، ورک لود آئیسلیشن اور محدود ڈیٹا تک رسائی استعمال کی جا سکتی ہے۔ تنظیمیں یہ جانچنا چاہیں کہ فراہم کنندگان اپ لوڈ کردہ ڈیٹا دیکھ سکتے ہیں، نتائج کس طرح محفوظ کیے جاتے ہیں اور ایک کام مکمل ہونے کے بعد عارضی فائلز کا کیا ہوتا ہے۔
اگر ایک ہارڈویئر فراہم کنندہ AI ورک لوڈ کے دوران منقطع ہو جائے تو کیا ہوتا ہے؟
ایک اچھی طرح سے ڈیزائن کیا گیا نیٹ ورک چیک پوائنٹس محفوظ کر سکتا ہے، ناتمام کام کو دوبارہ تقسیم کر سکتا ہے اور اعتماد کی ضروریات پوری نہ کرنے والے فراہم کنندگان کو سزا دے سکتا ہے۔ خرابیاں ابھی بھی مکمل ہونے کے وقت اور لاگت میں اضافہ کر سکتی ہیں، خاص طور پر اس وقت جب ڈسٹریبیوٹڈ تربیت کے لیے شرکاء کو مسلسل مطابقت رکھنی ہوتی ہے۔ اس لیے ڈی سینٹرلائزڈ کمپیوٹ سروسز کا جائزہ لینے کے دوران فراہم کنندگان کی زائد تعداد اور خودکار بحالی اہم ہے۔
کیا ڈیسینٹرلائزڈ جی پی یو کمپوٹنگ ہمیشہ مرکزی کلاؤڈ سروسز سے سستی ہوتی ہے؟
ضروری نہیں۔ تقسیم شدہ مارکیٹ پلیسز غیر استعمال ہونے والے ہارڈویئر اور مقابلہ کرنے والی نیلامی کا استعمال کرکے کم قیمتیں پیش کر سکتے ہیں، لیکن کل لاگت بھی ڈیٹا ٹرانسفر، لیٹنسی، سیٹ اپ کی پیچیدگی، ورک لود کی مدت اور قابلیت پر منحصر ہے۔ کاروباروں کو صرف اشتہار دی گئی گھنٹہ GPU قیمت کو نہیں دیکھنا چاہیے بلکہ ایک کام مکمل کرنے کی مکمل لاگت کا موازنہ کرنا چاہیے۔
کون سے میٹرکس یہ ظاہر کرتے ہیں کہ ڈی سینٹرلائزڈ AI نیٹ ورک کی حقیقی مانگ ہے؟
مفید اشاریے میں باہری صارفین سے ادائیگیاں، دہرائی جانے والی ورک لود کی مقدار، GPU کا استعمال، صارفین کی برقرار رکھنے کی شرح، اپ ٹائم اور مستقل فراہم کنندگان کی تعداد شامل ہیں۔ صارفین کو فی آمدنی اور ٹوکن انعامات کا موازنہ بھی کرنا چاہیے تاکہ یہ طے کیا جا سکے کہ سرگرمی تجارتی طور پر فنڈ ہو رہی ہے یا اخراجات سے زیادہ سبسڈیزڈ ہے۔ صرف زیادہ ٹرانزیکشن کی تعداد معنی خیز AI استعمال کو ظاہر نہیں کرتی۔
الگی: یہ مضمون صرف معلوماتی مقاصد کے لیے ہے اور یہ مالی یا سرمایہ کاری کی تجویز نہیں ہے۔ کرپٹو کرنسی اثاثے بہت متغیر ہوتے ہیں، اور قارئین فیصلے کرنے سے پہلے WEMIX کے تازہ ترین سرکاری اعلانات کی تصدیق کریں۔
ڈس کلیمر: یہ صفحہ آپ کی سہولت کے لیے AI ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے ترجمہ کیا گیا ہے۔ سب سے درست معلومات کے لیے، اصل انگلش ورژن سے رجوع کریں۔