پلتفرم Vera Rubin Nvidia رقابت شبکه‌های کریپتو مانند Render را حفظ می‌کند

Key Takeaways:

• پلتفرم Rubin از Nvidia برای کاهش هزینه‌های اجرای مدل‌های پیچیده AI طراحی شده و این موضوع به چالش شبکه‌های کریپتو مانند Render که بر پایه استفاده کمتر از قدرت محاسباتی GPU ساخته شده‌اند، انجامیده است.
• شبکه‌های محاسباتی مبتنی بر بلاک‌چین، در مشاغل کوتاه‌مدت و کاری که خارج از کارخانه‌های AI است با یکدیگر رقابت می‌کنند، به ویژه زمانی که کارایی محاسباتی ارزان‌تر و در دسترس‌تر می‌شود.
• کمبود GPU همچنان روی تقاضا برای شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز تاثیر دارد و این شبکه‌ها به عنوان راه‌حل‌های جایگزینی برای دسترسی محاسباتی در کوتاه‌مدت در زمان رونق AI عمل می‌کنند.
• رونق AI به تاثیرگذاری بر صنعت ماینینگ کریپتو ادامه می‌دهد و Minerها در حال بررسی این هستند که بهترین استفاده از زیرساخت‌های فعلیشان چیست.
• ویژگی‌های شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز مانند Render، Akash و Golem در نوعی تقاضا پیش‌بینی شده مبتنی بر کارهای موقت هستند که استانداردهای توان‌های حافظه فوق العاده بالا و قراردادهای بلندمدت را ندارد.

WEEX Crypto News, 2026-01-12 09:03:14

پلتفرم محاسباتی Vera Rubin از غول فناوری Nvidia تلاش دارد تا هزینه‌های اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی را کاهش دهد. ادعای کاهش هزینه‌ها چالشی برای شبکه‌های کریپتو غیرمتمرکز محسوب می‌شود که بر پایه استفاده کمتر از قدرت محاسباتی GPU ساخته شده‌اند. این موضوع به بحث و گفتگوهایی در صنعت فناوری و کریپتو انجامید.

پلتفرم Vera Rubin Nvidia و رقابت شبکه‌های کریپتو

Vera Rubin به طور رسمی در نمایشگاه CES 2026 معرفی شد و بهبود کارایی در آموزش و اجرای مدل‌های AI را وعده داده است. این پلتفرم شامل شش چیپ اختصاصی است که به افتخار اخترشناس آمریکایی، Vera Rubin، نامگذاری شده است. با بهره‌برداری از این پلتفرم، هزینه اجرای مدل‌های AI کاهش یافته و بر شبکه‌هایی که بر اساس کمبود منابع محاسباتی طراحی شده‌اند، تاثیرگذار می‌شود.

برخی از بهبودها در کارایی محاسباتی، همواره انتظار می‌رود که تقاضا را افزایش دهد، نه کاهش. با کاهش هزینه‌ها و افزایش توان محاسباتی، کارهای جدید و کاربردهای بیشتری محقق می‌شوند. در هفته گذشته، توکن‌های اشتراک‌گذاری GPU مانند Render (RENDER)، Akash (AKT) و Golem (GLM) بیش از ۲۰ درصد افزایش داشته‌اند که نشان‌دهنده تداوم این روند است.

چرایی سود Render از محاسبات ارزان‌تر

یکی از مثال‌های مدرن در مورد اینکه چگونه بهره‌وری منجر به افزایش تقاضا می‌شود، استفاده از پردازش ابری است. دسترسی ارزان‌تر و قابل انعطاف از طریق ارائه‌دهندگانی مانند Amazon Web Services موانع را برای توسعه‌دهندگان کمتر کرده و به افزایش بارهای کاری که در نهایت منابع بیشتری را به مصرف می‌رسانند، انجامیده است.

در علم اقتصاد، این پدیده به عنوان پارادوکس جونس شناخته می‌شود که طبق آن، بهبود کارایی منجر به کاهش مصرف سوخت نشده و مصرف صنعتی را افزایش می‌دهد. در زمینه شبکه‌های محاسباتی مبتنی بر بلاک‌چین، تقاضای مصرف‌کنندگان ممکن است به سمت کارهای کوتاه‌مدت و انعطاف‌پذیر جابجا شود که با قراردادهای بلندمدت کارخانه‌های AI همخوانی ندارد.

این موضوع شبکه‌هایی مانند Render، Akash و Golem را در زمینه انعطاف‌پذیری به رقابت وادار می‌کند. این شبکه‌هа با تجمیع منابع GPU غیرقابل استفاده و هدایت کارهای کوتاه‌مدت به مکان‌های دارای ظرفیت، از تقاضای رو به افزایش بهره‌برداری می‌کنند. اما بر کنترل پیشرفته‌ترین سخت‌افزارها تکیه نمی‌کنند.

ادامه کمبود GPU تا ۲۰۲۶

جی‌پی‌یوس‌ها همچنان کمیاب هستند زیرا اجزای کلیدی مورد نیاز برای ساخت آن‌ها به مقدار کم در دسترس است. استفاده از حافظه‌ای با پهنای باند بالا (HBM) که بخش مهمی از GPUهای مدرن AI است، تا سال ۲۰۲۶ وارد کمبود خواهد شد. این محدودیت‌ها از بالاترین سطوح زنجیره تامین نیمه‌هادی‌ها ناشی می‌شوند.

تولیدکنندگان بزرگ HBM مانند SK Hynix و Micron اعلام کرده‌اند که تولیداتشان برای سال ۲۰۲۶ به طور کامل از قبل فروخته شده است. در همین حال، سامسونگ از افزایش قابل توجه قیمت‌ها خبر داده است چرا که تقاضا همچنان از عرضه پیشی گرفته است.

این کمبود دائمی بخشی از علتی است که بازارهای محاسبات غیرمتمرکز می‌توانند به وجود خود ادامه دهند. شبکه‌های Render، Akash و Golem خارج از زنجیره تامین hyperscale فعالیت می‌کنند و با تجمیع منابع GPU غیرقابل استفاده، امکان دسترسی انعطاف‌پذیر در حال پایان دادن تقاضا برای توسعه‌دهندگان و بارهای کاری را فراهم می‌کنند.

استخراج بیت‌کوین و تأثیر رونق AI

رونق AI نیز در حال تغییر شکل صنعت ماینینگ کریپتو است. همزمان با تغییرات در اقتصاد Bitcoin (BTC) هر چهار سال یک بار، برخی از ماینرها در حال ارزیابی بهترین استفاده از زیرساخت‌های خود هستند. سایت‌های بزرگ ماینینگ که حول دسترسی به برق، خنک‌سازی و فضای فیزیکی ساخته شده بودند، به نیازهای مراکز داده AI مدرن نزدیک هستند.

این تغییر هم‌اکنون مشهود است. به عنوان نمونه، در نوامبر، Bitfarms اعلام کرد که قصد دارد بخشی از مرکز ماینینگ خود در واشنگتن را به یک سایت محاسباتی AI و با کارایی بالا تبدیل کند که برای پشتیبانی از سیستم‌های Vera Rubin طراحی شده است. چندین رقیب از آخرین کاهش قیمت به سمت AI چرخیده‌اند.

Nvidia’s Vera Rubin هم کمبود منابع را مرتفع نمی‌کند اما سخت‌افزارها را در داخل مراکز داده بزرگتر بهره‌ورتر می‌کند، جایی که دسترسی به GPUها، حافظه و شبکه به شدت کنترل شده است. انتظار می‌رود که تأمین همچنان در سال جاری کم باشد.

برای کریپتو، کمبود GPU فضا را برای شبکه‌های محاسبات غیرمتمرکز به وجود می‌آورد تا جایگزین‌هایی برای قراردادهای بلندمدت یا ظرفیت اختصاصی در داخل کارخانه‌های AI فراهم کنند. این شبکه‌ها جایگزین زیرساخت hyperscale نیستند اما به عنوان انتخاب‌های جایگزین برای کارهای کوتاه‌مدت و دسترسی انعطاف‌پذیر محاسباتی در زمان رونق AI عمل می‌کنند.

پرسش‌های متداول

آیا پلتفرم Vera Rubin می‌تواند باعث کاهش هزینه‌های بلندمدت در صنعت AI شود؟

پلتفرم Vera Rubin با افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها در آموزش و اجرای مدل‌های AI می‌تواند به کاهش هزینه‌های بلندمدت منجر شود. اما اینکه این کاهش با چه سرعتی به سراسر صنعت گسترش می‌یابد، بستگی به نحوه پذیرش تکنولوژی توسط شرکت‌ها دارد.

چگونه کاهش هزینه‌های محاسباتی می‌تواند بر شبکه‌های غیرمتمرکز تأثیر بگذارد؟

کاهش هزینه‌های محاسباتی می‌تواند تقاضا را برای شبکه‌های غیرمتمرکز افزایش دهد چرا که با این کاهش هزینه، کارهای بیشتری قابلیت اجرا پیدا می‌کنند و این موضوع نیاز به پلتفرم‌های انعطاف‌پذیری چون Render، Akash و Golem را افزایش می‌دهد.

پارادوکس جونس چگونه بر صنعت کریپتو اثر می‌گذارد؟

پارادوکس جونس که نشان می‌دهد بهبود کارایی باعث افزایش مصرف می‌شود، بر صنعت کریپتو نیز اثرگذار است. با کاهش هزینه منابع محاسباتی، موارد کاربردی و استفاده جدید از منابع، افزایش یافته و تقاضا برای محاسبات بیشتر می‌شود.

کمبود GPU چه تاثیری بر بازار محاسبات غیرمتمرکز دارد؟

کمبود GPU می‌تواند به افزایش تقاضای محاسبات غیرمتمرکز منجر شود، زیرا توسعه‌دهندگان و بارهای کاری که قادر به دسترسی به مراکز داده بزرگ نیستند، به این نوع شبکه‌ها روی می‌آورند.

آیا Nvidia’s Vera Rubin می‌تواند کمبود منابع را برطرف کند؟

پلتفرم Rubin توانایی رفع کامل کمبود منابع را ندارد ولی با بهره‌وری بیشتر سخت‌افزارها در مراکز بزرگ می‌تواند تأثیرگذار باشد. اما کمبود منابع همچنان در بازار فعلی تاثیرگذار است.