ar.beincrypto.com
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.
Vera Rubin is in full production.
— NVIDIA (@nvidia) January 6, 2026
We just kicked off the next generation of AI infrastructure with the NVIDIA Rubin platform, bringing together six new chips to deliver one AI supercomputer built for AI at scale.
Here are the top 5 things to know 🧵 pic.twitter.com/TiQKUK4eY3
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.
Jensen Huang just BROKE the most important rule in the industry.
— Ricardo (@Ric_RTP) January 7, 2026
And it explains why Nvidia controls 95% of the AI chip market.
Last night at CES, he unveiled Vera Rubin - the new AI supercomputer that's shipping right now.
Full production started weeks ago.
But here's the… pic.twitter.com/INWF8ByP88
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.
Thank you to @nvidia CEO Jensen Huang for describing $TAO without knowing @bittensor already exists. https://t.co/508xbAuWjn
— YVR τrader (@YVR_Trader) January 7, 2026
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.
At CES, our CEO Jensen Huang unveiled how physical AI is coming to life in factories, robots and the next wave of autonomous vehicles with Rubin, GR00T, Alpamayo and more.
— NVIDIA (@nvidia) January 13, 2026
Watch the keynote: https://t.co/yUHiDMBXSg
Read the announcements: https://t.co/16BG6MDmD5 pic.twitter.com/1qo9SIqTha
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.