DePin

تعتمد كل من شبكة GEODNET وشبكات CORS التقليدية على تقنية RTK لتوفير خدمات تحديد مواقع عالية الدقة، لكن GEODNET تعمل وفق نموذج البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN)، في حين تُبنى وتُدار شبكات CORS التقليدية في الغالب بشكل مركزي من قبل مؤسسات حكومية أو هيئات مساحية أو مشغلين تجاريين. ورغم اعتماد النظامين على محطات مرجعية تابعة لنظام GNSS لإنتاج بيانات تصحيح المواقع، فإنهما يختلفان جوهريًا في منهجيات التوسع الشبكي، وهياكل التكاليف، ونماذج المشاركة.

GEODNET (GEOD) هي شبكة عالمية عالية الدقة لتحديد المواقع، قائمة على بنية تحتية مادية لامركزية (DePIN). عبر تحفيز المستخدمين على نشر محطات مرجعية لنظام GNSS، تُوفّر خدمات حركية في الزمن الفعلي (RTK) بدقة سنتيمترية، موجهة للطائرات بدون طيار والروبوتات وأنظمة القيادة الذاتية وأجهزة المسح. وخلافًا لخدمات التموضع المركزية التقليدية، توظف GEODNET تقنية البلوكشين وحوافز الرموز لتوسيع نطاق البنية التحتية العالمية للتموضع، مما يحقق تغطية عالية الدقة على مساحات أوسع بتكلفة أقل.

RTK (النظام الحركي في الوقت الفعلي، 实时动态定位) هي تقنية تحديد المواقع عالية الدقة تعتمد على أنظمة الملاحة العالمية عبر الأقمار الصناعية (GNSS). تعمل هذه التقنية على حساب أخطاء إشارات الأقمار الصناعية آنياً في محطة مرجعية، ثم تنقل بيانات التصحيح إلى أجهزة المستخدمين، مما يرفع دقة GPS العادي من مستوى الأمتار إلى مستوى السنتيمترات. تدمج GEODNET تقنية RTK مع شبكة بنية تحتية مادية لامركزية (DePIN)، مستفيدةً من محطات مرجعية GNSS موزعة عالمياً لتوليد بيانات التصحيح ومشاركتها باستمرار. يوفر ذلك خدمات تحديد مواقع عالية الدقة بتغطية أوسع وتكلفة أقل. على خلاف شبكات RTK التقليدية، تعتمد GEODNET على حوافز قائمة على الرموز لتمويل توسع البنية التحتية، مما يتيح نمواً عالمياً يقوده المجتمع.

ينتمي كل من GEODNET وHelium إلى قطاع الشبكات المادية اللامركزية (DePIN)، غير أن البنى التحتية التي يطورانها تخدم أغراضًا مختلفة. فـ GEODNET توفر بنية تحتية لبيانات المواقع، لحل مشكلة التحديد الدقيق لموقع الأجهزة، بينما تقدم Helium بنية تحتية للاتصال، لمعالجة كيفية توصيل الأجهزة بالشبكة. يستخدم كلاهما حوافز الرموز لتطوير البنية التحتية الواقعية، لكنهما يختلفان اختلافًا كبيرًا في مستخدميهما المستهدفين، وأنواع البيانات، ونماذج الأعمال، والتطبيقات الصناعية.

IO (io.net) هي شبكة حوسبة GPU لامركزية، صُممت خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML). عبر تجميع موارد GPU غير المستغلة حول العالم، تُوفّر طاقة حوسبة عالية الأداء عند الطلب للمطورين والشركات ومشاريع AI.

يعمل ترميز أصول الطاقة على توظيف تقنية البلوكشين لتحويل البنية التحتية الفعلية للطاقة - بما في ذلك المركبات الكهربائية، وأنظمة تخزين طاقة البطاريات، ومعدات الطاقة الشمسية - إلى أصول رقمية على السلسلة قابلة للتحقق. وبفضل آليات التحقق من هوية الأجهزة، وتسجيل البيانات، وتسوية القيمة، لا تقتصر مشاركة أجهزة الطاقة على إنتاج الطاقة واستهلاكها فحسب، بل تصبح أيضًا عُقدًا ذات قيمة ضمن شبكة الاقتصاد الرقمي.

يتألف سير العمل التشغيلي لـ OpenVPP من ست مراحل رئيسية: تسجيل الأجهزة، جمع البيانات، تجميع موارد الطاقة، تنسيق الاستجابة للطلب، حساب القيمة على السلسلة، وتسوية الطاقة. تستفيد المنصة من البلوكشين والعقود الذكية لرقمنة وتحرير عمليات إدارة الطاقة في محطات الطاقة الافتراضية التقليدية، مما يؤسس البنية التحتية لإنترنت الطاقة وترميز أصول الطاقة.

محطة الطاقة الافتراضية (VPP) هي نموذج إداري يعتمد على التكنولوجيا الرقمية وأنظمة التحكم الذكية لدمج أجهزة الطاقة الموزعة في شبكة طاقة موحدة. من خلال ربط موارد الطاقة الموزعة—مثل أنظمة الطاقة الشمسية، ومعدات تخزين الطاقة، والمركبات الكهربائية، والعدادات الذكية—يمكن لهذه المحطة المشاركة في توزيع الطاقة، وموازنة الشبكة، والتداول في سوق الطاقة، تمامًا مثل محطات الطاقة التقليدية.

OpenVPP هي شبكة محطات طاقة افتراضية لا مركزية، صُممت خصيصًا لموارد الطاقة الموزعة (DERs). تستخدم الشبكة تقنية البلوكشين لربط البنية التحتية الحقيقية للطاقة—بما في ذلك السيارات الكهربائية، وأنظمة تخزين الطاقة، ومعدات الطاقة الشمسية، والعدادات الذكية. وتهدف إلى إنشاء طبقة بيانات طاقة موحدة، وطبقة هوية للأجهزة، وطبقة تسوية للقيمة، مما يتيح تسجيل أصول الطاقة وتنسيقها وتحفيزها على السلسلة، تمامًا كما يحدث مع الأصول الرقمية.

تركز تطبيقات IO الأساسية على القطاعات التي تحتاج إلى معدل تجزئة عالٍ لوحدات معالجة الرسوميات (GPU)، مثل تدريب نماذج AI، وخدمة استدلال AI، وتطوير التعلم الآلي، والبنية التحتية لـ Web3، وبناء شبكات DePIN. على خلاف منصات الحوسبة السحابية التقليدية، تهدف IO إلى تقديم طريقة أكثر مرونة للمطورين للوصول إلى قوة الحوسبة عبر تجميع موارد GPU الخاملة حول العالم.

تدفع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نموًا مضطردًا في الطلب العالمي على معدل تجزئة وحدات معالجة الرسوميات (GPU). مع تسارع نماذج اللغة الضخمة ووكلاء AI وخدمات الاستدلال نحو التوسع السريع، أصبحت وحدات GPU أصلاً إنتاجيًا جوهريًا في الاقتصاد الرقمي. بخلاف مزودي السحابة التقليديين الذين يعتمدون على مراكز بيانات مملوكة لتوفير معدل التجزئة، تسعى IO إلى إنشاء شبكة حوسبة لامركزية عبر تجميع موارد GPU الخاملة حول العالم. يؤدي رمز IO دور الأصل الاقتصادي الأساسي الذي يدعم هذه الشبكة ويدفع نموها.

Janction هي شبكة لا مركزية لمعدل التجزئة صُممت لعصر الذكاء الاصطناعي، تجمع بين موارد الحوسبة الموزعة عالميًا، ووكلاء AI، وآليات تحفيز البلوكشين لتقديم بنية تحتية مفتوحة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال وتنفيذ المهام الذكية. تهدف Janction إلى تسهيل اكتشاف موارد الحوسبة وتوزيعها والتعاون عليها وتسوية قيمتها دون الاعتماد على خدمات سحابية مركزية.

تدعم منصة Caspius ومنصات بيانات الذكاء الاصطناعي التقليدية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، لكن الفروق الجوهرية بينهما تكمن في ملكية البيانات، وتوزيع القيمة، وهندسة الشبكة. تتبع المنصات التقليدية نموذجًا مركزيًا، حيث تتولى الشركات جمع بيانات التدريب وإدارتها. أما Caspius فتعتمد على حوافز قائمة على تقنية البلوكشين لبناء شبكة مفتوحة للمساهمة بالبيانات، تتيح للمستخدمين المشاركة في جمع بيانات تدريب الروبوتات ومشاركتها.

تشجع Caspius المستخدمين على رفع فيديوهات بمنظور الشخص الأول، ومسارات الحركة، وبيانات التفاعل مع البيئة الواقعية، لتوفير مصادر البيانات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وعلى عكس منصات البيانات المركزية التقليدية، تُعطي Caspius الأولوية للمساهمة المفتوحة بالبيانات وآليات الحوافز على السلسلة. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي الروبوتي والذكاء الاصطناعي الفيزيائي إلى كميات ضخمة من بيانات السلوك الواقعي لتعلم تنفيذ الإجراءات، وفهم البيئة، والتفاعل المكاني. ومن خلال الاستفادة من شبكة لامركزية، تسعى Caspius إلى توسيع إمداد بيانات تدريب الروبوتات، مما يوفر بنية تحتية للبيانات أكثر قابلية للتوسع لوكلاء AI، والأنظمة الروبوتية، والمعدات الآلية.

Caspius هو بروتوكول بنية تحتية لامركزي للبيانات AI مخصص للذكاء الاصطناعي المتجسد، يُعنى بجمع وتوزيع بيانات العالم الحقيقي اللازمة لتدريب الروبوتات. عبر تحفيز المستخدمين على رفع فيديوهات بزاوية الشخص الأول، ومسارات الحركة، وبيانات التفاعل مع البيئة، يهدف Caspius إلى بناء شبكة مفتوحة لبيانات تدريب الروبوتات، لتوفير دعم أساسي للبيانات لنماذج الروبوتات وأنظمة الأتمتة والذكاء الاصطناعي الفيزيائي.