تم الكشف عن بنية جانكشن: نظرة على المكونات الأساسية التي تدعم تقنية الذكاء الاصطناعي من الطبقة الثانية (Layer2 AI Blockchain)

(أراضي البوديساتفا)  سلسلة الكتل جانكشن يضم الهندسة المعمارية المتكاملة يدعم شبكة لامركزية لخدمات الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على كفاءة تخصيص الموارد في جميع مراحل العملية، بدءًا من جمع البيانات ووصولًا إلى استخدام وحدة معالجة الرسومات. يعالج هذا التصميم التحديات التشغيلية الحرجة، بما في ذلك جدولة الموارد لتحسين توزيع المهام وحماية الخصوصية لحماية معلومات المستخدم في بيئة تعاونية.

من خلال دمج عناصر مثل طبقة blockchain المخصصة لتسوية المعاملات وتوافر البيانات، إلى جانب آليات تجميع موارد وحدة معالجة الرسومات الموزعة وسوق لإدارة العقد، تمكن المنصة المشاركين من المشاركة في نظام شفاف حيث تتم مكافأة المساهمات بشكل عادل بناءً على المدخلات التي تم التحقق منها.

أصول وتطور الجانكشن

بدأت جانكشن كمشروع احتضنته جاسمي في عام ٢٠٢٣، أطلقت شركة JasmyLab Inc.، ومقرها طوكيو، مبادرةً لمجتمعها. وقد استُمدت هذه المبادرة من تركيز Jasmy الراسخ على لامركزية بيانات إنترنت الأشياء. وقد شكّل هذا التأسيس في مجال أمن البيانات أساسًا لتوسع Janction في موارد حوسبة الذكاء الاصطناعي.

في فبراير 2025، حصلت جانكشن على تمويل تأسيسي من مستثمرين مثل كوجيتنت فينتشرز، ومختبرات دي دبليو إف، ووتر دريب كابيتال. وفي الشهر نفسه، أطلق المشروع شبكته التجريبية على منصة أوبتيميزم أو بي ستاك، التي تدعم متوافق مع EVM عمليات لمهام الذكاء الاصطناعي. يسمح هذا الإعداد بمعالجة قابلة للتطوير ضمن طبقة 2 بيئة.

مكونات البنية الأساسية

طبقة البلوكشين: التسوية وإدارة البيانات

تعمل طبقة بلوكتشين كطبقة تسوية وتوافر البيانات (DA) في نظام جانكشن. وهي مسؤولة عن تخزين المحتوى وبيانات المعاملات، بالإضافة إلى توزيع المكافآت. يتم الحصول على البيانات من خلال ملحقات المتصفح لأساليب الزحف والاستيعاب على السلسلة. يمكن للمستخدمين استخدام ملحق جانكشن لتحميل أنواع البيانات، مثل استعلامات ChatGPT أو معلومات تطبيقات التواصل الاجتماعي، بعد توقيع المعاملات.

 

اكتشف المشاريع الواعدة...

مشاريع واعدة...

(إعلان)

تستمر المقالة...

تتحقق طبقة جانكشن الثانية من هذه المعاملات وتسجلها باستخدام خوارزمية إجماع إثبات المساهمة. تُكافئ هذه الآلية المشاركين بناءً على مساهماتهم، وتُخزَّن جميع المعاملات في طبقة إثبات المساهمة. تضمن هذه الطبقة الشفافية في كيفية تقييم المساهمات وتعويض المستحقين.

تجميع الموارد الموزعة: تجميع وتخصيص وحدة معالجة الرسومات

تجمع الموارد الموزعة موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) في وحدات معالجة رسومات افتراضية (vGPUs) بمواصفات موحدة للطاقة والذاكرة. تُنظّم هذه الموارد في بنية خدمات مصغرة عبر تقنية VxLan. يعتمد التخصيص على خوارزميات التوجيه والجدولة، مع تحديد التسعير بواسطة آلية PVCG.

تتواصل حاويات خدمات الذكاء الاصطناعي المصغرة ضمن هذا المكون مع بعضها البعض عبر واجهات برمجة تطبيقات RESTful. يوفر نظام Janction الخلفي واجهات برمجة تطبيقات للخدمات لتسهيل التفاعلات. يُمكّن نهج التجميع هذا من الاستخدام الفعال للأجهزة الموزعة، مما يُعالج النقص العالمي في وحدات معالجة الرسومات (GPU) الذي ازداد في عامي 2024 و2025 بسبب الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي. 

حافظت شركة Nvidia على هيمنتها خلال هذه الفترة، لكن نموذج Janction يسعى إلى تحقيق اللامركزية في الوصول من خلال إضفاء طابع رمزي على وحدات معالجة الرسومات الخاملة في إطار DePIN (شبكة البنية التحتية المادية اللامركزية)، بما يتماشى مع اتجاهات عام 2025 في هذا القطاع.

سوق وحدة معالجة الرسومات: إدارة المستخدمين والعقد

يشرف سوق وحدات معالجة الرسومات (GPU Marketplace) على معلومات المستخدمين، وعمليات العقد، ومراقبة الخدمات، وأنظمة سمعة المستخدمين. تساعد هذه العناصر في تقييم قيمة الموارد ومنع الأنشطة الضارة. يشمل المشاركون الرئيسيون: مزودو وحدات معالجة الرسومات (GPU)، الذين يوفرون الموارد لتحقيق الأرباح؛ ومجمعو الموارد (Aggregators)، الذين ينشئون ويحافظون على مجموعات الموارد؛ والمستخدمون (Purples)، الذين يصلون إلى وحدات معالجة الرسومات والخدمات.

يمكن لجميع المشاركين العمل كعُقد من خلال المراهنة على منصة جانكشن بلوكتشين، مع تخصيص الإيرادات بناءً على المبلغ المراهن. يتم اختيار المُجمّعين من خلال عمليات المراهنة على السلسلة. يضمن هذا السوق بيئةً مُنظّمة للتداول واستخدام الموارد الحاسوبية.

الشراكات والتكامل

أقامت جانكشن عدة تعاونات لتعزيز قدراتها. شراكة مع DMC DAO تُدمج محتوىً من موسيقى 20 مليون منسق موسيقى على الشبكة، مما يُتيح مكافآت للمشاهدين ويدعم اقتصادات المبدعين. أُعيد الإعلان عن هذه الشراكة في سبتمبر 2025، مُسلّطًا الضوء على التوسع في عالم الموسيقى في ظلّ تزايد اعتماد العملات المشفرة في صناعة الترفيه.

التعاون مع DeepLink توفر وحدات معالجة رسومية لبروتوكولات الألعاب السحابية اللامركزية. كما يُتيح التكامل مع بروتوكول TEN مشاركة آمنة لنماذج الذكاء الاصطناعي المشفرة على السلسلة وموارد وحدة معالجة الرسوميات العالمية. 

وبشكل عام، تساهم هذه الشراكات في النظام البيئي الخاص بشركة Janction من خلال الجمع بين قوة الحوسبة والتطبيقات المتخصصة.

لماذا يعتبر Janction مهمًا؟ 

أدى الطلب العالمي على الذكاء الاصطناعي إلى نقص كبير في وحدات معالجة الرسومات بين عامي 2024 و2025، مما عزز مكانة إنفيديا في السوق، وشجع على طرح بدائل، مثل الوصول اللامركزي من جانكشن. ومن خلال ترميز وحدات معالجة الرسومات الخاملة، تشارك جانكشن في اتجاه DePIN، حيث تُدمج الأصول المادية في شبكات بلوكتشين.

في المقابل، تقدم شبكة أكاش خدمات حوسبة سحابية لامركزية، بينما تركز بيتنسور على تدريب الذكاء الاصطناعي الموزع. تتميز جانكشن بهيكلها من الطبقة الثانية القائم على التفاؤل، وتوافقها مع آلات القيمة المُقدَّمة (EVM)، وارتباطها بإطار عمل جاسيمي لأمن البيانات. يُعزز دور هارا القيادي المزدوج هذا التكامل، مقدمًا نهجًا شاملاً للذكاء الاصطناعي على الويب 2.

المشروع إطلاق الشبكة التجريبية في فبراير 2025 وقد شكل ذلك إنجازًا مهمًا، مع التطورات المستمرة في الشراكات، مثل تكامل DMC DAO، والتركيز على التطبيقات العملية في إنشاء المحتوى والمكافآت.

الخلاصة

تُمكّن بنية جانكشن خدمات الذكاء الاصطناعي اللامركزية من خلال طبقة بلوكتشين الخاصة بها للتسوية وإدارة البيانات، ونظام تجميع الموارد الموزع لتجميع وحدات معالجة الرسومات وتخصيصها، وسوق وحدات معالجة الرسومات للإشراف على المستخدمين والعقد. تدعم هذه المكونات جدولة الموارد، وموازنة الأحمال، وحماية الخصوصية، مع مساهمة المشاركين من خلال المشاركة وتوفير الموارد. 

تُوسّع عمليات التكامل مع شركاء مثل DMC DAO وDeepLink وبروتوكول TEN نطاق الإمكانات في مجال محتوى الموسيقى والألعاب السحابية ونماذج الذكاء الاصطناعي الآمنة. بدعم من مستثمرين تأسيسيين ومتوافقة مع مبادرة "مجتمع 5.0" اليابانية، تعمل جانكشن في سوقٍ تُشكّله نقص وحدات معالجة الرسومات، وتتنافس مع شبكات مثل Akash وBittensor، مستفيدةً من خبرة جاسمي في مجال البيانات لإنشاء نظام بيئي متماسك للذكاء الاصطناعي Web3.

مصادر: 

• توثيق هندسة Janction: https://docs.janction.io/architecture

• جانكشن X: https://x.com/JANCTION_Global/status/1964539876205801558