المساعدة في دفع جوجل نحو 4 تريليون من وحدات TPU، كيف يمكن إبراز القدرات بشكل كبير في مجال البلوكشين؟

المؤلف: Eli5DeFi

ترجمة: Tim، PANews

ملاحظة المحرر من PANews: في 25 نوفمبر، سجلت القيمة السوقية لشركة Google أعلى مستوى لها في التاريخ، حيث بلغت 3.96 تريليون دولار أمريكي، ومن العوامل التي ساعدت في ارتفاع سعر السهم بجانب إطلاق أقوى ذكاء اصطناعي جديد Gemini 3، هو شريحتها الخاصة TPU. وبالإضافة إلى مجال الذكاء الاصطناعي، ستلعب TPU دوراً بارزاً أيضاً في مجال البلوكشين.

سردية عتاد الحوسبة الحديثة يُعرّفها بشكل أساسي صعود وحدات معالجة الرسومات (GPU).

من الألعاب إلى التعلم العميق، أصبح المعمارية المتوازية لإنفيديا معيارًا معترفًا به في الصناعة، مما جعل وحدة المعالجة المركزية تتحول تدريجياً إلى دور إشرافي.

ومع ذلك، ومع وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى عنق الزجاجة من حيث التوسع، وتطور تقنية البلوكشين نحو تطبيقات التشفير المعقدة، ظهر منافس جديد: وحدة معالجة التنسورات (TPU).

على الرغم من أن TPU غالبًا ما تُناقش ضمن إطار استراتيجية الذكاء الاصطناعي لجوجل، إلا أن بنيتها تتوافق بشكل مفاجئ مع الاحتياجات الأساسية للمرحلة القادمة من تقنيات البلوكشين: التشفير ما بعد الكمي.

تستعرض هذه المقالة تطور العتاد، وتقارن الخصائص المعمارية، لتشرح لماذا تعد TPU (بدلاً من GPU) الخيار الأفضل للعمليات الرياضية المكثفة التي يتطلبها التشفير ما بعد الكمي عند بناء شبكات لا مركزية مقاومة لهجمات الحوسبة الكمية.

تطور العتاد: من المعالجة التسلسلية إلى المعمارية النابضة

لفهم أهمية TPU، يجب أولاً فهم المشكلة التي تحلها.

• وحدة المعالجة المركزية (CPU): لاعب متعدد الاستخدامات، بارع في المعالجة التسلسلية وعمليات التفرع المنطقي، لكنه محدود عند الحاجة لتنفيذ عدد هائل من العمليات الرياضية في وقت واحد.
• وحدة معالجة الرسومات (GPU): خبير في المعالجة المتوازية، صُممت أصلاً لعرض البكسلات، ولهذا فهي بارعة في تنفيذ الكثير من المهام المتشابهة في آن واحد (SIMD: تعليمات واحدة تدفق بيانات متعددة). هذه الخاصية جعلتها حجر الأساس في انطلاقة الذكاء الاصطناعي المبكرة.
• وحدة معالجة التنسورات (TPU): شريحة متخصصة صممتها جوجل خصيصاً لمهام حسابات الشبكات العصبية.

ميزة المعمارية النابضة

الفرق الجوهري بين GPU وTPU يكمن في طريقة معالجتهما للبيانات.

تحتاج GPU إلى استدعاء الذاكرة (السجلات، الكاش) بشكل متكرر أثناء الحسابات، بينما تعتمد TPU على معمارية نابضة. هذه المعمارية تشبه ضخ القلب للدم، حيث تتدفق البيانات بطريقة منتظمة ونابضة عبر شبكة ضخمة من وحدات الحساب.

https://www.ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

يتم تمرير نتائج العمليات الحسابية مباشرة إلى وحدة الحساب التالية دون الحاجة للكتابة مرة أخرى إلى الذاكرة. هذا التصميم يخفف بشكل كبير عنق الزجاجة الخاص بفون نيومان، أي التأخير الناتج عن نقل البيانات المتكرر بين الذاكرة والمعالج، مما يحقق زيادة ضخمة في معدل الإنجاز عند العمليات الرياضية المحددة.

التشفير ما بعد الكمي: لماذا يحتاج البلوكشين إلى TPU؟

أهم تطبيق لـTPU في مجال البلوكشين ليس التعدين، بل الأمان التشفيري.

تعتمد الأنظمة الحالية للبلوكشين على التشفير بمنحنيات بيضاوية أو نظام RSA، وكلاهما يعاني من نقطة ضعف قاتلة أمام خوارزمية Shor. هذا يعني أنه عند ظهور حاسوب كمي قوي بما فيه الكفاية، سيتمكن المهاجمون من استخراج المفتاح الخاص من المفتاح العام، ما يمكنهم من مسح جميع الأصول المشفرة على بيتكوين أو إيثريوم بالكامل.

الحل يكمن في التشفير ما بعد الكمي. وتعتمد خوارزميات PQC القياسية السائدة حالياً (مثل Kyber وDilithium) على علم التشفير الشبكي (Lattice cryptography).

التوافق الرياضي لـTPU

هنا تتجلى ميزة TPU مقارنة بـGPU. يعتمد التشفير الشبكي بشكل كبير على عمليات كثيفة على مصفوفات ومتجهات ضخمة، وأهمها:

• ضرب المصفوفة بالمتجه: As+e (حيث A مصفوفة، وs وe متجهات).
• العمليات متعددة الحدود: عمليات جبرية على الحلقات، وغالباً ما تُنفذ باستخدام التحويلات العددية.

تتعامل GPU التقليدية مع هذه العمليات كمهام متوازية عامة، بينما توفر TPU تسريعاً متخصصاً على مستوى العتاد من خلال وحدات حساب المصفوفات المدمجة. البنية الرياضية لتشفير Lattice تتطابق تقريباً مع البنية الفيزيائية لمصفوفة TPU النابضة.

المنافسة التقنية بين TPU وGPU

رغم أن GPU ما زالت ملك الاستخدامات العامة في الصناعة، إلا أن TPU تتفوق تفوقاً واضحاً في التعامل مع المهام الرياضية المكثفة والمتخصصة.

الخلاصة: تتفوق GPU في العمومية والنظام البيئي، في حين تتفوق TPU في كفاءة الحسابات الجبرية الخطية المكثفة، وهي العمليات الرياضية الأساسية التي تعتمد عليها الذكاء الاصطناعي والتشفير المتقدم الحديث.

سردية توسع TPU: إثبات المعرفة الصفرية وذكاء اصطناعي لا مركزي

بعيداً عن التشفير ما بعد الكمي، تثبت TPU إمكاناتها في مجالين رئيسيين آخرين في Web3.

إثبات المعرفة الصفرية

ZK-Rollups (مثل Starknet أو zkSync) وهي حلول توسيع لإيثريوم، تحتاج أثناء توليد الإثباتات إلى تنفيذ عمليات حسابية ضخمة، أهمها:

• التحويل السريع لفورييه: لتغيير شكل تمثيل البيانات بسرعة.
• الضرب متعدد السلاسل: لتنفيذ عمليات النقاط على المنحنيات البيضاوية.
• بروتوكول FRI: نظام إثبات تشفيري لعدة حدود.

هذه العمليات ليست من اختصاص ASIC في الحسابات التجزئية، بل تعتمد على رياضيات متعددة الحدود. مقارنة بوحدات المعالجة المركزية العامة، يمكن لـTPU تسريع عمليات FFT والالتزامات متعددة الحدود بشكل ملحوظ؛ ونظراً للطابع المتوقع لتدفق البيانات في هذه الخوارزميات، غالبًا ما تحقق TPU كفاءة أعلى من GPU.

ومع صعود شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية مثل Bittensor، تحتاج العقد إلى القدرة على تشغيل استدلالات نماذج الذكاء الاصطناعي. في جوهرها، يتلخص تشغيل النماذج اللغوية الضخمة في تنفيذ كميات هائلة من ضربات المصفوفات.

مقارنة بعناقيد GPU، تتيح TPU للعقد اللامركزية معالجة طلبات استدلال الذكاء الاصطناعي باستهلاك طاقة أقل، مما يعزز الجدوى التجارية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

خريطة النظام البيئي لـTPU

رغم اعتماد معظم المشاريع حالياً على GPU بسبب انتشار CUDA، إلا أن المجالات التالية على وشك الاندماج مع TPU، خاصة ضمن إطار سردية التشفير ما بعد الكمي وإثبات المعرفة الصفرية.

إثبات المعرفة الصفرية وحلول التوسع

لماذا TPU؟ لأن توليد إثباتات ZK يتطلب معالجة متوازية ضخمة للعمليات متعددة الحدود، وفي تكوينات معمارية معينة تتفوق TPU بشكل كبير على GPU العامة في مثل هذه المهام.

• Starknet (حل توسيع من الطبقة الثانية): تعتمد إثباتات STARK بشكل كبير على التحويل السريع لفورييه والتفاعل السريع لإثبات Reed-Solomon، وهذه العمليات الحسابية المكثفة تتوافق مع منطق TPU.
• zksync (حل توسيع من الطبقة الثانية): يحتاج مُثبِّت Airbender الخاص به إلى معالجة FFT وعمليات متعددة الحدود واسعة النطاق، وهو ما تستطيع TPU التعامل معه بكفاءة.
• Scroll (حل توسيع من الطبقة الثانية): يستخدم نظامي إثبات Halo2 وPlonk، وتتمثل عملياته الأساسية في تحقق الالتزام KZG والضرب متعدد السلاسل، والتي تتناسب تماماً مع معمارية TPU النابضة.
• Aleo (سلسلة عامة للخصوصية): تركز على توليد إثباتات zk-SNARK، وتعتمد عملياتها الأساسية على رياضيات متعددة الحدود تتوافق مع قدرة TPU العالية على الحساب.
• Mina (سلسلة عامة خفيفة): تعتمد تقنية SNARKs التكرارية، وآلية إعادة توليد الإثباتات المستمرة تتطلب تكرار العمليات متعددة الحدود، ما يُبرز القيمة الحسابية الفائقة لـTPU.
• Zcash (عملة خصوصية): نظام إثبات Groth16 الكلاسيكي يعتمد على العمليات متعددة الحدود. ورغم أنه تقنية مبكرة، إلا أن العتاد عالي الإنتاجية يمكن أن يمنحه استفادة كبيرة.
• Filecoin (DePIN، التخزين): آلية إثبات النسخ لديها تستخدم إثبات المعرفة الصفرية وتقنيات الترميز متعدد الحدود للتحقق من صحة البيانات المخزنة.

الذكاء الاصطناعي اللامركزي والحوسبة بالوكالة

لماذا TPU؟ هذا هو سيناريو الاستخدام الأصلي لـTPU، حيث صممت لتسريع مهام تعلم الآلة العصبية.

• Bittensor: بنيتها الأساسية هي استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وهذا يتطابق جوهرياً مع قدرة TPU على حساب التنسورات.
• Fetch (وكيل ذكاء اصطناعي): يعتمد الوكيل الذكي على استدلال الشبكة العصبية المستمر لاتخاذ القرارات، وتستطيع TPU تشغيل هذه النماذج بزمن انتظار أقل.
• Singularity (منصة خدمات ذكاء اصطناعي): كسوق لخدمات الذكاء الاصطناعي، عززت Singularity سرعة وكفاءة تنفيذ النماذج الأساسية من خلال دمج TPU.
• NEAR (سلسلة عامة، تحول استراتيجي نحو الذكاء الاصطناعي): في تحولها نحو الذكاء الاصطناعي على السلسلة وبيئات التنفيذ الموثوقة، تعتمد عملياتها على حسابات التنسورات التي تحتاج إلى تسريع TPU.

شبكات التشفير ما بعد الكمي

لماذا TPU؟ العمليات الأساسية في التشفير ما بعد الكمي غالباً ما تتعلق بمشكلة أقصر متجه في الشبكات، وهي مهام تتطلب عمليات مكثفة على المصفوفات والمتجهات، ما يجعل بنيتها الحسابية شبيهة جداً بعبء عمل الذكاء الاصطناعي.

• Algorand (سلسلة عامة): تعتمد على تجزئة آمنة كمياً وعمليات متجهية، وهي تتوافق بدرجة كبيرة مع قدرة TPU على الرياضيات المتوازية.
• QAN (سلسلة عامة مقاومة للكم): تعتمد على علم التشفير الشبكي، والعمليات متعددة الحدود والمتجهية في الأساس تتطابق مع مجال تحسين الحسابات الرياضية في TPU.
• Nexus (منصة حوسبة، ZkVM): تشمل استعداداتها للحوسبة المقاومة للكم خوارزميات متعددة الحدود وقواعد الشبكات، والتي يمكن أن تُخَصص بكفاءة على معمارية TPU.
• Cellframe (سلسلة عامة مقاومة للكم): يستخدم تقنيات التشفير الشبكي والتجزئة المشفرة التي تعتمد على عمليات شبيهة بالتنسورات، ما يجعلها مرشحاً مثالياً لتسريع TPU.
• Abelian (عملة خصوصية): تركز على عمليات التشفير الشبكي ما بعد الكمي، وبنيتها التقنية تستفيد كثيراً من قدرة TPU على معالجة المتجهات بكفاءة عالية، كما هو الحال مع QAN.
• Quantus (سلسلة عامة): تعتمد التوقيعات ما بعد الكمية على عمليات متجهية ضخمة، وتتفوق TPU في تسريع هذا النوع من العمليات مقارنة بالمعالجات المركزية التقليدية.
• Pauli (منصة حوسبة): الحوسبة الآمنة كمياً تتطلب عمليات مكثفة على المصفوفات، وهي جوهر قوة TPU.

عنق الزجاجة: لماذا لم تنتشر TPU على نطاق واسع بعد؟

إذا كانت TPU فعالة جداً في التشفير ما بعد الكمي وإثبات المعرفة الصفرية، فلماذا لا تزال الصناعة تتهافت على رقاقات H100؟

• حصن CUDA: مكتبة البرمجيات CUDA من إنفيديا أصبحت معيار الصناعة، ويبرمج معظم مهندسي التشفير استناداً إليها. نقل الشيفرة إلى JAX أو XLA الخاص بـTPU يتطلب مهارات تقنية عالية وجهداً كبيراً.
• عتبة دخول منصات السحابة: تسيطر Google Cloud تقريباً بشكل حصري على TPU المتقدمة. وإذا اعتمدت الشبكات اللامركزية بشكل مفرط على مزود سحابي مركزي واحد، ستواجه مخاطر الرقابة ونقطة فشل مركزية.
• الجمود المعماري: إذا احتاجت خوارزميات التشفير إلى تعديل بسيط (مثل إدخال منطق التفرع)، ينخفض أداء TPU بشكل كبير. بينما تتفوق GPU في التعامل مع هذا النوع من المنطق غير المنتظم.
• القيود في عمليات التجزئة: لا يمكن لـTPU استبدال أجهزة تعدين بيتكوين. فخوارزمية SHA-256 تعتمد على حسابات بتية وليس على عمليات مصفوفية، وTPU ليس لها جدوى هنا.

الخلاصة: البنية الطبقية هي المستقبل

مستقبل عتاد Web3 ليس معركة فائز واحد يأخذ كل شيء، بل يتطور نحو بنية طبقية.

ستستمر GPU في لعب الدور الرئيسي في الحوسبة العامة، عرض الرسومات، والمهام التي تتطلب منطق تفرع معقد.

ستصبح TPU (والمسرعات الشبيهة بها) تدريجياً المعيار الأساسي لـ"الطبقة الرياضية" في Web3، والمخصصة لتوليد إثباتات المعرفة الصفرية والتحقق من التوقيعات التشفيرية ما بعد الكمية.

ومع انتقال البلوكشين إلى معايير الأمان ما بعد الكمي، ستجعل عمليات المصفوفات المكثفة المطلوبة لتوقيع المعاملات والتحقق منها معمارية TPU النابضة ليست خياراً إضافياً، بل بنية تحتية أساسية لا غنى عنها لبناء شبكة لا مركزية آمنة كمياً وقابلة للتوسع.