بهترین پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز در سال 2026

کمبود GPU در جایی موفق شد که هیچ بیانیه‌ای موفق نشده بود. این کمبود، <<هوش مصنوعی غیرمتمرکز>>، که تا به تازگی تنها یک شعار بود، را به یک بازار واقعی تبدیل کرده است. شتاب‌دهنده‌های با کیفیت بالا برای ماه‌ها در حالت کمبود بوده‌اند و زمان تحویل آن‌ها بیش از یک سال است و این کمبود توسعه‌دهندگان را به سمت شبکه‌هایی سوق داده است که سخت‌افزار غیرفعال در سرتاسر جهان را به اشتراک می‌گذارند. اما برچسب <<پلتفرم هوش مصنوعی غیرمتمرکز>> اکنون واقعیت‌های بسیار متفاوتی را پوشش می‌دهد و اشتباه گرفتن آن‌ها بهترین راه برای انتخاب نادرست است. اجاره یک GPU با آموزش یک مدل یکسان نیست. ارزیابی خروجی‌های یادگیری ماشین با میزبانی یک LLM بدون محدودیت یکسان نیست. این راهنما بازیگران اصلی سال 2026 را بر اساس آنچه واقعاً انجام می‌دهند طبقه‌بندی می‌کند، نقاط قوت و ضعف هر یک را وزن می‌کند و یک رقیب، Qubic، را در برابر بقیه قرار می‌دهد: تنها شبکه‌ای در این لیست که استخراج خود به آموزش شبکه‌های عصبی منجر می‌شود. هیچ مشاوره سرمایه‌گذاری در پی نیست، فقط نقشه‌ای از چشم‌انداز.

خلاصه

• کمبود GPU هوش مصنوعی غیرمتمرکز را از یک شعار به یک بازار واقعی تبدیل کرده است، اما این برچسب سه لایه بسیار متفاوت را پوشش می‌دهد: اجاره محاسبات، هماهنگی آموزش مدل‌ها و ادغام کار هوش مصنوعی در اجماع.
• شش شبکه در اینجا بر اساس آنچه انجام می‌دهند به جای هیاهو پیرامون توکن‌هایشان مقایسه شده‌اند: Qubic، Bittensor، Akash، Render، io.net و SingularityNET.
• Qubic استثنا است، تنها جایی که استخراج خود به شبکه‌های عصبی (uPoW) منجر می‌شود، با یک اوج تأیید شده CertiK از 15.52 میلیون TPS و یک تحقیق AGI که توسط همتایان بررسی شده است.
• ذخایر نیز به همان اندازه ملموس هستند: 676 اعتبارسنج زنجیره را ایمن می‌کنند، اکوسیستم جوان است و اهداف AGI آن در حال حاضر آرزویی باقی مانده است.
• هیچ پلتفرمی به طور کامل برتری ندارد؛ انتخاب درست به نیاز بستگی دارد، از اجاره GPU ارزان (Akash، io.net) تا یک بازار هوش (Bittensor).

چگونه آن‌ها را مقایسه کردیم {#h-comment-nous-les-avons-compares}

چهار معیار، که به هر پلتفرم اعمال می‌شود تا تصویر بر اساس عملکرد به جای هیاهو پیرامون توکن‌ها باشد:

• آنچه واقعاً انجام می‌دهد: اجاره خام GPU، بازار آموزش مدل‌ها، ارزیابی استنتاج‌ها، یا محاسبات هوش مصنوعی در زنجیره.
• بلوغ و کشش: استفاده واقعی، تقاضای قابل اندازه‌گیری، فعالیت توسعه‌دهندگان، بدون وعده‌های نقشه راه.
• طراحی ساختاری: چگونه شبکه کار را هماهنگ می‌کند و پاداش می‌دهد و تا چه حد واقعاً غیرمتمرکز است.
• محدودیت‌های خاص: هر مدل یک نقطه ضعف دارد. تمرکز، تورم توکن‌ها یا ادعاهای غیرقابل اثبات.

یادداشت در مورد منابع: اعداد عملکرد و تحقیق نسبت داده شده به یک پروژه در زیر، مگر اینکه به یک منبع ثالث اشاره شود، به‌طور خوداظهاری توسط این پروژه اعلام شده است. هنگامی که یک حسابرس مستقل یا یک بررسی همتایان درگیر است، به‌طور صریح نام برده می‌شود. بقیه را به عنوان ادعاها، نه حقایق ثابت شده، در نظر بگیرید.
نمودار BTCUSDT توسط TradingView

چشم‌انداز به اختصار {#h-le-paysage-en-bref}

این دسته به وضوح به سه لایه تقسیم می‌شود: شبکه‌هایی که محاسبات را اجاره می‌کنند، آن‌هایی که هماهنگی آموزش مدل‌ها را انجام می‌دهند و آن‌هایی که کار هوش مصنوعی را در خود اجماع ادغام می‌کنند.

سیگنال‌ها از منابع پروژه‌ها و منابع ثالث، از میانه 2026 تا پایان 2026 جمع‌آوری شده‌اند. اعداد در حال تغییر هستند؛ قبل از هر تصمیمی بررسی کنید.

پلتفرم به پلتفرم {#h-پلتفرم-به-پلتفرم}

1. Qubic (QUBIC) : جایی که استخراج هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد {#h-1-qubic-qubic-جایی-که-استخراج-هوش-مصنوعی-را-آموزش-می‌دهد}

Qubic از تمام مدل‌های دیگر این لیست متمایز است. این یک زنجیره لایه 1 است که اجماع آن، اثبات کار مفید (uPoW)، استخراج را به سمت آموزش هوش مصنوعی به جای هش تصادفی هدایت می‌کند. استخراج‌کنندگان شبکه‌های عصبی مصنوعی تولید می‌کنند که Aigarth، ابتکار هوش مصنوعی شبکه را تغذیه می‌کند، در حالی که 676 اعتبارسنج، Computors، زنجیره را ایمن می‌کنند و برای توافق به حداقل 451 نیاز دارند. در حالی که دیگران محاسبات را اجاره می‌کنند یا خروجی‌ها را رتبه‌بندی می‌کنند، Qubic محاسبات را در عمل ایمن‌سازی شبکه ادغام می‌کند. این دلیل وجود آن است.

آنچه در سال 2026 تغییر کرده است

• محاسبات برون‌سپاری شده در تاریخ 29 ژوئیه 2026 بر روی شبکه اصلی به تولید رسیده است و به برنامه‌های Qubic اجازه می‌دهد تا بر روی دنیای خارجی عمل کنند، سومین رکن پس از منطق قراردادهای هوشمند و داده‌های اوراکل (Qubic All-Hands، 6 اوت).
• یک کیت توسعه محلی رایگان (AIO Dev Kit، از 4 اوت عمومی) هزینه حدود 10,000 دلار برای آزمایش یک قرارداد از طریق IPO را حذف کرده است.
• اعتبار با کمیته‌های بررسی همتا، که در صنعت نادر است. مقاله "<< وضعیت بافر خنثی >>" بهترین ارائه شفاهی را در AMLDS 2026 در اوزاکا به دست آورد و کار Multi-Neuraxon در مجموعه مقالات AGI Springer منتشر شد.

نکات قوت

• یک مدل واقعاً متمایز: استخراج کار هوش مصنوعی تولید می‌کند به جای اجاره تجهیزات یا رتبه‌بندی خروجی شخص ثالث، هر چرخه CPU را به ارزش واقعی تبدیل می‌کند.
• نرخ تأیید شده توسط یک طرف ثالث: CertiK 15.52 میلیون TPS را بر روی شبکه اصلی اندازه‌گیری کرده است، بدون لایه 2 یا رول‌آپ‌ها (آوریل 2025). توجه داشته باشید که این یک اوج آزمایشی است، نه بار روزانه پایدار.
• تراکنش‌های بدون هزینه و توکن سوزانده شده، که در هنگام اجرای قراردادها مصرف می‌شود؛ یک نصف شدن در زمان 227 در تاریخ 19 اوت 2026 رخ داده است.
• تحقیق AGI منتشر شده و جایزه‌دار که به آن اعتبار علمی می‌دهد که اکثر توکن‌ها هرگز به آن نمی‌رسند.

نکات قابل توجه

• تمرکز: 676 کامپیوتر هنوز یک مجموعه محدود از تأییدکنندگان است و عدم تمرکز واقعی یک سوال مشروع و حتی انتقادی است که این بخش به همتایان خود مطرح می‌کند.
• اکوسیستم جوان. محاسبات برون‌سپاری در حال تولید است اما بسیار جدید است و توانایی آن برای جذب بارهای واقعی شرکتی هنوز باید اثبات شود.
• آرزوهای AGI باید در نظر گرفته شوند. Aigarth به دنبال هوش عمومی مصنوعی است و نمره ARC-AGI-3 معادل 0.25 را در آزمون سخت آفلاین گزارش می‌دهد، عددی که توسط Qubic اعلام شده است.

2. بیت‌تنسور (TAO): بازار هوش {#h-2-bittensor-tao-le-marche-meme-de-l-intelligence}

بیت‌تنسور خالص‌ترین بیان فرضیه هوش مصنوعی غیرمتمرکز است. به جای اجاره سخت‌افزار، شبکه مجموعه‌ای از <<زیرشبکه‌ها>> مستقل را میزبانی می‌کند، هر کدام یک بازار کوچک که در آن ماینرها کار یادگیری ماشین (استنتاج، پیش‌بینی، ارزیابی داده‌ها) را تولید می‌کنند و تأییدکنندگان نتایج را رتبه‌بندی می‌کنند. حدود 118 تا 120 زیرشبکه در میانه سال 2026 فعال بودند. مکانیزم TAO اجازه می‌دهد تا بازار، و نه یک بنیاد، تصمیم بگیرد که انتشار توکن‌ها به کجا برود.

نقاط قوت

• بلندپروازانه‌ترین دیدگاه در این بخش: یک جایگزین غیرمتمرکز برای کل زنجیره توسعه مدل‌ها.
• یک اقتصاد خودتنظیم، زیرا انتشارها از یک زیرشبکه به زیرشبکه دیگر از طریق بازارهای توکن آلفا پیروی می‌کند.
• خروجی واقعی متمرکز در زیرشبکه‌های پیشرو، با داشبوردهای استنتاج که نشان‌دهنده صدها میلیارد توکن پردازش شده در روز است.

نقاطی که باید مراقب بود

• تمرکز، که خود بنیان‌گذار آن را پذیرفته است. در یک نقشه راه در 22 ژوئن، جیکوب استیوز اعتراف کرد که شبکه <<یک پروتکل غیرمتمرکز مانند بیت‌کوین نیست>> و متعهد شد که رقابت بین تأییدکنندگان را در طول هجده ماه بازگرداند.
• خروج آوریل Covenant AI، که تیم مرکزی را به کنترل یک‌جانبه متهم کرده بود، TAO را حدود 18 تا 20 درصد کاهش داد.
• تورم توکن‌ها: انتشارهای سنگین ماینرها را جذب می‌کند اما نیاز به تقاضای واقعی و پایدار برای جبران آن دارد. TAO بخش عمده‌ای از سال 2026 را در فرسایش با کل بخش هوش مصنوعی گذراند.

3. آکاش (AKT): ابر غیرمتمرکز {#h-3-akash-akt-le-supercloud-decentralise}

آکاش یک بازار ابری بدون مجوز در Cosmos را مدیریت می‌کند، جایی که تأمین‌کنندگان سخت‌افزار برای بارهای مستأجران پیشنهاد می‌دهند. این خدمات نرخ‌های بسیار کمتری نسبت به تأمین‌کنندگان سنتی ارائه می‌دهد و در زمان‌هایی که ظرفیت متمرکز اشباع شده است، به عنوان یک پشتیبان عمل می‌کند. در سال 2026، همچنین به یک میزبان ترجیحی برای LLMهای محدود در ابرهای بزرگ تبدیل شد.

نقاط قوت

• قیمت‌گذاری شفاف به صورت مزایده، که هزینه‌ها را از طریق رقابت باز کاهش می‌دهد.
• میزبانی عمومی از کانتینرها، نه فقط GPU، که آن را چندمنظوره می‌کند.
• کشش واقعی: رکوردی حدود 5 میلیون دلار هزینه محاسباتی در سه‌ماهه اول 2026.

نقاطی که باید مراقب بود

• کیفیت خدمات در برابر ابرهای متمرکز همچنان یک سوال باز برای بارهای تولیدی سخت است.
• او ظرفیت را اجاره می‌دهد؛ او خود هوش مصنوعی را تولید یا هماهنگ نمی‌کند.

4. رندر (RENDER): از تصاویر فیلم تا بارهای AI {#h-4-render-render-des-images-de-film-aux-charges-ai}

رندر با اتصال خالقان به GPUهای غیرفعال برای رندر فیلم‌ها و جلوه‌های بصری آغاز شد. با رشد تقاضا برای هوش مصنوعی، همان بازار به وظایف یادگیری ماشین گسترش یافت. انتقال آن به سولانا و توکن مرتبط با سوزاندن بر اساس استفاده، ارزش اقتصادی را به طور مستقیم‌تر به فعالیت واقعی شبکه متصل می‌کند.

نقاط قوت

• بازار GPU بالغ با یک تاریخ تجاری واقعی در گرافیک.
• سوزاندن‌های مبتنی بر استفاده که ارزش توکن را به کار واقعی متصل می‌کند و یک کف محکم‌تر از مدل‌های صرفاً انتشار ارائه می‌دهد.

نقاطی که باید مراقب بود

• میراث ارائه آن، هوش مصنوعی را به عنوان یک گسترش، نه طراحی اصلی، معرفی می‌کند.
• مانند هر شبکه اجاره‌ای، محاسبات را ارائه می‌دهد نه اینکه هوش را هماهنگ کند.

5. io.net (IO) : هزار GPU به عنوان یک ماشین واحد {#h-5-io-net-io-mille-gpus-comme-une-seule-machine}

io.net کارت‌های پراکنده از مراکز داده مستقل را در خوشه‌های مجازی جمع‌آوری می‌کند و به یک توسعه‌دهنده این امکان را می‌دهد که نزدیک به هزار GPU با کیفیت بالا را به عنوان یک ماشین واحد اجاره کند. این امکان پیش‌آموزش غیرمتمرکز را در مقیاس غیرممکنی با اجاره‌های فردی فراهم می‌کند.

نقاط قوت

• تجمیع خوشه‌ها که آموزش در مقیاس بزرگ را بر روی سخت‌افزار غیرمتمرکز باز می‌کند.
• منابع مختلف، از جمله سایر شبکه‌ها، را در یک استخر قابل اجاره تجمیع می‌کند.

نکات قابل توجه

• به قابلیت اطمینان و هماهنگی مراکز داده‌های سوم شخص غیرهمگن وابسته است.
• این یک تجمیع‌کننده محاسبات است، نه تولیدکننده هوش مصنوعی.

6. SingularityNET (AGIX) : بازار خدمات هوش مصنوعی {#h-6-singularitynet-agix-un-marche-de-services-ai}

SingularityNET یک بازار را مدیریت می‌کند که در آن ناشران فردی خدمات هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند که دیگران می‌توانند از آن استفاده کنند. این یک لایه خدمات است نه یک لایه محاسبات یا آموزش. این یکی از اولین تلاش‌ها برای غیرمتمرکز کردن دسترسی به قابلیت‌های هوش مصنوعی آماده به کار است.

نقاط قوت

• دسترسی مستقیم به خدمات هوش مصنوعی منتشر شده و آماده به کار.
• نامی معتبر با سابقه طولانی در گفتگوهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز.

نکات قابل توجه

• به مدل‌های موجود خدمت می‌کند نه اینکه مدل‌های جدیدی آموزش دهد یا محاسبات خام ارائه کند.
• ارزش آن به کیفیت و دامنه آنچه ناشران انتخاب می‌کنند بستگی دارد.

نیاز هر پلتفرم {#h-le-besoin-que-chaque-plateforme-sert}

هیچ پلتفرم «بهتر» واحدی وجود ندارد، فقط بهترین انتخاب برای یک نیاز مشخص. قیمت هر توکن موضوعی جداگانه از کاربرد شبکه است و این جدول فقط به کاربرد آن اشاره دارد.

هوش مصنوعی غیرمتمرکز در سال ۲۰۲۶: چندین مسابقه، نه یک مسابقه واحد {#h-l-ia-decentralisee-en-2026-plusieurs-courses-pas-une-seule}

هوش مصنوعی غیرمتمرکز در سال ۲۰۲۶ یک مسابقه واحد نیست بلکه چندین مسابقه است.

• Akash، Render و io.net در قیمت و مقیاس محاسبات اجاره‌ای رقابت می‌کنند.
• Bittensor برای هماهنگی خود هوش تلاش می‌کند و دیدگاه جسورانه‌ترین و سوالات مربوط به تمرکز را به دوش می‌کشد.
• SingularityNET خدمات آماده به کار را ارائه می‌دهد.
• Qubic به طور کامل بازی را تغییر می‌دهد و آموزش هوش مصنوعی را به کاری تبدیل می‌کند که زنجیره را ایمن می‌کند.

اگر یک چیز باید به خاطر سپرده شود، این است که شما باید این شبکه‌ها را بر اساس عملکردشان بخوانید، نه بر اساس نمادشان. سوال درست این نیست که کدام توکن در این هفته حرکت کرده است، بلکه این است که هر شبکه واقعاً چه چیزی تولید می‌کند، چه کسی آن را کنترل می‌کند و آیا تقاضا واقعی است.

uPoW از Qubic پاسخ اصلی و منحصر به فردی در این زمینه است، به شرطی که به طور صادقانه تمرکز و ادعاهای AGI آن را به اندازه پیشرفت‌های واقعی تأیید شده توسط همتایانش بسنجید.

تحقیقات خود را انجام دهید و به خوبی تمایز بین کاربرد یک شبکه و توکن آن را در نظر داشته باشید.

سایر پلتفرم‌های قابل توجه

• Fetch.ai (FET): زیرساختی متمرکز بر روی عوامل، که اغلب با نام‌های بزرگ رمزنگاری AI گروه‌بندی می‌شود.
• NEAR: یک بلاکچین لایه ۱ که به طور فزاینده‌ای در حال تمرکز بر روی برنامه‌های بومی AI است.
• Filecoin: ذخیره‌سازی غیرمتمرکز که بخشی از لایه داده‌ها برای AI را پشتیبانی می‌کند.

آنها در اینجا گروه‌بندی شده‌اند زیرا به این بخش مربوط می‌شوند بدون اینکه به تمایز محاسبه/هوش فوق‌العاده اشاره کنند. هر یک از آنها قبل از هر نتیجه‌گیری شایسته تحلیل خود هستند.