حساب معدل الهاش

ما هي القدرة الحاسوبية؟

تشير القدرة الحاسوبية إلى مدى قدرة الجهاز على تنفيذ المهام الحسابية خلال فترة زمنية محددة. يمكن تشبيهها بقوة الحصان؛ فكلما ارتفعت القدرة الحاسوبية، زاد حجم العمل الذي يستطيع الجهاز إنجازه في نفس الفترة الزمنية.

في مجال البلوك تشين، تُقاس القدرة الحاسوبية غالبًا بمعدل الهاش (Hashrate)، الذي يحدد عدد عمليات الهاش التي ينفذها الجهاز في الثانية. معدل الهاش عنصر أساسي للمشاركة في تعدين إثبات العمل (PoW) وضمان أمان الشبكة. أما في الذكاء الاصطناعي والحوسبة الموزعة، فتعبر القدرة الحاسوبية عادة عن عدد العمليات العائمة في الثانية (FLOPS) التي تنفذها وحدات CPU أو GPU، بالإضافة إلى سعة الذاكرة وعرض النطاق. تؤثر هذه المعايير مباشرة في سرعة التدريب والاستدلال.

لماذا تعتبر القدرة الحاسوبية مهمة في البلوك تشين؟

تؤثر القدرة الحاسوبية على سرعة إنتاج الكتل ومستوى أمان الشبكة. ومع زيادة القدرة الحاسوبية الكلية للشبكة، يصبح من الصعب على المهاجمين السيطرة على غالبية معدل الهاش، مما يقلل مخاطر مثل الإنفاق المزدوج.

وفق آلية إثبات العمل، يقوم المعدنون بمحاولات متكررة لحساب الهاشات بهدف إيجاد كتل تلبي متطلبات الصعوبة. ومع ارتفاع القدرة الحاسوبية للشبكة، يعدّل البروتوكول مستوى "الصعوبة" للحفاظ على استقرار متوسط وقت إنتاج الكتل (حوالي 10 دقائق للبيتكوين). بذلك، تؤثر القدرة الحاسوبية على أرباح المعدنين الفردية وتعد مؤشرًا جوهريًا على صحة الشبكة وأمانها.

كيف يتم قياس القدرة الحاسوبية؟ وما هي وحداتها؟

في أنظمة البلوك تشين، تُقاس القدرة الحاسوبية غالبًا بمعدل الهاش باستخدام وحدات مثل H/s (هاش في الثانية). تشمل الوحدات الأخرى KH/s، MH/s، GH/s، TH/s، PH/s، وEH/s، وهي تمثل زيادات من آلاف حتى كوينتيليون هاش في الثانية.

أما في الذكاء الاصطناعي والحوسبة العامة، فتُقاس القدرة الحاسوبية بوحدة FLOPS (عدد العمليات العائمة في الثانية)، إلى جانب عوامل مثل سعة الذاكرة، وعرض النطاق، وأداء الإدخال/الإخراج. على سبيل المثال، يتطلب تدريب النماذج الكبيرة معدلات FLOPS أعلى وذاكرة أكبر لدعم دفعات أكبر وشبكات عصبية أعقد.

كذلك، تُعتبر "صعوبة التعدين" معلمة بروتوكول تهدف إلى تثبيت وقت إنتاج الكتل. ورغم أنها ليست وحدة قياس للقدرة الحاسوبية، إلا أنها تعمل مع القدرة الحاسوبية الكلية لتحديد احتمال إنتاج المعدّن للكتل.

كيف تُحسب عائدات تعدين البيتكوين باستخدام القدرة الحاسوبية؟

يمكن تقدير مكافآت التعدين وفق نموذج نسبي: اضرب حصة المعدّن من القدرة الحاسوبية الكلية في إجمالي مكافآت الكتل اليومية، ثم اطرح رسوم تجمع التعدين وتكاليف الكهرباء واستهلاك الأجهزة.

الخطوة 1: حدد المعايير الأساسية، مثل قدرة المعدّن الحاسوبية، القدرة الحاسوبية الكلية للشبكة، مكافأة الكتلة، متوسط عدد الكتل اليومية، ونسبة رسوم تجمع التعدين.

الخطوة 2: احسب نسبة الإنتاج. نسبة الإنتاج ≈ قدرة المعدّن الحاسوبية ÷ القدرة الحاسوبية الكلية للشبكة.

الخطوة 3: قدر الناتج الإجمالي اليومي. الناتج الإجمالي اليومي ≈ نسبة الإنتاج × عدد الكتل اليومي × مكافأة الكتلة.

الخطوة 4: اطرح التكاليف. الربح الصافي ≈ الناتج الإجمالي اليومي × (1 − نسبة رسوم تجمع التعدين) − تكلفة الكهرباء − مصاريف الصيانة الأخرى.

مثال: في ديسمبر 2025، مكافأة كتلة البيتكوين هي 3.125 BTC (المصدر: بروتوكول البيتكوين)، مع متوسط 144 كتلة يوميًا. القدرة الحاسوبية الكلية للشبكة نحو 500 EH/s (المصدر: بيانات Blockchain.com وBTC.com). إذا كانت قدرة المعدّن الحاسوبية 100 TH/s، فإن نسبة الإنتاج ≈ 100 TH/s ÷ 500 EH/s = 100 × 10^12 ÷ 500 × 10^18 = 2 × 10^−7. الناتج الإجمالي اليومي ≈ 2 × 10^−7 × 144 × 3.125 ≈ 9.0 × 10^−5 BTC. بعد خصم رسوم تجمع التعدين وتكاليف الكهرباء واستهلاك المعدات، تحصل على الربح الصافي.

ملاحظة: الأرباح الفعلية تتغير بشكل كبير نتيجة تعديلات الصعوبة، وتقلبات أسعار العملات، وحظ تجمع التعدين، ونسب التوقف. يُنصح بمراجعة البيانات الفعلية أسبوعيًا أو شهريًا.

ما الفرق بين القدرة الحاسوبية في PoW وPoS؟

في أنظمة إثبات العمل (PoW)، تعد القدرة الحاسوبية المورد الأساسي للمشاركة في التوافق وكسب مكافآت الكتل—كلما زادت القدرة الحاسوبية، زادت فرص النجاح وزادت مقاومة الهجمات.

أما في إثبات الحصة (PoS)، فترشيح الكتل والتحقق يعتمد أساسًا على كمية العملات المرهونة ومدة التشغيل؛ ولا تحدد القدرة الحاسوبية المكافآت مباشرة. يحتاج المحققون إلى أداء خوادم موثوق وعرض نطاق كافٍ، لكن هذه العناصر تتعلق بالتوافر وزمن الاستجابة وليس زيادة فرصة إنتاج الكتل عبر قدرة حاسوبية إضافية.

لذا، عند مناقشة أرباح التعدين وأمان الشبكة، تبقى القدرة الحاسوبية متغيرًا محوريًا في شبكات PoW. أما في شبكات PoS، فهي تعبر عن جودة تشغيل العقد أكثر من وزن المكافآت.

كيف تُستخدم القدرة الحاسوبية في شبكات الحوسبة اللامركزية؟

تحول شبكات الحوسبة اللامركزية القدرة الحاسوبية غير المستغلة إلى موارد قابلة للتأجير لتدريب الذكاء الاصطناعي، الاستدلال، التصيير، وغيرها من المهام. يحدد منشئو المهام متطلباتهم، ويقدم مزودو الحوسبة الخدمة وفق الوقت ومعايير الأداء.

على سبيل المثال، في مهام الاستدلال بالذكاء الاصطناعي، يرسل مقدمو الطلبات النماذج والبيانات مع مواصفات حجم الذاكرة، ومتطلبات FLOPS، وعرض النطاق. تطابق الشبكة الطلبات مع العقد التي تلبي هذه المتطلبات. العقد ذات القدرة الحاسوبية الأعلى تحصل على طلبات بأسعار أعلى ويمكنها إنجاز المهام بسرعة أكبر.

تستخدم هذه الشبكات عادة آليات تسوية على السلسلة، ونقاط السمعة، وإثباتات أداء قابلة للتحقق للحد من مخاطر الاحتيال وتزوير النتائج. تعد مقاييس القدرة الحاسوبية أساسًا لمطابقة المهام وتحديد الأسعار.

أين يمكن العثور على بيانات القدرة الحاسوبية في Gate؟

هناك طريقتان رئيسيتان لاستكشاف معلومات القدرة الحاسوبية: مراجعة مؤشرات السلسلة والتحليلات البحثية لأصول PoW مثل البيتكوين—لمتابعة اتجاهات القدرة الحاسوبية الكلية والصعوبة؛ أو عبر المحتوى التعليمي حول نماذج تقدير العائدات وتقييم المخاطر.

غالبًا ما تربط أقسام بيانات السوق والأبحاث في Gate المؤشرات الأساسية بمقالات متخصصة لمساعدة المستخدمين على فهم العلاقة بين القدرة الحاسوبية وضبط الصعوبة وإيقاع إنتاج الكتل. مراجعة ذلك مع بيانات الأسعار والسلسلة يسهم في تقييم التفاعل بين مخاطر التعدين والتداول.

خطوات عملية لتعزيز القدرة الحاسوبية

الخطوة 1: اختر الأجهزة المناسبة. لتعدين PoW، اختر أجهزة ASIC عالية الكفاءة؛ ولمهام الذكاء الاصطناعي أو التصيير، اختر وحدات GPU ذات معدلات FLOPS عالية وذاكرة كبيرة وعرض نطاق قوي.

الخطوة 2: حسّن مصدر الطاقة والتبريد. الكهرباء المستقرة والإدارة الحرارية الجيدة تمنع انخفاض الأداء والأعطال، وتدعم الأداء الحاسوبي المستمر.

الخطوة 3: عدّل البرمجيات والمعايير. رفع التردد الفعال، ومنحنيات الطاقة المثلى، وإصدارات التعريفات، ومعايير النواة تساعد في تحقيق توازن بين استهلاك الطاقة والإنتاج الحاسوبي.

الخطوة 4: حسّن إعدادات الشبكة والتجمع. اختر تجمعات التعدين أو نقاط المهام ذات زمن استجابة منخفض ورسوم معقولة لتقليل العمل المهدور والمحاولات المتكررة.

الخطوة 5: راقب النتائج وراجعها. استخدم أدوات المراقبة لتتبع القدرة الحاسوبية ودرجة الحرارة ومعدلات الخطأ؛ وقارن الأرباح والتكاليف أسبوعيًا لتحقيق تحسين مستمر.

المخاطر والتكاليف المرتبطة بالقدرة الحاسوبية

استثمار القدرة الحاسوبية يتأثر بأسعار العملات، وصعوبة التعدين، وانخفاض المكافآت، واستراتيجيات دفع التجمعات—وقد تتغير العوائد. أما من ناحية الأجهزة، فهناك استهلاك المعدات والأعطال وتكاليف الضمان التي يجب أخذها في الاعتبار.

تشمل المخاطر التشغيلية تغيرات أسعار الكهرباء، ونفقات المنشآت أو البنية التحتية للتبريد، واستقرار الشبكة—وكلها تؤثر على الربحية الصافية. كما تختلف متطلبات الامتثال التنظيمي حسب المنطقة لأنشطة التعدين أو معالجة البيانات؛ تحقق دائمًا من القوانين المحلية قبل بدء العمليات. أي إجراء مالي يجب أن يشمل اختبارات الضغط واحتياطات المخاطر.

اتجاهات القدرة الحاسوبية المستقبلية

في عام 2026، ستواصل أنظمة PoW التحول نحو أجهزة أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة ومصادر طاقة أنظف؛ وسيعتمد التنافس على معدل الهاش بشكل متزايد على تكاليف الكهرباء وقابلية التوسع التشغيلي. ومع انتشار اعتماد PoS، ستركز القدرة الحاسوبية أكثر على موثوقية العقد واستراتيجيات MEV بدلًا من تحديد المكافآت مباشرة.

من المتوقع أن يتوسع قطاع الذكاء الاصطناعي والحوسبة اللامركزية أكثر—حيث ستصبح إثباتات الأداء الدقيقة والفوترة حسب الاستخدام معايير للبنية التحتية. ستتم معيرة القدرة الحاسوبية وتداولها ماليًا مثل النطاق الترددي. سواء للتعدين أو مهام الذكاء الاصطناعي، يبقى فهم وقياس القدرة الحاسوبية أساسًا لاتخاذ قرارات استثمارية رشيدة وإدارة المخاطر.

الأسئلة الشائعة

انخفض معدل الهاش في وحدة GPU الخاصة بي فجأة—كيف يمكن معالجة المشكلة؟

غالبًا ما ينتج انخفاض معدل الهاش عن مشاكل في الأجهزة أو التعريفات أو أخطاء برنامج التعدين. تحقق أولًا من درجة حرارة وحدة GPU (أكثر من 80 درجة مئوية قد يؤدي إلى انخفاض الأداء تلقائيًا)، نظّف أنظمة التبريد وحدث التعريفات؛ ثم تحقق من إعدادات برنامج التعدين—جرّب إعادة تشغيل جهاز التعدين؛ وأخيرًا افحص استقرار مصدر الطاقة. إذا استمرت المشكلة، قد تكون وحدة GPU في مرحلة تقادم أو عطل—استعن بفحص احترافي.

لماذا يوجد فرق كبير بين معدل الهاش في تعدين CPU وGPU؟

توفر وحدات GPU قدرات معالجة متوازية أعلى بكثير من وحدات CPU؛ فمهمة حساب الهاش نفسها يمكن لوحدة GPU تنفيذ آلاف الخيوط في وقت واحد، بينما تدير وحدة CPU عشرات فقط. لهذا يكون معدل الهاش في GPU عادة أعلى بمئة مرة على الأقل من CPU المماثل. نتيجة لذلك، تعتمد عمليات التعدين الحديثة على وحدات GPU أو شرائح ASIC المتخصصة—أما تعدين CPU فلم يعد مجديًا.

هل التعدين بمعدل الهاش مجدٍ؟ كم يلزم لتحقيق التعادل؟

تعتمد الربحية على ثلاثة عوامل: تكلفة الكهرباء، الاستثمار في الأجهزة، وسعر العملة. على سبيل المثال، تبلغ تكلفة RTX 4090 نحو ¥8,000 ($1,100)، مع فاتورة كهرباء شهرية بين ¥200-300 ($30-45) وإنتاج شهري من العملات بقيمة ¥300-500 (~$45-75). يحتاج تحقيق التعادل إلى نحو 20-30 شهرًا. لكن أسعار العملات متقلبة جدًا وتكاليف الكهرباء مرتفعة؛ يُنصح بالبدء بتجارب صغيرة قبل الاستثمار الكبير.

أي الخيارين أكثر استقرارًا: التعدين الفردي أم الانضمام إلى تجمع تعدين؟

الانضمام إلى تجمع تعدين يوفر عوائد أكثر استقرارًا. فالتعدين الفردي له دورات طويلة وغير مؤكدة (قد يستغرق أشهرًا لتعدين كتلة واحدة)، بينما تجمعات التعدين تجمع معدل هاش العديد من المعدنين وتوزع المكافآت يوميًا بمنحنى دخل أكثر سلاسة. تجمعات التعدين تفرض رسومًا تتراوح بين 1-3%، لذا يكون الربح أقل قليلًا من العائد النظري للتعدين الفردي لكن التجمعات مثالية لمن يفضل تقليل المخاطر.

أي الخيارين أقل عوائق: التعدين السحابي أم شراء الأجهزة بنفسك؟

التعدين السحابي أقل عوائق؛ لا تحتاج لشراء أجهزة مكلفة أو تعلم خطوات النشر المعقدة، بل يمكنك استئجار معدل الهاش مباشرة من المنصات. لكن أسعار التعدين السحابي أعلى وهو محدود بهوامش ربح بسبب رسوم المنصة، وهناك خطر الاحتيال أو انسحاب المنصة. شراء الأجهزة يتطلب استثمارًا أوليًا أكبر لكنه يوفر عوائد أعلى على المدى الطويل؛ هذا الخيار يناسب المعدنين ذوي الخبرة التقنية ورأس المال الكافي. يُنصح للمبتدئين بتجربة التعدين السحابي أولًا لاكتساب المعرفة قبل التوسع.