AI et DePIN : la révolution de la décentralisation des ressources de calcul
Récemment, l'IA et la Décentralisation des Infrastructures Physiques (DePIN) sont devenues des tendances populaires dans le domaine du Web3, avec des capitalisations boursières atteignant respectivement 30 milliards et 23 milliards de dollars. Cet article explorera les domaines d'intersection entre les deux, en particulier le développement des réseaux AI DePIN.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN apporte une valeur pratique à l'IA en fournissant des ressources de calcul. En raison de la pénurie de GPU causée par les grandes entreprises technologiques, d'autres développeurs ont du mal à obtenir suffisamment de ressources GPU pour construire des modèles d'IA. La méthode traditionnelle consiste à choisir des services cloud centralisés, mais cela nécessite souvent de signer des contrats à long terme peu flexibles.
Le réseau DePIN offre une alternative plus flexible et rentable. Il intègre des ressources GPU décentralisées via des incitations par jetons, fournissant un approvisionnement unifié aux utilisateurs ayant besoin de puissance de calcul. Cela permet non seulement aux développeurs d'accéder à des ressources de calcul sur demande personnalisées, mais également aux propriétaires de GPU de bénéficier d'une source de revenus supplémentaire.
Actuellement, il existe plusieurs réseaux DePIN basés sur l'IA sur le marché, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article présentera brièvement et comparera les principaux projets :
Render est un pionnier des réseaux de calcul GPU, initialement axé sur le rendu de contenu, puis étendu au domaine du calcul AI. Il a été adopté par de grandes entreprises telles que Paramount Pictures et a collaboré avec des entreprises AI telles que Stability AI.
Akash se positionne comme un "super cloud" alternatif aux services cloud traditionnels, prenant en charge le stockage, le calcul GPU et CPU. Son AkashML peut exécuter des milliers de modèles sur Hugging Face et a déjà hébergé plusieurs projets d'IA renommés.
io.net se concentre sur les cas d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique, en agrégeant les ressources GPU provenant de centres de données, de mineurs, etc. Il prend en charge le démarrage rapide de divers types de clusters GPU.
Gensyn se concentre sur le calcul de l'apprentissage automatique, améliorant l'efficacité grâce à un mécanisme de validation innovant. Il peut affiner des modèles pré-entraînés et prévoit de fournir des modèles de base décentralisés.
Aethir se concentre sur le marché des GPU de niveau entreprise, ciblant des domaines intensifs en calcul tels que l'IA et le cloud gaming. Il ajuste la répartition des ressources en fonction des besoins et collabore avec plusieurs grandes entreprises technologiques.
Phala Network agit en tant que couche d'exécution pour les solutions d'IA Web3, permettant aux agents d'IA d'être contrôlés par des contrats intelligents sur la blockchain. Il utilise un environnement d'exécution de confiance (TEE) pour protéger la vie privée.
Ces projets se distinguent par le type de matériel, l'accent commercial, le modèle de tarification, etc. Les principales différences comprennent :
Capacité de calcul en parallèle et GPU: La plupart des projets prennent en charge les clusters GPU pour répondre aux besoins des modèles d'IA complexes.
Protection de la vie privée des données : utilisation de diverses techniques telles que le cryptage, TEE, etc. pour protéger les données sensibles.
Preuve de calcul et inspection de la qualité : Vérifier si le calcul a été effectué conformément aux exigences par divers mécanismes.
Fourniture de GPU haute performance : certains projets ont intégré des milliers de GPU A100/H100, capables de répondre aux besoins de formation de grands modèles.
Utilisation de GPU/CPU de niveau consommateur : certains projets intègrent également la puissance de calcul inutilisée des utilisateurs ordinaires pour répondre à des besoins de calcul à petite échelle.
Le réseau AI DePIN est encore à un stade précoce et fait face à certains défis. Cependant, avec l'augmentation de l'offre matérielle et de la charge de travail, ces réseaux commencent à prouver leur valeur. À l'avenir, ils devraient jouer un rôle important sur le marché de l'IA de plusieurs milliers de milliards de dollars, offrant aux développeurs des options de ressources de calcul plus économiques et efficaces.
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AirdropHunterXM
· 07-22 15:23
Voir le portefeuille, c'est agir.
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SmartContractPlumber
· 07-22 13:35
La gestion des droits non conforme peut également causer des problèmes, le client ne doit pas se précipiter pour mettre en ligne.
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TaxEvader
· 07-21 04:05
Il y a une pénurie, mon CPU à la maison est inactif.
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LowCapGemHunter
· 07-21 04:04
Il vaut mieux stocker des cartes graphiques, c'est vraiment bon.
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Rugpull幸存者
· 07-21 04:04
gpu à la main et pas encore To the moon ?
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MEVSandwichMaker
· 07-21 04:02
gpu haussier 先囤着
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BlockchainBard
· 07-21 03:51
C'est vraiment utile ! Partage des ressources pour gagner des incitations.
Réseau AI DePIN : innovation des ressources GPU décentralisées pour le calcul AI
AI et DePIN : la révolution de la décentralisation des ressources de calcul
Récemment, l'IA et la Décentralisation des Infrastructures Physiques (DePIN) sont devenues des tendances populaires dans le domaine du Web3, avec des capitalisations boursières atteignant respectivement 30 milliards et 23 milliards de dollars. Cet article explorera les domaines d'intersection entre les deux, en particulier le développement des réseaux AI DePIN.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN apporte une valeur pratique à l'IA en fournissant des ressources de calcul. En raison de la pénurie de GPU causée par les grandes entreprises technologiques, d'autres développeurs ont du mal à obtenir suffisamment de ressources GPU pour construire des modèles d'IA. La méthode traditionnelle consiste à choisir des services cloud centralisés, mais cela nécessite souvent de signer des contrats à long terme peu flexibles.
Le réseau DePIN offre une alternative plus flexible et rentable. Il intègre des ressources GPU décentralisées via des incitations par jetons, fournissant un approvisionnement unifié aux utilisateurs ayant besoin de puissance de calcul. Cela permet non seulement aux développeurs d'accéder à des ressources de calcul sur demande personnalisées, mais également aux propriétaires de GPU de bénéficier d'une source de revenus supplémentaire.
Actuellement, il existe plusieurs réseaux DePIN basés sur l'IA sur le marché, chacun ayant ses propres caractéristiques. Cet article présentera brièvement et comparera les principaux projets :
Render est un pionnier des réseaux de calcul GPU, initialement axé sur le rendu de contenu, puis étendu au domaine du calcul AI. Il a été adopté par de grandes entreprises telles que Paramount Pictures et a collaboré avec des entreprises AI telles que Stability AI.
Akash se positionne comme un "super cloud" alternatif aux services cloud traditionnels, prenant en charge le stockage, le calcul GPU et CPU. Son AkashML peut exécuter des milliers de modèles sur Hugging Face et a déjà hébergé plusieurs projets d'IA renommés.
io.net se concentre sur les cas d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique, en agrégeant les ressources GPU provenant de centres de données, de mineurs, etc. Il prend en charge le démarrage rapide de divers types de clusters GPU.
Gensyn se concentre sur le calcul de l'apprentissage automatique, améliorant l'efficacité grâce à un mécanisme de validation innovant. Il peut affiner des modèles pré-entraînés et prévoit de fournir des modèles de base décentralisés.
Aethir se concentre sur le marché des GPU de niveau entreprise, ciblant des domaines intensifs en calcul tels que l'IA et le cloud gaming. Il ajuste la répartition des ressources en fonction des besoins et collabore avec plusieurs grandes entreprises technologiques.
Phala Network agit en tant que couche d'exécution pour les solutions d'IA Web3, permettant aux agents d'IA d'être contrôlés par des contrats intelligents sur la blockchain. Il utilise un environnement d'exécution de confiance (TEE) pour protéger la vie privée.
Ces projets se distinguent par le type de matériel, l'accent commercial, le modèle de tarification, etc. Les principales différences comprennent :
Fourniture de GPU haute performance : certains projets ont intégré des milliers de GPU A100/H100, capables de répondre aux besoins de formation de grands modèles.
Utilisation de GPU/CPU de niveau consommateur : certains projets intègrent également la puissance de calcul inutilisée des utilisateurs ordinaires pour répondre à des besoins de calcul à petite échelle.
Le réseau AI DePIN est encore à un stade précoce et fait face à certains défis. Cependant, avec l'augmentation de l'offre matérielle et de la charge de travail, ces réseaux commencent à prouver leur valeur. À l'avenir, ils devraient jouer un rôle important sur le marché de l'IA de plusieurs milliers de milliards de dollars, offrant aux développeurs des options de ressources de calcul plus économiques et efficaces.