AI和DePIN的交匯:去中心化GPU網路的崛起

自2023年以來,AI和DePIN成爲Web3領域的熱門趨勢,市值分別達到300億美元和230億美元。本文將聚焦兩者的交集,探討該領域協議的發展。

在AI技術棧中,DePIN網路通過計算資源爲AI提供實用性。大型科技公司的發展導致GPU短缺,使其他開發人員難以獲得足夠的GPU進行計算。DePIN提供了一種更靈活且更具成本效益的替代方案,使用代幣獎勵來激勵資源貢獻。AI領域的DePIN將GPU資源從個人所有者衆包到數據中心,爲用戶形成統一的供應。這不僅爲開發人員提供可定制性和按需訪問,還爲GPU所有者提供額外收入。

AI DePIN網路概述

Render是提供GPU計算能力的P2P網路先驅,最初專注於內容創作渲染圖形,後來擴展到AI計算任務。該網路已被派拉蒙影業、PUBG等娛樂行業大公司使用。

Akash將自己定位爲支持存儲、GPU和CPU計算的傳統平台的"超級雲"替代品。它能夠運行任何雲原生應用程序,並在Hugging Face上運行超過15,000個模型。

io.net提供對分布式GPU雲集羣的訪問,專門用於AI和ML用例。它聚合了來自數據中心、加密礦工和其他去中心化網路的GPU。

Gensyn提供專注於機器學習和深度學習計算的GPU計算能力。它聲稱實現了更高效的驗證機制,大幅節省成本。

Aethir專門搭載企業GPU,專注於計算密集型領域,主要是人工智能、機器學習、雲遊戲等。其網路中的容器充當執行基於雲的應用程序的虛擬端點。

Phala Network充當Web3 AI解決方案的執行層。其區塊鏈是一種無需信任的雲計算解決方案,通過使用可信執行環境(TEE)設計來處理隱私問題。

項目比較

各項目在硬件、業務重點、AI任務類型、工作定價、區塊鏈、數據隱私、工作費用、安全、完成證明、質量保證和GPU集羣等方面存在差異。

硬件統計數據

各項目在GPU數量、CPU數量、H100/A100數量及其費用等方面存在顯著差異。io.net和Aethir擁有較多的高性能GPU,更適合大型模型計算。

結論

AI DePIN領域仍然相對較新,面臨着自身的挑戰。然而,這些去中心化GPU網路中執行的任務和硬件數量顯著增加,凸顯了對Web2雲提供商硬件資源替代品的需求不斷增長。展望未來,這些分散的GPU網路將在爲開發人員提供經濟高效的計算替代方案方面發揮關鍵作用,爲AI和計算基礎設施的未來格局做出重大貢獻。