Sự giao thoa giữa AI và DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU phi tập trung
Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành những xu hướng nổi bật trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này sẽ tập trung vào giao điểm của cả hai, khám phá sự phát triển của các giao thức trong lĩnh vực này.
Trong công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính thực tiễn cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn dẫn đến tình trạng thiếu GPU, khiến các nhà phát triển khác khó khăn trong việc có đủ GPU để tính toán. DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt hơn và hiệu quả về chi phí, sử dụng phần thưởng bằng token để khuyến khích việc đóng góp tài nguyên. DePIN trong lĩnh vực AI đã phân phối tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho người dùng. Điều này không chỉ cung cấp tính tùy chỉnh và truy cập theo nhu cầu cho các nhà phát triển mà còn mang lại thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là tiên phong trong mạng P2P cung cấp khả năng tính toán GPU, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung đồ họa, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI. Mạng lưới này đã được sử dụng bởi các công ty lớn trong ngành giải trí như Paramount Pictures, PUBG.
Akash định vị mình là một "siêu đám mây" thay thế cho các nền tảng truyền thống hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. Nó có khả năng chạy bất kỳ ứng dụng gốc đám mây nào và vận hành hơn 15,000 mô hình trên Hugging Face.
io.net cung cấp quyền truy cập vào cụm GPU đám mây phân tán, dành riêng cho các trường hợp sử dụng AI và ML. Nó tổng hợp GPU từ các trung tâm dữ liệu, thợ mỏ tiền mã hóa và các mạng Phi tập trung khác.
Gensyn cung cấp khả năng tính toán GPU tập trung vào học máy và học sâu. Nó tuyên bố đã đạt được cơ chế xác thực hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí đáng kể.
Aethir được thiết kế đặc biệt để trang bị GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực tính toán chuyên sâu, chủ yếu là trí tuệ nhân tạo, học máy, trò chơi trên đám mây, v.v. Các container trong mạng của nó hoạt động như các điểm cuối ảo để thực thi các ứng dụng dựa trên đám mây.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi cho giải pháp AI Web3. Chuỗi khối của nó là một giải pháp điện toán đám mây không cần tin cậy, được thiết kế để xử lý các vấn đề về quyền riêng tư thông qua việc sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE).
So sánh dự án
Các dự án có sự khác biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, định giá công việc, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu, chi phí công việc, an ninh, chứng minh hoàn thành, đảm bảo chất lượng và cụm GPU.
Dữ liệu thống kê phần cứng
Các dự án có sự khác biệt đáng kể về số lượng GPU, số lượng CPU, số lượng H100/A100 và chi phí của chúng. io.net và Aethir có nhiều GPU hiệu suất cao hơn, phù hợp hơn cho việc tính toán mô hình lớn.
Kết luận
Lĩnh vực AI DePIN vẫn còn tương đối mới, đang phải đối mặt với những thách thức riêng. Tuy nhiên, số lượng nhiệm vụ và phần cứng thực hiện trong các mạng GPU phi tập trung này đã tăng đáng kể, làm nổi bật nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp thay thế tài nguyên phần cứng của các nhà cung cấp đám mây Web2. Nhìn về phía trước, các mạng GPU phân tán này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển, góp phần đáng kể vào bối cảnh tương lai của AI và hạ tầng tính toán.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
8 thích
Phần thưởng
8
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MoonMathMagic
· 20giờ trước
Thiên tài gặp thiên tài, chúng ta lại đến chơi thử lần này.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-4745f9ce
· 07-20 09:30
Hà, mùa xuân của các card đồ họa đã đến!
Xem bản gốcTrả lời0
NeverPresent
· 07-20 09:28
Không thể thiếu NVIDIA à, thế hệ này.
Xem bản gốcTrả lời0
SerumDegen
· 07-20 09:27
một trò ponzi gpu khác lmao... sắp bị rekt
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 07-20 09:18
Trước hàng ngửi thấy mùi phát tài rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
AlgoAlchemist
· 07-20 09:09
Không thể vượt qua các công ty lớn? Giải pháp crowdsourcing.
AI và DePIN hòa nhập: Mạng GPU phi tập trung nổi lên đối phó với tình trạng thiếu khả năng tính toán
Sự giao thoa giữa AI và DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU phi tập trung
Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành những xu hướng nổi bật trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này sẽ tập trung vào giao điểm của cả hai, khám phá sự phát triển của các giao thức trong lĩnh vực này.
Trong công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính thực tiễn cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn dẫn đến tình trạng thiếu GPU, khiến các nhà phát triển khác khó khăn trong việc có đủ GPU để tính toán. DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt hơn và hiệu quả về chi phí, sử dụng phần thưởng bằng token để khuyến khích việc đóng góp tài nguyên. DePIN trong lĩnh vực AI đã phân phối tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho người dùng. Điều này không chỉ cung cấp tính tùy chỉnh và truy cập theo nhu cầu cho các nhà phát triển mà còn mang lại thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là tiên phong trong mạng P2P cung cấp khả năng tính toán GPU, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung đồ họa, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI. Mạng lưới này đã được sử dụng bởi các công ty lớn trong ngành giải trí như Paramount Pictures, PUBG.
Akash định vị mình là một "siêu đám mây" thay thế cho các nền tảng truyền thống hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. Nó có khả năng chạy bất kỳ ứng dụng gốc đám mây nào và vận hành hơn 15,000 mô hình trên Hugging Face.
io.net cung cấp quyền truy cập vào cụm GPU đám mây phân tán, dành riêng cho các trường hợp sử dụng AI và ML. Nó tổng hợp GPU từ các trung tâm dữ liệu, thợ mỏ tiền mã hóa và các mạng Phi tập trung khác.
Gensyn cung cấp khả năng tính toán GPU tập trung vào học máy và học sâu. Nó tuyên bố đã đạt được cơ chế xác thực hiệu quả hơn, tiết kiệm chi phí đáng kể.
Aethir được thiết kế đặc biệt để trang bị GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực tính toán chuyên sâu, chủ yếu là trí tuệ nhân tạo, học máy, trò chơi trên đám mây, v.v. Các container trong mạng của nó hoạt động như các điểm cuối ảo để thực thi các ứng dụng dựa trên đám mây.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi cho giải pháp AI Web3. Chuỗi khối của nó là một giải pháp điện toán đám mây không cần tin cậy, được thiết kế để xử lý các vấn đề về quyền riêng tư thông qua việc sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE).
So sánh dự án
Các dự án có sự khác biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, định giá công việc, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu, chi phí công việc, an ninh, chứng minh hoàn thành, đảm bảo chất lượng và cụm GPU.
Dữ liệu thống kê phần cứng
Các dự án có sự khác biệt đáng kể về số lượng GPU, số lượng CPU, số lượng H100/A100 và chi phí của chúng. io.net và Aethir có nhiều GPU hiệu suất cao hơn, phù hợp hơn cho việc tính toán mô hình lớn.
Kết luận
Lĩnh vực AI DePIN vẫn còn tương đối mới, đang phải đối mặt với những thách thức riêng. Tuy nhiên, số lượng nhiệm vụ và phần cứng thực hiện trong các mạng GPU phi tập trung này đã tăng đáng kể, làm nổi bật nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp thay thế tài nguyên phần cứng của các nhà cung cấp đám mây Web2. Nhìn về phía trước, các mạng GPU phân tán này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển, góp phần đáng kể vào bối cảnh tương lai của AI và hạ tầng tính toán.