AI và DePIN: Cuộc cách mạng phi tập trung trong tài nguyên tính toán
Gần đây, AI và DePIN trở thành xu hướng phổ biến trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ và 23 tỷ đô la. Bài viết này sẽ khám phá lĩnh vực giao thoa giữa hai bên, đặc biệt là sự phát triển của mạng AI DePIN.
Trong công nghệ AI, mạng DePIN mang lại giá trị thực tiễn cho AI thông qua việc cung cấp tài nguyên tính toán. Do sự thiếu hụt GPU do các công ty công nghệ lớn, các nhà phát triển khác gặp khó khăn trong việc có đủ tài nguyên GPU để xây dựng mô hình AI. Cách làm truyền thống là chọn dịch vụ đám mây phi tập trung, nhưng thường yêu cầu ký hợp đồng dài hạn không linh hoạt.
Mạng DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn. Nó tích hợp các nguồn tài nguyên GPU phân tán thông qua việc khuyến khích bằng token, cung cấp nguồn cung đồng nhất cho những người dùng cần khả năng tính toán. Điều này không chỉ giúp các nhà phát triển có được tài nguyên tính toán theo yêu cầu tùy chỉnh, mà còn cung cấp cho chủ sở hữu GPU một nguồn thu nhập bổ sung.
Hiện nay trên thị trường đã có nhiều mạng AI DePIN, mỗi mạng đều có những đặc điểm riêng. Bài viết này sẽ giới thiệu và so sánh ngắn gọn các dự án chính:
Render là tiên phong trong mạng tính toán GPU, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung, sau đó mở rộng sang lĩnh vực tính toán AI. Nó đã được các công ty lớn như Paramount Pictures áp dụng và hợp tác với các công ty AI như Stability AI.
Akash được định vị là một "siêu đám mây" thay thế cho dịch vụ đám mây truyền thống, hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. AkashML của nó có thể chạy hàng chục nghìn mô hình trên Hugging Face và đã lưu trữ nhiều dự án AI nổi tiếng.
io.net tập trung vào các trường hợp sử dụng AI và học máy, tổng hợp tài nguyên GPU từ các trung tâm dữ liệu, thợ mỏ, v.v. Nó hỗ trợ khởi động nhanh nhiều loại cụm GPU.
Gensyn tập trung vào tính toán học máy, nâng cao hiệu quả thông qua cơ chế xác thực đổi mới. Nó có thể điều chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước và dự định cung cấp các mô hình cơ bản phi tập trung.
Aethir chủ yếu nhắm đến thị trường GPU doanh nghiệp, hướng tới các lĩnh vực tính toán nặng như AI, trò chơi đám mây. Nó điều chỉnh phân bổ tài nguyên theo nhu cầu và hợp tác với nhiều công ty công nghệ lớn.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi cho giải pháp AI Web3, cho phép các đại lý AI được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi. Nó sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để bảo vệ quyền riêng tư.
Các dự án này có đặc điểm riêng về loại phần cứng, trọng tâm kinh doanh, mô hình định giá, v.v. Những khác biệt chính bao gồm:
Cụm GPU và khả năng tính toán song song: Hầu hết các dự án đã hỗ trợ cụm GPU để đáp ứng nhu cầu của các mô hình AI phức tạp.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu: Sử dụng nhiều phương pháp kỹ thuật như mã hóa, TEE để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.
Tính toán hoàn thành chứng nhận và kiểm tra chất lượng: Xác minh thông qua nhiều cơ chế xem các tính toán có hoàn thành theo yêu cầu hay không.
Cung cấp GPU hiệu suất cao: Một số dự án đã tích hợp hàng nghìn GPU A100/H100, có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn.
Sử dụng GPU/CPU cấp tiêu dùng: Một số dự án cũng tích hợp sức mạnh tính toán nhàn rỗi của người dùng bình thường, phục vụ cho nhu cầu tính toán quy mô nhỏ.
Mạng DePIN AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, phải đối mặt với một số thách thức. Nhưng với sự gia tăng cung cấp phần cứng và khối lượng công việc, những mạng này đang dần chứng minh giá trị của mình. Trong tương lai, chúng được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường AI trị giá hàng ngàn tỷ đô la, cung cấp cho các nhà phát triển những lựa chọn tài nguyên tính toán kinh tế và hiệu quả hơn.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropHunterXM
· 07-22 15:23
Thấy ví tiền là ra tay
Xem bản gốcTrả lời0
SmartContractPlumber
· 07-22 13:35
Quản lý quyền không đúng cách vẫn có thể gây ra sự cố, bên A đừng vội vàng ra mắt.
Xem bản gốcTrả lời0
TaxEvader
· 07-21 04:05
Thiếu cái der, CPU ở nhà tôi đang để không.
Xem bản gốcTrả lời0
LowCapGemHunter
· 07-21 04:04
Còn tốt hơn là tích trữ card đồ họa, thật tuyệt.
Xem bản gốcTrả lời0
Rugpull幸存者
· 07-21 04:04
gpu đến tay mà không To da moon?
Xem bản gốcTrả lời0
MEVSandwichMaker
· 07-21 04:02
gpu bullish 先囤着
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainBard
· 07-21 03:51
Cái này thật hữu ích! Chia sẻ tài nguyên để kiếm phần thưởng.
Mạng AI DePIN: Phi tập trung đổi mới tài nguyên GPU cho tính toán AI
AI và DePIN: Cuộc cách mạng phi tập trung trong tài nguyên tính toán
Gần đây, AI và DePIN trở thành xu hướng phổ biến trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ và 23 tỷ đô la. Bài viết này sẽ khám phá lĩnh vực giao thoa giữa hai bên, đặc biệt là sự phát triển của mạng AI DePIN.
Trong công nghệ AI, mạng DePIN mang lại giá trị thực tiễn cho AI thông qua việc cung cấp tài nguyên tính toán. Do sự thiếu hụt GPU do các công ty công nghệ lớn, các nhà phát triển khác gặp khó khăn trong việc có đủ tài nguyên GPU để xây dựng mô hình AI. Cách làm truyền thống là chọn dịch vụ đám mây phi tập trung, nhưng thường yêu cầu ký hợp đồng dài hạn không linh hoạt.
Mạng DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn. Nó tích hợp các nguồn tài nguyên GPU phân tán thông qua việc khuyến khích bằng token, cung cấp nguồn cung đồng nhất cho những người dùng cần khả năng tính toán. Điều này không chỉ giúp các nhà phát triển có được tài nguyên tính toán theo yêu cầu tùy chỉnh, mà còn cung cấp cho chủ sở hữu GPU một nguồn thu nhập bổ sung.
Hiện nay trên thị trường đã có nhiều mạng AI DePIN, mỗi mạng đều có những đặc điểm riêng. Bài viết này sẽ giới thiệu và so sánh ngắn gọn các dự án chính:
Render là tiên phong trong mạng tính toán GPU, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung, sau đó mở rộng sang lĩnh vực tính toán AI. Nó đã được các công ty lớn như Paramount Pictures áp dụng và hợp tác với các công ty AI như Stability AI.
Akash được định vị là một "siêu đám mây" thay thế cho dịch vụ đám mây truyền thống, hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. AkashML của nó có thể chạy hàng chục nghìn mô hình trên Hugging Face và đã lưu trữ nhiều dự án AI nổi tiếng.
io.net tập trung vào các trường hợp sử dụng AI và học máy, tổng hợp tài nguyên GPU từ các trung tâm dữ liệu, thợ mỏ, v.v. Nó hỗ trợ khởi động nhanh nhiều loại cụm GPU.
Gensyn tập trung vào tính toán học máy, nâng cao hiệu quả thông qua cơ chế xác thực đổi mới. Nó có thể điều chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước và dự định cung cấp các mô hình cơ bản phi tập trung.
Aethir chủ yếu nhắm đến thị trường GPU doanh nghiệp, hướng tới các lĩnh vực tính toán nặng như AI, trò chơi đám mây. Nó điều chỉnh phân bổ tài nguyên theo nhu cầu và hợp tác với nhiều công ty công nghệ lớn.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi cho giải pháp AI Web3, cho phép các đại lý AI được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi. Nó sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để bảo vệ quyền riêng tư.
Các dự án này có đặc điểm riêng về loại phần cứng, trọng tâm kinh doanh, mô hình định giá, v.v. Những khác biệt chính bao gồm:
Cung cấp GPU hiệu suất cao: Một số dự án đã tích hợp hàng nghìn GPU A100/H100, có thể đáp ứng nhu cầu đào tạo mô hình lớn.
Sử dụng GPU/CPU cấp tiêu dùng: Một số dự án cũng tích hợp sức mạnh tính toán nhàn rỗi của người dùng bình thường, phục vụ cho nhu cầu tính toán quy mô nhỏ.
Mạng DePIN AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, phải đối mặt với một số thách thức. Nhưng với sự gia tăng cung cấp phần cứng và khối lượng công việc, những mạng này đang dần chứng minh giá trị của mình. Trong tương lai, chúng được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường AI trị giá hàng ngàn tỷ đô la, cung cấp cho các nhà phát triển những lựa chọn tài nguyên tính toán kinh tế và hiệu quả hơn.