AI和DePIN的交汇:去中心化GPU网络的崛起

自2023年以来,AI和DePIN成为Web3领域的热门趋势,市值分别达到300亿美元和230亿美元。本文将聚焦两者的交集,探讨该领域协议的发展。

在AI技术栈中,DePIN网络通过计算资源为AI提供实用性。大型科技公司的发展导致GPU短缺,使其他开发人员难以获得足够的GPU进行计算。DePIN提供了一种更灵活且更具成本效益的替代方案,使用代币奖励来激励资源贡献。AI领域的DePIN将GPU资源从个人所有者众包到数据中心,为用户形成统一的供应。这不仅为开发人员提供可定制性和按需访问,还为GPU所有者提供额外收入。

AI DePIN网络概述

Render是提供GPU计算能力的P2P网络先驱,最初专注于内容创作渲染图形,后来扩展到AI计算任务。该网络已被派拉蒙影业、PUBG等娱乐行业大公司使用。

Akash将自己定位为支持存储、GPU和CPU计算的传统平台的"超级云"替代品。它能够运行任何云原生应用程序,并在Hugging Face上运行超过15,000个模型。

io.net提供对分布式GPU云集群的访问,专门用于AI和ML用例。它聚合了来自数据中心、加密矿工和其他去中心化网络的GPU。

Gensyn提供专注于机器学习和深度学习计算的GPU计算能力。它声称实现了更高效的验证机制,大幅节省成本。

Aethir专门搭载企业GPU,专注于计算密集型领域,主要是人工智能、机器学习、云游戏等。其网络中的容器充当执行基于云的应用程序的虚拟端点。

Phala Network充当Web3 AI解决方案的执行层。其区块链是一种无需信任的云计算解决方案,通过使用可信执行环境(TEE)设计来处理隐私问题。

项目比较

各项目在硬件、业务重点、AI任务类型、工作定价、区块链、数据隐私、工作费用、安全、完成证明、质量保证和GPU集群等方面存在差异。

硬件统计数据

各项目在GPU数量、CPU数量、H100/A100数量及其费用等方面存在显著差异。io.net和Aethir拥有较多的高性能GPU,更适合大型模型计算。

结论

AI DePIN领域仍然相对较新,面临着自身的挑战。然而,这些去中心化GPU网络中执行的任务和硬件数量显著增加,凸显了对Web2云提供商硬件资源替代品的需求不断增长。展望未来,这些分散的GPU网络将在为开发人员提供经济高效的计算替代方案方面发挥关键作用,为AI和计算基础设施的未来格局做出重大贡献。