AI与DePIN:计算资源的去中心化革命

近期，AI和DePIN成为Web3领域的热门趋势,市值分别达到300亿和230亿美元。本文将探讨两者的交叉领域,特别是AI DePIN网络的发展。

在AI技术栈中,DePIN网络通过提供计算资源为AI带来实用价值。由于大型科技公司导致GPU短缺,其他开发者难以获得足够的GPU资源来构建AI模型。传统做法是选择中心化云服务,但往往需要签署不灵活的长期合同。

DePIN网络提供了更灵活、成本效益更高的替代方案。它通过代币激励将分散的GPU资源整合起来,为需要计算能力的用户提供统一供给。这不仅让开发者获得定制化的按需计算资源,也为GPU所有者提供了额外收入来源。

目前市面上已有多个AI DePIN网络,各有特色。本文将对主要项目进行简要介绍和比较:

Render是GPU计算网络的先驱,原本专注于内容渲染,后来扩展到AI计算领域。它已被派拉蒙影业等大公司采用,并与Stability AI等AI公司合作。

Akash定位为传统云服务的"超级云"替代品,支持存储、GPU和CPU计算。它的AkashML可运行Hugging Face上的上万个模型,并已托管多个知名AI项目。

io.net专注于AI和机器学习用例,聚合了来自数据中心、矿工等的GPU资源。它支持快速启动多种类型的GPU集群。

Gensyn专注于机器学习计算,通过创新的验证机制提高效率。它可对预训练模型进行微调,并计划提供去中心化的基础模型。

Aethir主攻企业级GPU市场,面向AI、云游戏等计算密集型领域。它根据需求调整资源分配,并与多家大型科技公司合作。

Phala Network充当Web3 AI解决方案的执行层,让AI代理能够被链上智能合约控制。它使用可信执行环境(TEE)来保护隐私。

这些项目在硬件类型、业务重点、定价模式等方面各有特点。关键差异包括:

• GPU集群和并行计算能力:大多数项目已支持GPU集群,以满足复杂AI模型的需求。

• 数据隐私保护:采用加密、TEE等多种技术手段保护敏感数据。

• 计算完成证明和质量检查:通过各种机制验证计算是否按要求完成。

• 高性能GPU供给:部分项目已集成数千台A100/H100 GPU,可满足大型模型训练需求。

• 消费级GPU/CPU利用:一些项目也整合普通用户的闲置算力,服务小规模计算需求。

AI DePIN网络仍处于早期阶段,面临一些挑战。但随着硬件供给和任务量的增长,这些网络正逐步证明其价值。未来它们有望在数万亿美元的AI市场中发挥重要作用,为开发者提供更经济高效的计算资源选择。