AI y DePIN: el auge de las redes GPU descentralizadas
Recientemente, la IA y DePIN se han convertido en temas candentes en el ámbito de Web3, alcanzando un valor de mercado de 30 mil millones de dólares y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo se centra en la intersección de ambos, explorando el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN empodera a la IA al proporcionar recursos de computación. Debido a la escasez de GPU provocada por la gran compra de empresas tecnológicas, otros desarrolladores tienen dificultades para obtener suficientes GPU para el entrenamiento de modelos de IA. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. DePIN en el ámbito de la IA agrupa recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, formando un suministro unificado para los usuarios. Esto no solo proporciona a los desarrolladores acceso personalizado y bajo demanda, sino que también crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
Han surgido múltiples redes DePIN de IA en el mercado, cada una con sus características. Render es el pionero en redes de cálculo P2P GPU, inicialmente centrado en renderizado gráfico, luego expandiéndose a tareas de cálculo de IA. Akash se posiciona como una "super nube" alternativa a las plataformas de nube tradicionales, soportando almacenamiento, GPU y cálculo CPU. io.net ofrece clústeres de nube GPU distribuidos diseñados específicamente para IA y aprendizaje automático. Gensyn se centra en cálculos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, afirmando haber logrado un mecanismo de verificación más eficiente. Aethir proporciona GPU de nivel empresarial, enfocándose en campos intensivos en cálculo como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Estos proyectos tienen características únicas en términos de hardware, enfoque empresarial, tipos de tareas de IA, mecanismos de precios, blockchain, privacidad de datos y seguridad. La mayoría de los proyectos han integrado grupos de GPU para lograr computación paralela, satisfaciendo las necesidades de entrenamiento de modelos de IA complejos. En cuanto a la privacidad de los datos, cada proyecto utiliza diferentes tecnologías como encriptación y TEE para proteger datos sensibles. Para garantizar la calidad del cálculo, la mayoría de los proyectos tienen mecanismos de prueba de finalización y control de calidad.
En términos de hardware, proyectos como io.net y Aethir han obtenido más de 2000 unidades de GPU de alto rendimiento, más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. En comparación con los servicios de nube centralizados, estas redes de Descentralización tienen una ventaja de precio evidente. Al mismo tiempo, algunos proyectos también han creado un mercado para GPU/CPU de consumo, satisfaciendo diversas necesidades de cálculo.
A pesar de que el campo de AI DePIN sigue enfrentando desafíos, el crecimiento significativo en la cantidad de tareas y hardware destaca la demanda del mercado. En el futuro, estas redes de GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel clave en proporcionar a los desarrolladores alternativas de cálculo rentables, contribuyendo así de manera importante al desarrollo de la infraestructura de AI y computación.
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OldLeekConfession
· hace18h
Hagámoslo, hermanos.
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NFTArchaeologist
· hace18h
La compartición de recursos de GPU es genial.
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CoffeeNFTrader
· hace18h
Las nuevas generaciones eventualmente superarán a las anteriores.
AI y DePIN convergen: el auge de las redes GPU Descentralización para potenciar la IA
AI y DePIN: el auge de las redes GPU descentralizadas
Recientemente, la IA y DePIN se han convertido en temas candentes en el ámbito de Web3, alcanzando un valor de mercado de 30 mil millones de dólares y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo se centra en la intersección de ambos, explorando el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN empodera a la IA al proporcionar recursos de computación. Debido a la escasez de GPU provocada por la gran compra de empresas tecnológicas, otros desarrolladores tienen dificultades para obtener suficientes GPU para el entrenamiento de modelos de IA. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. DePIN en el ámbito de la IA agrupa recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, formando un suministro unificado para los usuarios. Esto no solo proporciona a los desarrolladores acceso personalizado y bajo demanda, sino que también crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
Han surgido múltiples redes DePIN de IA en el mercado, cada una con sus características. Render es el pionero en redes de cálculo P2P GPU, inicialmente centrado en renderizado gráfico, luego expandiéndose a tareas de cálculo de IA. Akash se posiciona como una "super nube" alternativa a las plataformas de nube tradicionales, soportando almacenamiento, GPU y cálculo CPU. io.net ofrece clústeres de nube GPU distribuidos diseñados específicamente para IA y aprendizaje automático. Gensyn se centra en cálculos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, afirmando haber logrado un mecanismo de verificación más eficiente. Aethir proporciona GPU de nivel empresarial, enfocándose en campos intensivos en cálculo como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Estos proyectos tienen características únicas en términos de hardware, enfoque empresarial, tipos de tareas de IA, mecanismos de precios, blockchain, privacidad de datos y seguridad. La mayoría de los proyectos han integrado grupos de GPU para lograr computación paralela, satisfaciendo las necesidades de entrenamiento de modelos de IA complejos. En cuanto a la privacidad de los datos, cada proyecto utiliza diferentes tecnologías como encriptación y TEE para proteger datos sensibles. Para garantizar la calidad del cálculo, la mayoría de los proyectos tienen mecanismos de prueba de finalización y control de calidad.
En términos de hardware, proyectos como io.net y Aethir han obtenido más de 2000 unidades de GPU de alto rendimiento, más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. En comparación con los servicios de nube centralizados, estas redes de Descentralización tienen una ventaja de precio evidente. Al mismo tiempo, algunos proyectos también han creado un mercado para GPU/CPU de consumo, satisfaciendo diversas necesidades de cálculo.
A pesar de que el campo de AI DePIN sigue enfrentando desafíos, el crecimiento significativo en la cantidad de tareas y hardware destaca la demanda del mercado. En el futuro, estas redes de GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel clave en proporcionar a los desarrolladores alternativas de cálculo rentables, contribuyendo así de manera importante al desarrollo de la infraestructura de AI y computación.