Chuyển tiêu đề gốc 'Foresight Ventures: Cách mạng của đám mây phi tập trung chỉ mới bắt đầu?'

Với sự phát triển nhanh chóng dài hạn của công nghệ toàn cầu, giá trị thị trường của các công ty khổng lồ như OpenAI và NVIDIA đã tăng gấp đôi trong vòng 2 năm qua. Crypto x AI đã trở thành cốt truyện chính của chu kỳ này, với tâm lý thị trường tăng và dòng vốn liên tục chứng minh rằng đã hình thành một đồng thuận mạnh mẽ. Trong môi trường nơi trí tuệ nhân tạo là trọng tâm, sự phân quyền như một công cụ mạnh mẽ cho phát triển trí tuệ nhân tạo thực sự rất hấp dẫn và đầy tưởng tượng. Mặc dù vẫn còn khoảng cách đáng kể giữa các mô hình phân quyền và tập trung trong việc triển khai kinh doanh thực tế, tận dụng các ưu điểm của Web3 để mở rộng bốn khía cạnh cốt lõi của trí tuệ nhân tạo và liên tục tối ưu hóa để phát huy tiềm năng lớn hơn đã trở thành mục tiêu chung của các thành viên Web3.

1. Dữ liệu
2. Mô hình
3. Đào tạo
4. Suy luận

Hiện tại, phân quyền có thể cung cấp hỗ trợ trong bốn lĩnh vực được đề cập ở trên. Đầu tiên và quan trọng nhất, dữ liệu là yếu tố cốt lõi. Mô hình, huấn luyện và suy luận đều là cách thức xử lý dữ liệu, vì vậy dữ liệu có thể được coi là nguyên liệu của công nghệ AI, trong khi những điều khác là phương pháp xử lý. Cho dù đó là gán nhãn dữ liệu hay lưu trữ dữ liệu, sự phân quyền đóng vai trò quan trọng và có giá trị vô cùng lớn ở đây.

Nếu dữ liệu là nguyên liệu thô, thì sức mạnh tính toán là công cụ để xử lý nguyên liệu thô này, được sử dụng để tối đa hóa hiệu suất đầu ra. Đi thẳng vào chủ đề của bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích ngắn gọn về khung sinh thái và mô hình kinh tế của Crypto x AI x DePIN, tập trung vào “sức mạnh tính toán.”

Bài viết này sẽ chủ yếu giải thích khung hệ sinh thái và tình hình thị trường của “Crypto x AI x DePIN” để giúp độc giả hiểu giá trị và tiềm năng của sức mạnh tính toán phi tập trung.

1. DePIN & Hệ sinh thái Năng lực Máy tính Phi tập trung

Vấn đề đau đầu: Sức mạnh tính toán chất lượng cao là cần thiết cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo, nhưng tài nguyên khan hiếm này đã bị các ông lớn truyền thống độc quyền, làm cho việc mua sức mạnh tính toán hiệu quả về chi phí trở nên khó khăn đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp và người dùng cá nhân. Những mức giá quá cao thường là không chấp nhận được đối với hầu hết người mua.

Giải pháp phi tập trung: Hiện nay, nhiều dự án trong lĩnh vực DePIN áp dụng mô hình kinh tế đồng đẳng (P2P) để cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho các bên đòi hỏi tài nguyên. Mô hình này cho phép mỗi người dùng hoạt động như một nhà cung cấp tài nguyên cơ sở hạ tầng vật lý trong khi nhận phần thưởng token đáp lại.

Với sự tăng trưởng bùng nổ trong nhu cầu về sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo phi tập trung, việc phát triển một khung cảnh cung ứng sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo phi tập trung cân đối và toàn diện đã nảy sinh để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng. Các dự án hàng đầu như Io.net, Exabit và PingPong đóng vai trò quan trọng khác nhau trong hệ sinh thái. Các rào cản công nghệ và triển vọng phát triển tương lai của những dự án này trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung rất ấn tượng.

Hệ sinh thái sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo phi tập trung chủ yếu bao gồm ba phần, mỗi phần phục vụ như một đại lý tài nguyên, nhà cung cấp tài nguyên và đối tác kênh trong hệ sinh thái, mỗi phần tương ứng.

Resource Agent - Io.net

Io.net là mạng tính toán phi tập trung hoạt động như một đại lý cung cấp sức mạnh tính toán, cung cấp sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo chất lượng cao cho khách hàng với giá cả phải chăng. Nó có phân phối toàn cầu các GPU ở phía cung cấp và hiện tập trung vào các công ty khởi nghiệp suy luận trí tuệ nhân tạo từ giai đoạn khởi nghiệp đến vòng B.

Gần đây, dự án DePIN này dựa trên chuỗi Solana đã hoàn thành vòng huy động vốn Series A trị giá 30 triệu đô la, do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia của Multicoin Capital, Foresight Ventures, Solana Labs và những người khác.

Là một đại lý tài nguyên công nghệ tính toán AI hàng đầu, Io.net tổng hợp 1,000,000 GPU để tạo thành một mạng lưới tính toán DePIN khổng lồ, nhằm mục tiêu cung cấp cho khách hàng tài nguyên tính toán giá thấp hơn. Người dùng có thể đóng góp thủ công tài nguyên tính toán GPU & CPU không hoạt động của mình vào nền tảng Io.net để nhận động lực bằng token $IO. Mục tiêu cốt lõi là cung cấp tài nguyên tính toán AI chất lượng cao với chi phí thấp dưới sự kiểm soát giá phi tập trung, từ đó giúp các startup AI giảm chi phí.

Dịch vụ tính toán do Io.net cung cấp được gọi là IO Cloud. IO Cloud áp dụng một mô-đun xây dựng cụm để giữ cho tất cả các GPU kết nối với nhau, cho phép các GPU phối hợp một cách lớn trong quá trình huấn luyện và suy luận. Với công việc GPU phối hợp, sức mạnh tính toán có thể được tập trung để truy cập vào cơ sở dữ liệu lớn hơn và tính toán các mô hình phức tạp hơn. Các công ty khởi nghiệp AI có thể đáp ứng nhu cầu tính toán yêu cầu của họ trong khi hoàn thành triển khai phần cứng với giá tập trung chỉ bằng một phần mười giá trị bằng cách sử dụng các sản phẩm của Io.net. Hơn nữa, Io.net tập trung vào việc tổng hợp sức mạnh tính toán học máy. Nó có thể giúp các khổng lồ DePIN như Render Network và FileCoin định dạng cung cấp GPU cho học máy, cung cấp hỗ trợ tài nguyên cơ bản và trực tiếp ở mức kỹ thuật.

Hiện nay, Io.net có số lượng cụm GPU được tổng hợp lớn nhất trong ngành công nghiệp. Số lượng GPU có sẵn trực tuyến vượt quá 200.000, với GeForce RTX 4090 là loại có số lượng nhiều nhất, gần 50.000 đơn vị, tiếp theo là GeForce RTX 3090 Ti với hơn 30.000 đơn vị.

Nhà Cung Cấp Tài Nguyên - Exabit

Là một trong những nhà cung cấp sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo tiềm năng nhất, Exabits, với vai trò là một nút dịch vụ sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo, có thể cung cấp rất nhiều vi chip cho việc học máy sâu. Đội ngũ tại Exabits nổi bật trong nguồn lực sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo truyền thống và có thể coi là một sự hiện diện độc đáo. Với lịch sử là nhà phân phối chính cho ông lớn trí tuệ nhân tạo NVIDIA, đội ngũ có quyền truy cập vào hàng trăm trung tâm dữ liệu, cung cấp quyền truy cập vào các máy như A/H100, RTX4090 và A6000, tận dụng các rào cản nguồn lực công nghệ này ở đầu cung ứng.

Exabits cung cấp sức mạnh tính toán máy học khổng lồ cho những 'ông lớn' tính toán web3 ở phía máy khách. So với Nebula Block, khách hàng của họ cần phải chi trên $140,000 mỗi tháng cho dịch vụ đám mây, chuyển đổi sang Exabits giảm chi phí sử dụng dịch vụ đám mây hàng tháng xuống khoảng $40,000, giảm chi phí hơn 70% trong khi tăng hiệu quả lên đến 30%.

Exabits nhằm mục tiêu cung cấp cho khách hàng sức mạnh máy tính nhanh nhất, chất lượng cao nhất và đáng tin cậy nhất thông qua các kênh cung ứng độc đáo của mình. Sức mạnh máy tính chất lượng cao không chỉ giúp tiết kiệm chi phí cho người dùng mà còn cung cấp các lựa chọn dịch vụ toàn diện cho khách hàng.

Chất lượng sức mạnh tính toán AI do Exabits cung cấp đã được nhiều đại lý sức mạnh tính toán AI công nhận. Hiện nay, nó đã hợp tác với các ông lớn như Mạng Renders và Io.net, đóng góp cho việc học máy thông qua phân cấp.

Đối tác Kênh Tài nguyên (Uber) - PingPong

Là đối tác kênh tài nguyên DePIN, PingPong phù hợp nhu cầu với các nhà cung cấp dịch vụ bằng cách sử dụng một giao thức mở dựa trên nền tảng. Nó tổng hợp tài nguyên ở tầng cơ bản trước khi cung cấp dịch vụ. PingPong nhằm trở thành một tổng hợp dịch vụ cho DePIN, tương tự như 1inch cho DePIN hoặc một Uber được tổng hợp.

Dịch vụ cung cấp: PingPong cung cấp SDK bằng cách truy cập vào các mạng khác nhau, chiến lược, tình hình tài nguyên, hiệu suất, ổn định, và các khía cạnh khác thông qua một lớp điều khiển. Sau đó, nó sử dụng thuật toán định tuyến để cung cấp các SDK này cho người dùng.

Vấn đề đau đầu: Tài nguyên và dịch vụ trong các mạng DePIN khác nhau bị hạn chế, và chất lượng dịch vụ bị ảnh hưởng do phân bổ tài nguyên tập trung ở một số khu vực cụ thể.

Giải pháp: Các thuật toán định tuyến thu thập thông tin cơ bản về dữ liệu, mạng và tài nguyên máy để tạo ra chiến lược. Các thuật toán này phối hợp cung cấp dịch vụ theo yêu cầu của khách hàng. Mục tiêu là cải thiện chất lượng và dịch vụ của tầng ứng dụng DePIN và tìm kiếm mạng tính toán tối ưu nhất với giá tốt nhất khi tài nguyên không đủ.

2. Phân tích Hệ sinh thái Sức mạnh Tính toán Phi tập trung

Io.net và Exabits đã ký kết một đối tác chiến lược, với Exabits đóng vai trò là bên cung cấp với một thư viện GPU rộng lớn, cam kết nâng cao tốc độ và ổn định của mạng Io.net. Io.net cho phép khách hàng mua và thuê trực tiếp sức mạnh máy tính chất lượng cao nhất do Exabits cung cấp dưới dạng đại lý trên mạng Io.net. Cả Io.net và Exabits đều đồng ý rằng thành công của ngành công nghiệp máy tính phi tập trung và tích hợp web3 với trí tuệ nhân tạo chỉ có thể đạt được thông qua sự hợp tác chặt chẽ giữa các nhà lãnh đạo ngành công nghiệp sớm. Với nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh máy tính, máy chủ điện toán truyền thống hiện đang đối mặt với một số vấn đề:

• Sự sẵn có có hạn chế: Việc sử dụng dịch vụ đám mây như AWS, GCP và Azure thường đòi hỏi một vài tuần để truy cập vào phần cứng, và các mô hình GPU phổ biến nhất thường không sẵn có.
• Lựa Chọn Hạn Chế: Người dùng bị ràng buộc trong việc lựa chọn phần cứng GPU, vị trí, mức độ bảo mật, độ trễ, v.v.
• Chi phí cao: Chi phí chọn lựa GPU chất lượng cao là đắt đỏ, và các chi phí hàng tháng cho các dự án trong quá trình huấn luyện và suy luận có thể dễ dàng lên đến hàng trăm nghìn đô la.

Tầm nhìn của việc tính toán phân tán là cung cấp một lựa chọn mở, tiếp cận và phải chăng có thể giải quyết các vấn đề cốt lõi của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây trung tâm, bao gồm sự hạn chế về sẵn có, sự hạn chế về lựa chọn phần cứng và chi phí cao cho việc đào tạo và suy luận. Với tình hình hiện tại, thách thức vẫn là việc đối mặt với vị thế chi phối của các nhà cung cấp lớn trong lĩnh vực máy chủ đám mây vẫn đòi hỏi các nhà đổi mới phải cùng nhau làm việc và hỗ trợ lẫn nhau để tiến xa hơn.

Mô hình tài sản

• Mô hình tài sản nặng

Exabits, được hậu thuẫn bởi NVIDIA, sở hữu một ưu thế tuyệt đối như một nhà cung cấp trong hình thức một rào cản đáng kể. Các máy tính giá trị cho sức mạnh máy học bao gồm A100, RTX4090 và H100, với mỗi máy có giá khoảng 300,000 đô la. Những máy này đã trở thành các tài nguyên hiếm hoi bị các ông lớn truyền thống của trí tuệ nhân tạo độc quyền. Trong tình huống này, các tài nguyên mà Exabits có thể tiếp cận ở phía cung cấp rất quý giá.

Với việc sức mạnh tính toán GPU cá nhân mà các nhà đầu tư bán lẻ chia sẻ không đủ để hỗ trợ việc tính toán và xử lý mô hình trí tuệ nhân tạo quy mô lớn, Exabits đóng vai trò quan trọng và không thể thay thế trong hệ sinh thái sức mạnh tính toán phi tập trung.

Mô hình tài sản nặng của Exabits đòi hỏi đầu tư tài sản cố định đáng kể, làm cho việc sao chép của các doanh nghiệp khởi nghiệp trở nên khó khăn. Do đó, nếu Exabits có thể hợp tác với nhiều đại lý sức mạnh tính toán phi tập trung hơn và liên tục mở rộng phía cung cấp của mình, cung cấp tài nguyên sức mạnh tính toán cần thiết cho ngành công nghiệp, nó có thể dễ dàng đạt được sự thống trị trong ngành và quy mô kinh tế trong lĩnh vực sức mạnh tính toán phi tập trung B2B.

Tuy nhiên, rủi ro lớn nhất đặt ở khả năng cung cấp tài nguyên cho các đại lý sức mạnh tính toán một cách bền vững sau khi đã đầu tư một lượng vốn đáng kể. Do đó, sự sinh lời từ phía cung cấp phụ thuộc nặng nề vào việc liệu các đại lý sức mạnh tính toán có thể liên tục thu hút khách hàng hay không. Bất kể danh tính của đại lý sức mạnh tính toán là ai, miễn là có khách hàng và nhu cầu, giá trị của Exabits như một nhà cung cấp sẽ tăng lên theo nhu cầu ngày càng tăng lên.

• Mô hình không có tài sản

Io.net, với vai trò là đại lý sức mạnh tính toán hàng đầu, dựa vào một mạng lưới tính toán phân tán rộng lớn được hình thành bởi GPUs phân phối toàn cầu ở phía cung cấp. Từ quan điểm kinh doanh, Io.net áp dụng một mô hình vận hành tài sản nhẹ, xây dựng một thương hiệu mạnh mẽ trong lĩnh vực đại lý sức mạnh tính toán AI thông qua các hoạt động cộng đồng và xây dựng sự đồng thuận cao.

Lĩnh vực kinh doanh chính của Io.net:

1. Tích hợp sức mạnh tính toán GPU bán lẻ và thưởng token
2. Thu được công suất tính toán chất lượng cao từ phía cung cấp để bán cho các công ty khởi nghiệp AI

Quan điểm kinh doanh:

1. Mua ở mức giá thấp và bán công suất tính toán chất lượng cao cho khách hàng cuối từ phía cung ứng
2. Hỗ trợ người dùng kiếm token bằng cách chia sẻ khả năng tính toán GPU không sử dụng
3. Cung cấp cho khách hàng một nền tảng khai thác và đặt cược sức mạnh tính toán, yêu cầu một khoản đầu tư ban đầu khoảng $4000 để tạo ra lợi nhuận tốt. Dựa trên điều này, Exabits cũng cung cấp các máy H100 phân mảnh cho thuê để tăng cường tính thanh khoản.

Quan điểm của khách hàng:

1. Giá sức mạnh tính toán trên mạng Io.net khoảng 80% rẻ hơn so với các dịch vụ máy chủ điện toán tập trung khác.
2. Stake để kiếm & Share để kiếm.
3. Khách hàng có thể tích lũy thu nhập sau khi đầu tư một số vốn nhất định.

Là một công ty mẫu hình tài sản nhẹ, ưu điểm lớn nhất nằm ở mức độ rủi ro tương đối thấp. Đội ngũ không cần đầu tư mạnh vào chi phí máy móc để bắt đầu, khác với phía cung cấp. Với ít vốn đầu tư hơn, cả công ty và nhà đầu tư dễ dàng đạt được biên lợi nhuận cao hơn. Trong khi đó, do rào cản vào ngành công nghiệp thấp, mô hình kinh doanh dễ bị sao chép hoặc nhân bản, đây là điều mà nhà đầu tư giá trị dài hạn cần cân nhắc kỹ lưỡng.

3. Từ 10 đến 100?

Nếu sự hợp tác giữa Exabit và Io.net có thể nâng cao hệ sinh thái công nghệ tính toán phi tập trung từ 1 lên 10, thì việc đưa PingPong vào cùng có thể tiềm năng thúc đẩy nó lên 100.

PingPong nhằm trở thành nhà tập hợp dịch vụ DePIN lớn nhất, trực tiếp cạnh tranh với Uber của Web2. Là đối tác kênh, nó kết nối khách hàng với nguồn tài nguyên có giá tốt nhất và chất lượng cao nhất bằng cách tập hợp thông tin thời gian thực về các nguồn tài nguyên khác nhau. PingPong áp dụng mô hình kinh doanh tài sản nhẹ B2B2C, trong đó phía B đầu tiên là phía cung cấp, kết nối với phía B thứ hai, đó là đại lý tài nguyên, trong khi phía C nhận lựa chọn tài nguyên tối ưu thông qua thông tin được cung cấp.

Là một nền tảng, nếu đối tác kênh có thể phát triển một nền tảng có thể phát hành tài sản càng nhiều càng tốt, điều này sẽ làm cho sản phẩm trở nên có giá trị hơn. PingPong sử dụng SDK do thuật toán định tuyến cung cấp để sử dụng tài nguyên tính toán để tạo ra các đại lý trí tuệ nhân tạo riêng, đồng thời hỗ trợ động khách hàng sử dụng ứng dụng với khai thác động qua SDK, tập trung vào khai thác tài nguyên tính toán có ích. Mô hình này được hiểu là “Tài sản trên tài sản,” có thể tăng cường đáng kể tính thanh khoản của tài nguyên và quỹ.

PingPong hy vọng sẽ thấy nhiều nhà cung cấp và đại lý tham gia hệ sinh thái tính toán phân cấp để nổi bật hơn về ưu điểm của họ, mở rộng dây chuyền kinh doanh lâu dài hơn và thu hút nhiều khách hàng hơn. Đơn giản, giống như Baidu và Dianping có thể thống trị lĩnh vực thông tin vì có nhiều doanh nghiệp và thông tin được tải lên Internet, điều này tăng nhu cầu về đối tác kênh từ phía khách hàng.

4. Tương Lai Rất Hứa Hẹn

Điện toán đám mây phi tập trung vẫn đang phát triển từng bước. Trong khi hệ sinh thái và các mô hình của điện toán đám mây phi tập trung đã trở nên rất rõ ràng, vai trò hàng đầu trong hệ sinh thái đang hoàn thành trách nhiệm của họ. Tuy nhiên, nó vẫn còn lâu mới làm lung lay vị thế của những gã khổng lồ điện toán đám mây truyền thống. Khi so sánh với điện toán đám mây tập trung truyền thống, phân cấp thực sự có thể giải quyết nhiều vấn đề về mặt khái niệm cho khách hàng. Tuy nhiên, nguồn lực và quy mô chung của thị trường này vẫn còn tương đối nhỏ. Với nguồn lực điện toán được điều khiển bởi AI còn lâu mới đủ, thị trường cần một giải pháp hoặc mô hình khác để vượt qua tình thế tiến thoái lưỡng nan này. Chúng ta có thể thấy rằng điện toán đám mây phi tập trung thực sự có thể đáp ứng một số nhu cầu của các công ty AI khởi nghiệp. Đối với những gì ở phía trước, chúng ta hãy cùng nhau chứng kiến và tham gia vào sự phát triển của con đường đột phá này với tư cách là những người quan sát và tham gia cách mạng.

免责声明：

1. Bài viết này được tái bản từ [Nghiên cứu Trước thấy]. Chuyển tiếp Tiêu đề Gốc 'Foresight Ventures: Cuộc Cách mạng của Máy ảnh Trung tâm Đang Bắt Đầu?' Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [David]. Nếu có bất kỳ ý kiến phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Học cửađội ngũ, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Liability Disclaimer: Quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là không được phép.