DeepBrain Chain ($DBC), também conhecido como DeepBrain Chain, é uma rede descentralizada de computação de GPU de alto desempenho que pode ser infinitamente expandida. Integra e fornece energia computacional ociosa e recursos de dados de todo o mundo, oferecendo uma garantia segura e económica para o desenvolvimento de aplicações de IA. O seu objetivo é tornar-se a infraestrutura de computação de GPU mais amplamente utilizada na era global de IA e metaverso.

Antecedentes do Projeto

Antecedentes do Projeto:
A DeepBrain Chain foi lançada oficialmente em 2017, completou a sua angariação de fundos e foi listada na Bolsa Huobi em 2018. Até 2020, tinha prestado serviços a mais de 500 universidades e laboratórios relacionados com IA em todo o mundo. Em 2021, a mainnet para nós foi lançada oficialmente. Este ano, a DeepBrain Chain planeia desenvolver um modelo de aluguer de GPU a curto prazo e alcançar interações de tokens dentro da rede.

Membros da Equipa Principal

He Yong: Presidente e CEO da Fundação DeepBrain Chain, especialista em IA e uma figura inovadora na indústria de computação de Xangai. Começou a pesquisar Bitcoin e tecnologia blockchain em 2014. É proficiente em design de produtos e algoritmos de aprendizado de máquina e é o inventor de um mecanismo inteligente de correção de erros semânticos comumente usado na tradução de jogos. He Yong também é um dos primeiros empreendedores no campo da IA na China e liderou o desenvolvimento do primeiro alto-falante de IA do mundo.

Wang Dongyan: Chief AI Officer of DeepBrain Chain. He is an expert with nearly 20 years of experience in artificial intelligence, business intelligence, and data science in Silicon Valley. Dr. Wang Dongyan has led top technical teams for Fortune 500 companies (Cisco, NetApp, Midea Group, Samsung) and has won numerous awards.

Brain Xu: Chefe Cientista de Dados da DeepBrain Chain. Desde 1998, ele tem uma vasta experiência com mais de 48 produtos (IA, ML e análise de dados, etc.) no campo de software. Ele desenvolveu 20 projetos para clientes importantes (Boeing, DARPA, etc.), escreveu 38 artigos técnicos e patentes dos EUA, e produziu 76 relatórios técnicos.

Jason Pai: Especialista Sénior de Produto e Diretor de Máquinas de Mineração de IA no Silicon Valley Labs. Ele possui um Mestrado em Análise de Negócios pela Stern School of Business da Universidade de Nova Iorque e um Mestrado em Engenharia Industrial pela Fulton School of Engineering da Universidade Estadual do Arizona, com foco em gestão de tecnologia e pesquisa operacional. Antes de ingressar na DeepBrain Chain, Jason tinha 15 anos de experiência em P&D de hardware e gestão de produtos, tendo trabalhado na Supermicro, IBM e Ford Motor Company.

Dados da Cadeia Profunda do Cérebro

Dados da DeepBrain Chain (Fonte:DeepBrain Chain)

Em 30 de julho de 2024, existem 810 GPUs na rede principal de potência de computação, com 11 pools de computação participantes. O valor total da potência de computação atingiu 272.731,31. Essas GPUs têm coletivamente apostado 80.544.779 $DBC, com uma taxa de aluguel de GPU de 77,41%. Mais de 200.000 endereços possuem $DBC, com quase 1,3 bilhão de tokens apostados.

Estrutura e Otimização da Cadeia de DeepBrain

Estrutura de Rede DeepBrain Chain:

1. A estrutura de toda a rede é dividida em cadeia principal (DeepBrain Chain) + nós de retransmissão + cadeias de trabalho/cadeias laterais.
2. A DeepBrain Chain, como a cadeia principal, será responsável por todas as transações (cross-chain) das cadeias de trabalho/cadeias laterais.
3. Os nós de retransmissão são responsáveis por conectar a cadeia principal e as cadeias de trabalho / cadeias laterais.
4. As cadeias de trabalho/cadeias laterais lidarão independentemente com as suas respetivas aplicações de negócio e necessidades comerciais. Através de nós de retransmissão, a cadeia principal e as cadeias de trabalho/cadeias laterais podem alcançar ancoragem e conversão bidirecionais.

Diagrama da Estrutura da DeepBrain Chain (Fonte:Cadeia de Cérebro Profundo)

Como uma rede distribuída de computação de alto desempenho, a DeepBrain Chain essencialmente constrói a infraestrutura para a era 5G+AI. As blockchains atuais enfrentam problemas como desempenho insuficiente, escalabilidade, dificuldades de atualização e falta de infraestrutura. A DeepBrain Chain fez inúmeras otimizações técnicas para resolver esses problemas existentes nas blockchains.

1. Plataforma Matrix e Arquitetura de Software Específica por Tópicos: A DeepBrain Chain adota a plataforma Matrix e a arquitetura de software única do Tópico.
2. Arquitetura em Camadas de Blockchain: A arquitetura é dividida em camadas de armazenamento, rede e computação, processadas de forma escalonada e em pipeline. Cada camada utiliza uma arquitetura altamente escalável que suporta escalonamento elástico.
3. Estrutura Multi-chain: Consiste numa cadeia principal e várias cadeias de trabalho. A cadeia principal inclui as definições do esquema para todas as cadeias de trabalho, sem limite para o número de cadeias de trabalho. As cadeias de trabalho são compostas por blockchains shardadas, suportando shardagem ilimitada.
4. Compressão de Transação: Suporta armazenamento e transmissão comprimidos de dados de transação, melhorando a eficiência de transmissão em 40%.
5. Protocolo de Transmissão de Dupla Camada: Utiliza um protocolo de transmissão de dupla camada auto-codificado ou protocolo de transmissão de encriptação de dupla camada, reduzindo a largura de banda da rede. O protocolo de codificação de diferentes pacotes de mensagens no mesmo link pode ser alterado livremente, tornando a transmissão mais segura.
6. Rede Multi-layer: Construída na rede P2P, introduz nós de retransmissão e adota um mecanismo de roteamento de mensagens de rede de várias camadas, melhorando a eficiência geral de transmissão e conectividade da rede.
7. Mecanismo de Consenso AI-POC (Prova de Contribuição): Com base em algoritmos de IA, este mecanismo utiliza um algoritmo que comprova contribuições com base nos ativos do usuário e no nível de participação.

Ecossistema de Aplicações da DeepBrain Chain

Qualquer pessoa pode construir sua própria plataforma de serviço de nuvem GPU com base na rede DeepBrain. A DeepBrain Chain tem como objetivo estabelecer um ecossistema abrangente, gerando plataformas de negociação de dados de IA, plataformas de negociação de algoritmos de IA, plataformas de negociação de modelos de IA, plataformas de negociação de contêineres de IA e plataformas de negociação de aplicativos de IA.

Treino de IA:
A formação em IA envolve o uso de grandes quantidades de dados e algoritmos para treinar redes. O objetivo é obter um modelo capaz de fazer previsões. Prevê-se que o tamanho do mercado dos servidores GPU usados para formação em IA atinja os $12 bilhões até 2024 e continue a crescer.

Inferência de IA:
A inferência de IA permite que os modelos de IA treinados façam previsões com base em novos dados. Espera-se que o mercado atinja 8 bilhões de dólares este ano e continue a crescer ao longo do tempo.

Jogos na Nuvem:
Serviços de jogos na nuvem permitem que os jogos sejam renderizados e processados através de servidores GPU baseados na nuvem, com as imagens do jogo transmitidas para os dispositivos dos jogadores. Os jogos na nuvem permitem que qualquer jogo AAA seja executado em qualquer dispositivo.

Renderização Visual:
As soluções de renderização visual são principalmente utilizadas nas indústrias cinematográfica e de animação 3D. O tamanho do mercado global atingiu $723.7 milhões em 2023 e espera-se que cresça rapidamente este ano.

Cafés na Nuvem:
Os cafés na nuvem são um novo tipo de serviço de cibercafés baseado na tecnologia de computação em nuvem. Nos cafés na nuvem, os jogos e as aplicações são executados em servidores remotos de GPU e são transmitidos em tempo real para os computadores do café. Os operadores de cibercafés não precisam investir em hardware de GPU de alto desempenho, reduzindo significativamente os custos de investimento em hardware. Em 2023, havia mais de 200.000 cibercafés em todo o mundo com um total de 10 milhões de computadores.

Mineração ZK:
A mineração de ZK refere-se a projetos como Filecoin, Aleo e redes de camada 2 da Ethereum que requerem servidores GPU para cálculos de prova de conhecimento zero.

Modelo Econômico do Token $DBC

O token nativo da DeepBrain Chain, $DBC, tem uma emissão total de 10 mil milhões de tokens. 40% do fornecimento total é gerado através de mineração, prevendo-se que todo o fornecimento seja emitido completamente dentro de 100 anos. $DBC segue um modelo deflacionário: quando o número total de GPUs na rede DeepBrain Chain é inferior a 5.000, 30% das taxas de aluguer do utilizador são queimadas. Quando o número excede 5.000, a taxa de queima aumenta para 70% e, quando excede 10.000, a taxa de queima atinge 100%.

$DBC Alocação Detalhada：

$DBC Alocação (Fonte:Cadeia DeepBrain:)

15% para vendas antecipadas

17.35% para a Fundação DBC

10% para a equipa

10% para incentivos de poder de computação antes do lançamento da mainnet

7.65% para o Conselho DBC

8% para supernós

32% para recompensas de nó

$DBC Token Use Cases

• Aluguer de GPU: Sempre que os utilizadores alugam GPUs, precisam de comprar $DBC em bolsas e depois pagar uma certa quantidade de $DBC à DeepBrain Chain para obter direitos de utilização da GPU. O token inclui essencialmente as taxas de aluguer.
• Direitos de Voto: Cada token $DBC concede um voto, permitindo aos detentores participar nas decisões de governança.
• Transações de Dados: $DBC pode ser usado para comprar e vender dados, que podem abranger áreas como treino de IA e análise de mercado.
• Recompensas do ecossistema: $DBC pode ser usado para recompensar os participantes do ecossistema, como desenvolvedores, mineiros e operadores de nós, para promover o desenvolvimento e a operação da plataforma.

Como Obter Tokens $DBC

Para obter tokens $DBC, pode comprá-los através de bolsas de criptomoedas. Por exemplo, a respeitável bolsa Gate.io suporta compras de $DBC. Apenas precisa de criar uma conta Gate.io, completar o processo de KYC e depois depositar fundos na sua conta para comprar diretamente tokens $DBC.

Desenvolvimento Futuro

A DeepBrain Chain está a expandir-se ativamente para mercados internacionais. Um recente encontro em Seul atraiu numerosos investidores, desenvolvedores de media e profissionais da indústria, resultando num evento bem-sucedido. A empresa também está a avançar para mercados internacionais de aplicações, como Singapura e Vietname. Após o estabelecimento do DBC-IDC na Coreia, o lançamento de cyber cafés também está em curso.

Além disso, a DeepBrain Chain tem como objetivo promover a adoção global de capacidades de IA e GPU descentralizadas. Procura fomentar a colaboração entre os desenvolvedores de IA, os fornecedores de GPU e os investidores, criando e mantendo um ecossistema vibrante e inovador. Esta abordagem não só se adapta ao futuro da IA, mas também o molda ativamente, impulsionando a inovação e eficiência global.

Conclusão

DeepBrain Chain auxilia os praticantes de IA, empresas, universidades, instituições de pesquisa, jogos em nuvem, renderização e utilizadores de blockchain na redução dos custos de computação, na melhoria da eficiência computacional e na otimização das experiências dos produtos. Foram feitos progressos significativos nos campos das plataformas em nuvem de GPU, redes de computação distribuída e na mainnet.

A DeepBrain Chain fornece serviços rápidos, econômicos e seguros à comunidade global de IA. Ao integrar a tecnologia Web3, aborda eficazmente vários desafios no domínio da aplicação de IA, como privacidade e altos custos, e continua a expandir o seu âmbito de aplicação. A equipa da DeepBrain Chain, com a sua elevada reputação e extensa experiência na indústria de IA, está agora a expandir ativamente para os mercados internacionais e a desenvolver o ecossistema de rede. Se estiver otimista em relação ao futuro da indústria de IA, pode valer a pena considerar um investimento inicial na DeepBrain Chain.