AI e DePIN: a ascensão das redes GPU descentralizadas
Recentemente, AI e DePIN tornaram-se tópicos populares no campo do Web3, com um valor de mercado de 30 bilhões de dólares e 23 bilhões de dólares, respetivamente. Este artigo foca na interseção entre os dois, explorando o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. Devido à escassez de GPU causada pela grande compra por parte de grandes empresas de tecnologia, outros desenvolvedores têm dificuldade em obter GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA terceiriza recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, formando um suprimento unificado para os usuários. Isso não apenas fornece aos desenvolvedores acesso personalizado e sob demanda, mas também cria uma renda extra para os proprietários de GPU.
O mercado apresentou várias redes AI DePIN, cada uma com suas características. Render é o pioneiro da rede de computação P2P GPU, inicialmente focado em renderização gráfica, mas depois expandiu para tarefas de computação AI. Akash se posiciona como uma alternativa "super nuvem" às plataformas de nuvem tradicionais, suportando armazenamento, computação GPU e CPU. io.net oferece clusters de nuvem GPU distribuídos especificamente para AI e aprendizado de máquina. Gensyn foca em computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, alegando ter implementado um mecanismo de validação mais eficiente. Aethir fornece GPUs de nível empresarial, direcionando-se a áreas de computação intensiva, como AI, aprendizado de máquina e jogos em nuvem. Phala Network atua como a camada de execução para soluções Web3 AI, permitindo que agentes AI sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Estes projetos têm características distintas em termos de hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, mecanismos de preços, blockchain, privacidade de dados e segurança. A maioria dos projetos integrou clusters de GPU para computação paralela, atendendo às necessidades de treinamento de modelos de IA complexos. Em termos de privacidade de dados, os projetos utilizam diferentes tecnologias, como criptografia e TEE, para proteger dados sensíveis. Para garantir a qualidade da computação, a maioria dos projetos possui mecanismos de prova de conclusão e verificação de qualidade.
Em termos de hardware, projetos como io.net e Aethir já adquiriram mais de 2000 unidades de GPU de alto desempenho, mais adequadas para o cálculo de modelos grandes. Em comparação com os serviços de nuvem centralizados, essas redes de Descentralização têm uma vantagem de preço evidente. Ao mesmo tempo, alguns projetos também criaram um mercado para GPUs/CPUs de nível de consumo, atendendo a diferentes escalas de necessidade computacional.
Apesar de o campo DePIN de IA ainda enfrentar desafios, o aumento significativo na quantidade de tarefas e no número de hardware destaca a demanda do mercado. No futuro, essas redes GPU descentralizadas têm a promessa de desempenhar um papel crucial na oferta de alternativas de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores, contribuindo de forma importante para o desenvolvimento da IA e da infraestrutura computacional.
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AI e DePIN em intersecção: Ascensão da rede GPU descentralizada para capacitar a AI
AI e DePIN: a ascensão das redes GPU descentralizadas
Recentemente, AI e DePIN tornaram-se tópicos populares no campo do Web3, com um valor de mercado de 30 bilhões de dólares e 23 bilhões de dólares, respetivamente. Este artigo foca na interseção entre os dois, explorando o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. Devido à escassez de GPU causada pela grande compra por parte de grandes empresas de tecnologia, outros desenvolvedores têm dificuldade em obter GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA terceiriza recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, formando um suprimento unificado para os usuários. Isso não apenas fornece aos desenvolvedores acesso personalizado e sob demanda, mas também cria uma renda extra para os proprietários de GPU.
O mercado apresentou várias redes AI DePIN, cada uma com suas características. Render é o pioneiro da rede de computação P2P GPU, inicialmente focado em renderização gráfica, mas depois expandiu para tarefas de computação AI. Akash se posiciona como uma alternativa "super nuvem" às plataformas de nuvem tradicionais, suportando armazenamento, computação GPU e CPU. io.net oferece clusters de nuvem GPU distribuídos especificamente para AI e aprendizado de máquina. Gensyn foca em computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, alegando ter implementado um mecanismo de validação mais eficiente. Aethir fornece GPUs de nível empresarial, direcionando-se a áreas de computação intensiva, como AI, aprendizado de máquina e jogos em nuvem. Phala Network atua como a camada de execução para soluções Web3 AI, permitindo que agentes AI sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Estes projetos têm características distintas em termos de hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, mecanismos de preços, blockchain, privacidade de dados e segurança. A maioria dos projetos integrou clusters de GPU para computação paralela, atendendo às necessidades de treinamento de modelos de IA complexos. Em termos de privacidade de dados, os projetos utilizam diferentes tecnologias, como criptografia e TEE, para proteger dados sensíveis. Para garantir a qualidade da computação, a maioria dos projetos possui mecanismos de prova de conclusão e verificação de qualidade.
Em termos de hardware, projetos como io.net e Aethir já adquiriram mais de 2000 unidades de GPU de alto desempenho, mais adequadas para o cálculo de modelos grandes. Em comparação com os serviços de nuvem centralizados, essas redes de Descentralização têm uma vantagem de preço evidente. Ao mesmo tempo, alguns projetos também criaram um mercado para GPUs/CPUs de nível de consumo, atendendo a diferentes escalas de necessidade computacional.
Apesar de o campo DePIN de IA ainda enfrentar desafios, o aumento significativo na quantidade de tarefas e no número de hardware destaca a demanda do mercado. No futuro, essas redes GPU descentralizadas têm a promessa de desempenhar um papel crucial na oferta de alternativas de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores, contribuindo de forma importante para o desenvolvimento da IA e da infraestrutura computacional.