AI и DePIN: восхождение децентрализованных GPU сетей
В последнее время AI и DePIN стали热门话题 в области Web3, их рыночная капитализация составляет 300 миллиардов долларов и 230 миллиардов долларов соответственно. В этой статье рассматривается пересечение этих двух тем и обсуждается развитие соответствующих протоколов.
В AI технологическом стеке сеть DePIN усиливает возможности ИИ, предоставляя вычислительные ресурсы. Из-за массовых закупок крупными технологическими компаниями возникла нехватка GPU, и другим разработчикам трудно получить достаточное количество GPU для обучения моделей ИИ. DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное решение, стимулируя вклад ресурсов через вознаграждение токенами. DePIN в области ИИ краудсорсит ресурсы GPU от частных владельцев к центрам обработки данных, создавая единое предложение для пользователей. Это не только предоставляет разработчикам индивидуальный и по запросу доступ, но и создает дополнительный доход для владельцев GPU.
На рынке появилось несколько AI DePIN сетей, каждая из которых имеет свои особенности. Render является пионером P2P GPU вычислительной сети, изначально сосредоточенным на графической визуализации, а затем расширившимся на задачи AI вычислений. Akash позиционируется как "супероблако" для традиционных облачных платформ, поддерживающее хранение, GPU и CPU вычисления. io.net предлагает специализированные распределенные GPU облачные кластеры для AI и машинного обучения. Gensyn сосредоточен на вычислениях для машинного обучения и глубокого обучения, утверждая, что реализовал более эффективный механизм верификации. Aethir предлагает корпоративные GPU, нацеленные на вычислительно емкие области, такие как AI, машинное обучение и облачные игры. Phala Network выступает в качестве исполняющего слоя для Web3 AI решений, позволяя AI агентам контролироваться смарт-контрактами на цепочке.
Эти проекты имеют свои особенности в таких областях, как аппаратное обеспечение, бизнес-ориентиры, типы AI задач, механизмы ценообразования, блокчейн, конфиденциальность данных и безопасность. Большинство проектов интегрировали GPU кластеры для параллельных вычислений, чтобы удовлетворить требования к обучению сложных AI моделей. В области конфиденциальности данных различные проекты используют разные технологии, такие как шифрование и TEE, для защиты чувствительных данных. Для обеспечения качества вычислений большинство проектов имеют механизмы доказательства выполнения и проверки качества.
В аппаратной части такие проекты, как io.net и Aethir, уже получили более 2000 высокопроизводительных GPU-устройств, что делает их более подходящими для расчетов с крупными моделями. По сравнению с централизованными облачными сервисами, эти децентрализованные сети имеют явное преимущество в цене. В то же время некоторые проекты также предоставляют рынок для потребительских GPU/CPU, удовлетворяя потребности в вычислениях различного масштаба.
Несмотря на то, что в области AI DePIN по-прежнему существуют проблемы, значительный рост объема задач и количества оборудования подчеркивает рыночный спрос. В будущем эти децентрализованные GPU сети, как ожидается, сыграют ключевую роль в предоставлении разработчикам экономически эффективных вычислительных альтернатив, что станет важным вкладом в развитие AI и вычислительной инфраструктуры.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
AI и DePIN пересекаются: восход децентрализованных GPU сетей для расширения возможностей AI
AI и DePIN: восхождение децентрализованных GPU сетей
В последнее время AI и DePIN стали热门话题 в области Web3, их рыночная капитализация составляет 300 миллиардов долларов и 230 миллиардов долларов соответственно. В этой статье рассматривается пересечение этих двух тем и обсуждается развитие соответствующих протоколов.
! Пересечение AI и DePIN
В AI технологическом стеке сеть DePIN усиливает возможности ИИ, предоставляя вычислительные ресурсы. Из-за массовых закупок крупными технологическими компаниями возникла нехватка GPU, и другим разработчикам трудно получить достаточное количество GPU для обучения моделей ИИ. DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное решение, стимулируя вклад ресурсов через вознаграждение токенами. DePIN в области ИИ краудсорсит ресурсы GPU от частных владельцев к центрам обработки данных, создавая единое предложение для пользователей. Это не только предоставляет разработчикам индивидуальный и по запросу доступ, но и создает дополнительный доход для владельцев GPU.
! Пересечение AI и DePIN
На рынке появилось несколько AI DePIN сетей, каждая из которых имеет свои особенности. Render является пионером P2P GPU вычислительной сети, изначально сосредоточенным на графической визуализации, а затем расширившимся на задачи AI вычислений. Akash позиционируется как "супероблако" для традиционных облачных платформ, поддерживающее хранение, GPU и CPU вычисления. io.net предлагает специализированные распределенные GPU облачные кластеры для AI и машинного обучения. Gensyn сосредоточен на вычислениях для машинного обучения и глубокого обучения, утверждая, что реализовал более эффективный механизм верификации. Aethir предлагает корпоративные GPU, нацеленные на вычислительно емкие области, такие как AI, машинное обучение и облачные игры. Phala Network выступает в качестве исполняющего слоя для Web3 AI решений, позволяя AI агентам контролироваться смарт-контрактами на цепочке.
! Пересечение AI и DePIN
Эти проекты имеют свои особенности в таких областях, как аппаратное обеспечение, бизнес-ориентиры, типы AI задач, механизмы ценообразования, блокчейн, конфиденциальность данных и безопасность. Большинство проектов интегрировали GPU кластеры для параллельных вычислений, чтобы удовлетворить требования к обучению сложных AI моделей. В области конфиденциальности данных различные проекты используют разные технологии, такие как шифрование и TEE, для защиты чувствительных данных. Для обеспечения качества вычислений большинство проектов имеют механизмы доказательства выполнения и проверки качества.
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
В аппаратной части такие проекты, как io.net и Aethir, уже получили более 2000 высокопроизводительных GPU-устройств, что делает их более подходящими для расчетов с крупными моделями. По сравнению с централизованными облачными сервисами, эти децентрализованные сети имеют явное преимущество в цене. В то же время некоторые проекты также предоставляют рынок для потребительских GPU/CPU, удовлетворяя потребности в вычислениях различного масштаба.
! Пересечение AI и DePIN
Несмотря на то, что в области AI DePIN по-прежнему существуют проблемы, значительный рост объема задач и количества оборудования подчеркивает рыночный спрос. В будущем эти децентрализованные GPU сети, как ожидается, сыграют ключевую роль в предоставлении разработчикам экономически эффективных вычислительных альтернатив, что станет важным вкладом в развитие AI и вычислительной инфраструктуры.
! Пересечение ИИ и DePIN
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
! Пересечение AI и DePIN