AI ve DePIN'in kesişimi: Merkeziyetsiz GPU ağının yükselişi
Son zamanlarda, AI ve DePIN Web3 alanında popüler konular haline geldi, piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale ikisinin kesişimine odaklanarak ilgili protokollerin gelişimini tartışıyor.
AI teknoloji yığınında, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendiriyor. Büyük teknoloji şirketlerinin yoğun alımları nedeniyle GPU kıtlığı yaşanıyor, bu da diğer geliştiricilerin AI model eğitimi için yeterli GPU edinmelerini zorlaştırıyor. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine topluyor ve kullanıcılara birleşik bir tedarik oluşturuyor. Bu, geliştiricilere özelleştirilmiş ve talebe dayalı erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratıyor.
Pazarında birçok AI DePIN ağı ortaya çıktı, her birinin kendine özgü özellikleri var. Render, P2P GPU hesaplama ağının öncüsü olup, başlangıçta grafik render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. Akash, geleneksel bulut platformlarının "süper bulut" alternatifi olarak konumlanmakta ve depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını desteklemektedir. io.net, AI ve makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümeleri sunmaktadır. Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanmakta ve daha verimli bir doğrulama mekanizması sağladığını iddia etmektedir. Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunarak AI, makine öğrenimi, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara yönelmiştir. Phala Network ise Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak, AI ajanlarının zincir üstü akıllı sözleşmelerle kontrol edilmesini sağlamaktadır.
Bu projelerin donanım, iş odakları, AI görev türleri, fiyatlandırma mekanizmaları, blockchain, veri gizliliği, güvenlik gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Çoğu proje, karmaşık AI modellerinin eğitim ihtiyaçlarını karşılamak için paralel hesaplama sağlamak amacıyla GPU kümelerini entegre etmiştir. Veri gizliliği açısından, projeler hassas verileri korumak için şifreleme, TEE gibi farklı teknolojiler kullanmaktadır. Hesaplama kalitesini sağlamak için, çoğu proje tamamlama kanıtı ve kalite kontrol mekanizmaları bulundurmaktadır.
Donanım açısından, io.net ve Aethir gibi projeler 2000'den fazla yüksek performanslı GPU birimi elde etti ve büyük model hesaplamaları için daha uygundur. Merkeziyetsiz bulut hizmetleriyle karşılaştırıldığında, bu merkeziyetsiz ağlar fiyat açısından belirgin bir avantaja sahiptir. Aynı zamanda, bazı projeler de tüketici seviyesindeki GPU/CPU'lar için bir pazar sunarak farklı ölçeklerdeki hesaplama ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
AI DePIN alanı hala zorluklarla karşılaşmasına rağmen, görev sayısı ve donanım miktarındaki belirgin artış piyasa talebini vurgulamaktadır. Gelecekte, bu merkeziyetsiz GPU ağlarının geliştiricilere ekonomik olarak verimli bir hesaplama alternatifi sağlama konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelişimine önemli katkılarda bulunması beklenmektedir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
AI ve DePIN kesişimi: Merkeziyetsiz GPU ağı yükselişi AI'yi güçlendiriyor
AI ve DePIN'in kesişimi: Merkeziyetsiz GPU ağının yükselişi
Son zamanlarda, AI ve DePIN Web3 alanında popüler konular haline geldi, piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale ikisinin kesişimine odaklanarak ilgili protokollerin gelişimini tartışıyor.
AI teknoloji yığınında, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendiriyor. Büyük teknoloji şirketlerinin yoğun alımları nedeniyle GPU kıtlığı yaşanıyor, bu da diğer geliştiricilerin AI model eğitimi için yeterli GPU edinmelerini zorlaştırıyor. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine topluyor ve kullanıcılara birleşik bir tedarik oluşturuyor. Bu, geliştiricilere özelleştirilmiş ve talebe dayalı erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratıyor.
Pazarında birçok AI DePIN ağı ortaya çıktı, her birinin kendine özgü özellikleri var. Render, P2P GPU hesaplama ağının öncüsü olup, başlangıçta grafik render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. Akash, geleneksel bulut platformlarının "süper bulut" alternatifi olarak konumlanmakta ve depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını desteklemektedir. io.net, AI ve makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümeleri sunmaktadır. Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanmakta ve daha verimli bir doğrulama mekanizması sağladığını iddia etmektedir. Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunarak AI, makine öğrenimi, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara yönelmiştir. Phala Network ise Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak, AI ajanlarının zincir üstü akıllı sözleşmelerle kontrol edilmesini sağlamaktadır.
Bu projelerin donanım, iş odakları, AI görev türleri, fiyatlandırma mekanizmaları, blockchain, veri gizliliği, güvenlik gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Çoğu proje, karmaşık AI modellerinin eğitim ihtiyaçlarını karşılamak için paralel hesaplama sağlamak amacıyla GPU kümelerini entegre etmiştir. Veri gizliliği açısından, projeler hassas verileri korumak için şifreleme, TEE gibi farklı teknolojiler kullanmaktadır. Hesaplama kalitesini sağlamak için, çoğu proje tamamlama kanıtı ve kalite kontrol mekanizmaları bulundurmaktadır.
Donanım açısından, io.net ve Aethir gibi projeler 2000'den fazla yüksek performanslı GPU birimi elde etti ve büyük model hesaplamaları için daha uygundur. Merkeziyetsiz bulut hizmetleriyle karşılaştırıldığında, bu merkeziyetsiz ağlar fiyat açısından belirgin bir avantaja sahiptir. Aynı zamanda, bazı projeler de tüketici seviyesindeki GPU/CPU'lar için bir pazar sunarak farklı ölçeklerdeki hesaplama ihtiyaçlarını karşılamaktadır.
AI DePIN alanı hala zorluklarla karşılaşmasına rağmen, görev sayısı ve donanım miktarındaki belirgin artış piyasa talebini vurgulamaktadır. Gelecekte, bu merkeziyetsiz GPU ağlarının geliştiricilere ekonomik olarak verimli bir hesaplama alternatifi sağlama konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelişimine önemli katkılarda bulunması beklenmektedir.