AI та DePIN: зростання децентралізованих GPU мереж

Нещодавно AI та DePIN стали популярними темами в сфері Web3, їхня капіталізація досягла відповідно 30 мільярдів доларів та 23 мільярдів доларів. У цій статті розглядається перетин обох тем, досліджуються розробки відповідних протоколів.

! Перетин AI та DePIN

У технологічному стеку AI мережа DePIN надає обчислювальні ресурси для розширення можливостей AI. Через великий попит з боку великих технологічних компаній спостерігається дефіцит GPU, що ускладнює іншим розробникам отримання достатньої кількості GPU для тренування AI моделей. DePIN пропонує більш гнучке та економічно вигідне рішення, заохочуючи внесок ресурсів через токенні винагороди. DePIN у сфері AI краще розподіляє ресурси GPU від приватних власників до дата-центрів, формуючи єдине постачання для користувачів. Це не лише надає розробникам можливість налаштування та доступу за вимогою, але й створює додатковий дохід для власників GPU.

! Перетин AI та DePIN

На ринку з'явилося кілька AI DePIN мереж, кожна з яких має свої особливості. Render є піонером P2P GPU обчислювальної мережі, спочатку зосереджуючись на графічному рендерингу, а пізніше розширюючись на AI обчислювальні завдання. Akash позиціонується як "супер-хмара" для традиційних хмарних платформ, підтримуючи зберігання, GPU та CPU обчислення. io.net пропонує спеціалізовані розподілені GPU хмарні кластери для AI та машинного навчання. Gensyn зосереджується на машинному навчанні та обчисленнях глибокого навчання, стверджуючи, що реалізував більш ефективний механізм валідації. Aethir спеціалізується на корпоративних GPU, орієнтуючись на обчислювально інтенсивні сфери, такі як AI, машинне навчання та хмарні ігри. Phala Network виступає як виконавчий рівень Web3 AI рішень, що дозволяє AI агентам контролюватися смарт-контрактами на блокчейні.

Ці проекти мають свої особливості в таких аспектах, як апаратура, бізнес-орієнтація, типи завдань AI, механізми ціноутворення, блокчейн, конфіденційність даних, безпека тощо. Більшість проектів інтегрували GPU-кластери для досягнення паралельних обчислень, щоб задовольнити вимоги до навчання складних AI-моделей. У сфері конфіденційності даних різні проекти використовують різні технології, такі як шифрування, TEE тощо, для захисту чутливих даних. Щоб забезпечити якість обчислень, більшість проектів мають механізми підтвердження виконання та перевірки якості.

! Перетин AI та DePIN

У сфері апаратного забезпечення проекти, такі як io.net та Aethir, вже отримали понад 2000 високопродуктивних графічних процесорів (GPU), що краще підходять для обчислень великих моделей. У порівнянні з централізованими хмарними сервісами, ці децентралізовані мережі мають помітні переваги в ціні. Крім того, деякі проекти також забезпечують ринок для споживчих GPU/CPU, задовольняючи різні вимоги до обчислень.

! Перетин AI та DePIN

Незважаючи на те, що сфера AI DePIN все ще стикається з викликами, значне зростання обсягу завдань та кількості апаратного забезпечення підкреслює попит на ринку. У майбутньому ці децентралізовані GPU мережі, ймовірно, відіграють ключову роль у забезпеченні економічно ефективних обчислювальних альтернатив для розробників, що зробить вагомий внесок у розвиток AI та обчислювальної інфраструктури.

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN