AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Desentralisasi
Sejak awal 2023, AI dan DePIN telah menjadi tren populer di bidang Web3, dengan nilai pasar masing-masing mencapai 30 miliar USD dan 23 miliar USD. Artikel ini berfokus pada persimpangan keduanya, mengeksplorasi perkembangan protokol di bidang ini.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN menyediakan utilitas untuk AI melalui sumber daya komputasi. Perkembangan perusahaan teknologi besar menyebabkan kekurangan GPU, membuat pengembang sulit mendapatkan GPU yang cukup untuk komputasi. Meskipun penyedia cloud terpusat dapat menjadi pilihan, kontrak jangka panjang yang tidak fleksibel menyebabkan efisiensi yang rendah.
DePIN menyediakan alternatif yang lebih fleksibel dan lebih efisien biaya, dengan memberikan insentif kontribusi sumber daya melalui penghargaan token. DePIN di bidang AI mengalihkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, membentuk pasokan terpadu untuk pengguna yang memerlukan akses ke perangkat keras. Ini tidak hanya memberikan kustomisasi dan akses sesuai permintaan bagi pengembang, tetapi juga menciptakan pendapatan tambahan bagi pemilik GPU.
Ada beberapa jaringan AI DePIN di pasar, masing-masing dengan ciri khasnya. Selanjutnya, kita akan membahas peran, tujuan, dan pencapaian dari beberapa proyek representatif.
Ringkasan Jaringan DePIN AI
Render adalah pelopor jaringan komputasi GPU P2P, awalnya fokus pada rendering kreasi konten, kemudian diperluas ke tugas komputasi AI.
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU, yang dapat menjalankan aplikasi cloud-native mana pun.
io.net menyediakan akses ke cluster GPU terdistribusi yang dirancang khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML.
Gensyn berfokus pada kemampuan GPU untuk komputasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dengan menggunakan mekanisme verifikasi inovatif untuk meningkatkan efisiensi.
Aethir dirancang khusus untuk menggunakan GPU perusahaan, fokus pada bidang yang membutuhkan komputasi intensif seperti AI, ML, dan permainan cloud.
Phala Network berfungsi sebagai lapisan eksekusi solusi AI Web3, memungkinkan agen AI untuk dikendalikan oleh kontrak pintar di blockchain.
Perbandingan Proyek
Setiap proyek memiliki karakteristik yang berbeda dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga pekerjaan, blockchain, privasi data, biaya pekerjaan, dan mekanisme keamanan.
Cluster dan komputasi paralel, perlindungan privasi data, bukti penyelesaian komputasi, dan pemeriksaan kualitas adalah beberapa aspek penting. Sebagian besar proyek telah mengintegrasikan cluster untuk mencapai komputasi paralel, menggunakan berbagai bentuk enkripsi data untuk melindungi privasi, dan memiliki mekanisme bukti penyelesaian dan pemeriksaan kualitas.
Statistik Perangkat Keras
Ada perbedaan antara proyek dalam jumlah GPU/CPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan biaya penggunaannya. GPU berkinerja tinggi ( seperti A100, H100 ) sangat penting untuk pelatihan model AI, tetapi sulit didapat. Penyedia pasar GPU Desentralisasi perlu bersaing dalam jumlah dan biaya dengan pesaing terpusat.
GPU/CPU kelas konsumen juga memiliki nilainya, dapat digunakan untuk tugas berskala lebih kecil, seperti penyetelan model, dan sebagainya. Beberapa proyek juga memperhatikan pasar ini.
Kesimpulan
Bidang DePIN AI meskipun baru muncul tetapi berkembang pesat. Jumlah tugas dan perangkat keras yang dijalankan oleh jaringan GPU desentralisasi ini meningkat secara signifikan, menyoroti pertumbuhan permintaan akan sumber daya perangkat keras alternatif. Di masa depan, seiring pesatnya perkembangan pasar AI, jaringan-jaringan ini diharapkan akan memainkan peran kunci dalam menyediakan solusi komputasi yang ekonomis bagi para pengembang.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
15 Suka
Hadiah
15
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
TokenSherpa
· 07-17 02:26
sebenarnya, ini cukup mendasar jika Anda memeriksa protokol berbagi gpu historis
Lihat AsliBalas0
MerkleDreamer
· 07-15 13:46
Akhirnya ada yang mengurus gpu, dorong terus!
Lihat AsliBalas0
PanicSeller69
· 07-14 08:46
berat, gpu dapatkan likuidasi ah~
Lihat AsliBalas0
CryingOldWallet
· 07-14 08:36
GPU benar-benar mahal, di mana saya bisa menyewa untuk pembelajaran mesin?
Lihat AsliBalas0
New_Ser_Ngmi
· 07-14 08:30
Berbagi sumber daya adalah masa depan, jangan melakukan monopoli.
Lihat AsliBalas0
StableGeniusDegen
· 07-14 08:29
Sepertinya sejumlahl besar sumber daya gpu jatuh dari langit
AI dan DePIN bergabung, kebangkitan jaringan GPU desentralisasi
AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Desentralisasi
Sejak awal 2023, AI dan DePIN telah menjadi tren populer di bidang Web3, dengan nilai pasar masing-masing mencapai 30 miliar USD dan 23 miliar USD. Artikel ini berfokus pada persimpangan keduanya, mengeksplorasi perkembangan protokol di bidang ini.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN menyediakan utilitas untuk AI melalui sumber daya komputasi. Perkembangan perusahaan teknologi besar menyebabkan kekurangan GPU, membuat pengembang sulit mendapatkan GPU yang cukup untuk komputasi. Meskipun penyedia cloud terpusat dapat menjadi pilihan, kontrak jangka panjang yang tidak fleksibel menyebabkan efisiensi yang rendah.
DePIN menyediakan alternatif yang lebih fleksibel dan lebih efisien biaya, dengan memberikan insentif kontribusi sumber daya melalui penghargaan token. DePIN di bidang AI mengalihkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, membentuk pasokan terpadu untuk pengguna yang memerlukan akses ke perangkat keras. Ini tidak hanya memberikan kustomisasi dan akses sesuai permintaan bagi pengembang, tetapi juga menciptakan pendapatan tambahan bagi pemilik GPU.
Ada beberapa jaringan AI DePIN di pasar, masing-masing dengan ciri khasnya. Selanjutnya, kita akan membahas peran, tujuan, dan pencapaian dari beberapa proyek representatif.
Ringkasan Jaringan DePIN AI
Render adalah pelopor jaringan komputasi GPU P2P, awalnya fokus pada rendering kreasi konten, kemudian diperluas ke tugas komputasi AI.
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU, yang dapat menjalankan aplikasi cloud-native mana pun.
io.net menyediakan akses ke cluster GPU terdistribusi yang dirancang khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML.
Gensyn berfokus pada kemampuan GPU untuk komputasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, dengan menggunakan mekanisme verifikasi inovatif untuk meningkatkan efisiensi.
Aethir dirancang khusus untuk menggunakan GPU perusahaan, fokus pada bidang yang membutuhkan komputasi intensif seperti AI, ML, dan permainan cloud.
Phala Network berfungsi sebagai lapisan eksekusi solusi AI Web3, memungkinkan agen AI untuk dikendalikan oleh kontrak pintar di blockchain.
Perbandingan Proyek
Setiap proyek memiliki karakteristik yang berbeda dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga pekerjaan, blockchain, privasi data, biaya pekerjaan, dan mekanisme keamanan.
Cluster dan komputasi paralel, perlindungan privasi data, bukti penyelesaian komputasi, dan pemeriksaan kualitas adalah beberapa aspek penting. Sebagian besar proyek telah mengintegrasikan cluster untuk mencapai komputasi paralel, menggunakan berbagai bentuk enkripsi data untuk melindungi privasi, dan memiliki mekanisme bukti penyelesaian dan pemeriksaan kualitas.
Statistik Perangkat Keras
Ada perbedaan antara proyek dalam jumlah GPU/CPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan biaya penggunaannya. GPU berkinerja tinggi ( seperti A100, H100 ) sangat penting untuk pelatihan model AI, tetapi sulit didapat. Penyedia pasar GPU Desentralisasi perlu bersaing dalam jumlah dan biaya dengan pesaing terpusat.
GPU/CPU kelas konsumen juga memiliki nilainya, dapat digunakan untuk tugas berskala lebih kecil, seperti penyetelan model, dan sebagainya. Beberapa proyek juga memperhatikan pasar ini.
Kesimpulan
Bidang DePIN AI meskipun baru muncul tetapi berkembang pesat. Jumlah tugas dan perangkat keras yang dijalankan oleh jaringan GPU desentralisasi ini meningkat secara signifikan, menyoroti pertumbuhan permintaan akan sumber daya perangkat keras alternatif. Di masa depan, seiring pesatnya perkembangan pasar AI, jaringan-jaringan ini diharapkan akan memainkan peran kunci dalam menyediakan solusi komputasi yang ekonomis bagi para pengembang.