AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağı'nın Yükselişi
2023 yılından itibaren, AI ve DePIN Web3 alanında popüler trendler haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, ikisinin kesişimine odaklanarak bu alandaki protokollerin gelişimini incelemektedir.
AI teknolojisi yelpazesinde, DePIN ağı hesaplama kaynakları aracılığıyla AI'ye kullanılabilirlik sağlar. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi GPU kıtlığına neden oldu ve geliştiricilerin hesaplama için yeterli GPU elde etmelerini zorlaştırdı. Merkeziyetsiz bulut sağlayıcıları bir seçenek olmasına rağmen, esnek olmayan uzun vadeli sözleşmeler verimliliği düşürüyor.
DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunar. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplar ve donanıma erişim ihtiyacı olan kullanıcılar için birleşik bir tedarik oluşturur. Bu, geliştiricilere özelleştirme ve talep üzerine erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratır.
Piyasada çeşitli AI DePIN ağları bulunmaktadır ve her biri kendine özgü özelliklere sahiptir. Şimdi, birkaç temsilci projenin rolünü, hedeflerini ve başarılarını inceleyeceğiz.
AI DePIN Ağı Genel Görünümü
Render P2P GPU hesaplama ağının öncüsüdür, başlangıçta içerik oluşturma render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir.
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamasını destekleyen "süper bulut" alternatifleri olarak konumlandırılmıştır ve herhangi bir bulut yerel uygulamasını çalıştırabilir.
io.net AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümesine erişim sağlar.
Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamaları için GPU yeteneklerine odaklanmakta, verimliliği artırmak için yenilikçi doğrulama mekanizmaları kullanmaktadır.
Aethir özel olarak kurumsal GPU'ları barındırmakta olup, AI, ML ve bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır.
Phala Network Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar ve AI ajanlarının zincir üstü akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesini sağlar.
Proje Karşılaştırması
Her projenin donanım, iş odakları, AI görev türleri, iş fiyatlandırması, merkeziyetsizlik, veri gizliliği, iş maliyetleri, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda kendine özgü özellikleri bulunmaktadır.
Küme ve paralel hesaplama, veri gizliliği koruma, hesaplama tamamlama kanıtı ve kalite kontrolü birkaç önemli yönüdür. Çoğu proje, paralel hesaplama sağlamak için kümeleri entegre etmiş, gizliliği korumak için farklı veri şifreleme biçimleri kullanmış ve tamamlama kanıtı ile kalite kontrol mekanizmaları kurmuştur.
Donanım İstatistikleri
Projeler arasında GPU/CPU sayısı, yüksek performanslı GPU sayısı ve bunların kullanım maliyetleri gibi konularda farklılıklar bulunmaktadır. Yüksek performanslı GPU(, A100, H100) gibi, AI model eğitimi için hayati öneme sahiptir, ancak temin edilmesi zordur. Merkeziyetsizlik GPU pazarı sağlayıcıları, sayılar ve maliyetler açısından merkezi rakipleri ile rekabet etmelidir.
Tüketici sınıfı GPU/CPU'nun da bir değeri vardır, daha küçük ölçekli görevler için, örneğin model ince ayarı gibi kullanılabilir. Bazı projeler bu pazara da odaklanmaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı yeni olmasına rağmen hızla gelişiyor. Bu merkeziyetsiz GPU ağlarının gerçekleştirdiği görevler ve donanım sayısı önemli ölçüde artarak alternatif donanım kaynaklarına olan talebin arttığını vurguluyor. Gelecekte, AI pazarının hızlı büyümesiyle, bu ağların geliştiricilere maliyet etkin hesaplama çözümleri sağlama konusunda kilit bir rol oynaması bekleniyor.
View Original
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.
15 Likes
Reward
15
6
Share
Comment
0/400
TokenSherpa
· 07-17 02:26
aslında, bu tarihsel gpu paylaşım protokollerini incelerseniz oldukça temel.
View OriginalReply0
MerkleDreamer
· 07-15 13:46
Sonunda birisi gpu ile ilgileniyor, yukarıya doğru.
View OriginalReply0
PanicSeller69
· 07-14 08:46
ağırlık sınıfı, gpu likidasyona uğramak ah~
View OriginalReply0
CryingOldWallet
· 07-14 08:36
GPU gerçekten çok pahalı, makine öğrenimi için nereden kiralayabilirim?
View OriginalReply0
New_Ser_Ngmi
· 07-14 08:30
Kaynak paylaşımı gelecektir, tekelleşmeye karşıyız.
View OriginalReply0
StableGeniusDegen
· 07-14 08:29
Gökyüzünden büyük bir GPU kaynağı düşmüş gibi görünüyor.
AI ve DePIN birleşimi Merkeziyetsizlik GPU ağı yükseliyor
AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağı'nın Yükselişi
2023 yılından itibaren, AI ve DePIN Web3 alanında popüler trendler haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, ikisinin kesişimine odaklanarak bu alandaki protokollerin gelişimini incelemektedir.
AI teknolojisi yelpazesinde, DePIN ağı hesaplama kaynakları aracılığıyla AI'ye kullanılabilirlik sağlar. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi GPU kıtlığına neden oldu ve geliştiricilerin hesaplama için yeterli GPU elde etmelerini zorlaştırdı. Merkeziyetsiz bulut sağlayıcıları bir seçenek olmasına rağmen, esnek olmayan uzun vadeli sözleşmeler verimliliği düşürüyor.
DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunar. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplar ve donanıma erişim ihtiyacı olan kullanıcılar için birleşik bir tedarik oluşturur. Bu, geliştiricilere özelleştirme ve talep üzerine erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratır.
Piyasada çeşitli AI DePIN ağları bulunmaktadır ve her biri kendine özgü özelliklere sahiptir. Şimdi, birkaç temsilci projenin rolünü, hedeflerini ve başarılarını inceleyeceğiz.
AI DePIN Ağı Genel Görünümü
Render P2P GPU hesaplama ağının öncüsüdür, başlangıçta içerik oluşturma render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir.
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamasını destekleyen "süper bulut" alternatifleri olarak konumlandırılmıştır ve herhangi bir bulut yerel uygulamasını çalıştırabilir.
io.net AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümesine erişim sağlar.
Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamaları için GPU yeteneklerine odaklanmakta, verimliliği artırmak için yenilikçi doğrulama mekanizmaları kullanmaktadır.
Aethir özel olarak kurumsal GPU'ları barındırmakta olup, AI, ML ve bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır.
Phala Network Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar ve AI ajanlarının zincir üstü akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesini sağlar.
Proje Karşılaştırması
Her projenin donanım, iş odakları, AI görev türleri, iş fiyatlandırması, merkeziyetsizlik, veri gizliliği, iş maliyetleri, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda kendine özgü özellikleri bulunmaktadır.
Küme ve paralel hesaplama, veri gizliliği koruma, hesaplama tamamlama kanıtı ve kalite kontrolü birkaç önemli yönüdür. Çoğu proje, paralel hesaplama sağlamak için kümeleri entegre etmiş, gizliliği korumak için farklı veri şifreleme biçimleri kullanmış ve tamamlama kanıtı ile kalite kontrol mekanizmaları kurmuştur.
Donanım İstatistikleri
Projeler arasında GPU/CPU sayısı, yüksek performanslı GPU sayısı ve bunların kullanım maliyetleri gibi konularda farklılıklar bulunmaktadır. Yüksek performanslı GPU(, A100, H100) gibi, AI model eğitimi için hayati öneme sahiptir, ancak temin edilmesi zordur. Merkeziyetsizlik GPU pazarı sağlayıcıları, sayılar ve maliyetler açısından merkezi rakipleri ile rekabet etmelidir.
Tüketici sınıfı GPU/CPU'nun da bir değeri vardır, daha küçük ölçekli görevler için, örneğin model ince ayarı gibi kullanılabilir. Bazı projeler bu pazara da odaklanmaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı yeni olmasına rağmen hızla gelişiyor. Bu merkeziyetsiz GPU ağlarının gerçekleştirdiği görevler ve donanım sayısı önemli ölçüde artarak alternatif donanım kaynaklarına olan talebin arttığını vurguluyor. Gelecekte, AI pazarının hızlı büyümesiyle, bu ağların geliştiricilere maliyet etkin hesaplama çözümleri sağlama konusunda kilit bir rol oynaması bekleniyor.