AI e DePIN: a ascensão das redes GPU descentralizadas
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tendências populares no campo do Web3, com um valor de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respetivamente. Este artigo foca na interseção entre os dois, explorando o desenvolvimento dos protocolos nesta área.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN fornece praticidade para a IA através de recursos computacionais. O desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia levou à escassez de GPUs, dificultando a obtenção de GPUs suficientes para cálculos por parte dos desenvolvedores. Embora os provedores de nuvem centralizados possam ser uma opção, contratos de longo prazo inflexíveis resultam em ineficiências.
DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA terceiriza recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, formando uma oferta unificada para usuários que precisam acessar hardware. Isso não apenas fornece personalização e acesso sob demanda para desenvolvedores, mas também cria uma receita adicional para os proprietários de GPU.
Existem várias redes DePIN de IA no mercado, cada uma com suas características. A seguir, serão explorados o papel, os objetivos e as conquistas de alguns projetos representativos.
Visão Geral da Rede DePIN de IA
Render é o pioneiro da rede de computação P2P GPU, inicialmente focado na renderização de criação de conteúdo e, posteriormente, expandido para tarefas de computação de IA.
Akash é posicionado como uma alternativa "super nuvem" que suporta armazenamento, computação GPU e CPU, capaz de executar qualquer aplicação nativa da nuvem.
io.net fornece acesso a clusters de GPU distribuídos especialmente para casos de uso de IA e ML.
Gensyn foca na capacidade de GPU para computação de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda, utilizando um mecanismo de validação inovador para aumentar a eficiência.
Aethir é especialmente equipado com GPUs empresariais, focando em áreas de computação intensiva como AI, ML e jogos em nuvem.
Phala Network atua como a camada de execução de soluções de IA Web3, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Comparação de Projetos
Cada projeto tem suas características em relação ao hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, precificação de trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, mecanismos de segurança, entre outros.
Agrupamento e computação paralela, proteção da privacidade dos dados, prova de conclusão de cálculo e verificação de qualidade são alguns aspectos importantes. A maioria dos projetos integrou agrupamentos para realizar computação paralela, adotando diferentes formas de criptografia de dados para proteger a privacidade, e implementou mecanismos de prova de conclusão e verificação de qualidade.
Estatísticas de Hardware
Existem diferenças entre os projetos em termos de quantidade de GPU/CPU, quantidade de GPU de alto desempenho e seus custos de uso. GPUs de alto desempenho como A100, H100( são cruciais para o treinamento de modelos de IA, mas são difíceis de obter. Os fornecedores de mercado GPU descentralizados precisam competir em quantidade e custo com os concorrentes centralizados.
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As GPUs/CPUs de nível de consumo também têm valor, podendo ser usadas em tarefas de menor escala, como o ajuste de modelos. Alguns projetos também se concentram neste mercado.
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Conclusão
O campo do DePIN em IA, embora emergente, está a desenvolver-se rapidamente. O número de tarefas e hardware executados por estas redes GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando o crescimento da demanda por recursos de hardware alternativos. No futuro, à medida que o mercado de IA prospera, espera-se que estas redes desempenhem um papel crucial na oferta de soluções de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores.
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TokenSherpa
· 07-17 02:26
na verdade, isto é bastante rudimentar se examinar os protocolos de compartilhamento de gpu históricos
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MerkleDreamer
· 07-15 13:46
Finalmente alguém está a trabalhar com GPU, vamos em frente!
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PanicSeller69
· 07-14 08:46
peso pesado, gpu vai ser liquidado啊~
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CryingOldWallet
· 07-14 08:36
As placas de GPU são realmente muito caras. Onde posso alugar para fazer aprendizado de máquina?
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New_Ser_Ngmi
· 07-14 08:30
A partilha de recursos é o futuro, não devemos promover monopólios.
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StableGeniusDegen
· 07-14 08:29
Parece que caiu uma grande quantidade de recursos de GPU do céu.
AI e a fusão DePIN Descentralização da rede GPU em ascensão
AI e DePIN: a ascensão das redes GPU descentralizadas
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tendências populares no campo do Web3, com um valor de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respetivamente. Este artigo foca na interseção entre os dois, explorando o desenvolvimento dos protocolos nesta área.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN fornece praticidade para a IA através de recursos computacionais. O desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia levou à escassez de GPUs, dificultando a obtenção de GPUs suficientes para cálculos por parte dos desenvolvedores. Embora os provedores de nuvem centralizados possam ser uma opção, contratos de longo prazo inflexíveis resultam em ineficiências.
DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA terceiriza recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, formando uma oferta unificada para usuários que precisam acessar hardware. Isso não apenas fornece personalização e acesso sob demanda para desenvolvedores, mas também cria uma receita adicional para os proprietários de GPU.
Existem várias redes DePIN de IA no mercado, cada uma com suas características. A seguir, serão explorados o papel, os objetivos e as conquistas de alguns projetos representativos.
Visão Geral da Rede DePIN de IA
Render é o pioneiro da rede de computação P2P GPU, inicialmente focado na renderização de criação de conteúdo e, posteriormente, expandido para tarefas de computação de IA.
Akash é posicionado como uma alternativa "super nuvem" que suporta armazenamento, computação GPU e CPU, capaz de executar qualquer aplicação nativa da nuvem.
io.net fornece acesso a clusters de GPU distribuídos especialmente para casos de uso de IA e ML.
Gensyn foca na capacidade de GPU para computação de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda, utilizando um mecanismo de validação inovador para aumentar a eficiência.
Aethir é especialmente equipado com GPUs empresariais, focando em áreas de computação intensiva como AI, ML e jogos em nuvem.
Phala Network atua como a camada de execução de soluções de IA Web3, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Comparação de Projetos
Cada projeto tem suas características em relação ao hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, precificação de trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, mecanismos de segurança, entre outros.
Agrupamento e computação paralela, proteção da privacidade dos dados, prova de conclusão de cálculo e verificação de qualidade são alguns aspectos importantes. A maioria dos projetos integrou agrupamentos para realizar computação paralela, adotando diferentes formas de criptografia de dados para proteger a privacidade, e implementou mecanismos de prova de conclusão e verificação de qualidade.
Estatísticas de Hardware
Existem diferenças entre os projetos em termos de quantidade de GPU/CPU, quantidade de GPU de alto desempenho e seus custos de uso. GPUs de alto desempenho como A100, H100( são cruciais para o treinamento de modelos de IA, mas são difíceis de obter. Os fornecedores de mercado GPU descentralizados precisam competir em quantidade e custo com os concorrentes centralizados.
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As GPUs/CPUs de nível de consumo também têm valor, podendo ser usadas em tarefas de menor escala, como o ajuste de modelos. Alguns projetos também se concentram neste mercado.
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Conclusão
O campo do DePIN em IA, embora emergente, está a desenvolver-se rapidamente. O número de tarefas e hardware executados por estas redes GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando o crescimento da demanda por recursos de hardware alternativos. No futuro, à medida que o mercado de IA prospera, espera-se que estas redes desempenhem um papel crucial na oferta de soluções de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores.
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