AI та DePIN: зростання децентралізованої GPU мережі

З 2023 року AI та DePIN стали популярними тенденціями у сфері Web3, ринкова вартість яких досягла 30 мільярдів доларів та 23 мільярдів доларів відповідно. У цій статті зосереджено увагу на перетині обох, обговорюючи розвиток протоколів у цій галузі.

! Перетин AI та DePIN

У технологічному стеку AI мережа DePIN забезпечує практичність для AI через обчислювальні ресурси. Розвиток великих технологічних компаній призвів до дефіциту GPU, що ускладнює розробникам доступ до достатньої кількості GPU для обчислень. Хоча централізовані постачальники хмарних послуг можуть бути варіантом, не гнучкі довгострокові контракти призводять до неефективності.

DePIN пропонує більш гнучке та економічно ефективне рішення, заохочуючи внесок у ресурси через токенізовані винагороди. DePIN у сфері ШІ краще розподіляє ресурси GPU від приватних власників до дата-центрів, формуючи єдине постачання для користувачів, які потребують доступу до апаратного забезпечення. Це не лише надає розробникам можливості налаштування та доступу за запитом, але й створює додатковий дохід для власників GPU.

На ринку існує кілька AI DePIN мереж, кожна з яких має свої особливості. Далі ми розглянемо роль, цілі та досягнення кількох представницьких проектів.

Огляд мережі AI DePIN

Render є піонером P2P GPU обчислювальної мережі, спочатку зосередженим на рендерінгу контенту, а потім розширеним до AI обчислювальних завдань.

Akash позиціонується як "супер хмара" для підтримки зберігання, GPU та CPU обчислень, здатна запускати будь-які хмарні додатки.

io.net надає доступ до розподілених GPU хмарних кластерів, спеціально призначених для випадків використання AI та ML.

Gensyn зосереджується на обчислювальних можливостях GPU для машинного навчання та глибокого навчання, використовуючи інноваційний механізм верифікації для підвищення ефективності.

Aethir спеціалізується на підприємницьких GPU, зосереджуючи увагу на обчислювально інтенсивних областях, таких як ШІ, МЛ та хмарні ігри.

Phala Network виступає як виконавчий шар рішень Web3 AI, дозволяючи AI-агентам контролюватися смарт-контрактами на блокчейні.

! Перетин AI та DePIN

Порівняння проектів

Кожен проект має свої особливості в таких аспектах, як апаратне забезпечення, бізнес-пріоритети, типи завдань AI, ціноутворення на роботу, блокчейн, конфіденційність даних, витрати на роботу, механізми безпеки тощо.

! Перетин AI та DePIN

Кластерні та паралельні обчислення, захист конфіденційності даних, підтвердження завершення обчислень та перевірка якості є кількома важливими аспектами. Більшість проектів інтегрували кластери для досягнення паралельних обчислень, використовують різні форми шифрування даних для захисту конфіденційності та мають механізми підтвердження завершення та перевірки якості.

! Перетин AI та DePIN

Статистика обладнання

Між проектами існують відмінності в кількості GPU/CPU, кількості високопродуктивних GPU та їх витратах. Високопродуктивні GPU (, такі як A100, H100 ), є вирішальними для навчання AI моделей, але їх отримати важко. Постачальники децентралізованого GPU ринку повинні конкурувати з централізованими суперниками за кількістю та витратами.

! Перетин AI та DePIN

Споживчі GPU/CPU також мають свою цінність, можуть бути використані для менших завдань, таких як доопрацювання моделей тощо. Деякі проєкти також звертають увагу на цей ринок.

! Перетин AI та DePIN

Висновок

Хоча сфера AI DePIN є новою, вона швидко розвивається. Кількість завдань і апаратних засобів, що виконуються цими децентралізованими GPU мережами, значно зросла, що підкреслює зростаючий попит на альтернативні апаратні ресурси. В майбутньому, із бурхливим розвитком AI ринку, ці мережі можуть відігравати ключову роль у забезпеченні економічно ефективних обчислювальних рішень для розробників.

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN