AI và sự giao thoa của DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU Phi tập trung
Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành xu hướng nóng trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này tập trung vào sự giao thoa của cả hai, khám phá sự phát triển của các giao thức trong lĩnh vực này.
Trong ngăn xếp công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính hữu dụng cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn dẫn đến việc thiếu GPU, làm cho các nhà phát triển khó khăn trong việc có đủ GPU để tính toán. Mặc dù nhà cung cấp đám mây tập trung có thể là một lựa chọn, nhưng hợp đồng dài hạn không linh hoạt dẫn đến hiệu suất kém.
DePIN cung cấp một giải pháp linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn, thông qua phần thưởng token để khuyến khích sự đóng góp tài nguyên. DePIN trong lĩnh vực AI sẽ huy động tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho những người dùng cần truy cập phần cứng. Điều này không chỉ cung cấp tính tùy chỉnh và truy cập theo yêu cầu cho các nhà phát triển, mà còn tạo ra thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.
Trên thị trường có nhiều mạng AI DePIN, mỗi mạng có những đặc điểm riêng. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá vai trò, mục tiêu và thành tựu của một vài dự án tiêu biểu.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là người tiên phong trong mạng tính toán GPU P2P, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI.
Akash được định vị là một "siêu đám mây" thay thế hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU, có thể chạy bất kỳ ứng dụng gốc nào trên đám mây.
io.net cung cấp quyền truy cập vào cụm GPU đám mây phân tán chuyên dụng cho các trường hợp sử dụng AI và ML.
Gensyn tập trung vào khả năng GPU cho tính toán học máy và học sâu, áp dụng cơ chế xác thực đổi mới để nâng cao hiệu quả.
Aethir được thiết kế đặc biệt để chạy GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực yêu cầu tính toán cao như AI, ML và trò chơi đám mây.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi giải pháp Web3 AI, cho phép các đại lý AI được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi.
So sánh dự án
Các dự án có những đặc điểm riêng biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, định giá công việc, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu, chi phí công việc, cơ chế an ninh, v.v.
Cụm và tính toán song song, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, chứng minh hoàn thành tính toán và kiểm tra chất lượng là một số khía cạnh quan trọng. Hầu hết các dự án đã tích hợp cụm để thực hiện tính toán song song, áp dụng các hình thức mã hóa dữ liệu khác nhau để bảo vệ quyền riêng tư, và thiết lập cơ chế chứng minh hoàn thành và kiểm tra chất lượng.
Thống kê phần cứng
Các dự án có sự khác biệt về số lượng GPU/CPU, số lượng GPU hiệu suất cao và chi phí sử dụng của chúng. GPU hiệu suất cao như A100, H100( rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI, nhưng khó khăn trong việc tiếp cận. Các nhà cung cấp thị trường GPU Phi tập trung cần cạnh tranh về số lượng và chi phí với các đối thủ tập trung.
![AI và điểm giao nhau của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24fd635c71ed2aad842d38bf56e70b43.webp(
GPU/CPU tiêu dùng cũng có giá trị của nó, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ quy mô nhỏ hơn, như tinh chỉnh mô hình, v.v. Một số dự án cũng quan tâm đến thị trường này.
![AI và điểm giao thoa của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7a05f8ca3e44b9c91a7917953175da09.webp(
Kết luận
Lĩnh vực AI DePIN mặc dù mới nổi nhưng phát triển nhanh chóng. Số lượng nhiệm vụ và phần cứng được thực hiện bởi các mạng GPU Phi tập trung này đã tăng đáng kể, làm nổi bật sự gia tăng nhu cầu về các nguồn tài nguyên phần cứng thay thế. Trong tương lai, với sự phát triển mạnh mẽ của thị trường AI, các mạng này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp các giải pháp tính toán tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.
![AI và DePIN giao điểm])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-85bfeec032db538007843e9b55783e18.webp(
![AI và điểm giao thoa của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-10f0acfcfea618361b9c445c49edfc88.webp(
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenSherpa
· 07-17 02:26
thực ra, điều này khá cơ bản nếu bạn xem xét các giao thức chia sẻ gpu lịch sử
Xem bản gốcTrả lời0
MerkleDreamer
· 07-15 13:46
Cuối cùng có người làm GPU rồi, hãy đẩy lên!
Xem bản gốcTrả lời0
PanicSeller69
· 07-14 08:46
trọng lượng, gpu đã thanh lý ah~
Xem bản gốcTrả lời0
CryingOldWallet
· 07-14 08:36
GPU thật sự đắt quá, tôi đi đâu để thuê máy học máy đây.
Xem bản gốcTrả lời0
New_Ser_Ngmi
· 07-14 08:30
Chia sẻ tài nguyên mới là tương lai, không làm độc quyền.
Xem bản gốcTrả lời0
StableGeniusDegen
· 07-14 08:29
Hình như trên trời rơi xuống một đống tài nguyên GPU.
AI và DePIN hòa nhập Phi tập trung mạng GPU nổi lên
AI và sự giao thoa của DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU Phi tập trung
Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành xu hướng nóng trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này tập trung vào sự giao thoa của cả hai, khám phá sự phát triển của các giao thức trong lĩnh vực này.
Trong ngăn xếp công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính hữu dụng cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn dẫn đến việc thiếu GPU, làm cho các nhà phát triển khó khăn trong việc có đủ GPU để tính toán. Mặc dù nhà cung cấp đám mây tập trung có thể là một lựa chọn, nhưng hợp đồng dài hạn không linh hoạt dẫn đến hiệu suất kém.
DePIN cung cấp một giải pháp linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn, thông qua phần thưởng token để khuyến khích sự đóng góp tài nguyên. DePIN trong lĩnh vực AI sẽ huy động tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho những người dùng cần truy cập phần cứng. Điều này không chỉ cung cấp tính tùy chỉnh và truy cập theo yêu cầu cho các nhà phát triển, mà còn tạo ra thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.
Trên thị trường có nhiều mạng AI DePIN, mỗi mạng có những đặc điểm riêng. Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá vai trò, mục tiêu và thành tựu của một vài dự án tiêu biểu.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là người tiên phong trong mạng tính toán GPU P2P, ban đầu tập trung vào việc tạo nội dung, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI.
Akash được định vị là một "siêu đám mây" thay thế hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU, có thể chạy bất kỳ ứng dụng gốc nào trên đám mây.
io.net cung cấp quyền truy cập vào cụm GPU đám mây phân tán chuyên dụng cho các trường hợp sử dụng AI và ML.
Gensyn tập trung vào khả năng GPU cho tính toán học máy và học sâu, áp dụng cơ chế xác thực đổi mới để nâng cao hiệu quả.
Aethir được thiết kế đặc biệt để chạy GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực yêu cầu tính toán cao như AI, ML và trò chơi đám mây.
Phala Network đóng vai trò là lớp thực thi giải pháp Web3 AI, cho phép các đại lý AI được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi.
So sánh dự án
Các dự án có những đặc điểm riêng biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, định giá công việc, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu, chi phí công việc, cơ chế an ninh, v.v.
Cụm và tính toán song song, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, chứng minh hoàn thành tính toán và kiểm tra chất lượng là một số khía cạnh quan trọng. Hầu hết các dự án đã tích hợp cụm để thực hiện tính toán song song, áp dụng các hình thức mã hóa dữ liệu khác nhau để bảo vệ quyền riêng tư, và thiết lập cơ chế chứng minh hoàn thành và kiểm tra chất lượng.
Thống kê phần cứng
Các dự án có sự khác biệt về số lượng GPU/CPU, số lượng GPU hiệu suất cao và chi phí sử dụng của chúng. GPU hiệu suất cao như A100, H100( rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI, nhưng khó khăn trong việc tiếp cận. Các nhà cung cấp thị trường GPU Phi tập trung cần cạnh tranh về số lượng và chi phí với các đối thủ tập trung.
![AI và điểm giao nhau của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24fd635c71ed2aad842d38bf56e70b43.webp(
GPU/CPU tiêu dùng cũng có giá trị của nó, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ quy mô nhỏ hơn, như tinh chỉnh mô hình, v.v. Một số dự án cũng quan tâm đến thị trường này.
![AI và điểm giao thoa của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-7a05f8ca3e44b9c91a7917953175da09.webp(
Kết luận
Lĩnh vực AI DePIN mặc dù mới nổi nhưng phát triển nhanh chóng. Số lượng nhiệm vụ và phần cứng được thực hiện bởi các mạng GPU Phi tập trung này đã tăng đáng kể, làm nổi bật sự gia tăng nhu cầu về các nguồn tài nguyên phần cứng thay thế. Trong tương lai, với sự phát triển mạnh mẽ của thị trường AI, các mạng này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp các giải pháp tính toán tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển.
![AI và DePIN giao điểm])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-85bfeec032db538007843e9b55783e18.webp(
![AI và điểm giao thoa của DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-10f0acfcfea618361b9c445c49edfc88.webp(