Aethir: Un jugador de computación en la nube descentralizada con tres vías.

El desarrollo y progreso de los grandes modelos LLM y la IA son uno de los avances tecnológicos más grandes en la historia de la humanidad. La humanidad ha entrado en la era de la IA, donde en este nuevo mundo la "potencia de cálculo" es el recurso más escaso.

La tendencia en el desarrollo de la potencia de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir efectivamente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con alta demanda de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube distribuida y descentralizada tiene ventajas de flexibilidad, bajo costo y resistencia a la censura, lo que le brinda un amplio horizonte de desarrollo.

Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que proporciona servicios de potencia de cálculo de nivel empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, entre otros, al reunir GPU de alta capacidad de cálculo como la H100.

Aethir ya ha colaborado con los principales proyectos de computación en la nube de la industria como io.net y Theta, así como con varios estudios de videojuegos de primer nivel y compañías de telecomunicaciones, y se espera que los ingresos recurrentes anuales (ARR) superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.

Aethir Edge reduce significativamente la barrera de entrada para que los usuarios comunes vendan su poder de cómputo sobrante y expande enormemente el alcance geográfico de la red Aethir.

Aethir ha obtenido 80 millones de dólares a través de la venta de NFTs de nodos de verificación, lo que demuestra que su perspectiva de proyecto y modelo económico son muy atractivos para una amplia gama de usuarios.

El costo de uso por hora de A100 en la red Aethir es significativamente más bajo que el de otros competidores, lo que le brinda una clara ventaja competitiva.

Desarrollo de la sociedad humana y avance tecnológico

El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de varios grandes inventos y avances científicos. Cada ruptura tecnológica crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.

La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos extremadamente grandes en la historia de la humanidad, que han cambiado radicalmente el rostro de la sociedad humana, trayendo una transformación sin precedentes en la productividad y el estilo de vida. Ahora, ya no podemos volver a la era de la iluminación con lámparas de petróleo y el transporte de cartas en carrozas. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.

LLM está liberando la inteligencia humana paso a paso, permitiendo que las personas utilicen su energía e inteligencia limitadas en pensamientos y prácticas más creativas, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.

Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes avances de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino porque la humanidad ha comprendido las reglas de crecimiento de la capacidad de los grandes modelos de lenguaje en la evolución de GPT: es decir, a través de la expansión continua de los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr una mejora exponencial en la capacidad del modelo LLM, y, en condiciones de suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un límite temporal.

El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita solo a entender el lenguaje humano y a mantener conversaciones; por el contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora, liberando un espacio de imaginación infinito. Las personas pueden aprovechar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.

Actualmente, en diversos campos tecnológicos interconectados, los modelos LLM ya están mostrando su poder. Desde la producción de videos y la creación artística en los campos de humanidades, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en los campos de alta tecnología, sin duda se avecinan cambios radicales.

En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos controlan abundantes recursos, mientras que los desarrolladores emergentes enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder; quienes dominan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. Las GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeñan un papel crucial en este contexto.

En el campo de la inteligencia artificial (IA) de rápido desarrollo, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica la funcionalidad y salida de los modelos de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que abarca algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cálculo.

Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a un conjunto de datos básico completo y una gran capacidad de cómputo para entrenar un modelo de IA efectivo. Y estos recursos se concentran principalmente en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y ciertas plataformas de computación en la nube.

Los altos costos de computación y las barreras de entrada impiden que más desarrolladores ingresen, lo que fortalece aún más a los jugadores principales. Tienen grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, con la capacidad de aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que hace que las barreras de la industria sean aún más sólidas.

Pero no podemos evitar pensar, ¿existe una forma de reducir los costos de computación y las barreras de entrada a la industria mediante la adopción de la tecnología blockchain? La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos ofrece esta solución en este contexto.

Ventajas de la computación en la nube distribuida y descentralizada

A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es cara y escasa, las GPU no se han utilizado de manera adecuada. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:

La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivos (acaban de iniciar el sistema operativo Windows):

• La utilización de GPU es: 0-2%;
• Tareas de producción generales (escritura, navegación sencilla): 0-15%;
• Reproducción de video: 15 - 35%.

Los datos anteriores indican que la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo Web2 no hay medidas efectivas para recolectar e integrar estos recursos. Sin embargo, la economía Crypto y la blockchain podrían ser la solución ideal para este desafío. La economía criptográfica ha construido un mercado global muy eficiente, gracias a su economía de tokens única y a las características de un sistema sin centralización, donde la fijación de precios de los recursos, su circulación y la coincidencia de la oferta y la demanda del mercado son extremadamente eficientes.

El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el avance de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, los modelos de cálculo han pasado por múltiples transformaciones. Desde las voluminosas computadoras mainframe hasta las ligeras laptops, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, las barreras para obtener potencia de cálculo están disminuyendo gradualmente. Antes de la llegada de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir sus propios servidores y actualizarse continuamente con los avances tecnológicos, pero la aparición de la computación en la nube cambió este modelo por completo.

El concepto básico de la computación en la nube es que el demandante alquila servidores y accede a ellos de forma remota, pagando según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desafiadas por la computación en la nube. En el ámbito de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo del campo. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.

Este modelo ha cambiado por completo el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Anteriormente, la gente necesitaba comprar sus propios equipos de potencia para satisfacer sus necesidades de potencia; pero ahora solo necesita pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado alejados de los usuarios, esto puede causar un cierto grado de retraso. Aunque el retraso se puede optimizar, debido a la limitación de la velocidad de la luz, el retraso nunca se puede superar.

Sin embargo, las nuevas industrias como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia muy bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios. Así, cada vez más pequeños centros de datos se están desplegando alrededor de los usuarios, lo que se conoce como computación en la periferia.

En comparación con los proveedores de poder de cómputo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:

• Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a los chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como cierta plataforma de computación en la nube, cierta plataforma de computación en la nube o cierta plataforma de computación en la nube generalmente requiere varias semanas de tiempo. Además, modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, etc., a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores generalmente necesitan firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdidas de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo descentralizada pueden acceder a la potencia de cálculo en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, con una mayor accesibilidad.

• Precios más bajos: Dado que se utilizan chips inactivos, además de los subsidios en tokens de los proveedores de protocolos de red a los proveedores de chips y potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría ofrecer una potencia de cálculo más económica.

• Anticensura: Sistemas Web3 como io.net, Aethir, etc. no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron cuestiones de cumplimiento como GDPR y HIPAA en las etapas de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.

A medida que la IA avanza y persiste el desequilibrio entre la oferta y la demanda de GPU, se impulsará a más desarrolladores a optar por plataformas de computación en la nube Descentralización. Al mismo tiempo, durante un mercado alcista, debido al aumento en los precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a ingresar a este mercado, creando un efecto de rueda positiva.

Problemas técnicos

1. Problema de paralelización

Las plataformas de computación distribuida suelen reunir una oferta de chips de cola larga, lo que significa que un solo proveedor de chips casi no puede completar de manera independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en un corto período de tiempo. Si una plataforma de computación en la nube quiere ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas mediante paralelización para reducir el tiempo total de finalización y mejorar la capacidad de cómputo de la plataforma.

Sin embargo, durante el proceso de paralelización se enfrentarán a una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas (especialmente para tareas complejas de aprendizaje profundo), la dependencia de datos y los costos de comunicación adicionales entre los dispositivos, entre otros.

2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías

Con la gran inversión de capital en la investigación de ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento tensorial (TPU), podría haber un impacto en los clústeres de GPU de las plataformas de computación Descentralización.

Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en los costos, el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría volver al mercado. Esto resultará en un aumento de la oferta de GPU, lo que afectará el ecosistema de las plataformas de computación en la nube Descentralización.

3. Riesgo regulatorio

Debido a que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, pueden existir desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.

En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, que prefieren utilizar una plataforma a largo plazo y no cambian de manera arbitraria. Al elegir entre una plataforma de Descentralización o centralizada, el precio es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma descentralizada tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de cálculo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y generando ingresos de flujo de caja estables.

A continuación, presentaré el nuevo proyecto de potencia computacional distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA en este ciclo. Además, calcularé la posible valoración después de su lanzamiento en base a los proyectos de IA y de potencia computacional distribuida que actualmente están en el mismo sector del mercado.

Introducción a Aethir

Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos e inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores mediante la agregación y redistribución inteligente de nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, minería de criptomonedas y consumidores.

Una de las principales innovaciones del proyecto es el pool de recursos, que reúne a los contribuyentes de poder de cálculo descentralizados bajo una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes en todo el mundo. Una de las características destacadas del pool de recursos es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse libremente de la red, lo que permite a las empresas o centros de datos con dispositivos ociosos participar en la red durante los tiempos de inactividad, aumentando la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los dispositivos.

La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras clave:

• Contenedor (Container): La función clave del contenedor es proporcionar servicios de renderizado remoto en tiempo real, ofreciendo una experiencia de "cero retraso". El contenedor es el lugar real de la computación en la nube,