Explicación detallada de Aethir: un jugador de poder en la computación en la nube descentralizada con tres pistas.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de unos pocos grandes inventos y avances científicos. Cada avance tecnológico crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos de gran magnitud en la historia de la humanidad, que han transformado por completo la faz de la sociedad humana, trayendo consigo una productividad y un cambio en el estilo de vida sin precedentes. Ahora, ya no podemos regresar a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y de los carros de caballos para el envío de cartas. Con el nacimiento de los grandes modelos de lenguaje, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
Los grandes modelos de lenguaje están liberando poco a poco la inteligencia humana, permitiendo que las personas dediquen su energía e inteligencia limitadas a un pensamiento y práctica más creativos, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a los grandes modelos de lenguaje como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por su gran progreso en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha aclarado las reglas del crecimiento de capacidades en la evolución de los grandes modelos de lenguaje: es decir, al ampliar constantemente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo, y, en condiciones de potencia de cálculo suficiente, este proceso aún no muestra un límite temporal.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y a la conversación; por el contrario, esto es solo el principio. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de comprender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora que libera un espacio de imaginación infinito. La gente puede aprovechar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en diversos campos tecnológicos interconectados, los grandes modelos de lenguaje ya están mostrando su valía. Desde la producción de videos y la creación artística en las humanidades, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en los campos de alta tecnología, se avecinan cambios radicales.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos poseen recursos abundantes, mientras que los desarrolladores emergentes enfrentan barreras de entrada debido a la escasez 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. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeña un papel crucial.
En el rápido desarrollo del campo de la inteligencia artificial, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica la funcionalidad y los resultados 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 conjuntos de datos básicos completos y una gran capacidad de cálculo para entrenar modelos de IA efectivos. Y estos recursos están principalmente en manos de gigantes de la industria como NVIDIA, Google, Microsoft y Amazon Web Services.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada han impedido que más desarrolladores ingresen, lo que también ha fortalecido a los principales jugadores. Tienen grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de cálculo, así como la capacidad de aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que ha llevado a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay 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 una solución en este contexto.
A pesar de la actual escasez y alto costo de la potencia de cálculo, las GPU no se están utilizando de manera plena. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar de integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan las cifras típicas 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 tasa de utilización de GPU es: 0-2%;
Tareas de producción generales (escritura, navegación simple): 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 recopilar e integrar estos recursos. Sin embargo, la economía criptográfica y la tecnología de blockchain podrían ser la solución ideal para este desafío. La economía criptográfica construye un mercado global muy eficiente, y gracias a su economía de tokens única y a la característica de no tener un sistema centralizado, la fijación de precios de los recursos, su circulación y la correspondencia entre la oferta y la demanda en el mercado son extremadamente eficientes.
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el avance de la capacidad de cómputo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, el modelo de computación ha pasado por múltiples transformaciones. Desde grandes computadoras hasta laptops ligeras, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de capacidad de cómputo, el umbral para obtener capacidad de cómputo está disminuyendo gradualmente. Antes de la llegada de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir servidores por sí mismas y actualizarlos constantemente con la innovación tecnológica, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que los clientes alquilan servidores y acceden 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 de este campo. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha transformado por completo el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Antes, las personas necesitaban comprar sus propios equipos de potencia para satisfacer sus necesidades de cálculo; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de cálculo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Dado que los sistemas tradicionales centralizados están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar cierto grado de latencia. Aunque la latencia puede ser optimizada, debido a la limitación de la velocidad de la luz, la latencia nunca puede ser completamente superada.
Sin embargo, industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia extremadamente bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios. Así, cada vez más centros de datos pequeños se están ubicando alrededor de los usuarios, lo que se conoce como computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure generalmente requiere varias semanas, y modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores suelen tener que firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdida de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo distribuidas permiten 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, junto con los subsidios en tokens de los proveedores de protocolos de red hacia los proveedores de chips y poder de cómputo, la red de poder de cómputo distribuido podría ofrecer un poder de cómputo más económico.
Anticensura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron problemas de cumplimiento como el GDPR y HIPAA durante las fases de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartir datos y compartir resultados.
Con el avance continuo de la IA y el desequilibrio persistente 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 de criptomonedas, los proveedores de GPU obtendrán más ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a entrar en este mercado, formando un efecto de rueda de retroalimentación 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 único proveedor de chips casi no puede completar de forma 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 a través de métodos de paralelización para reducir el tiempo total de finalización y aumentar la capacidad de cálculo 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 dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran cantidad de capital invertido en la investigación de ASIC (circuito integrado 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 descentralizada.
Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en costos, entonces el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría regresar al mercado. Esto resultará en un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube de Descentralización.
3. Riesgo regulatorio
Dado que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, puede haber 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 la cambian fácilmente. La elección entre una plataforma de Descentralización o una plataforma centralizada es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma de Descentralización tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de cómputo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y flujos de ingresos en efectivo estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en el renderizado de juegos y la IA en este ciclo, y calcularé la posible valoración después de la salida al mercado, basándome en los proyectos de IA y computación distribuida actuales en el mismo sector.
Resumen del proyecto 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, agregando y redistribuyendo de manera inteligente nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave del proyecto es el pool de recursos, que reúne a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizados bajo una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes globales. Una de las características 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 inactivos participar en la red durante el tiempo de inactividad, aumentando así la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los dispositivos.
La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:
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, actuando como un punto final virtual, ejecutando y renderizando aplicaciones. Esto transfiere la carga de trabajo de los dispositivos locales al contenedor.
Comprobador (Checker): Los nodos comprobadores aseguran la integridad y la calidad del servicio de la red Aethir al verificar los contenedores y sus procesos de servicio. Después de completar la tarea, el nodo comprobador firma los resultados con su clave privada y los envía al árbitro. El árbitro recibirá 2N+1 resultados de cada contenedor, y cada nodo que proporcione un resultado igual al de la mayoría recibirá recompensas en tokens.
Indexador (Indexer): Como el núcleo de la red Aethir, el indexador empareja a los consumidores con los contenedores adecuados, asegurando un inicio rápido de aplicaciones y servicios en la nube. El objetivo es proporcionar un servicio de "nivel de segundos" - la transición desde la solicitud del consumidor hasta la entrega real (por ejemplo, la solicitud del jugador hasta la pantalla del juego) debe ocurrir en el menor tiempo posible. Esto requiere señales claras y una programación eficiente. Para mantener la Descentralización y mejorar la experiencia del usuario, el indexador se elige aleatoriamente, con el fin de reducir el riesgo de fraude potencial y la latencia de las señales.
 y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
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ColdWalletGuardian
· hace17h
Otra vez en la computación en la nube, ¿cuándo podremos dejar de competir?
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OnlyOnMainnet
· 08-08 03:48
Jaja, web3 definitivamente necesita que la IA lo impulse.
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NFTRegretDiary
· 08-08 03:47
Hay números que dicen números, suena misterioso.
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GmGmNoGn
· 08-08 03:46
Este proyecto To the moon es demasiado irracional.
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OnChain_Detective
· 08-08 03:43
hmm el análisis de patrones muestra una alta correlación con las estafas de lavado en la nube... mantente alerta familia
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CommunityLurker
· 08-08 03:41
La computación en la nube ha hecho algo en esta ola.
Aethir: Un nuevo talento en la computación en la nube descentralizada que combina la renderización de juegos y la IA.
Explicación detallada de Aethir: un jugador de poder en la computación en la nube descentralizada con tres pistas.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de unos pocos grandes inventos y avances científicos. Cada avance tecnológico crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos de gran magnitud en la historia de la humanidad, que han transformado por completo la faz de la sociedad humana, trayendo consigo una productividad y un cambio en el estilo de vida sin precedentes. Ahora, ya no podemos regresar a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y de los carros de caballos para el envío de cartas. Con el nacimiento de los grandes modelos de lenguaje, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
Los grandes modelos de lenguaje están liberando poco a poco la inteligencia humana, permitiendo que las personas dediquen su energía e inteligencia limitadas a un pensamiento y práctica más creativos, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a los grandes modelos de lenguaje como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por su gran progreso en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha aclarado las reglas del crecimiento de capacidades en la evolución de los grandes modelos de lenguaje: es decir, al ampliar constantemente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo, y, en condiciones de potencia de cálculo suficiente, este proceso aún no muestra un límite temporal.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y a la conversación; por el contrario, esto es solo el principio. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de comprender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora que libera un espacio de imaginación infinito. La gente puede aprovechar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en diversos campos tecnológicos interconectados, los grandes modelos de lenguaje ya están mostrando su valía. Desde la producción de videos y la creación artística en las humanidades, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en los campos de alta tecnología, se avecinan cambios radicales.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos poseen recursos abundantes, mientras que los desarrolladores emergentes enfrentan barreras de entrada debido a la escasez 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. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeña un papel crucial.
En el rápido desarrollo del campo de la inteligencia artificial, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica la funcionalidad y los resultados 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 conjuntos de datos básicos completos y una gran capacidad de cálculo para entrenar modelos de IA efectivos. Y estos recursos están principalmente en manos de gigantes de la industria como NVIDIA, Google, Microsoft y Amazon Web Services.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada han impedido que más desarrolladores ingresen, lo que también ha fortalecido a los principales jugadores. Tienen grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de cálculo, así como la capacidad de aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que ha llevado a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay 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 una solución en este contexto.
A pesar de la actual escasez y alto costo de la potencia de cálculo, las GPU no se están utilizando de manera plena. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar de integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan las cifras típicas 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):
Los datos anteriores indican que la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo Web2 no hay medidas efectivas para recopilar e integrar estos recursos. Sin embargo, la economía criptográfica y la tecnología de blockchain podrían ser la solución ideal para este desafío. La economía criptográfica construye un mercado global muy eficiente, y gracias a su economía de tokens única y a la característica de no tener un sistema centralizado, la fijación de precios de los recursos, su circulación y la correspondencia entre la oferta y la demanda en el mercado son extremadamente eficientes.
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el avance de la capacidad de cómputo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, el modelo de computación ha pasado por múltiples transformaciones. Desde grandes computadoras hasta laptops ligeras, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de capacidad de cómputo, el umbral para obtener capacidad de cómputo está disminuyendo gradualmente. Antes de la llegada de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir servidores por sí mismas y actualizarlos constantemente con la innovación tecnológica, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que los clientes alquilan servidores y acceden 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 de este campo. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha transformado por completo el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Antes, las personas necesitaban comprar sus propios equipos de potencia para satisfacer sus necesidades de cálculo; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de cálculo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Dado que los sistemas tradicionales centralizados están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar cierto grado de latencia. Aunque la latencia puede ser optimizada, debido a la limitación de la velocidad de la luz, la latencia nunca puede ser completamente superada.
Sin embargo, industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia extremadamente bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios. Así, cada vez más centros de datos pequeños se están ubicando alrededor de los usuarios, lo que se conoce como computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure generalmente requiere varias semanas, y modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores suelen tener que firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdida de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo distribuidas permiten 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, junto con los subsidios en tokens de los proveedores de protocolos de red hacia los proveedores de chips y poder de cómputo, la red de poder de cómputo distribuido podría ofrecer un poder de cómputo más económico.
Anticensura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron problemas de cumplimiento como el GDPR y HIPAA durante las fases de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartir datos y compartir resultados.
Con el avance continuo de la IA y el desequilibrio persistente 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 de criptomonedas, los proveedores de GPU obtendrán más ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a entrar en este mercado, formando un efecto de rueda de retroalimentación 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 único proveedor de chips casi no puede completar de forma 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 a través de métodos de paralelización para reducir el tiempo total de finalización y aumentar la capacidad de cálculo 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 dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran cantidad de capital invertido en la investigación de ASIC (circuito integrado 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 descentralizada.
Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en costos, entonces el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría regresar al mercado. Esto resultará en un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube de Descentralización.
3. Riesgo regulatorio
Dado que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, puede haber 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 la cambian fácilmente. La elección entre una plataforma de Descentralización o una plataforma centralizada es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma de Descentralización tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de cómputo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y flujos de ingresos en efectivo estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en el renderizado de juegos y la IA en este ciclo, y calcularé la posible valoración después de la salida al mercado, basándome en los proyectos de IA y computación distribuida actuales en el mismo sector.
Resumen del proyecto 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, agregando y redistribuyendo de manera inteligente nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave del proyecto es el pool de recursos, que reúne a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizados bajo una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes globales. Una de las características 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 inactivos participar en la red durante el tiempo de inactividad, aumentando así la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los dispositivos.
La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:
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, actuando como un punto final virtual, ejecutando y renderizando aplicaciones. Esto transfiere la carga de trabajo de los dispositivos locales al contenedor.
Comprobador (Checker): Los nodos comprobadores aseguran la integridad y la calidad del servicio de la red Aethir al verificar los contenedores y sus procesos de servicio. Después de completar la tarea, el nodo comprobador firma los resultados con su clave privada y los envía al árbitro. El árbitro recibirá 2N+1 resultados de cada contenedor, y cada nodo que proporcione un resultado igual al de la mayoría recibirá recompensas en tokens.
Indexador (Indexer): Como el núcleo de la red Aethir, el indexador empareja a los consumidores con los contenedores adecuados, asegurando un inicio rápido de aplicaciones y servicios en la nube. El objetivo es proporcionar un servicio de "nivel de segundos" - la transición desde la solicitud del consumidor hasta la entrega real (por ejemplo, la solicitud del jugador hasta la pantalla del juego) debe ocurrir en el menor tiempo posible. Esto requiere señales claras y una programación eficiente. Para mantener la Descentralización y mejorar la experiencia del usuario, el indexador se elige aleatoriamente, con el fin de reducir el riesgo de fraude potencial y la latencia de las señales.
![Explicación detallada de Aethir: jugador de poder en la Descentralización de computación en la nube con triple pista](