Aethir : un acteur de cloud computing décentralisé avec des compétences sur trois fronts.

Le développement et les progrès des grands modèles LLM et de l'IA sont des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité. L'humanité est désormais entrée dans l'ère de l'IA, où la "puissance de calcul" est la ressource la plus rare.

La tendance du développement de la puissance de calcul est le calcul en périphérie, cette méthode de calcul peut efficacement réduire la latence physique et devenir la pierre angulaire du développement des industries à faible latence comme le métavers ; le cloud computing décentralisé et distribué possède des avantages en termes de flexibilité, de prix bas et de résistance à la censure, son avenir de développement est très prometteur.

Aethir est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui fournit des services de calcul de niveau entreprise aux entreprises de jeux, d'intelligence artificielle, etc., en rassemblant des GPU à haute puissance de calcul comme les H100.

Aethir a déjà établi des partenariats avec des projets de premier plan dans le secteur du cloud computing tels qu'io.net et Theta, ainsi qu'avec plusieurs studios de jeux de premier plan et entreprises de télécommunications, avec une prévision de revenus annuels récurrents (ARR) dépassant 20 millions de dollars au premier trimestre 2024.

Aethir Edge a considérablement réduit le seuil d'entrée pour les utilisateurs ordinaires souhaitant vendre leur puissance de calcul excédentaire, et a grandement étendu la portée géographique du réseau Aethir.

Aethir a déjà obtenu 8 millions de dollars grâce à la vente de NFT de nœuds de vérification, prouvant que l'avenir de son projet et son modèle économique sont très attrayants pour un large public.

Le coût d'utilisation horaire du A100 du réseau Aethir est nettement inférieur à celui des autres concurrents, offrant un avantage compétitif évident.

Développement de la société humaine et progrès technologique

Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé par quelques grandes inventions et avancées scientifiques. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.

La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité, elles ont radicalement changé le visage de la société humaine et ont apporté des transformations sans précédent de la productivité et des modes de vie. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des diligence pour transmettre des lettres. Avec la naissance de GPT, l'humanité entre dans une nouvelle grande ère.

LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à une réflexion et une pratique plus créatives, entrant ainsi dans un monde plus efficace.

Nous considérons GPT comme une autre percée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès de GPT dans la compréhension et la génération du langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris, au cours de l'évolution de GPT, les règles de croissance des capacités des grands modèles de langage - c'est-à-dire qu'en élargissant continuellement les paramètres du modèle et les données d'entraînement, on peut améliorer les capacités du modèle LLM de manière exponentielle, et dans des conditions de puissance de calcul suffisantes, ce processus ne montre pas encore de limites.

Les applications des grands modèles de langage ne se limitent pas seulement à comprendre le langage humain et à dialoguer, au contraire, cela n'est que le début. Une fois que la machine possède la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent tirer parti de cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités perturbatrices.

Actuellement, dans divers domaines technologiques croisés, les modèles LLM commencent à faire leurs preuves. Des domaines humanistes comme la production vidéo et la création artistique, jusqu'aux domaines de haute technologie tels que le développement de médicaments et la biotechnologie, des changements révolutionnaires sont inévitables.

Dans cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grandes entreprises technologiques contrôlant des ressources abondantes, tandis que les nouveaux développeurs font face à des barrières à l'entrée dues à un manque de ressources de calcul. Dans la nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul équivaut à de la force, et ceux qui maîtrisent cette puissance ont le pouvoir de changer le monde. Les GPU, en tant que pierre angulaire de l'apprentissage profond et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial dans ce contexte.

Dans le domaine en rapide développement de l'intelligence artificielle (IA), nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement des modèles et le raisonnement. Le raisonnement concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles IA, tandis que l'entraînement comprend le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, y compris les algorithmes d'apprentissage automatique, les ensembles de données et la puissance de calcul.

Prenons l'exemple de GPT-4. Si les développeurs souhaitent obtenir des raisonnements de haute qualité, ils doivent disposer d'un ensemble de données de base complet et d'une immense capacité de calcul pour entraîner un modèle d'IA efficace. Ces ressources sont principalement concentrées entre les mains de géants de l'industrie tels qu'NVIDIA, Google, Microsoft et certaines plateformes de cloud computing.

Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs d'entrer, renforçant ainsi la position des principaux acteurs. Ils disposent de grands ensembles de données de base et d'une puissance de calcul importante, avec la capacité d'augmenter continuellement leur échelle et de réduire leurs coûts, ce qui rend les barrières à l'entrée encore plus solides.

Mais nous ne pouvons nous empêcher de nous demander s'il existe une solution pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie grâce à l'adoption de la technologie blockchain ? La réponse est oui. La décentralisation du cloud computing distribué nous offre une telle solution dans ce contexte.

Avantages de l'informatique en nuage décentralisée et distribuée

Malgré le fait que la puissance de calcul soit actuellement coûteuse et rare, les GPU ne sont pas pleinement exploités. Cela est principalement dû à l'absence d'un moyen prêt à l'emploi pour intégrer ces puissances de calcul décentralisées et les faire fonctionner de manière commerciale. Voici des chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :

La plupart des appareils de consommation équipés de GPU appartiennent aux trois premières catégories, c'est-à-dire inactifs (venant de démarrer dans le système d'exploitation Windows) :

• Le taux d'utilisation du GPU est de : 0-2 % ;
• Tâches de production générales (écriture, navigation simple) : 0-15 % ;
• Lecture vidéo : 15 - 35 %.

Les données ci-dessus montrent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et dans le monde de Web2, il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources. Cependant, la Crypto et l'économie de la blockchain pourraient bien être le remède à ce défi. L'économie crypto construit un marché mondial très efficace, grâce à une économie de jetons unique et à la caractéristique d'un système sans centre, la tarification des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande sur le marché sont extrêmement efficaces.

Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années quarante, les modes de calcul ont connu plusieurs réformes. Des ordinateurs lourds aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul est progressivement abaissé. Avant l'émergence du cloud computing, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et les mettre à jour en fonction des innovations technologiques, mais l'apparition du cloud computing a complètement changé ce modèle.

Le concept de base de l'informatique en nuage est que le demandeur loue des serveurs, accède à distance et paie en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont bouleversées par l'informatique en nuage. Dans le domaine de l'informatique en nuage, la technologie de virtualisation est au cœur de ce domaine. Les serveurs virtualisés peuvent diviser un serveur puissant en petits serveurs et les louer, tout en pouvant mobiliser dynamiquement diverses ressources.

Ce modèle a complètement transformé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Autrefois, les gens devaient acheter leurs propres installations de puissance de calcul pour satisfaire leurs besoins en puissance ; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site web pour bénéficier de services de puissance de calcul de haute qualité. L'avenir du développement du cloud computing est l'informatique de périphérie. En raison de la distance trop grande entre les utilisateurs et les systèmes traditionnels centralisés, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, en raison des limites de la vitesse de la lumière, elle ne pourra jamais être complètement surmontée.

Cependant, les nouveaux secteurs tels que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles, c'est pourquoi il est nécessaire de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs, entraînant ainsi l'implantation de plus en plus de petits centres de données autour des utilisateurs, c'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.

Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul en nuage centralisée, les avantages du cloud computing décentralisé résident principalement dans :

• Accessibilité et flexibilité : Obtenir un accès aux puces de calcul sur des plateformes de fournisseurs de services cloud telles que某云计算平台, 某云计算平台 ou 某云计算平台 nécessite généralement plusieurs semaines, et des modèles de GPU haute performance, comme l'A100 et l'H100, sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir de la puissance de calcul, les consommateurs doivent généralement signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rend également l'opération des entreprises rigide, perdant ainsi une certaine flexibilité. En revanche, les plateformes de puissance de calcul décentralisée permettent d'accéder à la puissance de calcul à tout moment et offrent des choix matériels flexibles, avec une accessibilité accrue.

• Prix plus bas : En raison de l'utilisation de puces inutilisées, et en ajoutant les subventions en tokens des fournisseurs de protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul décentralisé pourrait fournir une puissance de calcul à moindre coût.

• Résistance à la censure : Les systèmes Web3 comme io.net et Aethir ne se positionnent pas comme des systèmes sans autorisation. Ils ont traité des problèmes de conformité tels que le RGPD et la HIPAA lors des phases de mise en ligne des GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.

Avec le développement supplémentaire de l'IA et le déséquilibre continu entre l'offre et la demande de GPU, cela poussera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. De plus, pendant le marché haussier, en raison de l'augmentation des prix des tokens cryptographiques, les fournisseurs de GPU réaliseront plus de bénéfices, ce qui incitera davantage de fournisseurs de GPU à entrer sur ce marché, formant ainsi un effet de volant positif.

Problèmes techniques

1. Problème de parallélisation

Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces de longue traîne, ce qui signifie qu'un fournisseur de puces individuel ne peut pratiquement pas réaliser de manière indépendante des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.

Cependant, le processus de parallélisation fait face à une série de problèmes, y compris comment décomposer les tâches (en particulier pour les tâches d'apprentissage profond complexes), la dépendance des données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils.

2. Risque de substitution des nouvelles technologies

Avec l'afflux de capitaux dans la recherche sur les ASIC (circuits intégrés spécifiques) et des nouvelles inventions comme les unités de traitement de tenseurs (TPU), cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.

Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un équilibre en termes de coûts, alors le marché des GPU actuellement dominé par de grandes organisations d'IA pourrait revenir sur le marché. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.

3. Risque réglementaire

En raison du système de cloud computing décentralisé opérant dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut y avoir des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.

À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme sur le long terme et ne changent pas facilement. Que ce soit une plateforme décentralisée ou centralisée, le prix n'est qu'un facteur parmi d'autres, ces utilisateurs accordent une plus grande importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée dispose de capacités d'intégration puissantes et d'une capacité de calcul stable et suffisante, elle est plus susceptible d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et d'assurer un flux de revenus stable.

Dans ce qui suit, je vais présenter le nouveau projet de puissance de calcul décentralisée Aethir, qui se concentre sur le rendu de jeux et l'IA pendant ce cycle. Je vais également estimer la valorisation potentielle après son lancement en me basant sur les projets d'IA et de puissance de calcul décentralisée actuellement présents sur le marché.

Introduction à Aethir

Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégeant et en redistribuant intelligemment des GPU nouveaux et inutilisés provenant d'entreprises, de centres de données, d'activités de minage de cryptomonnaies et de consommateurs.

L'une des innovations clés de ce projet est le pool de ressources, qui regroupe les contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, offrant des services aux clients du monde entier. Une des grandes caractéristiques du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou centres de données disposant d'équipements inoccupés de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, augmentant la flexibilité des fournisseurs et le taux d'utilisation des équipements.

Le fonctionnement de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures essentielles :

• Conteneur (Container) : La fonction clé d'un conteneur est de fournir des services de rendu à distance en temps réel, offrant une expérience "sans latence". Le conteneur est le lieu réel du cloud computing,