Explicação detalhada sobre Aethir: um jogador de computação em nuvem descentralizada com três trilhos.
As mudanças no progresso do desenvolvimento da sociedade humana geralmente são realizadas por algumas invenções científicas e avanços extremamente grandiosos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são grandes avanços tecnológicos na história da humanidade, que mudaram radicalmente a face da sociedade humana, trazendo uma mudança sem precedentes na produtividade e nos estilos de vida. Agora, não podemos mais voltar à era da iluminação com lâmpadas a petróleo e do transporte de cartas por carroças. Com o surgimento de grandes modelos de linguagem, a humanidade entrou em uma nova grande era.
Os grandes modelos de linguagem estão libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativas, levando a humanidade a um mundo mais eficiente.
Vemos os grandes modelos de linguagem como mais uma grande quebra tecnológica que muda o mundo, não apenas por causa dos enormes avanços na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução dos grandes modelos de linguagem, descobriu as leis do crescimento das capacidades - ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível melhorar exponencialmente as capacidades do modelo, e, com potência computacional suficiente, esse processo ainda não apresenta um limite à vista.
As aplicações dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e à conversa; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de compreender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver várias funcionalidades disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos intersecionais, os grandes modelos de linguagem já estão a mostrar o seu potencial. Desde a produção de vídeos e a criação artística em áreas humanas, até ao desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em áreas de tecnologia dura, certamente teremos mudanças radicais.
Nesta era, a potência de cálculo é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a dominarem recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à falta de recursos de cálculo. Na nova era da IA, a potência de cálculo é poder, e quem domina a potência de cálculo possui a capacidade de mudar o mundo. A GPU, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenha um papel crucial neste contexto.
No campo da inteligência artificial em rápido desenvolvimento, devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência envolve as funções e saídas do modelo de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que abrange algoritmos de aprendizado de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se os desenvolvedores quiserem obter inferências de alta qualidade, precisam de um conjunto de dados abrangente e de uma enorme capacidade de computação para treinar modelos de IA eficazes. E esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria como a NVIDIA, Google, Microsoft e Amazon Web Services.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, e fazem com que os principais players se tornem cada vez mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma vasta capacidade computacional, com a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que leva a barreiras de indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há alguma solução para reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada do setor, adotando tecnologia de blockchain. A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída é exatamente essa solução que nos é oferecida neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão a ser totalmente aproveitadas. Isso se deve principalmente à ausência de uma maneira pronta de integrar essa capacidade de computação descentralizada e operá-la de forma comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras classes, ou seja, ocioso (acabou de iniciar o sistema operacional Windows):
A utilização da GPU é: 0-2%;
Tarefas de produção geral (escrita, navegação simples): 0-15%;
Reprodução de vídeo: 15-35%.
Os dados acima indicam que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a economia criptográfica e a tecnologia blockchain podem ser a solução ideal para este desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global altamente eficiente, e devido à sua estrutura de token única e às características de sistema não centralizado, a precificação, a circulação de recursos e o ajuste entre oferta e demanda no mercado são extremamente eficientes.
O desenvolvimento da IA está a influenciar o futuro da humanidade, e o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde computadores grandes e pesados até laptops leves, desde a compra de servidores centralizados até o aluguel de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está a ser gradualmente reduzida. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas precisavam adquirir servidores por conta própria e atualizar constantemente com o avanço da tecnologia, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o cliente aluga servidores, acessando-os remotamente e pagando de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo deste setor. Servidores virtualizados podem dividir um poderoso servidor em servidores muito pequenos para locação, além de permitir a alocação dinâmica de vários recursos.
Este modelo transformou completamente o cenário comercial da indústria de poder computacional. Antigamente, as pessoas precisavam comprar suas próprias instalações de poder computacional para atender às suas necessidades de poder. Mas agora, basta pagar um aluguel no site para desfrutar de serviços de poder computacional de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à distância excessiva dos sistemas centralizados tradicionais em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, a latência nunca pode ser totalmente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm requisitos de latência extremamente baixos, por isso é necessário mover os servidores de computação em nuvem para mais perto dos utilizadores, resultando na instalação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos utilizadores, que é a computação de borda.
Em comparação com os provedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem Descentralização residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: O acesso a chips de computação em plataformas de provedores de serviços em nuvem, como AWS, GCP ou Azure, geralmente leva várias semanas e modelos de GPU de alto desempenho, como A100 e H100, frequentemente estão em falta. Além disso, para obter capacidade de computação, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo uma certa flexibilidade. Em comparação, plataformas de computação distribuída podem acessar a capacidade de computação a qualquer momento e oferecem opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preço mais baixo: Devido à utilização de chips ociosos, e somando-se os subsídios em tokens que as partes da rede de protocolo oferecem a fornecedores de chips e poder computacional, a rede de poder computacional distribuído pode oferecer um poder computacional mais barato.
Resistência à censura: Alguns sistemas Web3 não se posicionam como sistemas sem permissão. Eles lidaram com questões de conformidade como o GDPR e o HIPAA nas fases de lançamento de GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados.
Com o avanço adicional da IA e a contínua desarmonia entre a oferta e a procura de GPUs, mais desenvolvedores serão impulsionados a migrar para plataformas de computação em nuvem descentralizada. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento nos preços dos tokens criptográficos, os fornecedores de GPUs irão gerar mais receita, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrar neste mercado, formando um efeito de roda positiva.
Desafios técnicos
1. Problema de paralelização
Plataformas de computação distribuída normalmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue completar de forma independente tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meios de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir as tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizado profundo), dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com o grande investimento de capital na pesquisa de ASIC (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) e novas invenções como as Unidades de Processamento de Tensores (TPU), pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode voltar a ser acessível. Isso resultará em um aumento da oferta de GPUs, afetando assim o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste momento, os utilizadores de plataformas de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não mudam facilmente. A utilização de uma plataforma Descentralização ou centralizada, o preço é apenas um dos fatores a considerar; estes utilizadores valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma Descentralização tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade de computação estável e suficiente, será mais fácil conquistar a preferência desses clientes, estabelecendo uma relação de colaboração a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
A seguir, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e na IA nesta rodada de financiamento, e calcular a possível avaliação após a listagem com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente no mercado que estão no mesmo setor.
Visão Geral do Projeto Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente novas e ociosas GPUs provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuidores de poder computacional descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma grande característica do pool de recursos é que os provedores de GPU podem conectar ou desconectar livremente da rede, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a taxa de utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas centrais:
Container (Container): A principal função do container é oferecer serviços de renderização remota em tempo real, proporcionando uma experiência de "zero latência". O container é o local real da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicativos. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Checker (Verificador): O nó verificador assegura a integridade e a qualidade do serviço da rede Aethir, verificando os Containers e os seus processos de serviço. Após completar a tarefa, o nó verificador assina o resultado com a sua chave privada e transmite o resultado ao árbitro. O árbitro receberá 2N+1 resultados de cada container, e cada nó que fornecer um resultado igual à maioria receberá uma recompensa em tokens.
Indexador (Indexer): Como o núcleo da rede Aethir, o indexador combina consumidores com contêineres adequados, garantindo o rápido lançamento de aplicações e serviços em nuvem. O objetivo é fornecer um serviço de "nível de segundos" - a transição do pedido do consumidor até a entrega real (por exemplo, o pedido do jogador até a tela do jogo) deve ocorrer no menor tempo possível. Isso requer sinais concisos e agendamento eficiente. Para manter a Descentralização e melhorar a experiência do usuário, o indexador é escolhido aleatoriamente, para reduzir os riscos potenciais de fraude do indexador e a latência do sinal.
 e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
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ColdWalletGuardian
· 3h atrás
Mais uma vez a fazer computação em nuvem. Quando é que vamos parar de nos esforçar tanto?
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OnlyOnMainnet
· 14h atrás
Hehe, o web3 realmente precisa da IA para decolar.
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NFTRegretDiary
· 14h atrás
Há números que falam, soa misterioso
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GmGmNoGn
· 14h atrás
Este projeto Até à lua é demasiado irracional.
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OnChain_Detective
· 14h atrás
hmm a análise de padrões mostra uma alta correlação com fraudes de lavagem na nuvem... mantenham-se vigilantes família
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CommunityLurker
· 14h atrás
A computação em nuvem está a fazer ondas.
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MissedAirdropBro
· 14h atrás
Mais uma oportunidade perdida para o código da riqueza?
Aethir: uma nova estrela na computação em nuvem descentralizada que equilibra renderização de jogos e IA
Explicação detalhada sobre Aethir: um jogador de computação em nuvem descentralizada com três trilhos.
As mudanças no progresso do desenvolvimento da sociedade humana geralmente são realizadas por algumas invenções científicas e avanços extremamente grandiosos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são grandes avanços tecnológicos na história da humanidade, que mudaram radicalmente a face da sociedade humana, trazendo uma mudança sem precedentes na produtividade e nos estilos de vida. Agora, não podemos mais voltar à era da iluminação com lâmpadas a petróleo e do transporte de cartas por carroças. Com o surgimento de grandes modelos de linguagem, a humanidade entrou em uma nova grande era.
Os grandes modelos de linguagem estão libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativas, levando a humanidade a um mundo mais eficiente.
Vemos os grandes modelos de linguagem como mais uma grande quebra tecnológica que muda o mundo, não apenas por causa dos enormes avanços na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução dos grandes modelos de linguagem, descobriu as leis do crescimento das capacidades - ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível melhorar exponencialmente as capacidades do modelo, e, com potência computacional suficiente, esse processo ainda não apresenta um limite à vista.
As aplicações dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e à conversa; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de compreender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver várias funcionalidades disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos intersecionais, os grandes modelos de linguagem já estão a mostrar o seu potencial. Desde a produção de vídeos e a criação artística em áreas humanas, até ao desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em áreas de tecnologia dura, certamente teremos mudanças radicais.
Nesta era, a potência de cálculo é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a dominarem recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à falta de recursos de cálculo. Na nova era da IA, a potência de cálculo é poder, e quem domina a potência de cálculo possui a capacidade de mudar o mundo. A GPU, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenha um papel crucial neste contexto.
No campo da inteligência artificial em rápido desenvolvimento, devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência envolve as funções e saídas do modelo de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que abrange algoritmos de aprendizado de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se os desenvolvedores quiserem obter inferências de alta qualidade, precisam de um conjunto de dados abrangente e de uma enorme capacidade de computação para treinar modelos de IA eficazes. E esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria como a NVIDIA, Google, Microsoft e Amazon Web Services.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, e fazem com que os principais players se tornem cada vez mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma vasta capacidade computacional, com a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que leva a barreiras de indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há alguma solução para reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada do setor, adotando tecnologia de blockchain. A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída é exatamente essa solução que nos é oferecida neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão a ser totalmente aproveitadas. Isso se deve principalmente à ausência de uma maneira pronta de integrar essa capacidade de computação descentralizada e operá-la de forma comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras classes, ou seja, ocioso (acabou de iniciar o sistema operacional Windows):
Os dados acima indicam que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a economia criptográfica e a tecnologia blockchain podem ser a solução ideal para este desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global altamente eficiente, e devido à sua estrutura de token única e às características de sistema não centralizado, a precificação, a circulação de recursos e o ajuste entre oferta e demanda no mercado são extremamente eficientes.
O desenvolvimento da IA está a influenciar o futuro da humanidade, e o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde computadores grandes e pesados até laptops leves, desde a compra de servidores centralizados até o aluguel de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está a ser gradualmente reduzida. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas precisavam adquirir servidores por conta própria e atualizar constantemente com o avanço da tecnologia, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o cliente aluga servidores, acessando-os remotamente e pagando de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo deste setor. Servidores virtualizados podem dividir um poderoso servidor em servidores muito pequenos para locação, além de permitir a alocação dinâmica de vários recursos.
Este modelo transformou completamente o cenário comercial da indústria de poder computacional. Antigamente, as pessoas precisavam comprar suas próprias instalações de poder computacional para atender às suas necessidades de poder. Mas agora, basta pagar um aluguel no site para desfrutar de serviços de poder computacional de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à distância excessiva dos sistemas centralizados tradicionais em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, a latência nunca pode ser totalmente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm requisitos de latência extremamente baixos, por isso é necessário mover os servidores de computação em nuvem para mais perto dos utilizadores, resultando na instalação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos utilizadores, que é a computação de borda.
Em comparação com os provedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem Descentralização residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: O acesso a chips de computação em plataformas de provedores de serviços em nuvem, como AWS, GCP ou Azure, geralmente leva várias semanas e modelos de GPU de alto desempenho, como A100 e H100, frequentemente estão em falta. Além disso, para obter capacidade de computação, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo uma certa flexibilidade. Em comparação, plataformas de computação distribuída podem acessar a capacidade de computação a qualquer momento e oferecem opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preço mais baixo: Devido à utilização de chips ociosos, e somando-se os subsídios em tokens que as partes da rede de protocolo oferecem a fornecedores de chips e poder computacional, a rede de poder computacional distribuído pode oferecer um poder computacional mais barato.
Resistência à censura: Alguns sistemas Web3 não se posicionam como sistemas sem permissão. Eles lidaram com questões de conformidade como o GDPR e o HIPAA nas fases de lançamento de GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados.
Com o avanço adicional da IA e a contínua desarmonia entre a oferta e a procura de GPUs, mais desenvolvedores serão impulsionados a migrar para plataformas de computação em nuvem descentralizada. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento nos preços dos tokens criptográficos, os fornecedores de GPUs irão gerar mais receita, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrar neste mercado, formando um efeito de roda positiva.
Desafios técnicos
1. Problema de paralelização
Plataformas de computação distribuída normalmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue completar de forma independente tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meios de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir as tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizado profundo), dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com o grande investimento de capital na pesquisa de ASIC (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) e novas invenções como as Unidades de Processamento de Tensores (TPU), pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode voltar a ser acessível. Isso resultará em um aumento da oferta de GPUs, afetando assim o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste momento, os utilizadores de plataformas de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não mudam facilmente. A utilização de uma plataforma Descentralização ou centralizada, o preço é apenas um dos fatores a considerar; estes utilizadores valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma Descentralização tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade de computação estável e suficiente, será mais fácil conquistar a preferência desses clientes, estabelecendo uma relação de colaboração a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
A seguir, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e na IA nesta rodada de financiamento, e calcular a possível avaliação após a listagem com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente no mercado que estão no mesmo setor.
Visão Geral do Projeto Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente novas e ociosas GPUs provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuidores de poder computacional descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma grande característica do pool de recursos é que os provedores de GPU podem conectar ou desconectar livremente da rede, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a taxa de utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas centrais:
Container (Container): A principal função do container é oferecer serviços de renderização remota em tempo real, proporcionando uma experiência de "zero latência". O container é o local real da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicativos. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Checker (Verificador): O nó verificador assegura a integridade e a qualidade do serviço da rede Aethir, verificando os Containers e os seus processos de serviço. Após completar a tarefa, o nó verificador assina o resultado com a sua chave privada e transmite o resultado ao árbitro. O árbitro receberá 2N+1 resultados de cada container, e cada nó que fornecer um resultado igual à maioria receberá uma recompensa em tokens.
Indexador (Indexer): Como o núcleo da rede Aethir, o indexador combina consumidores com contêineres adequados, garantindo o rápido lançamento de aplicações e serviços em nuvem. O objetivo é fornecer um serviço de "nível de segundos" - a transição do pedido do consumidor até a entrega real (por exemplo, o pedido do jogador até a tela do jogo) deve ocorrer no menor tempo possível. Isso requer sinais concisos e agendamento eficiente. Para manter a Descentralização e melhorar a experiência do usuário, o indexador é escolhido aleatoriamente, para reduzir os riscos potenciais de fraude do indexador e a latência do sinal.
![Detalhes sobre Aethir: Um jogador de computação em nuvem descentralizada com três trilhas](