AI и DePIN: восхождение децентрализованных GPU сетей

С развитием ИИ и Децентрализация, оба направления становятся популярными трендами в области Web3, их пересечение формирует новый рынок. Сеть DePIN приносит практическую ценность для ИИ, предоставляя вычислительные ресурсы, особенно на фоне нехватки GPU. В отличие от традиционных облачных услуг, DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное решение, используя токенизированные стимулы для вкладов ресурсов. В этой статье будут рассмотрены несколько основных проектов AI DePIN и их особенности.

! Пересечение AI и DePIN

Обзор сети AI DePIN

Render является пионером P2P GPU-сети, изначально сосредоточенной на графической визуализации, а затем расширившейся до задач AI-вычислений. Его GPU-сеть уже используется многими развлекательными компаниями и сотрудничает с такими как Stability AI.

Akash позиционируется как "супероблако" для традиционных облачных платформ, поддерживающее хранение, GPU и CPU вычисления. Его AkashML может запускать множество моделей на Hugging Face, на платформе уже размещено несколько известных ИИ-приложений.

io.net предоставляет специализированные распределенные облачные кластеры GPU для ИИ и МЛ. Его IO-SDK совместим с основными фреймворками и поддерживает быстрое создание различных типов кластеров.

Gensyn сосредоточен на вычислениях в области машинного обучения и глубокого обучения, использует инновационный механизм верификации для повышения эффективности. Его сеть может быть использована для дообучения предобученных базовых моделей.

Aethir предоставляет корпоративные GPU, в основном обслуживающие вычислительно интенсивные области, такие как ИИ, МЛ, облачные игры и т.д. Оптимизирует качество обслуживания путем настройки расположения ресурсов.

Phala Network как уровень выполнения Web3 AI-решений использует доверенную среду выполнения (TEE) для решения вопросов конфиденциальности. Его AI-агентские контракты могут получать доступ к нескольким ведущим языковым моделям.

! Пересечение AI и DePIN

Сравнение проектов

Различия между проектами заключаются в аппаратном обеспечении, бизнес-ориентированности, типах задач ИИ, механизмах ценообразования, блокчейне, конфиденциальности данных и безопасности. Большинство проектов теперь поддерживают кластеры GPU для достижения параллельных вычислений, что имеет решающее значение для обучения сложных моделей ИИ.

В области конфиденциальности данных большинство проектов используют какую-либо форму шифрования данных. io.net внедряет полностью гомоморфное шифрование, в то время как Phala Network использует TEE для дальнейшего повышения защиты конфиденциальности.

Чтобы обеспечить качество вычислений, несколько проектов ввели механизмы доказательства выполнения и проверки качества. Например, Gensyn и Aethir генерируют доказательства выполнения работы и проводят проверку качества.

! Пересечение AI и DePIN

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

! Пересечение AI и DePIN

! Пересечение ИИ и DePIN

Аппаратная статистика

Количество и типы GPU между проектами значительно различаются. io.net и Aethir имеют много высокопроизводительных GPU(H100/A100), что делает их более подходящими для вычислений с крупными моделями. Стоимость децентрализованных GPU-сервисов, как правило, ниже, чем централизованных, но могут быть ограничения по памяти и связи.

Некоторые проекты также предлагают ресурсы потребительских GPU/CPU, которые могут использоваться для менее масштабных задач ИИ, предоставляя разработчикам больше возможностей.

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

Заключение

Несмотря на то, что в области AI DePIN все еще существуют проблемы, быстрое увеличение объема задач и количества оборудования подчеркивает рыночный спрос. Эти децентрализованные GPU-сети, как ожидается, сыграют важную роль на рынке AI стоимостью в триллионы долларов в будущем, предоставляя разработчикам экономически эффективные альтернативы вычислениям.

! Пересечение AI и DePIN