Aethir: гравець у сфері децентралізованих хмарних обчислень з трьома напрямками

Розвиток і прогрес великих моделей LLM та ШІ є надзвичайно великим науково-технічним досягненням в історії людства, людство вступило в еру ШІ, в цьому новому світі "обчислювальна потужність" є найрідкіснішим ресурсом.

Тенденція розвитку обчислювальної потужності - це крайове обчислення, цей метод обчислень може ефективно знизити фізичні затримки і стати основою для розвитку таких галузей, як метасвіт, які потребують низької затримки; децентралізовані розподілені хмарні обчислення мають переваги гнучкості, низької ціни та стійкості до цензури, перспективи розвитку дуже широкі.

Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу на базі мережі Arbitrum, яка надає послуги обчислювальної потужності підприємствам, таким як ігри та штучний інтелект, шляхом об'єднання GPU з високими обчислювальними можливостями, такими як H100.

Aethir вже уклала угоди з провідними проектами хмарних обчислень в галузі, такими як io.net, Theta, а також з кількома провідними ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями. Очікується, що в першому кварталі 2024 року щорічний регулярний дохід (ARR) перевищить 20 мільйонів доларів США.

Aethir Edge значно знизив бар'єр для звичайних користувачів, які продають надлишкову обчислювальну потужність, і значно розширив географічне покриття мережі Aethir.

Aethir вже отримав 80 мільйонів доларів США від продажу NFT для перевірочних вузлів, що підтверджує привабливість його проекту та економічної моделі для широкої аудиторії користувачів.

Вартість використання A100 мережі Aethir щогодини значно нижча, ніж у інших конкурентів, що надає очевидну конкурентну перевагу.

Розвиток людського суспільства та технологічний прогрес

Зміни в процесі розвитку людського суспільства, як правило, є результатом кількох надзвичайно великих наукових винаходів і досягнень. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову еру, яка є більш ефективною та процвітаючою.

Промислова революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими науково-технічними досягненнями в історії людства, які кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли безпрецедентні зміни в продуктивності та способах життя. Тепер ми вже не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів за допомогою кінних повозок. З появою GPT людство вступило в іншу велику нову еру.

LLM поетапно звільняє людський інтелект, дозволяючи людям використовувати обмежені енергію та інтелект для більш творчого мислення та практики, люди вступають у більш ефективний світ.

Ми розглядаємо GPT як ще один технологічний прорив, що змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT у розумінні та генерації природної мови, а й тому, що людство в еволюції GPT розібралося в закономірностях зростання можливостей великих мовних моделей — а саме, що постійне розширення параметрів моделі та навчальних даних може призвести до експоненціального зростання можливостей LLM-моделей, і за наявності достатніх обчислювальних потужностей цей процес поки що не має перешкод.

Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогу, навпаки, це лише початок. Як тільки машина матиме здатність розуміти мову, це буде схоже на відкриття ящика Пандори, що звільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних руйнівних функцій.

Наразі, у різних перехресних технологічних сферах, моделі LLM вже активно реалізують свій потенціал. Від відеовиробництва, художнього творчості та інших гуманітарних сфер до розробки лікарських засобів, біотехнологій та інших жорстких технологічних галузей, безумовно, відбудуться кардинальні зміни.

У цей час обчислювальна потужність вважається рідкісним ресурсом, великі технологічні гіганти володіють багатими ресурсами, тоді як нові розробники стикаються з бар'єрами входу через нестачу обчислювальних ресурсів. У новій епосі ШІ обчислювальна потужність — це сила, а ті, хто володіє обчислювальною потужністю, мають здатність змінити світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.

У швидко розвивається сфері штучного інтелекту (ШІ) ми повинні усвідомлювати дві сторони розвитку: навчання моделей і висновок. Висновок стосується функціональності та виходу моделей ШІ, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для створення інтелектуальних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні можливості.

Якщо взяти GPT4 за приклад, для отримання високоякісних висновків розробникам потрібно отримати повноцінний базовий набір даних та величезну обчислювальну потужність для навчання ефективної моделі ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках таких гігантів галузі, як NVIDIA, Google, Microsoft та деякі хмарні обчислювальні платформи.

Високі витрати на обчислення та бар'єри для входу заважають більшій кількості розробників увійти в галузь, а також зміцнюють позиції лідерів. Вони мають великі бази даних та значні обчислювальні потужності, здатні постійно збільшувати свої масштаби та знижувати витрати, що призводить до ще більшої міцності галузевих бар'єрів.

Але ми не можемо не замислитися, чи існує спосіб знизити витрати на обчислення та бар'єри входу в галузь, використовуючи технологію блокчейн? Відповідь ствердна. Децентралізація розподілених хмарних обчислень саме в таких умовах пропонує нам таке рішення.

Децентралізація розподілених хмарних обчислень переваги

Незважаючи на те, що в поточних умовах обчислювальна потужність є дорогою та дефіцитною, GPU не були в достатній мірі використані. Це головним чином пов'язано з тим, що ще не з'явився готовий спосіб інтеграції цих розподілених обчислювальних потужностей і забезпечення їх комерційного функціонування. Нижче наведено типові показники використання GPU для різних навантажень:

Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до перших трьох категорій, тобто вільні (тільки що запущені в операційну систему Windows):

• Використання GPU становить: 0-2%;
• Загальні виробничі завдання (написання, простий перегляд): 0-15%;
• Відео відтворення: 15 - 35%.

Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів надзвичайно низьке, і в світі Web2 не існує ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Crypto та економіка блокчейнів, можливо, є правильним ліком для вирішення цієї проблеми. Криптоекономіка побудувала надзвичайно ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токенній економіці та характеристикам безцентралізованої системи, ціноутворення ресурсів, їх обіг та відповідність між попитом і пропозицією на ринку є надзвичайно ефективними.

Розвиток штучного інтелекту впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток штучного інтелекту. З моменту винаходу першого комп'ютера в сорокових роках двадцятого століття обчислювальні моделі зазнали численних змін. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованого придбання серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень компанії повинні були самостійно закуповувати сервери і постійно оновлювати їх відповідно до технологічних нововведень, але поява хмарних обчислень повністю змінила цю модель.

Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що замовник орендує сервери, отримуючи до них віддалений доступ, і платить відповідно до обсягу використання. Зараз традиційні підприємства зазнають руйнівного впливу хмарних обчислень. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї галузі. Віртуалізаційні сервери можуть розділити потужний сервер на дуже маленькі сервери для оренди, а також динамічно розподіляти різні ресурси.

Ця модель кардинально змінила бізнес-ландшафт індустрії обчислювальної потужності. Раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби; але зараз потрібно лише сплатити оренду на сайті, щоб користуватися якісними послугами обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень – це крайові обчислення. Через те, що традиційні централізовані системи знаходяться занадто далеко від користувачів, це може призвести до певної затримки. Хоча затримку можна оптимізувати, але через обмеження швидкості світла її завжди не можна буде подолати.

Однак нові галузі, такі як метavers, автономне водіння, телемедицина, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому необхідно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, внаслідок чого все більше малих дата-центрів розташовуються навколо користувачів, це і є децентралізація обчислень.

В порівнянні з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень в основному полягають у:

• Доступність та гнучкість: Отримати доступ до обчислювальних чіпів у хмарних сервісів, таких як певна хмарна обчислювальна платформа, певна хмарна обчислювальна платформа або певна хмарна обчислювальна платформа, зазвичай займає кілька тижнів, і високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100 тощо, часто відсутні на складі. Крім того, щоб отримати обчислювальні потужності, споживачі зазвичай повинні підписувати довгострокові контракти з цими великими компаніями, які є жорсткими і нестандартними, що не тільки призводить до втрати часу, але й робить бізнес-операції жорсткими, втрачаючи певну гнучкість. На відміну від цього, дистрибутивні обчислювальні платформи можуть надати доступ до обчислювальних потужностей будь-коли і пропонують гнучкі варіанти апаратного забезпечення, забезпечуючи більшу доступність.

• Ціна нижча: Завдяки використанню невикористаних чіпів, а також додатковим токенам, які надаються протоколом мережі чіпів і постачальниками обчислювальної потужності, розподілена мережа обчислювальної потужності може запропонувати більш доступну обчислювальну потужність.

• Стійкість до цензури: Такі системи Web3, як io.net, Aethir тощо, не позиціонують себе як бездозвільні системи. Під час етапів запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами було вирішено питання відповідності таким нормативним актам, як GDPR та HIPAA.

З розвитком ШІ та постійною дисбалансом попиту та пропозиції на GPU, більше розробників буде переходити на децентралізовані платформи хмарних обчислень. Водночас, під час бичачого ринку, через зростання цін на крипто-токени, постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, формуючи позитивний ефект маховика.

Технічні проблеми

1. Проблема паралелізації

Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує постачання чіпів з довгого хвоста, що означає, що окремий постачальник чіпів майже не може в короткі терміни самостійно виконати складні завдання навчання або інференції AI-моделей. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна розподіляти та паралелізувати завдання, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальні можливості платформи.

Проте, під час процесу паралелізації виникає ряд проблем, включаючи те, як розділити завдання (особливо для складних завдань глибокого навчання), залежність даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями тощо.

2. Ризик заміни новими технологіями

З великою кількістю капіталу, вкладеного в дослідження ASIC (спеціалізованих інтегральних схем) та нові винаходи, такі як тензорні процесори (TPU), це може вплинути на GPU-кластери децентралізованих обчислювальних платформ.

Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і є компроміс у витратах, то ринок GPU, який наразі монополізований великими AI організаціями, може знову повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.

3. Регуляторний ризик

Оскільки децентралізована система хмарних обчислень діє в кількох юрисдикціях і може підлягати різним правовим нормам, можуть виникнути унікальні юридичні та регуляторні виклики. Вимоги щодо дотримання, такі як закони про захист даних і конфіденційність, також можуть бути складними та викликати труднощі.

На даний момент користувачами хмарних обчислювальних платформ переважно є професійні розробники та установи, які надають перевагу тривалому використанню однієї платформи і не змінюють її без причин. Використання децентралізованої чи централізованої платформи - це лише один з факторів, що враховуються; ці користувачі більше цінують стабільність сервісу. Тому, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільні обчислювальні потужності, їй буде легше здобути прихильність цих клієнтів, укласти довгострокові партнерства та забезпечити стабільний грошовий потік.

Нижче я представлю новий дистрибутивний обчислювальний проект Aethir, який фокусується на рендерингу ігор та ШІ в цьому циклі, а також проведу оцінку потенційної вартості після виходу на ринок, виходячи з існуючих аналогічних проектів ШІ та дистрибутивних обчислювальних проектів.

Вступ до Aethir

Aethir Cloud є децентралізованою платформою для рендерингу в реальному часі, заснованою на мережі Arbitrum, яка допомагає ігровим та штучно-інтелектуальним компаніям безпосередньо доставляти свої продукти споживачам, агрегацією та розумним перепризначенням нових і незайнятих GPU від підприємств, дата-центрів, бізнесу з видобутку криптовалюти та споживачів.

Однією з ключових інновацій проєкту є ресурсний пул, який об'єднує розподілених учасників обчислень під єдиним інтерфейсом, щоб надавати послуги глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє підприємствам або дата-центрам з невикористовуваними пристроями брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників і використання обладнання.

Операція екосистеми Aethir базується на трьох основних інфраструктурах:

• Контейнер (Container): Ключова функція контейнера - надання віддалених послуг рендерингу в реальному часі, забезпечуючи "нульову затримку". Контейнер - це фактичне місце хмарних обчислень,