Sự giao thoa giữa AI và DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU phi tập trung
Khi AI và DePIN trở thành những xu hướng hot trong lĩnh vực Web3, sự giao thoa giữa hai bên đang hình thành một thị trường mới nổi. Mạng DePIN mang lại giá trị thực cho AI thông qua việc cung cấp tài nguyên tính toán, đặc biệt là trong bối cảnh thiếu hụt GPU. So với dịch vụ đám mây truyền thống, DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt hơn và chi phí thấp hơn, sử dụng token để khuyến khích việc đóng góp tài nguyên. Bài viết này sẽ khám phá một số dự án AI DePIN chính và các đặc điểm của chúng.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là người tiên phong trong mạng GPU P2P, ban đầu tập trung vào việc render đồ họa, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI. Mạng GPU của họ đã được nhiều công ty giải trí sử dụng và hợp tác với Stability AI.
Akash được định vị là "siêu đám mây" thay thế cho các nền tảng đám mây truyền thống, hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. AkashML của nó có thể chạy nhiều mô hình trên Hugging Face, và đã lưu trữ nhiều ứng dụng AI nổi tiếng trên nền tảng.
io.net cung cấp cụm GPU đám mây phân tán chuyên dụng cho AI và ML. IO-SDK của nó tương thích với các khung chính, hỗ trợ tạo nhanh các loại cụm khác nhau.
Gensyn tập trung vào tính toán học máy và học sâu, sử dụng cơ chế xác thực đổi mới để nâng cao hiệu quả. Mạng lưới của nó có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình cơ bản đã được đào tạo trước.
Aethir chuyên cung cấp GPU cấp doanh nghiệp, chủ yếu phục vụ cho các lĩnh vực tính toán đòi hỏi khắt khe như AI, ML, trò chơi đám mây. Tối ưu hóa chất lượng dịch vụ thông qua việc điều chỉnh vị trí tài nguyên.
Phala Network là lớp thực thi của giải pháp Web3 AI, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để xử lý các vấn đề về quyền riêng tư. Hợp đồng đại lý AI của nó có thể truy cập nhiều mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu.
So sánh dự án
Các dự án có sự khác biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, cơ chế định giá, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu và an ninh. Hầu hết các dự án hiện đã hỗ trợ cụm GPU để thực hiện tính toán song song, điều này rất quan trọng cho việc đào tạo các mô hình AI phức tạp.
Trong lĩnh vực quyền riêng tư dữ liệu, hầu hết các dự án đều áp dụng một hình thức mã hóa dữ liệu nào đó. io.net đã giới thiệu mã hóa đồng nhất, trong khi Phala Network sử dụng TEE để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư.
Để đảm bảo chất lượng tính toán, nhiều dự án đã giới thiệu cơ chế chứng nhận hoàn thành và kiểm tra chất lượng. Ví dụ, Gensyn và Aethir sẽ tạo ra chứng nhận hoàn thành công việc và thực hiện kiểm tra chất lượng.
Thống kê phần cứng
Số lượng và loại GPU giữa các dự án có sự khác biệt lớn. io.net và Aethir sở hữu nhiều GPU hiệu suất cao ( H100/A100 ), phù hợp hơn cho tính toán mô hình lớn. Chi phí dịch vụ GPU Phi tập trung thường thấp hơn dịch vụ tập trung, nhưng có thể có giới hạn về bộ nhớ và giao tiếp.
Một số dự án cũng cung cấp tài nguyên GPU/CPU tiêu dùng, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ AI quy mô nhỏ hơn, mang lại nhiều lựa chọn hơn cho các nhà phát triển.
Kết luận
Mặc dù lĩnh vực DePIN AI vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự gia tăng nhanh chóng về khối lượng nhiệm vụ và số lượng phần cứng đã làm nổi bật nhu cầu thị trường. Các mạng GPU phi tập trung này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường AI trị giá hàng triệu tỷ đô la trong tương lai, cung cấp cho các nhà phát triển giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ZkProofPudding
· 7giờ trước
Khai thác có hướng đi mới rồi nhé
Xem bản gốcTrả lời0
DaoGovernanceOfficer
· 07-31 12:45
*thở dài* nói một cách thực nghiệm, tokenomics GPU được đề xuất thiếu các KPI quản trị vững chắc. xem bài báo của tôi năm 2023 về các khuôn khổ phân bổ tài nguyên...
Xem bản gốcTrả lời0
WenAirdrop
· 07-31 12:39
Đợt DePIN này vị thế đối diện với NVIDIA để đào tường.
Xem bản gốcTrả lời0
0xOverleveraged
· 07-31 12:33
Ai hỏi một câu thôi, tài nguyên GPU khan hiếm như vậy, các bạn có giành được không?
AI và DePIN tích hợp: Phi tập trung mạng GPU nổi lên hỗ trợ tương lai tính toán AI mới
Sự giao thoa giữa AI và DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU phi tập trung
Khi AI và DePIN trở thành những xu hướng hot trong lĩnh vực Web3, sự giao thoa giữa hai bên đang hình thành một thị trường mới nổi. Mạng DePIN mang lại giá trị thực cho AI thông qua việc cung cấp tài nguyên tính toán, đặc biệt là trong bối cảnh thiếu hụt GPU. So với dịch vụ đám mây truyền thống, DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt hơn và chi phí thấp hơn, sử dụng token để khuyến khích việc đóng góp tài nguyên. Bài viết này sẽ khám phá một số dự án AI DePIN chính và các đặc điểm của chúng.
Tổng quan về mạng DePIN AI
Render là người tiên phong trong mạng GPU P2P, ban đầu tập trung vào việc render đồ họa, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI. Mạng GPU của họ đã được nhiều công ty giải trí sử dụng và hợp tác với Stability AI.
Akash được định vị là "siêu đám mây" thay thế cho các nền tảng đám mây truyền thống, hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU. AkashML của nó có thể chạy nhiều mô hình trên Hugging Face, và đã lưu trữ nhiều ứng dụng AI nổi tiếng trên nền tảng.
io.net cung cấp cụm GPU đám mây phân tán chuyên dụng cho AI và ML. IO-SDK của nó tương thích với các khung chính, hỗ trợ tạo nhanh các loại cụm khác nhau.
Gensyn tập trung vào tính toán học máy và học sâu, sử dụng cơ chế xác thực đổi mới để nâng cao hiệu quả. Mạng lưới của nó có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình cơ bản đã được đào tạo trước.
Aethir chuyên cung cấp GPU cấp doanh nghiệp, chủ yếu phục vụ cho các lĩnh vực tính toán đòi hỏi khắt khe như AI, ML, trò chơi đám mây. Tối ưu hóa chất lượng dịch vụ thông qua việc điều chỉnh vị trí tài nguyên.
Phala Network là lớp thực thi của giải pháp Web3 AI, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) để xử lý các vấn đề về quyền riêng tư. Hợp đồng đại lý AI của nó có thể truy cập nhiều mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu.
So sánh dự án
Các dự án có sự khác biệt về phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, cơ chế định giá, blockchain, quyền riêng tư dữ liệu và an ninh. Hầu hết các dự án hiện đã hỗ trợ cụm GPU để thực hiện tính toán song song, điều này rất quan trọng cho việc đào tạo các mô hình AI phức tạp.
Trong lĩnh vực quyền riêng tư dữ liệu, hầu hết các dự án đều áp dụng một hình thức mã hóa dữ liệu nào đó. io.net đã giới thiệu mã hóa đồng nhất, trong khi Phala Network sử dụng TEE để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư.
Để đảm bảo chất lượng tính toán, nhiều dự án đã giới thiệu cơ chế chứng nhận hoàn thành và kiểm tra chất lượng. Ví dụ, Gensyn và Aethir sẽ tạo ra chứng nhận hoàn thành công việc và thực hiện kiểm tra chất lượng.
Thống kê phần cứng
Số lượng và loại GPU giữa các dự án có sự khác biệt lớn. io.net và Aethir sở hữu nhiều GPU hiệu suất cao ( H100/A100 ), phù hợp hơn cho tính toán mô hình lớn. Chi phí dịch vụ GPU Phi tập trung thường thấp hơn dịch vụ tập trung, nhưng có thể có giới hạn về bộ nhớ và giao tiếp.
Một số dự án cũng cung cấp tài nguyên GPU/CPU tiêu dùng, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ AI quy mô nhỏ hơn, mang lại nhiều lựa chọn hơn cho các nhà phát triển.
Kết luận
Mặc dù lĩnh vực DePIN AI vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng sự gia tăng nhanh chóng về khối lượng nhiệm vụ và số lượng phần cứng đã làm nổi bật nhu cầu thị trường. Các mạng GPU phi tập trung này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong thị trường AI trị giá hàng triệu tỷ đô la trong tương lai, cung cấp cho các nhà phát triển giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí.