IA y DePIN: Revolución de la Descentralización de Recursos de Cálculo
Recientemente, la IA y Descentralización de Infraestructura Física (DePIN) se han convertido en tendencias populares en el ámbito de Web3, con capitalizaciones de mercado que alcanzan los 30 mil millones y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo explorará el campo de intersección entre ambos, especialmente el desarrollo de redes de IA DePIN.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN aporta valor práctico a la IA al proporcionar recursos de computación. Debido a la escasez de GPU causada por grandes empresas tecnológicas, otros desarrolladores tienen dificultades para obtener suficientes recursos de GPU para construir modelos de IA. La práctica tradicional es optar por servicios en la nube centralizados, pero a menudo requieren firmar contratos a largo plazo poco flexibles.
La red DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable. Integra recursos de GPU descentralizados a través de incentivos de tokens, proporcionando un suministro unificado a los usuarios que necesitan capacidad de cálculo. Esto no solo permite a los desarrolladores obtener recursos de cálculo personalizados bajo demanda, sino que también proporciona a los propietarios de GPU una fuente adicional de ingresos.
Actualmente, ya existen varias redes DePIN de IA en el mercado, cada una con sus características. Este artículo presentará y comparará brevemente los principales proyectos:
Render es el pionero de las redes de computación GPU, originalmente centrado en la renderización de contenido, y luego se expandió al campo de la computación AI. Ha sido adoptado por grandes empresas como Paramount Pictures y ha colaborado con empresas de AI como Stability AI.
Akash se posiciona como una alternativa de "súper nube" a los servicios de nube tradicionales, soportando almacenamiento, cálculo GPU y CPU. Su AkashML puede ejecutar decenas de miles de modelos en Hugging Face y ha alojado múltiples proyectos de IA conocidos.
io.net se centra en casos de uso de IA y aprendizaje automático, agregando recursos de GPU de centros de datos, mineros, etc. Soporta el inicio rápido de varios tipos de clústeres de GPU.
Gensyn se centra en el cálculo de aprendizaje automático, mejorando la eficiencia a través de un mecanismo de validación innovador. Puede ajustar modelos preentrenados y planea proporcionar modelos base descentralizados.
Aethir se enfoca en el mercado de GPU de nivel empresarial, dirigido a campos de alta intensidad computacional como la IA y los juegos en la nube. Ajusta la asignación de recursos según la demanda y colabora con varias grandes empresas tecnológicas.
Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena. Utiliza un entorno de ejecución confiable (TEE) para proteger la privacidad.
Estos proyectos tienen características distintas en términos de tipo de hardware, enfoque comercial, modelo de precios, etc. Las diferencias clave incluyen:
Capacidad de clúster GPU y computación paralela: la mayoría de los proyectos ya soportan clústeres GPU para satisfacer las necesidades de modelos de IA complejos.
Protección de la privacidad de los datos: se utilizan diversas técnicas como la encriptación y TEE para proteger datos sensibles.
Comprobación de pruebas de cálculo y control de calidad: verificar a través de varios mecanismos si el cálculo se ha completado según lo requerido.
Suministro de GPU de alto rendimiento: algunos proyectos ya han integrado miles de GPU A100/H100, lo que puede satisfacer las necesidades de entrenamiento de modelos grandes.
Utilización de GPU/CPU de consumo: algunos proyectos también integran la potencia de cálculo ociosa de los usuarios comunes para atender demandas de computación a pequeña escala.
Las redes DePIN de IA aún están en una etapa temprana y enfrentan algunos desafíos. Pero a medida que aumentan la oferta de hardware y la cantidad de tareas, estas redes están demostrando gradualmente su valor. En el futuro, se espera que desempeñen un papel importante en el mercado de IA de varios billones de dólares, ofreciendo a los desarrolladores opciones de recursos computacionales más económicas y eficientes.
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AirdropHunterXM
· 07-22 15:23
Ver la billetera y actuar
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SmartContractPlumber
· 07-22 13:35
La gestión de permisos irregular también puede causar problemas, la parte A no se apresure a lanzarse.
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TaxEvader
· 07-21 04:05
Falta un der, mi CPU en casa está inactiva.
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LowCapGemHunter
· 07-21 04:04
No es mejor acumular tarjetas gráficas, ¡qué delicioso!
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Rugpull幸存者
· 07-21 04:04
gpu hasta ahora no ha despegado?
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MEVSandwichMaker
· 07-21 04:02
gpu alcista 先囤着
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BlockchainBard
· 07-21 03:51
¡Esto es realmente útil! Compartir recursos para ganar incentivos.
AI DePIN Red: Descentralización de recursos GPU para la innovación en computación AI
IA y DePIN: Revolución de la Descentralización de Recursos de Cálculo
Recientemente, la IA y Descentralización de Infraestructura Física (DePIN) se han convertido en tendencias populares en el ámbito de Web3, con capitalizaciones de mercado que alcanzan los 30 mil millones y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo explorará el campo de intersección entre ambos, especialmente el desarrollo de redes de IA DePIN.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN aporta valor práctico a la IA al proporcionar recursos de computación. Debido a la escasez de GPU causada por grandes empresas tecnológicas, otros desarrolladores tienen dificultades para obtener suficientes recursos de GPU para construir modelos de IA. La práctica tradicional es optar por servicios en la nube centralizados, pero a menudo requieren firmar contratos a largo plazo poco flexibles.
La red DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable. Integra recursos de GPU descentralizados a través de incentivos de tokens, proporcionando un suministro unificado a los usuarios que necesitan capacidad de cálculo. Esto no solo permite a los desarrolladores obtener recursos de cálculo personalizados bajo demanda, sino que también proporciona a los propietarios de GPU una fuente adicional de ingresos.
Actualmente, ya existen varias redes DePIN de IA en el mercado, cada una con sus características. Este artículo presentará y comparará brevemente los principales proyectos:
Render es el pionero de las redes de computación GPU, originalmente centrado en la renderización de contenido, y luego se expandió al campo de la computación AI. Ha sido adoptado por grandes empresas como Paramount Pictures y ha colaborado con empresas de AI como Stability AI.
Akash se posiciona como una alternativa de "súper nube" a los servicios de nube tradicionales, soportando almacenamiento, cálculo GPU y CPU. Su AkashML puede ejecutar decenas de miles de modelos en Hugging Face y ha alojado múltiples proyectos de IA conocidos.
io.net se centra en casos de uso de IA y aprendizaje automático, agregando recursos de GPU de centros de datos, mineros, etc. Soporta el inicio rápido de varios tipos de clústeres de GPU.
Gensyn se centra en el cálculo de aprendizaje automático, mejorando la eficiencia a través de un mecanismo de validación innovador. Puede ajustar modelos preentrenados y planea proporcionar modelos base descentralizados.
Aethir se enfoca en el mercado de GPU de nivel empresarial, dirigido a campos de alta intensidad computacional como la IA y los juegos en la nube. Ajusta la asignación de recursos según la demanda y colabora con varias grandes empresas tecnológicas.
Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena. Utiliza un entorno de ejecución confiable (TEE) para proteger la privacidad.
Estos proyectos tienen características distintas en términos de tipo de hardware, enfoque comercial, modelo de precios, etc. Las diferencias clave incluyen:
Suministro de GPU de alto rendimiento: algunos proyectos ya han integrado miles de GPU A100/H100, lo que puede satisfacer las necesidades de entrenamiento de modelos grandes.
Utilización de GPU/CPU de consumo: algunos proyectos también integran la potencia de cálculo ociosa de los usuarios comunes para atender demandas de computación a pequeña escala.
Las redes DePIN de IA aún están en una etapa temprana y enfrentan algunos desafíos. Pero a medida que aumentan la oferta de hardware y la cantidad de tareas, estas redes están demostrando gradualmente su valor. En el futuro, se espera que desempeñen un papel importante en el mercado de IA de varios billones de dólares, ofreciendo a los desarrolladores opciones de recursos computacionales más económicas y eficientes.