ИИ и DePIN: революция децентрализации вычислительных ресурсов
В последнее время AI и DePIN стали популярными тенденциями в области Web3, их рыночная капитализация достигла 30 миллиардов и 23 миллиарда долларов соответственно. В данной статье будет рассмотрена пересекающаяся область этих двух технологий, особенно развитие сети AI DePIN.
В технологическом стеке ИИ сеть DePIN приносит практическую ценность ИИ, предоставляя вычислительные ресурсы. Из-за нехватки графических процессоров (GPU), вызванной крупными технологическими компаниями, другим разработчикам трудно получить достаточное количество GPU-ресурсов для создания моделей ИИ. Традиционный подход заключается в выборе централизованных облачных услуг, но часто требует подписания негибких долгосрочных контрактов.
Сеть DePIN предлагает более гибкое и экономичное решение. Она объединяет распределённые ресурсы GPU с помощью токенов, предоставляя единое предложение для пользователей, нуждающихся в вычислительной мощности. Это не только позволяет разработчикам получать индивидуализированные вычислительные ресурсы по мере необходимости, но и предоставляет владельцам GPU дополнительные источники дохода.
В настоящее время на рынке существует несколько AI DePIN сетей, каждая из которых имеет свои особенности. В этой статье будет представлено краткое введение и сравнение основных проектов:
Render является пионером в области GPU вычислительных сетей, изначально сосредоточившимся на рендеринге контента, а затем расширившимся в область AI вычислений. Он был принят такими крупными компаниями, как Paramount Pictures, и сотрудничает с AI-компаниями, такими как Stability AI.
Akash позиционируется как "супероблако" для традиционных облачных услуг, поддерживающее хранение, GPU и CPU вычисления. Его AkashML может запускать десятки тысяч моделей на Hugging Face и уже разместил несколько известных AI проектов.
io.net сосредоточен на случаях использования ИИ и машинного обучения, агрегируя ресурсы GPU от дата-центров, майнеров и других. Он поддерживает быстрое развертывание различных типов кластеров GPU.
Gensyn сосредоточен на вычислениях в области машинного обучения, повышая эффективность за счет инновационных механизмов верификации. Он может настраивать предварительно обученные модели и планирует предоставить децентрализованные базовые модели.
Aethir нацеливается на рынок корпоративных GPU, ориентируясь на вычислительно насыщенные области, такие как ИИ и облачные игры. Он регулирует распределение ресурсов в зависимости от потребностей и сотрудничает с несколькими крупными технологическими компаниями.
Phala Network выступает в качестве исполняющего слоя Web3 AI решений, позволяя AI агентам контролироваться смарт-контрактами на блокчейне. Он использует доверенную среду выполнения (TEE) для защиты конфиденциальности.
Эти проекты отличаются друг от друга по типу оборудования, бизнес-ориентированности, ценовым моделям и т.д. Ключевые различия включают:
GPU-кластеры и параллельные вычислительные возможности: большинство проектов уже поддерживают GPU-кластеры для удовлетворения потребностей сложных AI-моделей.
Высокопроизводительные GPU: некоторые проекты уже интегрировали тысячи A100/H100 GPU, что позволяет удовлетворить потребности в обучении крупных моделей.
Использование GPU/CPU потребительского уровня: некоторые проекты также интегрируют неиспользуемую вычислительную мощность обычных пользователей для обслуживания небольших вычислительных потребностей.
Сеть AI DePIN все еще находится на ранней стадии и сталкивается с некоторыми проблемами. Но с увеличением поставок оборудования и объема задач эти сети постепенно доказывают свою ценность. В будущем они могут сыграть важную роль на рынке ИИ стоимостью в триллионы долларов, предоставляя разработчикам более экономичные и эффективные варианты вычислительных ресурсов.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
7
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropHunterXM
· 07-22 15:23
Увидев Кошелек, сразу действуй.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SmartContractPlumber
· 07-22 13:35
Неверное управление правами все равно приведет к проблемам, сторона А не торопитесь с запуском
Посмотреть ОригиналОтветить0
TaxEvader
· 07-21 04:05
Недостаток der, у меня дома процессор просто лежит без дела.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LowCapGemHunter
· 07-21 04:04
Лучше запастись видеокартами, это действительно классно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Rugpull幸存者
· 07-21 04:04
gpu до сих пор не на луне?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVSandwichMaker
· 07-21 04:02
gpu бычий 先囤着
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainBard
· 07-21 03:51
Это действительно полезно! Совместное использование ресурсов для получения вознаграждений
AI DePIN сеть: Децентрализация GPU ресурсов для революции в AI вычислениях
ИИ и DePIN: революция децентрализации вычислительных ресурсов
В последнее время AI и DePIN стали популярными тенденциями в области Web3, их рыночная капитализация достигла 30 миллиардов и 23 миллиарда долларов соответственно. В данной статье будет рассмотрена пересекающаяся область этих двух технологий, особенно развитие сети AI DePIN.
! Пересечение AI и DePIN
В технологическом стеке ИИ сеть DePIN приносит практическую ценность ИИ, предоставляя вычислительные ресурсы. Из-за нехватки графических процессоров (GPU), вызванной крупными технологическими компаниями, другим разработчикам трудно получить достаточное количество GPU-ресурсов для создания моделей ИИ. Традиционный подход заключается в выборе централизованных облачных услуг, но часто требует подписания негибких долгосрочных контрактов.
Сеть DePIN предлагает более гибкое и экономичное решение. Она объединяет распределённые ресурсы GPU с помощью токенов, предоставляя единое предложение для пользователей, нуждающихся в вычислительной мощности. Это не только позволяет разработчикам получать индивидуализированные вычислительные ресурсы по мере необходимости, но и предоставляет владельцам GPU дополнительные источники дохода.
! Пересечение AI и DePIN
В настоящее время на рынке существует несколько AI DePIN сетей, каждая из которых имеет свои особенности. В этой статье будет представлено краткое введение и сравнение основных проектов:
Render является пионером в области GPU вычислительных сетей, изначально сосредоточившимся на рендеринге контента, а затем расширившимся в область AI вычислений. Он был принят такими крупными компаниями, как Paramount Pictures, и сотрудничает с AI-компаниями, такими как Stability AI.
! Пересечение AI и DePIN
Akash позиционируется как "супероблако" для традиционных облачных услуг, поддерживающее хранение, GPU и CPU вычисления. Его AkashML может запускать десятки тысяч моделей на Hugging Face и уже разместил несколько известных AI проектов.
io.net сосредоточен на случаях использования ИИ и машинного обучения, агрегируя ресурсы GPU от дата-центров, майнеров и других. Он поддерживает быстрое развертывание различных типов кластеров GPU.
Gensyn сосредоточен на вычислениях в области машинного обучения, повышая эффективность за счет инновационных механизмов верификации. Он может настраивать предварительно обученные модели и планирует предоставить децентрализованные базовые модели.
Aethir нацеливается на рынок корпоративных GPU, ориентируясь на вычислительно насыщенные области, такие как ИИ и облачные игры. Он регулирует распределение ресурсов в зависимости от потребностей и сотрудничает с несколькими крупными технологическими компаниями.
Phala Network выступает в качестве исполняющего слоя Web3 AI решений, позволяя AI агентам контролироваться смарт-контрактами на блокчейне. Он использует доверенную среду выполнения (TEE) для защиты конфиденциальности.
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
Эти проекты отличаются друг от друга по типу оборудования, бизнес-ориентированности, ценовым моделям и т.д. Ключевые различия включают:
! Пересечение AI и DePIN
! Пересечение ИИ и DePIN
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
Высокопроизводительные GPU: некоторые проекты уже интегрировали тысячи A100/H100 GPU, что позволяет удовлетворить потребности в обучении крупных моделей.
Использование GPU/CPU потребительского уровня: некоторые проекты также интегрируют неиспользуемую вычислительную мощность обычных пользователей для обслуживания небольших вычислительных потребностей.
Сеть AI DePIN все еще находится на ранней стадии и сталкивается с некоторыми проблемами. Но с увеличением поставок оборудования и объема задач эти сети постепенно доказывают свою ценность. В будущем они могут сыграть важную роль на рынке ИИ стоимостью в триллионы долларов, предоставляя разработчикам более экономичные и эффективные варианты вычислительных ресурсов.
! Пересечение AI и DePIN