AI ve DePIN: Hesaplama Kaynaklarının Merkeziyetsizlik Devrimi
Son zamanlarda, AI ve DePIN Web3 alanında popüler eğilimler haline geldi ve piyasa değeri sırasıyla 30 milyar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, her ikisinin kesişim alanını, özellikle AI DePIN ağının gelişimini araştıracaktır.
AI teknoloji yelpazesinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'ya pratik değer katmaktadır. Büyük teknoloji şirketlerinin GPU kıtlığına neden olması nedeniyle, diğer geliştiricilerin AI modellerini oluşturmak için yeterli GPU kaynaklarına erişimi zorlaşmaktadır. Geleneksel yöntem merkezi bulut hizmetlerini seçmektir, ancak genellikle esnek olmayan uzun vadeli sözleşmeler imzalamayı gerektirir.
DePIN ağı, daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunmaktadır. Token teşvikleri ile dağılmış GPU kaynaklarını bir araya getirerek, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan kullanıcılara tek bir arz sağlamaktadır. Bu, geliştiricilerin özelleştirilmiş talep üzerine hesaplama kaynakları elde etmelerini sağlarken, aynı zamanda GPU sahiplerine ek bir gelir kaynağı sunmaktadır.
Şu anda piyasada birçok AI DePIN ağı mevcut, her birinin kendine has özellikleri var. Bu makalede ana projeleri kısaca tanıtacak ve karşılaştıracağız:
Render, GPU hesaplama ağının öncüsüdür, başlangıçta içerik render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama alanına genişlemiştir. Paramount Pictures gibi büyük şirketler tarafından benimsenmiş ve Stability AI gibi AI şirketleri ile işbirliği yapmıştır.
Akash, geleneksel bulut hizmetlerinin "süper bulut" alternatif olarak konumlandırılmıştır, depolama, GPU ve CPU hesaplamasını desteklemektedir. AkashML, Hugging Face üzerinde on binlerce modeli çalıştırabilir ve birçok tanınmış AI projesini barındırmaktadır.
io.net, AI ve makine öğrenimi kullanım durumlarına odaklanarak veri merkezleri, madenciler gibi kaynaklardan GPU kaynaklarını bir araya getirir. Çeşitli GPU küme türlerinin hızlı bir şekilde başlatılmasını destekler.
Gensyn, makine öğrenimi hesaplamalarına odaklanarak, yenilikçi doğrulama mekanizması ile verimliliği artırmaktadır. Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yapabilir ve merkeziyetsiz temel modeller sunmayı planlamaktadır.
Aethir, AI, bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara yönelik kurumsal GPU pazarına odaklanıyor. Talebe göre kaynak dağılımını ayarlıyor ve birçok büyük teknoloji şirketiyle işbirliği yapıyor.
Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar, böylece AI ajanları zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilebilir. Gizliliği korumak için güvenilir yürütme ortamı (TEE) kullanır.
Bu projelerin donanım türü, iş odakları, fiyatlandırma modelleri gibi çeşitli özellikleri bulunmaktadır. Ana farklar şunlardır:
GPU kümeleri ve paralel hesaplama yeteneği: Çoğu proje, karmaşık AI modellerinin ihtiyaçlarını karşılamak için GPU kümelerini desteklemektedir.
Veri gizliliği koruma: Hassas verileri korumak için şifreleme, TEE ve diğer çeşitli teknik yöntemler kullanılır.
Hesaplama tamamlama kanıtı ve kalite kontrol: Hesaplamanın gereksinimlere göre tamamlandığını çeşitli mekanizmalarla doğrulamak.
Yüksek performanslı GPU temini: Bazı projeler, büyük model eğitim ihtiyaçlarını karşılayabilecek binlerce A100/H100 GPU'yu entegre etmiştir.
Tüketici düzeyinde GPU/CPU kullanımı: Bazı projeler, sıradan kullanıcıların kullanılmayan hesaplama güçlerini entegre ederek küçük ölçekli hesaplama ihtiyaçlarını karşılıyor.
AI DePIN ağı hala erken aşamada ve bazı zorluklarla karşı karşıya. Ancak donanım arzı ve görev sayısındaki artışla, bu ağlar giderek değerlerini kanıtlıyor. Gelecekte, trilyonlarca dolarlık AI pazarında önemli bir rol oynamaları bekleniyor ve geliştiricilere daha ekonomik ve verimli hesaplama kaynakları sunacaklar.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
13 Likes
Reward
13
7
Share
Comment
0/400
AirdropHunterXM
· 07-22 15:23
Cüzdanı görünce harekete geç.
View OriginalReply0
SmartContractPlumber
· 07-22 13:35
Yetkilerin yönetimi düzensiz olursa yine sorun çıkar, A tarafı acele etmesin.
View OriginalReply0
TaxEvader
· 07-21 04:05
Kıtlık var, evimdeki CPU bile boşta.
View OriginalReply0
LowCapGemHunter
· 07-21 04:04
Henüz ekran kartı stoklamak daha iyi, gerçekten harika.
View OriginalReply0
Rugpull幸存者
· 07-21 04:04
gpu到手还Aya doğru？
View OriginalReply0
MEVSandwichMaker
· 07-21 04:02
gpu Boğa 先囤着
View OriginalReply0
BlockchainBard
· 07-21 03:51
Bu gerçekten çok kullanışlı! Kaynak paylaşımıyla teşvik kazanın
AI DePIN ağı: Merkeziyetsizlik GPU kaynakları ile AI hesaplamasını yeniliyor
AI ve DePIN: Hesaplama Kaynaklarının Merkeziyetsizlik Devrimi
Son zamanlarda, AI ve DePIN Web3 alanında popüler eğilimler haline geldi ve piyasa değeri sırasıyla 30 milyar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, her ikisinin kesişim alanını, özellikle AI DePIN ağının gelişimini araştıracaktır.
AI teknoloji yelpazesinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'ya pratik değer katmaktadır. Büyük teknoloji şirketlerinin GPU kıtlığına neden olması nedeniyle, diğer geliştiricilerin AI modellerini oluşturmak için yeterli GPU kaynaklarına erişimi zorlaşmaktadır. Geleneksel yöntem merkezi bulut hizmetlerini seçmektir, ancak genellikle esnek olmayan uzun vadeli sözleşmeler imzalamayı gerektirir.
DePIN ağı, daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunmaktadır. Token teşvikleri ile dağılmış GPU kaynaklarını bir araya getirerek, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan kullanıcılara tek bir arz sağlamaktadır. Bu, geliştiricilerin özelleştirilmiş talep üzerine hesaplama kaynakları elde etmelerini sağlarken, aynı zamanda GPU sahiplerine ek bir gelir kaynağı sunmaktadır.
Şu anda piyasada birçok AI DePIN ağı mevcut, her birinin kendine has özellikleri var. Bu makalede ana projeleri kısaca tanıtacak ve karşılaştıracağız:
Render, GPU hesaplama ağının öncüsüdür, başlangıçta içerik render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama alanına genişlemiştir. Paramount Pictures gibi büyük şirketler tarafından benimsenmiş ve Stability AI gibi AI şirketleri ile işbirliği yapmıştır.
Akash, geleneksel bulut hizmetlerinin "süper bulut" alternatif olarak konumlandırılmıştır, depolama, GPU ve CPU hesaplamasını desteklemektedir. AkashML, Hugging Face üzerinde on binlerce modeli çalıştırabilir ve birçok tanınmış AI projesini barındırmaktadır.
io.net, AI ve makine öğrenimi kullanım durumlarına odaklanarak veri merkezleri, madenciler gibi kaynaklardan GPU kaynaklarını bir araya getirir. Çeşitli GPU küme türlerinin hızlı bir şekilde başlatılmasını destekler.
Gensyn, makine öğrenimi hesaplamalarına odaklanarak, yenilikçi doğrulama mekanizması ile verimliliği artırmaktadır. Önceden eğitilmiş modelleri ince ayar yapabilir ve merkeziyetsiz temel modeller sunmayı planlamaktadır.
Aethir, AI, bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara yönelik kurumsal GPU pazarına odaklanıyor. Talebe göre kaynak dağılımını ayarlıyor ve birçok büyük teknoloji şirketiyle işbirliği yapıyor.
Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar, böylece AI ajanları zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilebilir. Gizliliği korumak için güvenilir yürütme ortamı (TEE) kullanır.
Bu projelerin donanım türü, iş odakları, fiyatlandırma modelleri gibi çeşitli özellikleri bulunmaktadır. Ana farklar şunlardır:
Yüksek performanslı GPU temini: Bazı projeler, büyük model eğitim ihtiyaçlarını karşılayabilecek binlerce A100/H100 GPU'yu entegre etmiştir.
Tüketici düzeyinde GPU/CPU kullanımı: Bazı projeler, sıradan kullanıcıların kullanılmayan hesaplama güçlerini entegre ederek küçük ölçekli hesaplama ihtiyaçlarını karşılıyor.
AI DePIN ağı hala erken aşamada ve bazı zorluklarla karşı karşıya. Ancak donanım arzı ve görev sayısındaki artışla, bu ağlar giderek değerlerini kanıtlıyor. Gelecekte, trilyonlarca dolarlık AI pazarında önemli bir rol oynamaları bekleniyor ve geliştiricilere daha ekonomik ve verimli hesaplama kaynakları sunacaklar.