La intersección de la IA y DePIN: una nueva fuerza en el mercado de recursos computacionales
Desde 2023, la inteligencia artificial y la red de infraestructura física distribuida ( DePIN ) se han convertido en dos grandes tendencias en el ámbito de Web3, con una capitalización de mercado de 30,000 millones de dólares y 23,000 millones de dólares respectivamente. Este artículo se centra en el área de intersección de ambos, explorando el desarrollo de los protocolos relacionados.
En el stack de tecnología AI, la red DePIN empodera la inteligencia artificial al proporcionar recursos de computación. El desarrollo de grandes empresas tecnológicas ha llevado a una escasez de GPU, lo que dificulta que otros desarrolladores obtengan suficientes GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Esto a menudo obliga a los desarrolladores a recurrir a servicios en la nube centralizados, pero los contratos a largo plazo carecen de flexibilidad y son ineficientes.
DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de un mecanismo de incentivos con tokens. La red DePIN en el ámbito de la IA reúne recursos de GPU desde individuos hasta centros de datos, proporcionando un suministro unificado a los usuarios. Esto no solo brinda a los desarrolladores acceso personalizable bajo demanda, sino que también crea una fuente de ingresos adicional para los propietarios de GPU.
En el mercado han surgido varias redes AI DePIN, cada una con objetivos y funciones diferentes. A continuación, se presenta un resumen de algunos de los principales proyectos:
Render es un pionero en la red P2P de GPU, inicialmente centrado en la renderización de contenido, y luego se expandió a tareas de cálculo de IA. Akash se posiciona como una plataforma de "supernube" que soporta almacenamiento, cálculo de GPU y CPU. io.net ofrece un clúster de GPU en la nube distribuido, diseñado específicamente para IA y aprendizaje automático. Gensyn se centra en cálculos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, utilizando un mecanismo de verificación innovador. Aethir ofrece GPU de nivel empresarial, centrado en campos de cálculo intensivo como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA en Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Estos proyectos tienen características distintas en términos de tipo de hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA soportadas, modelo de precios de trabajo, blockchain subyacente, protección de la privacidad de los datos, estructura de tarifas, mecanismos de seguridad, entre otros. Las diferencias clave incluyen:
Capacidad de clúster GPU y computación paralela: la mayoría de los proyectos han integrado funciones de clúster para satisfacer las demandas de modelos de IA complejos.
Protección de la privacidad de los datos: Se utiliza ampliamente la encriptación de datos, y algunos proyectos han introducido tecnologías más avanzadas como la encriptación homomórfica total y el entorno de ejecución confiable.
Cálculo de la prueba de finalización y control de calidad: cada uno tiene diferentes mecanismos para verificar el estado de finalización del trabajo y la calidad del servicio.
En términos de configuración de hardware, hay grandes diferencias en la cantidad de GPU/CPU y la proporción de GPU de alto rendimiento como H100/A100( entre los diferentes proyectos. io.net y Aethir cuentan con más GPU de alta gama, lo que los hace más adecuados para cálculos de modelos a gran escala. En cuanto a precios, el servicio de GPU descentralizado es generalmente más bajo que el de servicios centralizados.
![Punto de intersección entre AI y DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24fd635c71ed2aad842d38bf56e70b43.webp(
A pesar de que el campo de DePIN de IA todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta algunos desafíos, la cantidad de tareas ejecutadas en estas redes y el número de hardware están aumentando significativamente. Esto refleja la demanda del mercado por alternativas a los servicios en la nube de Web2, así como una oferta previamente subutilizada. En el futuro, a medida que el mercado de IA crezca de manera robusta, es probable que estas redes de GPU descentralizadas desempeñen un papel clave en la provisión de recursos computacionales rentables para los desarrolladores, contribuyendo de manera importante al futuro panorama de la IA y la infraestructura computacional.
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![AI y el punto de convergencia de DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-85bfeec032db538007843e9b55783e18.webp(
![AI y el punto de intersección de DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-10f0acfcfea618361b9c445c49edfc88.webp(
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FudVaccinator
· 07-20 22:59
¡El GPU tan esperado finalmente ha llegado!
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NftMetaversePainter
· 07-20 22:28
manifestación algorítmica fascinante, para ser honesto... pero el verdadero cambio de paradigma radica en la capa de computación estética de depin
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TokenomicsTherapist
· 07-20 20:17
Escuchar es tomar a la gente por tonta.
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ForkMonger
· 07-20 06:19
otro vector de ataque de gobernanza sobrevalorado... lo he visto fallar antes
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DecentralizeMe
· 07-17 23:31
precio bajo de la tarjeta gráfica, ¡qué bueno!
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TokenSherpa
· 07-17 23:31
bueno, en realidad, si examinas el precedente histórico... la tokenómica de GPU todavía necesita marcos de gobernanza adecuados, para ser honesto
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OnChainSleuth
· 07-17 23:30
Nueva máquina de cortar tontos.
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AirdropGrandpa
· 07-17 23:09
¿Los tokens basura realmente tienen espacio para desarrollarse?
Fusión de IA y DePIN: redes de GPU distribuidas potenciando el desarrollo de IA
La intersección de la IA y DePIN: una nueva fuerza en el mercado de recursos computacionales
Desde 2023, la inteligencia artificial y la red de infraestructura física distribuida ( DePIN ) se han convertido en dos grandes tendencias en el ámbito de Web3, con una capitalización de mercado de 30,000 millones de dólares y 23,000 millones de dólares respectivamente. Este artículo se centra en el área de intersección de ambos, explorando el desarrollo de los protocolos relacionados.
En el stack de tecnología AI, la red DePIN empodera la inteligencia artificial al proporcionar recursos de computación. El desarrollo de grandes empresas tecnológicas ha llevado a una escasez de GPU, lo que dificulta que otros desarrolladores obtengan suficientes GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Esto a menudo obliga a los desarrolladores a recurrir a servicios en la nube centralizados, pero los contratos a largo plazo carecen de flexibilidad y son ineficientes.
DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de un mecanismo de incentivos con tokens. La red DePIN en el ámbito de la IA reúne recursos de GPU desde individuos hasta centros de datos, proporcionando un suministro unificado a los usuarios. Esto no solo brinda a los desarrolladores acceso personalizable bajo demanda, sino que también crea una fuente de ingresos adicional para los propietarios de GPU.
En el mercado han surgido varias redes AI DePIN, cada una con objetivos y funciones diferentes. A continuación, se presenta un resumen de algunos de los principales proyectos:
Render es un pionero en la red P2P de GPU, inicialmente centrado en la renderización de contenido, y luego se expandió a tareas de cálculo de IA. Akash se posiciona como una plataforma de "supernube" que soporta almacenamiento, cálculo de GPU y CPU. io.net ofrece un clúster de GPU en la nube distribuido, diseñado específicamente para IA y aprendizaje automático. Gensyn se centra en cálculos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, utilizando un mecanismo de verificación innovador. Aethir ofrece GPU de nivel empresarial, centrado en campos de cálculo intensivo como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA en Web3, permitiendo que los agentes de IA sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Estos proyectos tienen características distintas en términos de tipo de hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA soportadas, modelo de precios de trabajo, blockchain subyacente, protección de la privacidad de los datos, estructura de tarifas, mecanismos de seguridad, entre otros. Las diferencias clave incluyen:
En términos de configuración de hardware, hay grandes diferencias en la cantidad de GPU/CPU y la proporción de GPU de alto rendimiento como H100/A100( entre los diferentes proyectos. io.net y Aethir cuentan con más GPU de alta gama, lo que los hace más adecuados para cálculos de modelos a gran escala. En cuanto a precios, el servicio de GPU descentralizado es generalmente más bajo que el de servicios centralizados.
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A pesar de que el campo de DePIN de IA todavía se encuentra en una etapa temprana y enfrenta algunos desafíos, la cantidad de tareas ejecutadas en estas redes y el número de hardware están aumentando significativamente. Esto refleja la demanda del mercado por alternativas a los servicios en la nube de Web2, así como una oferta previamente subutilizada. En el futuro, a medida que el mercado de IA crezca de manera robusta, es probable que estas redes de GPU descentralizadas desempeñen un papel clave en la provisión de recursos computacionales rentables para los desarrolladores, contribuyendo de manera importante al futuro panorama de la IA y la infraestructura computacional.
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