A interseção entre AI e DePIN: a nova força no mercado de recursos computacionais
Desde 2023, a inteligência artificial e a rede de infraestrutura física distribuída (DePIN) tornaram-se duas grandes tendências no campo do Web3, com uma capitalização de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respectivamente. Este artigo foca na interseção entre ambos, explorando o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia AI, a rede DePIN capacita a AI ao fornecer recursos de computação. O desenvolvimento das grandes empresas de tecnologia resultou em uma escassez de GPUs, dificultando que outros desenvolvedores consigam GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. Isso muitas vezes força os desenvolvedores a recorrerem a serviços de nuvem centralizados, mas os contratos de longo prazo carecem de flexibilidade e são ineficientes.
DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de um mecanismo de incentivo por tokens. A rede DePIN no campo da IA agrega recursos de GPU, desde indivíduos até centros de dados, fornecendo uma oferta unificada para os usuários. Isso não apenas oferece acesso sob demanda personalizável para os desenvolvedores, mas também cria uma fonte adicional de receita para os proprietários de GPU.
Vários redes DePIN de IA surgiram no mercado, com objetivos e funções distintas. Abaixo está uma visão geral de alguns dos principais projetos:
Render é o pioneiro na rede P2P de GPU, inicialmente focado na renderização de conteúdo, depois expandindo para tarefas de computação em IA. Akash se posiciona como uma plataforma de "super nuvem" que suporta armazenamento, computação em GPU e CPU. io.net oferece um cluster de nuvem distribuído de GPU voltado especificamente para IA e aprendizado de máquina. Gensyn se concentra em computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, adotando um mecanismo de validação inovador. Aethir fornece GPUs de nível empresarial, focando em campos de computação intensiva como IA, aprendizado de máquina e jogos em nuvem. A Phala Network atua como a camada de execução para soluções de IA Web3, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na cadeia.
Estes projetos têm características distintas em termos de tipo de hardware, foco nos negócios, tipos de tarefas de IA suportadas, modelo de preços de trabalho, blockchain subjacente, proteção de privacidade de dados, estrutura de taxas, mecanismos de segurança, entre outros. As principais diferenças incluem:
Capacidades de clusters de GPU e computação paralela: A maioria dos projetos integrou funcionalidades de clusters para atender às necessidades de modelos de IA complexos.
Proteção da privacidade dos dados: Adoção generalizada de criptografia de dados, alguns projetos introduzem tecnologias mais avançadas, como criptografia totalmente homomórfica e ambientes de execução confiáveis.
Cálculo da prova de conclusão e verificação de qualidade: existem diferentes mecanismos para validar o estado de conclusão do trabalho e a qualidade do serviço.
Em termos de configuração de hardware, há uma grande diferença na quantidade de GPUs/CPUs e na porcentagem de GPUs de alto desempenho como H100/A100( entre os projetos. io.net e Aethir possuem mais GPUs de alta gama, sendo mais adequados para cálculos de modelos em grande escala. Em termos de preços, os serviços de GPU descentralizados são geralmente mais baixos do que os serviços centralizados.
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Apesar de o campo DePIN de IA ainda estar nas suas fases iniciais e enfrentar alguns desafios, a quantidade de tarefas executadas e o número de hardware nessas redes estão a aumentar significativamente. Isto reflete a demanda do mercado por alternativas aos serviços de nuvem Web2, bem como a oferta que antes não foi devidamente aproveitada. No futuro, com o crescimento robusto do mercado de IA, essas redes GPU descentralizadas têm potencial para desempenhar um papel fundamental na oferta de recursos computacionais económicos para os desenvolvedores, contribuindo assim de forma significativa para o futuro da infraestrutura de IA e computação.
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FudVaccinator
· 07-20 22:59
O GPU tão esperado finalmente chegou.
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NftMetaversePainter
· 07-20 22:28
manifestação algorítmica fascinante, para ser honesto... mas a verdadeira mudança de paradigma reside na camada de computação estética do depin
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TokenomicsTherapist
· 07-20 20:17
Ouvir isso é fazer as pessoas de parvas.
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ForkMonger
· 07-20 06:19
outro vetor de ataque de governança exagerado... já vi falhar antes
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DecentralizeMe
· 07-17 23:31
preço baixo da placa gráfica, muito bom!
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TokenSherpa
· 07-17 23:31
bem, na verdade, se você examinar o precedente histórico... a tokenomics de gpu ainda precisa de estruturas de governança adequadas, para ser honesto.
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OnChainSleuth
· 07-17 23:30
Nova máquina de fazer as pessoas de parvas.
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AirdropGrandpa
· 07-17 23:09
Tokens lixo têm realmente espaço para desenvolvimento?
Integração de AI com DePIN: Redes GPU distribuídas capacitadas para desenvolvimento de AI
A interseção entre AI e DePIN: a nova força no mercado de recursos computacionais
Desde 2023, a inteligência artificial e a rede de infraestrutura física distribuída (DePIN) tornaram-se duas grandes tendências no campo do Web3, com uma capitalização de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respectivamente. Este artigo foca na interseção entre ambos, explorando o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia AI, a rede DePIN capacita a AI ao fornecer recursos de computação. O desenvolvimento das grandes empresas de tecnologia resultou em uma escassez de GPUs, dificultando que outros desenvolvedores consigam GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. Isso muitas vezes força os desenvolvedores a recorrerem a serviços de nuvem centralizados, mas os contratos de longo prazo carecem de flexibilidade e são ineficientes.
DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de um mecanismo de incentivo por tokens. A rede DePIN no campo da IA agrega recursos de GPU, desde indivíduos até centros de dados, fornecendo uma oferta unificada para os usuários. Isso não apenas oferece acesso sob demanda personalizável para os desenvolvedores, mas também cria uma fonte adicional de receita para os proprietários de GPU.
Vários redes DePIN de IA surgiram no mercado, com objetivos e funções distintas. Abaixo está uma visão geral de alguns dos principais projetos:
Render é o pioneiro na rede P2P de GPU, inicialmente focado na renderização de conteúdo, depois expandindo para tarefas de computação em IA. Akash se posiciona como uma plataforma de "super nuvem" que suporta armazenamento, computação em GPU e CPU. io.net oferece um cluster de nuvem distribuído de GPU voltado especificamente para IA e aprendizado de máquina. Gensyn se concentra em computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, adotando um mecanismo de validação inovador. Aethir fornece GPUs de nível empresarial, focando em campos de computação intensiva como IA, aprendizado de máquina e jogos em nuvem. A Phala Network atua como a camada de execução para soluções de IA Web3, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na cadeia.
Estes projetos têm características distintas em termos de tipo de hardware, foco nos negócios, tipos de tarefas de IA suportadas, modelo de preços de trabalho, blockchain subjacente, proteção de privacidade de dados, estrutura de taxas, mecanismos de segurança, entre outros. As principais diferenças incluem:
Em termos de configuração de hardware, há uma grande diferença na quantidade de GPUs/CPUs e na porcentagem de GPUs de alto desempenho como H100/A100( entre os projetos. io.net e Aethir possuem mais GPUs de alta gama, sendo mais adequados para cálculos de modelos em grande escala. Em termos de preços, os serviços de GPU descentralizados são geralmente mais baixos do que os serviços centralizados.
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Apesar de o campo DePIN de IA ainda estar nas suas fases iniciais e enfrentar alguns desafios, a quantidade de tarefas executadas e o número de hardware nessas redes estão a aumentar significativamente. Isto reflete a demanda do mercado por alternativas aos serviços de nuvem Web2, bem como a oferta que antes não foi devidamente aproveitada. No futuro, com o crescimento robusto do mercado de IA, essas redes GPU descentralizadas têm potencial para desempenhar um papel fundamental na oferta de recursos computacionais económicos para os desenvolvedores, contribuindo assim de forma significativa para o futuro da infraestrutura de IA e computação.
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