La intersección de la IA y DePIN: el auge de las redes GPU descentralizadas
Desde 2023, la IA y DePIN se han convertido en tendencias populares en Web3, con capitalizaciones de mercado de 30 mil millones de dólares y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo se centra en la intersección de ambos, explorando el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN proporciona utilidad a la IA a través de recursos de cómputo. El monopolio de las grandes empresas tecnológicas sobre las GPU ha llevado a que los desarrolladores carezcan de suficiente potencia de cálculo, viéndose obligados a elegir proveedores de servicios en la nube centralizados. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de tokens. En el ámbito de la IA, DePIN externaliza los recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, formando un suministro unificado para los usuarios. Esto no solo proporciona acceso bajo demanda a los desarrolladores, sino que también crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
En el mercado existen múltiples redes AI DePIN, a continuación se explorarán los roles, objetivos y principales aspectos destacados de cada protocolo.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es un pionero en redes P2P que proporciona potencia de cálculo GPU, inicialmente centrado en la renderización de creación de contenido, y luego se expandió a tareas de cálculo de IA.
Akash se posiciona como una alternativa "súper nube" que soporta almacenamiento, cálculo GPU y CPU, y puede ejecutar cualquier aplicación nativa de la nube.
io.net ofrece acceso a clústeres de GPU en la nube distribuidos, especialmente diseñados para casos de uso de IA y ML, agregando recursos de GPU de centros de datos, mineros de criptomonedas, entre otros.
Gensyn ofrece poder de cálculo de GPU enfocado en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, mejorando la eficiencia a través de un mecanismo de verificación innovador.
Aethir se especializa en proporcionar GPU de nivel empresarial, enfocándose en áreas de computación intensiva como IA, ML y juegos en la nube.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones Web3 AI, aborda problemas de privacidad a través de un entorno de ejecución confiable (TEE).
comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque empresarial, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos, mecanismos de seguridad, entre otros. Las principales diferencias incluyen:
Capacidad de clúster y cálculo paralelo: la mayoría de los proyectos han integrado clústeres para realizar cálculos paralelos, mejorando la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
Protección de la privacidad de los datos: cada proyecto utiliza diferentes métodos para proteger la privacidad de los datos, como el cifrado, TEE, etc.
Certificación de finalización y control de calidad: algunos proyectos ofrecen un mecanismo de certificación de finalización y control de calidad para garantizar la calidad del cálculo.
Estadísticas de hardware
Los proyectos difieren en la cantidad de GPU, la cantidad de GPU de alto rendimiento y los precios, entre otros aspectos. io.net y Aethir cuentan con un mayor número de GPU de alto rendimiento, siendo más adecuados para el cálculo de modelos grandes. Las redes de GPU Descentralización generalmente pueden ofrecer servicios a un costo más bajo.
Conclusión
El campo de DePIN de IA aún es relativamente nuevo y enfrenta desafíos, pero también muestra un fuerte impulso de crecimiento. Estas redes resuelven de manera efectiva la contradicción entre la demanda y la oferta de cálculo de IA, proporcionando a los desarrolladores una alternativa económica y eficiente. Con el florecimiento del mercado de IA, las redes GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro del panorama de la infraestructura de cálculo.
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SoliditySlayer
· hace13h
Vaya, la IA va a revolucionar de nuevo.
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SchroedingerAirdrop
· hace13h
gm esta ola de rendimiento es impresionante
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NullWhisperer
· hace13h
en realidad... un vector de explotación intrigante para el engaño de GPU
AI y DePIN fusionados: la red GPU descentralizada lidera una nueva era de computación
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En la pila de tecnología de IA, la red DePIN proporciona utilidad a la IA a través de recursos de cómputo. El monopolio de las grandes empresas tecnológicas sobre las GPU ha llevado a que los desarrolladores carezcan de suficiente potencia de cálculo, viéndose obligados a elegir proveedores de servicios en la nube centralizados. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de tokens. En el ámbito de la IA, DePIN externaliza los recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, formando un suministro unificado para los usuarios. Esto no solo proporciona acceso bajo demanda a los desarrolladores, sino que también crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
En el mercado existen múltiples redes AI DePIN, a continuación se explorarán los roles, objetivos y principales aspectos destacados de cada protocolo.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es un pionero en redes P2P que proporciona potencia de cálculo GPU, inicialmente centrado en la renderización de creación de contenido, y luego se expandió a tareas de cálculo de IA.
Akash se posiciona como una alternativa "súper nube" que soporta almacenamiento, cálculo GPU y CPU, y puede ejecutar cualquier aplicación nativa de la nube.
io.net ofrece acceso a clústeres de GPU en la nube distribuidos, especialmente diseñados para casos de uso de IA y ML, agregando recursos de GPU de centros de datos, mineros de criptomonedas, entre otros.
Gensyn ofrece poder de cálculo de GPU enfocado en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, mejorando la eficiencia a través de un mecanismo de verificación innovador.
Aethir se especializa en proporcionar GPU de nivel empresarial, enfocándose en áreas de computación intensiva como IA, ML y juegos en la nube.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones Web3 AI, aborda problemas de privacidad a través de un entorno de ejecución confiable (TEE).
comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque empresarial, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos, mecanismos de seguridad, entre otros. Las principales diferencias incluyen:
Capacidad de clúster y cálculo paralelo: la mayoría de los proyectos han integrado clústeres para realizar cálculos paralelos, mejorando la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
Protección de la privacidad de los datos: cada proyecto utiliza diferentes métodos para proteger la privacidad de los datos, como el cifrado, TEE, etc.
Certificación de finalización y control de calidad: algunos proyectos ofrecen un mecanismo de certificación de finalización y control de calidad para garantizar la calidad del cálculo.
Estadísticas de hardware
Los proyectos difieren en la cantidad de GPU, la cantidad de GPU de alto rendimiento y los precios, entre otros aspectos. io.net y Aethir cuentan con un mayor número de GPU de alto rendimiento, siendo más adecuados para el cálculo de modelos grandes. Las redes de GPU Descentralización generalmente pueden ofrecer servicios a un costo más bajo.
Conclusión
El campo de DePIN de IA aún es relativamente nuevo y enfrenta desafíos, pero también muestra un fuerte impulso de crecimiento. Estas redes resuelven de manera efectiva la contradicción entre la demanda y la oferta de cálculo de IA, proporcionando a los desarrolladores una alternativa económica y eficiente. Con el florecimiento del mercado de IA, las redes GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro del panorama de la infraestructura de cálculo.