AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Desentralisasi
Sejak tahun 2023, AI dan DePIN telah menjadi tren populer di Web3, dengan nilai pasar masing-masing mencapai 30 miliar USD dan 23 miliar USD. Artikel ini fokus pada persimpangan keduanya, membahas perkembangan protokol terkait.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN menyediakan kegunaan untuk AI melalui sumber daya komputasi. Monopoli GPU oleh perusahaan teknologi besar menyebabkan pengembang kekurangan daya komputasi yang cukup, terpaksa memilih penyedia layanan cloud terpusat. DePIN menawarkan alternatif yang lebih fleksibel dan efisien biaya, melalui insentif token untuk kontribusi sumber daya. DePIN di bidang AI mengalihkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, membentuk pasokan yang terintegrasi untuk pengguna. Ini tidak hanya menyediakan akses sesuai permintaan untuk pengembang, tetapi juga menciptakan pendapatan tambahan bagi pemilik GPU.
Ada banyak jaringan AI DePIN di pasar, di bawah ini akan dibahas peran, tujuan, dan sorotan utama dari setiap protokol.
Gambaran Umum Jaringan DePIN AI
Render adalah pelopor jaringan P2P yang menyediakan kekuatan komputasi GPU, awalnya fokus pada rendering pembuatan konten, kemudian berkembang ke tugas komputasi AI.
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU, dapat menjalankan aplikasi cloud native apa pun.
io.net menyediakan akses ke kluster GPU cloud terdistribusi yang khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML, menggabungkan sumber daya GPU dari pusat data, penambang kripto, dan lainnya.
Gensyn menyediakan kekuatan komputasi GPU yang fokus pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, meningkatkan efisiensi melalui mekanisme verifikasi inovatif.
Aethir secara khusus menyediakan GPU tingkat perusahaan, berfokus pada bidang komputasi intensif seperti AI, ML, dan permainan cloud.
Phala Network sebagai lapisan eksekusi solusi AI Web3, menangani masalah privasi melalui lingkungan eksekusi tepercaya (TEE).
perbandingan proyek
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga kerja, blockchain, privasi data, biaya, mekanisme keamanan, dan lain-lain. Perbedaan utama termasuk:
Kemampuan komputasi kluster dan paralel: Sebagian besar proyek telah mengintegrasikan kluster untuk melakukan komputasi paralel, meningkatkan efisiensi pelatihan model AI.
Perlindungan privasi data: Setiap proyek menggunakan cara yang berbeda untuk melindungi privasi data, seperti enkripsi, TEE, dan lain-lain.
Bukti penyelesaian perhitungan dan pemeriksaan kualitas: Beberapa proyek menyediakan mekanisme bukti penyelesaian dan pemeriksaan kualitas untuk memastikan kualitas perhitungan.
Data statistik perangkat keras
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam jumlah GPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan harga. io.net dan Aethir memiliki lebih banyak GPU berkinerja tinggi, lebih cocok untuk perhitungan model besar. Jaringan GPU Desentralisasi umumnya dapat menyediakan layanan dengan biaya lebih rendah.
Kesimpulan
Bidang DePIN AI masih relatif baru, menghadapi tantangan, tetapi juga menunjukkan tren pertumbuhan yang kuat. Jaringan ini secara efektif menyelesaikan kontradiksi antara permintaan dan pasokan komputasi AI, memberikan pengembang alternatif yang ekonomis dan efisien. Seiring dengan berkembangnya pasar AI, jaringan GPU desentralisasi diharapkan dapat memainkan peran penting dalam pola infrastruktur komputasi di masa depan.
Lihat Asli
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.
15 Suka
Hadiah
15
3
Bagikan
Komentar
0/400
SoliditySlayer
· 10jam yang lalu
Wah, AI akan merevolusi lagi
Lihat AsliBalas0
SchroedingerAirdrop
· 10jam yang lalu
gm Performa kali ini sangat mengesankan
Lihat AsliBalas0
NullWhisperer
· 10jam yang lalu
sebenarnya...vektor eksploitasi yang menarik untuk spoofing gpu
AI dan DePIN bergabung: jaringan GPU desentralisasi memimpin era komputasi baru
AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Desentralisasi
Sejak tahun 2023, AI dan DePIN telah menjadi tren populer di Web3, dengan nilai pasar masing-masing mencapai 30 miliar USD dan 23 miliar USD. Artikel ini fokus pada persimpangan keduanya, membahas perkembangan protokol terkait.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN menyediakan kegunaan untuk AI melalui sumber daya komputasi. Monopoli GPU oleh perusahaan teknologi besar menyebabkan pengembang kekurangan daya komputasi yang cukup, terpaksa memilih penyedia layanan cloud terpusat. DePIN menawarkan alternatif yang lebih fleksibel dan efisien biaya, melalui insentif token untuk kontribusi sumber daya. DePIN di bidang AI mengalihkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, membentuk pasokan yang terintegrasi untuk pengguna. Ini tidak hanya menyediakan akses sesuai permintaan untuk pengembang, tetapi juga menciptakan pendapatan tambahan bagi pemilik GPU.
Ada banyak jaringan AI DePIN di pasar, di bawah ini akan dibahas peran, tujuan, dan sorotan utama dari setiap protokol.
Gambaran Umum Jaringan DePIN AI
Render adalah pelopor jaringan P2P yang menyediakan kekuatan komputasi GPU, awalnya fokus pada rendering pembuatan konten, kemudian berkembang ke tugas komputasi AI.
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU, dapat menjalankan aplikasi cloud native apa pun.
io.net menyediakan akses ke kluster GPU cloud terdistribusi yang khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML, menggabungkan sumber daya GPU dari pusat data, penambang kripto, dan lainnya.
Gensyn menyediakan kekuatan komputasi GPU yang fokus pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, meningkatkan efisiensi melalui mekanisme verifikasi inovatif.
Aethir secara khusus menyediakan GPU tingkat perusahaan, berfokus pada bidang komputasi intensif seperti AI, ML, dan permainan cloud.
Phala Network sebagai lapisan eksekusi solusi AI Web3, menangani masalah privasi melalui lingkungan eksekusi tepercaya (TEE).
perbandingan proyek
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga kerja, blockchain, privasi data, biaya, mekanisme keamanan, dan lain-lain. Perbedaan utama termasuk:
Kemampuan komputasi kluster dan paralel: Sebagian besar proyek telah mengintegrasikan kluster untuk melakukan komputasi paralel, meningkatkan efisiensi pelatihan model AI.
Perlindungan privasi data: Setiap proyek menggunakan cara yang berbeda untuk melindungi privasi data, seperti enkripsi, TEE, dan lain-lain.
Bukti penyelesaian perhitungan dan pemeriksaan kualitas: Beberapa proyek menyediakan mekanisme bukti penyelesaian dan pemeriksaan kualitas untuk memastikan kualitas perhitungan.
Data statistik perangkat keras
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam jumlah GPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan harga. io.net dan Aethir memiliki lebih banyak GPU berkinerja tinggi, lebih cocok untuk perhitungan model besar. Jaringan GPU Desentralisasi umumnya dapat menyediakan layanan dengan biaya lebih rendah.
Kesimpulan
Bidang DePIN AI masih relatif baru, menghadapi tantangan, tetapi juga menunjukkan tren pertumbuhan yang kuat. Jaringan ini secara efektif menyelesaikan kontradiksi antara permintaan dan pasokan komputasi AI, memberikan pengembang alternatif yang ekonomis dan efisien. Seiring dengan berkembangnya pasar AI, jaringan GPU desentralisasi diharapkan dapat memainkan peran penting dalam pola infrastruktur komputasi di masa depan.