AI與DePIN的交匯:去中心化GPU網路的崛起

2023年以來,AI和DePIN成爲Web3的熱門趨勢,市值分別達300億美元和230億美元。本文聚焦兩者的交集,探討相關協議的發展。

在AI技術棧中,DePIN網路通過計算資源爲AI提供實用性。大型科技公司對GPU的壟斷導致開發者缺乏足夠算力,不得不選擇中心化雲服務商。DePIN提供了更靈活和成本效益的替代方案,通過代幣激勵資源貢獻。AI領域的DePIN將GPU資源從個人所有者衆包到數據中心,爲用戶形成統一供應。這不僅爲開發者提供按需訪問,也爲GPU所有者創造額外收益。

市場上存在多個AI DePIN網路,下面將探討各協議的角色、目標及主要亮點。

AI DePIN網路概述

Render是提供GPU算力的P2P網路先驅,最初專注於內容創作渲染,後來擴展到AI計算任務。

Akash定位爲支持存儲、GPU和CPU計算的"超級雲"替代品,可運行任何雲原生應用。

io.net提供專門用於AI和ML用例的分布式GPU雲集羣訪問,聚合了來自數據中心、加密礦工等的GPU資源。

Gensyn提供專注於機器學習和深度學習計算的GPU算力,通過創新驗證機制提高效率。

Aethir專門提供企業級GPU,聚焦AI、ML、雲遊戲等計算密集型領域。

Phala Network作爲Web3 AI解決方案的執行層,通過可信執行環境(TEE)處理隱私問題。

項目比較

各項目在硬件、業務重點、AI任務類型、工作定價、區塊鏈、數據隱私、費用、安全機制等方面存在差異。主要區別包括:

• 集羣和並行計算能力:大多數項目已整合集羣實現並行計算,提升AI模型訓練效率。

• 數據隱私保護:各項目採用不同方式保護數據隱私,如加密、TEE等。

• 計算完成證明和質量檢查:部分項目提供完成證明和質量檢查機制,確保計算質量。

硬件統計數據

各項目在GPU數量、高性能GPU數量及定價等方面存在差異。io.net和Aethir擁有較多高性能GPU,更適合大型模型計算。去中心化GPU網路普遍能以較低成本提供服務。

結論

AI DePIN領域仍較新,面臨挑戰,但也顯示出強勁增長勢頭。這些網路有效解決了AI計算需求與供給的矛盾,爲開發者提供了經濟高效的替代方案。隨着AI市場的蓬勃發展,去中心化GPU網路有望在未來計算基礎設施格局中發揮重要作用。