AI и DePIN: Восход децентрализованных GPU сетей

С начала 2023 года AI и DePIN стали популярными тенденциями в Web3, рыночная капитализация которых составляет 30 миллиардов долларов и 23 миллиарда долларов соответственно. В данной статье рассматривается пересечение этих двух направлений и обсуждается развитие соответствующих протоколов.

! Пересечение AI и DePIN

В технологическом стеке ИИ сеть DePIN предоставляет полезность для ИИ за счет вычислительных ресурсов. Монополия крупных технологических компаний на GPU приводит к тому, что у разработчиков недостаточно вычислительной мощности, и им приходится выбирать централизованных облачных провайдеров. DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное альтернативное решение, используя токенизированные стимулы для вклада ресурсов. DePIN в области ИИ краудсорсит ресурсы GPU от частных владельцев до дата-центров, формируя единое предложение для пользователей. Это не только предоставляет разработчикам доступ по запросу, но и создает дополнительные доходы для владельцев GPU.

! Пересечение AI и DePIN

На рынке существует несколько AI DePIN сетей, ниже будут рассмотрены роли, цели и основные моменты каждого протокола.

Обзор сети DePIN на базе ИИ

Render является пионером P2P сети, предоставляющей вычислительную мощность GPU, изначально сосредоточенным на рендеринге контента, а затем расширившимся на задачи AI вычислений.

Akash позиционируется как "супероблачная" альтернатива, поддерживающая хранение, GPU и CPU вычисления, и способна запускать любые облачные приложения.

io.net предоставляет доступ к распределенным GPU облачным кластерам, специально предназначенным для AI и ML случаев, агрегируя ресурсы GPU из дата-центров, криптомайнеров и других.

Gensyn предоставляет GPU-вычислительную мощность, ориентированную на машинное обучение и глубокое обучение, повышая эффективность за счет инновационного механизма проверки.

Aethir специализировано предлагает корпоративные GPU, сосредоточенные на вычислительно емких областях, таких как ИИ, МЛ, облачные игры.

Phala Network как уровень выполнения решений Web3 AI, решает проблемы конфиденциальности через доверенную среду выполнения (TEE).

! Пересечение AI и DePIN

Сравнение проектов

Различия между проектами касаются оборудования, бизнес-акцентов, типов задач ИИ, ценообразования, блокчейна, конфиденциальности данных, расходов, механизмов безопасности и других аспектов. Основные различия включают:

• Кластерные и параллельные вычислительные возможности: большинство проектов уже интегрировали кластеры для реализации параллельных вычислений, что повышает эффективность обучения моделей ИИ.

• Защита конфиденциальности данных: различные проекты используют разные способы защиты конфиденциальности данных, такие как шифрование, TEE и т.д.

• Подтверждение завершения расчетов и контроль качества: некоторые проекты предоставляют механизмы подтверждения завершения и контроля качества, чтобы обеспечить качество расчетов.

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

! Пересечение AI и DePIN

! Пересечение ИИ и DePIN

Аппаратные статистические данные

Разные проекты отличаются по количеству GPU, количеству высокопроизводительных GPU и ценам. io.net и Aethir имеют больше высокопроизводительных GPU, что делает их более подходящими для вычислений больших моделей. Децентрализованные GPU-сети обычно могут предоставлять услуги по более низкой цене.

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

Заключение

Область AI DePIN все еще довольно нова, сталкивается с вызовами, но также демонстрирует сильные темпы роста. Эти сети эффективно решают противоречие между спросом и предложением вычислений AI, предоставляя разработчикам экономически эффективные альтернативы. С учетом бурного роста рынка AI, децентрализованные GPU-сети, по всей вероятности, сыграют важную роль в будущем ландшафте вычислительной инфраструктуры.

! Пересечение AI и DePIN