AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağlarının Yükselişi

2023'ten itibaren, AI ve DePIN Web3'ün popüler eğilimleri haline geldi, piyasa değeri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, ikisinin kesişimine odaklanarak ilgili protokollerin gelişimini tartışmaktadır.

AI teknoloji yığını içinde, DePIN ağı hesaplama kaynakları aracılığıyla AI'ye kullanılabilirlik sağlar. Büyük teknoloji şirketlerinin GPU üzerindeki tekelci yaklaşımı, geliştiricilerin yeterli hesaplama gücünden yoksun kalmasına neden oldu ve merkezi bulut hizmet sağlayıcılarını seçmek zorunda kaldılar. DePIN, kaynak katkısını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplu olarak aktararak kullanıcılara birleşik bir tedarik oluşturur. Bu, geliştiricilere talebe dayalı erişim sağlamakla kalmaz, aynı zamanda GPU sahiplerine ek gelir yaratır.

Piyasada birçok AI DePIN ağı bulunmaktadır, aşağıda her protokolün rolü, hedefleri ve ana özellikleri ele alınacaktır.

AI DePIN ağına genel bakış

Render, GPU hesaplama gücü sunan P2P ağının öncüsüdür, başlangıçta içerik oluşturma render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir.

Akash, depolamayı, GPU ve CPU hesaplamayı destekleyen "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırılmakta ve herhangi bir bulut yerel uygulamayı çalıştırabilmektedir.

io.net, AI ve ML kullanımları için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümesi erişimi sunarak, veri merkezlerinden, kripto madencilerinden ve diğer kaynaklardan gelen GPU kaynaklarını toplar.

Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan GPU hesaplama gücü sunar ve verimliliği artırmak için yenilikçi doğrulama mekanizmaları kullanır.

Aethir, AI, ML, bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanan kurumsal düzeyde GPU'lar sunmaktadır.

Phala Network, Web3 AI çözümleri için bir uygulama katmanı olarak, güvenilir yürütme ortamı (TEE) ile gizlilik sorunlarını ele alır.

Proje Karşılaştırması

Projeler arasında donanım, iş odakları, AI görev türleri, iş fiyatlandırması, Merkeziyetsizlik, veri gizliliği, maliyetler, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda farklılıklar bulunmaktadır. Ana farklar şunlardır:

• Küme ve paralel hesaplama yetenekleri: Çoğu proje, AI model eğitimi verimliliğini artırmak için paralel hesaplama sağlamak amacıyla kümeleri entegre etmiştir.

• Veri gizliliği koruma: Her proje veri gizliliğini korumak için şifreleme, TEE gibi farklı yöntemler kullanmaktadır.

• Tamamlama belgeleri ve kalite kontrolü: Bazı projeler, hesaplama kalitesini sağlamak için tamamlama belgeleri ve kalite kontrol mekanizması sunar.

Donanım istatistik verileri

Projelerin GPU sayısı, yüksek performanslı GPU sayısı ve fiyatlandırma gibi konularda farklılıklar vardır. io.net ve Aethir, daha fazla yüksek performanslı GPUya sahip olup, büyük model hesaplamaları için daha uygundur. Merkeziyetsiz GPU ağı genel olarak daha düşük maliyetle hizmet sunabilmektedir.

Sonuç

AI DePIN alanı hala yeni ve zorluklarla karşı karşıya, ancak güçlü bir büyüme ivmesi gösteriyor. Bu ağlar, AI hesaplama talebi ile arzı arasındaki çelişkiyi etkili bir şekilde çözerek geliştiricilere ekonomik ve verimli alternatifler sunuyor. AI pazarının hızla büyümesiyle birlikte, merkeziyetsiz GPU ağlarının gelecekteki hesaplama altyapısı yapısında önemli bir rol oynaması bekleniyor.