AI与DePIN的交汇:去中心化GPU网络的崛起

2023年以来,AI和DePIN成为Web3的热门趋势,市值分别达300亿美元和230亿美元。本文聚焦两者的交集,探讨相关协议的发展。

在AI技术栈中,DePIN网络通过计算资源为AI提供实用性。大型科技公司对GPU的垄断导致开发者缺乏足够算力,不得不选择中心化云服务商。DePIN提供了更灵活和成本效益的替代方案,通过代币激励资源贡献。AI领域的DePIN将GPU资源从个人所有者众包到数据中心,为用户形成统一供应。这不仅为开发者提供按需访问,也为GPU所有者创造额外收益。

市场上存在多个AI DePIN网络,下面将探讨各协议的角色、目标及主要亮点。

AI DePIN网络概述

Render是提供GPU算力的P2P网络先驱,最初专注于内容创作渲染,后来扩展到AI计算任务。

Akash定位为支持存储、GPU和CPU计算的"超级云"替代品,可运行任何云原生应用。

io.net提供专门用于AI和ML用例的分布式GPU云集群访问,聚合了来自数据中心、加密矿工等的GPU资源。

Gensyn提供专注于机器学习和深度学习计算的GPU算力,通过创新验证机制提高效率。

Aethir专门提供企业级GPU,聚焦AI、ML、云游戏等计算密集型领域。

Phala Network作为Web3 AI解决方案的执行层,通过可信执行环境(TEE)处理隐私问题。

项目比较

各项目在硬件、业务重点、AI任务类型、工作定价、区块链、数据隐私、费用、安全机制等方面存在差异。主要区别包括:

• 集群和并行计算能力:大多数项目已整合集群实现并行计算,提升AI模型训练效率。

• 数据隐私保护:各项目采用不同方式保护数据隐私,如加密、TEE等。

• 计算完成证明和质量检查:部分项目提供完成证明和质量检查机制,确保计算质量。

硬件统计数据

各项目在GPU数量、高性能GPU数量及定价等方面存在差异。io.net和Aethir拥有较多高性能GPU,更适合大型模型计算。去中心化GPU网络普遍能以较低成本提供服务。

结论

AI DePIN领域仍较新,面临挑战,但也显示出强劲增长势头。这些网络有效解决了AI计算需求与供给的矛盾,为开发者提供了经济高效的替代方案。随着AI市场的蓬勃发展,去中心化GPU网络有望在未来计算基础设施格局中发挥重要作用。