La convergence de l'IA et de DePIN : une nouvelle force sur le marché des ressources de calcul
Depuis 2023, l'intelligence artificielle et le réseau d'infrastructure physique décentralisée ( DePIN ) sont devenus deux grandes tendances dans le domaine du Web3, avec une capitalisation boursière atteignant respectivement 30 milliards de dollars et 23 milliards de dollars. Cet article se concentre sur le domaine d'intersection des deux et explore l'évolution des protocoles associés.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN autonomise l'IA en fournissant des ressources de calcul. Le développement des grandes entreprises technologiques a entraîné une pénurie de GPU, rendant difficile pour d'autres développeurs d'obtenir suffisamment de GPU pour l'entraînement de modèles d'IA. Cela oblige souvent les développeurs à se tourner vers des services cloud centralisés, mais les contrats à long terme manquent de flexibilité et sont inefficaces.
DePIN offre une alternative plus flexible et plus rentable, en encourageant la contribution de ressources à travers un mécanisme d'incitation par des jetons. Le réseau DePIN dans le domaine de l'IA regroupe des ressources GPU allant des particuliers aux centres de données, offrant une fourniture unifiée aux utilisateurs. Cela offre non seulement aux développeurs un accès personnalisé à la demande, mais crée également une source de revenus supplémentaire pour les propriétaires de GPU.
De nombreux réseaux AI DePIN apparaissent sur le marché, chacun ayant des objectifs et des fonctions différents. Voici un aperçu de quelques projets principaux :
Render est un pionnier des réseaux GPU P2P, initialement axé sur le rendu de contenu, puis élargissant son champ d'application aux tâches de calcul AI. Akash se positionne comme une plateforme "super cloud" supportant le stockage, le calcul GPU et CPU. io.net fournit des clusters cloud GPU distribués spécialement conçus pour l'AI et l'apprentissage automatique. Gensyn se concentre sur le calcul en apprentissage automatique et en apprentissage profond, adoptant un mécanisme de validation innovant. Aethir propose des GPU de niveau entreprise, se concentrant sur des domaines intensifs en calcul tels que l'AI, l'apprentissage automatique et le cloud gaming. Phala Network agit comme la couche d'exécution pour les solutions AI Web3, permettant aux agents AI d'être contrôlés par des contrats intelligents sur la chaîne.
Ces projets se distinguent par leur type de matériel, leur axe commercial, les types de tâches AI prises en charge, leur modèle de tarification, la blockchain sous-jacente, la protection de la vie privée des données, la structure des frais, les mécanismes de sécurité, etc. Les différences clés incluent :
Capacité de calcul des clusters GPU et de calcul parallèle : la plupart des projets ont intégré des fonctionnalités de cluster pour répondre aux besoins des modèles AI complexes.
Protection de la vie privée des données : utilisation généralisée du cryptage des données, certains projets introduisent des technologies plus avancées telles que le chiffrement homomorphe complet et les environnements d'exécution de confiance.
Calcul des certificats d'achèvement et d'inspection de la qualité : chacun a des mécanismes différents pour vérifier l'achèvement du travail et la qualité du service.
En termes de configuration matérielle, il existe de grandes différences dans le nombre de GPU/CPU et la proportion de GPU haute performance tels que H100/A100( entre les projets. io.net et Aethir disposent d'un plus grand nombre de GPU haut de gamme, ce qui les rend plus adaptés au calcul de modèles à grande échelle. En ce qui concerne les prix, les services de GPU décentralisés sont généralement inférieurs à ceux des services centralisés.
![AI et DePIN se croisent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24fd635c71ed2aad842d38bf56e70b43.webp(
Bien que le domaine DePIN de l'IA soit encore à ses débuts et fasse face à certains défis, la quantité de tâches exécutées sur ces réseaux et le nombre de matériels augmentent de manière significative. Cela reflète la demande du marché pour des alternatives aux services cloud Web2, ainsi qu'une offre précédemment sous-utilisée. À l'avenir, avec l'essor du marché de l'IA, ces réseaux de GPU décentralisés devraient jouer un rôle clé en fournissant des ressources de calcul économiques aux développeurs, contribuant ainsi de manière importante à l'avenir des infrastructures d'IA et de calcul.
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![AI et DePIN au point de convergence])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-85bfeec032db538007843e9b55783e18.webp(
![AI et le point de rencontre de DePIN])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-10f0acfcfea618361b9c445c49edfc88.webp(
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FudVaccinator
· 07-20 22:59
Le GPU tant attendu est enfin arrivé.
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NftMetaversePainter
· 07-20 22:28
manifestation algorithmique fascinante à vrai dire... mais le véritable changement de paradigme réside dans la couche de computation esthétique de depin
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TokenomicsTherapist
· 07-20 20:17
Écoutez, c'est se faire prendre pour des cons.
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ForkMonger
· 07-20 06:19
un autre vecteur d'attaque de gouvernance surestimé... je l'ai déjà vu échouer auparavant
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DecentralizeMe
· 07-17 23:31
Les cartes graphiques à bas prix, c'est vraiment délicieux !
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TokenSherpa
· 07-17 23:31
eh bien en fait, si vous examinez le précédent historique... la tokenomics des gpu a toujours besoin de cadres de gouvernance appropriés pour être honnête
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OnChainSleuth
· 07-17 23:30
Ce n'est qu'une nouvelle machine à prendre les gens pour des idiots.
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AirdropGrandpa
· 07-17 23:09
Les jetons poubelles ont-ils vraiment de l'espace pour se développer ?
Fusion de l'IA et de DePIN : un réseau GPU distribué pour habiliter le développement de l'IA
La convergence de l'IA et de DePIN : une nouvelle force sur le marché des ressources de calcul
Depuis 2023, l'intelligence artificielle et le réseau d'infrastructure physique décentralisée ( DePIN ) sont devenus deux grandes tendances dans le domaine du Web3, avec une capitalisation boursière atteignant respectivement 30 milliards de dollars et 23 milliards de dollars. Cet article se concentre sur le domaine d'intersection des deux et explore l'évolution des protocoles associés.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN autonomise l'IA en fournissant des ressources de calcul. Le développement des grandes entreprises technologiques a entraîné une pénurie de GPU, rendant difficile pour d'autres développeurs d'obtenir suffisamment de GPU pour l'entraînement de modèles d'IA. Cela oblige souvent les développeurs à se tourner vers des services cloud centralisés, mais les contrats à long terme manquent de flexibilité et sont inefficaces.
DePIN offre une alternative plus flexible et plus rentable, en encourageant la contribution de ressources à travers un mécanisme d'incitation par des jetons. Le réseau DePIN dans le domaine de l'IA regroupe des ressources GPU allant des particuliers aux centres de données, offrant une fourniture unifiée aux utilisateurs. Cela offre non seulement aux développeurs un accès personnalisé à la demande, mais crée également une source de revenus supplémentaire pour les propriétaires de GPU.
De nombreux réseaux AI DePIN apparaissent sur le marché, chacun ayant des objectifs et des fonctions différents. Voici un aperçu de quelques projets principaux :
Render est un pionnier des réseaux GPU P2P, initialement axé sur le rendu de contenu, puis élargissant son champ d'application aux tâches de calcul AI. Akash se positionne comme une plateforme "super cloud" supportant le stockage, le calcul GPU et CPU. io.net fournit des clusters cloud GPU distribués spécialement conçus pour l'AI et l'apprentissage automatique. Gensyn se concentre sur le calcul en apprentissage automatique et en apprentissage profond, adoptant un mécanisme de validation innovant. Aethir propose des GPU de niveau entreprise, se concentrant sur des domaines intensifs en calcul tels que l'AI, l'apprentissage automatique et le cloud gaming. Phala Network agit comme la couche d'exécution pour les solutions AI Web3, permettant aux agents AI d'être contrôlés par des contrats intelligents sur la chaîne.
Ces projets se distinguent par leur type de matériel, leur axe commercial, les types de tâches AI prises en charge, leur modèle de tarification, la blockchain sous-jacente, la protection de la vie privée des données, la structure des frais, les mécanismes de sécurité, etc. Les différences clés incluent :
En termes de configuration matérielle, il existe de grandes différences dans le nombre de GPU/CPU et la proportion de GPU haute performance tels que H100/A100( entre les projets. io.net et Aethir disposent d'un plus grand nombre de GPU haut de gamme, ce qui les rend plus adaptés au calcul de modèles à grande échelle. En ce qui concerne les prix, les services de GPU décentralisés sont généralement inférieurs à ceux des services centralisés.
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Bien que le domaine DePIN de l'IA soit encore à ses débuts et fasse face à certains défis, la quantité de tâches exécutées sur ces réseaux et le nombre de matériels augmentent de manière significative. Cela reflète la demande du marché pour des alternatives aux services cloud Web2, ainsi qu'une offre précédemment sous-utilisée. À l'avenir, avec l'essor du marché de l'IA, ces réseaux de GPU décentralisés devraient jouer un rôle clé en fournissant des ressources de calcul économiques aux développeurs, contribuant ainsi de manière importante à l'avenir des infrastructures d'IA et de calcul.
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