AI ve DePIN'in Kesişimi: Hesaplama Kaynakları Pazarının Yeni Gücü
2023'ten bu yana, yapay zeka ve dağıtılmış fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), Web3 alanında iki büyük popüler eğilim haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, ikisinin kesişim alanına odaklanarak ilgili protokollerin gelişimini incelemektedir.
AI teknoloji yelpazesinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'ya güç katmaktadır. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi GPU kıtlığına yol açarak diğer geliştiricilerin AI modeli eğitimi için yeterli GPU'ya ulaşmasını zorlaştırmaktadır. Bu genellikle geliştiricileri merkezi bulut hizmetlerine yönlendirmekte, ancak uzun vadeli sözleşmeler esneklikten yoksun ve verimsizdir.
DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için bir token teşvik mekanizması aracılığıyla daha esnek ve maliyet açısından etkin bir alternatif sunmaktadır. AI alanındaki DePIN ağı, bireylerden veri merkezlerine kadar GPU kaynaklarını bir araya getirerek kullanıcılara tek bir tedarik sunmaktadır. Bu, geliştiricilere talebe dayalı özelleştirilebilir bir erişim sağlar ve GPU sahiplerine ek gelir kaynakları yaratır.
Piyasada birçok AI DePIN ağı ortaya çıkıyor, bunların hedefleri ve işlevleri farklılık gösteriyor. Aşağıda birkaç ana proje hakkında bir özet verilmiştir:
Render, P2P GPU ağlarının öncüsüdür ve başlangıçta içerik oluşturma render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" platformu olarak konumlandırılmaktadır. io.net, AI ve makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümeleri sunmaktadır. Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanmakta ve yenilikçi bir doğrulama mekanizması kullanmaktadır. Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunmakta ve AI, makine öğrenimi ve bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara yönelmektedir. Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapmakta ve AI ajanlarının zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesine olanak tanımaktadır.
Bu projelerin donanım türü, iş odakları, desteklenen AI görev türleri, çalışma fiyatlandırma modeli, temel blok zinciri, veri gizliliği koruma, ücret yapısı, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Anahtar farklılıklar şunları içerir:
GPU küme ve paralel hesaplama yetenekleri: Çoğu proje, karmaşık AI modellerinin ihtiyaçlarını karşılamak için küme işlevselliğini entegre etmiştir.
Veri gizliliği koruma: Genel olarak veri şifrelemesi kullanılmakta, bazı projeler tam homomorfik şifreleme ve güvenilir yürütme ortamı gibi daha gelişmiş teknolojileri devreye almaktadır.
Tamamlanmış kanıt ve kalite kontrolü hesaplama: Her biri işin tamamlanma durumu ve hizmet kalitesini doğrulamak için farklı mekanizmalara sahiptir.
Donanım yapılandırması açısından, projelerin GPU/CPU sayısı ve yüksek performanslı GPU'ların (H100/A100) oranı arasında büyük farklılıklar bulunmaktadır. io.net ve Aethir, daha fazla yüksek kaliteli GPU'ya sahip olup, büyük ölçekli model hesaplamaları için daha uygundur. Fiyatlandırma açısından, merkeziyetsiz GPU hizmetleri genellikle merkezi hizmetlerden daha düşüktür.
AI DePIN alanı hala erken aşamalarda olmasına rağmen, bazı zorluklarla karşı karşıya kalıyor, ancak bu ağlarda gerçekleştirilen görevlerin hacmi ve donanım sayısı önemli ölçüde artıyor. Bu, Web2 bulut hizmetleri için alternatiflere olan pazar talebini ve daha önce tam olarak değerlendirilemeyen arzı yansıtıyor. Gelecekte, AI pazarının hızla büyümesiyle birlikte, bu merkeziyetsiz GPU ağlarının geliştiricilere maliyet etkin hesaplama kaynakları sağlama konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelecekteki görünümüne önemli katkılarda bulunması bekleniyor.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
8 Likes
Reward
8
8
Repost
Share
Comment
0/400
FudVaccinator
· 07-20 22:59
Kokulu GPU nihayet geldi
View OriginalReply0
NftMetaversePainter
· 07-20 22:28
gerçekten büyüleyici bir algoritmik tezahür ama gerçek paradigma kayması depin'in estetik hesaplama katmanında yatıyor.
View OriginalReply0
TokenomicsTherapist
· 07-20 20:17
Dinlemek, enayiler tarafından oyuna getirilmektir.
View OriginalReply0
ForkMonger
· 07-20 06:19
başka bir abartılı yönetişim saldırı vektörü... daha önce başarısız olduğunu gördüm
View OriginalReply0
DecentralizeMe
· 07-17 23:31
Düşük fiyat kartı gerçekten harika
View OriginalReply0
TokenSherpa
· 07-17 23:31
aslında, eğer tarihi emsalin üzerine giderseniz... gpu tokenomi hala doğru yönetişim çerçevelerine ihtiyaç duyuyor açıkçası
View OriginalReply0
OnChainSleuth
· 07-17 23:30
Yeni enayi insanları enayi yerine koymak makinesi işte.
AI ve DePIN entegrasyonu: Dağıtık GPU ağı AI geliştirmeye güç katıyor
AI ve DePIN'in Kesişimi: Hesaplama Kaynakları Pazarının Yeni Gücü
2023'ten bu yana, yapay zeka ve dağıtılmış fiziksel altyapı ağı ( DePIN ), Web3 alanında iki büyük popüler eğilim haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, ikisinin kesişim alanına odaklanarak ilgili protokollerin gelişimini incelemektedir.
AI teknoloji yelpazesinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'ya güç katmaktadır. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi GPU kıtlığına yol açarak diğer geliştiricilerin AI modeli eğitimi için yeterli GPU'ya ulaşmasını zorlaştırmaktadır. Bu genellikle geliştiricileri merkezi bulut hizmetlerine yönlendirmekte, ancak uzun vadeli sözleşmeler esneklikten yoksun ve verimsizdir.
DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için bir token teşvik mekanizması aracılığıyla daha esnek ve maliyet açısından etkin bir alternatif sunmaktadır. AI alanındaki DePIN ağı, bireylerden veri merkezlerine kadar GPU kaynaklarını bir araya getirerek kullanıcılara tek bir tedarik sunmaktadır. Bu, geliştiricilere talebe dayalı özelleştirilebilir bir erişim sağlar ve GPU sahiplerine ek gelir kaynakları yaratır.
Piyasada birçok AI DePIN ağı ortaya çıkıyor, bunların hedefleri ve işlevleri farklılık gösteriyor. Aşağıda birkaç ana proje hakkında bir özet verilmiştir:
Render, P2P GPU ağlarının öncüsüdür ve başlangıçta içerik oluşturma render'ına odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" platformu olarak konumlandırılmaktadır. io.net, AI ve makine öğrenimi için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümeleri sunmaktadır. Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanmakta ve yenilikçi bir doğrulama mekanizması kullanmaktadır. Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunmakta ve AI, makine öğrenimi ve bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara yönelmektedir. Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapmakta ve AI ajanlarının zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesine olanak tanımaktadır.
Bu projelerin donanım türü, iş odakları, desteklenen AI görev türleri, çalışma fiyatlandırma modeli, temel blok zinciri, veri gizliliği koruma, ücret yapısı, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda kendine özgü özellikleri vardır. Anahtar farklılıklar şunları içerir:
Donanım yapılandırması açısından, projelerin GPU/CPU sayısı ve yüksek performanslı GPU'ların (H100/A100) oranı arasında büyük farklılıklar bulunmaktadır. io.net ve Aethir, daha fazla yüksek kaliteli GPU'ya sahip olup, büyük ölçekli model hesaplamaları için daha uygundur. Fiyatlandırma açısından, merkeziyetsiz GPU hizmetleri genellikle merkezi hizmetlerden daha düşüktür.
AI DePIN alanı hala erken aşamalarda olmasına rağmen, bazı zorluklarla karşı karşıya kalıyor, ancak bu ağlarda gerçekleştirilen görevlerin hacmi ve donanım sayısı önemli ölçüde artıyor. Bu, Web2 bulut hizmetleri için alternatiflere olan pazar talebini ve daha önce tam olarak değerlendirilemeyen arzı yansıtıyor. Gelecekte, AI pazarının hızla büyümesiyle birlikte, bu merkeziyetsiz GPU ağlarının geliştiricilere maliyet etkin hesaplama kaynakları sağlama konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelecekteki görünümüne önemli katkılarda bulunması bekleniyor.