Слияние ИИ и DePIN: восход децентрализованных GPU-сетей

С 2023 года AI и DePIN стали популярными тенденциями в области Web3, с рыночной капитализацией 30 миллиардов долларов и 23 миллиарда долларов соответственно. Эта статья сосредоточена на пересечении двух областей и исследует развитие соответствующих протоколов.

В стекe технологий ИИ сеть DePIN предоставляет вычислительные ресурсы для внедрения ИИ. Развитие крупных технологических компаний привело к нехватке GPU, что затрудняет другим разработчикам получение достаточного количества GPU для вычислений. Это обычно заставляет разработчиков выбирать централизованных облачных провайдеров, но им приходится подписывать негибкие долгосрочные контракты на высокопроизводительное оборудование, что приводит к низкой эффективности.

DePIN предлагает более гибкие и экономически эффективные альтернативы, используя токенизированные стимулы для ресурсов, соответствующих целям сети. DePIN в области ИИ краудсорсит ресурсы GPU от частных владельцев к дата-центрам, формируя единое предложение для пользователей. Эти сети не только предоставляют разработчикам, нуждающимся в вычислительной мощности, индивидуализированные и по запросу услуги, но и создают дополнительный доход для владельцев неиспользуемых GPU.

! Пересечение AI и DePIN

Обзор сети AI DePIN

Рендер

• Пионер P2P сети с вычислительной мощностью GPU
• Изначально сосредоточены на создании контента, затем расширены на AI вычислительные задачи
• Основана компанией OTOY, обладающей технологией, удостоенной Оскара.
• GPU-сеть используется такими крупными компаниями, как Paramount Pictures, PUBG и другими.
• Сотрудничество с такими компаниями, как Stability AI, для интеграции моделей ИИ в рабочие процессы рендеринга 3D-контента

Акаши

• Позиционирование как "супероблако" замена, поддерживающая хранение, а также вычисления на GPU и CPU
• Разработчики могут использовать инструменты, такие как вычислительные узлы, управляемые контейнерной платформой и Kubernetes.
• AkashML позволяет GPU-сетям запускать более 15,000 моделей на Hugging Face
• Управлял приложениями, такими как чат-боты с LLM-моделями Mistral AI.

io.net

• Предоставление доступа к распределенному облачному кластеру GPU, специально предназначенному для использования в AI и ML.
• IO-SDK совместим с такими фреймворками, как PyTorch и Tensorflow
• Поддерживает создание 3 различных типов кластеров, которые можно запустить за 2 минуты
• Сотрудничество с Render, Filecoin и другими DePIN-сетями для интеграции GPU

Gensyn

• Предоставление вычислительных мощностей GPU, сосредоточенных на машинном обучении и глубоком обучении
• Использование концепций, таких как доказательство обучения, для реализации более эффективного механизма верификации
• Стоимость эквивалентного GPU V100 составляет около 0,40 доллара США в час, что значительно снижает затраты.
• Предоставление глобальной модели общего доступа с Децентрализация

Этир

• Специально оснащенный корпоративными GPU, сосредоточенный на вычислительно интенсивных областях, таких как ИИ, машинное обучение и облачные игры
• Оптимизация распределения ресурсов GPU в зависимости от потребностей и местоположения
• Расширение до облачного телефонного сервиса, сотрудничество с APhone для запуска Децентрализованного облачного智能手机
• Установить широкое сотрудничество с такими крупными компаниями Web2, как NVIDIA, Super Micro

Сеть ### Phala

• В качестве уровня исполнения решения Web3 AI
• Используйте доверенные исполняемые среды (TEE) для решения проблем конфиденциальности
• Исполнительный уровень позволяет AI-агентам управляться с помощью смарт-контрактов на блокчейне
• Контракты на искусственный интеллект могут интегрироваться с такими ведущими языковыми моделями, как OpenAI, Llama и др.

! Пересечение AI и DePIN

Сравнение проектов

| | Рендеринг | Акаш | io.net | Генсин | Этир | Фала | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | Аппаратное обеспечение | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU | GPU | CPU | | Бизнес-акцент | Графическая визуализация и ИИ | Облачные вычисления, визуализация и ИИ | ИИ | ИИ | ИИ, облачные игры и телекоммуникации | Исполнение ИИ на блокчейне | | Тип задания AI | Вывод | Оба | Оба | Обучение | Обучение | Исполнение | | Ценовая политика | Ценовая политика на основе производительности | Обратные аукционы | Рыночное ценообразование | Рыночное ценообразование | Система тендеров | Расчет долей | | Блокчейн | Солана | Космос | Солана | Генсин | Арбитраж | Горошек | | Защита данных | Шифрование&хеширование | аутентификация mTLS | шифрование данных | безопасное отображение | шифрование | TEE | | Рабочие расходы | 0.5-5% за каждую работу | 20% USDC, 4% AKT | 2% USDC, 0.25% резервный сбор | Низкие расходы | 20% за каждую сессию | Пропорционально стейкинговой сумме | | Безопасность | Доказательство рендеринга | Доказательство доли | Доказательство вычислений | Доказательство доли | Доказательство рендеринговых мощностей | Унаследовано от релейной цепи | | Подтверждение выполнения | - | - | Подтверждение временной блокировки | Подтверждение обучения | Подтверждение рендеринга | Подтверждение TEE | | Гарантия качества | Споры | - | - | Проверяющий и заявитель | Узел проверяющего | Удаленное доказательство | | GPU кластер | Нет | Да | Да | Да | Да | Нет |

! Пересечение AI и DePIN

Статистика оборудования

| | Рендеринг | Акаш | io.net | Генсин | Этир | Фала | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | Количество GPU | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | Количество ЦПУ | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | Количество H100/A100 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | Плата H100/час | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | A100 стоимость/час | - | $1.37 | $1.50 | $0.55 ( ожидается ) | $0.33 ( ожидается ) | - |

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

! Пересечение AI и DePIN

! Пересечение ИИ и DePIN

! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN

! Пересечение AI и DePIN

Заключение

Область AI DePIN все еще относительно новая и сталкивается с некоторыми проблемами. Однако количество выполняемых задач и аппаратного обеспечения значительно возросло, что подчеркивает необходимость в альтернативе облачным провайдерам Web2. В будущем эти децентрализованные GPU сети могут сыграть ключевую роль в предоставлении разработчикам экономически эффективных вычислительных альтернатив, внося значительный вклад в ландшафт AI и вычислительной инфраструктуры.