Sự kết hợp giữa AI và DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU Phi tập trung

Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã trở thành những xu hướng nổi bật trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này tập trung vào lĩnh vực giao thoa của cả hai, khám phá sự phát triển của các giao thức liên quan.

Trong hệ sinh thái công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tài nguyên tính toán để thúc đẩy AI. Sự phát triển của các công ty công nghệ lớn dẫn đến tình trạng thiếu GPU, khiến các nhà phát triển khác khó có được đủ GPU để tính toán. Điều này thường buộc các nhà phát triển phải chọn nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung, nhưng phải ký hợp đồng phần cứng hiệu suất cao dài hạn không linh hoạt, kém hiệu quả.

DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt và hiệu quả hơn về chi phí, sử dụng phần thưởng bằng token để khuyến khích những đóng góp tài nguyên phù hợp với mục tiêu của mạng. DePIN trong lĩnh vực AI sẽ huy động tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân đến các trung tâm dữ liệu, tạo ra một nguồn cung thống nhất cho người dùng. Những mạng này không chỉ cung cấp dịch vụ tùy chỉnh và theo yêu cầu cho các nhà phát triển cần sức mạnh tính toán, mà còn tạo ra thu nhập bổ sung cho những chủ sở hữu GPU không sử dụng.

Tổng quan về mạng DePIN AI

Render

• Người tiên phong mạng P2P cung cấp khả năng tính toán GPU
• Ban đầu tập trung vào việc sáng tạo nội dung, sau đó mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI
• Được thành lập bởi công ty đồ họa đám mây OTOY với công nghệ đoạt giải Oscar
• Mạng GPU được các công ty lớn như Paramount Pictures, PUBG sử dụng
• Hợp tác với Stability AI, tích hợp mô hình AI vào quy trình làm việc về nội dung 3D.

Akash

• Định vị là sản phẩm thay thế "siêu đám mây" hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU.
• Công cụ thân thiện với nhà phát triển như nút tính toán được quản lý bởi nền tảng container và Kubernetes
• AkashML cho phép mạng GPU chạy hơn 15,000 mô hình trên Hugging Face
• Đã quản lý ứng dụng chatbot mô hình LLM Mistral AI

io.net

• Cung cấp quyền truy cập vào cụm GPU đám mây phân tán chuyên dụng cho các trường hợp sử dụng AI và ML
• IO-SDK tương thích với các khung như PyTorch và Tensorflow
• Hỗ trợ tạo 3 loại cụm khác nhau, có thể khởi động trong vòng 2 phút
• Hợp tác với Render, Filecoin và tích hợp GPU từ các mạng DePIN khác.

Gensyn

• Cung cấp sức mạnh tính toán GPU tập trung vào máy học và học sâu
• Áp dụng các khái niệm như bằng chứng học tập để thực hiện cơ chế xác minh hiệu quả hơn
• Chi phí mỗi giờ cho GPU tương đương V100 khoảng 0,40 đô la, tiết kiệm đáng kể chi phí.
• Cung cấp mô hình nền tảng chia sẻ toàn cầu Phi tập trung

Aethir

• Chuyên dụng cho GPU doanh nghiệp, tập trung vào các lĩnh vực tính toán chuyên sâu như AI, ML, trò chơi đám mây.
• Tối ưu hóa cấu hình tài nguyên GPU theo nhu cầu và vị trí
• Mở rộng dịch vụ điện thoại đám mây, hợp tác với APhone ra mắt điện thoại thông minh đám mây Phi tập trung
• Thiết lập hợp tác rộng rãi với các công ty lớn Web2 như NVIDIA, Super Micro

Mạng lưới Phala

• Là lớp thực thi của giải pháp Web3 AI
• Sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy ( TEE ) để xử lý vấn đề về quyền riêng tư
• Lớp thực thi cho phép AI đại diện được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi.
• Hợp đồng đại lý trí tuệ nhân tạo có thể kết nối với các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu như OpenAI, Llama.

So sánh dự án

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | Phần cứng | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU | GPU | CPU | | Điểm kinh doanh | Kết xuất đồ họa và AI | Điện toán đám mây, kết xuất và AI | AI | AI | AI, trò chơi đám mây và viễn thông | Thực thi AI trên chuỗi | | Loại nhiệm vụ AI | Suy diễn | Cả hai | Cả hai | Đào tạo | Đào tạo | Thực hiện | | Định giá công việc | Định giá dựa trên hiệu suất | Đấu giá ngược | Định giá thị trường | Định giá thị trường | Hệ thống đấu thầu | Tính toán quyền lợi | | Blockchain | Solana | Cosmos | Solana | Gensyn | Arbitrum | Polkadot | | Quyền riêng tư dữ liệu | Mã hóa & Băm | Xác thực mTLS | Mã hóa dữ liệu | Bản đồ an toàn | Mã hóa | TEE | | Chi phí công việc | 0.5-5% cho mỗi công việc | 20% USDC, 4% AKT | 2% USDC, 0.25% phí dự trữ | Chi phí thấp | 20% cho mỗi phiên | Tỷ lệ với số tiền đặt cọc | | An toàn | Chứng minh kết xuất | Chứng minh quyền lợi | Chứng minh tính toán | Chứng minh quyền lợi | Chứng minh khả năng kết xuất | Kế thừa từ chuỗi trung gian | | Chứng nhận hoàn thành | - | - | Chứng nhận khóa thời gian | Chứng nhận học tập | Chứng nhận công việc render | Chứng nhận TEE | | Đảm bảo chất lượng | Tranh chấp | - | - | Người xác minh và người báo cáo | Node kiểm tra | Chứng minh từ xa | | Cụm GPU | Không | Có | Có | Có | Có | Không |

Dữ liệu thống kê phần cứng

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | Số lượng GPU | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | Số lượng CPU | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | Số lượng H100/A100 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | Chi phí H100/giờ | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | Chi phí A100/giờ | - | $1.37 | $1.50 | $0.55 ( dự kiến ) | $0.33 ( dự kiến ) | - |

Kết luận

Lĩnh vực DePIN AI vẫn còn tương đối mới mẻ, đối mặt với một số thách thức. Tuy nhiên, số lượng nhiệm vụ thực hiện và phần cứng đã tăng trưởng đáng kể, cho thấy nhu cầu về các giải pháp thay thế cho nhà cung cấp đám mây Web2. Trong tương lai, các mạng GPU phi tập trung này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp các giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí cho các nhà phát triển, góp phần quan trọng vào cấu trúc hạ tầng AI và tính toán.