AI與DePIN的融合：分布式GPU網路的崛起

自2023年以來，AI和DePIN成爲Web3領域的熱門話題，市值分別達到300億美元和230億美元。本文將探討這兩個領域的交集,重點分析相關協議的發展。

在AI技術棧中,DePIN網路通過提供計算資源爲AI賦能。由於大型科技公司的發展導致GPU短缺,其他開發者難以獲得足夠的GPU進行AI模型訓練。DePIN提供了一種更靈活、更具成本效益的替代方案,通過代幣獎勵激勵資源貢獻。AI領域的DePIN網路將GPU資源從個人所有者衆包到數據中心,爲用戶提供統一的供應。

AI DePIN網路概述

Render

Render是提供GPU計算能力的P2P網路先驅,最初專注於內容創作圖形渲染,後來將範圍擴展到包括AI計算任務。其GPU網路已被派拉蒙影業、PUBG等娛樂業大公司使用。

Akash

Akash定位爲支持存儲、GPU和CPU計算的"超級雲"替代品。其AkashML允許GPU網路在Hugging Face上運行超過15,000個模型。

io.net

io.net提供對分布式GPU雲集羣的訪問,專門用於AI和ML用例。其IO-SDK與PyTorch和Tensorflow等框架兼容,多層架構可根據計算需求自動動態擴展。

Gensyn

Gensyn提供專注於機器學習和深度學習計算的GPU計算能力。它聲稱通過結合使用學習證明、基於圖形的精確定位協議等概念,實現了更高效的驗證機制。

Aethir

Aethir專門搭載企業GPU,專注於計算密集型領域,主要是人工智能、機器學習、雲遊戲等。其網路中的容器充當執行基於雲的應用程序的虛擬端點,以實現低延遲體驗。

Phala Network

Phala Network充當Web3 AI解決方案的執行層。其區塊鏈是一種無需信任的雲計算解決方案,通過使用其可信執行環境(TEE)設計來處理隱私問題。

項目比較

各項目在硬件、業務重點、AI任務類型、工作定價、區塊鏈、數據隱私、工作費用、安全、完成證明、質量保證、GPU集羣等方面存在差異。

重要性

集羣和並行計算的可用性

分布式計算框架實現了GPU集羣,提供更高效的訓練,同時增強了可擴展性。大多數重點項目現在都已整合了集羣以實現並行計算。

數據隱私

開發AI模型需要使用大量可能包含敏感信息的數據集。大多數項目都使用某種形式的數據加密來保護數據隱私。io.net最近與Mind Network合作推出了完全同態加密(FHE),允許在無需先解密的情況下處理加密數據。

計算完成證明和質量檢查

多個項目提供計算完成證明和質量檢查機制,以確保工作質量和防止作弊。

硬件統計數據

各項目在GPU數量、CPU數量、高性能GPU數量及其費用等方面存在差異。io.net和Aethir在高性能GPU數量上領先。

高性能GPU的要求

AI模型訓練需要性能最佳的GPU,如Nvidia的A100和H100。去中心化GPU市場提供商需要提供足夠數量的高性能GPU才能與中心化服務競爭。

提供消費級GPU/CPU

部分項目還提供消費級GPU/CPU,可用於不太密集的任務,如對預訓練模型進行微調或小規模模型訓練。

結論

AI DePIN領域仍相對新興,面臨挑戰。但這些去中心化GPU網路上執行的任務和硬件數量顯著增加,凸顯了對Web2雲提供商硬件資源替代品的需求增長。未來,這些分散的GPU網路將在爲開發者提供經濟高效的計算替代方案方面發揮關鍵作用,爲AI和計算基礎設施的未來格局做出重大貢獻。