AI та DePIN: зростання децентралізованих обчислювальних ресурсів

З 2023 року AI та DePIN стали популярними трендами в сфері Web3, їх ринкова капіталізація досягла відповідно 30 млрд доларів та 23 млрд доларів. Ця стаття зосереджена на перехресті обох напрямків, досліджуючи розвиток відповідних протоколів.

! Перетин AI та DePIN

У технологічному стеку ШІ мережа DePIN надає практичність для ШІ завдяки обчислювальним ресурсам. Розвиток великих технологічних компаній призвів до дефіциту GPU, що ускладнює іншим розробникам AI отримання достатньої кількості GPU. Це зазвичай призводить до того, що розробники обирають централізованих постачальників хмарних послуг, але через необхідність підписання негнучких довгострокових контрактів на високопродуктивне обладнання, що призводить до неефективності.

DePIN пропонує більш гнучке та економічне рішення, використовуючи токенізовані стимули для внесків ресурсів. DePIN у сфері ШІ краще дистрибує ресурси GPU від приватних власників до дата-центрів, формуючи єдине постачання для користувачів, які потребують апаратного забезпечення. Це не лише надає розробникам можливість налаштовувати та отримувати доступ на замовлення, але й створює додатковий дохід для власників GPU.

! Перетин AI та DePIN

Огляд мережі AI DePIN

Візуалізувати

• Піонер P2P мережі, що надає GPU обчислювальні потужності
• Зосереджено на створенні вмісту та рендерингу графіки, згодом розширено на AI обчислювальні завдання
• GPU мережі використовуються великими компаніями розважальної індустрії
• Співпраця з Stability AI та Endeavor, інтеграція AI моделей та 3D контентного рендерингу

Акаш

• Позиціонування як "супер-хмара" замість, що підтримує зберігання, GPU та CPU обчислення
• Використання контейнерної платформи та обчислювальних вузлів, керованих Kubernetes
• AkashML дозволяє запускати понад 15 000 моделей на Hugging Face
• Хостинг кількох відомих AI додатків

io.net

• Забезпечення розподіленого GPU хмарного кластера, спеціально призначеного для випадків використання AI та ML
• IO-SDK сумісний з основними фреймворками, підтримує динамічне розширення
• Інтеграція GPU-ресурсів інших мереж DePIN

Генсин

• Зосередження на обчисленнях глибокого навчання та машинного навчання в мережі GPU
• Використання інноваційного механізму верифікації для підвищення ефективності
• Підтримка тонкого налаштування базової моделі

Етір

• Спеціально обладнаний корпоративними GPU, зосереджений на обчислювально інтенсивних сферах
• Розширення до хмарних телефонних послуг
• Встановлення співпраці з кількома компаніями Web2 та Web3

Мережа Phala

• Як виконуючий шар рішення Web3 AI
• Використання надійного середовища виконання (TEE) для вирішення проблеми конфіденційності
• Підтримка операцій AI-агентів на блокчейні

! Перетин AI та DePIN

Порівняння проектів

Різні проекти мають відмінності в типах обладнання, бізнес-орієнтаціях, типах завдань AI, ціноутворенні, виборі блокчейну, конфіденційності даних, структурі витрат, механізмах безпеки тощо.

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN

! Перетин AI та DePIN

Статистика обладнання

Між проектами є помітні відмінності в кількості GPU, кількості CPU, кількості високопродуктивних GPU та ціноутворенні.

! Перетин AI та DePIN

Висновок

Сфера AI DePIN все ще є новою, стикається з викликами, але обсяг завдань та кількість обладнання значно зросли, що вказує на зростаючий попит на альтернативи традиційним постачальникам хмарних послуг. Ці мережі, ймовірно, зіграють ключову роль на процвітаючому ринку AI у майбутньому, надаючи розробникам економічно ефективні альтернативи обчислень.