Fusión de IA y DePIN: El auge de las redes de computación distribuidas
Desde 2023, la IA y DePIN se han convertido en tendencias populares en el ámbito de Web3, con una capitalización de mercado de 30,000 millones de dólares y 23,000 millones de dólares respectivamente. Este artículo explorará la intersección de estos dos campos y analizará el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN empodera a la IA al proporcionar recursos de computación. El desarrollo de grandes empresas tecnológicas ha llevado a una escasez de GPU, dificultando que otros desarrolladores obtengan suficientes GPU para computación. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. DePIN en el campo de la IA integra los recursos de GPU individuales en un suministro unificado, proporcionando personalización y acceso bajo demanda a los desarrolladores que necesitan capacidad de computación, al mismo tiempo que crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es el pionero de la red de computación GPU P2P, inicialmente centrado en el renderizado gráfico para la creación de contenido, y luego se expandió a tareas de computación AI. Su red GPU ha sido utilizada por gigantes de la industria del entretenimiento como Paramount Pictures y PUBG.
Akash se posiciona como un sustituto de "supernube" que admite almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML permite que redes GPU ejecuten más de 15,000 modelos en Hugging Face.
io.net ofrece acceso a clústeres de GPU en la nube distribuidos específicamente para casos de uso de IA y ML. Su IO-SDK es compatible con marcos como PyTorch y Tensorflow, y se puede escalar automáticamente según las necesidades de computación.
Gensyn se centra en redes GPU para computación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. A través de un mecanismo de validación innovador, se espera que el costo por hora de la GPU se reduzca a aproximadamente 0.40 dólares.
Aethir se especializa en proporcionar GPU de nivel empresarial, centrándose en áreas de computación intensiva como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Los contenedores en su red actúan como puntos finales virtuales para aplicaciones basadas en la nube, logrando una experiencia de baja latencia.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones AI Web3, su blockchain es una solución de computación en la nube sin necesidad de confianza. A través de un entorno de ejecución de confianza (TEE) diseñado para abordar problemas de privacidad, permite que los agentes AI sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Comparación de Proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos de trabajo, y mecanismos de seguridad. La mayoría de los proyectos ahora han integrado clústeres de GPU para lograr cálculos en paralelo y mejorar la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
En cuanto a la privacidad de los datos, la mayoría de los proyectos adoptan la protección de datos mediante encriptación. io.net ha colaborado con Mind Network para lanzar la encriptación totalmente homomórfica (FHE), que permite procesar datos en estado encriptado. Phala Network ha introducido un entorno de ejecución confiable (TEE), que proporciona un nivel más alto de aislamiento y protección de seguridad.
En términos de pruebas de finalización y control de calidad, proyectos como Gensyn y Aethir utilizan diferentes mecanismos para verificar la finalización del trabajo y realizar el control de calidad.
Estadísticas de Hardware
Los diferentes proyectos tienen variaciones en la cantidad de GPU/CPU y en GPUs de alto rendimiento (como H100/A100). io.net y Aethir cuentan con más unidades de GPU de alto rendimiento, lo que las hace más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. El costo de los servicios de GPU descentralizados suele ser inferior al de los servicios centralizados.
Conclusión
A pesar de que el campo de AI DePIN sigue siendo relativamente nuevo y enfrenta desafíos, la cantidad de tareas y hardware ejecutados en estas redes GPU descentralizadas ha aumentado significativamente, destacando la demanda del mercado por recursos de computación alternativos. En el futuro, se espera que estas redes desempeñen un papel clave en proporcionar opciones de computación rentables para los desarrolladores, contribuyendo de manera importante al desarrollo de la infraestructura de AI y computación.
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MemecoinTrader
· hace15h
dumping gpu tokens mientras los normies fomo en la hype de depin... clásico exit liquidity szn
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PumpBeforeRug
· hace15h
Los perros de los proyectos no pueden copiarlo.
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SelfRugger
· hace15h
Otra vez están tomando a la gente por tonta de las instituciones.
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PretendingSerious
· hace15h
Los tontos del mundo Cripto que suelen tocar la guitarra de forma diaria, con un tono bastante fácil y burlón, suelen usar partículas de tono como "lo" y "la", y a veces son irónicos.
La fusión de AI y DePIN: redes de GPU distribuidas que impulsan el desarrollo de AI
Fusión de IA y DePIN: El auge de las redes de computación distribuidas
Desde 2023, la IA y DePIN se han convertido en tendencias populares en el ámbito de Web3, con una capitalización de mercado de 30,000 millones de dólares y 23,000 millones de dólares respectivamente. Este artículo explorará la intersección de estos dos campos y analizará el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila de tecnología de IA, la red DePIN empodera a la IA al proporcionar recursos de computación. El desarrollo de grandes empresas tecnológicas ha llevado a una escasez de GPU, dificultando que otros desarrolladores obtengan suficientes GPU para computación. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. DePIN en el campo de la IA integra los recursos de GPU individuales en un suministro unificado, proporcionando personalización y acceso bajo demanda a los desarrolladores que necesitan capacidad de computación, al mismo tiempo que crea ingresos adicionales para los propietarios de GPU.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es el pionero de la red de computación GPU P2P, inicialmente centrado en el renderizado gráfico para la creación de contenido, y luego se expandió a tareas de computación AI. Su red GPU ha sido utilizada por gigantes de la industria del entretenimiento como Paramount Pictures y PUBG.
Akash se posiciona como un sustituto de "supernube" que admite almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML permite que redes GPU ejecuten más de 15,000 modelos en Hugging Face.
io.net ofrece acceso a clústeres de GPU en la nube distribuidos específicamente para casos de uso de IA y ML. Su IO-SDK es compatible con marcos como PyTorch y Tensorflow, y se puede escalar automáticamente según las necesidades de computación.
Gensyn se centra en redes GPU para computación de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. A través de un mecanismo de validación innovador, se espera que el costo por hora de la GPU se reduzca a aproximadamente 0.40 dólares.
Aethir se especializa en proporcionar GPU de nivel empresarial, centrándose en áreas de computación intensiva como IA, aprendizaje automático y juegos en la nube. Los contenedores en su red actúan como puntos finales virtuales para aplicaciones basadas en la nube, logrando una experiencia de baja latencia.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones AI Web3, su blockchain es una solución de computación en la nube sin necesidad de confianza. A través de un entorno de ejecución de confianza (TEE) diseñado para abordar problemas de privacidad, permite que los agentes AI sean controlados por contratos inteligentes en la cadena.
Comparación de Proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos de trabajo, y mecanismos de seguridad. La mayoría de los proyectos ahora han integrado clústeres de GPU para lograr cálculos en paralelo y mejorar la eficiencia del entrenamiento de modelos de IA.
En cuanto a la privacidad de los datos, la mayoría de los proyectos adoptan la protección de datos mediante encriptación. io.net ha colaborado con Mind Network para lanzar la encriptación totalmente homomórfica (FHE), que permite procesar datos en estado encriptado. Phala Network ha introducido un entorno de ejecución confiable (TEE), que proporciona un nivel más alto de aislamiento y protección de seguridad.
En términos de pruebas de finalización y control de calidad, proyectos como Gensyn y Aethir utilizan diferentes mecanismos para verificar la finalización del trabajo y realizar el control de calidad.
Estadísticas de Hardware
Los diferentes proyectos tienen variaciones en la cantidad de GPU/CPU y en GPUs de alto rendimiento (como H100/A100). io.net y Aethir cuentan con más unidades de GPU de alto rendimiento, lo que las hace más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. El costo de los servicios de GPU descentralizados suele ser inferior al de los servicios centralizados.
Conclusión
A pesar de que el campo de AI DePIN sigue siendo relativamente nuevo y enfrenta desafíos, la cantidad de tareas y hardware ejecutados en estas redes GPU descentralizadas ha aumentado significativamente, destacando la demanda del mercado por recursos de computación alternativos. En el futuro, se espera que estas redes desempeñen un papel clave en proporcionar opciones de computación rentables para los desarrolladores, contribuyendo de manera importante al desarrollo de la infraestructura de AI y computación.
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