Gần đây, hai dự án khái niệm AI lần lượt đã tiến hành sự kiện tạo mã thông báo (TGE), gây chú ý rộng rãi trong ngành. Cả hai dự án đều nhắm đến một mô hình kinh doanh cổ điển: kết nối các doanh nghiệp khởi nghiệp AI với nguồn tài nguyên card đồ họa nhàn rỗi.
Mô hình này tập trung vào việc giải quyết hai vấn đề: một mặt, nhiều công ty khởi nghiệp AI và công ty render game cần rất nhiều tài nguyên tính toán, nhưng việc mua và bảo trì một lượng lớn GPU thì tốn kém; mặt khác, có không ít cá nhân hoặc tổ chức sở hữu GPU hiệu suất cao không sử dụng (như 4090, 3090, A100, H100, v.v.). Nếu có một nền tảng có thể kết nối nhu cầu của hai bên này, thì sẽ tạo ra một tình huống đôi bên cùng có lợi.
Hai dự án này đã nhận thấy cơ hội thị trường này và cam kết xây dựng một nền tảng kết nối nguồn tài nguyên card đồ họa nhàn rỗi với nhu cầu của các công ty AI. Mô hình này đặc biệt hấp dẫn đối với các công ty khởi nghiệp AI, vì họ thường thiếu vốn để mua một số lượng lớn card đồ họa, và trong bối cảnh quốc tế hiện tại, việc có được card đồ họa cao cấp cũng gặp nhiều hạn chế. Do đó, một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán phi tập trung trở nên đặc biệt quan trọng.
Tuy nhiên, nền tảng này đang đối mặt với vấn đề điển hình "con gà hay quả trứng trước". Các công ty AI cần phải chắc chắn rằng có đủ tài nguyên GPU trên nền tảng thì mới tham gia, trong khi những người sở hữu GPU cần phải tin rằng sẽ có đủ đơn hàng thì mới đưa tài nguyên lên nền tảng. Để phá vỡ vòng lặp này, các dự án này đã giới thiệu cơ chế khuyến khích bằng tiền điện tử.
Một trong những dự án đã áp dụng chiến lược "gà trước trứng", thu hút một lượng lớn tài nguyên card đồ họa tham gia vào nền tảng thông qua các động lực từ token. Theo báo cáo, trong thời kỳ cao điểm có gần 100.000 card đồ họa đang hoạt động trên nền tảng này. Cách làm này thể hiện vai trò quan trọng của mô hình token trong các nền tảng tính toán phi tập trung.
Cả hai dự án đều áp dụng một chiến lược thanh toán cân bằng: người dùng có thể thanh toán bằng tiền pháp định hoặc stablecoin, nhưng nếu chọn sử dụng token gốc của nền tảng, họ sẽ được hưởng ưu đãi phí giao dịch. Cách làm này không bắt buộc người dùng phải sử dụng token của nền tảng, đồng thời cung cấp cho token một mục đích thực tế, giúp việc nắm giữ token trở nên phân tán.
Trong việc xây dựng hệ sinh thái, hai dự án đã áp dụng các chiến lược khác nhau. Một dự án tập trung vào việc thu hút trực tiếp tài nguyên card đồ họa, trong khi dự án còn lại xây dựng cơ sở người dùng thông qua việc bán máy đào ảo và vật lý. Chiến lược của dự án sau nhằm tăng cường sự gắn bó của cộng đồng bằng cách tạo ra chi phí chìm cho người dùng.
Đáng chú ý là một trong những dự án đã giới thiệu vai trò "kiểm tra viên", chịu trách nhiệm giám sát trạng thái hoạt động của card đồ họa và tình hình xử lý đơn hàng. Thiết kế đổi mới này nhằm giải quyết các vấn đề về tính ổn định mà mạng lưới card đồ họa phân tán có thể gặp phải.
Xét về hệ sinh thái công nghệ, hai dự án này đã chọn các nền tảng blockchain khác nhau. Một dự án chủ yếu dựa trên hệ sinh thái Solana (có thể trong tương lai sẽ mở rộng sang Aptos), trong khi dự án còn lại dựa trên Ethereum và Arbitrum. Sự khác biệt trong hệ sinh thái này cũng phản ánh những cân nhắc chiến lược khác nhau của đội ngũ dự án.
Thú vị là, mặc dù hai dự án này cạnh tranh ở một số khía cạnh, nhưng chúng cũng có mối quan hệ hợp tác và thậm chí đã thực hiện trao đổi token. Mối quan hệ vừa cạnh tranh vừa hợp tác này thể hiện hệ sinh thái độc đáo của ngành công nghiệp tiền điện tử.
Tổng thể, hai dự án này đều nhắm tới tài nguyên quan trọng trong thời đại AI - sức mạnh tính toán, và cố gắng tối ưu hóa phân bổ tài nguyên thông qua phương pháp phi tập trung. Sự phát triển của chúng sẽ cho chúng ta thấy công nghệ blockchain có thể đóng vai trò như thế nào trong lĩnh vực AI, và cũng sẽ cung cấp những hiểu biết quý giá cho các nền tảng tính toán phi tập trung trong tương lai.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Dự án ý tưởng AI nhắm đến thị trường card đồ họa nhàn rỗi Nền tảng chia sẻ khả năng tính toán phi tập trung nổi lên
Phân tích sơ lược về dự án khái niệm AI
Gần đây, hai dự án khái niệm AI lần lượt đã tiến hành sự kiện tạo mã thông báo (TGE), gây chú ý rộng rãi trong ngành. Cả hai dự án đều nhắm đến một mô hình kinh doanh cổ điển: kết nối các doanh nghiệp khởi nghiệp AI với nguồn tài nguyên card đồ họa nhàn rỗi.
Mô hình này tập trung vào việc giải quyết hai vấn đề: một mặt, nhiều công ty khởi nghiệp AI và công ty render game cần rất nhiều tài nguyên tính toán, nhưng việc mua và bảo trì một lượng lớn GPU thì tốn kém; mặt khác, có không ít cá nhân hoặc tổ chức sở hữu GPU hiệu suất cao không sử dụng (như 4090, 3090, A100, H100, v.v.). Nếu có một nền tảng có thể kết nối nhu cầu của hai bên này, thì sẽ tạo ra một tình huống đôi bên cùng có lợi.
Hai dự án này đã nhận thấy cơ hội thị trường này và cam kết xây dựng một nền tảng kết nối nguồn tài nguyên card đồ họa nhàn rỗi với nhu cầu của các công ty AI. Mô hình này đặc biệt hấp dẫn đối với các công ty khởi nghiệp AI, vì họ thường thiếu vốn để mua một số lượng lớn card đồ họa, và trong bối cảnh quốc tế hiện tại, việc có được card đồ họa cao cấp cũng gặp nhiều hạn chế. Do đó, một nền tảng chia sẻ sức mạnh tính toán phi tập trung trở nên đặc biệt quan trọng.
Tuy nhiên, nền tảng này đang đối mặt với vấn đề điển hình "con gà hay quả trứng trước". Các công ty AI cần phải chắc chắn rằng có đủ tài nguyên GPU trên nền tảng thì mới tham gia, trong khi những người sở hữu GPU cần phải tin rằng sẽ có đủ đơn hàng thì mới đưa tài nguyên lên nền tảng. Để phá vỡ vòng lặp này, các dự án này đã giới thiệu cơ chế khuyến khích bằng tiền điện tử.
Một trong những dự án đã áp dụng chiến lược "gà trước trứng", thu hút một lượng lớn tài nguyên card đồ họa tham gia vào nền tảng thông qua các động lực từ token. Theo báo cáo, trong thời kỳ cao điểm có gần 100.000 card đồ họa đang hoạt động trên nền tảng này. Cách làm này thể hiện vai trò quan trọng của mô hình token trong các nền tảng tính toán phi tập trung.
Cả hai dự án đều áp dụng một chiến lược thanh toán cân bằng: người dùng có thể thanh toán bằng tiền pháp định hoặc stablecoin, nhưng nếu chọn sử dụng token gốc của nền tảng, họ sẽ được hưởng ưu đãi phí giao dịch. Cách làm này không bắt buộc người dùng phải sử dụng token của nền tảng, đồng thời cung cấp cho token một mục đích thực tế, giúp việc nắm giữ token trở nên phân tán.
Trong việc xây dựng hệ sinh thái, hai dự án đã áp dụng các chiến lược khác nhau. Một dự án tập trung vào việc thu hút trực tiếp tài nguyên card đồ họa, trong khi dự án còn lại xây dựng cơ sở người dùng thông qua việc bán máy đào ảo và vật lý. Chiến lược của dự án sau nhằm tăng cường sự gắn bó của cộng đồng bằng cách tạo ra chi phí chìm cho người dùng.
Đáng chú ý là một trong những dự án đã giới thiệu vai trò "kiểm tra viên", chịu trách nhiệm giám sát trạng thái hoạt động của card đồ họa và tình hình xử lý đơn hàng. Thiết kế đổi mới này nhằm giải quyết các vấn đề về tính ổn định mà mạng lưới card đồ họa phân tán có thể gặp phải.
Xét về hệ sinh thái công nghệ, hai dự án này đã chọn các nền tảng blockchain khác nhau. Một dự án chủ yếu dựa trên hệ sinh thái Solana (có thể trong tương lai sẽ mở rộng sang Aptos), trong khi dự án còn lại dựa trên Ethereum và Arbitrum. Sự khác biệt trong hệ sinh thái này cũng phản ánh những cân nhắc chiến lược khác nhau của đội ngũ dự án.
Thú vị là, mặc dù hai dự án này cạnh tranh ở một số khía cạnh, nhưng chúng cũng có mối quan hệ hợp tác và thậm chí đã thực hiện trao đổi token. Mối quan hệ vừa cạnh tranh vừa hợp tác này thể hiện hệ sinh thái độc đáo của ngành công nghiệp tiền điện tử.
Tổng thể, hai dự án này đều nhắm tới tài nguyên quan trọng trong thời đại AI - sức mạnh tính toán, và cố gắng tối ưu hóa phân bổ tài nguyên thông qua phương pháp phi tập trung. Sự phát triển của chúng sẽ cho chúng ta thấy công nghệ blockchain có thể đóng vai trò như thế nào trong lĩnh vực AI, và cũng sẽ cung cấp những hiểu biết quý giá cho các nền tảng tính toán phi tập trung trong tương lai.