Децентралізовані хмарні обчислення: новий напрямок у постачанні обчислювальної потужності для ШІ

Зі швидким розвитком технологій ринкова капіталізація компаній, таких як OpenAI та NVIDIA, значно зросла в останні роки. Злиття штучного інтелекту та криптографічних технологій стало основним наративом поточного ринку, що привертає велику увагу та інвестиції. На фоні розвитку штучного інтелекту децентралізація як потужний інструмент демонструє величезний потенціал та простір для уяви. Незважаючи на те, що в реальному застосуванні все ще є прогалини в порівнянні з централізованими моделями, використання переваг Web3 для розширення основних сфер штучного інтелекту стало спільною метою учасників галузі.

Розвиток технологій ШІ в основному охоплює чотири аспекти: дані, моделі, навчання та висновки. Серед них дані є найосновнішим елементом, їх можна вважати сировиною для технологій ШІ, тоді як інші аспекти є способами обробки даних. Децентралізація технологій відіграє важливу роль і має значення в таких сферах, як маркування та зберігання даних.

Якщо дані є сировиною, то обчислювальна потужність є інструментом для обробки цих сировин, що використовується для максимізації виробничої ефективності. У цій статті буде розглянуто тему "обчислювальної потужності", а також проаналізовано екологічну рамку та економічну модель Crypto x AI x DePIN.

Один. DePIN та екосистемна структура децентралізованої обчислювальної потужності

Існуючі проблеми: Високоякісна обчислювальна потужність, яка є необхідною для розробки ШІ, наразі монополізована традиційними гігантами, що ускладнює доступ стартапів та індивідуальних користувачів до економічно вигідних ресурсів обчислювальної потужності, а висока ціна стала основною перешкодою для більшості споживачів.

Децентралізоване рішення: поточні проекти в області DePIN в основному використовують P2P економічну модель, щоб забезпечити високоякісні ресурси для сторін, що потребують ресурсів, дозволяючи кожному користувачеві бути постачальником фізичних ресурсів і одночасно отримувати токен-нагороди.

З ростом попиту на децентралізовану обчислювальну потужність штучного інтелекту, екосистема постачання децентралізованої обчислювальної потужності вже сформувала всебічно збалансовану структуру. Серед них провідні проєкти, такі як Io.net, Exabit і PingPong, виконують різні важливі ролі в екосистемі, причому технічні бар'єри цих проєктів та їхнє стратегічне планування майбутнього розвитку децентралізованої обчислювальної потужності заслуговують на увагу.

Децентралізована екосистема AI обчислювальної потужності складається з трьох частин, які виконують ролі агентів ресурсів, постачальників ресурсів та каналів:

Ресурсний агент - Io.net

Io.net є децентралізованою обчислювальною мережею, яка виступає в ролі агента обчислювальної потужності, пропонуючи високоякісну AI обчислювальну потужність за низькою ціною для клієнтів. На постачальницькій стороні має глобально розподілені ресурси GPU, а клієнти в основному є стартапами на стадії від насіння до раунду B, які зосереджені на AI інференції.

Цей проект DePIN на базі мережі Solana нещодавно завершив раунд фінансування A на суму 30 мільйонів доларів, очолюваний Hack VC, з участю Multicoin Capital, Foresight Ventures, Solana Labs та інших.

Як провідний агент ресурсів обчислювальної потужності AI, Io.net планує об'єднати 1 мільйон GPU, створивши величезну мережу DePIN обчислювальної потужності, щоб запропонувати клієнтам нижчі ціни на обчислювальну потужність. Користувачі можуть передавати невикористовувані GPU та CPU обчислювальні потужності на платформу io.net, отримуючи винагороду у токенах $IO. Її основна мета полягає в контролі цін у децентралізованому середовищі, наданні якісної обчислювальної потужності AI та допомозі AI стартапам у зниженні витрат.

Сервіс обчислень IO Cloud від Io.net використовує модульну архітектуру на основі кластерів, що дозволяє всім GPU залишатися з'єднаними, забезпечуючи масштабовану координацію під час процесів навчання та інференції. Це дозволяє GPU зосереджувати обчислювальну потужність для доступу до більших баз даних і обчислення більш складних моделей; стартапи в сфері ШІ можуть здійснити розгортання обчислювального обладнання за ціною в десять разів меншою, ніж централізовані рішення, використовуючи продукти io.net. Ще більш вражаюче, що io.net зосереджується на агрегуванні обчислювальної потужності машинного навчання, що дозволяє формувати постачання GPU для таких гігантів DePIN, як Render Network, FileCoin, забезпечуючи найосновнішу та найпрямішу підтримку ресурсів для технологічної інфраструктури.

Наразі кількість GPU кластерів, агрегованих io.net, займає перше місце в галузі, кількість доступних GPU в онлайн перевищує 200,000, з яких майже 50,000 GeForce RTX 4090 та понад 30,000 GeForce RTX 3090 Ti.

Постачальник ресурсів - Exabit

Exabit як найбільш перспективний постачальник AI Обчислювальної потужності, здатний надати достатньо чіпів для глибокого машинного навчання. Команда Exabit у традиційних ресурсах AI Обчислювальної потужності є унікальною. Будучи першим дистриб'ютором AI-гіганта NVIDIA, Exabit має прямий доступ до сотень дата-центрів на стороні постачання ресурсів, а також доступ до машин A/H100, RTX4090 та A6000.

Exabit надає великомасштабні обчислювальні потужності для гігантів Web3. У порівнянні, деякі клієнти витрачають понад 140 000 доларів США на місяць на отримання хмарних послуг, тоді як після переходу на Exabit витрати на хмарні послуги знижуються до близько 40 000 доларів США на місяць, що не тільки зменшує витрати більш ніж на 70%, але й підвищує ефективність на 30%.

Головною метою Exabit є надання клієнтам найшвидшої, найякіснішої та найнадійнішої обчислювальної потужності через унікальні канали постачання потужності. Високоякісна обчислювальна потужність не лише економить витрати користувачів, але й надає клієнтам широкий вибір послуг.

Якість AI обчислювальної потужності, що надається Exabit, вже визнана багатьма агентами з обчислювальної потужності AI. Наразі вже укладено угоди з такими гігантами обчислювальної потужності, як Renders Network, Io.net, з метою внесення внеску в галузь машинного навчання через Децентралізацію.

Постачальник ресурсів - PingPong

PingPong як постачальник ресурсів DePIN надає послуги через відповідність попиту. PingPong використовує платформений відкритий протокол, надаючи базові агреговані ресурси, а потім надає послуги. Його мета полягає в тому, щоб стати агрегатором послуг DePIN, що можна зрозуміти як 1inch або агреговану версію Uber у галузі DePIN.

PingPong отримує інформацію про різні мережі та стратегії, ресурси, продуктивність, стабільність та інші аспекти через контрольний шар, надає SDK, а потім за допомогою алгоритму маршрутизації передає SDK користувачам.

Больова точка: обмежені ресурси та послуги в мережах DePIN, глобальний пошук ресурсів призводить до поганої якості обслуговування через надмірну концентрацію в регіонах.

Рішення: алгоритм маршрутизації - отримання даних, основної інформації про мережу та інформації про машини тощо, агрегування після формування стратегії та надання послуг відповідно до вимог клієнта. Мета полягає у підвищенні якості та обслуговування на рівні застосунків DePIN, пошуку оптимальної ціни обчислювальної потужності в умовах нестачі ресурсів.

Два, аналіз децентралізованої обчислювальної потужності екосистеми

Io.net та Exabit досягли стратегічного партнерства. Exabit, як постачальник з багатим парком GPU-обладнання, прагне покращити швидкість і стабільність мережі io.net. Io.net дозволяє клієнтам купувати та орендувати високоякісну обчислювальну потужність, яку надає Exabit, через посередників безпосередньо в мережі io.net. Обидві сторони одностайно вважають, що успіх децентралізованої обчислювальної галузі та поєднання Web3 з AI потребують тісної співпраці ранніх лідерів галузі.

З огляду на постійне зростання попиту на обчислювальну потужність, традиційні хмарні обчислення наразі стикаються з деякими проблемами:

• Обмежена доступність: отримати доступ до апаратного забезпечення за допомогою таких хмарних сервісів, як AWS, GCP та Azure, зазвичай займає кілька тижнів, і часто використовувані моделі GPU виявляються недоступними.
• Вибір обмежений: користувачі мають обмеження в виборі апаратного забезпечення GPU, місця розташування, рівня безпеки, затримки тощо.
• Висока вартість: якісні графічні процесори (GPU) коштують дорого, і витрати проекту на навчання та інференцію можуть легко досягати десятків тисяч доларів на місяць.

Візія децентралізованих обчислень полягає в тому, щоб запропонувати відкриту, доступну та доступну альтернативу для вирішення основних проблем централізованих постачальників хмарних послуг. Однак, щоб кинути виклик позиції основних гравців у сфері хмарних обчислень, інноваторам все ще потрібно спільно працювати та підтримувати один одного, щоб зробити революційний крок.

Режим активів

Модель важких активів

Exabit, як постачальник, має абсолютний бар'єр з підтримкою Nvidia. В машинному навчанні цінні машини з обчислювальною потужністю - це A100, RTX4090 та H100, вартість однієї з яких близько 300 тисяч доларів. Ці машини стали високо дефіцитними ресурсами, які традиційні гіганти AI тривалий час монополізують. Ресурси, до яких Exabit може підключитися на стороні постачання, надзвичайно цінні. Оскільки якість обчислювальної потужності, що діляться роздрібними інвесторами, недостатня для підтримки обчислень і обробки масштабних AI-моделей, роль Exabit в екосистемі децентралізованої обчислювальної потужності є надзвичайно важливою і важко замінною.

Модель важких активів, яку використовує Exabit, потребує значних інвестицій у фіксовані активи, і такі масштаби капіталовкладень та технологічних інвестицій ускладнюють стартапам їхнє копіювання. Якщо Exabit зможе співпрацювати з більшою кількістю децентралізованих агентів обчислювальної потужності, постійно розширюючи пропозицію та задовольняючи потреби індустрії в ресурсах обчислювальної потужності, це може призвести до монополії в галузі децентралізованої обчислювальної потужності B2B та створення масштабного ефекту.

Однак найбільший ризик полягає в тому, що після значних інвестицій не вдасться постійно забезпечувати ресурси для обчислювальних потужностей агентів. Чи зможе постачальник отримувати великий прибуток вкрай залежить від того, чи зможуть агенти обчислювальних потужностей постійно залучати клієнтів. Незалежно від того, хто є агентом обчислювальних потужностей, якщо є клієнти та попит, цінність Exabit як постачальника зросте разом з попитом.

Модель легких активів

Io.net як найкращий агент обчислювальної потужності на сьогодні, покладається на глобально розподілені GPU для формування великої децентралізованої обчислювальної мережі. З комерційної точки зору, io.net використовує модель легкого активу, створюючи потужний бренд у сфері агентування AI-обчислювальної потужності через управління спільнотою та встановлення високого консенсусу.

Основний бізнес Io.net:

1. Агрегація обчислювальної потужності роздрібних GPU та винагорода токенами
2. Отримувати високоякісну обчислювальну потужність з боку постачання для продажу стартапам в сфері ШІ

З точки зору підприємства:

1. Купувати за низькою ціною та продавати за високою, забезпечуючи високу якість обчислювальної потужності для кінцевих клієнтів.
2. Допомогти користувачам заробити токени, ділячись вільною обчислювальною потужністю GPU.
3. Надання клієнтам платформи для обчислювальної потужності майнінгу та стейкінгу, але на початку потрібно вкласти близько 4000 доларів США, щоб отримати хороші доходи.

Кут зору клієнта:

1. Ціни на обчислювальну потужність мережі Io.net приблизно на 80% дешевші, ніж у інших централізованих хмарних обчислювальних послуг.
2. Моделі заробітку через стейкінг та спільний заробіток
3. Після внесення певного капіталу клієнт може отримати складні відсотки

Як типова компанія з легкою активною моделлю, найбільша перевага io.net полягає в низькому ризику, оскільки команді не потрібно вносити великі витрати на обладнання перед початком. Завдяки меншому фінансовому внеску компанії та інвесторам легше досягти високого рівня прибутковості. Однак через низький бар'єр входу в галузь бізнес-модель легко може бути скопійована, що потребує ретельного розгляду для довгострокових інвесторів.

Три, від 10 до 100?

Якщо співпраця Exabit та Io.net може допомогти децентралізованій обчислювальній потужності екосистеми пройти шлях від 1 до 10, то з PingPong є шанс пройти до 100.

Мета PingPong полягає в тому, щоб стати найбільшим агрегатором послуг DePIN, безпосередньо конкуруючи з Uber у Web2. Як дистриб'ютор, шляхом агрегації реального стану різних ресурсів, ми з'єднуємо клієнтів з найкращими за ціною та якістю ресурсами. PingPong використовує легку бізнес-модель B2B2C, де перший B – це постачальники, другий B – це посередники ресурсів, а C – це клієнти, яким надається найкращий вибір ресурсів через інформацію.

Як платформа, якщо дистриб'ютори зможуть розвинутися в платформи, що можуть випускати активи, це зробить продукти більш цінними. PingPong надає SDK, що використовує маршрутизаційний алгоритм для обчислення ресурсів для створення AI Agent, перетворення нових фінансових активів, а також динамічно допомагає клієнтам, які використовують додатки, здійснювати динамічне майнінг, зосереджуючи увагу на видобутку обчислювальної потужності, корисної для обчислювальних ресурсів. Ця модель "актив на активі" може значно підвищити ліквідність ресурсів та фінансів.

Для PingPong важливо бачити більше постачальників та агентів, які входять у екосистему децентралізованої обчислювальної потужності, щоб підкреслити свої переваги, розширити бізнес-лінії та залучити більше клієнтів. Як і чому Baidu та Dazhong Dianping можуть домінувати в інформаційній сфері, так це тому, що більше торговців і інформації завантажено в інтернет, що викликає високий попит клієнтів на каналів.

Чотири, майбутнє обіцяє

Децентралізовані хмарні обчислення поступово розвиваються. Хоча їх екологічна структура і модель стали зрозумілими, а лідери різних ролей виконують свої екологічні обов'язки, все ще зарано говорити про те, щоб похитнути позиції традиційних гігантів хмарних обчислень. У порівнянні з традиційними централізованими хмарними обчисленнями, децентралізація дійсно концептуально може добре вирішити багато проблем клієнтів, але загальні ресурси та масштаб цього ринку все ще...