Децентрализованное облачное вычисление: новая глава революции вычислительной мощности AI
Благодаря долгосрочному высокоскоростному развитию мировой науки и технологий, рыночная капитализация ведущих компаний в области искусственного интеллекта увеличилась в несколько раз за последние два года. Crypto x AI стал центральным нарративом текущего цикла, подъем рыночных настроений и постоянные инвестиции подтверждают формирование сильного консенсуса. В условиях общего роста AI, децентрализация как мощный инструмент развития AI обладает огромной привлекательностью и пространством для воображения. Несмотря на то что в фактическом внедрении все еще существует разрыв с централизованными моделями, использование преимуществ web3 для расширения четырех основных аспектов AI ( данных, моделей, обучения, вывода ) и постоянная оптимизация для раскрытия большего потенциала стали общей целью участников web3.
В настоящее время децентрализованные технологии могут поддерживать указанные четыре аспекта. Данные являются основным сырьем для технологий ИИ, а модели, обучение и вывод — это способы обработки данных. Независимо от того, идет ли речь о разметке данных или их хранении, децентрализация играет важную роль и имеет ценность в этих областях.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность — это инструмент для обработки сырья, используемый для максимизации эффективности производства. В этой статье будет проанализирована экосистема и экономическая модель Crypto x AI x DePIN вокруг "вычислительной мощности", чтобы помочь читателям понять ценность и потенциал децентрализованной вычислительной мощности.
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Болевые точки: Высококачественная вычислительная мощность является необходимым условием для разработки ИИ, этот дефицитный ресурс уже был монополизирован традиционными гигантами, что затрудняет стартапам и индивидуальным пользователям получение вычислительной мощности с разумным соотношением цены и качества, высокие цены делают ее недоступной для большинства покупателей.
Децентрализованные решения: в настоящее время проекты DePIN в основном используют P2P экономическую модель для предоставления высококачественных ресурсов сторонам, нуждающимся в ресурсах, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токеновые вознаграждения.
С ростом спроса на децентрализованную вычислительную мощность AI, для лучшего удовлетворения потребностей клиентов была сформирована сбалансированная и всеобъемлющая экосистема поставок децентрализованной вычислительной мощности AI. Некоторые компании в ведущих проектах играют разные важные роли в экосистеме, и технологии этих проектов и их влияние на будущее развития децентрализованной вычислительной мощности поражают воображение.
Децентрализованная экосистема AI вычислительной мощности состоит из трех основных частей, каждая из которых выполняет роль агента по ресурсам, поставщика ресурсов и дистрибьютора:
Агент ресурсов
Некоторая децентрализованная вычислительная сеть выступает в качестве агента вычислительной мощности, предоставляя высококачественную AI вычислительную мощность клиентам по низким ценам. На стороне поставки имеются GPU, распределенные по всему миру, в то время как на стороне клиентов в настоящее время в основном находятся стартапы, сосредоточенные на AI-инференции, от посевного раунда до раунда B.
Проект недавно завершил раунд финансирования серии A на сумму 30 миллионов долларов США, в котором участвуют несколько известных инвестиционных учреждений. В качестве ведущего агентства по ресурсам вычислительной мощности AI проект стремится объединить 1 миллион GPU для формирования огромной сети DePIN вычислительной мощности, предлагая клиентам более низкие цены на вычислительную мощность. Пользователи могут внести свои неиспользуемые вычислительные мощности GPU/CPU на платформу и получить токены в качестве вознаграждения. Основная цель заключается в предоставлении высококачественной вычислительной мощности AI через децентрализованный контроль цен, чтобы помочь стартапам в области AI снизить затраты.
Данный проект предлагает вычислительные услуги с использованием кластерной конструкции модулей, что позволяет всем GPU оставаться взаимосвязанными и обеспечивать масштабную координацию в процессе обучения и вывода. Это позволяет GPU сосредоточить вычислительную мощность для доступа к большим базам данных и расчету более сложных моделей, что позволяет стартапам в области ИИ осуществлять развертывание вычислительного оборудования по цене, в десять раз меньшей, чем при централизованном подходе. Особенно примечательно, что проект сосредоточен на агрегировании вычислительной мощности машинного обучения, что может помочь другим проектам DePIN форматировать поставки GPU для машинного обучения, обеспечивая самую основную и прямую поддержку ресурсов на уровне технологий.
В настоящее время количество GPU-кластеров, собранных в проекте, занимает первое место в отрасли, доступно более 200 000 GPU, из которых почти 50 000 — RTX 4090 и более 30 000 — RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов
В качестве одного из самых перспективных поставщиков AI вычислительной мощности, данный проект может предоставить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Его команда в области традиционных ресурсов AI вычислительной мощности действительно выделяется. Являясь一级代理商 для крупных компаний в области AI, опираясь на барьеры технологических ресурсов, этот проект имеет прямой доступ к сотням серверных комнат на стороне поставок ресурсов и обладает правом доступа к машинам A/H100, RTX4090 и A6000.
Этот проект предоставляет масштабируемую вычислительную мощность для гигантов веб3. По сравнению с тем, что один клиент тратит 140 000 долларов в месяц на облачные услуги, после перехода на этот проект ежемесячные расходы на облачные услуги снизились до около 40 000 долларов, что позволяет сократить затраты на 70% при увеличении эффективности на 30%.
Этот проект направлен на предоставление клиентам самой быстрой, качественной и надежной вычислительной мощности через уникальные каналы поставки. Высококачественная вычислительная мощность может сэкономить затраты пользователей, одновременно предлагая широкий выбор услуг. Качество AI вычислительной мощности было признано несколькими агентами по AI вычислительной мощности, и сейчас заключены партнерские соглашения с несколькими гигантами вычислительной мощности, стремясь внести вклад в машинное обучение через децентрализацию.
Поставщик ресурсов
Некоторый проект выступает в качестве канала ресурсов DePIN, предоставляя услуги через соответствие требованиям. Используется открытый протокол платформенного типа, который предоставляет базовые агрегированные ресурсы, а затем предлагает услуги. Цель состоит в том, чтобы стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как агрегатор торговых операций DePIN или агрегированную платформу для вызова такси.
Способы предоставления услуг: получение информации о политике сети, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через уровень управления, предоставление SDK, а затем передача SDK пользователю с помощью алгоритма маршрутизации.
Болевые точки: ограниченные ресурсы и услуги различных сетей DePIN, глобальный поиск ресурсов приводит к плохому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации в регионах.
Решение: алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т.д., агрегация для формирования стратегии и предоставление услуг на основе соответствия с потребностями клиента. Цель - повысить качество и сервис на уровне приложений DePIN, находя оптимальную цену для вычислительной мощности в условиях нехватки ресурсов.
Два, анализ децентрализованной вычислительной мощности экосистемы
Некоторые поставщики ресурсов и агенты достигли стратегического сотрудничества, при этом первые выступают в качестве поставщика с обширной библиотекой GPU-устройств, стремясь повысить скорость и стабильность сети вторых. Агенты позволяют клиентам напрямую покупать и арендовать высококачественную вычислительную мощность через свои услуги. Обе стороны едины во мнении, что успех децентрализованной вычислительной индустрии и сочетание web3 с ИИ могут быть достигнуты только при тесном сотрудничестве ранних лидеров отрасли.
С ростом потребности в вычислительной мощности традиционные облачные вычисления сталкиваются с рядом проблем:
Ограниченная доступность: использование основных облачных сервисов обычно требует несколько недель для получения доступа к оборудованию, часто используемые модели GPU обычно недоступны.
Ограничения выбора: пользователи ограничены в выборе аппаратного обеспечения GPU, местоположения, уровня безопасности, задержки и других аспектах.
Высокие затраты: качественные GPU стоят дорого, ежемесячные расходы на обучение и вывод проектов легко могут достигать десятков тысяч долларов.
Видение децентрализованного вычисления состоит в том, чтобы предоставить открытые, доступные и доступные альтернативы для решения основных проблем централизованных облачных сервисов. Судя по текущей ситуации, для того чтобы бросить вызов доминированию крупных облачных провайдеров, необходимо совместное усилие и поддержка инноваторов.
Режим активов
Модель с тяжелыми активами
Некоторые поставщики ресурсов имеют абсолютный барьер с поддержкой ведущих производителей чипов. Вычислительная мощность машин для машинного обучения, таких как A100, RTX4090 и H100, имеет ценность, и цена одной машины составляет около 300000 долларов. Эти машины стали высоко дефицитным ресурсом и долгое время монополизировались традиционными гигантами ИИ. В этих условиях ресурсы, полученные от поставщика, чрезвычайно ценны. Поскольку качество неиспользуемой вычислительной мощности личных GPU частных пользователей недостаточно для поддержки вычислений крупных моделей ИИ, этот поставщик играет ключевую и трудно заменимую роль в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности.
Модель с тяжелыми активами требует значительных вложений в основные средства, и такой объем капитала и технологических инвестиций делает трудным копирование и имитацию для стартапов. Если удастся наладить сотрудничество с большим количеством децентрализованных агентств вычислительной мощности и постоянно расширять предложение, чтобы удовлетворить потребности отрасли в вычислительных ресурсах, то это упростит достижение отраслевой монополии и эффекта масштаба в области B2B децентрализованной вычислительной мощности.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения большого капитала невозможно будет постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей代理商ов, поэтому способность供应端 получать значительную прибыль в значительной степени зависит от того, есть ли у代理商ов постоянные клиенты. Независимо от того, кто代理商, если есть клиенты и спрос, стоимость供应端 будет расти с увеличением спроса.
Легкая активная модель
Некоторые代理 компании вычислительной мощности полагаются на глобально распределенные GPU, формируя огромную децентрализованную вычислительную сеть. С коммерческой точки зрения, они используют легкую модель операционной деятельности, создавая сильный бренд в области代理 вычислительной мощности AI через операцию сообщества и установление высокой степени согласия.
Основной бизнес:
Агрегация вычислительной мощности розничных инвесторов GPU и вознаграждение токенами
Получение высококачественной вычислительной мощности от поставщиков для продажи стартапам в области ИИ
С точки зрения бизнеса:
Покупка вычислительной мощности низко с поставок и продажа высококачественной вычислительной мощности конечным клиентам
Помочь пользователям зарабатывать токены, делясь неиспользуемой вычислительной мощностью GPU
Предоставление клиентам платформы для майнинга и стейкинга вычислительной мощности, на начальном этапе необходимо вложить около 4000 долларов, чтобы получить хорошую прибыль.
С точки зрения клиента:
Вычислительная мощность дешевле примерно на 80% по сравнению с другими централизованными облачными вычислительными услугами.
Заработок от стейкинга и совместный заработок
После того как клиент вложит определенный капитал, он может получать проценты на проценты.
Будучи типичной компанией с легкой активной моделью, ее главным преимуществом является низкий риск, так как команде не нужно заранее вкладывать значительные средства в машины, как это делается на стороне предложения. Поскольку инвестиции минимальны, компании и инвесторы легче достигают высокой рентабельности. В то же время, из-за низкого порога входа в отрасль, бизнес-модель легко копировать и подражать, что долгосрочным инвесторам следует учитывать с осторожностью.
Три, от 10 до 100?
Если сотрудничество некоторых поставщиков ресурсов и агентов может помочь экосистеме децентрализованной вычислительной мощности пройти путь от 1 до 10, то добавление определенного канального продавца может дать возможность достичь 100.
Цель этого посредника состоит в том, чтобы стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую конкурируя с платформами веб2 для вызова такси. В качестве посредника, агрегируя различные ресурсы в реальном времени, он соединяет клиентов с ресурсами, которые предлагают наилучшее соотношение цены и качества. Используя легкую бизнес-модель B2B2C, первый B-энд — это сторона поставки, второй B-энд — это агенты ресурсов, а C-энд — это предоставление клиенту наилучшего выбора ресурсов через информацию.
Каналы сбыта, выступая в качестве платформы, если смогут развиться в платформу для выпуска активов, сделают продукт более ценным. С помощью SDK, предоставляемого маршрутизирующим алгоритмом, можно создать ИИ-агента, который рассчитывает ресурсы, преобразует новые финансовые активы и динамически помогает клиентам, использующим приложение, в динамическом майнинге, сосредотачиваясь на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель может быть понята как актив на активе, что значительно увеличивает ликвидность ресурсов и капитала.
Для данного канала они хотели бы увидеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы подчеркнуть свои преимущества, расширить более длинные бизнес-линии и иметь больше клиентов. Проще говоря, некоторые информационные платформы могут доминировать в информационной сфере, потому что на интернет загружается больше товаров и информации, что приводит к высокой потребности клиентов в каналах.
Четыре, будущее обещает
Децентрализованное облачное вычисление постепенно развивается. Хотя его экологическая структура и модель стали ясными, ведущие роли исполняют свои экологические обязанности, все же говорить о том, чтобы подорвать позиции традиционных облачных гигантов, пока рано. По сравнению с традиционным централизованным облачным вычислением, децентрализация действительно может концептуально решить многие проблемы клиентов, но общий ресурс и объем этого рынка все еще довольно малы. В условиях нехватки вычислительной мощности, поддерживающей развитие ИИ, рынок нуждается в новом источнике или новой модели, чтобы выйти из затруднительного положения. В настоящее время видно, что децентрализованное облачное вычисление может удовлетворить некоторые потребности стартапов в области ИИ; как будет развиваться будущее, давайте вместе станем свидетелями и участниками этого разрушительного пути, следуя за эволюцией революции!
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
5
Поделиться
комментарий
0/400
MetaMaskVictim
· 07-27 17:59
Снова спекулируют на концепциях, зарабатывая деньги на неудачниках.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiWatcher
· 07-27 10:04
ai действительно просто разыгрывает неудачников как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
PuzzledScholar
· 07-27 08:45
Надежно! Я верю в этот сектор, буду действовать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LayoffMiner
· 07-27 08:39
бык马 компания снова рисует пирожки. Сначала сделайте что-то реальное.
Децентрализация облачных вычислений: прорыв AI в вычислительной мощности и анализ экосистемы
Децентрализованное облачное вычисление: новая глава революции вычислительной мощности AI
Благодаря долгосрочному высокоскоростному развитию мировой науки и технологий, рыночная капитализация ведущих компаний в области искусственного интеллекта увеличилась в несколько раз за последние два года. Crypto x AI стал центральным нарративом текущего цикла, подъем рыночных настроений и постоянные инвестиции подтверждают формирование сильного консенсуса. В условиях общего роста AI, децентрализация как мощный инструмент развития AI обладает огромной привлекательностью и пространством для воображения. Несмотря на то что в фактическом внедрении все еще существует разрыв с централизованными моделями, использование преимуществ web3 для расширения четырех основных аспектов AI ( данных, моделей, обучения, вывода ) и постоянная оптимизация для раскрытия большего потенциала стали общей целью участников web3.
В настоящее время децентрализованные технологии могут поддерживать указанные четыре аспекта. Данные являются основным сырьем для технологий ИИ, а модели, обучение и вывод — это способы обработки данных. Независимо от того, идет ли речь о разметке данных или их хранении, децентрализация играет важную роль и имеет ценность в этих областях.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность — это инструмент для обработки сырья, используемый для максимизации эффективности производства. В этой статье будет проанализирована экосистема и экономическая модель Crypto x AI x DePIN вокруг "вычислительной мощности", чтобы помочь читателям понять ценность и потенциал децентрализованной вычислительной мощности.
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Болевые точки: Высококачественная вычислительная мощность является необходимым условием для разработки ИИ, этот дефицитный ресурс уже был монополизирован традиционными гигантами, что затрудняет стартапам и индивидуальным пользователям получение вычислительной мощности с разумным соотношением цены и качества, высокие цены делают ее недоступной для большинства покупателей.
Децентрализованные решения: в настоящее время проекты DePIN в основном используют P2P экономическую модель для предоставления высококачественных ресурсов сторонам, нуждающимся в ресурсах, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токеновые вознаграждения.
С ростом спроса на децентрализованную вычислительную мощность AI, для лучшего удовлетворения потребностей клиентов была сформирована сбалансированная и всеобъемлющая экосистема поставок децентрализованной вычислительной мощности AI. Некоторые компании в ведущих проектах играют разные важные роли в экосистеме, и технологии этих проектов и их влияние на будущее развития децентрализованной вычислительной мощности поражают воображение.
Децентрализованная экосистема AI вычислительной мощности состоит из трех основных частей, каждая из которых выполняет роль агента по ресурсам, поставщика ресурсов и дистрибьютора:
Агент ресурсов
Некоторая децентрализованная вычислительная сеть выступает в качестве агента вычислительной мощности, предоставляя высококачественную AI вычислительную мощность клиентам по низким ценам. На стороне поставки имеются GPU, распределенные по всему миру, в то время как на стороне клиентов в настоящее время в основном находятся стартапы, сосредоточенные на AI-инференции, от посевного раунда до раунда B.
Проект недавно завершил раунд финансирования серии A на сумму 30 миллионов долларов США, в котором участвуют несколько известных инвестиционных учреждений. В качестве ведущего агентства по ресурсам вычислительной мощности AI проект стремится объединить 1 миллион GPU для формирования огромной сети DePIN вычислительной мощности, предлагая клиентам более низкие цены на вычислительную мощность. Пользователи могут внести свои неиспользуемые вычислительные мощности GPU/CPU на платформу и получить токены в качестве вознаграждения. Основная цель заключается в предоставлении высококачественной вычислительной мощности AI через децентрализованный контроль цен, чтобы помочь стартапам в области AI снизить затраты.
Данный проект предлагает вычислительные услуги с использованием кластерной конструкции модулей, что позволяет всем GPU оставаться взаимосвязанными и обеспечивать масштабную координацию в процессе обучения и вывода. Это позволяет GPU сосредоточить вычислительную мощность для доступа к большим базам данных и расчету более сложных моделей, что позволяет стартапам в области ИИ осуществлять развертывание вычислительного оборудования по цене, в десять раз меньшей, чем при централизованном подходе. Особенно примечательно, что проект сосредоточен на агрегировании вычислительной мощности машинного обучения, что может помочь другим проектам DePIN форматировать поставки GPU для машинного обучения, обеспечивая самую основную и прямую поддержку ресурсов на уровне технологий.
В настоящее время количество GPU-кластеров, собранных в проекте, занимает первое место в отрасли, доступно более 200 000 GPU, из которых почти 50 000 — RTX 4090 и более 30 000 — RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов
В качестве одного из самых перспективных поставщиков AI вычислительной мощности, данный проект может предоставить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Его команда в области традиционных ресурсов AI вычислительной мощности действительно выделяется. Являясь一级代理商 для крупных компаний в области AI, опираясь на барьеры технологических ресурсов, этот проект имеет прямой доступ к сотням серверных комнат на стороне поставок ресурсов и обладает правом доступа к машинам A/H100, RTX4090 и A6000.
Этот проект предоставляет масштабируемую вычислительную мощность для гигантов веб3. По сравнению с тем, что один клиент тратит 140 000 долларов в месяц на облачные услуги, после перехода на этот проект ежемесячные расходы на облачные услуги снизились до около 40 000 долларов, что позволяет сократить затраты на 70% при увеличении эффективности на 30%.
Этот проект направлен на предоставление клиентам самой быстрой, качественной и надежной вычислительной мощности через уникальные каналы поставки. Высококачественная вычислительная мощность может сэкономить затраты пользователей, одновременно предлагая широкий выбор услуг. Качество AI вычислительной мощности было признано несколькими агентами по AI вычислительной мощности, и сейчас заключены партнерские соглашения с несколькими гигантами вычислительной мощности, стремясь внести вклад в машинное обучение через децентрализацию.
Поставщик ресурсов
Некоторый проект выступает в качестве канала ресурсов DePIN, предоставляя услуги через соответствие требованиям. Используется открытый протокол платформенного типа, который предоставляет базовые агрегированные ресурсы, а затем предлагает услуги. Цель состоит в том, чтобы стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как агрегатор торговых операций DePIN или агрегированную платформу для вызова такси.
Способы предоставления услуг: получение информации о политике сети, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через уровень управления, предоставление SDK, а затем передача SDK пользователю с помощью алгоритма маршрутизации.
Болевые точки: ограниченные ресурсы и услуги различных сетей DePIN, глобальный поиск ресурсов приводит к плохому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации в регионах.
Решение: алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т.д., агрегация для формирования стратегии и предоставление услуг на основе соответствия с потребностями клиента. Цель - повысить качество и сервис на уровне приложений DePIN, находя оптимальную цену для вычислительной мощности в условиях нехватки ресурсов.
Два, анализ децентрализованной вычислительной мощности экосистемы
Некоторые поставщики ресурсов и агенты достигли стратегического сотрудничества, при этом первые выступают в качестве поставщика с обширной библиотекой GPU-устройств, стремясь повысить скорость и стабильность сети вторых. Агенты позволяют клиентам напрямую покупать и арендовать высококачественную вычислительную мощность через свои услуги. Обе стороны едины во мнении, что успех децентрализованной вычислительной индустрии и сочетание web3 с ИИ могут быть достигнуты только при тесном сотрудничестве ранних лидеров отрасли.
С ростом потребности в вычислительной мощности традиционные облачные вычисления сталкиваются с рядом проблем:
Видение децентрализованного вычисления состоит в том, чтобы предоставить открытые, доступные и доступные альтернативы для решения основных проблем централизованных облачных сервисов. Судя по текущей ситуации, для того чтобы бросить вызов доминированию крупных облачных провайдеров, необходимо совместное усилие и поддержка инноваторов.
Режим активов
Модель с тяжелыми активами
Некоторые поставщики ресурсов имеют абсолютный барьер с поддержкой ведущих производителей чипов. Вычислительная мощность машин для машинного обучения, таких как A100, RTX4090 и H100, имеет ценность, и цена одной машины составляет около 300000 долларов. Эти машины стали высоко дефицитным ресурсом и долгое время монополизировались традиционными гигантами ИИ. В этих условиях ресурсы, полученные от поставщика, чрезвычайно ценны. Поскольку качество неиспользуемой вычислительной мощности личных GPU частных пользователей недостаточно для поддержки вычислений крупных моделей ИИ, этот поставщик играет ключевую и трудно заменимую роль в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности.
Модель с тяжелыми активами требует значительных вложений в основные средства, и такой объем капитала и технологических инвестиций делает трудным копирование и имитацию для стартапов. Если удастся наладить сотрудничество с большим количеством децентрализованных агентств вычислительной мощности и постоянно расширять предложение, чтобы удовлетворить потребности отрасли в вычислительных ресурсах, то это упростит достижение отраслевой монополии и эффекта масштаба в области B2B децентрализованной вычислительной мощности.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения большого капитала невозможно будет постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей代理商ов, поэтому способность供应端 получать значительную прибыль в значительной степени зависит от того, есть ли у代理商ов постоянные клиенты. Независимо от того, кто代理商, если есть клиенты и спрос, стоимость供应端 будет расти с увеличением спроса.
Легкая активная модель
Некоторые代理 компании вычислительной мощности полагаются на глобально распределенные GPU, формируя огромную децентрализованную вычислительную сеть. С коммерческой точки зрения, они используют легкую модель операционной деятельности, создавая сильный бренд в области代理 вычислительной мощности AI через операцию сообщества и установление высокой степени согласия.
Основной бизнес:
С точки зрения бизнеса:
С точки зрения клиента:
Будучи типичной компанией с легкой активной моделью, ее главным преимуществом является низкий риск, так как команде не нужно заранее вкладывать значительные средства в машины, как это делается на стороне предложения. Поскольку инвестиции минимальны, компании и инвесторы легче достигают высокой рентабельности. В то же время, из-за низкого порога входа в отрасль, бизнес-модель легко копировать и подражать, что долгосрочным инвесторам следует учитывать с осторожностью.
Три, от 10 до 100?
Если сотрудничество некоторых поставщиков ресурсов и агентов может помочь экосистеме децентрализованной вычислительной мощности пройти путь от 1 до 10, то добавление определенного канального продавца может дать возможность достичь 100.
Цель этого посредника состоит в том, чтобы стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую конкурируя с платформами веб2 для вызова такси. В качестве посредника, агрегируя различные ресурсы в реальном времени, он соединяет клиентов с ресурсами, которые предлагают наилучшее соотношение цены и качества. Используя легкую бизнес-модель B2B2C, первый B-энд — это сторона поставки, второй B-энд — это агенты ресурсов, а C-энд — это предоставление клиенту наилучшего выбора ресурсов через информацию.
Каналы сбыта, выступая в качестве платформы, если смогут развиться в платформу для выпуска активов, сделают продукт более ценным. С помощью SDK, предоставляемого маршрутизирующим алгоритмом, можно создать ИИ-агента, который рассчитывает ресурсы, преобразует новые финансовые активы и динамически помогает клиентам, использующим приложение, в динамическом майнинге, сосредотачиваясь на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель может быть понята как актив на активе, что значительно увеличивает ликвидность ресурсов и капитала.
Для данного канала они хотели бы увидеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы подчеркнуть свои преимущества, расширить более длинные бизнес-линии и иметь больше клиентов. Проще говоря, некоторые информационные платформы могут доминировать в информационной сфере, потому что на интернет загружается больше товаров и информации, что приводит к высокой потребности клиентов в каналах.
Четыре, будущее обещает
Децентрализованное облачное вычисление постепенно развивается. Хотя его экологическая структура и модель стали ясными, ведущие роли исполняют свои экологические обязанности, все же говорить о том, чтобы подорвать позиции традиционных облачных гигантов, пока рано. По сравнению с традиционным централизованным облачным вычислением, децентрализация действительно может концептуально решить многие проблемы клиентов, но общий ресурс и объем этого рынка все еще довольно малы. В условиях нехватки вычислительной мощности, поддерживающей развитие ИИ, рынок нуждается в новом источнике или новой модели, чтобы выйти из затруднительного положения. В настоящее время видно, что децентрализованное облачное вычисление может удовлетворить некоторые потребности стартапов в области ИИ; как будет развиваться будущее, давайте вместе станем свидетелями и участниками этого разрушительного пути, следуя за эволюцией революции!