Децентралізовані хмарні обчислення: нова етап революції AI обчислювальної потужності

Завдяки тривалому швидкому розвитку світових технологій, ринкова капіталізація гігантських компаній у сфері штучного інтелекту за останні два роки зросла в кілька разів. Crypto x AI став основною наративою цього циклу, підвищені ринкові настрої та постійні фінансові вливання підтверджують формування сильного консенсусу. У контексті великої екосистеми штучного інтелекту, децентралізація як потужний інструмент розвитку ШІ має величезну привабливість і простір для уяви. Незважаючи на те, що в реальному застосуванні ще існує розрив з централізованими моделями, використання переваг web3 для розширення чотирьох основних аспектів ШІ ( дані, моделі, навчання, висновки ) та подальша оптимізація для досягнення більшого потенціалу стали спільною метою учасників web3.

Наразі, децентралізовані технології можуть підтримувати зазначені чотири аспекти. Дані є основним сировинним матеріалом для технологій ШІ, а моделі, навчання та висновки - це способи обробки даних. Незалежно від того, чи йдеться про маркування даних, чи зберігання, децентралізація відіграє важливу роль і має значення в цих сферах.

Якщо дані є сировиною, то обчислювальна потужність є інструментом обробки сировини, що використовується для максимізації ефективності виробництва. У цій статті буде проаналізовано екологічну структуру та економічну модель Crypto x AI x DePIN навколо "обчислювальної потужності", щоб допомогти читачам зрозуміти цінність та потенціал децентралізованої обчислювальної потужності.

Один. DePIN та екосистема децентралізованої обчислювальної потужності

Больова точка: Високоякісна обчислювальна потужність є необхідністю для розробки ШІ, цей рідкісний ресурс вже монополізований традиційними гігантами, що ускладнює стартапам і індивідуальним користувачам отримання економічно обґрунтованої обчислювальної потужності, а висока ціна робить її неприйнятною для більшості покупців.

Децентралізоване рішення: на даний момент проекти DePIN в основному використовують P2P економічну модель для забезпечення високоякісних ресурсів для споживачів, дозволяючи кожному користувачу виступати в ролі постачальника фізичних ресурсів, а також отримувати винагороду у вигляді токенів.

З огляду на різке зростання попиту на децентралізовану AI обчислювальну потужність, для кращого задоволення потреб клієнтів було створено збалансовану та всебічну екосистему постачання децентралізованої AI обчислювальної потужності. Деякі компанії з провідних проєктів займають різні важливі ролі в екосистемі, і технічні бар'єри цих проєктів та їхній вплив на майбутній розвиток децентралізованої обчислювальної потужності вражають.

Децентралізація AI Обчислювальна потужність екосистема складається в основному з трьох частин, які виконують ролі агентів ресурсів, постачальників ресурсів та дистриб'юторів:

Агент з ресурсів

Деяка децентралізована обчислювальна мережа, як агент з обчислювальної потужності, надає високоякісну AI обчислювальну потужність за низькою ціною клієнтам. На стороні постачання має розподілені по всьому світу GPU, а клієнтська база наразі складається в основному з стартапів, що перебувають на стадіях від посівного раунду до раунду B, зосереджених на AI інтерпретації.

Проект недавно завершив раунд фінансування серії A на суму 30 мільйонів доларів США за участю кількох відомих інвестиційних установ. Як провідний агент з ресурсів обчислювальної потужності AI, проект прагне об'єднати 1 мільйон GPU для створення величезної мережі DePIN обчислювальної потужності, щоб запропонувати клієнтам нижчі ціни на обчислювальну потужність. Користувачі можуть внести свої невикористані обчислювальні потужності GPU/CPU на платформу та отримати за це токенну винагороду. Основна мета полягає в наданні високоякісної обчислювальної потужності AI за допомогою децентралізованого контролю цін, що допоможе стартапам у сфері AI знизити витрати.

Цей проект пропонує обчислювальні послуги, які використовують модулі кластерної побудови для забезпечення зв'язку всіх GPU, що дозволяє реалізувати великомасштабну координацію під час навчання та інференції. Це дозволяє GPU зосереджувати обчислювальну потужність для доступу до більших баз даних та обробки більш складних моделей, а стартапи в сфері ШІ можуть виконувати розгортання обчислювального обладнання за ціною в десять разів нижчою, ніж централізовані рішення. Ще більш вражаючим є те, що проект зосереджується на агрегуванні обчислювальної потужності машинного навчання, що може допомогти іншим проектам DePIN формувати постачання GPU для машинного навчання, забезпечуючи найосновнішу та найпрямішу підтримку ресурсів на технічному рівні.

Наразі кількість GPU-кластерів, зібраних у цьому проєкті, займає перше місце в галузі, онлайн доступно понад 200 тисяч GPU, з яких майже 50 тисяч RTX 4090 та понад 30 тисяч RTX 3090 Ti.

Постачальник ресурсів

Як один з найперспективніших постачальників обчислювальної потужності AI, певний проект може надати достатньо чіпів для глибокого машинного навчання. Його команда в традиційних ресурсах обчислювальної потужності AI справді виділяється серед інших. Як перший агент компаній-гігантів AI, покладаючись на бар'єри технологічних ресурсів, цей проект може безпосередньо отримувати доступ до сотень дата-центрів на стороні постачання ресурсів, маючи доступ до машин A/H100, RTX4090 та A6000.

Цей проєкт надає великомасштабну обчислювальну потужність для гігантів web3. У порівнянні з витратами клієнта у 140 тисяч доларів на місяць за хмарні послуги, після переходу на цей проєкт витрати на хмарні послуги знизилися до приблизно 40 тисяч доларів на місяць, що дозволило зменшити витрати на 70% та підвищити ефективність на 30%.

Цей проект має на меті надати клієнтам найшвидшу, найякіснішу та найнадійнішу обчислювальну потужність через унікальні канали постачання обчислювальної потужності. Високоякісна обчислювальна потужність може зекономити витрати користувачів, одночасно пропонуючи всеосяжні варіанти обслуговування. Якість їхньої AI обчислювальної потужності вже була визнана кількома агентами з обчислювальної потужності AI, і наразі укладено угоди з кількома гігантами обчислювальної потужності, які прагнуть зробити внесок у машинне навчання через децентралізацію.

Постачальник ресурсів

Деякий проект виступає як постачальник ресурсів DePIN, надаючи послуги через відповідність запитам. Використовуючи відкритий протокол платформного типу, він спочатку надає базові агрегаційні ресурси, а потім пропонує послуги. Метою є стати агрегатором послуг DePIN, що можна розуміти як агрегатор торгів DePIN або агреговану платформу таксі.

Спосіб надання послуг: отримання інформації про політики мережі, ресурси, продуктивність, стабільність тощо через контрольний рівень, з подальшою підготовкою SDK, а потім передача SDK користувачам за допомогою алгоритму маршрутизації.

Больова точка: обмежені ресурси та послуги в мережах DePIN, глобальний пошук ресурсів у зв'язку з надмірною концентрацією в регіонах призводить до низької якості обслуговування.

Рішення: алгоритм маршрутизації - отримувати дані, основну інформацію про мережу та інформацію про машини тощо, агрегувати їх для формування стратегії та надавати послуги відповідно до потреб клієнтів. Мета полягає в підвищенні якості та обслуговування на рівні додатків DePIN, а також у пошуку оптимальної ціни на Обчислювальну потужність у випадках недостатності ресурсів.

Два, аналіз децентралізованої обчислювальної потужності екосистеми

Деякі постачальники ресурсів та агенти уклали стратегічну угоду, при цьому перші є постачальниками з багатою бібліотекою GPU-машин і прагнуть покращити швидкість та стабільність мережі агентів. Агенти дозволяють клієнтам купувати та орендувати високоякісну Обчислювальну потужність безпосередньо в мережі на умовах агентування. Обидві сторони одностайно вважають, що успіх децентралізованої обчислювальної галузі та поєднання web3 та AI можуть бути досягнуті лише за умови тісної співпраці ранніх лідерів галузі.

З огляду на те, що потреба в обчислювальній потужності продовжує зростати, традиційні хмарні обчислення стикаються з деякими проблемами:

• Обмежена доступність: для отримання доступу до апаратного забезпечення зазвичай потрібно кілька тижнів при використанні основних хмарних сервісів, а часто вживані моделі GPU зазвичай недоступні.
• Обмеження вибору: користувачі обмежені у виборі апаратного забезпечення GPU, розташування, рівня безпеки, затримки тощо.
• Високі витрати: ціни на якісні GPU дорогі, щомісячні витрати на навчання та інферування проектів можуть сягати десятків тисяч доларів.

Децентралізація обчислювальної потужності має на меті забезпечити відкриту, доступну та доступну альтернативу, що вирішує основні проблеми централізованих постачальників хмарних послуг. Зважаючи на нинішню ситуацію, викликати статус основних гравців у хмарних обчисленнях все ще потребує спільних зусиль інноваторів та взаємної підтримки.

Режим активів

Модель важких активів

Деякий постачальник ресурсів має абсолютний бар'єр, підтримуваний провідними виробниками чіпів. Обчислювальна потужність машинного навчання, що має цінність, це головним чином A100, RTX4090 та H100, вартість однієї одиниці приблизно 300 тисяч доларів. Ці машини стали надзвичайно дефіцитними ресурсами, які традиційні гіганти ШІ протягом тривалого часу монополізували. У цій ситуації ресурси, які постачальник підключає до постачальницького боку, є надзвичайно цінними. Оскільки якість вільної обчислювальної потужності особистих GPU у роздрібних інвесторів недостатня для підтримки обробки великих моделей ШІ, цей постачальник відіграє ключову та важко замінювану роль у децентралізованій екосистемі обчислювальної потужності.

Модель важких активів потребує значних інвестицій у фіксовані активи, такий обсяг капіталу та технологічних вкладень ускладнює новим компаніям їхнє копіювання та імітацію. Якщо вдалося б співпрацювати з більшою кількістю децентралізованих агентів обчислювальної потужності, постійно розширювати постачання та задовольняти потреби галузі в обчислювальних ресурсах, тоді легше досягти монополії на ринку B2B децентралізованої обчислювальної потужності та ефекту масштабу.

Однак найбільший ризик полягає в тому, що після вкладення великого капіталу неможливо постійно надавати ресурси для обчислювальних потужностей агентів, тому чи зможе постачання виводити прибуток в масштабах залежить від того, чи є у агентів постійні клієнти. Незалежно від того, хто є агентом, якщо є клієнти та попит, вартість постачання зростатиме разом із попитом.

Легка модель активів

Деякий агент з обчислювальної потужності покладається на глобально розподілені GPU, формуючи величезну децентралізовану обчислювальну мережу. З комерційної точки зору, використовуючи легку модель ведення бізнесу, через управління спільнотою та створення високого рівня консенсусу в галузі代理ства AI обчислювальної потужності, створюється потужний бренд.

Основний бізнес:

1. Агрегувати обчислювальну потужність GPU роздрібних інвесторів та винагороджувати токенами
2. Отримання високоякісної обчислювальної потужності з боку постачання для продажу стартапам у сфері ШІ

З точки зору підприємства:

1. Купувати за низькою ціною та продавати за високою ціною високоякісну Обчислювальну потужність для кінцевих клієнтів.
2. Допомогти користувачам заробляти токени шляхом спільного використання вільної обчислювальної потужності GPU
3. Надання клієнтам платформи для обчислювальної потужності для майнінгу та стейкінгу, на початку потрібно інвестувати близько 4000 доларів США, щоб отримати хорошу прибутковість.

Клієнтська точка зору:

1. Обчислювальна потужність ціни приблизно на 80% дешевше, ніж інші централізовані хмарні обчислювальні послуги.
2. Заробіток на стейкінгу та спільний заробіток
3. Клієнт може отримувати прибуток на вкладений капітал.

Як типова компанія з легким активом, найбільша перевага полягає в низькому ризику, команда не потребує, як у випадку з постачальниками, значних попередніх витрат на обладнання. Через невеликі інвестиції компанії та інвесторам легше отримувати високу рентабельність. Водночас, через низький бар'єр входу в галузь, бізнес-модель легко може бути скопійована, тому інвесторам, які прагнуть до довгострокових вкладень, слід ретельно врахувати цей момент.

Три, від 10 до 100?

Якщо співпраця деяких постачальників ресурсів і агентів може допомогти децентралізованій обчислювальній потужності екосистеми перейти з 1 на 10, то додавання певного дистриб'ютора, можливо, дасть шанс досягти 100.

Метою цього каналу є стати найбільшим агрегатором послуг DePIN, безпосередньо конкуруючи з платформами веб2 для замовлення таксі. Як канал, шляхом агрегування різних ресурсів у реальному часі, ми з'єднуємо клієнтів з найкращими за ціною та якістю ресурсами. Використовуючи легку бізнес-модель B2B2C, перший B — це постачальник, другий B — це агенти ресурсів, а C — це клієнти, яким надається найкращий вибір ресурсів через інформацію.

Каналами, як платформами, якщо вони зможуть розвинутися в платформи, що можуть випускати активи, це підвищить цінність продукту. За допомогою SDK, наданого маршрутизаційним алгоритмом, можна створити AI-агентів, які перетворюють нові фінансові активи, одночасно динамічно допомагаючи клієнтам, які використовують додаток, здійснювати динамічне майнінг, зосереджуючи увагу на видобутку Обчислювальної потужності, корисної для обчислювальних ресурсів. Цю модель можна зрозуміти як активи на активах, що може значно підвищити ліквідність ресурсів та фінансів.

Для цього дистриб'ютора важливо бачити більше постачальників і агентів, які входять у екосистему децентралізованої обчислювальної потужності, щоб підкреслити свої переваги, розширити бізнес-лінії та мати більше клієнтів. Простими словами, деякі інформаційні платформи можуть домінувати в інформаційній сфері, тому що на інтернет завантажується більше бізнесу та інформації, що призводить до високого попиту клієнтів на дистриб'юторів.

Чотири, майбутнє обіцяє

Децентралізоване хмарне обчислення поступово розвивається. Хоча його екосистемна структура та модель стали зрозумілими, лідери різних ролей також виконують свої екологічні обов'язки, але ще зарано змінювати позицію традиційних гігантів хмарних обчислень. У порівнянні з традиційним централізованим хмарним обчисленням, децентралізація дійсно може концептуально вирішити багато проблем клієнтів, але загальні ресурси та обсяги цього ринку все ще залишаються дуже малими. У ситуації, коли ресурсів обчислювальної потужності, що підтримують розвиток ШІ, недостатньо, ринок потребує нової сили або нової моделі, щоб вирішити цю проблему. В даний час можна спостерігати, як децентралізоване хмарне обчислення може задовольнити частину потреб стартапів у сфері ШІ, як буде розвиватися ситуація в майбутньому, давайте разом будемо свідками і учасниками цього руйнівного шляху, разом слідуючи еволюції революції!