DeepBrain Chain ($DBC), também conhecido como DeepBrain Chain, é uma rede descentralizada de computação de GPU de alto desempenho que pode ser infinitamente expandida. Ele integra e fornece energia de computação ociosa e recursos de dados de todo o mundo, oferecendo uma garantia segura e econômica para o desenvolvimento de aplicativos de IA. Seu objetivo é se tornar a infraestrutura de computação de GPU mais amplamente utilizada na era global de IA e metaverso.

Antecedentes do projeto

Contexto do Projeto:
DeepBrain Chain foi lançado oficialmente em 2017, completou sua captação de recursos e foi listado na Exchange Huobi em 2018. Até 2020, havia fornecido serviços para mais de 500 universidades e laboratórios de IA em todo o mundo. Em 2021, a mainnet para nós foi lançada oficialmente. Este ano, a DeepBrain Chain planeja desenvolver um modelo de aluguel de GPU de curto prazo e alcançar interações de token dentro da rede.

Membros Principais da Equipe

He Yong: Presidente e CEO da Fundação DeepBrain Chain, especialista em IA e figura inovadora na indústria de computadores de Xangai. Ele começou a pesquisar Bitcoin e tecnologia blockchain em 2014. Ele é proficiente em design de produtos e algoritmos de aprendizado de máquina e é o inventor de um mecanismo inteligente de correção de erros semânticos comumente usado na tradução de jogos. He Yong também é um dos primeiros empresários no campo de IA da China e liderou o desenvolvimento do primeiro alto-falante de IA do mundo.

Wang Dongyan: Diretor de Inteligência Artificial da DeepBrain Chain. Ele é um especialista com quase 20 anos de experiência em inteligência artificial, inteligência de negócios e ciência de dados no Vale do Silício. O Dr. Wang Dongyan liderou equipes técnicas de ponta para empresas Fortune 500 (Cisco, NetApp, Grupo Midea, Samsung) e ganhou inúmeros prêmios.

Brain Xu: Chief Data Scientist da DeepBrain Chain. Desde 1998, ele tem uma vasta experiência com mais de 48 produtos (IA, ML e análise de dados, etc.) no campo de software. Ele desenvolveu 20 projetos para clientes importantes (Boeing, DARPA, etc.), escreveu 38 artigos técnicos e patentes dos EUA e produziu 76 relatórios técnicos.

Jason Pai: Especialista Sênior de Produtos e Diretor de Máquinas de Mineração de IA no Silicon Valley Labs. Ele possui um Mestrado em Análise de Negócios pela Stern School of Business da Universidade de Nova York e um Mestrado em Engenharia Industrial pela Fulton School of Engineering da Universidade Estadual do Arizona, com foco em gerenciamento de tecnologia e pesquisa operacional. Antes de ingressar na DeepBrain Chain, Jason tinha 15 anos de experiência em P&D de hardware e gerenciamento de produtos, tendo trabalhado na Supermicro, IBM e Ford Motor Company.

Dados da DeepBrain Chain

Dados da Cadeia de DeepBrain (Fonte:Cadeia de DeepBrain)

Em 30 de julho de 2024, existem 810 GPUs na mainnet de potência de computação, com 11 pools de computação participando. O valor total da potência de computação atingiu 272.731,31. Essas GPUs têm coletivamente apostado 80.544.779 $DBC, com uma taxa de aluguel de GPU de 77,41%. Mais de 200.000 endereços possuem $DBC, com quase 1,3 bilhão de tokens apostados.

Estrutura e Otimização da DeepBrain Chain

Estrutura da Rede DeepBrain Chain:

1. A estrutura de toda a rede é dividida em cadeia principal (DeepBrain Chain) + nós de retransmissão + cadeias de trabalho/cadeias laterais.
2. A DeepBrain Chain, como a cadeia principal, será responsável por todas as transações (cross-chain) das cadeias de trabalho/cadeias laterais.
3. Os nós de retransmissão são responsáveis por conectar a cadeia principal e as cadeias de trabalho/cadeias laterais.
4. Cadeias de trabalho/cadeias laterais lidarão independentemente com suas respectivas aplicações comerciais e necessidades comerciais. Através de nós de retransmissão, a cadeia principal e as cadeias de trabalho/cadeias laterais podem alcançar ancoragem e conversão bidirecionais.

Diagrama da Estrutura da DeepBrain Chain (Fonte:Cadeia de Cérebro Profundo)

Como uma rede distribuída de computação de alto desempenho, a DeepBrain Chain essencialmente constrói a infraestrutura para a era 5G+AI. As blockchains atuais enfrentam problemas como desempenho insuficiente, escalabilidade, dificuldades de atualização e falta de infraestrutura. A DeepBrain Chain fez inúmeras otimizações técnicas para abordar esses problemas existentes na blockchain:

1. Plataforma Matrix e Arquitetura de Software Específica do Tópico: DeepBrain Chain adota a plataforma Matrix e a arquitetura de software única do Tópico.
2. Arquitetura em Camadas do Blockchain: A arquitetura é dividida em camadas de armazenamento, rede e computação, cada uma processada de forma escalonada e em camadas. Cada camada utiliza uma arquitetura altamente escalável que suporta escalonamento elástico.
3. Estrutura Multi-cadeias: Consiste em uma cadeia principal e várias cadeias de trabalho. A cadeia principal inclui as definições de esquema para todas as cadeias de trabalho, sem limite para o número de cadeias de trabalho. As cadeias de trabalho são compostas por blockchains fragmentadas, suportando fragmentação ilimitada.
4. Compressão de Transação: Suporta armazenamento e transmissão comprimidos de dados de transação, melhorando a eficiência de transmissão em 40%.
5. Protocolo de Transmissão de Duas Camadas: Utiliza um protocolo de transmissão de duas camadas com autoencriptação ou protocolo de transmissão de criptografia de duas camadas, reduzindo a largura de banda da rede. O protocolo de codificação de diferentes pacotes de mensagens no mesmo link pode ser alterado livremente, tornando a transmissão mais segura.
6. Rede Multicamada: Construída na rede P2P, introduz nós de retransmissão e adota um mecanismo de roteamento de mensagens de rede multicamada, melhorando a eficiência geral de transmissão da rede e a conectividade.
7. Mecanismo de Consenso AI-POC (Proof of Contribution): Com base em algoritmos de IA, este mecanismo utiliza um algoritmo que comprova contribuições com base nos ativos do usuário e nível de participação.

Ecossistema de Aplicativos DeepBrain Chain

Qualquer pessoa pode construir sua própria plataforma de serviço de nuvem GPU com base na rede DeepBrain. A DeepBrain Chain tem como objetivo estabelecer um ecossistema abrangente, gerando plataformas de negociação de dados de IA, plataformas de negociação de algoritmos de IA, plataformas de negociação de modelos de IA, plataformas de negociação de contêineres de IA e plataformas de negociação de aplicativos de IA.

Treinamento de IA:
O treinamento de IA envolve o uso de grandes quantidades de dados e algoritmos para treinar redes. O objetivo é obter um modelo capaz de fazer previsões. O tamanho do mercado de servidores GPU usados para treinamento de IA deverá atingir US$ 12 bilhões até 2024 e continuar crescendo.

Inferência de IA:
A inferência de IA permite que modelos de IA treinados façam previsões com base em novos dados. Espera-se que o mercado alcance $8 bilhões este ano e continue a crescer ao longo do tempo.

Jogos na Nuvem:
Serviços de jogos na nuvem permitem que os jogos sejam renderizados e processados através de servidores de GPU baseados na nuvem, com as imagens do jogo transmitidas para os dispositivos dos jogadores. Os jogos na nuvem permitem que qualquer jogo AAA seja executado em qualquer dispositivo.

Renderização Visual:
Soluções de renderização visual são principalmente usadas nas indústrias de cinema e animação 3D. O tamanho do mercado global atingiu $723.7 milhões em 2023 e espera-se que cresça rapidamente este ano.

Cafés na Nuvem:
Cafés na nuvem são um novo tipo de serviço de cyber café baseado na tecnologia de computação em nuvem. Nos cafés na nuvem, jogos e aplicativos são executados em servidores GPU remotos e são transmitidos em tempo real para os computadores do café. Os operadores de cyber café não precisam investir em hardware de GPU de alto desempenho, reduzindo significativamente os custos de investimento em hardware. Até 2023, havia mais de 200.000 cyber cafés em todo o mundo, com um total de 10 milhões de computadores.

Mineração de ZK:
A mineração ZK refere-se a projetos como Filecoin, Aleo e redes Ethereum de camada 2 que exigem servidores GPU para cálculos de prova de conhecimento zero.

Modelo Econômico do Token $DBC

O token nativo da DeepBrain Chain, $DBC, possui uma emissão total de 10 bilhões de tokens. 40% do fornecimento total é gerado por mineração, com a expectativa de que todo o fornecimento seja totalmente emitido dentro de 100 anos. $DBC segue um modelo deflacionário: quando o número total de GPUs na rede DeepBrain Chain estiver abaixo de 5.000, 30% das taxas de aluguel do usuário são queimadas. Quando o número excede 5.000, a taxa de queima aumenta para 70%, e quando excede 10.000, a taxa de queima atinge 100%.

$DBC Alocação Detalhada：

$DBC Alocação (Fonte:DeepBrain Chain):

15% para vendas antecipadas

17.35% para a Fundação DBC

10% para a equipe

10% para incentivos de potência de computação antes do lançamento da mainnet

7,65% para o Conselho DBC

8% para supernós

32% para recompensas de nó

$DBC Token Casos de Uso

• Aluguel de GPU: Sempre que os usuários alugam GPUs, eles precisam comprar $DBC de exchanges e depois pagar uma certa quantidade de $DBC para a DeepBrain Chain para obter direitos de uso da GPU. O token essencialmente inclui as taxas de aluguel.
• Direitos de Voto: Cada token $DBC concede um voto, permitindo que os detentores participem das decisões de governança.
• Transações de Dados: $DBC pode ser usado para comprar e vender dados, que podem abranger áreas como treinamento de IA e análise de mercado.
• Recompensas do Ecossistema: $DBC pode ser usado para recompensar os participantes do ecossistema, como desenvolvedores, mineradores e operadores de nós, para promover o desenvolvimento e operação da plataforma.

Como Obter Tokens $DBC

Para obter tokens $DBC, você pode comprá-los através de bolsas de criptomoedas. Por exemplo, a respeitável bolsa Gate.io suporta compras de $DBC. Basta criar uma conta Gate.io, completar o processo KYC e então depositar fundos em sua conta para comprar diretamente tokens $DBC.

Desenvolvimento Futuro

DeepBrain Chain está expandindo ativamente para os mercados internacionais. Um recente encontro em Seul atraiu inúmeros investidores, desenvolvedores de mídia e profissionais da indústria, resultando em um evento bem-sucedido. A empresa também está avançando para os mercados de aplicativos internacionais, como Singapura e Vietnã. Após o estabelecimento do DBC-IDC na Coreia, o lançamento de cafés na nuvem também está em andamento.

Além disso, a DeepBrain Chain tem como objetivo promover a adoção global de IA descentralizada e capacidades de GPU. Busca fomentar a colaboração entre desenvolvedores de IA, provedores de GPU e investidores, criando e mantendo um ecossistema vibrante e inovador. Esta abordagem não apenas se adapta ao futuro da IA, mas também o molda ativamente, impulsionando a inovação e eficiência globais.

Conclusão

DeepBrain Chain auxilia praticantes de IA, empresas, universidades, instituições de pesquisa, jogos em nuvem, renderização e usuários de blockchain na redução dos custos de computação, melhorando a eficiência computacional e aprimorando as experiências do produto. Progressos significativos foram feitos nos campos de plataformas de nuvem GPU, redes de computação distribuída e na mainnet.

DeepBrain Chain fornece serviços rápidos, econômicos e seguros para a comunidade global de IA. Ao integrar a tecnologia Web3, ele aborda efetivamente vários desafios no domínio da aplicação de IA, como privacidade e altos custos, e continua a expandir seu escopo de aplicação. A equipe da DeepBrain Chain, com sua alta reputação e extensa experiência na indústria de IA, agora está expandindo ativamente para mercados internacionais e desenvolvendo o ecossistema de rede. Se você é otimista em relação ao futuro da indústria de IA, pode valer a pena considerar um investimento inicial na DeepBrain Chain.