A medida que OpenAI lanza sucesivamente modelos AIGC como ChatGPT y Sora, está liderando una nueva ronda de revolución en la industria de la IA. En el sistema de potencia informática tradicional, los principales proveedores de servicios de computación en la nube generalmente concentran su potencia informática en múltiples centros de datos compuestos por cientos de miles de servidores de manera relativamente cerrada, para proporcionar continuamente servicios informáticos a la red global. Alphago, que una vez derrotó al maestro de Go Lee Sedol, gastó cientos de miles de dólares en un único modelo de entrenamiento. Para empresas como OpenAI que necesitan entrenar continuamente modelos AIGC, los costos informáticos requeridos son cifras astronómicas que la gente común no puede imaginar.


En el campo de la potencia informática de GPU, Aethir @AethirCloud es uno de los proyectos DePIN más representativos en el campo de la potencia informática de GPU. Se compromete a resolver los desafíos convencionales de la computación en la nube centralizada mediante la construcción de un sistema DePIN con potencia informática de GPU como base. core Incluye problemas como altos costos, limitaciones de suministro de GPU y retrasos, y proporciona una plataforma de servicio en la nube de GPU descentralizada para brindar soluciones escalables a largo plazo para mercados en rápido crecimiento como la inteligencia artificial y los juegos, como el renderizado.


La red @AethirCloud es actualmente uno de los ecosistemas de potencia informática de GPU distribuidos más grandes. Los usuarios empresariales, los socios de Aethir y los usuarios individuales accederán a los recursos informáticos de forma distribuida, lo que puede satisfacer de manera eficiente las necesidades de los clientes de IA más difíciles. empresas con recursos de GPU de la más alta calidad en todo el mundo.


@AethirCloud en sí es una red DePIN que agrega recursos informáticos distribuidos por GPU y se ejecuta en Arbitrum. En la red Aethir, permite a los usuarios con recursos informáticos conectar la potencia informática de la GPU a la red, y esta potencia informática también se reasignará de forma distribuida. Los usuarios con necesidades de potencia informática pueden pagar bajo demanda a través de ventas mayoristas, minoristas, etc., mientras que los usuarios que aportan recursos de GPU pueden obtener ingresos de la red Aethir.


Por el lado de los proveedores, el alcance de Aethir es relativamente amplio, ya sean empresas de telecomunicaciones, usuarios de empresas digitales con uso intensivo de hardware, inversores de nueva infraestructura o usuarios individuales con recursos informáticos de GPU inactivos, todos pueden acceder a la red para contribuir a la red.

De hecho, ya sea una empresa o un usuario individual, el equipo GPU tiene una utilización más o menos baja. Al mismo tiempo, la actualización de ETH es muy perjudicial para el desarrollo de los mineros PoW. El equipo de hardware PoW está inactivo. Estado (actualmente calculado a escala, el valor de los recursos informáticos PoW inactivos es de aproximadamente 19 mil millones de dólares). Desde el punto de vista de la oferta y la demanda, por un lado, existe una escasez global de potencia informática y es difícil para quienes demandan recursos informáticos permitirse costos informáticos elevados. Por otro lado, las GPU inactivas generan una gran cantidad de recursos informáticos. Recursos informáticos desperdiciados. Por lo tanto, la integración de recursos de GPU inactivos creará un enorme conjunto de recursos informáticos, que se espera que alivie el problema de escasez que enfrenta el campo de la informática.


De hecho, desde la perspectiva de la informática de IA, también existen diferentes escenarios de subdivisión. Estos diferentes escenarios en sí mismos tienen diferentes requisitos de potencia informática y generalmente pueden incluir tres categorías:


Uno es el modelo grande de entrenamiento de IA, que es una de las formas más importantes de entrenamiento de máquinas que solemos decir. El entrenamiento de modelos grandes generalmente requiere una potencia informática extremadamente alta y solo NVIDIA es única en este campo.


Uno es la inferencia de IA, que es el proceso de utilizar un modelo de IA entrenado para hacer predicciones o decisiones. Este proceso tiene requisitos relativamente bajos en cuanto a recursos informáticos.


También existen algunos modelos de borde pequeño. Este tipo de cálculo de IA generalmente no requiere una gran potencia informática.


A juzgar por el patrón de seguimiento actual de GPU DePIN, limitado por los recursos y la escala de la GPU, la mayoría de los proyectos de seguimiento solo pueden satisfacer las necesidades informáticas segunda y tercera mencionadas anteriormente.


Aethir tiene un objetivo claro, que es convertirse en el primer proyecto DePIN en lanzar un modelo como servicio, implementando modelos de aprendizaje automático en empresas para que los utilicen los usuarios. Permitir a los usuarios de IA completar la selección y la implementación rápida de modelos de código abierto en una sola parada. Aethir MaaS ayudará a los clientes a lograr un análisis de datos y una toma de decisiones eficientes e inteligentes, y reducirá el umbral para la implementación del modelo.


Para promover el desarrollo del ecosistema en esta dirección, está construyendo un clúster informático distribuido con la GPU NVIDIA H100 como núcleo.


En términos relativos, @ionet también tiene la capacidad de suministrar potencia informática de GPU, pero su calidad y escala son mucho menores que las de Aethir. Sus usuarios objetivo son empresas emergentes y desarrolladores de inteligencia artificial, la mayoría de los cuales solo necesitan realizar inferencias o modelos verticales de borde. Computación, no entrenamiento de modelos de IA.


@akashnet_ también es un competidor potencial en esta dirección, pero Akash es bueno en los clústeres de redes de CPU. Las redes de clústeres de CPU son más adecuadas para cálculos lógicos complejos y las GPU tienen más ventajas en áreas como el entrenamiento y el razonamiento de la IA. Aunque Akash actualmente también está implementando clústeres de computación GPU y también ha presentado H100 (solo alrededor de 140 fotos), todavía hay una brecha entre este y Aethir en esta dirección.


Además de los proyectos mencionados anteriormente en el mismo camino, RNDR @rendernetwork, Gensyn @gensynai, etc. también están muy por detrás de Aethir en términos de potencia informática de GPU, lo que dificulta competir directamente con Aethir en el entrenamiento del modelo de IA. pista. Por lo tanto, la escala es la ventaja del sistema Aethir MaaS y, impulsado por su propia red estructural, puede integrarse profundamente con más escenarios.


Además de la compatibilidad con el renderizado y la latencia de los juegos, también se espera que las excelentes capacidades informáticas de la red Aethir GPU DePIN ayuden a los juegos en línea a crear una mayor seguridad. Centrándonos en el campo de los juegos online, DDoS es el método de ataque más común y frecuente. Todos los juegos online han pagado altos costes para prevenir los DDoS. La red Aethir GPU DePIN ayuda a los juegos en línea a resistir ataques de acceso en tiempo real, como DDoS, y garantiza la disponibilidad continua de los servicios de juegos.

Gracias a su diseño de arquitectura de red, Aethir tiene ciertas ventajas sobre la mayoría de los ecosistemas de GPU distribuidos en términos de latencia, confiabilidad, estabilidad y seguridad. La función de contenedor, que puede ser impulsada de manera flexible por la potencia informática, tiene capacidades de expansión ilimitadas y está sujeta a supervisión en tiempo real, permite a Aethir tener capacidades de expansión ilimitadas y poder adaptarse a la mayoría de los escenarios con necesidades informáticas, en lugar de apuntar a un dominio específico. . escena.


Por ejemplo, además de adaptarse a una serie de escenarios como IA, renderizado en la nube y juegos, Aethir puede adaptarse de manera flexible a escenarios con requisitos de latencia extremadamente altos, incluida la conducción autónoma, y ​​algunos escenarios con requisitos informáticos extremadamente altos. . Por lo tanto, la propia red Aethir puede echar raíces en la pista informática de GPU DePIN y expandirse continuamente a muchos escenarios con necesidades informáticas.

De hecho, a medida que crezca la escala del ecosistema, su ecosistema descentralizado seguirá formando nuevos volantes de crecimiento. De manera similar, según un informe de Precedence Research, con la creciente aplicación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la computación en la nube, se espera que el mercado de la computación en la nube supere la marca del billón de dólares para 2028. Este es el desarrollo de Aethir oportunidades potenciales del ecosistema.