L'antidoto alla carenza di GPU? Caso di studio delle infrastrutture informatiche decentralizzate (DePIN)

Autore: Paul Timofeev Fonte: Shoal Research Traduzione: Shan Oppa, Golden Finance

Esplora il ruolo dell'infrastruttura informatica decentralizzata nel supportare il mercato delle GPU decentralizzate e fornisce analisi complete e casi di studio supplementari.

Punti chiave

• Con l’avvento dell’apprendimento automatico, e in particolare dello sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa, che richiede un gran numero di carichi di lavoro ad alta intensità computazionale, le risorse informatiche stanno diventando sempre più ricercate. Tuttavia, poiché le grandi aziende e i governi accumulano queste risorse, le startup e gli sviluppatori indipendenti si trovano ora ad affrontare una carenza di GPU sul mercato, con conseguenti costi esorbitanti o mancanza di accessibilità.

• I DePIN informatici consentono un mercato decentralizzato per le risorse informatiche consentendo alle persone in tutto il mondo di offrire risorse informatiche inattive, come GPU, in cambio di ricompense monetarie. Questo ha lo scopo di aiutare i consumatori di GPU meno serviti ad accedere a nuovi flussi di fornitura e ottenere le risorse di sviluppo di cui hanno bisogno per i loro carichi di lavoro a costi e spese generali inferiori.

• Oggi, i DePIN informatici devono ancora affrontare molte sfide economiche e tecniche quando competono con i tradizionali fornitori di servizi centralizzati, alcuni dei quali si risolveranno da soli nel tempo, mentre altri richiederanno nuove soluzioni e ottimizzazioni in futuro.

L’informatica è il nuovo petrolio

A partire dalla Rivoluzione Industriale, la tecnologia ha spinto l’umanità a un ritmo senza precedenti, influenzando o modificando completamente quasi ogni aspetto della vita quotidiana. Alla fine il computer divenne il culmine di uno sforzo collettivo di ricercatori, accademici e ingegneri informatici. Originariamente progettati per risolvere compiti aritmetici di grandi dimensioni e assistere in operazioni militari avanzate, i computer si sono evoluti fino a diventare un pilastro della vita moderna. Poiché l’impatto dei computer sull’umanità continua a crescere, la domanda di queste macchine e delle risorse di cui necessitano continua a crescere, superando l’offerta disponibile. Ciò, a sua volta, ha creato una dinamica nel mercato in cui le risorse critiche non sono disponibili per la maggior parte degli sviluppatori e delle aziende, lasciando lo sviluppo dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale generativa, le tecnologie più trasformative di oggi, nelle mani di pochi attori ben finanziati. Allo stesso tempo, grandi quantità di risorse informatiche inattive forniscono un’opportunità redditizia per alleviare lo squilibrio tra domanda e offerta di elaborazione, esacerbando la necessità di adeguati meccanismi di coordinamento tra i partecipanti su entrambi i lati della transazione. Pertanto, riteniamo che i sistemi decentralizzati alimentati dalla tecnologia blockchain e dalle risorse digitali siano fondamentali per lo sviluppo di prodotti e servizi di intelligenza artificiale generativa più ampi, più democratici e responsabili.

Risorse informatiche

L'informatica può essere definita come qualsiasi attività, applicazione o carico di lavoro in cui un computer emette un output esplicito in base a un determinato input. In definitiva, si riferisce alla potenza di calcolo e di elaborazione dei computer, che è la base per l’utilità principale di queste macchine nel mondo moderno di oggi, con i computer che da soli hanno generato l’enorme cifra di 1,1 trilioni di dollari di entrate lo scorso anno.

Le risorse informatiche si riferiscono ai vari componenti hardware e software che supportano l'elaborazione e l'elaborazione. Poiché il numero di applicazioni e funzioni supportate da questi componenti continua a crescere, essi diventano sempre più importanti nella vita quotidiana. Ciò ha portato a una corsa tra i poteri statali e le imprese per accumulare quante più risorse possibile come mezzo di sopravvivenza. Ciò si riflette nella performance di mercato delle aziende che forniscono queste risorse (ad esempio, Nvidia, la cui capitalizzazione di mercato è aumentata di oltre il 3000% negli ultimi 5 anni).

GPU

Le unità di elaborazione grafica (GPU) sono una delle risorse più importanti nel moderno calcolo ad alte prestazioni. La sua funzione principale è quella di un circuito elettronico specializzato che accelera i carichi di lavoro della grafica del computer attraverso l'elaborazione parallela. Originariamente utilizzate nei settori dei giochi e dei personal computer, le GPU si sono evolute per servire molte delle tecnologie emergenti che daranno forma al mondo del futuro (ad esempio, mainframe e personal computer, dispositivi mobili, cloud computing, Internet delle cose). Tuttavia, l’ascesa dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale ha intensificato in modo particolare la domanda di queste risorse: le GPU accelerano le operazioni di apprendimento automatico e di intelligenza artificiale eseguendo calcoli in parallelo, migliorando così la potenza di elaborazione e le prestazioni della tecnologia finale.

L’ascesa dell’intelligenza artificiale

Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che consente ai computer e alle macchine di simulare l’intelligenza umana e le capacità di risoluzione dei problemi. Un modello di intelligenza artificiale funziona come una rete neurale composta da molti blocchi di dati diversi. I modelli richiedono potenza di elaborazione per identificare e apprendere le relazioni tra questi dati e quindi fare riferimento a queste relazioni quando si creano output basati su determinati input.

Lo sviluppo e la produzione dell'intelligenza artificiale non sono una novità; nel 1967, Frank Rosenblatt costruì il Mark 1 Perceptron, il primo computer basato su reti neurali che "imparavano" attraverso tentativi ed errori. Inoltre, tra la fine degli anni ’90 e l’inizio degli anni 2000 è stata pubblicata una grande quantità di ricerche accademiche che hanno gettato le basi per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale moderna, e da allora il settore ha continuato a crescere.

Oltre agli sforzi di ricerca e sviluppo, i modelli di intelligenza artificiale “ristretta” sono alla base di una varietà di potenti applicazioni in uso oggi. Gli esempi includono algoritmi di social media, Siri di Apple e Alexa di Amazon, consigli personalizzati sui prodotti e altro ancora. Vale la pena notare che l’ascesa del deep learning ha cambiato lo sviluppo dell’intelligenza generativa artificiale (AGI). Gli algoritmi di deep learning utilizzano reti neurali più grandi o "più profonde" rispetto alle applicazioni di machine learning, come alternativa più scalabile con capacità prestazionali più ampie. Un modello di intelligenza artificiale generativa “codifica una rappresentazione semplificata dei suoi dati di addestramento ed emette nuovi output simili ma non identici rispetto ad esso”.

Il deep learning consente agli sviluppatori di estendere i modelli di intelligenza artificiale generativa a immagini, parlato e altri tipi di dati complessi, mentre app di riferimento come ChatGPT, che ha stabilito record per la base utenti in più rapida crescita nei tempi moderni, riguardano ancora solo intelligenza artificiale generativa e deep learning. Scopri le prime versioni di ciò che è possibile.

Tenendo questo in mente, non sorprende che lo sviluppo dell’intelligenza artificiale generativa coinvolga molteplici carichi di lavoro ad alta intensità computazionale che richiedono quantità significative di potenza di elaborazione e potenza di calcolo.

Secondo il rapporto "Triple Whammy of Deep Learning Application Demand", lo sviluppo di applicazioni IA è soggetto a diversi carichi di lavoro chiave:

• Formazione: il modello deve elaborare e analizzare grandi set di dati per apprendere come rispondere a determinati input.

• Ottimizzazione: il modello passa attraverso una serie di processi iterativi in ​​cui vari iperparametri vengono ottimizzati e ottimizzati per migliorare prestazioni e qualità.

• Simulazioni: alcuni modelli, come gli algoritmi di apprendimento per rinforzo, vengono sottoposti a una serie di simulazioni di test prima dell'implementazione.

Scarsità di calcolo: domanda > offerta

Negli ultimi decenni, vari progressi tecnologici hanno determinato un’impennata senza precedenti della domanda di potenza di calcolo e di elaborazione. Di conseguenza, la domanda odierna di risorse informatiche come le GPU supera di gran lunga l’offerta disponibile, creando un collo di bottiglia nello sviluppo dell’intelligenza artificiale che continuerà a peggiorare senza soluzioni efficaci.

I vincoli più ampi sull’offerta sono guidati anche da un gran numero di aziende che acquistano attivamente più GPU di quelle effettivamente necessarie, sia come vantaggio competitivo che come mezzo di sopravvivenza nella moderna economia globale. I fornitori di computer utilizzano spesso strutture contrattuali che richiedono impegni di capitale a lungo termine per fornire ai clienti un'offerta che supera di gran lunga le loro esigenze di domanda.

La ricerca di Epoch mostra che il numero complessivo di rilasci di modelli di IA ad alta intensità di calcolo sta crescendo rapidamente, suggerendo che la domanda di risorse per alimentare queste tecnologie continuerà a crescere rapidamente.

Poiché la complessità dei modelli di intelligenza artificiale continua ad aumentare, la domanda di potenza di calcolo e di elaborazione da parte degli sviluppatori di applicazioni continua a crescere. A loro volta, le prestazioni della GPU e la sua disponibilità giocheranno un ruolo sempre più importante. Questa tendenza si sta già manifestando, con l'aumento della domanda di GPU di fascia alta, come quelle prodotte da Nvidia, che l'azienda chiama GPU i "metalli delle terre rare" o "oro" dell'industria dell'intelligenza artificiale.

La rapida commercializzazione dell’intelligenza artificiale rischia di cedere il controllo a una manciata di giganti della tecnologia, in modo simile all’attuale settore dei social media, sollevando preoccupazioni sui fondamenti etici di questi modelli. Un esempio famoso è la recente controversia su Google Gemini. Sebbene le sue numerose e bizzarre risposte a vari suggerimenti non rappresentassero alcun pericolo reale in quel momento, l’incidente ha dimostrato i rischi inerenti a una manciata di aziende che dominano e controllano lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Le startup tecnologiche di oggi si trovano ad affrontare sfide crescenti nell'acquisizione di risorse informatiche per supportare i loro modelli di intelligenza artificiale. Queste applicazioni richiedono processi estesi ad alta intensità di calcolo prima della distribuzione del modello. Per le piccole imprese, accumulare un gran numero di GPU è un’impresa insostenibile e, sebbene i tradizionali servizi di cloud computing come AWS o Google Cloud forniscano un’esperienza di sviluppo semplice e conveniente, la loro capacità limitata alla fine porta a costi elevati. Il punto è che non tutti riescono a elaborare un piano per raccogliere 7 trilioni di dollari per i costi dell’hardware.

Quindi che si fa?

Nvidia aveva precedentemente stimato che ci fossero più di 40.000 aziende che utilizzano GPU per l’intelligenza artificiale e l’elaborazione accelerata, con una comunità di sviluppatori di oltre 4 milioni di persone in tutto il mondo. Guardando al futuro, si prevede che il mercato globale dell’intelligenza artificiale crescerà da 515 miliardi di dollari nel 2023 a 2,74 trilioni di dollari nel 2032, con un tasso di crescita medio annuo del 20,4%. Allo stesso tempo, si prevede che il mercato delle GPU raggiungerà i 400 miliardi di dollari entro il 2032, con un tasso di crescita medio annuo del 25%.

Tuttavia, sulla scia della rivoluzione dell’intelligenza artificiale, il crescente squilibrio tra domanda e offerta di risorse informatiche potrebbe creare un futuro piuttosto distopico in cui una manciata di giganti ben finanziati domina lo sviluppo di molte tecnologie trasformative. Pertanto, riteniamo che tutte le strade portino a soluzioni alternative decentralizzate per contribuire a colmare il divario tra le esigenze degli sviluppatori di intelligenza artificiale e le risorse disponibili.

Il ruolo dei DePIN

Cosa sono i DePIN?

DePIN è un termine coniato dal gruppo di ricerca Messari e sta per Decentralized Physical Infrastructure Network. Scomponendolo, decentralizzazione significa che non esiste un’unica entità che estrae l’affitto e limita l’accesso. L’infrastruttura fisica, nel frattempo, si riferisce alle risorse fisiche “reali” utilizzate. Una rete si riferisce a un gruppo di attori che lavorano in modo coordinato per raggiungere uno scopo o una serie di obiettivi predeterminati. Oggi, la capitalizzazione di mercato totale dei DePIN è di circa 28,3 miliardi di dollari.

Il nucleo di DePIN è una rete di nodi globali che collega le risorse dell'infrastruttura fisica con la blockchain per realizzare un mercato decentralizzato, connettere acquirenti e fornitori e chiunque può diventare un fornitore e fornire servizi e contributi alla rete. In questo caso, gli intermediari centrali che limitano l’accesso alla rete attraverso vari mezzi legali e normativi nonché le commissioni di servizio vengono sostituiti da protocolli decentralizzati composti da contratti intelligenti e codice, gestiti dai rispettivi titolari di token.

Il valore dei DePIN è che forniscono un’alternativa decentralizzata, accessibile, a basso costo e scalabile alle reti di risorse e ai fornitori di servizi tradizionali. Consentono mercati decentralizzati progettati per raggiungere un obiettivo finale specifico; il costo di beni e servizi è determinato dalle dinamiche del mercato, chiunque può partecipare in qualsiasi momento e diminuisce naturalmente man mano che il numero di fornitori aumenta e i margini di profitto diminuiscono il costo unitario.

L’uso della blockchain consente ai DePIN di costruire sistemi di incentivi criptoeconomici che aiutano a garantire che i partecipanti alla rete siano adeguatamente compensati per i loro servizi, rendendo i fornitori di valore chiave stakeholder. Tuttavia, è importante notare che gli effetti di rete, ottenuti trasformando piccole reti individuali in sistemi produttivi più grandi, sono fondamentali per realizzare i numerosi vantaggi dei DePIN. Inoltre, sebbene i premi in token si siano rivelati un potente mezzo per l’onboarding della rete, stabilire incentivi sostenibili per favorire la fidelizzazione degli utenti e l’adozione a lungo termine rimane una sfida chiave nel più ampio spazio dei DePIN.

Come funzionano i DePIN?

Per comprendere meglio il valore fornito dai DePIN nel supportare il mercato informatico decentralizzato, è importante riconoscere i diversi componenti strutturali e il modo in cui lavorano insieme per formare una rete di risorse decentralizzata. Consideriamo la struttura e gli attori di un DePIN.

protocollo

Un protocollo decentralizzato, un insieme di contratti intelligenti costruiti su una rete blockchain sottostante, viene utilizzato per facilitare le interazioni fiduciose tra i partecipanti alla rete. Idealmente, il protocollo sarebbe governato da un gruppo eterogeneo di parti interessate attivamente impegnate per il successo a lungo termine della rete. Queste parti interessate votano quindi le modifiche e gli sviluppi proposti utilizzando i token di protocollo in loro possesso. Dato che coordinare con successo una rete distribuita è di per sé una sfida enorme, il core team in genere mantiene inizialmente il potere di implementare questi cambiamenti e poi trasferisce il potere a un’organizzazione autonoma decentralizzata (DAO).

partecipanti alla rete

Gli utenti finali di una rete di risorse sono i suoi partecipanti più preziosi e possono essere classificati in base alla loro funzionalità.

Fornitore: un individuo o entità che fornisce risorse alla rete in cambio di premi monetari pagati in token nativi DePIN. I fornitori sono “connessi” alla rete tramite protocolli nativi blockchain, che possono imporre un processo autorizzato o senza autorizzazione. Ricevendo i token, i fornitori acquisiscono una partecipazione nella rete, in modo simile alle parti interessate in un contesto di proprietà azionaria, consentendo loro di votare su varie proposte e sviluppi della rete come quelli che ritengono contribuiranno a stimolare la domanda e ad aumentare una proposta per il valore della rete, creando così prezzi dei token più alti nel tempo. Naturalmente, è anche probabile che i venditori che ricevono token utilizzino i DePIN come forma di reddito passivo e vendano i token non appena li ricevono.

Consumatori: si tratta di individui o entità che cercano attivamente le risorse fornite dai DePIN, come le startup di intelligenza artificiale alla ricerca di GPU, che rappresentano il lato della domanda dell’equazione economica. Se ci fossero vantaggi reali nell’utilizzo dei DePIN rispetto alle alternative tradizionali (come costi inferiori e requisiti generali), i consumatori saranno costretti a utilizzare i DePIN, rappresentando così la domanda organica per la rete. I DePIN in genere richiedono ai consumatori di pagare le risorse nel loro token nativo come mezzo per creare valore e mantenere un flusso di cassa stabile.

risorsa

I DePIN possono servire diversi mercati e allocare risorse utilizzando diversi modelli di business. Blockworks fornisce un ottimo framework per questo; DePIN hardware personalizzati, che forniscono ai fornitori hardware proprietario dedicato per l'allocazione; e DePIN hardware di base, che abilitano l'assegnazione delle risorse inattive esistenti (incluse ma non limitate a calcolo, archiviazione e larghezza di banda).

economia

In un DePIN che funziona idealmente, il valore deriva dalle entrate che i consumatori pagano alle risorse dei fornitori. La continua domanda per la rete significa una continua domanda per il token nativo, che si allinea con gli incentivi economici per fornitori e detentori di token. Generare una domanda biologica sostenibile nelle fasi iniziali è una sfida per la maggior parte delle startup, motivo per cui i DePIN forniscono incentivi simbolici inflazionistici per incentivare i primi fornitori e avviare l’offerta alla rete, generando così una domanda che genererà più molte forniture organiche. Questo è molto simile al modo in cui i VC hanno sovvenzionato i costi degli utenti di Uber nelle fasi iniziali dell’azienda per creare una base di clienti iniziale, attirando ulteriormente gli autisti e migliorando i suoi effetti di rete.

I DePIN devono gestire gli incentivi legati ai token nel modo più strategico possibile poiché svolgono un ruolo chiave nel successo complessivo della rete. Quando la domanda e le entrate della rete aumentano, l’emissione di token dovrebbe diminuire. Invece, quando la domanda e le entrate diminuiscono, l’emissione di token dovrebbe essere utilizzata per incentivare nuovamente l’offerta.

Per illustrare ulteriormente l’aspetto di una rete DePIN di successo, si consideri il “volano DePIN”, un anello riflettente positivo utilizzato per guidare i DePIN. Riassunto come segue:

1. DePIN incentiva i fornitori a contribuire con risorse alla rete distribuendo premi in gettoni inflazionistici e stabilisce un livello base di offerta disponibile per il consumo.

2. Supponendo che il numero dei fornitori inizi a crescere, le dinamiche competitive iniziano a svilupparsi nella rete, migliorando la qualità complessiva dei beni e dei servizi forniti dalla rete ad un livello migliore rispetto alle soluzioni di mercato esistenti, ottenendo così un vantaggio competitivo. Ciò significa che un sistema decentralizzato supera i tradizionali fornitori di servizi centralizzati, il che non è un’impresa facile.

3. DePIN ha iniziato a generare una domanda organica, fornendo ai fornitori un flusso di cassa legittimo. Ciò rappresenta un’opportunità interessante per investitori e venditori, continuando a stimolare la domanda per la rete e quindi i prezzi simbolici.

L’aumento del prezzo simbolico aumenta le entrate dei fornitori, attira più fornitori e riavvia il volano.

Il quadro fornisce strategie di crescita convincenti, ma vale la pena notare che è in gran parte teorico e presuppone che la rete fornisca risorse in modo competitivo e rimanga rilevante per un lungo periodo di tempo.​

Calcola DePIN

Il mercato informatico decentralizzato rientra nel movimento più ampio noto come “sharing economy”, un sistema economico peer-to-peer basato sulla condivisione diretta di beni e servizi da parte dei consumatori con altri consumatori attraverso piattaforme online. Questo modello è stato introdotto da aziende come eBay, è ora dominato da aziende come Airbnb e Uber, e alla fine verrà interrotto man mano che la prossima generazione di tecnologie trasformative dilagherà sui mercati globali. La sharing economy varrà 15 miliardi di dollari entro il 2023 e si prevede che crescerà fino a quasi 80 miliardi di dollari a livello globale entro il 2031, illustrando tendenze più ampie nel comportamento dei consumatori da cui riteniamo che DePIN trarrà beneficio e svolgerà un ruolo chiave nella realizzazione di questa tendenza.​

Fondamentale

Informatica DePIN è una rete peer-to-peer che collega fornitori e acquirenti attraverso un mercato decentralizzato e facilita l'allocazione delle risorse informatiche. Una differenza fondamentale tra queste reti è che si concentrano su risorse hardware di base che sono già disponibili per molte persone oggi. Come abbiamo discusso, l’emergere del deep learning e dell’intelligenza artificiale generativa ha creato un collo di bottiglia nell’accesso alle risorse critiche per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, aumentando la domanda di potenza di elaborazione a causa dei carichi di lavoro ad alta intensità di risorse. In breve, i mercati informatici decentralizzati mirano ad alleviare questi colli di bottiglia creando un nuovo flusso di approvvigionamento, che si estenda in tutto il mondo e possa essere partecipato da chiunque.​

Nel calcolo DePIN, qualsiasi persona o entità può immediatamente prestare le sue risorse inattive e ricevere un compenso adeguato per i suoi servizi. Allo stesso tempo, qualsiasi individuo o entità può ottenere le risorse necessarie da una rete globale senza autorizzazione con costi inferiori e maggiore flessibilità rispetto ai prodotti esistenti sul mercato. Possiamo quindi strutturare i partecipanti coinvolti nel calcolo del DePIN attraverso un semplice quadro economico:

• Lato dell'offerta: un individuo o un'entità che possiede risorse informatiche ed è disposto a prestare o vendere le proprie risorse informatiche in cambio di sussidi.

• Lato della domanda: una persona o entità che ha bisogno di calcoli ed è disposta a pagare per questo.​

Principali vantaggi del calcolo dei DePIN

I DePIN informatici offrono molti vantaggi che lo rendono un'alternativa ai fornitori di servizi e ai mercati centralizzati. In primo luogo, consentire la partecipazione al mercato transfrontaliero senza autorizzazione sblocca un nuovo flusso di approvvigionamento, aumentando la quantità di risorse critiche necessarie per carichi di lavoro ad alta intensità di calcolo. I DePIN di elaborazione si concentrano sulle risorse hardware che la maggior parte delle persone già possiede: chiunque abbia un PC da gioco ha già una GPU disponibile per l'affitto. Ciò espande il pool di sviluppatori e team che possono partecipare alla creazione della prossima generazione di beni e servizi, a vantaggio di più persone in tutto il mondo.

Guardando più in profondità, l’infrastruttura blockchain che supporta i DePIN fornisce un canale di regolamento efficiente e scalabile per facilitare le transazioni peer-to-peer. Gli asset finanziari cripto-nativi (token) forniscono un’unità di valore condivisa che i partecipanti dal lato della domanda utilizzano per pagare i fornitori, sfruttando meccanismi di distribuzione coerenti con l’economia sempre più globalizzata di oggi. Facendo riferimento alla struttura del volano DePIN menzionata in precedenza, la gestione strategica degli incentivi economici può essere molto utile per aumentare gli effetti di rete (lato domanda e offerta) dei DePIN, aumentando così la concorrenza tra i fornitori. Questa dinamica riduce i costi unitari migliorando al contempo la qualità del servizio, creando un vantaggio competitivo sostenibile per i DePIN da cui i fornitori possono trarre vantaggio come titolari di token e fornitori di valore chiave.

I DePIN funzionano in modo simile ai fornitori di servizi di cloud computing, con l'obiettivo di fornire un'esperienza utente flessibile in cui è possibile accedere alle risorse e pagarle su richiesta. Secondo le previsioni di Grandview Research, le dimensioni del mercato globale del cloud computing dovrebbero crescere a un tasso di crescita medio annuo del 21,2% e supereranno i 2,4 trilioni di dollari entro il 2030, il che dimostra la fattibilità di questo modello di business, considerando la futura domanda di risorse informatiche. . Previsione della domanda. Le moderne piattaforme di cloud computing utilizzano un server centrale per gestire tutte le comunicazioni tra i dispositivi client e i server, creando un unico punto di errore nelle loro operazioni. Basati sulla blockchain, i DePIN possono fornire maggiore resistenza alla censura e resilienza rispetto ai fornitori di servizi tradizionali. Mentre un attacco a una singola organizzazione o entità (come un fornitore di servizi cloud centrale) può compromettere l’intera rete di risorse sottostante, i DePIN sono progettati per resistere a tali incidenti grazie alla loro natura distribuita. Innanzitutto, la blockchain stessa è una rete distribuita a livello globale di nodi privati ​​progettata per resistere all’autorità di rete centralizzata. Inoltre, il calcolo dei DePIN consente la partecipazione alla rete senza autorizzazione, aggirando le barriere legali e normative. A seconda della natura della distribuzione dei token, i DePIN potrebbero utilizzare un processo di voto equo per votare sulle modifiche proposte e sugli sviluppi del protocollo, eliminando la possibilità che una singola entità chiuda improvvisamente l’intera rete.

Lo stato attuale del calcolo dei DePIN

Rete di rendering

Render Network è un DePIN informatico che collega acquirenti e venditori di GPU attraverso un mercato informatico decentralizzato, con transazioni condotte tramite il suo token nativo. Il mercato delle GPU di Render coinvolge due parti chiave: i creatori che cercano potenza di elaborazione e gli operatori dei nodi che noleggiano GPU inattive in cambio di un compenso in token Render nativi. Gli operatori dei nodi sono classificati in base a un sistema basato sulla reputazione e i creatori possono selezionare le GPU da un sistema di prezzi a più livelli. L'algoritmo di consenso Proof-of-Render (POR) coordina le operazioni, con gli operatori dei nodi che impegnano le proprie risorse di calcolo (GPU) per gestire le attività, vale a dire il lavoro di rendering grafico. Quando un'attività viene completata, l'algoritmo POR aggiorna lo stato dell'operatore del nodo, comprese le modifiche del punteggio di reputazione in base alla qualità dell'attività. L'infrastruttura blockchain di Render facilita i pagamenti delle attività, fornendo un canale di regolamento trasparente ed efficiente affinché fornitori e acquirenti possano effettuare transazioni tramite token di rete.

Render Network è stata concepita da Jules Urbach nel 2009 e la rete è stata operativa su Ethereum nel settembre 2020 (RNDR), migrando a Solana (RENDER) circa tre anni dopo per migliorare le prestazioni della rete e ridurre i costi operativi.

Al momento della stesura di questo articolo, la Render Network ha elaborato fino a 33 milioni di attività (in termini di frame renderizzati) ed è cresciuta fino a raggiungere i 5.600 nodi dal suo inizio. RENDER appena inferiore a 60k è stato bruciato, un processo che si verifica quando i crediti di lavoro vengono distribuiti agli operatori dei nodi.

IO Net

Io Net sta lanciando una rete GPU decentralizzata su Solana per fungere da livello di coordinamento tra grandi quantità di risorse informatiche inattive e il numero crescente di individui ed entità che necessitano della potenza di elaborazione fornita da tali risorse. Il punto di forza unico di Io Net è che non compete direttamente con altri DePIN sul mercato, ma aggrega invece GPU da varie fonti tra cui data center, minatori e altri DePIN tra cui Render Network e Filecoin, sfruttando al tempo stesso i DePIN proprietari — Internet-of- GPU (IoG): per coordinare le operazioni e allineare gli incentivi tra i partecipanti al mercato. I clienti IO Net possono personalizzare i cluster su IO Cloud per i propri carichi di lavoro selezionando il tipo di processore, la posizione, la velocità di comunicazione, la conformità e la durata del servizio. Invece, chiunque abbia un modello GPU supportato (12 GB RAM, 256 GB SSD) può partecipare come IO Worker e guadagnare un compenso prestando le proprie risorse informatiche inattive alla rete. Sebbene i pagamenti per i servizi siano attualmente regolati in valute legali e USDC, la rete supporterà presto anche i pagamenti nel token nativo $IO. Il prezzo pagato per una risorsa è determinato dalla sua domanda e offerta, nonché da varie specifiche GPU e algoritmi di configurazione. L'obiettivo finale di Io Net è diventare il mercato GPU preferito offrendo costi inferiori e una migliore qualità del servizio rispetto ai moderni fornitori di servizi cloud.

L'architettura IO multistrato può essere mappata come segue:

• Livello UI: è costituito dal sito Web pubblico, dall'area client e dall'area di lavoro.

• Livello di sicurezza: questo livello è costituito da firewall per la protezione della rete, servizi di autenticazione per l'autenticazione degli utenti e servizi di registrazione per il tracciamento delle attività.

• Livello API: questo livello funge da livello di comunicazione ed è costituito da API pubbliche, API private e API interne per la gestione, l'analisi, il monitoraggio e il reporting dei cluster.

• Livello backend: il livello backend gestisce spazi di lavoro, operazioni cluster/GPU, interazioni con i clienti, monitoraggio della fatturazione e dell'utilizzo, analisi e scalabilità automatica.

• Livello database: questo livello è il repository dei dati del sistema, che utilizza l'archiviazione primaria per i dati strutturati e la memorizzazione nella cache per i dati temporanei a cui si accede frequentemente.

• Message Broker e livello attività: questo livello facilita la comunicazione asincrona e la gestione delle attività.

• Livello dell'infrastruttura: questo livello contiene pool GPU, strumenti di orchestrazione e gestisce la distribuzione delle attività.

Statistiche attuali/Tabella di marcia:

Al momento della stesura di questo articolo:

• Entrate totali della rete: $ 1,08 milioni

• Ore totali calcolate: 837,6k ore

• Numero totale di GPU pronte per il cluster: 20,4k

• Numero totale di CPU che preparano il cluster: 5,6k

• Numero totale di transazioni sulla catena: 1,67 milioni

• Numero totale di inferenze: 335,7k

• Numero totale di cluster creati: 15,1k

I dati provengono da Io Net Explorer.

Loro andranno

Aethir è un DePIN di cloud computing che facilita la condivisione di risorse di calcolo ad alte prestazioni in domini e applicazioni ad alta intensità di calcolo. Sfrutta i pool di risorse per consentire l'allocazione globale delle GPU a costi significativamente ridotti e consente la proprietà decentralizzata attraverso la proprietà distribuita delle risorse. Aether ha progettato un framework GPU distribuito specificamente mirato a carichi di lavoro ad alte prestazioni come giochi e training e inferenza di modelli AI. Unificando i cluster GPU in un'unica rete, Aethir è progettato per aumentare le dimensioni dei cluster, migliorando così le prestazioni complessive e l'affidabilità dei servizi forniti sulla sua rete.

Aethir Network è un'economia decentralizzata composta da minatori, sviluppatori, utenti, possessori di token e Aethir DAO. I tre ruoli chiave che garantiscono il successo del funzionamento della rete sono contenitori, indicizzatori e ispettori. I contenitori sono i nodi energetici della rete, fungendo da nodi dedicati che eseguono operazioni chiave per mantenere attiva la rete, inclusa la convalida delle transazioni e il rendering dei contenuti digitali in tempo reale. I controllori sono addetti al controllo qualità che monitorano continuamente le prestazioni dei contenitori e la qualità del servizio per garantire un funzionamento affidabile ed efficiente che soddisfi le esigenze dei consumatori di GPU. L'indicizzatore funge da sensale tra l'utente e il miglior contenitore disponibile. Alla base di questa struttura c’è la blockchain Arbitrum Layer 2, che fornisce un livello di regolamento decentralizzato per facilitare i pagamenti di beni e servizi sulla rete Aethir, utilizzando il token nativo $ATH.

Rendere la prova

I nodi nella rete Aethir svolgono due funzioni chiave: rendere la Proof of Capability, che seleziona casualmente un gruppo di lavoratori ogni 15 minuti per convalidare le transazioni, e Rendere la Proof of Work, che monitora attentamente le prestazioni della rete per garantire che gli utenti ricevano il miglior servizio possibile, in base su richiesta e posizione geografica Adeguare le risorse. I premi minerari vengono distribuiti sotto forma di token $ATH nativi ai partecipanti che eseguono i nodi della rete Aethir per le risorse informatiche che forniscono.

E il bambino

Nosana è una rete GPU decentralizzata costruita su Solana. Nosana consente a chiunque di contribuire con risorse informatiche inattive e di ricevere ricompense sotto forma di token $NOS per farlo. DePIN facilita l'allocazione di GPU convenienti per l'esecuzione di carichi di lavoro IA complessi senza il sovraccarico delle soluzioni cloud tradizionali. Chiunque può eseguire un nodo Nosana noleggiando una GPU inattiva, guadagnando ricompense in gettoni proporzionali alla potenza della GPU fornita alla rete.

La rete collega due parti che assegnano le risorse informatiche: gli utenti che cercano l'accesso alle risorse informatiche e gli operatori dei nodi che forniscono le risorse informatiche. Importanti decisioni e aggiornamenti del protocollo vengono votati dai possessori di token NOS e gestiti da Nosana DAO.

Nosana ha delineato una tabella di marcia dettagliata per i suoi piani futuri: Galactica (v1.0 - H1/H2 2024) lancerà la mainnet, rilascerà CLI e SDK e si concentrerà sull'espansione della rete tramite nodi container per GPU consumer. Triangulum (v1.X - seconda metà del 2024) integrerà i principali protocolli e connettori di machine learning per PyTorch, HuggingFace e TensorFlow. Whirlpool (v1.X - H1 2025) espanderà il supporto per diverse GPU di AMD, Intel e Apple Silicon. Sombrero (v1.

Akash

Akash Network è una rete proof-of-stake open source costruita su Cosmos SDK, un mercato di cloud computing decentralizzato che consente a chiunque di unirsi e contribuire. Il token $AKT viene utilizzato per proteggere la rete, facilitare i pagamenti delle risorse e coordinare l'allineamento economico tra i partecipanti alla rete. La rete Akash è composta da diversi componenti chiave:

• Livello Blockchain, utilizzando Tendermint Core e Cosmos SDK per fornire consenso.

• Il livello dell'applicazione gestisce la distribuzione e l'allocazione delle risorse.

• Il livello provider gestisce le risorse, le offerte e la distribuzione delle applicazioni utente.

• Livello utente che consente agli utenti di interagire con la rete Akash, gestire le risorse e monitorare lo stato dell'applicazione tramite CLI, console e dashboard.

La rete, che inizialmente si concentrava su servizi di storage e leasing di CPU, ha successivamente ampliato il noleggio e l'allocazione di GPU attraverso la sua piattaforma AkashML in risposta alla crescita dei carichi di lavoro di formazione e inferenza dell'intelligenza artificiale e alla loro domanda di potenza di elaborazione. AkashML utilizza un sistema di "asta inversa" in cui i clienti (chiamati inquilini) inviano il prezzo che vogliono pagare per una GPU e i fornitori di computer (chiamati fornitori) competono per fornire le GPU richieste.

Al momento della stesura di questo articolo, la blockchain di Akash ha registrato oltre 12,9 milioni di transazioni totali, oltre 535.000 dollari sono stati utilizzati per accedere alle risorse informatiche e sono state affittate oltre 189.000 implementazioni uniche.

Altri progetti degni di nota

Il campo del DePIN computazionale è ancora in evoluzione, con molti team che gareggiano per portare sul mercato soluzioni innovative ed efficienti. Altri esempi meritevoli di ulteriore indagine includono: Hyperbolic sta costruendo una piattaforma collaborativa ad accesso aperto per pool di risorse di sviluppo AI, Exabits sta costruendo una rete di potenza di calcolo distribuita alimentata da computer miner e Shaga sta costruendo una piattaforma su Solana che consente il noleggio di PC e la valuta rete per giochi lato server.

Considerazioni importanti e prospettive future

Ora che abbiamo compreso i principi di base del calcolo del DePIN e esaminato diversi casi di studio supplementari attualmente in corso, è importante considerare le implicazioni di queste reti decentralizzate, inclusi i pro e i contro.

sfida

Costruire reti distribuite su larga scala spesso richiede compromessi tra prestazioni, sicurezza e resilienza. Ad esempio, l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale su una rete distribuita a livello globale di hardware di base può essere meno efficace in termini di costi e tempo. Come accennato in precedenza, i modelli di intelligenza artificiale e i relativi carichi di lavoro stanno diventando sempre più complessi e richiedono GPU ad alte prestazioni anziché GPU di base.

Questo è il motivo per cui le grandi aziende stanno accumulando GPU ad alte prestazioni, una sfida inerente al calcolo dei DePIN che cercano di risolvere la carenza di GPU creando un mercato senza autorizzazione in cui chiunque può prestare la fornitura inattiva. I protocolli possono affrontare questo problema in due modi principali: stabilendo requisiti di base per i fornitori di GPU che desiderano contribuire alla rete e mettendo in comune le risorse di elaborazione fornite alla rete per ottenere un insieme più ampio. Tuttavia, questo modello è intrinsecamente più impegnativo rispetto a un fornitore di servizi centralizzato che può allocare più capitale per trattare direttamente con i fornitori di hardware come Nvidia. I DePIN dovrebbero tenerne conto in futuro. Se un protocollo decentralizzato dispone di una tesoreria sufficientemente ampia, la DAO può votare per destinare parte dei fondi all'acquisto di GPU ad alte prestazioni, che possono essere gestite in modo decentralizzato e affittate a un prezzo più elevato rispetto alle GPU di base.

Un'altra sfida specifica per l'elaborazione dei DePIN è la gestione della giusta quantità di utilizzo delle risorse. Nelle loro fasi iniziali, la maggior parte dei DePIN computazionali dovrà affrontare una domanda strutturale insufficiente, proprio come molte startup devono affrontare oggi. In generale, la sfida per i DePIN è stabilire tempestivamente un’offerta sufficiente per raggiungere la qualità minima del prodotto. Senza offerta, la rete non sarà in grado di generare una domanda sostenibile e di servire i propri clienti durante i periodi di punta della domanda. L’altro lato dell’equazione è la preoccupazione dell’eccesso di offerta. Oltre una certa soglia, una maggiore fornitura è vantaggiosa solo quando l'utilizzo della rete si avvicina o raggiunge la piena capacità. In caso contrario, DePIN correrà il rischio di pagare più del dovuto per la fornitura, il che a sua volta porterà al sottoutilizzo delle risorse, con conseguente riduzione delle entrate per i fornitori, a meno che il protocollo non aumenti l’emissione di token per fidelizzare i fornitori.

Proprio come una rete di telecomunicazioni senza un’ampia copertura geografica non è di alcuna utilità, una rete di taxi non è di alcuna utilità se i passeggeri devono aspettare troppo a lungo per una corsa. DePIN è inutile se deve pagare le persone a lungo termine per fornire risorse. Mentre i fornitori di servizi centralizzati possono prevedere la domanda di risorse e gestire in modo efficiente l’offerta, i DePIN computazionali non dispongono di un’autorità centrale per gestire questo utilizzo. Pertanto, i DePIN devono essere particolarmente strategici nello stabilire l’utilizzo delle risorse.

Una domanda più ampia per il mercato delle GPU decentralizzate è che la carenza di GPU potrebbe finire. Mark Zuckerberg ha recentemente affermato in un’intervista che secondo lui il collo di bottiglia in futuro sarà l’energia, non le risorse informatiche, perché le aziende ora si affretteranno a costruire data center in gran numero invece di accumulare risorse informatiche come fanno ora. Naturalmente, ciò significa che il costo delle GPU probabilmente diminuirà a causa del rallentamento della domanda, ma solleva anche la questione di come si comporteranno le startup di intelligenza artificiale in termini di prestazioni e prestazioni se la costruzione di data center proprietari alzasse il livello delle prestazioni del modello di intelligenza artificiale senza precedenti. Competere con le grandi aziende in termini di qualità del servizio.

Caso di studio sul calcolo del DePIN

Per ribadire, esiste un divario crescente tra la complessità dei modelli di intelligenza artificiale e le loro conseguenti esigenze di elaborazione e calcolo e la quantità di GPU ad alte prestazioni e altre risorse di calcolo disponibili.

I DePIN computazionali hanno il potenziale per rivoluzionare il segmento del mercato informatico, che oggi è dominato dai principali produttori di hardware e fornitori di servizi di cloud computing sulla base di diverse funzionalità chiave:

1. Fornire costi inferiori per beni e servizi.

2. Fornisce una maggiore resistenza alla censura e garanzie di resilienza della rete.

3. Le potenziali indicazioni normative per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale richiedono che i modelli di intelligenza artificiale siano quanto più aperti possibile alla messa a punto e alla formazione e che siano facilmente accessibili da chiunque, ovunque.

La percentuale di famiglie americane dotate di computer e accesso a Internet è aumentata in modo esponenziale, avvicinandosi al 100%. C’è stata anche una crescita significativa in molte parti del mondo. Ciò suggerisce che i potenziali fornitori di risorse informatiche (proprietari di GPU) potrebbero essere disposti a prestare l’offerta inattiva dati sufficienti incentivi monetari e un processo di transazione senza soluzione di continuità. Naturalmente si tratta di una stima molto approssimativa, ma suggerisce che le basi per un’economia sostenibile basata sulla condivisione delle risorse informatiche potrebbero già esistere.

Oltre all’intelligenza artificiale, la futura domanda di computer arriverà anche da molti altri settori, come l’informatica quantistica. Si prevede che le dimensioni del mercato dell’informatica quantistica cresceranno da 928,8 milioni di dollari nel 2023 a 6,5288 miliardi di dollari nel 2030, con un tasso di crescita medio annuo del 32,1%. La produzione in questo settore richiederà diversi tipi di risorse, ma sarà interessante vedere se verranno lanciati dei DePIN per il calcolo quantistico e come saranno.

"Un forte ecosistema di modelli open source in esecuzione su hardware di consumo è un'importante contromisura per proteggere il valore futuro dall'essere catturato da un'eccessiva concentrazione nell'intelligenza artificiale, e a un costo molto inferiore rispetto sia ai giganti aziendali che a quelli militari." - Vitalik Buterin

Le grandi imprese potrebbero non essere il pubblico target dei DePIN, né lo saranno. I DePIN informatici danno nuovo potere ai singoli sviluppatori, piccoli imprenditori e start-up con risorse limitate. Permettono la conversione dell’offerta inutilizzata in idee e soluzioni innovative derivanti dall’abbondanza di maggiori risorse informatiche. L’intelligenza artificiale cambierà senza dubbio la vita di miliardi di persone. Invece di preoccuparci che possa sostituire il lavoro di tutti, dovremmo incoraggiare l’idea che l’intelligenza artificiale possa dare potere agli individui, a chi inizia da soli, alle start-up e al pubblico in generale.