wstęp
Zdecentralizowana sieć infrastruktury fizycznej (DePIN) to najnowocześniejsza koncepcja łącząca technologię blockchain z Internetem rzeczy (IoT), która stopniowo przyciąga powszechną uwagę w branży i poza nią. DePIN na nowo definiuje model zarządzania i kontroli urządzeń fizycznych poprzez zdecentralizowaną architekturę, pokazując potencjał wywoływania przełomowych zmian w tradycyjnych obszarach infrastruktury, takich jak sieci energetyczne i systemy gospodarki odpadami. Tradycyjne projekty infrastrukturalne od dawna są centralnie kontrolowane przez rządy i duże przedsiębiorstwa i często borykają się z takimi problemami, jak wysokie koszty usług, nierówna jakość usług i ograniczona innowacyjność. DePin zapewnia zupełnie nowe rozwiązanie zaprojektowane w celu osiągnięcia zdecentralizowanego zarządzania i kontroli sprzętu fizycznego poprzez rozproszoną księgę rachunkową i technologię inteligentnych kontraktów, poprawiając w ten sposób przejrzystość, wiarygodność i bezpieczeństwo systemu.
Funkcje i zalety Depina
Zdecentralizowane zarządzanie i przejrzystość: DePIN realizuje zdecentralizowane zarządzanie sprzętem fizycznym poprzez rozproszoną księgę rachunkową i inteligentną umowę technologii blockchain, umożliwiając właścicielom sprzętu, użytkownikom i odpowiednim interesariuszom weryfikację sprzętu za pomocą mechanizmu konsensusu. To nie tylko poprawia bezpieczeństwo i niezawodność sprzętu, ale także zapewnia przejrzystość operacyjną systemu. Na przykład w obszarze wirtualnych elektrowni (VPP) DePIN może ujawnić i zapewnić przejrzystość danych dotyczących identyfikowalności gniazd, umożliwiając użytkownikom jasne zrozumienie procesu produkcji i obiegu danych.
Rozproszenie ryzyka i ciągłość systemu: Dystrybuując urządzenia fizyczne do różnych lokalizacji geograficznych i w rękach wielu uczestników, DePIN skutecznie zmniejsza ryzyko centralizacji systemu i pozwala uniknąć wpływu pojedynczego punktu awarii na cały system. Nawet jeśli węzeł ulegnie awarii, inne węzły mogą nadal działać i świadczyć usługi, zapewniając ciągłość systemu i wysoką dostępność.
Zautomatyzowane operacje inteligentnych kontraktów: DePIN wykorzystuje inteligentne kontrakty do automatyzacji operacji sprzętu, poprawiając w ten sposób wydajność operacyjną i dokładność. Proces realizacji inteligentnych kontraktów jest w pełni identyfikowalny na blockchainie, a każdy etap operacji jest rejestrowany, dzięki czemu każdy może zweryfikować wykonanie kontraktu. Mechanizm ten nie tylko poprawia efektywność realizacji kontraktów, ale także zwiększa przejrzystość i wiarygodność systemu.
Analiza pięciowarstwowej architektury DePIN
Przegląd
Chociaż urządzenia w chmurze są często wysoce scentralizowane, DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) z powodzeniem symuluje scentralizowane funkcje przetwarzania w chmurze poprzez zaprojektowanie wielowarstwowego modułowego stosu technologii. Jego architektura obejmuje warstwę aplikacji, warstwę zarządzania, warstwę danych, warstwę blockchain i warstwę infrastruktury, każda warstwa odgrywa kluczową rolę w całym systemie, aby zapewnić wydajne, bezpieczne i zdecentralizowane działanie sieci. Ta pięciowarstwowa architektura zostanie szczegółowo przeanalizowana poniżej.
Warstwa aplikacji
Funkcja: Warstwa aplikacji to część ekosystemu DePIN skierowana bezpośrednio do użytkownika i odpowiedzialna za dostarczanie różnych konkretnych aplikacji i usług. Dzięki tej warstwie podstawowa technologia i infrastruktura są przekształcane w funkcje, z których użytkownicy mogą bezpośrednio korzystać, takie jak aplikacje Internetu rzeczy (IoT), rozproszona pamięć masowa, usługi zdecentralizowanych finansów (DeFi) itp.
znaczenie:
Doświadczenie użytkownika: Warstwa aplikacji określa, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z siecią DePIN, bezpośrednio wpływając na doświadczenie użytkownika i popularność sieci.
Różnorodność i innowacja: ta warstwa obsługuje różnorodne zastosowania, przyczynia się do różnorodności i innowacyjnego rozwoju ekosystemu oraz przyciąga do udziału programistów i użytkowników z różnych dziedzin.
Realizacja wartości: Warstwa aplikacji przekształca zalety techniczne sieci w rzeczywistą wartość, promując zrównoważony rozwój sieci i realizując korzyści użytkowników.
Warstwa zarządzania
Funkcja: Warstwa zarządzania może działać w łańcuchu, poza łańcuchem lub w trybie hybrydowym i jest odpowiedzialna za formułowanie i egzekwowanie reguł sieciowych, w tym aktualizacje protokołów, alokację zasobów i rozwiązywanie konfliktów. Zdecentralizowane mechanizmy zarządzania, takie jak DAO (zdecentralizowane organizacje autonomiczne), są często stosowane w celu zapewnienia przejrzystości, sprawiedliwości i demokracji w procesie decyzyjnym.
znaczenie:
Zdecentralizowane podejmowanie decyzji: Decentralizując władzę decyzyjną, warstwa zarządzania zmniejsza ryzyko jednopunktowej kontroli i poprawia odporność na cenzurę oraz stabilność sieci.
Udział społeczności: ta warstwa zachęca członków społeczności do aktywnego udziału, zwiększa poczucie przynależności użytkowników i promuje zdrowy rozwój sieci.
Elastyczność i zdolność adaptacji: Skuteczne mechanizmy zarządzania umożliwiają sieci szybką reakcję na zmiany w otoczeniu zewnętrznym i postęp technologiczny oraz utrzymanie konkurencyjności.
Warstwa danych
Funkcja: Warstwa danych odpowiada za zarządzanie i przechowywanie wszystkich danych w sieci, w tym danych transakcyjnych, informacji o użytkownikach i inteligentnych kontraktach. Zapewnia integralność, dostępność i ochronę danych, zapewniając jednocześnie efektywny dostęp do danych i możliwości ich przetwarzania.
znaczenie:
Bezpieczeństwo danych: Dzięki szyfrowaniu i zdecentralizowanemu przechowywaniu warstwa danych chroni dane użytkownika przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją.
Skalowalność: Wydajny mechanizm zarządzania danymi wspiera rozbudowę sieci, obsługuje dużą liczbę jednoczesnych żądań danych oraz zapewnia wydajność i stabilność systemu.
Przejrzystość danych: Otwarte i przejrzyste przechowywanie danych zwiększa zaufanie do sieci i umożliwia użytkownikom weryfikację i audyt autentyczności danych.
Warstwa Blockchain
Funkcja: Warstwa blockchain stanowi rdzeń sieci DePIN i odpowiada za rejestrowanie wszystkich transakcji i inteligentnych kontraktów, aby zapewnić brak możliwości modyfikacji i identyfikowalność danych. Warstwa ta zapewnia zdecentralizowane mechanizmy konsensusu, takie jak PoS (Proof of Stake) lub PoW (Proof of Work), aby zapewnić bezpieczeństwo i spójność sieci.
znaczenie:
Zdecentralizowane zaufanie: technologia Blockchain eliminuje zależność od scentralizowanych pośredników i ustanawia mechanizm zaufania poprzez rozproszone księgi rachunkowe.
Bezpieczeństwo: Silne mechanizmy szyfrowania i konsensusu chronią sieć przed atakami i oszustwami, zachowując integralność systemu.
Inteligentne kontrakty: Warstwa blockchain obsługuje zautomatyzowaną i zdecentralizowaną logikę biznesową, poprawiając funkcjonalność i wydajność sieci.
Warstwa infrastruktury
Funkcja: Warstwa infrastruktury obejmuje infrastrukturę fizyczną i techniczną obsługującą działanie całej sieci DePIN, taką jak serwery, sprzęt sieciowy, centra danych i źródła energii. Warstwa ta zapewnia wysoką dostępność, stabilność i wydajność sieci.
znaczenie:
Niezawodność: Solidna infrastruktura zapewnia ciągłą pracę sieci i pozwala uniknąć niedostępności usług z powodu awarii sprzętu lub przerw w pracy sieci.
Optymalizacja wydajności: Wydajna infrastruktura poprawia szybkość przetwarzania sieci i responsywność, poprawiając komfort użytkownika.
Skalowalność: Elastyczny projekt infrastruktury pozwala na rozbudowę sieci w miarę potrzeb, obsługując większą liczbę użytkowników i bardziej złożone scenariusze zastosowań.
Warstwa połączenia
W niektórych przypadkach pomiędzy warstwą infrastruktury a warstwą aplikacji dodawana jest warstwa łączności, która obsługuje komunikację pomiędzy inteligentnymi urządzeniami a siecią. Warstwą połączenia może być scentralizowana usługa w chmurze lub zdecentralizowana sieć obsługująca wiele protokołów komunikacyjnych, takich jak HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP itp., aby zapewnić niezawodną transmisję danych.
Jak sztuczna inteligencja zmienia DePin
Inteligentne zarządzanie i automatyzacja
Zarządzanie sprzętem i monitorowanie: technologia AI sprawia, że zarządzanie i monitorowanie sprzętu jest bardziej inteligentne i wydajne. W tradycyjnej infrastrukturze fizycznej zarządzanie i konserwacja sprzętu często opierają się na regularnych przeglądach i naprawach pasywnych, które są nie tylko kosztowne, ale także podatne na awarie sprzętu, które nie zostaną wykryte na czas. Dzięki wprowadzeniu AI system może osiągnąć optymalizację w następujących aspektach:
Przewidywanie awarii i zapobieganie im: Algorytmy uczenia maszynowego mogą przewidywać możliwe awarie sprzętu, analizując historyczne dane operacyjne sprzętu i dane monitorowania w czasie rzeczywistym. Na przykład dzięki analizie danych z czujników sztuczna inteligencja może z wyprzedzeniem wykryć możliwe awarie transformatorów lub urządzeń wytwarzających energię w sieci energetycznej, z wyprzedzeniem zaplanować konserwację i uniknąć przerw w dostawie prądu na większą skalę.
Monitorowanie w czasie rzeczywistym i automatyczne alarmowanie: sztuczna inteligencja może monitorować w czasie rzeczywistym 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu wszystkie urządzenia w sieci i natychmiast uruchamiać alarm w przypadku wykrycia anomalii. Dotyczy to nie tylko stanu sprzętu urządzenia, ale także jego wydajności operacyjnej, np. nietypowych zmian parametrów, takich jak temperatura, ciśnienie i prąd. Na przykład w zdecentralizowanym systemie uzdatniania wody sztuczna inteligencja może monitorować parametry jakości wody w czasie rzeczywistym. Gdy okaże się, że zanieczyszczenia przekraczają normy, personel konserwacyjny zostanie natychmiast powiadomiony o konieczności oczyszczenia.
Inteligentna konserwacja i optymalizacja: sztuczna inteligencja może dynamicznie dostosowywać plany konserwacji w oparciu o wykorzystanie i stan operacyjny sprzętu, aby uniknąć nadmiernej i niedostatecznej konserwacji. Na przykład analizując dane operacyjne turbin wiatrowych, sztuczna inteligencja może określić optymalne cykle konserwacji i środki konserwacyjne w celu poprawy wydajności wytwarzania energii i żywotności sprzętu.
Alokacja i optymalizacja zasobów: zastosowanie sztucznej inteligencji w alokacji i optymalizacji zasobów może znacznie poprawić wydajność i wydajność sieci DePin. Tradycyjna alokacja zasobów często opiera się na ręcznym planowaniu i statycznych regułach, z czym trudno sobie poradzić w złożonych i zmiennych rzeczywistych sytuacjach. Sztuczna inteligencja może dynamicznie dostosowywać strategie alokacji zasobów poprzez analizę danych i algorytmy optymalizacji, aby osiągnąć następujące cele:
Dynamiczne równoważenie obciążenia: w zdecentralizowanych sieciach obliczeniowych i pamięci masowej sztuczna inteligencja może dynamicznie dostosowywać przydział zadań i lokalizacje przechowywania danych w oparciu o warunki obciążenia i wskaźniki wydajności węzłów. Na przykład w rozproszonej sieci pamięci masowej sztuczna inteligencja może przechowywać dane z większą częstotliwością dostępu w węzłach o lepszej wydajności, jednocześnie dystrybuując dane z niższą częstotliwością dostępu w węzłach o mniejszym obciążeniu, poprawiając wydajność pamięci masowej całej sieci.
Optymalizacja efektywności energetycznej: sztuczna inteligencja może zoptymalizować produkcję i wykorzystanie energii, analizując dane dotyczące zużycia energii i trybów pracy sprzętu. Na przykład w inteligentnych sieciach sztuczna inteligencja może optymalizować strategie uruchamiania i zatrzymywania jednostek wytwórczych oraz plany dystrybucji energii w oparciu o zwyczaje użytkowników dotyczące zużycia energii elektrycznej i potrzeby energetyczne, zmniejszając zużycie energii i emisję dwutlenku węgla.
Lepsze wykorzystanie zasobów: sztuczna inteligencja może zmaksymalizować wykorzystanie zasobów dzięki algorytmom głębokiego uczenia się i optymalizacji. Na przykład w zdecentralizowanej sieci logistycznej sztuczna inteligencja może dynamicznie dostosowywać trasy dystrybucji i plany rozkładu pojazdów w oparciu o aktualne warunki ruchu, lokalizacje pojazdów i potrzeby ładunku, poprawiając efektywność dystrybucji i zmniejszając koszty logistyki.
Analiza danych i wspomaganie decyzji
Gromadzenie i przetwarzanie danych: W zdecentralizowanej sieci infrastruktury fizycznej (DePin) dane stanowią jeden z kluczowych aktywów. Różne urządzenia fizyczne i czujniki w sieci DePin będą w dalszym ciągu generować duże ilości danych, w tym odczyty czujników, informacje o stanie urządzenia, dane o ruchu sieciowym itp. Technologia AI wykazuje znaczące zalety w gromadzeniu i przetwarzaniu danych:
Efektywne gromadzenie danych: Tradycyjne metody gromadzenia danych mogą napotykać problemy, takie jak rozproszenie danych i niska jakość danych. Sztuczna inteligencja może zbierać wysokiej jakości dane lokalnie na urządzeniu w czasie rzeczywistym za pomocą inteligentnych czujników i obliczeń brzegowych oraz dynamicznie dostosowywać częstotliwość i zakres gromadzenia danych w zależności od zapotrzebowania.
Wstępne przetwarzanie i czyszczenie danych: Surowe dane często zawierają szum, nadmiarowość i brakujące wartości. Technologia sztucznej inteligencji może poprawić jakość danych poprzez automatyczne czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych. Na przykład algorytmy uczenia maszynowego służą do wykrywania i korygowania nieprawidłowych danych oraz uzupełniania brakujących wartości, aby zapewnić dokładność i wiarygodność późniejszej analizy.
Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: Sieć DePin wymaga przetwarzania i analizy ogromnych danych w czasie rzeczywistym, aby szybko reagować na zmiany w świecie fizycznym. Technologia sztucznej inteligencji, zwłaszcza przetwarzanie strumieniowe i platformy obliczeń rozproszonych, umożliwiają przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym.
Inteligentne podejmowanie decyzji i przewidywanie: w zdecentralizowanej sieci infrastruktury fizycznej (DePin) inteligentne podejmowanie decyzji i przewidywanie to jeden z głównych obszarów zastosowań sztucznej inteligencji. Technologia AI może realizować inteligentne podejmowanie decyzji i dokładne przewidywanie złożonych systemów poprzez głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i modele predykcyjne, a także poprawiać autonomię i szybkość reakcji systemu:
Modele głębokiego uczenia się i modele predykcyjne: modele głębokiego uczenia się są w stanie obsługiwać złożone relacje nieliniowe i wydobywać ukryte wzorce z danych na dużą skalę. Na przykład, analizując dane operacyjne sprzętu i dane z czujników za pomocą modeli głębokiego uczenia się, system może zidentyfikować potencjalne oznaki awarii, przeprowadzić konserwację zapobiegawczą z wyprzedzeniem, skrócić przestoje sprzętu i poprawić wydajność produkcji.
Algorytm optymalizacji i planowania: Algorytm optymalizacji i planowania to kolejny ważny aspekt sztucznej inteligencji realizujący inteligentne podejmowanie decyzji w sieci DePin. Optymalizując rozwiązania w zakresie alokacji zasobów i planowania, sztuczna inteligencja może znacznie poprawić wydajność systemu i obniżyć koszty operacyjne.
bezpieczeństwo
Monitorowanie w czasie rzeczywistym i wykrywanie anomalii: w zdecentralizowanych sieciach infrastruktury fizycznej (DePin) bezpieczeństwo jest czynnikiem kluczowym. Technologia sztucznej inteligencji może szybko wykrywać różne potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i reagować na nie poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym i wykrywanie anomalii. W szczególności system AI może analizować ruch sieciowy, stan urządzenia i zachowanie użytkowników w czasie rzeczywistym, aby zidentyfikować nieprawidłowe działania. Na przykład w zdecentralizowanych sieciach komunikacyjnych sztuczna inteligencja może monitorować przepływ pakietów danych i wykrywać nietypowy ruch i złośliwe ataki. Dzięki uczeniu maszynowemu i technologii rozpoznawania wzorców system może szybko identyfikować i izolować zainfekowane węzły, aby zapobiec dalszemu rozprzestrzenianiu się ataków.
Zautomatyzowana reakcja na zagrożenia: sztuczna inteligencja może nie tylko wykrywać zagrożenia, ale także automatyzować środki reagowania. Tradycyjne systemy bezpieczeństwa często opierają się na interwencji człowieka, natomiast systemy bezpieczeństwa oparte na sztucznej inteligencji mogą podjąć działania natychmiast po wykryciu zagrożenia, skracając czas reakcji. Przykładowo w zdecentralizowanej sieci energetycznej, jeśli sztuczna inteligencja wykryje nienormalną aktywność w węźle, może automatycznie odciąć połączenie węzła i uruchomić system zapasowy, aby zapewnić stabilną pracę sieci. Ponadto sztuczna inteligencja może poprawić skuteczność i dokładność wykrywania zagrożeń i reagowania poprzez ciągłe uczenie się i optymalizację.
Konserwacja predykcyjna i ochrona: dzięki analizie danych i modelom predykcyjnym sztuczna inteligencja może przewidzieć potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa i awarie sprzętu oraz z wyprzedzeniem podjąć środki ochronne. Na przykład w inteligentnych systemach transportowych sztuczna inteligencja może analizować dane dotyczące przepływu ruchu i wypadków, przewidywać możliwe obszary o dużej liczbie wypadków drogowych oraz z wyprzedzeniem wdrażać środki awaryjne, aby zmniejszyć prawdopodobieństwo wypadków. Podobnie w rozproszonej sieci pamięci masowej sztuczna inteligencja może przewidzieć ryzyko awarii węzłów magazynowania i przeprowadzić konserwację z wyprzedzeniem, aby zapewnić bezpieczeństwo i dostępność danych.
Jak DePin zmienia sztuczną inteligencję
Zalety aplikacji DePin w AI
Udostępnianie i optymalizacja zasobów: DePin umożliwia współdzielenie zasobów obliczeniowych, magazynowych i danych pomiędzy różnymi podmiotami. Jest to szczególnie ważne w scenariuszach, w których szkolenie i wnioskowanie AI wymaga dużych ilości zasobów obliczeniowych i danych. Zdecentralizowany mechanizm współdzielenia zasobów może znacznie obniżyć koszty operacyjne systemów AI i poprawić wykorzystanie zasobów.
Prywatność i bezpieczeństwo danych: w tradycyjnych scentralizowanych systemach sztucznej inteligencji dane są często przechowywane na centralnym serwerze, co prowadzi do wycieku danych i problemów z prywatnością. DePin zapewnia bezpieczeństwo i prywatność danych dzięki rozproszonej technologii przechowywania i szyfrowania. Posiadacze danych mogą udostępniać dane modelom sztucznej inteligencji na potrzeby przetwarzania rozproszonego, zachowując jednocześnie własność danych.
Większa niezawodność i dostępność: Dzięki zdecentralizowanej strukturze sieci DePin poprawia niezawodność i dostępność systemów AI. Nawet jeśli węzeł ulegnie awarii, system nadal działa. Zdecentralizowana infrastruktura zmniejsza ryzyko pojedynczych punktów awarii oraz poprawia odporność i stabilność systemu.
Przejrzysty mechanizm motywacyjny: Ekonomia tokenów w DePin zapewnia przejrzysty i uczciwy mechanizm motywacyjny dla transakcji między dostawcami zasobów a użytkownikami. Uczestnicy mogą otrzymać symboliczne nagrody, wnosząc zasoby obliczeniowe, zasoby pamięci masowej lub dane, tworząc pozytywny cykl.
Potencjalne scenariusze zastosowania DePin w AI
Rozproszone szkolenie AI: szkolenie w zakresie modelu AI wymaga dużej ilości zasobów obliczeniowych. Dzięki DePin różne węzły obliczeniowe mogą współpracować ze sobą, tworząc rozproszoną sieć szkoleniową, znacznie przyspieszając szkolenie. Na przykład zdecentralizowane sieci GPU mogą zapewnić wsparcie szkoleniowe dla modeli głębokiego uczenia się.
Przetwarzanie brzegowe: Wraz z popularnością urządzeń Internetu rzeczy (IoT), przetwarzanie brzegowe stało się ważnym kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji. DePin może przydzielać zadania obliczeniowe urządzeniom brzegowym znajdującym się blisko źródeł danych, poprawiając wydajność obliczeniową i szybkość reakcji. Na przykład inteligentne urządzenia domowe mogą używać DePin do wdrażania zlokalizowanego rozumowania AI i poprawy komfortu użytkownika.
Rynek danych: Wydajność modeli sztucznej inteligencji opiera się na dużych ilościach danych wysokiej jakości. DePin może zbudować zdecentralizowany rynek danych, umożliwiając dostawcom danych i użytkownikom przeprowadzanie transakcji danymi przy jednoczesnym zapewnieniu prywatności. Dzięki inteligentnym kontraktom proces transakcji danymi jest przejrzysty i wiarygodny, zapewniając autentyczność i integralność danych.
Zdecentralizowana platforma usług AI: DePin może służyć jako infrastruktura zapewniająca wsparcie dla zdecentralizowanych platform usług AI. Na przykład na zdecentralizowanej platformie usług rozpoznawania obrazów AI użytkownicy mogą przesyłać obrazy, a platforma przetwarza i zwraca wyniki za pośrednictwem rozproszonych węzłów obliczeniowych. Tego rodzaju platforma nie tylko poprawia niezawodność usług, ale także zachęca programistów do ciągłej optymalizacji algorytmów poprzez mechanizm tokena.
Projekt AI + DePin
W tej sekcji przyjrzymy się kilku projektom DePin związanym ze sztuczną inteligencją, koncentrując się na zdecentralizowanej platformie przechowywania i dostępu do plików Filecoin, zdecentralizowanej platformie wynajmu mocy obliczeniowej GPU Io.net oraz zdecentralizowanej platformie wdrażania i dostępu do modelu AI Bittensor. Te trzy podmioty odgrywają odpowiednio ważną rolę w dostępie do przechowywania danych, szkoleniu w zakresie wsparcia mocy obliczeniowej oraz wdrażaniu i wykorzystaniu modeli w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Plikcoin
Filecoin to zdecentralizowana sieć pamięci masowej, która wykorzystuje technologię blockchain i modele ekonomiczne kryptowalut w celu uzyskania rozproszonego przechowywania danych w skali globalnej. Opracowany przez Protocol Labs, Filecoin ma na celu stworzenie otwartego i publicznego rynku pamięci masowej, na którym użytkownicy mogą kupować przestrzeń dyskową w sieci, płacąc tokenami Filecoin (FIL) lub zdobywać FIL, świadcząc usługi przechowywania.
Funkcjonować
Zdecentralizowane przechowywanie: Filecoin przechowuje dane w sposób zdecentralizowany, unikając scentralizowanych wad tradycyjnego przechowywania w chmurze, takich jak pojedyncze punkty awarii i ryzyko cenzury danych.
Kierowany rynkiem: Rynek pamięci masowej Filecoin jest zdeterminowany podażą i popytem. Ceny pamięci masowej i jakość usług są dynamicznie dostosowywane poprzez mechanizm wolnorynkowy. Użytkownicy mogą wybrać optymalne rozwiązanie pamięci masowej w zależności od swoich potrzeb.
Weryfikowalna pamięć masowa: Filecoin zapewnia efektywne przechowywanie danych i tworzenie kopii zapasowych u dostawcy pamięci masowej za pomocą mechanizmów takich jak Proof-of-Spacetime (PoSt) i Proof-of-Replication (PoRep).
Mechanizm motywacyjny: Poprzez mechanizmy wydobycia i nagradzania za transakcje Filecoin zachęca uczestników sieci do świadczenia usług przechowywania i wyszukiwania, zwiększając w ten sposób pojemność pamięci i dostępność sieci.
Skalowalność: Sieć Filecoin obsługuje przechowywanie danych na dużą skalę i szybki dostęp poprzez wprowadzenie fragmentowania i innych środków technicznych, aby sprostać zapotrzebowaniu na masowy wzrost danych w przyszłości.
Problemy rozwiązane
Wysokie koszty przechowywania danych: Dzięki zdecentralizowanemu rynkowi pamięci masowej Filecoin użytkownicy mogą bardziej elastycznie wybierać dostawców pamięci masowej i obniżać koszty przechowywania danych.
Bezpieczeństwo danych i kwestie prywatności: Zdecentralizowana technologia przechowywania i szyfrowania zapewnia prywatność i bezpieczeństwo danych, zmniejszając ryzyko wycieku danych spowodowanego scentralizowanym przechowywaniem.
Niezawodność przechowywania danych: Mechanizmy zabezpieczenia czasoprzestrzennego i replikacji zapewniane przez Filecoin zapewniają integralność i sprawdzalność danych podczas procesu przechowywania, poprawiając niezawodność przechowywania danych.
Problemy z zaufaniem w tradycyjnych platformach przechowywania: Filecoin osiąga przejrzystość przechowywania dzięki technologii blockchain, eliminuje monopol i manipulację danymi przez organizacje zewnętrzne oraz zwiększa zaufanie użytkowników do usług przechowywania.
docelowych użytkowników
Dostawca pamięci masowej: odpowiadaj na żądania użytkowników dotyczące pamięci masowej i zdobywaj tokeny, zapewniając dostęp do platformy bez wolnego miejsca na dysku. Dostawcy usług przechowywania danych muszą stawiać tokeny, a jeśli nie będą w stanie przedstawić ważnego dowodu przechowywania, zostaną ukarani i stracą część postawionych tokenów.
Odzyskiwanie plików: gdy użytkownik potrzebuje dostępu do pliku, pobierz lokalizację pliku, aby zdobyć tokeny. Osoby pobierające pliki nie muszą stawiać tokenów.
Magazyn danych: Za pomocą mechanizmu rynkowego podaj cenę, jaką jesteś skłonny zapłacić, a następnie po dopasowaniu wyślij dane do magazynu. Obie strony podpisują zlecenie transakcji i przesyłają je do blockchainu.
Użytkownik danych: przesyłając unikalny identyfikator pliku i płacąc cenę, podmiot pobierający pliki znajdzie lokalizację przechowywania pliku, odpowie na żądanie przechowywania i udostępni dane.
Żetonowy system gospodarczy
Obieg tokenów FIL: FIL jest natywną kryptowalutą w sieci Filecoin i służy do płacenia opłat za przechowywanie, nagradzania górników i przeprowadzania transakcji w sieci. Obieg tokenów FIL utrzymuje normalne działanie sieci Filecoin.
Nagrody dla górników zajmujących się przechowywaniem i wydobywaniem danych: Dostawcy pamięci masowej zdobywają tokeny FIL, udostępniając przestrzeń dyskową i usługi wyszukiwania danych. Nagrody górników są powiązane z udostępnianą przez nich przestrzenią dyskową, częstotliwością dostępu do danych i ich wkładem w konsensus sieciowy.
Opłaty sieciowe: Użytkownicy muszą płacić tokenami FIL, aby zakupić usługi przechowywania i wyszukiwania. Opłaty są ustalane na podstawie relacji podaży i popytu na rynku pamięci masowej. Użytkownicy mogą swobodnie wybierać odpowiednich dostawców usług na rynku.
Emisja tokenów i inflacja: Całkowita podaż Filecoin wynosi 2 miliardy, a nowe tokeny FIL są stopniowo wydawane w ramach nagród za wydobycie. Wraz ze wzrostem liczby górników inflacja sieci będzie stopniowo spadać.
Io.net
Io.net to rozproszona platforma obliczeniowa GPU, która zapewnia planowanie mocy obliczeniowej i tymczasowe uzupełnienie rynku poprzez gromadzenie i grupowanie bezczynnej mocy obliczeniowej, zamiast zastępować istniejące zasoby przetwarzania w chmurze. Platforma umożliwia dostawcom wdrażanie obsługiwanego sprzętu, który użytkownicy mogą wypożyczyć za pomocą prostych poleceń Dockera, aby sprostać potrzebom w zakresie dystrybucji i przetwarzania zadań. Dzięki modelowi rozproszonego podziału mocy obliczeniowej io.net ma nadzieję zapewnić efekty zbliżone do platform przetwarzania w chmurze przy jednoczesnym znacznym obniżeniu kosztów usług.
Funkcjonować
Łatwe wdrażanie: dostawcy mogą łatwo wdrażać sprzęt za pomocą poleceń Dockera, a użytkownicy mogą łatwo wynajmować klastry sprzętu za pośrednictwem platformy, aby uzyskać wymaganą moc obliczeniową.
Klastrowana moc obliczeniowa: poprzez klastrowanie bezczynnej mocy obliczeniowej platforma służy jako dyspozytor i tymczasowe uzupełnienie rynkowej mocy obliczeniowej, poprawiając wykorzystanie ogólnych zasobów obliczeniowych.
Bezpieczna transmisja i przechowywanie w łańcuchu: platforma wykorzystuje technologię szyfrowania typu end-to-end, aby zapewnić bezpieczeństwo danych użytkownika. Jednocześnie informacje o wykonaniu zadania będą przechowywane w łańcuchu, aby zapewnić przejrzyste i trwałe przechowywanie logów.
Monitorowanie stanu węzła: platforma rejestruje i ujawnia stan każdego węzła, w tym czas offline, prędkość sieci i wykonanie zadań, aby zapewnić stabilność i niezawodność systemu.
Problemy rozwiązane
Niewystarczająca moc obliczeniowa: w związku z pojawieniem się dużych modeli zapotrzebowanie rynku na moc obliczeniową GPU wymaganą do celów szkoleniowych dramatycznie wzrosło. Io.net wypełnia tę lukę w mocy obliczeniowej, integrując bezczynne prywatne zasoby GPU.
Prywatność i zgodność: duzi dostawcy usług platform chmurowych, tacy jak AWS i Google Cloud, mają rygorystyczne wymagania KYC wobec użytkowników, podczas gdy io.net pozwala uniknąć problemów ze zgodnością dzięki decentralizacji, a użytkownicy mogą bardziej elastycznie wykorzystywać zasoby.
Wysoki koszt: Cena usługi platformy przetwarzania w chmurze jest stosunkowo wysoka, podczas gdy io.net znacząco obniża koszty poprzez rozproszone dzielenie mocy obliczeniowej, a jednocześnie osiąga jakość usług zbliżoną do platform chmurowych dzięki technologii klastrowania.
docelowych użytkowników
Dostawca mocy obliczeniowej: podłącz bezczynne procesory graficzne do platformy, aby inni mogli z nich korzystać. Nagrody żetonowe można zdobyć w oparciu o wydajność i stabilność dostarczonego sprzętu.
Użytkownicy zaawansowanych komputerów: wynajmuj procesory graficzne lub klastry procesorów graficznych, zużywając tokeny na potrzeby przesyłania zadań lub szkolenia dużych modeli.
Zastawcy: Zastawcy przekazują tokeny platformy w celu wsparcia długoterminowego, stabilnego działania platformy i uzyskania dochodu z darowizny z leasingu sprzętu, co pomaga poprawić ranking doskonałego sprzętu.
Żetonowy system gospodarczy
Użycie tokena: wszystkie transakcje na platformie wykorzystują natywny token $IO, aby zmniejszyć tarcia transakcyjne w inteligentnych kontraktach. Użytkownicy i dostawcy mogą płacić za pomocą USDC lub $IO, ale za korzystanie z USDC naliczana jest opłata za usługę w wysokości 2%.
Całkowita podaż tokenów: Maksymalna podaż IO wynosi 800 milionów, 500 milionów zostanie wydanych w momencie premiery, a pozostałe 300 milionów zostanie wykorzystane do nagradzania dostawców i udziałowców. Tokeny będą wydawane stopniowo przez 20 lat, zaczynając od 8% całkowitej kwoty w pierwszym roku i zmniejszając się o 1,02% co miesiąc.
Zniszczenie tokena: część przychodów platformy zostanie wykorzystana do odkupienia i zniszczenia $IO, z opłatami obejmującymi dwustronną opłatę rezerwacyjną w wysokości 0,25% i opłatę za obsługę w wysokości 2% pobieraną w przypadku płatności USDC.
Dystrybucja tokenów: Tokeny zostaną rozdane inwestorom zalążkowym, inwestorom serii A, zespołowi, ekosystemowi i społeczności oraz nagrodom dostawców.
Bittensor (TAO)
Bittensor to zdecentralizowany rynek modeli sztucznej inteligencji typu peer-to-peer, którego celem jest promowanie produkcji i rozpowszechniania modeli sztucznej inteligencji poprzez umożliwienie różnym inteligentnym systemom wzajemnej oceny i nagradzania. Dzięki rozproszonej architekturze Bittensor tworzy rynek, który może stale produkować nowe modele i nagradzać autorów wartością informacyjną. Platforma zapewnia badaczom i programistom platformę do wdrażania modeli sztucznej inteligencji w celu generowania przychodów, a użytkownicy mogą za jej pośrednictwem korzystać z różnych modeli i funkcji sztucznej inteligencji.
Funkcjonować
Rynek rozproszony: Bittensor stworzył zdecentralizowany rynek modeli sztucznej inteligencji, umożliwiając inżynierom i małym systemom sztucznej inteligencji bezpośrednie zarabianie na swojej pracy, przełamując monopol dużych firm na sztuczną inteligencję.
Standaryzacja i modularyzacja: Sieć obsługuje wiele trybów (takich jak tekst, obraz, głos), umożliwia interakcję różnym modelom sztucznej inteligencji i dzielenie się wiedzą, a także można ją rozszerzyć na bardziej złożone systemy multimodalne.
Ranking systemu: każdy węzeł jest klasyfikowany według jego wkładu w sieć. Miary wkładu obejmują wydajność węzła w wykonywaniu zadań, ocenę jego wyników przez inne węzły oraz zaufanie, jakie zyskał w sieci. Węzły o wyższych rankingach otrzymają większą wagę sieci i nagrody, co motywuje węzły do dalszego świadczenia wysokiej jakości usług na zdecentralizowanym rynku. Ten mechanizm rankingowy nie tylko zapewnia uczciwość systemu, ale także poprawia ogólną wydajność obliczeniową i jakość modelu sieci.
Problemy rozwiązane
Centralizacja inteligentnej produkcji: Obecny ekosystem sztucznej inteligencji skupia się w kilku dużych firmach, co utrudnia niezależnym programistom zarabianie. Bittensor zapewnia niezależnym programistom i małym systemom AI możliwości bezpośredniego zysku na zdecentralizowanym rynku peer-to-peer.
Niskie wykorzystanie zasobów obliczeniowych: Tradycyjne szkolenie w zakresie modelu sztucznej inteligencji opiera się na jednym zadaniu i nie może w pełni wykorzystywać różnorodnych inteligentnych systemów. Bittensor umożliwia współpracę różnych typów inteligentnych systemów ze sobą w celu poprawy efektywności wykorzystania zasobów obliczeniowych.
docelowych użytkowników
Operatorzy węzłów: podłącz moc obliczeniową i modele do sieci Bittensor i zdobywaj nagrody w formie tokenów, uczestnicząc w przetwarzaniu zadań i szkoleniach dotyczących modeli. Operatorami węzłów mogą być niezależni programiści, małe firmy zajmujące się sztuczną inteligencją, a nawet indywidualni badacze, zapewniający wysokiej jakości zasoby obliczeniowe i modele w celu poprawy rankingów i zysków w sieci.
Użytkownicy modeli AI: Użytkownicy potrzebujący zasobów obliczeniowych AI i usług modelowych wynajmują moc obliczeniową i inteligentne modele w sieci Bittensor, płacąc tokenami. Użytkownikami mogą być przedsiębiorstwa, instytucje naukowo-badawcze lub indywidualni programiści, którzy wykorzystują wysokiej jakości modele w sieci do realizacji określonych zadań, takich jak analiza danych, wnioskowanie modeli itp.
Interesariusze: Użytkownicy posiadający tokeny Bittensor wspierają długoterminowe stabilne działanie sieci poprzez obstawianie i otrzymują nagrody za obstawianie. Zainteresowane strony mogą nie tylko skorzystać na inflacji sieci, ale także poprawić ranking obsługiwanych przez siebie węzłów poprzez stakowanie, pośrednio wpływając w ten sposób na ogólną wydajność obliczeniową i dystrybucję dochodów sieci.
Żetonowy system gospodarczy
Wykorzystanie tokenów: Wszystkie transakcje i zachęty w sieci Bittensor przeprowadzane są za pośrednictwem tokenów natywnych, co zmniejsza tarcia w procesie transakcyjnym. Użytkownicy mogą używać tokenów do płacenia za zasoby obliczeniowe i modelowe usługi, a operatorzy węzłów zarabiają tokeny, świadcząc usługi.
Generowanie tokenu: co 12 sekund generowany jest blok i generowany jest 1 token TAO, który jest rozdzielany w zależności od wydajności podsieci i wydajności znajdujących się w niej węzłów. Współczynnik dystrybucji tokenów wynosi: 18% jest przydzielane właścicielom podsieci, a górnicy i walidatorzy podsieci otrzymują po 41%. Maksymalna podaż tokena wynosi 21 milionów.
Wyzwania i wnioski stojące przed DePinem
DePIN, jako powstająca architektura sieciowa, umożliwia zdecentralizowane zarządzanie infrastrukturą fizyczną poprzez połączenie technologii blockchain. Ta innowacja nie tylko rozwiązuje problemy związane z prywatnością danych, przerwami w świadczeniu usług i wysokimi kosztami rozbudowy, z którymi boryka się tradycyjna infrastruktura, ale także zapewnia uczestnikom sieci większą kontrolę i uczestnictwo dzięki symbolicznym mechanizmom motywacyjnym i modelom samoorganizacji. Chociaż DePIN wykazał duży potencjał, nadal stoi przed pewnymi wyzwaniami.
Skalowalność: problemy ze skalowalnością DePIN wynikają z jego polegania na zdecentralizowanym charakterze technologii blockchain. Wraz ze wzrostem liczby użytkowników i skali sieci wzrośnie również wolumen transakcji w sieci blockchain. W szczególności połączenie między aplikacjami DePIN a światem fizycznym wymaga wyższych wymagań w zakresie transmisji informacji. Doprowadzi to do wydłużenia czasu potwierdzania transakcji i wyższych opłat transakcyjnych, co będzie miało wpływ na ogólną wydajność sieci i wygodę użytkownika.
Interoperacyjność: Ekosystem DePIN jest zbudowany na wielu łańcuchach bloków, co wymaga, aby aplikacje DePIN obsługiwały jednorodne lub niejednorodne przejścia stanu i zapewniały płynną interoperacyjność z innymi sieciami blockchain. Jednak obecne rozwiązania interoperacyjne są zwykle ograniczone do określonych ekosystemów blockchain lub towarzyszą im wysokie koszty między łańcuchami, co utrudnia pełne zaspokojenie potrzeb DePIN.
Zgodność z przepisami: Jako część ekosystemu Web 3.0, DePIN stoi przed wieloma wyzwaniami regulacyjnymi. Jego zdecentralizowany i anonimowy charakter utrudnia organom regulacyjnym monitorowanie przepływów kapitału, co może prowadzić do wzrostu liczby nielegalnych zbiórek funduszy, piramid i prania pieniędzy. Ponadto w zakresie nadzoru podatkowego, ze względu na anonimowość rachunków, rząd ma trudności w gromadzeniu dowodów niezbędnych do opodatkowania, co stanowi wyzwanie dla istniejącego systemu podatkowego.
W przyszłości rozwój DePIN będzie zależał od rozwiązania tych kluczowych problemów i oczekuje się, że odegra ważną rolę w szerokim zakresie scenariuszy zastosowań i zmieni model operacyjny infrastruktury fizycznej.
