Oryginalne źródło: OKG Research

Autor oryginalny: Hedy Bi

Karnawał Web3 w Hongkongu dobiegł końca, ale puls wolności Web3 wciąż bije i przenika do innych branż. W porównaniu z poprzednim cyklem logika początku hossy polega na przejściu od „oryginalnej narracji o innowacyjności” do modelu „uznanego przez główny nurt i napędzanego kapitałem”. Obserwowany przez autora etap rozwoju Web3 również ewoluował od „zamkniętej i niszowej wolności absolutnej” do etapu „wolności względnej w warunkach prawdziwej tolerancji”.

Zgodnie z tą logiką, jeśli nie wyjdziemy poza schemat i nie podejmiemy analizy, nie będziemy już w stanie dostosować się do obecnego rozwoju Web3, czekając na oryginalną narrację o innowacji. Od początku całego Web3 obejmującego zgodność, Web3 ponownie skupił się na dziedzinie finansów w ramach ciągłej promocji rządu Hongkongu. Instytucje finansowe głównego nurtu również zwiększają swój udział w Web3 poprzez RWA i spotowe fundusze ETF.

Na tej konferencji, oprócz głównego nurtu instytucji finansowych wchodzących do Web3, dostrzegliśmy także szansę na połączenie Web2 i Web3 - ścieżkę DePIN. W szczególności promowanie rozwoju dużych modeli sztucznej inteligencji sprawiło, że redystrybucja mocy obliczeniowej, stanowiąca wątek poboczny w DePIN, ponownie stała się gorącym tematem.

Źródło: Badania OKG

Moc obliczeniowa to przynęta, ale szkolenie dużych modeli sztucznej inteligencji nie jest najlepszym scenariuszem wdrożenia DePIN.

„Blockchain buduje zaufanie dzięki technologii, a sztuczna inteligencja to branża, która desperacko potrzebuje zaufania” – powiedział na konferencji Haseed Qureshi, partner zarządzający Dragonfly Capital.

DePIN nie jest nowym torem, zaproponowano go kilka lat temu. To właśnie wraz z eksplozją dużych modeli AI w branży przeprowadzono wiele dyskusji na temat mocy obliczeniowej i danych. Według szacunków koszt obliczeń dużych modeli wzrastał 31 razy rocznie. Na całym świecie występuje niedobór procesorów graficznych, a firmy takie jak Nvidia znajdują się na szczycie łańcucha pokarmowego pod względem obecnego popytu na rynku i mają ogromną siłę cenową. Monopol czy decentralizacja, debata na temat kosztów stała się powodem, dla którego obwód Web3 DePIN jest ponownie przedmiotem gorącej debaty.

Chociaż przyczyną jest szkolenie na dużych modelach AI, nie od razu Rzym zbudowano, a szkolenie na dużych modelach AI nie jest obecnie najlepszym scenariuszem wdrożenia DePIN. Wymagania dotyczące mocy obliczeniowej w przypadku produkcji dużych modeli sztucznej inteligencji skupiają się głównie na dwóch aspektach: rozumowaniu i szkoleniu. W procesie uczenia złożony model sieci neuronowej jest szkolony poprzez dostarczanie dużej ilości danych. W procesie wnioskowania wytrenowany model służy do wyciągania różnych wniosków na podstawie dużej ilości danych.

Źródło: NVIDIA

Dzięki połączeniu decentralizacji i mocy obliczeniowej współczynnik trudności zmniejsza się warstwa po warstwie od szkolenia, przez szkolenie dostrajające, aż do wnioskowania. W DePIN widzimy, że więcej projektów w branży koncentruje się na wnioskowaniu, a nie na szkoleniu. Głównym powodem, dla którego większość firm korzysta z klastrów procesorów graficznych NVIDIA do szkolenia sztucznej inteligencji, są ich potężne możliwości obliczeń równoległych i przepustowość pamięci. W porównaniu z łączem wnioskowania wymagania dotyczące mocy obliczeniowej i przepustowości równoległej są znacznie niższe. A w szkoleniu na dużych modelach większą uwagę zwraca się na stabilność, ponieważ gdy trening zostanie przerwany, należy go przeszkolić. Jeśli zdecentralizowana aplikacja o mocy obliczeniowej zostanie zbudowana na Ethereum do użytku przez GPT, tylko pojedyncza operacja mnożenia macierzy pochłonie do 10 miliardów dolarów amerykańskich opłat za gaz i zajmie miesiąc.

Ponadto autor przeanalizował aktualny stan kilku popularnych projektów na tej konferencji, pokazując sytuację, w której strona podaży przewyższa stronę popytu, czyli podaż mocy obliczeniowej rozproszonej na całym świecie przewyższa zapotrzebowanie twórców AI na model AI zadania szkoleniowe lub wnioskowania. Nie oznacza to, że popytu nie ma Sam Altman, założyciel OpenAI, zaproponował zebranie 7 bilionów dolarów na budowę zaawansowanej fabryki chipów, 10 razy większej niż obecne rozmiary TSMC, i wykorzystanie jej do produkcji i modelowania chipów. szkolenie. Badania Uniwersytetu Stanforda pokazują również, że niezależnie od modelu językowego, gdy skala parametrów szkoleniowych przekracza wartość krytyczną tej skali, jej wydajność (np. dokładność) gwałtownie się poprawia. Jest to diametralnie sprzeczne z prawem „wielki wysiłek może zdziałać cuda”, a także oznacza, że ​​w rzeczywistości w idei zdecentralizowanej mocy obliczeniowej pozostaje jeszcze wiele problemów do rozwiązania.

„Historyczne korzenie” ścieżki DePIN sięgają „ekonomii współdzielenia”

Sama koncepcja DePIN nie jest trudna do zrozumienia i można ją nawet wywodzić z Web2. Patrząc wstecz na branżę internetową, od co najmniej 15 lat gracze Web2 zajmowali się agregacją osobistych aktywów materialnych w celu stworzenia „gospodarki współdzielenia”. .” Jeśli wartości niematerialne i prawne (takie jak bezczynne serwery itp.) są redystrybuowane bezpośrednio do żądającego za pośrednictwem Peer to peer (P2P) lub Peer to business (P2B), zdecentralizowana technologia blockchain może wykorzystać mechanizmy motywacyjne w celu przeprowadzenia optymalizacji relacji produkcyjnych. O to właśnie chodzi w DePIN.

Dlatego na ścieżce DePIN entuzjazm wszystkich po stronie podaży jest wysoki. Tak naprawdę Web2 od dawna przygotowywał się do „redystrybucji”, ale tym razem bezpośrednio usuwa pośrednika. Obecnie istnieje prawie tysiąc projektów DePIN, zwłaszcza ekosystem Solana. Według statystyk Messari, ekosystem Solana zajmuje wiodącą pozycję w infrastrukturze DePIN. Wynika to z wysokiej integracji infrastruktury i wydajności łańcucha publicznego Solana. Jeśli chodzi o dystrybucję regionalną, oczekuje się, że w latach 2024–2025 wiele 10 najpopularniejszych DePINów będzie pochodzić z Azji.

źródło: Messari

Web3 i sztuczna inteligencja mają wiele punktów wspólnych. Jako uniwersalna waluta przyszłego cyfrowego świata, ludzie zwracają uwagę w pierwszej kolejności. Jednak zdecentralizowana moc obliczeniowa, czyli najbardziej rozsądny scenariusz wdrożenia, nie jest najłatwiejsza do wdrożenia.

Na styku Web3 i AI, oprócz pokonywania trudności technicznych i ciągłego przełamywania takich problemów, istnieje wiele innych gałęzi, takich jak agenci AI, którzy dają twórcom własność, oraz scenariusze mocy obliczeniowej małego modelu AI, które warto poznać i będą bardziej praktyczne . seks. Zawsze będzie równowaga pomiędzy sukcesem modeli biznesowych a przełomami technologicznymi DePIN przyspiesza ten proces, a „polowanie” DePIN powróci z pełnymi zbiorami.