À medida que a OpenAI lança sucessivamente modelos AIGC, como ChatGPT e Sora, ela lidera uma nova rodada de revolução na indústria de IA. No sistema tradicional de poder de computação, os principais provedores de serviços de computação em nuvem geralmente concentram seu poder de computação em vários centros de dados compostos por centenas de milhares de servidores de maneira relativamente fechada, de modo a fornecer continuamente serviços de computação à rede global. Alphago, que já derrotou o mestre Go Lee Sedol, gastou centenas de milhares de dólares em um único modelo de treinamento. Para empresas como a OpenAI que precisam treinar continuamente modelos AIGC, os custos de computação necessários são números astronômicos que nós, pessoas comuns, não podemos imaginar.

No campo do poder de computação GPU, Aethir @AethirCloud é um dos projetos DePIN mais representativos no campo do poder de computação GPU. Ele está comprometido em resolver os desafios convencionais da computação em nuvem centralizada, construindo um sistema DePIN com poder de computação GPU. núcleo Incluindo questões como custos elevados, restrições e atrasos no fornecimento de GPU, e fornece uma plataforma de serviço em nuvem de GPU descentralizada para fornecer soluções escalonáveis ​​de longo prazo para mercados em rápido crescimento, como IA e jogos, como renderização.

A rede @AethirCloud é atualmente um dos maiores ecossistemas distribuídos de poder de computação GPU que serão acessados ​​por usuários corporativos, parceiros Aethir e usuários individuais de maneira distribuída, o que pode atender com eficiência às necessidades dos clientes de IA mais difíceis. empresas com recursos de GPU da mais alta qualidade em todo o mundo.

O próprio @AethirCloud é uma rede DePIN que agrega recursos de computação distribuídos por GPU e roda em Arbitrum. Na rede Aethir, permite que usuários com recursos de computação conectem o poder de computação da GPU à rede, e esses poderes de computação também serão realocados de forma distribuída. Os usuários com necessidades de poder de computação podem pagar sob demanda por meio de atacado, varejo, etc., enquanto os usuários que contribuem com recursos de GPU podem obter renda da rede Aethir.

Do lado do fornecedor, o escopo da Aethir é relativamente amplo, sejam eles empresas de telecomunicações, usuários corporativos digitais com uso intensivo de hardware, novos investidores em infraestrutura ou usuários individuais com recursos de computação GPU ociosos, todos podem acessar a rede para contribuições de rede.

Na verdade, seja uma empresa ou um usuário individual, o equipamento GPU tem utilização mais ou menos baixa. Ao mesmo tempo, a atualização da ETH é muito prejudicial para o desenvolvimento de mineradores PoW. O equipamento de hardware PoW está ocioso (atualmente calculado em escala, o valor dos recursos de computação PoW ociosos é de aproximadamente US$ 19 bilhões). Do lado da oferta e da demanda, por um lado, há uma escassez global de poder de computação, e é difícil para aqueles que exigem recursos de computação arcar com custos de computação caros. Por outro lado, GPUs ociosas levam a uma grande quantidade de. desperdício de recursos computacionais. Portanto, a integração de recursos de GPU ociosos criará um enorme conjunto de recursos computacionais, o que deverá aliviar o problema de escassez enfrentado pelo campo da computação.

Na verdade, do ponto de vista da computação de IA, também existem diferentes cenários de subdivisão. Esses diferentes cenários têm requisitos diferentes de poder de computação e geralmente podem incluir três categorias:

Um deles é o grande modelo de treinamento de IA, que é uma das formas mais importantes de treinamento de máquina que costumamos dizer. O treinamento de modelos grandes geralmente requer um poder de computação extremamente alto, e apenas a NVIDIA é única nesse campo.

Uma delas é a inferência de IA, que é o processo de usar um modelo de IA treinado para fazer previsões ou decisões. Esse processo tem requisitos relativamente baixos em recursos computacionais.

Existem também alguns modelos de pequena borda. Esse tipo de cálculo de IA geralmente não requer alto poder de computação.

A julgar pelo atual padrão de rastreamento GPU DePIN, limitado pelos recursos e escala da GPU, a maioria dos projetos de rastreamento só pode atender às segunda e terceira necessidades de computação mencionadas acima.

Aethir tem um objetivo claro, que é se tornar o primeiro projeto DePIN a lançar modelo como serviço, implantando modelos de aprendizado de máquina em empresas para uso dos usuários. Permitindo que os usuários de IA selecionem e implantem rapidamente modelos de código aberto em uma única etapa. Aethir MaaS ajudará os clientes a obter análise de dados e tomada de decisões eficientes e inteligentes, além de reduzir o limite para implantação de modelos.

Para promover o desenvolvimento do ecossistema nessa direção, está construindo um cluster de computação distribuída com GPU NVIDIA H100 como núcleo.

Relativamente falando, o próprio @ionet também tem a capacidade de fornecer poder de computação GPU, mas sua qualidade e escala são muito menores do que as de Aethir. Seus usuários-alvo são startups e desenvolvedores de IA, a maioria dos quais só precisa realizar inferência ou modelos verticais de ponta. . Computação, não treinamento de modelo de IA.

@akashnet_ também é um concorrente potencial nessa direção, mas Akash é bom em clusters de rede de CPU. As redes de cluster de CPU são mais adequadas para cálculos lógicos complexos e as GPUs têm mais vantagens em áreas como treinamento e raciocínio de IA. Embora Akash também esteja atualmente implantando clusters de computação GPU e também tenha introduzido o H100 (apenas cerca de 140 fotos), ainda há uma lacuna entre ele e Aethir nessa direção.

Além dos projetos mencionados acima no mesmo caminho, RNDR @rendernetwork, Gensyn @gensynai, etc. também estão muito atrás de Aethir em termos de poder de computação GPU, tornando difícil competir diretamente com Aethir no treinamento do modelo de IA acompanhar. Portanto, a escala é a vantagem do sistema Aethir MaaS e, impulsionado por sua própria rede estrutural, pode ser profundamente integrado a mais cenários.

Além do suporte para renderização e latência de jogos, espera-se também que os excelentes recursos de computação da rede Aethir GPU DePIN ajudem os jogos online a construir melhor segurança. Focando no campo dos jogos online, o DDoS é o método de ataque mais comum e frequente. Todos os jogos online pagaram altos custos para prevenir o DDoS. A rede Aethir GPU DePIN ajuda os jogos online a resistir a ataques de acesso em tempo real, como DDoS, e garante a disponibilidade contínua dos serviços de jogos.

Graças ao seu design de arquitetura de rede, Aethir tem certas vantagens sobre a maioria dos ecossistemas de GPU distribuídos em termos de latência, confiabilidade, estabilidade e segurança. A função Container, que pode ser conduzida de forma flexível pelo poder da computação, tem capacidades de expansão ilimitadas e está sujeita à supervisão em tempo real, permite que a Aethir tenha capacidades de expansão ilimitadas e seja capaz de se adaptar à maioria dos cenários com necessidades de computação, em vez de focar em um domínio específico. cena.

Por exemplo, além de se adaptar a uma série de cenários como IA, renderização em nuvem e jogos, Aethir pode se adaptar com flexibilidade a cenários com requisitos extremamente altos de latência, incluindo direção autônoma, e alguns cenários com requisitos extremamente altos de computação. . Portanto, a própria rede Aethir pode criar raízes na trilha de computação GPU DePIN e expandir-se continuamente em muitos cenários com necessidades computacionais.

Na verdade, à medida que a escala do ecossistema cresce, o seu ecossistema descentralizado continuará a formar novos volantes de crescimento. Da mesma forma, de acordo com um relatório da Precedence Research, com a crescente aplicação de tecnologias avançadas, como inteligência artificial e aprendizado de máquina na computação em nuvem, espera-se que o mercado de computação em nuvem ultrapasse a marca de US$ 1 trilhão até 2028. Este é o desenvolvimento do Aethir ecossistema.