Sursa originală: OKG Research
Autor original: Hedy Bi
Carnavalul Web3 din Hong Kong a luat sfârșit, dar pulsul libertății Web3 încă bate și continuă să pătrundă în alte industrii. În comparație cu ciclul anterior, logica declanșării acestei piețe mari este să se transforme de la „narațiune originală a inovației” la un model de „recunoaștere mainstream, bazat pe capital”. Etapa de dezvoltare a Web3 observată de autor a evoluat, de asemenea, de la o „libertate absolută închisă și de nișă” la o etapă de „libertate relativă sub adevărată toleranță”.
În această logică, dacă nu ieșim din cutie pentru a analiza, nu ne vom mai putea adapta la dezvoltarea actuală a Web3 așteptând narațiunea originală a inovației. De la începutul întregului Web3 care îmbrățișează conformitatea, Web3 s-a reorientat pe domeniul financiar sub promovarea continuă a guvernului din Hong Kong. Instituțiile financiare de masă își accelerează, de asemenea, participarea la Web3 prin RWA și ETF-uri spot.
La această conferință, pe lângă instituțiile financiare principale care intră în Web3, am văzut și o oportunitate de a conecta Web2 și Web3 - pista DePIN. În special, promovarea dezvoltării modelelor mari de IA a făcut din redistribuirea puterii de calcul, o sub-pistă în DePIN, un subiect fierbinte.
Sursa: OKG Research
Puterea de calcul este momeala, dar antrenamentul pentru modele mari AI nu este cel mai bun scenariu de implementare pentru DePIN.
„Blockchain construiește încredere prin tehnologie, iar AI este o industrie care are nevoie disperată de încredere”, a declarat Haseed Qureshi, managing partner al Dragonfly Capital.
DePIN nu este o piesă nouă, a fost propusă acum câțiva ani. Odată cu explozia modelelor mari de IA, industria a purtat o mulțime de discuții despre puterea de calcul și date. Potrivit estimărilor, costul calculelor modelelor mari a crescut de 31 de ori în fiecare an. Există o lipsă globală de GPU-uri, iar companii precum Nvidia se află în vârful lanțului alimentar în cererea actuală de pe piață și au o mare putere de stabilire a prețurilor. Monopol sau descentralizare, dezbaterea despre cost a devenit motivul pentru care circuitul Web3 DePIN este din nou aprins dezbătut.
Deși antrenamentul AI pentru modele mari este cauza, Roma nu a fost construită într-o zi, iar instruirea AI pentru modele mari nu este în prezent cel mai bun scenariu de implementare pentru DePIN. Cerințele de putere de calcul pentru producția de modele mari AI se concentrează în principal pe două aspecte: raționament și antrenament. În procesul de instruire, un model complex de rețea neuronală este antrenat prin alimentarea unei cantități mari de date. În procesul de inferență, modelul antrenat este utilizat pentru a deduce diverse concluzii folosind o cantitate mare de date.
Sursa: NVIDIA
Odată cu combinația dintre descentralizare și putere de calcul, coeficientul de dificultate scade strat cu strat de la antrenament la antrenament de reglare fină la inferență. În DePIN, putem vedea că mai multe proiecte din industrie se concentrează mai degrabă pe inferență decât pe instruire. Principalul motiv pentru care majoritatea companiilor folosesc clustere GPU NVIDIA pentru instruirea AI este că au capabilități puternice de calcul paralel și lățime de bandă a memoriei. În comparație cu legătura de inferență, cerințele pentru puterea de calcul în paralel și lățimea de bandă sunt mult mai mici. Și antrenamentul pe modele mari acordă mai multă atenție stabilității, deoarece odată ce antrenamentul este întrerupt, acesta trebuie reantrenat. Dacă o aplicație de putere de calcul descentralizată este construită pe Ethereum pentru a fi utilizată de GPT, doar o singură operațiune de multiplicare a matricei va consuma până la 10 miliarde de dolari SUA în taxe de gaz și va dura 1 lună.
În plus, autorul a analizat stadiul actual al mai multor proiecte populare la această conferință, arătând o situație în care partea ofertei depășește partea cererii, adică oferta de putere de calcul distribuită în întreaga lume depășește cererea dezvoltatorilor AI pentru modelul AI. sarcini de instruire sau de inferență. Nu este că cererea nu există Sam Altman, fondatorul OpenAI, a propus să strângă 7 trilioane de dolari SUA pentru a construi o fabrică de cipuri avansate, care este de 10 ori mai mare decât dimensiunea actuală a TSMC și pentru a o folosi pentru producția de cipuri. antrenament model. Cercetările de la Universitatea Stanford arată, de asemenea, că indiferent de modelul de limbă, atunci când scala parametrilor de antrenament depășește valoarea critică a acelei scale, performanța acesteia (cum ar fi acuratețea) se îmbunătățește brusc. Acest lucru este diametral opus legii „marilor eforturi pot produce miracole”, și înseamnă, de asemenea, că, în realitate, mai sunt multe probleme de rezolvat în ideea puterii de calcul descentralizate.
„Originile istorice” ale pistei DePIN pot fi urmărite până la „economia partajată”
Conceptul de DePIN în sine nu este greu de înțeles și poate fi urmărit chiar până la Web2. Privind înapoi la industria Internetului, de cel puțin 15 ani, jucătorii Web2 au fost cufundați în agregarea activelor corporale personale pentru a crea o „economie de partajare”. ." Dacă activele necorporale (cum ar fi serverele inactive etc.) sunt redistribuite direct către solicitant sub formă de Peer to peer (P2P) sau Peer to business (P2B), blockchain-ul tehnologic descentralizat poate utiliza mecanisme de stimulare pentru a realiza o optimizare a producției. relaţii. Despre asta este DePIN.
Prin urmare, pe pista DePIN, entuziasmul tuturor din partea ofertei este mare. De fapt, Web2 se pregătește de multă vreme pentru „redistribuire”, dar de această dată îl îndepărtează direct pe intermediar. În prezent, există aproape o mie de proiecte DePIN, în special ecosistemul Solana. Potrivit statisticilor Messari, ecosistemul Solana se află într-o poziție de lider în infrastructura DePIN. În ceea ce privește distribuția regională, se așteaptă să vină mai multe top 10 DePIN din Asia în 2024-2025.
Sursa: Messari
Web3 și AI au multe intersecții Ca monedă universală a viitoarei lumi digitale, puterea de calcul este primul lucru la care oamenii îi acordă atenție. Cu toate acestea, puterea de calcul descentralizată, cel mai rezonabil scenariu de implementare, nu este cel mai ușor de implementat.
La intersecția dintre Web3 și AI, pe lângă depășirea dificultăților tehnice și depășirea constantă a unor astfel de probleme, există multe alte ramuri, cum ar fi agenții AI, care oferă creatorilor proprietăți și scenarii de putere de calcul a modelelor AI mici care merită explorate și vor fi mai practice. . Va exista întotdeauna un echilibru între succesul modelelor de afaceri și descoperirile tehnologice DePIN accelerează acest proces, iar „călătoria de vânătoare” a lui DePIN va reveni cu o recoltă completă.