С начала года AI+DePIN объединяются, а теперь AI+Meme создает мифы о капитализации, токены AI Meme, такие как $GOAT и $ACT, привлекают внимание большинства на рынке, что говорит о том, что трасса ИИ стала ключевой областью текущего бычьего рынка.
Если вы верите в трассу ИИ, что вы можете сделать? Кроме AI+Meme, есть ли другие сектора ИИ, на которые стоит обратить внимание?
01 Волнение вокруг AI+Meme и инфраструктура вычислений
Продолжайте с оптимизмом относиться к взрывному потенциалу AI+Meme
AI+Meme в последнее время охватило весь рынок от цепочки до централизованных бирж и продолжает оставаться в тренде.
Если вы играете в цепочке, постарайтесь выбрать новые нарративы, сильные сообщества и токены с малой капитализацией, которые имеют значительный эффект богатства между первичным и вторичным рынками. Если вы не играете в цепочке, то можно рассмотреть возможность новостного арбитража, когда информация о запуске токена публикуется на крупных биржах, таких как Binance.
Ищите качественные активы на уровне инфраструктуры ИИ, особенно связанные с вычислительной мощностью
Вычислительная мощность является определяющим нарративом развития ИИ, облачные вычисления повысят оценку базовых активов. С взрывным ростом потребности в вычислительной мощности ИИ, особенно с появлением технологий, таких как большие языковые модели (LLM), спрос на вычислительную мощность и хранение данных почти экспоненциально возрастает.
Развитие технологий ИИ невозможно без мощной вычислительной способности, и эта потребность не является краткосрочной, а представляет собой долгосрочный и устойчивый тренд. Таким образом, проекты, предоставляющие инфраструктуру вычислений, по сути, решают основную проблему развития ИИ, обладая высокой рыночной привлекательностью.
02 Почему децентрализованные вычисления так важны?
С одной стороны, взрывной рост вычислительной мощности ИИ сталкивается с высокими затратами
Данные OpenAI показывают, что с 2012 года объем вычислений, используемых для обучения крупнейших моделей ИИ, удваивается почти каждые 3-4 месяца, и темп роста значительно превышает закон Мура.
С резким ростом спроса на высококачественное оборудование, такое как GPU, дисбаланс между спросом и предложением приводит к рекордным затратам на вычислительную мощность. Например, обучение модели, такой как GPT-3, требует первоначальных затрат на GPU в размере почти 800 миллионов долларов, а ежедневные затраты на инференцию достигают 700 тысяч долларов.
С другой стороны, традиционные облачные вычисления не могут удовлетворить текущие потребности в вычислительной мощности
Инференция ИИ стала ключевым этапом в приложениях ИИ. По оценкам, 90% вычислительных ресурсов, потребляемых в жизненном цикле модели ИИ, используется для инференции.
Традиционные облачные платформы часто полагаются на централизованную вычислительную инфраструктуру, и с резким ростом потребностей в вычислениях эта модель явно больше не может удовлетворить постоянно меняющиеся потребности рынка.
03 Анализ проекта: децентрализованная облачная платформа GPU Heurist
@heurist_ai в этом контексте возникла как совершенно новое децентрализованное решение для глобальной распределенной сети GPU, удовлетворяющее потребности в вычислительной мощности для инференции ИИ и других вычислительно интенсивных задач.
Как децентрализованная облачная платформа GPU, Heurist специально разработан для вычислительно интенсивных рабочих нагрузок, таких как инференция ИИ.
Он основан на протоколе DePIN (децентрализованная инфраструктурная сеть), позволяя владельцам GPU свободно предоставлять свои неиспользуемые вычислительные ресурсы сети, в то время как пользователи могут легко получать доступ к этим ресурсам через простой API/SDK для выполнения сложных задач, таких как модели ИИ и доказательства ZK.
В отличие от традиционных облачных платформ GPU, Heurist отказался от сложного управления виртуальными машинами и механизмов распределения ресурсов, вместо этого применяя архитектуру бесперебойных вычислений (Serverless Compute), что упрощает использование и управление вычислительными ресурсами.
04 Инференция ИИ: ключевое преимущество Heurist
Инференция ИИ относится к вычислительному процессу в реальных сценариях на основе обученной модели. В отличие от обучения ИИ, для инференции требуется относительно меньше вычислительных ресурсов, и она может эффективно выполняться на одном GPU или на машинах с несколькими GPU.
Heurist разработал глобальную распределенную сеть GPU с учетом этого, что позволяет эффективно управлять вычислительными ресурсами, обеспечивая быстрое выполнение задач инференции ИИ.
При этом задачи, поддерживаемые Heurist, не ограничиваются только инференцией ИИ, но также включают обучение небольших языковых моделей, тонкую настройку моделей и другие вычислительно интенсивные рабочие нагрузки. Поскольку эти задачи не требуют интенсивной связи между узлами, Heurist может более гибко и экономично распределять ресурсы, обеспечивая их оптимальное использование.
Техническая архитектура Heurist использует инновационную модель Platform-as-a-Service (PaaS), предлагая платформу, которая не требует управления сложной инфраструктурой, пользователи и разработчики могут сосредоточиться на развертывании и оптимизации моделей ИИ, не беспокоясь о управлении и масштабировании базовых ресурсов.
05 Ключевые функции Heurist
Heurist предлагает ряд мощных функций, предназначенных для удовлетворения различных потребностей пользователей:
Бесперебойный API ИИ: пользователи могут запускать более 20 настроенных моделей генерации изображений и крупных языковых моделей (LLM) всего лишь с несколькими строками кода, что значительно снижает технологический порог.
Эластичное масштабирование: платформа динамически настраивает вычислительные ресурсы в зависимости от потребностей пользователей, обеспечивая стабильное обслуживание даже в периоды пиковых нагрузок.
Безразрешённая добыча: владельцы GPU могут в любое время присоединиться к или выйти из процесса добычи, эта гибкость привлекает множество пользователей высокопроизводительных GPU.
Бесплатные AI-приложения: Heurist предлагает множество бесплатных приложений, включая генерацию изображений, чат-ассистенты и поисковые системы, что позволяет обычным пользователям напрямую испытать технологии ИИ.
06 Бесплатные AI-приложения Heurist
Команда Heurist уже выпустила несколько бесплатных AI-приложений, подходящих для повседневного использования обычными пользователями, вот некоторые из них:
Heurist Imagine: мощный генератор изображений ИИ, который позволяет пользователям легко создавать произведения искусства без какого-либо дизайнерского опыта.🔗https://imagine.heurist.ai/
Pondera: умный чат-ассистент, предоставляющий естественный и плавный опыт общения, позволяющий пользователям легко получать информацию или решать проблемы.🔗 https://pondera.heurist.ai/
Heurist Search: эффективная поисковая система ИИ, помогающая пользователям быстро находить необходимую информацию и повышать производительность.🔗 https://search.heurist.ai/
07 Последние достижения Heurist
Heurist недавно завершил финансирование на сумму 2 миллиона долларов, среди инвесторов — такие известные компании, как Amber Group, что обеспечило прочную основу для его дальнейшего развития.
Кроме того, Heurist скоро проведет TGE и планирует сотрудничество с OKX Wallet для запуска события по созданию AIGC NFT. В этом событии будет предоставлено 100,000 токенов ZK в качестве вознаграждения для тысячи участников, что даст сообществу больше возможностей для участия.
Вычислительная мощность является ключевым двигателем развития ИИ, и любой децентрализованный проект вычислений, зависящий от вычислительной мощности, стоит на высшей точке отрасли. Это не только соответствует растущему спросу на вычислительную мощность ИИ, но также становится объектом преследования капитала благодаря своей стабильности инфраструктуры и рыночному потенциалу.
С расширением экосистемы Heurist и внедрением новых функций, у нас есть основания полагать, что децентрализованные платформы вычислений ИИ займут важное место в глобальной индустрии ИИ.
