вступ
Децентралізована мережа фізичної інфраструктури (DePIN) — це передова концепція, яка поєднує технологію блокчейну з Інтернетом речей (IoT), яка поступово привертає широку увагу в галузі та за її межами. DePIN переосмислює модель управління та контролю фізичних пристроїв за допомогою децентралізованої архітектури, демонструючи потенціал ініціювання руйнівних змін у традиційних сферах інфраструктури, таких як електромережі та системи управління відходами. Традиційні інфраструктурні проекти протягом тривалого часу перебувають під централізованим контролем урядів і великих підприємств і часто стикаються з такими проблемами, як висока вартість послуг, непостійна якість послуг і обмежені інновації. DePin надає абсолютно нове рішення, розроблене для досягнення децентралізованого управління та контролю фізичного обладнання за допомогою розподіленої книги та технології смарт-контрактів, тим самим покращуючи прозорість, довіру та безпеку системи.
Функції та переваги Депіна
Децентралізоване управління та прозорість: DePIN реалізує децентралізоване керування фізичним обладнанням через розподілену книгу та смарт-контракт технології блокчейн, що дозволяє власникам обладнання, користувачам і відповідним зацікавленим сторонам перевіряти обладнання за допомогою механізму консенсусу. Це не тільки підвищує безпеку та надійність обладнання, але й забезпечує прозорість роботи системи. Наприклад, у сфері віртуальної електростанції (VPP) DePIN може розкривати та робити прозорими дані відстеження розеток, дозволяючи користувачам чітко розуміти процес виробництва та обігу даних.
Розподіл ризиків і безперервність системи: розподіляючи фізичні пристрої в різних географічних місцях і в руках кількох учасників, DePIN ефективно знижує ризик централізації системи та уникає впливу однієї точки збою на всю систему. Навіть якщо вузол виходить з ладу, інші вузли можуть продовжувати працювати та надавати послуги, забезпечуючи безперервність і високу доступність системи.
Автоматизовані операції смарт-контрактів: DePIN використовує смарт-контракти для автоматизації роботи обладнання, тим самим підвищуючи ефективність і точність роботи. Процес виконання смарт-контрактів повністю відстежується в блокчейні, і кожен крок операції записується, що дозволяє будь-кому перевірити виконання контракту. Цей механізм не лише покращує ефективність виконання контрактів, але й підвищує прозорість та довіру до системи.
Аналіз п’ятирівневої архітектури DePIN
Огляд
Хоча хмарні пристрої часто дуже централізовані, DePIN (децентралізована мережа фізичної інфраструктури) успішно імітує централізовані функції хмарних обчислень за допомогою розробки багаторівневого модульного технологічного стеку. Його архітектура включає рівень додатків, рівень керування, рівень даних, рівень блокчейну та рівень інфраструктури, кожен рівень відіграє ключову роль у всій системі для забезпечення ефективної, безпечної та децентралізованої роботи мережі. Ця п'ятирівнева архітектура буде детально проаналізована нижче.
Рівень програми
Функція. Рівень додатків — це частина екосистеми DePIN, яка безпосередньо спрямована на користувача, і відповідає за надання різних конкретних програм і послуг. Через цей рівень базова технологія та інфраструктура перетворюються на функції, якими користувачі можуть безпосередньо користуватися, наприклад, програми Інтернету речей (IoT), розподілене сховище, послуги децентралізованого фінансування (DeFi) тощо.
важливість:
Взаємодія з користувачем: прикладний рівень визначає, як користувачі взаємодіють із мережею DePIN, безпосередньо впливаючи на досвід користувачів і популярність мережі.
Різноманітність та інновації: цей рівень підтримує різноманітні додатки, сприяє різноманітності та інноваційному розвитку екосистеми та залучає до участі розробників і користувачів із різних галузей.
Реалізація цінності: прикладний рівень перетворює технічні переваги мережі на реальну цінність, сприяючи сталому розвитку мережі та реалізуючи переваги користувачів.
Рівень управління
Функція: Рівень управління може працювати в ланцюжку, поза ланцюгом або в гібридному режимі та відповідає за формулювання та виконання правил мережі, включаючи оновлення протоколів, розподіл ресурсів і вирішення конфліктів. Механізми децентралізованого управління, такі як DAO (децентралізована автономна організація), зазвичай використовуються для забезпечення прозорості, чесності та демократичності процесу прийняття рішень.
важливість:
Децентралізоване прийняття рішень. Завдяки децентралізації повноважень щодо прийняття рішень рівень керування зменшує ризик одноточкового контролю та покращує стійкість до цензури та стабільність мережі.
Участь спільноти: цей рівень заохочує активну участь членів спільноти, посилює відчуття причетності користувачів і сприяє здоровому розвитку мережі.
Гнучкість і адаптивність. Ефективні механізми управління дозволяють мережі швидко реагувати на зміни зовнішнього середовища та технологічний прогрес і підтримувати конкурентоспроможність.
Рівень даних
Функція: Рівень даних відповідає за керування та зберігання всіх даних у мережі, включаючи дані транзакцій, інформацію про користувачів і смарт-контракти. Він забезпечує цілісність даних, доступність і захист конфіденційності, забезпечуючи ефективний доступ до даних і можливості обробки.
важливість:
Безпека даних: за допомогою шифрування та децентралізованого зберігання рівень даних захищає дані користувача від несанкціонованого доступу та підробки.
Масштабованість: ефективний механізм керування даними підтримує розширення мережі, обробляє велику кількість одночасних запитів даних і забезпечує продуктивність і стабільність системи.
Прозорість даних: відкрите та прозоре зберігання даних підвищує довіру до мережі та дозволяє користувачам перевіряти та перевіряти автентичність даних.
Рівень блокчейну
Функція: Рівень блокчейну є ядром мережі DePIN і відповідає за запис усіх транзакцій і смарт-контрактів, щоб забезпечити непідробність і відстежуваність даних. Цей рівень забезпечує децентралізовані механізми консенсусу, такі як PoS (Proof of Stake) або PoW (Proof of Work), для забезпечення безпеки та узгодженості мережі.
важливість:
Децентралізована довіра: технологія блокчейн усуває залежність від централізованих посередників і встановлює механізм довіри через розподілені книги.
Безпека: надійне шифрування та механізми консенсусу захищають мережу від атак і шахрайства, зберігаючи цілісність системи.
Розумні контракти: рівень блокчейну підтримує автоматизовану та децентралізовану бізнес-логіку, покращуючи функціональність та ефективність мережі.
Рівень інфраструктури
Функція: рівень інфраструктури включає фізичну та технічну інфраструктуру, яка підтримує роботу всієї мережі DePIN, таку як сервери, мережеве обладнання, центри обробки даних та джерела енергії. Цей рівень забезпечує високу доступність, стабільність і продуктивність мережі.
важливість:
Надійність: надійна інфраструктура забезпечує безперервну роботу мережі та запобігає недоступності послуг через апаратні збої або перебої в мережі.
Оптимізація продуктивності: Ефективна інфраструктура покращує швидкість обробки мережі та швидкість реакції, покращуючи взаємодію з користувачем.
Масштабованість: Гнучка конструкція інфраструктури дозволяє розширювати мережу за потреби, підтримуючи більше користувачів і більш складні сценарії застосування.
Рівень підключення
У деяких випадках між рівнем інфраструктури та рівнем додатків додається рівень зв’язку, який забезпечує зв’язок між інтелектуальними пристроями та мережею. Рівень підключення може бути централізованим хмарним сервісом або децентралізованою мережею, що підтримує кілька протоколів зв’язку, таких як HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP тощо, для забезпечення надійної передачі даних.
Як ШІ змінює DePin
Інтелектуальне управління та автоматизація
Управління обладнанням і моніторинг: технологія AI робить управління обладнанням і моніторинг більш розумними та ефективними. У традиційній фізичній інфраструктурі управління та технічне обслуговування обладнання часто покладаються на регулярні перевірки та пасивний ремонт, які не тільки є дорогими, але й схильні до несправностей обладнання, які не виявляються вчасно. Впроваджуючи AI, система може досягти оптимізації в таких аспектах:
Прогнозування та запобігання відмовам. Алгоритми машинного навчання можуть передбачати можливі збої обладнання, аналізуючи історичні дані про роботу обладнання та дані моніторингу в реальному часі. Наприклад, за допомогою аналізу даних датчиків штучний інтелект може заздалегідь виявити можливі несправності в трансформаторах або обладнанні для виробництва електроенергії в електромережі, завчасно організувати технічне обслуговування та уникнути масштабних відключень електроенергії.
Моніторинг у режимі реального часу та автоматичне попередження: AI може цілодобово відстежувати всі пристрої в мережі в режимі реального часу та негайно подавати сигнал тривоги при виявленні аномалій. Це стосується не лише апаратного стану пристрою, але й його робочих характеристик, наприклад аномальних змін таких параметрів, як температура, тиск і струм. Наприклад, у децентралізованій системі очищення води штучний інтелект може контролювати параметри якості води в режимі реального часу, коли буде виявлено, що забруднюючі речовини перевищують стандарти, обслуговуючий персонал буде негайно повідомлено про очищення.
Розумне технічне обслуговування та оптимізація: AI може динамічно коригувати плани техобслуговування на основі використання та робочого стану обладнання, щоб уникнути надмірного та недостатнього обслуговування. Наприклад, аналізуючи робочі дані вітрових турбін, штучний інтелект може визначити оптимальні цикли технічного обслуговування та заходи з технічного обслуговування, щоб підвищити ефективність виробництва електроенергії та термін служби обладнання.
Розподіл та оптимізація ресурсів: застосування ШІ для розподілу та оптимізації ресурсів може значно підвищити ефективність і продуктивність мережі DePin. Традиційний розподіл ресурсів часто спирається на ручне планування та статичні правила, що важко впоратися зі складними та мінливими реальними ситуаціями. AI може динамічно коригувати стратегії розподілу ресурсів за допомогою аналізу даних і алгоритмів оптимізації для досягнення таких цілей:
Динамічне балансування навантаження: у децентралізованих обчислювальних мережах і мережах зберігання AI може динамічно регулювати розподіл завдань і місця зберігання даних на основі умов навантаження та показників продуктивності вузлів. Наприклад, у розподіленій мережі зберігання AI може зберігати дані з більш високою частотою доступу на вузлах з кращою продуктивністю, одночасно розподіляючи дані з меншою частотою доступу на вузлах з меншим навантаженням, підвищуючи ємність зберігання всієї мережі та швидкість доступу.
Оптимізація енергоефективності: AI може оптимізувати виробництво та використання енергії, аналізуючи дані про споживання енергії та режими роботи обладнання. Наприклад, у розумних мережах штучний інтелект може оптимізувати стратегії запуску та зупинки генеруючих установок і плани розподілу електроенергії на основі звичок користувачів у споживанні електроенергії та потреб у електроенергії, зменшуючи споживання енергії та викиди вуглецю.
Покращене використання ресурсів: AI може максимізувати використання ресурсів за допомогою глибокого навчання та алгоритмів оптимізації. Наприклад, у децентралізованій логістичній мережі штучний інтелект може динамічно коригувати маршрути розподілу та плани розкладу транспортних засобів на основі умов руху в реальному часі, розташування транспортних засобів і потреб у вантажі, підвищуючи ефективність розподілу та знижуючи витрати на логістику.
Аналіз даних і підтримка прийняття рішень
Збір і обробка даних: у мережі децентралізованої фізичної інфраструктури (DePin) дані є одним із основних активів. Різні фізичні пристрої та датчики в мережі DePin продовжуватимуть генерувати велику кількість даних, включаючи показання датчиків, інформацію про стан пристрою, дані мережевого трафіку тощо. Технологія AI демонструє значні переваги в зборі та обробці даних:
Ефективний збір даних: Традиційні методи збору даних можуть зіткнутися з такими проблемами, як розпорошення даних і низька якість даних. Штучний інтелект може збирати високоякісні дані локально на пристрої в режимі реального часу за допомогою інтелектуальних датчиків і периферійних обчислень, а також динамічно регулювати частоту й обсяг збору даних залежно від потреби.
Попередня обробка та очищення даних: необроблені дані часто містять шум, надмірність і відсутні значення. Технологія штучного інтелекту може покращити якість даних завдяки автоматизованому очищенню та попередній обробці даних. Наприклад, алгоритми машинного навчання використовуються для виявлення та виправлення аномальних даних і заповнення відсутніх значень, щоб забезпечити точність і надійність подальшого аналізу.
Обробка даних у реальному часі: мережа DePin потребує обробки та аналізу масивних даних у реальному часі, щоб швидко реагувати на зміни у фізичному світі. Технологія штучного інтелекту, особливо потокова обробка та розподілені обчислювальні структури, робить можливою обробку даних у реальному часі.
Інтелектуальне прийняття рішень і прогнозування: у децентралізованій мережі фізичної інфраструктури (DePin) інтелектуальне прийняття рішень і прогнозування є однією з основних областей застосування ШІ. Технологія штучного інтелекту може реалізувати інтелектуальне прийняття рішень і точне прогнозування складних систем за допомогою глибокого навчання, машинного навчання та прогнозних моделей, а також покращити автономність і швидкість реакції системи:
Глибоке навчання та моделі прогнозування: моделі глибокого навчання здатні обробляти складні нелінійні зв’язки та витягувати приховані шаблони з великомасштабних даних. Наприклад, аналізуючи робочі дані обладнання та дані датчиків за допомогою моделей глибокого навчання, система може ідентифікувати потенційні ознаки несправності, завчасно виконувати профілактичне обслуговування, скорочувати час простою обладнання та підвищувати ефективність виробництва.
Алгоритм оптимізації та планування: Алгоритм оптимізації та планування є ще одним важливим аспектом штучного інтелекту, який реалізує інтелектуальне прийняття рішень у мережі DePin. Шляхом оптимізації розподілу ресурсів і планування рішень штучний інтелект може значно підвищити ефективність системи та знизити експлуатаційні витрати.
безпеки
Моніторинг у реальному часі та виявлення аномалій: у мережах децентралізованої фізичної інфраструктури (DePin) безпека є вирішальним фактором. Технологія штучного інтелекту може оперативно виявляти різні потенційні загрози безпеці та реагувати на них за допомогою моніторингу в реальному часі та виявлення аномалій. Зокрема, система штучного інтелекту може аналізувати мережевий трафік, стан пристрою та поведінку користувача в режимі реального часу, щоб виявити аномальну діяльність. Наприклад, у децентралізованих комунікаційних мережах штучний інтелект може контролювати потік пакетів даних і виявляти ненормальний трафік і зловмисні атаки. Завдяки технології машинного навчання та розпізнавання шаблонів система може швидко ідентифікувати та ізолювати заражені вузли, щоб запобігти подальшому поширенню атак.
Автоматизоване реагування на загрози: ШІ може не тільки виявляти загрози, але й автоматизувати заходи реагування. Традиційні системи безпеки часто покладаються на втручання людини, тоді як системи безпеки, керовані штучним інтелектом, можуть вжити заходів одразу після виявлення загрози, скорочуючи час реакції. Наприклад, у децентралізованій енергетичній мережі, якщо штучний інтелект виявляє ненормальну активність на вузлі, він може автоматично розірвати з’єднання вузла та запустити резервну систему для забезпечення стабільної роботи мережі. Крім того, штучний інтелект може підвищити ефективність і точність виявлення загроз і реагування на них шляхом постійного навчання та оптимізації.
Прогнозне технічне обслуговування та захист: за допомогою аналізу даних і прогнозних моделей штучний інтелект може передбачити потенційні загрози безпеці та збої обладнання та заздалегідь вжити заходів захисту. Наприклад, в інтелектуальних транспортних системах штучний інтелект може аналізувати транспортні потоки та дані про аварії, прогнозувати можливі зони з високою частотою дорожньо-транспортних пригод і заздалегідь вживати екстрених заходів, щоб зменшити ймовірність аварій. Подібним чином у розподіленій мережі зберігання AI може передбачити ризик виходу з ладу вузлів зберігання та завчасно виконувати технічне обслуговування, щоб забезпечити безпеку та доступність даних.
Як DePin змінює ШІ
Переваги застосування DePin в AI
Спільне використання ресурсів і оптимізація: DePin дозволяє спільно використовувати обчислювальні ресурси, ресурси зберігання та дані між різними об’єктами. Це особливо важливо для сценаріїв, де навчання штучного інтелекту та логічний висновок вимагають великої кількості обчислювальних ресурсів і даних. Механізм децентралізованого спільного використання ресурсів може значно знизити експлуатаційні витрати систем ШІ та покращити використання ресурсів.
Конфіденційність і безпека даних: у традиційних централізованих системах ШІ дані часто зберігаються на центральному сервері, що призводить до витоку даних і проблем із конфіденційністю. DePin забезпечує безпеку та конфіденційність даних за допомогою технології розподіленого зберігання та шифрування. Власники даних можуть ділитися даними з моделями штучного інтелекту для розподілених обчислень, зберігаючи право власності на дані.
Підвищена надійність і доступність: завдяки децентралізованій структурі мережі DePin покращує надійність і доступність систем ШІ. Навіть якщо вузол виходить з ладу, система продовжує працювати. Децентралізована інфраструктура знижує ризик поодиноких збоїв і покращує стійкість і стабільність системи.
Прозорий механізм заохочення: економіка токенів у DePin забезпечує прозорий і справедливий механізм заохочення для транзакцій між постачальниками ресурсів і користувачами. Учасники можуть отримати символічні винагороди, надаючи обчислювальні ресурси, ресурси зберігання або дані, утворюючи ефективний цикл.
Потенційні сценарії застосування DePin у ШІ
Розподілене навчання штучного інтелекту: навчання моделі штучного інтелекту вимагає великої кількості обчислювальних ресурсів. Через DePin різні обчислювальні вузли можуть працювати разом, щоб сформувати розподілену навчальну мережу, що значно прискорює навчання. Наприклад, децентралізовані мережі GPU можуть забезпечити підтримку навчання для моделей глибокого навчання.
Граничні обчислення: завдяки популярності пристроїв Інтернету речей (IoT) периферійні обчислення стали важливим напрямком розвитку ШІ. DePin може розподіляти обчислювальні завдання на периферійні пристрої поблизу джерел даних, підвищуючи ефективність обчислення та швидкість відгуку. Наприклад, розумні домашні пристрої можуть використовувати DePin для впровадження локалізованого штучного інтелекту та покращення взаємодії з користувачем.
Ринок даних: продуктивність моделей ШІ залежить від великої кількості високоякісних даних. DePin може побудувати децентралізований ринок даних, дозволяючи постачальникам даних і користувачам проводити операції з даними, забезпечуючи конфіденційність. Завдяки смарт-контрактам процес транзакції даних є прозорим і надійним, забезпечуючи автентичність і цілісність даних.
Децентралізована платформа обслуговування штучного інтелекту: DePin може служити інфраструктурою для забезпечення підтримки децентралізованих платформ обслуговування штучного інтелекту. Наприклад, у децентралізованій платформі служби розпізнавання зображень ШІ користувачі можуть завантажувати зображення, а платформа обробляє та повертає результати через розподілені обчислювальні вузли. Така платформа не тільки підвищує надійність сервісів, але й заохочує розробників постійно оптимізувати алгоритми за допомогою механізму токенів.
Проект AI + DePin
У цьому розділі ми розглянемо кілька проектів DePin, пов’язаних зі штучним інтелектом, зосередившись на децентралізованому сховищі файлів і платформі доступу Filecoin, децентралізованій платформі оренди обчислювальної потужності GPU Io.net і децентралізованій платформі розгортання моделі штучного інтелекту та доступу Bittensor. Ці три, відповідно, відіграють важливу роль у доступі до сховищ даних, навчанні з підтримки обчислювальної потужності та розгортанні та використанні моделей у сфері ШІ.
Filecoin
Filecoin — це децентралізована мережа зберігання, яка використовує технологію блокчейн і економічні моделі криптовалюти для досягнення розподіленого зберігання даних у глобальному масштабі. Розроблений Protocol Labs, Filecoin спрямований на створення відкритого загальнодоступного ринку сховищ, де користувачі можуть купувати простір для зберігання в мережі, сплачуючи токени Filecoin (FIL), або заробляти FIL, надаючи послуги зберігання.
функція
Децентралізоване сховище: Filecoin зберігає дані децентралізованим способом, уникаючи централізованих недоліків традиційного хмарного сховища, таких як окремі точки збою та ризики цензури даних.
Ринок сховища Filecoin визначається попитом і пропозицією. Ціни на сховище та якість послуг динамічно регулюються через механізм вільного ринку. Користувачі можуть вибрати оптимальне рішення для зберігання.
Зберігання, яке можна перевірити: Filecoin забезпечує ефективне зберігання та резервне копіювання даних у постачальника сховища за допомогою таких механізмів, як Proof-of-Spacetime (PoSt) і Proof-of-Replication (PoRep).
Механізм заохочення: за допомогою механізмів майнінгу та винагороди за транзакції Filecoin заохочує учасників мережі надавати послуги зберігання та пошуку, тим самим збільшуючи ємність зберігання та доступність мережі.
Масштабованість: мережа Filecoin підтримує великомасштабне зберігання даних і швидкий доступ за допомогою шардингу та інших технічних засобів, щоб задовольнити попит на величезне зростання даних у майбутньому.
Больові точки вирішені
Високі витрати на зберігання даних: завдяки децентралізованому ринку зберігання даних Filecoin користувачі можуть більш гнучко вибирати постачальників сховищ і зменшувати витрати на зберігання даних.
Питання безпеки та конфіденційності даних: децентралізоване зберігання та технологія шифрування забезпечують конфіденційність і безпеку даних, зменшуючи ризик витоку даних, спричинений централізованим зберіганням.
Надійність зберігання даних: Механізми просторово-часового підтвердження та підтвердження реплікації, надані Filecoin, забезпечують цілісність і можливість перевірки даних під час процесу зберігання, підвищуючи надійність зберігання даних.
Проблеми довіри до традиційних платформ зберігання: Filecoin досягає прозорості зберігання за допомогою технології блокчейн, усуває монополію та маніпуляції даними сторонніми організаціями та підвищує довіру користувачів до послуг зберігання.
цільових користувачів
Постачальник сховища: відповідайте на запити користувачів щодо сховища та заробляйте токени, надаючи платформі доступ до вільного дискового простору. Постачальники сховищ повинні ставити токени, і якщо вони не можуть надати дійсний доказ зберігання, вони будуть оштрафовані та втратять частину ставлених токенів.
Отримання файлів: коли користувачеві потрібно отримати доступ до файлу, отримайте розташування файлу, щоб отримати маркери. Файловим одержувачам не потрібно ставити токени.
Зберігач даних: за допомогою ринкового механізму надішліть ціну, яку ви готові заплатити, а потім надішліть дані до сховища після порівняння. Обидві сторони підписують замовлення на транзакцію та надсилають його в блокчейн.
Користувач даних: Надсилаючи унікальний ідентифікатор файлу та сплачуючи ціну, засіб отримання файлів знайде місце зберігання файлу, відповість на запит на зберігання та надасть дані.
Жетонна економічна система
Обіг токенів FIL: FIL є рідною криптовалютою в мережі Filecoin і використовується для оплати зборів за зберігання, винагород майнерів і проведення транзакцій у мережі. Обіг токенів FIL підтримує нормальну роботу мережі Filecoin.
Винагороди для майнерів сховищ і пошукових майнерів: постачальники сховищ заробляють маркери FIL, надаючи простір для зберігання та послуги пошуку даних. Винагороди майнерів пов’язані з наданим ними простором для зберігання, частотою доступу до даних і їхнім внеском у мережевий консенсус.
Плата за мережу: користувачі повинні платити токени FIL, щоб придбати послуги зберігання та пошуку. Плата визначається співвідношенням попиту та пропозиції на ринку зберігання. Користувачі можуть вільно вибирати відповідних постачальників послуг на ринку.
Випуск токенів та інфляція: Загальна пропозиція Filecoin становить 2 мільярди, і нові токени FIL поступово випускаються через винагороду за майнінг. У міру збільшення кількості майнерів рівень інфляції в мережі буде поступово знижуватися.
Io.net
Io.net — це розподілена обчислювальна платформа GPU, яка забезпечує планування обчислювальної потужності та тимчасове доповнення до ринку шляхом збору та кластеризації неактивної обчислювальної потужності, а не замінює існуючі ресурси хмарних обчислень. Платформа дозволяє постачальникам розгортати підтримуване обладнання для оренди користувачів за допомогою простих команд Docker для задоволення потреб розподілу та обробки завдань. За допомогою моделі розподіленого розподілу обчислювальної потужності io.net сподівається забезпечити ефекти, близькі до платформ хмарних обчислень, при цьому значно знизивши витрати на обслуговування.
функція
Просте розгортання: постачальники можуть легко розгортати апаратне забезпечення за допомогою команд Docker, а користувачі можуть легко орендувати апаратні кластери через платформу, щоб отримати необхідну обчислювальну потужність.
Кластеризована обчислювальна потужність: Завдяки кластеризації незадіяної обчислювальної потужності платформа служить диспетчером і тимчасовим доповненням ринкової обчислювальної потужності, покращуючи використання загальних обчислювальних ресурсів.
Безпечна передача та мережеве зберігання: платформа використовує технологію наскрізного шифрування для забезпечення безпеки даних користувача. У той же час інформація про виконання завдань буде зберігатися в ланцюжку для досягнення прозорого та постійного зберігання журналів.
Моніторинг працездатності вузла: Платформа записує та розкриває стан працездатності кожного вузла, включаючи час роботи в автономному режимі, швидкість мережі та виконання завдань, щоб забезпечити стабільність і надійність системи.
Больові точки вирішені
Недостатня обчислювальна потужність: у зв’язку зі збільшенням кількості великих моделей ринковий попит на обчислювальну потужність GPU, необхідну для навчання, різко зріс. Io.net заповнює цю прогалину обчислювальної потужності, інтегруючи незадіяні приватні ресурси GPU.
Конфіденційність і відповідність: великі постачальники послуг хмарних платформ, такі як AWS і Google Cloud, мають суворі вимоги KYC для користувачів, тоді як io.net дозволяє уникнути проблем із відповідністю завдяки децентралізації, і користувачі можуть вибрати гнучкіше використання ресурсів.
Висока вартість: ціна послуг платформи хмарних обчислень є відносно високою, тоді як io.net значно знижує витрати за рахунок розподіленого розподілу обчислювальної потужності, і в той же час досягає якості обслуговування, близької до хмарних платформ завдяки технології кластеризації.
цільових користувачів
Постачальник обчислювальної потужності: підключайте неактивні графічні процесори до платформи, щоб інші могли використовувати їх. Символічні винагороди можна отримати на основі продуктивності та стабільності наданого обладнання.
Обчислювальні потужні користувачі: орендуйте GPU або кластери GPU, споживаючи токени для подання завдань або навчання великої моделі.
Заставники: Заставники закладають токени платформи для підтримки довгострокової стабільної роботи платформи та отримання заставного доходу від лізингу обладнання, що допомагає покращити рейтинг відмінного обладнання.
Жетонна економічна система
Використання токенів: усі транзакції на платформі використовують власний токен $IO, щоб зменшити транзакції в смарт-контрактах. Користувачі та постачальники можуть платити за допомогою USDC або $IO, але за використання USDC стягується комісія за обслуговування в розмірі 2%.
Загальна пропозиція токенів: максимальна пропозиція в IO становить 800 мільйонів доларів США, 500 мільйонів буде випущено під час запуску, а решта 300 мільйонів буде використано для винагороди постачальників і учасників. Токени будуть поступово випускатися протягом 20 років, починаючи з 8% від загальної кількості в перший рік і зменшуючи на 1,02% щомісяця.
Знищення токенів: частина доходу платформи буде використана для викупу та знищення $IO, з комісіями, включаючи двосторонню комісію за бронювання 0,25% і комісію за обслуговування 2% для платежів USDC.
Розповсюдження токенів: Токени будуть розповсюджені серед початкових інвесторів, інвесторів Серії A, команди, екосистеми та спільноти, а також винагороди постачальників.
Біттенсор (TAO)
Bittensor — це децентралізований одноранговий ринок моделей штучного інтелекту, який має на меті сприяти виробництву та розповсюдженню моделей штучного інтелекту, дозволяючи різним інтелектуальним системам оцінювати та винагороджувати одна одну. За допомогою розподіленої архітектури Bittensor створює ринок, який може постійно виробляти нові моделі та винагороджувати учасників інформаційною цінністю. Платформа надає дослідникам і розробникам платформу для розгортання моделей штучного інтелекту для отримання прибутку;
функція
Розподілений ринок: Bittensor створив децентралізований модельний ринок штучного інтелекту, що дозволяє інженерам і малим системам штучного інтелекту безпосередньо монетизувати свою роботу, порушуючи монополію великих компаній на штучний інтелект.
Стандартизація та модульність: мережа підтримує кілька режимів (таких як текст, зображення, голос), дозволяє різним моделям штучного інтелекту взаємодіяти та обмінюватися знаннями та може бути розширена до складніших мультимодальних систем.
Ранжування системи: кожен вузол ранжується відповідно до його внеску в мережу, включаючи продуктивність вузла у виконанні завдань, оцінку його результатів іншими вузлами та довіру, яку він завоював у мережі. Вузли з вищим рейтингом отримають більшу вагу мережі та винагороди, мотивуючи вузли продовжувати надавати високоякісні послуги на децентралізованому ринку. Цей механізм ранжирування не тільки забезпечує справедливість системи, але й покращує загальну ефективність обчислень і якість моделі мережі.
Больові точки вирішені
Централізація інтелектуального виробництва: поточна екосистема ШІ зосереджена в кількох великих компаніях, що ускладнює монетизацію незалежним розробникам. Bittensor надає незалежним розробникам і невеликим системам штучного інтелекту можливості прямого прибутку через одноранговий децентралізований ринок.
Низький рівень використання обчислювальних ресурсів. Традиційне навчання на моделі штучного інтелекту базується на одному завданні й не може повністю використовувати різноманітні інтелектуальні системи. Bittensor дозволяє різним типам інтелектуальних систем співпрацювати одна з одною для підвищення ефективності використання обчислювальних ресурсів.
цільових користувачів
Оператори вузлів: підключіть обчислювальну потужність і моделі до мережі Bittensor і отримуйте символічні винагороди, беручи участь в обробці завдань і навчанні моделей. Операторами вузлів можуть бути незалежні розробники, невеликі компанії штучного інтелекту або навіть окремі дослідники, які надають високоякісні обчислювальні ресурси та моделі для покращення рейтингу та прибутку в мережі.
Користувачі моделі штучного інтелекту: користувачі, яким потрібні обчислювальні ресурси штучного інтелекту та послуги моделювання, орендують обчислювальну потужність та інтелектуальні моделі в мережі Bittensor, сплачуючи токени. Користувачами можуть бути підприємства, науково-дослідні установи або окремі розробники, які використовують високоякісні моделі в мережі для виконання конкретних завдань, таких як аналіз даних, обґрунтування моделі тощо.
Зацікавлені сторони: користувачі, які володіють токенами Bittensor, підтримують довгострокову стабільну роботу мережі за допомогою стекінгу та отримують винагороди за стейкинг. Зацікавлені сторони можуть не тільки отримати вигоду від інфляції мережі, але й покращити рейтинг вузлів, які вони підтримують за допомогою стейкинга, тим самим опосередковано впливаючи на загальну обчислювальну ефективність і розподіл прибутку мережі.
Жетонна економічна система
Використання токенів: усі транзакції та стимули в мережі Bittensor проводяться за допомогою рідних токенів, що зменшує тертя в процесі транзакцій. Користувачі можуть використовувати токени для оплати обчислювальних ресурсів і модельних послуг, а оператори вузлів заробляють токени, надаючи послуги.
Генерація маркерів: блок створюється кожні 12 секунд і генерується 1 маркер TAO, який розподіляється відповідно до продуктивності підмережі та продуктивності вузлів у ній. Коефіцієнт розподілу токенів: 18% виділяється власникам підмережі, а майнери підмережі та валідатори отримують по 41%. Максимальна пропозиція токена становить 21 мільйон.
Виклики та висновки, з якими зіткнувся ДеПін
DePIN, як нова мережева архітектура, забезпечує децентралізоване управління фізичною інфраструктурою шляхом поєднання технології блокчейн. Це нововведення не тільки вирішує проблеми конфіденційності даних, перерви в обслуговуванні та високі витрати на розширення, з якими стикається традиційна інфраструктура, але також надає учасникам мережі більше контролю та участі за допомогою механізмів заохочення токенів і моделей самоорганізації. Незважаючи на те, що DePIN продемонстрував великий потенціал, він все ще стикається з деякими проблемами.
Масштабованість: проблеми з масштабованістю DePIN виникають через його залежність від децентралізованої природи технології блокчейн. Зі збільшенням кількості користувачів і масштабу мережі обсяг транзакцій у мережі блокчейн також зросте, зокрема, зв’язок між додатками DePIN і фізичним світом вимагає вищих вимог до передачі інформації. Це призведе до довшого часу підтвердження транзакцій і вищих комісій за транзакції, що вплине на загальну ефективність мережі та взаємодію з користувачем.
Взаємодія: екосистема DePIN побудована на кількох блокчейнах, що вимагає від програм DePIN підтримки однорідних або гетерогенних переходів між станами та досягнення повної сумісності з іншими блокчейн-мережами. Однак поточні рішення для сумісності зазвичай обмежуються конкретними екосистемами блокчейну або супроводжуються високими міжланцюжними витратами, що ускладнює повне задоволення потреб DePIN.
Відповідність нормативним вимогам: як частина екосистеми Web 3.0, DePIN стикається з кількома нормативними проблемами. Його децентралізований та анонімний характер ускладнює моніторинг потоків капіталу регуляторним органам, що може призвести до збільшення незаконного збору коштів, пірамідних схем і діяльності з відмивання грошей. Крім того, з точки зору податкового нагляду, через анонімність рахунків уряду важко збирати докази, необхідні для оподаткування, що створює проблему для існуючої податкової системи.
У майбутньому розробка DePIN залежатиме від вирішення цих ключових проблем і, як очікується, відіграватиме важливу роль у широкому діапазоні сценаріїв застосування та змінюватиме операційну модель фізичної інфраструктури.
