Tác giả gốc: PAUL TIMOFEEV
Biên soạn gốc: Shenchao TechFlow
Bài học chính
Tài nguyên máy tính ngày càng trở nên phổ biến với sự phát triển của học máy và học sâu để phát triển AI tổng quát, cả hai đều đòi hỏi khối lượng công việc tính toán lớn. Tuy nhiên, khi các công ty lớn và chính phủ tích lũy các tài nguyên này, các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập hiện phải đối mặt với tình trạng thiếu GPU trên thị trường, dẫn đến chi phí quá cao và/hoặc không thể tiếp cận được tài nguyên.
DePIN điện toán cho phép tạo ra một thị trường phi tập trung cho các tài nguyên máy tính như GPU bằng cách cho phép bất kỳ ai trên thế giới cung cấp nguồn cung cấp nhàn rỗi của họ để đổi lấy phần thưởng bằng tiền. Điều này được thiết kế để giúp những người tiêu dùng GPU chưa được quan tâm có quyền truy cập vào các kênh cung cấp mới để họ có thể nhận được tài nguyên phát triển cần thiết cho khối lượng công việc của mình với chi phí và chi phí chung giảm.
DePIN điện toán vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức kinh tế và kỹ thuật khi cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, một số trong số đó sẽ tự giải quyết theo thời gian, trong khi những thách thức khác sẽ yêu cầu các giải pháp và tối ưu hóa mới.
Máy tính là loại dầu mới
Kể từ Cách mạng Công nghiệp, công nghệ đã thúc đẩy nhân loại tiến lên với tốc độ chưa từng có, ảnh hưởng hoặc biến đổi hoàn toàn gần như mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Máy tính cuối cùng nổi lên như là đỉnh cao của nỗ lực tập thể của các nhà nghiên cứu, học giả và kỹ sư máy tính. Ban đầu được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ số học quy mô lớn được sử dụng trong các hoạt động quân sự tiên tiến, máy tính đã phát triển thành trụ cột của cuộc sống hiện đại. Khi tác động của máy tính đối với nhân loại tiếp tục tăng với tốc độ chưa từng thấy, nhu cầu về những chiếc máy này và tài nguyên điều khiển chúng tiếp tục tăng, vượt xa nguồn cung sẵn có. Ngược lại, điều này đã tạo ra động lực thị trường trong đó hầu hết các nhà phát triển và doanh nghiệp thiếu khả năng tiếp cận các tài nguyên quan trọng, khiến sự phát triển của máy học và trí tuệ nhân tạo tổng hợp—một trong những công nghệ mang tính biến đổi nhất hiện nay—vào tay một số ít người chơi có khả năng đủ kinh phí. Đồng thời, nguồn cung cấp lớn các tài nguyên máy tính nhàn rỗi mang lại cơ hội sinh lời giúp giảm bớt sự mất cân bằng giữa cung và cầu máy tính, làm trầm trọng thêm nhu cầu về cơ chế phối hợp giữa hai bên. Do đó, chúng tôi tin rằng các hệ thống phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain và tài sản kỹ thuật số là rất quan trọng đối với sự phát triển rộng rãi hơn, dân chủ hơn và có trách nhiệm hơn của các sản phẩm và dịch vụ AI tổng quát.
Tài nguyên máy tính
Điện toán có thể được định nghĩa là nhiều hoạt động, ứng dụng hoặc khối lượng công việc khác nhau trong đó máy tính đưa ra đầu ra rõ ràng dựa trên đầu vào nhất định. Cuối cùng, nó đề cập đến sức mạnh tính toán và xử lý của máy tính, tiện ích cốt lõi của những cỗ máy này thúc đẩy nhiều nơi trong thế giới hiện đại, tạo ra doanh thu khổng lồ 1,1 nghìn tỷ USD chỉ trong năm qua.
Tài nguyên máy tính đề cập đến các thành phần phần cứng và phần mềm khác nhau giúp cho việc tính toán và xử lý trở nên khả thi. Khi số lượng ứng dụng và tính năng mà chúng kích hoạt tiếp tục tăng lên, các thành phần này ngày càng trở nên quan trọng và hiện diện ngày càng nhiều trong cuộc sống hàng ngày của mọi người. Điều này đã dẫn đến một cuộc tranh giành giữa các quyền lực nhà nước và doanh nghiệp để tích lũy càng nhiều nguồn tài nguyên này càng tốt như một phương tiện sinh tồn. Điều này được phản ánh qua hiệu suất thị trường của các công ty cung cấp các tài nguyên này (ví dụ: Nvidia, công ty có vốn hóa thị trường đã tăng hơn 3000% trong 5 năm qua).
GPU
GPU là một trong những tài nguyên quan trọng nhất trong điện toán hiệu năng cao hiện đại. Chức năng cốt lõi của GPU là hoạt động như một mạch chuyên dụng giúp tăng tốc khối lượng công việc đồ họa máy tính thông qua xử lý song song. Ban đầu phục vụ ngành công nghiệp trò chơi và PC, GPU đã phát triển để phục vụ nhiều công nghệ mới nổi sẽ định hình thế giới ngày mai (ví dụ: bảng điều khiển và PC, thiết bị di động, điện toán đám mây, Internet of Things). Tuy nhiên, nhu cầu về các tài nguyên này đặc biệt tăng cao do sự gia tăng của máy học và trí tuệ nhân tạo—bằng cách thực hiện các tính toán song song, GPU tăng tốc các hoạt động ML và AI, từ đó tăng sức mạnh xử lý và khả năng của công nghệ thu được.
Sự trỗi dậy của AI
Cốt lõi của AI là cho phép máy tính và máy móc mô phỏng trí thông minh của con người và khả năng giải quyết vấn đề. Các mô hình AI, giống như mạng lưới thần kinh, được tạo thành từ nhiều khối dữ liệu khác nhau. Các mô hình yêu cầu khả năng xử lý để xác định và tìm hiểu mối quan hệ giữa các dữ liệu này, sau đó tham khảo các mối quan hệ này khi tạo đầu ra dựa trên đầu vào nhất định.
Bất chấp niềm tin phổ biến, việc phát triển và sản xuất AI không phải là mới; vào năm 1967, Frank Rosenblatt đã chế tạo Mark 1 Perceptron, chiếc máy tính đầu tiên dựa trên mạng lưới thần kinh có khả năng "học" thông qua thử và sai. Ngoài ra, một lượng lớn nghiên cứu học thuật làm nền tảng cho sự phát triển của AI như chúng ta biết ngày nay đã được xuất bản vào cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, và ngành này đã phát triển kể từ đó.
Ngoài những nỗ lực nghiên cứu và phát triển, các mô hình AI “hẹp” đã được áp dụng trong nhiều ứng dụng mạnh mẽ đang được sử dụng ngày nay. Ví dụ bao gồm các thuật toán truyền thông xã hội như Siri của Apple và Alexa của Amazon, các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh, v.v. Đáng chú ý, sự trỗi dậy của deep learning đã làm thay đổi sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AGI). Các thuật toán học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh lớn hơn hoặc "sâu hơn" so với các ứng dụng học máy, như một giải pháp thay thế có khả năng mở rộng và hiệu quả hơn. Các mô hình AI sáng tạo “mã hóa cách trình bày đơn giản hóa dữ liệu đào tạo của chúng và tham chiếu đến dữ liệu đó để tạo ra các kết quả đầu ra mới tương tự nhưng không giống nhau”.
Học sâu cho phép các nhà phát triển mở rộng các mô hình AI tổng quát sang hình ảnh, lời nói và các loại dữ liệu phức tạp khác, đồng thời các ứng dụng mang tính bước ngoặt như ChatGPT, đã lập kỷ lục về tốc độ tăng trưởng người dùng nhanh nhất trong thời hiện đại, chỉ là một vài trong số những điều có thể thực hiện được với AI tổng quát và học sâu.
Với suy nghĩ này, không có gì ngạc nhiên khi việc phát triển AI tổng quát liên quan đến nhiều khối lượng công việc tính toán chuyên sâu đòi hỏi lượng sức mạnh xử lý và sức mạnh tính toán đáng kể.
Dựa trên ba yêu cầu ứng dụng deep learning, việc phát triển ứng dụng AI bị giới hạn bởi một số khối lượng công việc chính;
Đào tạo - Mô hình phải xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm hiểu cách phản hồi với các đầu vào nhất định.
Điều chỉnh - Mô hình trải qua một loạt các quy trình lặp đi lặp lại trong đó các siêu tham số khác nhau được điều chỉnh và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất và chất lượng.
Mô phỏng - Một số mô hình, chẳng hạn như thuật toán học tăng cường, trải qua một loạt mô phỏng để thử nghiệm trước khi triển khai.
Tính toán khủng hoảng: cầu vượt cung
Trong vài thập kỷ qua, nhiều tiến bộ công nghệ đã thúc đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý tăng vọt chưa từng thấy. Kết quả là, nhu cầu về tài nguyên máy tính như GPU ngày nay vượt xa nguồn cung sẵn có, tạo ra nút thắt trong quá trình phát triển AI và sẽ chỉ tiếp tục gia tăng nếu không có giải pháp hiệu quả.
Những hạn chế lớn hơn về nguồn cung được hỗ trợ thêm bởi số lượng lớn các công ty mua GPU ngoài nhu cầu thực tế của họ, vừa là lợi thế cạnh tranh vừa là phương tiện tồn tại trong nền kinh tế toàn cầu hiện đại. Các nhà cung cấp máy tính thường sử dụng các cấu trúc hợp đồng yêu cầu cam kết vốn dài hạn, cung cấp cho khách hàng nhiều nguồn cung hơn nhu cầu của họ.
Nghiên cứu của Epoch cho thấy tổng số bản phát hành mô hình AI chuyên sâu về điện toán đang tăng nhanh, cho thấy các yêu cầu về tài nguyên thúc đẩy các công nghệ này sẽ tiếp tục tăng nhanh.
Khi độ phức tạp của các mô hình AI tiếp tục tăng lên, nhu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý của các nhà phát triển ứng dụng cũng tăng theo. Đổi lại, hiệu suất GPU và tính khả dụng tiếp theo của nó sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng. Điều này đã bắt đầu xảy ra do nhu cầu ngày càng tăng về GPU cao cấp, chẳng hạn như GPU do Nvidia sản xuất, vốn coi GPU là "kim loại đất hiếm" hay "vàng" của ngành công nghiệp AI.
Việc thương mại hóa nhanh chóng AI có nguy cơ trao quyền kiểm soát cho một số gã khổng lồ công nghệ, tương tự như ngành truyền thông xã hội ngày nay, làm dấy lên mối lo ngại về nền tảng đạo đức của những mô hình này. Một ví dụ nổi tiếng là cuộc tranh cãi gần đây xung quanh Google Gemini. Mặc dù nhiều phản ứng kỳ lạ của nó đối với nhiều lời nhắc khác nhau không gây nguy hiểm thực sự vào thời điểm đó, nhưng vụ việc đã cho thấy những rủi ro cố hữu của việc một số ít công ty thống trị và kiểm soát việc phát triển AI.
Các công ty khởi nghiệp công nghệ ngày nay phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng trong việc có được tài nguyên máy tính để hỗ trợ các mô hình AI của họ. Các ứng dụng này thực hiện nhiều quy trình tính toán chuyên sâu trước khi triển khai mô hình. Đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn, việc tích lũy số lượng lớn GPU là một nỗ lực phần lớn không bền vững và các dịch vụ điện toán đám mây truyền thống như AWS hoặc Google Cloud, tuy mang lại trải nghiệm liền mạch và thuận tiện cho nhà phát triển, nhưng lại có năng lực hạn chế. . Cuối cùng, không phải ai cũng có thể huy động được 7 nghìn tỷ USD để trang trải chi phí phần cứng của mình.
Vậy lý do là gì?
Nvidia đã ước tính rằng có hơn 40 nghìn công ty trên khắp thế giới sử dụng GPU cho AI và điện toán tăng tốc, đồng thời cộng đồng nhà phát triển lên tới hơn 4 triệu người. Trong tương lai, thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 515 tỷ USD vào năm 2023 lên 2,74 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 20,4%. Đồng thời, thị trường GPU dự kiến sẽ đạt 400 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 25%.
Tuy nhiên, trước cuộc cách mạng AI, sự mất cân bằng ngày càng tăng giữa cung và cầu về tài nguyên máy tính có thể tạo ra một tương lai khá không tưởng, trong đó một số ít gã khổng lồ được tài trợ tốt sẽ thống trị tập trung sự phát triển của các công nghệ biến đổi. Do đó, chúng tôi tin rằng mọi con đường đều dẫn đến các giải pháp thay thế phi tập trung nhằm giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu của các nhà phát triển AI và nguồn lực sẵn có.
Vai trò của DePIN
DePIN là gì?
DePIN là thuật ngữ do nhóm nghiên cứu của Messari đặt ra và là viết tắt của Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Cụ thể, phân quyền có nghĩa là không có một thực thể nào thu lợi nhuận và hạn chế quyền truy cập. Cơ sở hạ tầng vật chất đề cập đến các nguồn lực vật chất được sử dụng trong “đời sống thực”. Mạng đề cập đến một nhóm các tác nhân phối hợp làm việc để đạt được mục tiêu hoặc bộ mục tiêu đã xác định trước. Ngày nay, tổng vốn hóa thị trường của DePIN là khoảng 28,3 tỷ USD.
Cốt lõi của DePIN là mạng lưới các nút toàn cầu kết nối các tài nguyên cơ sở hạ tầng vật lý với blockchain nhằm tạo ra một thị trường phi tập trung kết nối người mua và nhà cung cấp tài nguyên, nơi bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà cung cấp và được trả tiền cho các dịch vụ của họ và đóng góp giá trị cho mạng. Trong trường hợp này, một trung gian trung tâm giới hạn quyền truy cập vào mạng thông qua các phương tiện pháp lý và quy định khác nhau cũng như phí dịch vụ được thay thế bằng một giao thức phi tập trung bao gồm các hợp đồng thông minh và mã, được quản lý bởi chủ sở hữu mã thông báo tương ứng.
Giá trị của DePIN là chúng cung cấp giải pháp thay thế phi tập trung, dễ tiếp cận, chi phí thấp và có thể mở rộng cho các nhà cung cấp dịch vụ và mạng tài nguyên truyền thống. Chúng cho phép các thị trường phi tập trung phục vụ các mục tiêu cuối cùng cụ thể; chi phí của hàng hóa và dịch vụ được xác định bởi động lực thị trường và bất kỳ ai cũng có thể tham gia bất kỳ lúc nào, do đó giảm chi phí đơn vị một cách tự nhiên do tăng số lượng nhà cung cấp và giảm thiểu tỷ suất lợi nhuận.
Việc sử dụng blockchain cho phép DePIN xây dựng các hệ thống khuyến khích kinh tế tiền điện tử giúp đảm bảo những người tham gia mạng được đền bù xứng đáng cho dịch vụ của họ, biến các nhà cung cấp giá trị quan trọng thành các bên liên quan. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hiệu ứng mạng đạt được bằng cách chuyển đổi các mạng cá nhân nhỏ thành các hệ thống lớn hơn, hiệu quả hơn là chìa khóa để hiện thực hóa nhiều lợi ích của DePIN. Ngoài ra, mặc dù phần thưởng mã thông báo đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ cho cơ chế triển khai mạng, nhưng việc thiết lập các biện pháp khuyến khích bền vững để hỗ trợ giữ chân người dùng và áp dụng lâu dài vẫn là một thách thức chính trong không gian DePIN rộng lớn hơn.
DePIN hoạt động như thế nào?
Để hiểu rõ hơn giá trị của DePIN trong việc hỗ trợ thị trường máy tính phi tập trung, điều quan trọng là phải nhận ra các thành phần cấu trúc khác nhau có liên quan và cách chúng phối hợp với nhau để tạo thành mạng tài nguyên phi tập trung. Hãy xem xét cấu trúc và người chơi của DePIN.
giao thức
Một giao thức phi tập trung, một tập hợp các hợp đồng thông minh được xây dựng dựa trên mạng blockchain “lớp cơ sở” cơ bản, được sử dụng để tạo điều kiện thuận lợi cho các tương tác không tin cậy giữa những người tham gia mạng. Lý tưởng nhất là một giao thức nên được quản lý bởi một nhóm đa dạng các bên liên quan, những người cam kết tích cực đóng góp cho sự thành công lâu dài của mạng. Sau đó, các bên liên quan này sử dụng phần token giao thức của họ để bỏ phiếu về những thay đổi và phát triển được đề xuất trong DePIN. Do việc điều phối thành công mạng phân tán bản thân nó đã là một thách thức lớn nên nhóm nòng cốt thường giữ quyền thực hiện những thay đổi này ban đầu và sau đó chuyển giao quyền lực cho một tổ chức tự trị phi tập trung (DAO).
người tham gia mạng
Người dùng cuối của mạng tài nguyên là những người tham gia có giá trị nhất và có thể được phân loại dựa trên chức năng của họ.
Nhà cung cấp: Một cá nhân hoặc tổ chức cung cấp tài nguyên cho mạng để đổi lấy phần thưởng bằng tiền được trả bằng mã thông báo gốc DePIN. Các nhà cung cấp “kết nối” với mạng thông qua các giao thức gốc blockchain, có thể thực thi quy trình trên chuỗi được đưa vào danh sách trắng hoặc quy trình không được phép. Bằng cách nhận mã thông báo, các nhà cung cấp có được cổ phần trong mạng, tương tự như các bên liên quan trong bối cảnh sở hữu vốn cổ phần, cho phép họ bỏ phiếu cho các đề xuất và sự phát triển khác nhau trong mạng, chẳng hạn như những đề xuất mà họ cảm thấy sẽ giúp thúc đẩy nhu cầu và đề xuất mạng, từ đó. tạo ra giá token cao hơn theo thời gian. Tất nhiên, các nhà cung cấp nhận được token cũng có thể sử dụng DePIN như một hình thức thu nhập thụ động và bán chúng sau khi nhận được token.
Người tiêu dùng: Đây là những cá nhân hoặc tổ chức tích cực tìm kiếm tài nguyên do DePIN cung cấp, chẳng hạn như các công ty khởi nghiệp AI đang tìm kiếm GPU, đại diện cho phía cầu của phương trình kinh tế. Nếu có những lợi ích thực sự khi sử dụng DePIN so với các lựa chọn thay thế truyền thống (chẳng hạn như chi phí thấp hơn và yêu cầu về chi phí chung), người tiêu dùng sẽ bị thu hút bởi việc sử dụng DePIN, do đó đại diện cho nhu cầu tự nhiên đối với mạng. DePIN thường yêu cầu người tiêu dùng thanh toán tài nguyên bằng mã thông báo gốc của họ để tạo ra giá trị và duy trì dòng tiền ổn định.
nguồn
DePIN có thể phục vụ các thị trường khác nhau và áp dụng các mô hình kinh doanh khác nhau để phân bổ nguồn lực. Blockworks cung cấp một khuôn khổ tốt: DePIN phần cứng tùy chỉnh, cung cấp phần cứng độc quyền chuyên dụng để phân phối cho các nhà cung cấp; DePIN phần cứng hàng hóa, cho phép phân phối các tài nguyên nhàn rỗi hiện có, bao gồm nhưng không giới hạn ở tính toán, lưu trữ và băng thông.
Mô hình kinh tế
Trong một DePIN hoạt động lý tưởng, giá trị đến từ doanh thu mà người tiêu dùng trả cho các nguồn lực của nhà cung cấp. Nhu cầu về mạng tiếp tục đồng nghĩa với việc tiếp tục có nhu cầu về mã thông báo gốc, điều này phù hợp với các ưu đãi kinh tế dành cho nhà cung cấp và chủ sở hữu mã thông báo. Tạo ra nhu cầu hữu cơ bền vững trong giai đoạn đầu là một thách thức đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp, đó là lý do tại sao DePIN sẽ cung cấp các ưu đãi mã thông báo lạm phát để khuyến khích các nhà cung cấp sớm và hướng dẫn việc cung cấp mạng như một cách để tạo ra nhu cầu và do đó là phương tiện cung cấp hữu cơ hơn. Điều này tương tự như cách các công ty đầu tư mạo hiểm trợ cấp phí hành khách trong giai đoạn đầu của Uber để xây dựng cơ sở khách hàng ban đầu nhằm thu hút hơn nữa các tài xế và nâng cao hiệu ứng mạng lưới của mình.
DePIN cần quản lý các ưu đãi mã thông báo một cách chiến lược nhất có thể vì chúng đóng vai trò quan trọng trong thành công chung của mạng. Khi nhu cầu và doanh thu mạng tăng lên, việc phát hành mã thông báo sẽ giảm. Thay vào đó, khi nhu cầu và doanh thu giảm, việc phát hành token lại nên được sử dụng để khuyến khích nguồn cung.
Để minh họa thêm về mạng DePIN thành công trông như thế nào, hãy xem xét “bánh đà DePIN”, một vòng phản hồi tích cực hướng dẫn DePIN. Tóm tắt như sau:
DePIN phân phối phần thưởng mã thông báo lạm phát để khuyến khích các nhà cung cấp đóng góp tài nguyên cho mạng và thiết lập mức cung cấp cơ bản có sẵn để tiêu dùng.
Giả sử rằng số lượng nhà cung cấp bắt đầu tăng lên, động lực cạnh tranh bắt đầu phát triển trong mạng lưới, làm tăng chất lượng tổng thể của hàng hóa và dịch vụ do mạng lưới cung cấp cho đến khi nó cung cấp dịch vụ vượt trội so với các giải pháp thị trường hiện có, từ đó đạt được lợi thế cạnh tranh. Điều này có nghĩa là các hệ thống phi tập trung vượt qua các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, đây không phải là một điều dễ dàng.
Nhu cầu tự nhiên về DePIN bắt đầu hình thành, mang lại cho các nhà cung cấp dòng tiền hợp pháp. Điều này mang đến cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư và nhà cung cấp, tiếp tục thúc đẩy nhu cầu mạng và do đó thúc đẩy giá token.
Sự tăng trưởng của giá token làm tăng doanh thu của nhà cung cấp, thu hút nhiều nhà cung cấp hơn và khởi động lại bánh đà.
Khung này đưa ra một chiến lược tăng trưởng hấp dẫn, mặc dù điều quan trọng cần lưu ý là nó chủ yếu mang tính lý thuyết và giả định tính hấp dẫn cạnh tranh liên tục của các nguồn lực do mạng lưới cung cấp.
Tính toán DePIN
Thị trường điện toán phi tập trung là một phần của phong trào rộng lớn hơn được gọi là “nền kinh tế chia sẻ”, một hệ thống kinh tế ngang hàng dựa trên việc người tiêu dùng chia sẻ hàng hóa và dịch vụ trực tiếp với người tiêu dùng khác thông qua nền tảng trực tuyến. Mô hình này được tiên phong bởi các công ty như eBay, hiện do các công ty như Airbnb và Uber thống trị, và cuối cùng sắp bị phá vỡ khi thế hệ công nghệ biến đổi tiếp theo càn quét thị trường toàn cầu. Nền kinh tế chia sẻ trị giá 150 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên gần 800 tỷ USD vào năm 2031, minh họa cho các xu hướng rộng hơn trong hành vi của người tiêu dùng mà từ đó chúng tôi tin rằng DePIN sẽ được hưởng lợi và đóng vai trò quan trọng.
Cơ bản
DePIN điện toán là các mạng ngang hàng kết nối nhà cung cấp và người mua thông qua một thị trường phi tập trung để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân bổ tài nguyên máy tính. Điểm khác biệt chính của các mạng này là sự tập trung của chúng vào tài nguyên phần cứng hàng hóa, vốn đã nằm trong tay nhiều người ngày nay. Như chúng ta đã thảo luận, sự xuất hiện của deep learning và AI tổng quát đã dẫn đến nhu cầu về sức mạnh xử lý tăng vọt do khối lượng công việc sử dụng nhiều tài nguyên của chúng, tạo ra nút thắt cổ chai cho việc phát triển AI để truy cập các tài nguyên quan trọng. Nói một cách đơn giản, thị trường điện toán phi tập trung nhằm mục đích giảm bớt những tắc nghẽn này bằng cách tạo ra một luồng cung cấp mới—một luồng trải dài trên toàn cầu và bất kỳ ai cũng có thể tham gia.
Khi tính toán DePIN, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể cho mượn tài nguyên nhàn rỗi của mình bất kỳ lúc nào và nhận được khoản bồi thường phù hợp. Đồng thời, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể truy cập các tài nguyên cần thiết từ mạng không cần cấp phép toàn cầu với chi phí thấp hơn và tính linh hoạt cao hơn các sản phẩm thị trường hiện có. Do đó, chúng ta có thể mô tả các tác nhân trong việc tính toán DePIN thông qua khuôn khổ kinh tế đơn giản:
Bên cung: Một cá nhân hoặc tổ chức sở hữu tài nguyên máy tính và sẵn sàng cho mượn hoặc bán tài nguyên máy tính của họ để đổi lấy trợ cấp.
Bên cầu: Một cá nhân hoặc tổ chức cần tài nguyên máy tính và sẵn sàng trả giá cho nó.
Ưu điểm chính của việc tính toán DePIN
DePIN điện toán mang lại nhiều lợi thế khiến nó trở thành một giải pháp thay thế hấp dẫn cho các thị trường và nhà cung cấp dịch vụ tập trung. Đầu tiên, việc cho phép tham gia thị trường xuyên biên giới không cần xin phép sẽ mở ra một nguồn cung mới, tăng lượng tài nguyên quan trọng cần thiết cho khối lượng công việc đòi hỏi nhiều tính toán. Tính toán DePIN tập trung vào các tài nguyên phần cứng mà hầu hết mọi người đều đã sở hữu—bất kỳ ai có PC chơi game đều có sẵn GPU cho thuê. Điều này mở rộng nhóm nhà phát triển và nhóm có thể tham gia xây dựng thế hệ hàng hóa và dịch vụ tiếp theo, mang lại lợi ích cho nhiều người hơn trên khắp thế giới.
Nhìn xa hơn, cơ sở hạ tầng blockchain hỗ trợ DePIN cung cấp một phương thức thanh toán hiệu quả và có thể mở rộng để tạo điều kiện thuận lợi cho các khoản thanh toán vi mô cần thiết cho các giao dịch ngang hàng. Tài sản tài chính gốc tiền điện tử (mã thông báo) cung cấp một đơn vị giá trị chung mà các tác nhân bên cầu sử dụng để thanh toán cho nhà cung cấp, điều chỉnh các khuyến khích kinh tế thông qua cơ chế phân phối phù hợp với nền kinh tế ngày càng toàn cầu hóa ngày nay. Đề cập đến bánh đà DePIN mà chúng tôi đã xây dựng trước đó, việc quản lý các biện pháp khuyến khích kinh tế một cách chiến lược có thể rất có lợi trong việc tăng hiệu ứng mạng lưới của DePIN (cả về phía cung và cầu), từ đó làm tăng sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp. Động lực này giúp giảm chi phí đơn vị đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững cho DePIN mà từ đó các nhà cung cấp có thể hưởng lợi với tư cách là chủ sở hữu mã thông báo và nhà cung cấp giá trị chính.
DePIN tương tự như các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây ở trải nghiệm người dùng linh hoạt mà họ mong muốn cung cấp, nơi tài nguyên có thể được truy cập và thanh toán theo yêu cầu. Theo dự đoán của Grandview Research, quy mô thị trường điện toán đám mây toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 21,2%, đạt hơn 2,4 nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, chứng tỏ tính khả thi của mô hình kinh doanh như vậy trong bối cảnh sự tăng trưởng trong tương lai về nhu cầu tài nguyên máy tính. Nền tảng điện toán đám mây hiện đại sử dụng các máy chủ trung tâm để xử lý tất cả thông tin liên lạc giữa thiết bị khách và máy chủ, tạo ra một điểm lỗi duy nhất trong hoạt động của chúng. Tuy nhiên, việc được xây dựng trên blockchain cho phép DePIN có khả năng chống kiểm duyệt và khả năng phục hồi cao hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống. Việc tấn công một tổ chức hoặc thực thể (chẳng hạn như nhà cung cấp dịch vụ đám mây trung tâm) có thể xâm phạm toàn bộ mạng lưới tài nguyên cơ bản và DePIN được thiết kế để chống lại những sự cố như vậy thông qua tính chất phân tán của chúng. Đầu tiên, bản thân blockchain là một mạng lưới phân phối toàn cầu gồm các nút riêng được thiết kế để chống lại quyền lực mạng tập trung. Ngoài ra, tính toán DePIN cho phép tham gia mạng không cần cấp phép, vượt qua các rào cản pháp lý và quy định. Tùy thuộc vào bản chất của việc phân phối mã thông báo, DePIN có thể sử dụng quy trình bỏ phiếu công bằng để bỏ phiếu về những thay đổi và phát triển được đề xuất đối với giao thức, loại bỏ khả năng một thực thể duy nhất đột ngột đóng cửa toàn bộ mạng.
Tình trạng tính toán DePIN hiện nay
Mạng kết xuất
Mạng kết xuất là một DePIN điện toán kết nối người mua và người bán GPU thông qua thị trường điện toán phi tập trung, với các giao dịch được thực hiện thông qua mã thông báo gốc của họ. Thị trường GPU của Render có sự tham gia của hai bên chính - những người sáng tạo đang tìm kiếm quyền truy cập vào sức mạnh xử lý và những người vận hành nút, những người cho người sáng tạo thuê GPU nhàn rỗi để đổi lấy khoản bồi thường bằng mã thông báo Kết xuất cục bộ. Các nhà khai thác nút được xếp hạng dựa trên hệ thống danh tiếng và người sáng tạo có thể chọn GPU từ hệ thống định giá nhiều tầng. Thuật toán đồng thuận Proof-of-Render (POR) điều phối các hoạt động, trong đó các nhà khai thác nút cam kết tài nguyên máy tính (GPU) của họ để xử lý các tác vụ, cụ thể là công việc kết xuất đồ họa. Sau khi hoàn thành một nhiệm vụ, thuật toán POR cập nhật trạng thái của người vận hành nút, bao gồm những thay đổi về điểm danh tiếng dựa trên chất lượng nhiệm vụ. Cơ sở hạ tầng chuỗi khối của Render tạo điều kiện thuận lợi cho các khoản thanh toán cho công việc, cung cấp quy trình thanh toán minh bạch và hiệu quả cho nhà cung cấp và người mua giao dịch qua mã thông báo mạng.
Mạng kết xuất ban đầu được Jules Urbach hình thành vào năm 2009. Mạng này đã trực tuyến trên Ethereum (RNDR) vào tháng 9 năm 2020 và được chuyển sang Solana (RENDER) khoảng ba năm sau đó để cải thiện hiệu suất mạng và giảm chi phí vận hành.
Tính đến thời điểm viết bài này, Mạng kết xuất đã xử lý tới 33 triệu tác vụ (về số khung được kết xuất) và tổng số nút đã tăng lên 5.600 kể từ khi thành lập. Khoảng 60 nghìn RENDER đã bị phá hủy, một quá trình xảy ra trong quá trình phân phối tín dụng công việc cho các nhà khai thác nút.
Mạng IO
IoT đang triển khai mạng GPU phi tập trung trên Solana để đóng vai trò là lớp phối hợp giữa một lượng lớn tài nguyên điện toán nhàn rỗi và các cá nhân cũng như tổ chức cần sức mạnh xử lý do các tài nguyên đó cung cấp. Điểm bán hàng độc đáo của Io Net là thay vì cạnh tranh trực tiếp với các DePIN khác trên thị trường, nó tổng hợp GPU từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm trung tâm dữ liệu, công cụ khai thác và các DePIN khác như Mạng kết xuất và Filecoin, đồng thời tận dụng DePIN độc quyền— — Internet-of-GPU (IoG) để điều phối hoạt động và điều chỉnh các ưu đãi của người tham gia thị trường. Khách hàng của IO Net có thể tùy chỉnh cụm khối lượng công việc của họ trên IO Cloud bằng cách chọn loại bộ xử lý, vị trí, tốc độ liên lạc, mức độ tuân thủ và giờ dịch vụ. Thay vào đó, bất kỳ ai có mẫu GPU được hỗ trợ (RAM 12 GB, SSD 256 GB) đều có thể tham gia với tư cách là Nhân viên IO, cho mạng lưới mượn tài nguyên máy tính nhàn rỗi của họ. Mặc dù các khoản thanh toán cho các dịch vụ hiện được thanh toán bằng tiền pháp định và USDC, mạng cũng sẽ sớm hỗ trợ thanh toán bằng token $IO gốc. Giá của một tài nguyên được xác định bởi cung và cầu cũng như các thông số kỹ thuật GPU và thuật toán cấu hình khác nhau. Mục tiêu cuối cùng của IoT là trở thành thị trường GPU được lựa chọn bằng cách cung cấp chi phí thấp hơn và chất lượng dịch vụ cao hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện đại.
Kiến trúc IO nhiều lớp có thể được ánh xạ như sau:
Lớp giao diện người dùng - bao gồm trang web công cộng, khu vực khách hàng và khu vực công nhân.
Lớp bảo mật - Lớp này bao gồm tường lửa để bảo vệ mạng, dịch vụ xác thực để xác minh người dùng và dịch vụ ghi nhật ký để theo dõi các hoạt động.
Lớp API - Lớp này đóng vai trò là lớp giao tiếp và bao gồm API công khai (cho trang web), API riêng tư (dành cho nhân viên) và API nội bộ (để quản lý cụm, phân tích và báo cáo giám sát).
Lớp phụ trợ - Lớp phụ trợ quản lý Công nhân, hoạt động cụm/GPU, tương tác với khách hàng, giám sát thanh toán và sử dụng, phân tích và tự động mở rộng quy mô.
Lớp cơ sở dữ liệu - Lớp này là kho lưu trữ dữ liệu của hệ thống, sử dụng bộ lưu trữ chính (đối với dữ liệu có cấu trúc) và bộ đệm (đối với dữ liệu tạm thời được truy cập thường xuyên).
Lớp môi giới tin nhắn và lớp tác vụ - Lớp này tạo điều kiện cho việc quản lý tác vụ và liên lạc không đồng bộ.
Lớp cơ sở hạ tầng - Lớp này chứa nhóm GPU, công cụ điều phối và quản lý việc triển khai tác vụ.
Thống kê hiện tại/Lộ trình
Theo văn bản này:
Tổng doanh thu mạng - 1,08 triệu USD
Tổng số giờ tính toán - 837,6 nghìn giờ
Tổng số GPU sẵn sàng cho cụm - 20,4K
Tổng số CPU sẵn sàng cho cụm - 5,6k
Tổng số giao dịch trên chuỗi - 1,67 m
Tổng số suy luận - 335,7 k
Tổng số cụm đã tạo - 15,1k
(Dữ liệu đến từ Io Net explorer)
Họ sẽ đi
Aethir là một DePIN điện toán đám mây nhằm thúc đẩy việc chia sẻ tài nguyên điện toán hiệu suất cao trong các lĩnh vực và ứng dụng chuyên sâu về điện toán. Nó thúc đẩy việc tổng hợp tài nguyên để đạt được sự phân bổ GPU toàn cầu với chi phí giảm đáng kể và cho phép quyền sở hữu phi tập trung thông qua quyền sở hữu tài nguyên được phân phối. Aethir được thiết kế cho khối lượng công việc hiệu suất cao và phù hợp với các ngành như chơi game cũng như đào tạo và suy luận mô hình AI. Bằng cách hợp nhất các cụm GPU thành một mạng duy nhất, Aethir được thiết kế để tăng kích thước cụm, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể và độ tin cậy của các dịch vụ được cung cấp trên mạng của mình.
Mạng Aethir là một nền kinh tế phi tập trung bao gồm các thợ mỏ, nhà phát triển, người dùng, chủ sở hữu token và Aethir DAO. Ba vai trò chính đảm bảo hoạt động mạng thành công là vùng chứa, người lập chỉ mục và người kiểm tra. Bộ chứa là các nút cốt lõi của mạng, thực hiện các hoạt động quan trọng nhằm duy trì sự sống động của mạng, bao gồm xác thực các giao dịch và hiển thị nội dung kỹ thuật số trong thời gian thực. Người kiểm tra đóng vai trò là nhân viên đảm bảo chất lượng, liên tục giám sát hiệu suất của container và chất lượng dịch vụ để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy và hiệu quả cho người tiêu dùng GPU. Trình lập chỉ mục hoạt động như một công cụ so khớp giữa người dùng và vùng chứa tốt nhất hiện có. Nền tảng của cấu trúc này là chuỗi khối Arbitrum Lớp 2, cung cấp lớp thanh toán phi tập trung để thanh toán hàng hóa và dịch vụ bằng mã thông báo $ATH gốc trên mạng Aethir.
Kết xuất bằng chứng
Các nút trong mạng Aethir có hai chức năng chính - hiển thị bằng chứng về năng lực, trong đó một tập hợp các nút công nhân này được chọn ngẫu nhiên cứ sau 15 phút để xác thực các giao dịch và hiển thị bằng chứng công việc, theo dõi chặt chẽ hiệu suất mạng để đảm bảo người dùng nhận được kết quả tốt nhất có thể; dịch vụ, theo Điều chỉnh nguồn lực theo nhu cầu và địa lý. Phần thưởng của thợ mỏ được phân phối cho những người tham gia chạy các nút trên mạng Aethir, được tính bằng giá trị tài nguyên máy tính mà họ cho mượn và được thanh toán bằng mã thông báo $ATH địa phương.
Và em bé
Nosana là mạng GPU phi tập trung được xây dựng trên Solana. Nosana cho phép mọi người đóng góp tài nguyên máy tính nhàn rỗi và nhận phần thưởng dưới dạng token $NOS. DePIN tạo điều kiện phân bổ GPU hiệu quả về mặt chi phí, có thể được sử dụng để chạy khối lượng công việc AI phức tạp mà không cần sử dụng các giải pháp đám mây truyền thống. Bất kỳ ai cũng có thể cho mượn GPU nhàn rỗi của mình để chạy nút Nosana và nhận phần thưởng mã thông báo tỷ lệ thuận với sức mạnh GPU mà họ cung cấp cho mạng.
Mạng kết nối hai bên phân bổ tài nguyên máy tính: người dùng tìm kiếm quyền truy cập vào tài nguyên máy tính và nhà khai thác nút cung cấp tài nguyên máy tính. Các quyết định và nâng cấp giao thức quan trọng được chủ sở hữu mã thông báo NOS bỏ phiếu và do Nosana DAO quản lý.
Nosana có lộ trình mở rộng cho các kế hoạch tương lai của mình - Galactica (v1.0 - 2024 H1/2H) sẽ ra mắt mạng chính, phát hành CLI và SDK, đồng thời tập trung vào việc mở rộng mạng bằng các nút vùng chứa trên GPU tiêu dùng. Triangulum (v1.X - 2H24) sẽ tích hợp các giao thức và trình kết nối máy học chính như PyTorch, HuggingFace và TensorFlow. Whirlpool (v1.X - nửa đầu năm 2025) sẽ mở rộng hỗ trợ cho nhiều GPU khác nhau từ AMD, Intel và Apple Silicon. Mũ rộng vành (v1.
Akash
Mạng Akash là mạng bằng chứng cổ phần mã nguồn mở được xây dựng trên Cosmos SDK, cho phép mọi người tham gia và đóng góp mà không cần được phép, tạo ra một thị trường điện toán đám mây phi tập trung. Mã thông báo $AKT được sử dụng để đảm bảo an ninh mạng, tạo điều kiện thanh toán tài nguyên và điều phối hành vi kinh tế giữa những người tham gia mạng. Mạng Akash bao gồm một số thành phần chính:
Lớp blockchain sử dụng Tendermint Core và Cosmos SDK để cung cấp sự đồng thuận.
Lớp ứng dụng quản lý việc triển khai và phân bổ tài nguyên.
Lớp nhà cung cấp quản lý tài nguyên, đặt giá thầu và triển khai ứng dụng người dùng.
Lớp người dùng cho phép người dùng tương tác với mạng Akash, quản lý tài nguyên và theo dõi trạng thái ứng dụng bằng CLI, bảng điều khiển và trang tổng quan.
Mạng ban đầu tập trung vào các dịch vụ lưu trữ và cho thuê CPU. Khi nhu cầu về khối lượng công việc suy luận và đào tạo AI tăng lên, mạng đã mở rộng các dịch vụ của mình để bao gồm cho thuê và phân bổ GPU, đáp ứng những nhu cầu này thông qua nền tảng AkashML. AkashML sử dụng hệ thống "đấu giá ngược" trong đó khách hàng (được gọi là người thuê) gửi giá GPU mong muốn của họ và các nhà cung cấp máy tính (được gọi là nhà cung cấp) cạnh tranh để cung cấp GPU được yêu cầu.
Tính đến thời điểm viết bài này, chuỗi khối Akash đã hoàn thành hơn 12,9 triệu giao dịch, hơn 535.000 USD đã được sử dụng để truy cập tài nguyên máy tính và hơn 189.000 triển khai duy nhất đã được cho thuê.
đề cập đáng trân trọng
Lĩnh vực DePIN tính toán vẫn đang phát triển và nhiều nhóm đang cạnh tranh để mang lại các giải pháp sáng tạo và hiệu quả cho thị trường. Các ví dụ khác đáng để nghiên cứu thêm bao gồm Hyperbolic, công ty đang xây dựng nền tảng truy cập mở hợp tác nhóm tài nguyên để phát triển AI và Exabits, công ty đang xây dựng mạng lưới điện toán phân tán được cung cấp bởi các công cụ khai thác điện toán.
Những cân nhắc quan trọng và triển vọng trong tương lai
Bây giờ chúng ta đã hiểu các nguyên tắc cơ bản của tính toán DePIN và xem xét một số nghiên cứu điển hình bổ sung hiện đang chạy, điều quan trọng là phải xem xét tác động của các mạng phi tập trung này, cả ưu và nhược điểm.
thử thách
Xây dựng mạng phân tán trên quy mô lớn thường đòi hỏi phải đánh đổi giữa hiệu suất, bảo mật và khả năng phục hồi. Ví dụ: đào tạo mô hình AI trên mạng phần cứng hàng hóa được phân phối toàn cầu có thể kém hiệu quả về mặt chi phí và thời gian hơn nhiều so với đào tạo trên một nhà cung cấp dịch vụ tập trung. Như chúng tôi đã đề cập trước đây, các mô hình AI và khối lượng công việc của chúng ngày càng trở nên phức tạp, đòi hỏi nhiều GPU hiệu suất cao hơn là GPU thông thường.
Đây là lý do tại sao các doanh nghiệp lớn đang tích trữ hàng loạt GPU hiệu suất cao và đó là thách thức cố hữu khi tính toán DePIN nhằm giải quyết tình trạng thiếu GPU bằng cách tạo ra một thị trường không cần cấp phép, nơi bất kỳ ai cũng có thể cho mượn GPU nhàn rỗi (liên quan đến Trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Để biết thêm thông tin về những thách thức mà giao thức phải đối mặt, hãy xem tweet này). Giao thức có thể giải quyết vấn đề này theo hai cách chính: bằng cách thiết lập các yêu cầu cơ bản cho các nhà cung cấp GPU muốn đóng góp cho mạng và bằng cách tổng hợp các tài nguyên điện toán được cung cấp cho mạng để đạt được tính toàn vẹn cao hơn. Tuy nhiên, việc thiết lập mô hình này vốn đã gặp nhiều thách thức so với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung, vốn có thể phân bổ nhiều vốn hơn để giao dịch trực tiếp với các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia. Đây là điều mà DePIN nên cân nhắc khi tiến lên phía trước. Nếu một giao thức phi tập trung có quỹ đủ lớn, DAO có thể bỏ phiếu để phân bổ một phần quỹ để mua GPU hiệu suất cao, có thể được quản lý theo cách phi tập trung và cho vay với giá cao hơn GPU thông thường.
Một thách thức cụ thể khác đối với việc tính toán DePIN là quản lý việc sử dụng tài nguyên phù hợp. Trong giai đoạn đầu, hầu hết các DePIN tính toán sẽ phải đối mặt với nhu cầu cơ cấu không đủ, giống như nhiều công ty khởi nghiệp phải đối mặt ngày nay. Nói chung, thách thức đối với DePIN là sớm thiết lập đủ nguồn cung để đạt được chất lượng sản phẩm khả thi ở mức tối thiểu. Nếu không có nguồn cung, mạng lưới sẽ không thể tạo ra nhu cầu bền vững và phục vụ khách hàng trong thời kỳ nhu cầu cao điểm. Mặt khác, nguồn cung dư thừa cũng là một vấn đề. Trên một ngưỡng nhất định, việc cung cấp nhiều hơn chỉ có tác dụng khi mức sử dụng mạng gần đạt đến mức tối đa. Mặt khác, DePIN có nguy cơ phải trả quá nhiều cho nguồn cung, dẫn đến việc sử dụng không đúng mức nguồn lực và giảm doanh thu của nhà cung cấp trừ khi giao thức tăng cường phát hành mã thông báo để giữ các nhà cung cấp tham gia.
Nếu không có vùng phủ sóng địa lý rộng lớn, mạng viễn thông sẽ không có tác dụng. Mạng lưới taxi sẽ không hữu ích nếu hành khách phải đợi lâu mới có chuyến. DePIN sẽ không hữu ích nếu nó phải trả tiền cho mọi người để cung cấp tài nguyên theo thời gian. Các nhà cung cấp dịch vụ tập trung có thể dự đoán nhu cầu tài nguyên và quản lý việc cung cấp tài nguyên một cách hiệu quả, trong khi DePIN tính toán thiếu cơ quan trung ương để quản lý việc sử dụng tài nguyên. Do đó, điều đặc biệt quan trọng đối với DePIN là xác định việc sử dụng tài nguyên một cách chiến lược nhất có thể.
Một vấn đề lớn hơn là thị trường GPU phi tập trung có thể không còn phải đối mặt với tình trạng thiếu GPU nữa. Mark Zuckerberg gần đây đã nói trong một cuộc phỏng vấn rằng anh tin rằng năng lượng sẽ trở thành nút cổ chai mới, thay vì tài nguyên máy tính, vì các công ty giờ đây sẽ tranh giành xây dựng trung tâm dữ liệu trên quy mô lớn thay vì tích trữ tài nguyên máy tính như hiện nay. Tất nhiên, điều này có nghĩa là chi phí GPU có thể giảm, nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi về việc các công ty khởi nghiệp AI sẽ cạnh tranh như thế nào về hiệu suất và chất lượng hàng hóa và dịch vụ được cung cấp nếu việc xây dựng các trung tâm dữ liệu độc quyền nâng cao hiệu suất tổng thể của mô hình AI. các công ty cạnh tranh.
Nghiên cứu trường hợp tính toán DePIN
Xin nhắc lại, khoảng cách giữa độ phức tạp của các mô hình AI với nhu cầu xử lý và tính toán tiếp theo của chúng cũng như tính sẵn có của GPU hiệu suất cao và các tài nguyên điện toán khác đang ngày càng mở rộng.
DePIN điện toán sẵn sàng trở thành những đột phá đổi mới trong các phân khúc thị trường điện toán hiện đang bị thống trị bởi các nhà sản xuất phần cứng lớn và nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, dựa trên một số khả năng chính:
1) Cung cấp giá hàng hóa và dịch vụ thấp hơn.
2) Cung cấp khả năng chống kiểm duyệt mạnh mẽ hơn và khả năng phục hồi mạng.
3) Hưởng lợi từ các nguyên tắc quản lý tiềm năng có thể yêu cầu các mô hình AI phải mở nhất có thể để tinh chỉnh và đào tạo, đồng thời mọi người đều có thể dễ dàng truy cập.
Tỷ lệ hộ gia đình ở Mỹ có máy tính và truy cập Internet đã tăng theo cấp số nhân, đạt gần 100%. Tỷ lệ này cũng tăng lên đáng kể ở nhiều khu vực trên thế giới. Điều này cho thấy sự gia tăng số lượng các nhà cung cấp tài nguyên máy tính tiềm năng (chủ sở hữu GPU), những người sẵn sàng cho vay nguồn cung cấp nhàn rỗi nếu có đủ ưu đãi tiền tệ và quy trình giao dịch liền mạch. Tất nhiên, đây chỉ là ước tính sơ bộ, nhưng nó gợi ý rằng nền tảng cho nền kinh tế chia sẻ tài nguyên máy tính bền vững có thể đã tồn tại.
Ngoài AI, nhu cầu điện toán trong tương lai sẽ đến từ nhiều ngành công nghiệp khác, chẳng hạn như điện toán lượng tử. Quy mô thị trường điện toán lượng tử dự kiến sẽ tăng từ 928,8 triệu USD vào năm 2023 lên 6528,8 triệu USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 32,1%. Hoạt động sản xuất trong ngành sẽ yêu cầu các loại tài nguyên khác nhau, nhưng sẽ rất thú vị để xem liệu có DePIN điện toán lượng tử nào ra mắt hay không và chúng trông như thế nào.
“Một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các mô hình mở chạy trên phần cứng tiêu dùng là một hàng rào quan trọng chống lại một tương lai nơi giá trị được AI tập trung cao độ và hầu hết suy nghĩ của con người được đọc và điều hòa bởi các máy chủ trung tâm do một số ít người kiểm soát. Các mô hình này cũng rủi ro hơn The. rủi ro thấp hơn nhiều đối với các tập đoàn khổng lồ và quân đội." - Vitalik Buterin.
Các doanh nghiệp lớn có thể không phải là đối tượng mục tiêu của DePIN và trong tương lai họ cũng sẽ không như vậy. Việc tính toán DePIN mang lại lợi ích cho các nhà phát triển cá nhân, những nhà xây dựng đơn giản, những công ty khởi nghiệp với số vốn và nguồn lực tối thiểu. Chúng cho phép chuyển đổi nguồn cung nhàn rỗi thành các ý tưởng và giải pháp sáng tạo nhờ sức mạnh tính toán phong phú hơn. Trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ thay đổi cuộc sống của hàng tỷ người. Thay vì lo sợ rằng AI sẽ thay thế công việc của mọi người, chúng ta nên khuyến khích ý tưởng rằng AI có thể trao quyền cho các cá nhân và doanh nhân tự kinh doanh, các công ty khởi nghiệp và công chúng nói chung.
Liên kết gốc
