9 月 16 日，「FAT Awards 2024 」年度盛典於在新加坡康萊德酒店盛大開幕。 「FAT」是 Odaily星球日報於 2020 年創辦的榜單盛典+高峯論壇品牌，旨在嘉獎 Web3 和加密行業的領航者與創新者、聚焦價值範式與共識時刻。2024 ，值加密行業日新月異、敘事爲主流世界認可之際，新鮮敘事涌動、生態百花齊放、優質項目接連上線，Odaily星球日報再次開啓 FAT 榜單評選，並舉辦線下盛典。
活動上，Aethir 聯創 Mark 以“Aethir：未來人工智能與遊戲基礎設施”爲主題發表演講。
Mark 表示，GPU 資源短缺是全球性的核心問題，Aethir 將致力於通過構建去中心化的雲基礎設施解決這一問題，Aethir 將分散的 GPU 資源有效整合並重新分配給有需求的市場。這種創新的模式不僅提高了資源的利用效率，還爲企業提供了一個靈活、高效且成本效益高的解決方案。
Aethir 的產品和服務旨在滿足企業客戶在 AI 和遊戲領域的高性能計算需求。通過提供定製化的計算能力購買選項，客戶可以根據具體需求選擇 GPU 數量、區域和使用時長，從而實現資源的最優配置。
此外，Aethir 還關注於通過技術創新，將遊戲的計算需求從本地設備轉移到雲端，並通過流式傳輸技術，使得即使是低配置用戶也能享受到高質量的遊戲體驗。這種模式不僅擴大了遊戲公司的潛在用戶羣，也爲全球 28 億無法訪問大型遊戲的用戶提供了新的解決方案。
以下爲 Mark 現場演講全文，經Odaily星球日報編輯整理，enjoy~
非常感謝邀請我參與此次活動，也感謝 Odaily 舉辦這場盛會。先簡單介紹一下自己，我是 Aethir 的聯合創始人 Mark，我們在北京創辦了這家公司，我非常喜歡中國的加密社區，非常高興地在此分享我們在 Aethir 所做的工作。
我相信大家之前可能在媒體報道中看到過這個問題，全球範圍內存在着巨大的 GPU 資源短缺。Musk 曾提到，GPU 比藥品還難買到；扎克伯格投入了大量資源用於 GPU；馬斯克也推出了龐大的數據中心，而這些數據中心對 AI 來說是絕對必要的，沒有 GPU 就無法構建 AI 系統。然而，問題不僅僅是單純的資源稀缺。我們將這個問題分解爲四個關鍵部分。
首先是供應壓力，市場上存在着巨大的購買需求。大公司對 GPU 的需求量極大，導致供應端承受着巨大的壓力，進而引發了第二個問題——生產限制。
NVIDIA 每年只能生產一定數量的芯片，他們的製造受限於原材料供應，而這些芯片通常會被分配給大型科技公司，使得初創企業難以獲取這些資源。
第三個問題是大語言模型（LLM）的複雜性。例如 ChatGPT 3、 4 以及近期發佈的 GPT-4 o。隨着這些模型性能的提升，它們的訓練成本也在呈指數級增長。ChatGPT 4 的訓練成本比 ChatGPT 3 高出很多，而這種成本上升是由於更多的計算資源和數據需求所導致的。然而，儘管需求呈指數級增長，模型的性能提升卻並不是指數級的，而是線性的。因此，當前的處理能力和需求越來越高，但性能提升並不成正比。
最後一點，也是與 Aethir 最相關的問題，就是效率問題。全球各地的數據中心中的 GPU 利用率非常低，芯片的使用率僅爲 15% 左右。
那麼我們構建了什麼？我們構建了一個去中心化的雲基礎設施，以及一個基礎層，使去中心化的 GPU 能夠連接起來，並重新分配到市場的需求端，利用那些“丟失的供應”。
像 AWS、Google、Azure 這樣的公司有能力將你的資產收集起來，並重新分配給外部用戶。就像 Airbnb 的運營方式一樣，但沒有基礎設施的支持，你無法將這些資源推向市場，而這正是我們對 GPU 採用的方式。我們從數據中心、企業等任何擁有高性能 GPU 的地方進行聚合，以滿足我們的客戶需求。
我們的產品是什麼樣的呢？它的操作非常簡單，用戶可以根據自己的需求購買計算能力，選擇特定的 GPU 數量、特定的區域和特定的時長。去中心化並不意味着沒有集中託管。實際上，大規模訓練需要集中託管 GPU，因爲這樣有着巨大的優勢。這也是爲什麼會有數十億美元投入到這些數據中心中。整個網絡中有很多高質量的集羣，能夠支持大規模訓練在部署結構中的運行。
那麼 Aethir 有何不同？從深層角度來看，去中心化的物理基礎設施網絡的目的是構建一個網絡目標，並由中心化組織管理。我們通過聚合 GPU 網絡來爲客戶提供服務，並只聚合企業級的 GPU，因此我們的 GPU 都是企業級的基礎設施。這意味着我們的網絡在Web3領域內能夠滿足任何企業客戶的需求。
傳統的挑戰在於，聚合消費者硬件或許是一個更好的選擇，通常這些硬件來自於普通用戶，他們成爲網絡的一部分併爲其做出貢獻。圍繞消費者硬件構建網絡是很常見的，但存在一個挑戰在於這些硬件難以售賣，因爲它們來自於社區內的個人電腦（PC），而如何讓客戶相信這些電腦不會被隨時關閉、如何建立信任是一個難題。基於消費者設備構建企業級網絡非常困難，而我們的解決方案則從收入角度有着更高的上限。
以下是我們的計算產品，首先是 H 100 GPU，它是目前最頂級的 GPU 之一。右上角是 AI 推理（Inference），這是 AI 執行任務的技術術語，比如 ChatGPT 的運行過程就叫推理。AI 應用主要依賴於這一部分。下方是遊戲產業，包括 PC 雲遊戲、雲發佈以及虛擬計算等，我們還支持創新的雲手機虛擬化服務，例如服務中國手機用戶。
很多人知道 Aethir 是因爲我們在 AI 領域的成果，但我想談談我們在遊戲方面的工作。全球絕大多數玩家使用的是低端設備，許多全球最熱門的遊戲對這些用戶來說無法遊玩，因爲他們的設備性能不足，難以運行這些計算密集型的遊戲。這意味着全球 28 億用戶對大型遊戲公司來說是無法觸及的，這是一個很難解決的問題。
那麼如何解決這個問題呢？有三種情況：
給用戶更多資金，讓他們買得起高性能設備，但這種可能性不大。
提升技術，使得硬件民主化，但這同樣不太現實。
使用現有技術，把遊戲的計算需求從本地設備轉移到雲端，並通過流式傳輸的方式，讓用戶無需高性能硬件即可玩遊戲。但挑戰是如何有效擴展這個解決方案。這就是 DePIN 的優勢所在，它在可擴展性和經濟效益方面遠勝於昂貴的集中式計算解決方案。Aethir 從一開始就在構建這一體系，我們已經在亞洲地區擴展了它。我認爲這將使所有人都能參與到遊戲中來。
以下是近期的重要成果，我們目前有 190 名員工，其中 100 名是負責集中託管的工程師。幾周前，我們在韓國交易所上市。
接下來介紹一下 Aethir Edge，這是我們的物理挖礦設備，該設備與 Qualcomm 等世界頂級半導體公司合作生產，它連接到你的 WiFi 並作爲邊緣計算節點被動運行，允許我們處理用戶的企業任務，甚至可以運行一些移動遊戲。隨着小型語言模型的應用增加，這類設備將變得更加普及。它不僅能運行 Aethir 的代幣挖礦，還能爲其他項目提供計算資源，讓更多項目接觸到 Aethir 的計算能力。目前該設備已經售出 25, 000 臺，我們正在擴大分銷渠道，已獲得了進入美國市場的許可。你可以訪問 myedge.io 瞭解更多。我們還租用了 Mandala，能夠在未來三天訪問和體驗。
通過官方申請鏈接可加入成爲 Aethir 算力供應商。
