編譯：Alex Liu，Foresight News
Livepeer 於 2017 年推出，是第一個完全去中心化的直播視頻流媒體網絡協議。該平臺旨在提供一種基於區塊鏈、經濟高效的解決方案替代傳統集中式廣播。它通過讓製作人在平臺上提交作品，然後負責重新格式化和分發內容給用戶和流媒體平臺，旨在改革快速增長的直播視頻流媒體和廣播行業，引入去中心化生態系統。
簡單點講，通過 DePin 設施，使用 Livepeer 只需要花費傳統解決方案很小一部分的成本，就能夠用去中心化的方式將視頻內容無縫集成到應用中。
DePin 賽道在今年初熱度猛增，LPT 也搭上了增長的快車，代幣價格相較年初翻倍。小編作爲一年前 10 塊買入 9.8 全部賣出的韭菜，決定痛定思痛，仔細研究 Livepeer 的新動作 —— 推出 AI 子網。
創新求變， Livepeer 推出 AI 子網
在生成式 AI 時代，視頻創作迎來了新的變革。
自從 Open AI 的 Sora 演示展示了通過輸入文本提示即可創建視頻的可能性以來，生成視頻領域迅速發展。開源 AI 視頻模型 Stable Diffusion 在短短兩個月內用戶量突破了 1000 萬。然而，生成 AI 視頻工具的前景面臨嚴峻挑戰。價值 490 億美元的 GPU 市場由少數全球互聯網壟斷企業，如 NVIDIA、Microsoft Azure 和 Amazon Web Services（AWS）控制，導致價格上漲，並造成全球 AI 計算瓶頸。
因此，Livepeer 推出了 Livepeer AI 子網：首個具有 AI 計算能力的去中心化視頻處理網絡。Livepeer AI 子網通過利用 Livepeer 的數千個 GPU 開放網絡，提供低成本、高性能的處理服務，解決集中式 AI 計算的結構性問題。基於 Livepeer 的去中心化視頻處理網絡架構，子網提供全球可訪問的、經濟實惠的開放視頻基礎設施，並通過區塊鏈代幣經濟激勵無限擴展。
Livepeer AI 子網具體是什麼？
AI 子網是 Livepeer 視頻基礎設施網絡的分支，提供安全開發和測試新去中心化 AI 媒體處理市場和工具的沙盒環境。在 Livepeer 網絡將繼續專注於視頻轉碼和計算的同時， Livepeer AI 子網將滿足日益增長的 AI 計算需求，處理諸如升級、字幕生成和識別等任務，並支持開發者運行特定視頻和媒體任務的模型。
該子網允許視頻開發者在其應用中添加一系列生成式 AI 功能，如文本到圖像、圖像到圖像和圖像到視頻轉換。
這個 AI 生成輸出來自 Tsunameme.ai - 第一個構建在 Livepeer AI 子網上的演示程序。它使用了文本到圖像和圖像到視頻管道。可嘗試使用 Livepeer 測試版生成自己的 AI 媒體，網址爲 https://tsunameme.ai
建立 Livepeer AI 子網的原因
AI 視頻工具降低了創作門檻，任何人只需通過幾個文字命令即可創建原本需要場地、專業團隊和數小時編輯的畫面。隨着這些工具的普及，全球集中式 AI 計算瓶頸將進一步加劇。此外，去中心化 AI 基礎設施還能解決高度集中的服務器網絡固有的單點故障風險以及 AI 生成內容引發的信任和真實性危機。
Livepeer AI 子網通過提供全球可訪問的超低成本基礎設施、開放和無許可的 AI 媒體市場以及內容驗證和真實性解決方案，爲創建可持續和盈利的開放 AI 視頻基礎設施提供了選擇。
Livepeer AI 子網的工作原理
Livepeer 採用去中心化的按任務付費模式，允許開發者按需提交和支付任務費用，而無需預訂昂貴的計算容量。開發者可以根據所需性能和網絡供應情況自行設置願意支付的價格。
Livepeer AI 網絡架構的兩個關鍵組件是：
AI 協調節點：這些節點執行 AI 任務，保持 AI 模型在其 GPU 上「預熱」以便即時處理，並能動態加載模型，優化響應時間和資源利用。
AI 網關節點：這些節點管理任務流，依據能力和當前負載將任務分配給合適的協調節點，確保高效的任務分配和系統可擴展性。
該圖說明了 Livepeer 如何根據效率將任務分配給分佈式 GPU 網絡，而不是通過集中式服務器引導 AI 處理請求。
無限可擴展性
Livepeer AI 網絡基礎設施設計爲可無限擴展，允許根據需求輕鬆集成額外的協調和網關節點。通過專用的 AI-runner Docker 鏡像執行 AI 模型，簡化部署並增強新管道的可擴展性。未來的開發將進一步提升性能並擴展容器的能力，以支持越來越複雜的 AI 模型和自定義用戶定義的管道。
在 AI 子網上處理任務的技術工作流。網關節點將任務傳遞給協調器，協調器可能運行相同或不同管道的多個 AI-Runner Docker 容器。這些管道可能已經擁有所請求的模型，或可以根據需要動態加載它們。
參與 Livepeer AI 子網
硬件提供者：通過貢獻 GPU 賺取費用
現有的 Livepeer 協調員可以設置並運行 AI 協調節點，執行文本到圖像、圖像到圖像和圖像到視頻的推斷任務，增加其現有轉碼收入。
開發者：將模型引入網絡作爲 AI-Worker
開發者可以定義和部署自定義管道和工作流程，以確保其應用處於 AI 和視頻技術的前沿。開發者還可以設置 AI 網關節點，測試和完善其應用，訪問 AI 任務的 API。
Livepeer AI 子網的推出標誌着該項目的重要里程碑，也是 Livepeer 提供全球開放視頻基礎設施使命的下一步。隨着生成式 AI 將在未來幾年大幅增加視頻內容的創作量，Livepeer 網絡旨在確保其具備支持這一增長浪潮的能力。
