Phi tập trung điện toán đám mây: Cách mạng hóa mô hình cung cấp khả năng tính toán AI mới
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI và NVIDIA đã tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành câu chuyện chính của thị trường hiện tại, thu hút một lượng lớn đầu tư và sự chú ý. Mặc dù Phi tập trung vẫn còn khoảng cách so với mô hình tập trung trong ứng dụng thực tế, nhưng việc tận dụng lợi thế của Web3 để mở rộng bốn lĩnh vực cốt lõi của AI (dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy diễn) đã trở thành sự đồng thuận trong ngành.
Bài viết này sẽ tập trung vào yếu tố then chốt "Khả năng tính toán", khám phá khung sinh thái Crypto x AI x DePIN và mô hình kinh tế của nó.
Một, DePIN và khung sinh thái khả năng tính toán phi tập trung
Hiện tại, tài nguyên khả năng tính toán chất lượng cao bị các ông lớn truyền thống thống trị, dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ khả năng tính toán với chi phí hợp lý. Dự án DePIN thông qua mô hình kinh tế P2P cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho bên có nhu cầu, cho phép người dùng hoạt động như nhà cung cấp tài nguyên nhận thưởng bằng token.
Phi tập trung AI Khả năng tính toán sinh thái主要由三部分组成:
Đại lý tài nguyên - Io.net
Io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung, cung cấp khả năng tính toán AI chất lượng cao với chi phí thấp cho khách hàng dưới dạng đại lý khả năng tính toán. Dự án gần đây đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A trị giá 30 triệu USD. Mục tiêu của Io.net là tập hợp 1 triệu GPU, tạo thành một mạng lưới DePIN khả năng tính toán khổng lồ. Sản phẩm cốt lõi IO Cloud sử dụng mô-đun xây dựng cluster, giúp tất cả GPU duy trì trạng thái kết nối, từ đó thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn.
Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit
Exabit như một nút dịch vụ khả năng tính toán AI, có thể cung cấp đủ chip hiệu suất cao cho việc học máy sâu. Với tư cách là đại lý cấp một của Nvidia, Exabit có khả năng truy cập trực tiếp vào hàng trăm phòng máy, cung cấp các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000. Exabit đã hợp tác với nhiều ông lớn trong lĩnh vực khả năng tính toán để đóng góp cho việc học máy phi tập trung.
Nhà cung cấp kênh tài nguyên - PingPong
PingPong áp dụng giao thức mở nền tảng, cung cấp tài nguyên tổng hợp ở lớp dưới trước khi cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của nó là trở thành một nhà tổng hợp dịch vụ DePIN, tương tự như 1inch hoặc Uber trong lĩnh vực DePIN. PingPong cung cấp SDK thông qua thuật toán định tuyến, phù hợp với nhu cầu của khách hàng để khớp với mạng khả năng tính toán tốt nhất và tiết kiệm nhất.
Hai, phân tích hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung
Io.net và Exabit đã đạt được thỏa thuận hợp tác chiến lược, cùng nhau nỗ lực nâng cao tốc độ và độ ổn định của mạng lưới tính toán phi tập trung. Tầm nhìn của tính toán phi tập trung là cung cấp một giải pháp thay thế mở, có thể truy cập và giá cả phải chăng để giải quyết các vấn đề cốt lõi mà các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung đang phải đối mặt.
Chế độ tài sản
Mô hình tài sản nặng (Exabit):
Có lợi thế cung cấp thiết bị AI khả năng tính toán cao cấp
Cần đầu tư một lượng lớn tài sản cố định, hình thành rào cản ngành tương đối cao
Khả năng sinh lời phụ thuộc vào nhu cầu của khách hàng đối với các đại lý khả năng tính toán
Mô hình tài sản nhẹ (Io.net):
Tập hợp khả năng tính toán GPU của nhà đầu tư nhỏ lẻ, thưởng token
Lấy khả năng tính toán chất lượng cao từ nguồn cung, bán cho các công ty khởi nghiệp AI
Rủi ro thấp, nhưng mô hình kinh doanh dễ bị sao chép
Ba, phát triển hợp tác sinh thái
Sự gia nhập của PingPong hy vọng sẽ thúc đẩy hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung từ "10" đến "100". Là một aggregator dịch vụ DePIN, PingPong áp dụng mô hình kinh doanh tài sản nhẹ B2B2C, kết nối bên cung, đại lý nguồn và khách hàng cuối. Thông qua SDK được cung cấp bởi thuật toán định tuyến, PingPong không chỉ giúp khách hàng chọn nguồn tối ưu mà còn có thể thực hiện khai thác động, tăng cường tính thanh khoản của nguồn lực và vốn.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Mặc dù khung sinh thái điện toán đám mây phi tập trung đã trở nên rõ ràng, nhưng để thực sự làm rung chuyển vị trí của các ông lớn điện toán đám mây truyền thống vẫn cần thời gian. Hiện tại, mô hình phi tập trung đã thể hiện lợi thế trong việc giải quyết những điểm đau của khách hàng, nhưng quy mô thị trường tổng thể so với điện toán đám mây tập trung truyền thống vẫn còn khá nhỏ.
Với nhu cầu về khả năng tính toán trong lĩnh vực AI ngày càng tăng, điện toán đám mây phi tập trung như một mô hình mới nổi, hứa hẹn sẽ mang lại giải pháp mới cho thị trường. Mặc dù hiện tại chủ yếu đáp ứng nhu cầu của các công ty khởi nghiệp AI, nhưng tiềm năng phát triển trong tương lai là rất lớn. Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi sự tiến hóa của công nghệ mang tính đột phá này, cùng nhau chứng kiến tương lai của cuộc cách mạng điện toán đám mây phi tập trung.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SigmaValidator
· 10giờ trước
Tại sao lại khó khăn với việc trung tâm hóa, mọi người hãy nhường đường.
Xem bản gốcTrả lời0
MindsetExpander
· 10giờ trước
Địa chỉ hợp đồng này đã tiếp quản Pepe!
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentPhilosopher
· 10giờ trước
Đầu cơ khái niệm đến mức như thế này?
Xem bản gốcTrả lời0
NestedFox
· 10giờ trước
Khả năng tính toán trung tâm càng tập trung, giá càng vô lý!
Phi tập trung điện toán đám mây: Mô hình mới cách mạng trong cung cấp AI khả năng tính toán
Phi tập trung điện toán đám mây: Cách mạng hóa mô hình cung cấp khả năng tính toán AI mới
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI và NVIDIA đã tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành câu chuyện chính của thị trường hiện tại, thu hút một lượng lớn đầu tư và sự chú ý. Mặc dù Phi tập trung vẫn còn khoảng cách so với mô hình tập trung trong ứng dụng thực tế, nhưng việc tận dụng lợi thế của Web3 để mở rộng bốn lĩnh vực cốt lõi của AI (dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy diễn) đã trở thành sự đồng thuận trong ngành.
Bài viết này sẽ tập trung vào yếu tố then chốt "Khả năng tính toán", khám phá khung sinh thái Crypto x AI x DePIN và mô hình kinh tế của nó.
Một, DePIN và khung sinh thái khả năng tính toán phi tập trung
Hiện tại, tài nguyên khả năng tính toán chất lượng cao bị các ông lớn truyền thống thống trị, dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó khăn trong việc tiếp cận dịch vụ khả năng tính toán với chi phí hợp lý. Dự án DePIN thông qua mô hình kinh tế P2P cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho bên có nhu cầu, cho phép người dùng hoạt động như nhà cung cấp tài nguyên nhận thưởng bằng token.
Phi tập trung AI Khả năng tính toán sinh thái主要由三部分组成:
Đại lý tài nguyên - Io.net
Io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung, cung cấp khả năng tính toán AI chất lượng cao với chi phí thấp cho khách hàng dưới dạng đại lý khả năng tính toán. Dự án gần đây đã hoàn thành vòng gọi vốn Series A trị giá 30 triệu USD. Mục tiêu của Io.net là tập hợp 1 triệu GPU, tạo thành một mạng lưới DePIN khả năng tính toán khổng lồ. Sản phẩm cốt lõi IO Cloud sử dụng mô-đun xây dựng cluster, giúp tất cả GPU duy trì trạng thái kết nối, từ đó thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn.
Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit
Exabit như một nút dịch vụ khả năng tính toán AI, có thể cung cấp đủ chip hiệu suất cao cho việc học máy sâu. Với tư cách là đại lý cấp một của Nvidia, Exabit có khả năng truy cập trực tiếp vào hàng trăm phòng máy, cung cấp các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000. Exabit đã hợp tác với nhiều ông lớn trong lĩnh vực khả năng tính toán để đóng góp cho việc học máy phi tập trung.
Nhà cung cấp kênh tài nguyên - PingPong
PingPong áp dụng giao thức mở nền tảng, cung cấp tài nguyên tổng hợp ở lớp dưới trước khi cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của nó là trở thành một nhà tổng hợp dịch vụ DePIN, tương tự như 1inch hoặc Uber trong lĩnh vực DePIN. PingPong cung cấp SDK thông qua thuật toán định tuyến, phù hợp với nhu cầu của khách hàng để khớp với mạng khả năng tính toán tốt nhất và tiết kiệm nhất.
Hai, phân tích hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung
Io.net và Exabit đã đạt được thỏa thuận hợp tác chiến lược, cùng nhau nỗ lực nâng cao tốc độ và độ ổn định của mạng lưới tính toán phi tập trung. Tầm nhìn của tính toán phi tập trung là cung cấp một giải pháp thay thế mở, có thể truy cập và giá cả phải chăng để giải quyết các vấn đề cốt lõi mà các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung đang phải đối mặt.
Chế độ tài sản
Mô hình tài sản nặng (Exabit):
Mô hình tài sản nhẹ (Io.net):
Ba, phát triển hợp tác sinh thái
Sự gia nhập của PingPong hy vọng sẽ thúc đẩy hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung từ "10" đến "100". Là một aggregator dịch vụ DePIN, PingPong áp dụng mô hình kinh doanh tài sản nhẹ B2B2C, kết nối bên cung, đại lý nguồn và khách hàng cuối. Thông qua SDK được cung cấp bởi thuật toán định tuyến, PingPong không chỉ giúp khách hàng chọn nguồn tối ưu mà còn có thể thực hiện khai thác động, tăng cường tính thanh khoản của nguồn lực và vốn.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Mặc dù khung sinh thái điện toán đám mây phi tập trung đã trở nên rõ ràng, nhưng để thực sự làm rung chuyển vị trí của các ông lớn điện toán đám mây truyền thống vẫn cần thời gian. Hiện tại, mô hình phi tập trung đã thể hiện lợi thế trong việc giải quyết những điểm đau của khách hàng, nhưng quy mô thị trường tổng thể so với điện toán đám mây tập trung truyền thống vẫn còn khá nhỏ.
Với nhu cầu về khả năng tính toán trong lĩnh vực AI ngày càng tăng, điện toán đám mây phi tập trung như một mô hình mới nổi, hứa hẹn sẽ mang lại giải pháp mới cho thị trường. Mặc dù hiện tại chủ yếu đáp ứng nhu cầu của các công ty khởi nghiệp AI, nhưng tiềm năng phát triển trong tương lai là rất lớn. Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi sự tiến hóa của công nghệ mang tính đột phá này, cùng nhau chứng kiến tương lai của cuộc cách mạng điện toán đám mây phi tập trung.