Explicación detallada de Aethir: Un jugador de computación en la nube descentralizada con triple pista.
El desarrollo y el progreso de los grandes modelos LLM y la IA son un avance tecnológico sumamente grande en la historia de la humanidad. Desde ahora, la humanidad ha entrado en la era de la IA, y en este nuevo mundo, la "potencia de cálculo" es el recurso más escaso.
La tendencia del desarrollo de la potencia de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir efectivamente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con demandas de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, bajos precios y resistencia a la censura, y su perspectiva de desarrollo es muy amplia.
Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que proporciona servicios de computación empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, etc., al reunir GPUs de alto rendimiento como la H100.
Aethir ya ha colaborado con varios estudios de juegos de primer nivel y compañías de telecomunicaciones, y se espera que los ingresos recurrentes anuales (ARR) superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.
Aethir Edge ha reducido significativamente la barrera de entrada para que los usuarios comunes vendan su capacidad de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente el alcance geográfico de la red Aethir.
Aethir ha obtenido 80 millones de dólares vendiendo NFTs de nodos de verificación, lo que demuestra que su perspectiva de proyecto y modelo económico son extremadamente atractivos para una amplia gama de usuarios.
El costo de uso por hora de A100 en la red Aethir es significativamente inferior al de otros competidores, lo que le otorga una clara ventaja competitiva.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de varios grandes inventos y avances científicos. Cada ruptura tecnológica crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos de gran importancia en la historia de la humanidad, que han transformado completamente la faz de la sociedad humana, trayendo consigo una productividad y un cambio en el estilo de vida sin precedentes. Ahora, ya no podemos volver a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y el envío de cartas en carrozas. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
LLM está liberando de manera gradual la inteligencia humana, permitiendo a las personas utilizar su limitada energía e inteligencia en pensamientos y prácticas más creativos, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes progresos de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las leyes del crecimiento de la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en la evolución de GPT: es decir, al expandir continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo LLM, y, con suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un cuello de botella.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y el diálogo; al contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora, liberando un espacio infinito de imaginación. Las personas pueden aprovechar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en diversos campos tecnológicos interconectados, los modelos LLM han comenzado a mostrar su poder. Desde la producción de videos y la creación artística en el ámbito de las humanidades, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en el ámbito de la tecnología dura, sin duda se avecinan cambios drásticos.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, las grandes empresas tecnológicas controlan abundantes recursos, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder; quienes dominan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y la computación científica, juega un papel crucial.
En el campo de la inteligencia artificial (IA) de rápido desarrollo, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica las funciones y salidas de los modelos de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que incluye algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cálculo.
Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a un conjunto de datos básicos completo y a una enorme capacidad de cálculo para entrenar modelos de IA efectivos. Y estos recursos están principalmente concentrados en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada impiden que más desarrolladores ingresen, lo que hace que los principales jugadores sean aún más fuertes. Ellos cuentan con grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, lo que les permite aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que lleva a que las barreras en la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay alguna forma de reducir los costos de cálculo y las barreras de entrada en la industria mediante la adopción de tecnología blockchain. La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos ofrece esta solución en este contexto temporal.
A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se han utilizado plenamente. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar de integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:
La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivos (acaban de iniciar el sistema operativo Windows):
La utilización de GPU es: 0-2%;
Tareas de producción generales (escritura, navegación simple): 0-15%;
Reproducción de video: 15 - 35%.
Los datos anteriores indican que la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo de Web2 no existen medidas efectivas para recopilar e integrar estos recursos. Pero la economía Crypto y la economía de blockchain podrían ser la solución perfecta para este desafío. La economía criptográfica construye un mercado global altamente eficiente, y debido a su economía de tokens única y su característica de Descentralización, la fijación de precios de los recursos, su circulación y la coincidencia de la oferta y la demanda en el mercado son extremadamente eficientes.
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el progreso de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, el modelo de cálculo ha experimentado múltiples transformaciones. Desde grandes computadoras voluminosas hasta computadoras portátiles ligeras, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo está disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que comprar servidores por su cuenta y actualizarlos continuamente con los avances tecnológicos, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que el demandante alquila servidores y accede a ellos de forma remota, pagando según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desafiadas por la computación en la nube. En el ámbito de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo del campo. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor poderoso en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha transformado radicalmente el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Anteriormente, las personas necesitaban comprar su propio equipo de potencia para satisfacer sus necesidades de cálculo; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de cálculo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la Descentralización. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar un cierto grado de retraso. Aunque el retraso puede ser optimizado, siempre hay limitaciones debido a la velocidad de la luz, y el retraso nunca puede ser completamente superado.
Sin embargo, las nuevas industrias como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia muy bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que ha llevado a que se establezcan cada vez más centros de datos pequeños alrededor de los usuarios, esto es la computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure a menudo requiere varias semanas, y los modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores generalmente deben firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdidas de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo descentralizada permiten acceder a la potencia de cálculo en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, con una accesibilidad superior.
Precio más bajo: Dado que se utilizan chips inactivos, junto con los subsidios en tokens de los proveedores de protocolos de red a los proveedores de chips y potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría ofrecer una potencia de cálculo más económica.
Anticensura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron problemas de cumplimiento como GDPR y HIPAA durante las fases de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.
A medida que la IA avanza y persiste el desequilibrio entre la oferta y la demanda de GPU, se impulsará a más desarrolladores a optar por plataformas de computación en la nube descentralizadas. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento en los precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a ingresar a este mercado, formando un efecto de rueda positiva.
Problemas técnicos
1. Problema de paralelización
Las plataformas de computación distribuida suelen agrupar el suministro de chips de cola larga, lo que significa que un único proveedor de chips casi no puede completar de manera independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en un corto período de tiempo. Si una plataforma de computación en la nube quiere ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas mediante paralelización para reducir el tiempo total de finalización y aumentar la capacidad de cómputo de la plataforma.
Sin embargo, el proceso de paralelización enfrentará una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas (especialmente para tareas complejas de aprendizaje profundo), la dependencia de datos y los costos de comunicación adicionales entre dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran inversión de capital en la investigación de ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento de tensor (TPU), podría haber un impacto en los clústeres de GPU de las plataformas de computación Descentralización.
Si estos ASIC pueden proporcionar un buen rendimiento y hay un equilibrio en términos de costos, el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría regresar al mercado. Esto resultará en un aumento en el suministro de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube descentralizada.
3. Riesgo regulatorio
Debido a que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, puede haber desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.
En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, quienes prefieren utilizar una plataforma a largo plazo y no la cambian a la ligera. La elección entre una plataforma de Descentralización o centralizada es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma de Descentralización tiene una poderosa capacidad de integración y una capacidad de cómputo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y generando ingresos de flujo de caja estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de potencia computacional distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA en este ciclo. Basaré la evaluación de la posible valoración después de su lanzamiento en los proyectos de IA y potencia computacional distribuida que actualmente están en el mismo campo del mercado.
Introducción a Aethir
Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos y inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores al agregar y redistribuir de manera inteligente nuevas y GPU inactivas de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave de este proyecto es el recurso pool, que agrupa a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizados en una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes de todo el mundo. Una de las características del recurso pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse de la red libremente, lo que permite que las empresas o centros de datos con equipos inactivos participen en la red durante el tiempo de inactividad, aumentando la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los equipos.
La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:
Contenedor (Container): La función clave del contenedor es proporcionar servicios de renderizado remoto en tiempo real, ofreciendo una experiencia de "cero retraso". El contenedor es el lugar real de la computación en la nube, actuando como un punto final virtual, ejecutando y renderizando aplicaciones. Esto traslada la carga de trabajo de los dispositivos locales al contenedor.
Inspector (Checker): Los nodos del inspector verifican el Container y sus servicios.
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SellTheBounce
· 07-28 03:31
Ay, otra historia de potencia computacional. El mercado nunca carece de historias.
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NotSatoshi
· 07-28 02:03
Ya hemos estado hablando tanto, veamos la verdad.
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LiquidityWitch
· 07-28 02:00
alcista ah, tarde o temprano en principales intercambios
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TokenStorm
· 07-28 01:53
Así que otro que alaba la IA, ¿dónde está la oportunidad de Arbitraje?
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NFTBlackHole
· 07-28 01:40
La potencia computacional es la verdadera razón del futuro.
Aethir surge: una nueva potencia en computación en la nube descentralizada que integra renderizado en tiempo real de IA en juegos
Explicación detallada de Aethir: Un jugador de computación en la nube descentralizada con triple pista.
El desarrollo y el progreso de los grandes modelos LLM y la IA son un avance tecnológico sumamente grande en la historia de la humanidad. Desde ahora, la humanidad ha entrado en la era de la IA, y en este nuevo mundo, la "potencia de cálculo" es el recurso más escaso.
La tendencia del desarrollo de la potencia de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir efectivamente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con demandas de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, bajos precios y resistencia a la censura, y su perspectiva de desarrollo es muy amplia.
Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que proporciona servicios de computación empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, etc., al reunir GPUs de alto rendimiento como la H100.
Aethir ya ha colaborado con varios estudios de juegos de primer nivel y compañías de telecomunicaciones, y se espera que los ingresos recurrentes anuales (ARR) superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.
Aethir Edge ha reducido significativamente la barrera de entrada para que los usuarios comunes vendan su capacidad de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente el alcance geográfico de la red Aethir.
Aethir ha obtenido 80 millones de dólares vendiendo NFTs de nodos de verificación, lo que demuestra que su perspectiva de proyecto y modelo económico son extremadamente atractivos para una amplia gama de usuarios.
El costo de uso por hora de A100 en la red Aethir es significativamente inferior al de otros competidores, lo que le otorga una clara ventaja competitiva.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de varios grandes inventos y avances científicos. Cada ruptura tecnológica crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos de gran importancia en la historia de la humanidad, que han transformado completamente la faz de la sociedad humana, trayendo consigo una productividad y un cambio en el estilo de vida sin precedentes. Ahora, ya no podemos volver a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y el envío de cartas en carrozas. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
LLM está liberando de manera gradual la inteligencia humana, permitiendo a las personas utilizar su limitada energía e inteligencia en pensamientos y prácticas más creativos, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes progresos de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las leyes del crecimiento de la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en la evolución de GPT: es decir, al expandir continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo LLM, y, con suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un cuello de botella.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y el diálogo; al contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora, liberando un espacio infinito de imaginación. Las personas pueden aprovechar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en diversos campos tecnológicos interconectados, los modelos LLM han comenzado a mostrar su poder. Desde la producción de videos y la creación artística en el ámbito de las humanidades, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en el ámbito de la tecnología dura, sin duda se avecinan cambios drásticos.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, las grandes empresas tecnológicas controlan abundantes recursos, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder; quienes dominan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y la computación científica, juega un papel crucial.
En el campo de la inteligencia artificial (IA) de rápido desarrollo, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica las funciones y salidas de los modelos de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que incluye algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cálculo.
Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a un conjunto de datos básicos completo y a una enorme capacidad de cálculo para entrenar modelos de IA efectivos. Y estos recursos están principalmente concentrados en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada impiden que más desarrolladores ingresen, lo que hace que los principales jugadores sean aún más fuertes. Ellos cuentan con grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, lo que les permite aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que lleva a que las barreras en la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay alguna forma de reducir los costos de cálculo y las barreras de entrada en la industria mediante la adopción de tecnología blockchain. La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos ofrece esta solución en este contexto temporal.
A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se han utilizado plenamente. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar de integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:
La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivos (acaban de iniciar el sistema operativo Windows):
Los datos anteriores indican que la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo de Web2 no existen medidas efectivas para recopilar e integrar estos recursos. Pero la economía Crypto y la economía de blockchain podrían ser la solución perfecta para este desafío. La economía criptográfica construye un mercado global altamente eficiente, y debido a su economía de tokens única y su característica de Descentralización, la fijación de precios de los recursos, su circulación y la coincidencia de la oferta y la demanda en el mercado son extremadamente eficientes.
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el progreso de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, el modelo de cálculo ha experimentado múltiples transformaciones. Desde grandes computadoras voluminosas hasta computadoras portátiles ligeras, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo está disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que comprar servidores por su cuenta y actualizarlos continuamente con los avances tecnológicos, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que el demandante alquila servidores y accede a ellos de forma remota, pagando según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desafiadas por la computación en la nube. En el ámbito de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo del campo. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor poderoso en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha transformado radicalmente el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Anteriormente, las personas necesitaban comprar su propio equipo de potencia para satisfacer sus necesidades de cálculo; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de cálculo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la Descentralización. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar un cierto grado de retraso. Aunque el retraso puede ser optimizado, siempre hay limitaciones debido a la velocidad de la luz, y el retraso nunca puede ser completamente superado.
Sin embargo, las nuevas industrias como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia muy bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que ha llevado a que se establezcan cada vez más centros de datos pequeños alrededor de los usuarios, esto es la computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure a menudo requiere varias semanas, y los modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores generalmente deben firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdidas de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo descentralizada permiten acceder a la potencia de cálculo en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, con una accesibilidad superior.
Precio más bajo: Dado que se utilizan chips inactivos, junto con los subsidios en tokens de los proveedores de protocolos de red a los proveedores de chips y potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría ofrecer una potencia de cálculo más económica.
Anticensura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron problemas de cumplimiento como GDPR y HIPAA durante las fases de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.
A medida que la IA avanza y persiste el desequilibrio entre la oferta y la demanda de GPU, se impulsará a más desarrolladores a optar por plataformas de computación en la nube descentralizadas. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento en los precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a ingresar a este mercado, formando un efecto de rueda positiva.
Problemas técnicos
1. Problema de paralelización
Las plataformas de computación distribuida suelen agrupar el suministro de chips de cola larga, lo que significa que un único proveedor de chips casi no puede completar de manera independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en un corto período de tiempo. Si una plataforma de computación en la nube quiere ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas mediante paralelización para reducir el tiempo total de finalización y aumentar la capacidad de cómputo de la plataforma.
Sin embargo, el proceso de paralelización enfrentará una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas (especialmente para tareas complejas de aprendizaje profundo), la dependencia de datos y los costos de comunicación adicionales entre dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran inversión de capital en la investigación de ASIC (circuitos integrados de aplicación específica) y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento de tensor (TPU), podría haber un impacto en los clústeres de GPU de las plataformas de computación Descentralización.
Si estos ASIC pueden proporcionar un buen rendimiento y hay un equilibrio en términos de costos, el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría regresar al mercado. Esto resultará en un aumento en el suministro de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube descentralizada.
3. Riesgo regulatorio
Debido a que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, puede haber desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.
En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, quienes prefieren utilizar una plataforma a largo plazo y no la cambian a la ligera. La elección entre una plataforma de Descentralización o centralizada es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma de Descentralización tiene una poderosa capacidad de integración y una capacidad de cómputo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y generando ingresos de flujo de caja estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de potencia computacional distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA en este ciclo. Basaré la evaluación de la posible valoración después de su lanzamiento en los proyectos de IA y potencia computacional distribuida que actualmente están en el mismo campo del mercado.
Introducción a Aethir
Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos y inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores al agregar y redistribuir de manera inteligente nuevas y GPU inactivas de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave de este proyecto es el recurso pool, que agrupa a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizados en una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes de todo el mundo. Una de las características del recurso pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse de la red libremente, lo que permite que las empresas o centros de datos con equipos inactivos participen en la red durante el tiempo de inactividad, aumentando la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los equipos.
La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:
Contenedor (Container): La función clave del contenedor es proporcionar servicios de renderizado remoto en tiempo real, ofreciendo una experiencia de "cero retraso". El contenedor es el lugar real de la computación en la nube, actuando como un punto final virtual, ejecutando y renderizando aplicaciones. Esto traslada la carga de trabajo de los dispositivos locales al contenedor.
Inspector (Checker): Los nodos del inspector verifican el Container y sus servicios.