Détails sur Aethir : un acteur de cloud computing décentralisé avec une puissance sur trois fronts
Le développement et les progrès des grands modèles LLM et de l'IA sont des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité. L'humanité entre ainsi dans l'ère de l'IA, où "la puissance de calcul" est la ressource la plus rare dans ce nouveau monde.
La tendance du développement de la puissance de calcul est le calcul en périphérie, cette méthode de calcul peut efficacement réduire la latence physique, devenant ainsi la pierre angulaire du développement d'industries à faible latence comme le métavers ; le calcul en nuage décentralisé et distribué possède des avantages en termes de flexibilité, de coût bas et de résistance à la censure, offrant un avenir très prometteur.
Aethir est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui fournit des services de puissance de calcul de niveau entreprise aux entreprises de jeux, d'intelligence artificielle, etc., en rassemblant des GPU à haute capacité de calcul tels que les H100.
Aethir a déjà établi des partenariats avec plusieurs studios de jeux de premier plan et entreprises de télécommunications, et prévoit que le revenu annuel récurrent (ARR) dépassera 20 millions de dollars au premier trimestre 2024.
Aethir Edge a considérablement abaissé le seuil pour les utilisateurs ordinaires souhaitant vendre leur puissance de calcul excédentaire, et a largement élargi la portée géographique du réseau Aethir.
Aethir a déjà obtenu 8 millions de dollars grâce à la vente de NFT de nœuds vérificateurs, prouvant que les perspectives de son projet et son modèle économique sont extrêmement attractifs pour un large public.
Le coût d'utilisation horaire de l'A100 du réseau Aethir est nettement inférieur à celui des autres concurrents, offrant un avantage concurrentiel évident.
Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé par quelques grandes inventions et avancées scientifiques. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.
La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont d'énormes avancées technologiques dans l'histoire de l'humanité, qui ont radicalement changé le visage de la société humaine, apportant une productivité et un mode de vie sans précédent. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des voitures à cheval pour transmettre des messages. Avec la naissance de GPT, l'humanité est entrée dans une nouvelle grande ère.
LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à des réflexions et des pratiques plus créatives, les conduisant ainsi à un monde plus efficace.
Nous considérons le GPT comme une autre percée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès réalisés par le GPT dans la compréhension et la génération du langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris, au cours de l'évolution du GPT, les lois de la croissance des capacités des grands modèles de langage - c'est-à-dire qu'en élargissant constamment les paramètres du modèle et les données d'entraînement, il est possible d'améliorer les capacités du modèle LLM de manière exponentielle. Tant que la puissance de calcul est suffisante, ce processus ne montre pour le moment aucun signe de goulet d'étranglement.
L'utilisation des grands modèles linguistiques ne se limite pas seulement à la compréhension du langage humain et des dialogues, au contraire, ce n'est qu'un début. Une fois que les machines ont la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent tirer parti de cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités disruptives.
Actuellement, dans divers domaines technologiques interconnectés, les modèles LLM commencent à faire leurs preuves. Des domaines humanistes tels que la production vidéo et la création artistique, aux domaines de haute technologie tels que la recherche pharmaceutique et la biotechnologie, des changements radicaux sont inévitables.
Dans cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grandes entreprises technologiques détiennent des ressources abondantes, tandis que les nouveaux développeurs font face à des barrières à l'entrée dues à un manque de ressources de calcul. Dans cette nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul équivaut à la force, et ceux qui maîtrisent cette puissance ont le pouvoir de changer le monde. Les GPU, en tant que pierre angulaire de l'apprentissage en profondeur et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial dans ce domaine.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) en rapide évolution, nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement des modèles et l'inférence. L'inférence concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles d'IA, tandis que l'entraînement comprend le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, qui inclut les algorithmes d'apprentissage automatique, les ensembles de données et la capacité de calcul.
Prenons l'exemple de GPT-4. Si l'on souhaite obtenir des inférences de haute qualité, les développeurs doivent acquérir un ensemble de données de base complet et d'énormes capacités de calcul pour entraîner un modèle d'IA efficace. Or, ces ressources sont principalement concentrées entre les mains de géants de l'industrie tels qu'NVIDIA, Google, Microsoft et AWS.
Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs d'entrer sur le marché, renforçant ainsi la position des leaders du secteur. Ils disposent de grandes bases de données et d'une capacité de calcul importante, ce qui leur permet d'augmenter constamment leur échelle et de réduire leurs coûts, rendant ainsi les barrières à l'entrée encore plus solides.
Mais nous ne pouvons nous empêcher de nous demander s'il existe une solution pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie en adoptant des technologies de blockchain ? La réponse est oui. La Décentralisation de l'informatique en nuage distribué nous offre une telle solution dans ce contexte.
Malgré le fait que la puissance de calcul soit actuellement coûteuse et rare, les GPU ne sont pas pleinement utilisés. Cela est principalement dû à l'absence d'une méthode prête à l'emploi pour intégrer ces puissances de calcul décentralisées et les faire fonctionner de manière commerciale. Voici des chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :
La plupart des dispositifs de consommation équipés de GPU appartiennent aux trois premières catégories, c'est-à-dire inactifs (venant de démarrer dans le système d'exploitation Windows) :
Taux d'utilisation du GPU : 0-2 %;
Tâches de production générales (rédaction, navigation simple) : 0-15 % ;
Lecture vidéo : 15 - 35 %.
Les données ci-dessus indiquent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et qu'il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources dans le monde du Web2. Cependant, la Crypto et l'économie de la blockchain pourraient bien être le remède à ce défi. L'économie cryptographique construit un marché mondial extrêmement efficace, grâce à sa structure de jetons unique et aux caractéristiques de son système décentralisé, le prix des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande sur le marché sont extrêmement efficaces.
Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années 1940, les modes de calcul ont connu plusieurs révolutions. Des ordinateurs lourds aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul est en train de diminuer progressivement. Avant l'émergence du cloud computing, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et se mettre à jour continuellement avec les innovations technologiques, mais l'apparition du cloud computing a complètement changé ce modèle.
Le concept de base de l'informatique en nuage est que le demandeur loue des serveurs, y accède à distance et paie en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont bouleversées par l'informatique en nuage. Dans le domaine de l'informatique en nuage, la technologie de virtualisation est au cœur de ce domaine. Un serveur virtualisé peut diviser un serveur puissant en petits serveurs et les louer, tout en pouvant mobiliser dynamiquement diverses ressources.
Ce modèle a complètement transformé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Auparavant, les gens devaient acheter eux-mêmes des installations de puissance de calcul pour répondre à leurs besoins ; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site web pour profiter de services de puissance de calcul de haute qualité. La direction future du développement de l'informatique en nuage est le calcul en périphérie. En raison de la distance trop grande entre les systèmes centralisés traditionnels et les utilisateurs, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, elle ne peut jamais être complètement surmontée en raison de la limite de la vitesse de la lumière.
Cependant, les secteurs émergents tels que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles, ce qui nécessite de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs. De plus en plus de petits centres de données sont donc implantés autour des utilisateurs, c'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.
Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul en nuage centralisés, les avantages de l'informatique en nuage décentralisée résident principalement dans :
Accessibilité et flexibilité : L'accès aux puces de calcul sur des plateformes de fournisseurs de services cloud comme AWS, GCP ou Azure nécessite généralement plusieurs semaines, et les modèles de GPU haute performance, tels que A100, H100, sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir de la puissance de calcul, les consommateurs doivent souvent signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rend également les opérations commerciales rigides, perdant ainsi une certaine flexibilité. En revanche, les plateformes de calcul décentralisées permettent d'accéder à la puissance de calcul à tout moment et offrent des choix matériels flexibles, avec une accessibilité renforcée.
Prix plus bas : En utilisant des puces inactives et en ajoutant les subventions en tokens des protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul décentralisé pourrait offrir une puissance de calcul moins chère.
Résistance à la censure : Certains systèmes Web3 ne se positionnent pas comme des systèmes sans autorisation. Ils ont traité des questions de conformité telles que le RGPD et la HIPAA lors des phases de mise en ligne des GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.
Avec le développement continu de l'IA et le déséquilibre persistant entre l'offre et la demande de GPU, cela poussera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. En même temps, pendant un marché haussier, en raison de la hausse des prix des tokens cryptographiques, les fournisseurs de GPU réaliseront davantage de bénéfices, ce qui stimulera l'entrée de plus de fournisseurs de GPU sur ce marché, créant un effet de roue positive.
Problèmes techniques
1. Problème de parallélisation
Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces long tail, ce qui signifie qu'un seul fournisseur de puces ne peut presque pas réaliser de manière autonome des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.
Cependant, le processus de parallélisation peut rencontrer une série de problèmes, y compris la manière de décomposer les tâches (surtout pour des tâches d'apprentissage profond complexes), les dépendances de données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils, etc.
2. Risque de substitution technologique
Avec l'importante injection de capital dans la recherche sur les ASIC (circuits intégrés spécifiques) et des nouvelles inventions comme les unités de traitement de tenseurs (TPU), cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.
Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un compromis sur les coûts, le marché des GPU actuellement monopolisé par de grandes organisations d'IA pourrait faire son retour. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.
3. Risque réglementaire
En raison du système de cloud computing décentralisé opérant dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut y avoir des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.
À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme sur le long terme et ne changent pas facilement. Le choix entre une plateforme décentralisée ou centralisée n'est qu'un des facteurs à considérer ; ces utilisateurs attachent une plus grande importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée dispose d'une forte capacité d'intégration et d'une puissance de calcul stable et suffisante, elle sera plus susceptible d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et de générer des revenus de flux de trésorerie stables.
Je vais maintenant présenter le nouveau projet de puissance de calcul décentralisée Aethir, qui se concentre sur le rendu de jeux et l'IA, et évaluer la valorisation potentielle après son lancement en se basant sur les projets d'IA et de puissance de calcul décentralisée actuellement sur le marché dans le même domaine.
Introduction à Aethir
Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégeant et en redistribuant intelligemment de nouveaux et d'anciens GPU provenant d'entreprises, de centres de données, d'activités de minage de cryptomonnaie et de consommateurs.
L'une des innovations clés du projet est le pool de ressources, qui regroupe les contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, fournissant des services aux clients du monde entier. Une des caractéristiques majeures du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou aux centres de données disposant d'équipements inactifs de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, augmentant ainsi la flexibilité des fournisseurs et le taux d'utilisation des équipements.
L'exploitation de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures fondamentales :
Conteneur (Container) : La fonction clé du conteneur est de fournir des services de rendu à distance en temps réel, offrant une expérience de "zéro délai". Le conteneur est le lieu réel de l'informatique en nuage, jouant le rôle de point de terminaison virtuel, exécutant et rendant des applications. Cela transfère la charge de travail des appareils locaux vers le conteneur.
Vérificateur (Checker) : Les nœuds vérificateurs examinent le Container et ses services.
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SellTheBounce
· 07-28 03:31
Eh bien, encore une histoire de puissance de calcul. Le marché ne manque jamais d'histoires.
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NotSatoshi
· 07-28 02:03
Ça fait longtemps qu'on en parle, voyons les choses en face.
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LiquidityWitch
· 07-28 02:00
bull, tôt ou tard sur principales plateformes d'échanges
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TokenStorm
· 07-28 01:53
Donc, un autre qui vante l'IA, où est l'opportunité d'arbitrage ?
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NFTBlackHole
· 07-28 01:40
Puissance de calcul est la vraie vérité de l'avenir.
Aethir émerge : un nouveau venu en cloud computing décentralisé intégrant un rendu en temps réel par l'IA de jeu.
Détails sur Aethir : un acteur de cloud computing décentralisé avec une puissance sur trois fronts
Le développement et les progrès des grands modèles LLM et de l'IA sont des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité. L'humanité entre ainsi dans l'ère de l'IA, où "la puissance de calcul" est la ressource la plus rare dans ce nouveau monde.
La tendance du développement de la puissance de calcul est le calcul en périphérie, cette méthode de calcul peut efficacement réduire la latence physique, devenant ainsi la pierre angulaire du développement d'industries à faible latence comme le métavers ; le calcul en nuage décentralisé et distribué possède des avantages en termes de flexibilité, de coût bas et de résistance à la censure, offrant un avenir très prometteur.
Aethir est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui fournit des services de puissance de calcul de niveau entreprise aux entreprises de jeux, d'intelligence artificielle, etc., en rassemblant des GPU à haute capacité de calcul tels que les H100.
Aethir a déjà établi des partenariats avec plusieurs studios de jeux de premier plan et entreprises de télécommunications, et prévoit que le revenu annuel récurrent (ARR) dépassera 20 millions de dollars au premier trimestre 2024.
Aethir Edge a considérablement abaissé le seuil pour les utilisateurs ordinaires souhaitant vendre leur puissance de calcul excédentaire, et a largement élargi la portée géographique du réseau Aethir.
Aethir a déjà obtenu 8 millions de dollars grâce à la vente de NFT de nœuds vérificateurs, prouvant que les perspectives de son projet et son modèle économique sont extrêmement attractifs pour un large public.
Le coût d'utilisation horaire de l'A100 du réseau Aethir est nettement inférieur à celui des autres concurrents, offrant un avantage concurrentiel évident.
Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé par quelques grandes inventions et avancées scientifiques. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.
La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont d'énormes avancées technologiques dans l'histoire de l'humanité, qui ont radicalement changé le visage de la société humaine, apportant une productivité et un mode de vie sans précédent. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des voitures à cheval pour transmettre des messages. Avec la naissance de GPT, l'humanité est entrée dans une nouvelle grande ère.
LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à des réflexions et des pratiques plus créatives, les conduisant ainsi à un monde plus efficace.
Nous considérons le GPT comme une autre percée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès réalisés par le GPT dans la compréhension et la génération du langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris, au cours de l'évolution du GPT, les lois de la croissance des capacités des grands modèles de langage - c'est-à-dire qu'en élargissant constamment les paramètres du modèle et les données d'entraînement, il est possible d'améliorer les capacités du modèle LLM de manière exponentielle. Tant que la puissance de calcul est suffisante, ce processus ne montre pour le moment aucun signe de goulet d'étranglement.
L'utilisation des grands modèles linguistiques ne se limite pas seulement à la compréhension du langage humain et des dialogues, au contraire, ce n'est qu'un début. Une fois que les machines ont la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent tirer parti de cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités disruptives.
Actuellement, dans divers domaines technologiques interconnectés, les modèles LLM commencent à faire leurs preuves. Des domaines humanistes tels que la production vidéo et la création artistique, aux domaines de haute technologie tels que la recherche pharmaceutique et la biotechnologie, des changements radicaux sont inévitables.
Dans cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grandes entreprises technologiques détiennent des ressources abondantes, tandis que les nouveaux développeurs font face à des barrières à l'entrée dues à un manque de ressources de calcul. Dans cette nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul équivaut à la force, et ceux qui maîtrisent cette puissance ont le pouvoir de changer le monde. Les GPU, en tant que pierre angulaire de l'apprentissage en profondeur et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial dans ce domaine.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) en rapide évolution, nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement des modèles et l'inférence. L'inférence concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles d'IA, tandis que l'entraînement comprend le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, qui inclut les algorithmes d'apprentissage automatique, les ensembles de données et la capacité de calcul.
Prenons l'exemple de GPT-4. Si l'on souhaite obtenir des inférences de haute qualité, les développeurs doivent acquérir un ensemble de données de base complet et d'énormes capacités de calcul pour entraîner un modèle d'IA efficace. Or, ces ressources sont principalement concentrées entre les mains de géants de l'industrie tels qu'NVIDIA, Google, Microsoft et AWS.
Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs d'entrer sur le marché, renforçant ainsi la position des leaders du secteur. Ils disposent de grandes bases de données et d'une capacité de calcul importante, ce qui leur permet d'augmenter constamment leur échelle et de réduire leurs coûts, rendant ainsi les barrières à l'entrée encore plus solides.
Mais nous ne pouvons nous empêcher de nous demander s'il existe une solution pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie en adoptant des technologies de blockchain ? La réponse est oui. La Décentralisation de l'informatique en nuage distribué nous offre une telle solution dans ce contexte.
Malgré le fait que la puissance de calcul soit actuellement coûteuse et rare, les GPU ne sont pas pleinement utilisés. Cela est principalement dû à l'absence d'une méthode prête à l'emploi pour intégrer ces puissances de calcul décentralisées et les faire fonctionner de manière commerciale. Voici des chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :
La plupart des dispositifs de consommation équipés de GPU appartiennent aux trois premières catégories, c'est-à-dire inactifs (venant de démarrer dans le système d'exploitation Windows) :
Les données ci-dessus indiquent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et qu'il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources dans le monde du Web2. Cependant, la Crypto et l'économie de la blockchain pourraient bien être le remède à ce défi. L'économie cryptographique construit un marché mondial extrêmement efficace, grâce à sa structure de jetons unique et aux caractéristiques de son système décentralisé, le prix des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande sur le marché sont extrêmement efficaces.
Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années 1940, les modes de calcul ont connu plusieurs révolutions. Des ordinateurs lourds aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul est en train de diminuer progressivement. Avant l'émergence du cloud computing, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et se mettre à jour continuellement avec les innovations technologiques, mais l'apparition du cloud computing a complètement changé ce modèle.
Le concept de base de l'informatique en nuage est que le demandeur loue des serveurs, y accède à distance et paie en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont bouleversées par l'informatique en nuage. Dans le domaine de l'informatique en nuage, la technologie de virtualisation est au cœur de ce domaine. Un serveur virtualisé peut diviser un serveur puissant en petits serveurs et les louer, tout en pouvant mobiliser dynamiquement diverses ressources.
Ce modèle a complètement transformé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Auparavant, les gens devaient acheter eux-mêmes des installations de puissance de calcul pour répondre à leurs besoins ; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site web pour profiter de services de puissance de calcul de haute qualité. La direction future du développement de l'informatique en nuage est le calcul en périphérie. En raison de la distance trop grande entre les systèmes centralisés traditionnels et les utilisateurs, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, elle ne peut jamais être complètement surmontée en raison de la limite de la vitesse de la lumière.
Cependant, les secteurs émergents tels que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles, ce qui nécessite de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs. De plus en plus de petits centres de données sont donc implantés autour des utilisateurs, c'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.
Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul en nuage centralisés, les avantages de l'informatique en nuage décentralisée résident principalement dans :
Accessibilité et flexibilité : L'accès aux puces de calcul sur des plateformes de fournisseurs de services cloud comme AWS, GCP ou Azure nécessite généralement plusieurs semaines, et les modèles de GPU haute performance, tels que A100, H100, sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir de la puissance de calcul, les consommateurs doivent souvent signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rend également les opérations commerciales rigides, perdant ainsi une certaine flexibilité. En revanche, les plateformes de calcul décentralisées permettent d'accéder à la puissance de calcul à tout moment et offrent des choix matériels flexibles, avec une accessibilité renforcée.
Prix plus bas : En utilisant des puces inactives et en ajoutant les subventions en tokens des protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul décentralisé pourrait offrir une puissance de calcul moins chère.
Résistance à la censure : Certains systèmes Web3 ne se positionnent pas comme des systèmes sans autorisation. Ils ont traité des questions de conformité telles que le RGPD et la HIPAA lors des phases de mise en ligne des GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.
Avec le développement continu de l'IA et le déséquilibre persistant entre l'offre et la demande de GPU, cela poussera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. En même temps, pendant un marché haussier, en raison de la hausse des prix des tokens cryptographiques, les fournisseurs de GPU réaliseront davantage de bénéfices, ce qui stimulera l'entrée de plus de fournisseurs de GPU sur ce marché, créant un effet de roue positive.
Problèmes techniques
1. Problème de parallélisation
Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces long tail, ce qui signifie qu'un seul fournisseur de puces ne peut presque pas réaliser de manière autonome des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.
Cependant, le processus de parallélisation peut rencontrer une série de problèmes, y compris la manière de décomposer les tâches (surtout pour des tâches d'apprentissage profond complexes), les dépendances de données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils, etc.
2. Risque de substitution technologique
Avec l'importante injection de capital dans la recherche sur les ASIC (circuits intégrés spécifiques) et des nouvelles inventions comme les unités de traitement de tenseurs (TPU), cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.
Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un compromis sur les coûts, le marché des GPU actuellement monopolisé par de grandes organisations d'IA pourrait faire son retour. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.
3. Risque réglementaire
En raison du système de cloud computing décentralisé opérant dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut y avoir des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.
À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme sur le long terme et ne changent pas facilement. Le choix entre une plateforme décentralisée ou centralisée n'est qu'un des facteurs à considérer ; ces utilisateurs attachent une plus grande importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée dispose d'une forte capacité d'intégration et d'une puissance de calcul stable et suffisante, elle sera plus susceptible d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et de générer des revenus de flux de trésorerie stables.
Je vais maintenant présenter le nouveau projet de puissance de calcul décentralisée Aethir, qui se concentre sur le rendu de jeux et l'IA, et évaluer la valorisation potentielle après son lancement en se basant sur les projets d'IA et de puissance de calcul décentralisée actuellement sur le marché dans le même domaine.
Introduction à Aethir
Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégeant et en redistribuant intelligemment de nouveaux et d'anciens GPU provenant d'entreprises, de centres de données, d'activités de minage de cryptomonnaie et de consommateurs.
L'une des innovations clés du projet est le pool de ressources, qui regroupe les contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, fournissant des services aux clients du monde entier. Une des caractéristiques majeures du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou aux centres de données disposant d'équipements inactifs de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, augmentant ainsi la flexibilité des fournisseurs et le taux d'utilisation des équipements.
L'exploitation de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures fondamentales :
Conteneur (Container) : La fonction clé du conteneur est de fournir des services de rendu à distance en temps réel, offrant une expérience de "zéro délai". Le conteneur est le lieu réel de l'informatique en nuage, jouant le rôle de point de terminaison virtuel, exécutant et rendant des applications. Cela transfère la charge de travail des appareils locaux vers le conteneur.
Vérificateur (Checker) : Les nœuds vérificateurs examinent le Container et ses services.