Explicação detalhada sobre Aethir: um jogador de computação em nuvem descentralizada com três trilhas.
O desenvolvimento e o progresso dos grandes modelos LLM e da IA são avanços tecnológicos extremamente significativos na história da humanidade. A humanidade entrou na era da IA, e neste novo mundo, a "capacidade de cálculo" é o recurso mais escasso.
A tendência do desenvolvimento da capacidade computacional é a computação em borda, este método de computação pode reduzir efetivamente a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demanda de baixa latência, como o metaverso; a Descentralização da computação em nuvem distribuída possui flexibilidade, preços baixos e vantagens de resistência à censura, com um futuro promissor.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que oferece serviços de computação em nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas, reunindo GPUs de alto desempenho como a H100.
Aethir já estabeleceu parcerias com vários estúdios de jogos de topo e empresas de telecomunicações, prevendo-se que a receita recorrente anual (ARR) ultrapasse os 20 milhões de dólares no primeiro trimestre de 2024.
Aethir Edge reduziu significativamente a barreira de entrada para usuários comuns venderem poder de computação excedente, e expandiu enormemente a cobertura geográfica da rede Aethir.
Aethir já arrecadou 8 milhões de dólares através da venda de NFTs de nós verificadores, provando que o seu potencial de projeto e modelo econômico é extremamente atraente para um grande número de usuários.
O custo de uso por hora da A100 da rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
As mudanças no processo de desenvolvimento da sociedade humana muitas vezes são realizadas por algumas invenções e avanços científicos extremamente grandiosos. Cada quebra de barreira tecnológica cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são os avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade, que transformaram completamente a face da sociedade humana, trazendo uma mudança sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era das lâmpadas a petróleo e das carruagens para a troca de correspondência. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
O LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativos, levando-as a um mundo mais eficiente.
Vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas devido ao enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as regras de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem — ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível aumentar exponencialmente a capacidade do modelo LLM. Com poder computacional suficiente, esse processo ainda não mostra limitações temporais.
Os usos dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de entender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem usar essa capacidade da IA para desenvolver diversas funcionalidades disruptivas.
Atualmente, em vários campos interdisciplinares da tecnologia, os modelos LLM já estão se destacando. Desde a produção de vídeo e a criação artística em áreas humanísticas até o desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade computacional é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a controlarem recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à escassez de capacidade computacional. Na nova era da IA, a capacidade computacional é poder; aqueles que dominam a capacidade computacional têm a capacidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenham um papel crucial.
No campo em rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA), devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência envolve a funcionalidade e a saída dos modelos de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que envolve algoritmos de aprendizagem automática, conjuntos de dados e capacidade de computação.
Tomando o GPT4 como exemplo, para obter raciocínios de alta qualidade, os desenvolvedores precisam de um conjunto de dados abrangente e de uma enorme capacidade computacional para treinar modelos eficazes de IA. Esses recursos estão principalmente nas mãos de gigantes da indústria, incluindo NVIDIA, Google, Microsoft e AWS.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, tornando os principais jogadores ainda mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma enorme capacidade de computação, com a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há uma solução para reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada da indústria através da adoção da tecnologia blockchain. A resposta é afirmativa. A Descentralização da computação em nuvem distribuída oferece-nos essa solução neste contexto temporal.
Apesar de, nas atuais circunstâncias em que a potência de cálculo é cara e escassa, as GPUs não estarem a ser plenamente aproveitadas. Isso deve-se principalmente à falta de uma forma pronta para integrar essa potência de cálculo descentralizada e fazê-la funcionar de forma comercial. Aqui estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ociosa (acabou de ser iniciada no sistema operativo Windows):
Taxa de utilização da GPU: 0-2%;
Tarefas de produção gerais (escrita, navegação simples): 0-15%;
Reprodução de vídeo: 15 - 35%.
Os dados acima indicam que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a Crypto e a economia blockchain podem ser a solução ideal para enfrentar esse desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global extremamente eficiente, devido à sua economia de tokens única e à característica de sistemas descentralizados, onde a precificação, circulação de recursos e o equilíbrio entre oferta e demanda no mercado ocorrem de forma muito eficiente.
O desenvolvimento da IA está a afetar o futuro da humanidade, enquanto o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde os pesados computadores mainframe até aos leves laptops, desde a compra de servidores centralizados até ao aluguer de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está a diminuir gradualmente. Antes do aparecimento da computação em nuvem, as empresas tinham de adquirir servidores por conta própria e atualizar constantemente com as inovações tecnológicas, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que a parte que demanda aluga servidores e acessa-os remotamente, pagando de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo deste setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores menores para aluguel e podem alocar dinamicamente vários recursos.
Este modelo transformou completamente o panorama comercial da indústria de computação, onde antes as pessoas precisavam comprar equipamentos de computação para atender às suas necessidades de poder computacional; mas agora, basta pagar um aluguel no site para usufruir de serviços de computação de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Como os sistemas centralizados tradicionais estão muito distantes dos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido às limitações da velocidade da luz, a latência nunca pode ser completamente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm exigências de latência extremamente baixas, por isso é necessário deslocar servidores de computação em nuvem para mais perto dos usuários, resultando na instalação cada vez maior de pequenos centros de dados ao redor dos usuários, isto é a Descentralização.
Comparado com os fornecedores de poder de computação em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem descentralizada residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: A obtenção de acesso a chips de computação em plataformas de provedores de serviços em nuvem, como AWS, GCP ou Azure, geralmente leva várias semanas, e modelos de GPU de alto desempenho, como A100, H100, estão frequentemente fora de estoque. Além disso, para obter poder computacional, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo assim certa flexibilidade. Em comparação, plataformas de computação distribuída podem fornecer acesso a poder computacional a qualquer momento e oferecer opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preço mais baixo: Devido à utilização de chips ociosos, juntamente com os subsídios em tokens fornecidos pela parte do protocolo de rede para os fornecedores de chips e poder de cálculo, a rede de poder de cálculo distribuído pode oferecer um poder de cálculo mais acessível.
Resistência à censura: Alguns sistemas Web3 não se posicionam como sistemas sem permissão. Questões de conformidade como GDPR e HIPAA foram tratadas nas fases de lançamento de GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados.
Com o desenvolvimento contínuo da IA e o desequilíbrio persistente entre oferta e demanda de GPUs, mais desenvolvedores serão incentivados a migrar para plataformas de computação em nuvem Descentralização. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços das criptomoedas, os fornecedores de GPUs terão lucros maiores, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrarem neste mercado, formando um efeito de roda de impulso positivo.
Desafios técnicos
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem um fornecimento de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue concluir de forma independente tarefas complexas de treino ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se as plataformas de computação em nuvem quiserem ser competitivas, devem desmembrar e distribuir tarefas por meio de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir as tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizagem profunda), dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de ASIC (Circuito Integrado de Aplicação Específica) e novas invenções como a Unidade de Processamento de Tensores (TPU), pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode voltar ao mercado. Isso resultará em um aumento na oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem descentralizada.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a mudam facilmente. Usar uma plataforma descentralizada ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar, esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma descentralizada tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade de computação estável e suficiente, será mais fácil atrair esses clientes, estabelecendo uma relação de cooperação a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
Abaixo, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e na IA nesta rodada de ciclos. Além disso, vou calcular a possível avaliação após o lançamento com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente disponíveis no mercado.
Introdução ao Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuintes de poder de computação descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma das grandes características do pool de recursos é que os fornecedores de GPU podem se conectar ou desconectar da rede livremente, permitindo que empresas ou data centers com equipamentos ociosos participem da rede durante o tempo de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas principais:
Container (Container): A função chave do container é fornecer serviços de renderização remota em tempo real, proporcionando uma experiência de "zero latência". O container é o local físico da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicações. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Verificador (Checker): O nó verificador verifica o Container e os seus serviços.
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SellTheBounce
· 07-28 03:31
Ai, mais uma história de Poder de computação. O mercado nunca carece de histórias.
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NotSatoshi
· 07-28 02:03
Já se falou tanto, vamos ver a verdade.
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LiquidityWitch
· 07-28 02:00
bull ah cedo ou tarde vai para as trocas de topo
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TokenStorm
· 07-28 01:53
Então, mais um que está a promover a IA, onde está a oportunidade de Arbitragem?
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NFTBlackHole
· 07-28 01:40
Poder de computação é a verdadeira realidade do futuro
Aethir surge: uma nova empresa de computação em nuvem descentralizada que integra renderização em tempo real de IA de jogos
Explicação detalhada sobre Aethir: um jogador de computação em nuvem descentralizada com três trilhas.
O desenvolvimento e o progresso dos grandes modelos LLM e da IA são avanços tecnológicos extremamente significativos na história da humanidade. A humanidade entrou na era da IA, e neste novo mundo, a "capacidade de cálculo" é o recurso mais escasso.
A tendência do desenvolvimento da capacidade computacional é a computação em borda, este método de computação pode reduzir efetivamente a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demanda de baixa latência, como o metaverso; a Descentralização da computação em nuvem distribuída possui flexibilidade, preços baixos e vantagens de resistência à censura, com um futuro promissor.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que oferece serviços de computação em nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas, reunindo GPUs de alto desempenho como a H100.
Aethir já estabeleceu parcerias com vários estúdios de jogos de topo e empresas de telecomunicações, prevendo-se que a receita recorrente anual (ARR) ultrapasse os 20 milhões de dólares no primeiro trimestre de 2024.
Aethir Edge reduziu significativamente a barreira de entrada para usuários comuns venderem poder de computação excedente, e expandiu enormemente a cobertura geográfica da rede Aethir.
Aethir já arrecadou 8 milhões de dólares através da venda de NFTs de nós verificadores, provando que o seu potencial de projeto e modelo econômico é extremamente atraente para um grande número de usuários.
O custo de uso por hora da A100 da rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
As mudanças no processo de desenvolvimento da sociedade humana muitas vezes são realizadas por algumas invenções e avanços científicos extremamente grandiosos. Cada quebra de barreira tecnológica cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são os avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade, que transformaram completamente a face da sociedade humana, trazendo uma mudança sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era das lâmpadas a petróleo e das carruagens para a troca de correspondência. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
O LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativos, levando-as a um mundo mais eficiente.
Vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas devido ao enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as regras de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem — ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível aumentar exponencialmente a capacidade do modelo LLM. Com poder computacional suficiente, esse processo ainda não mostra limitações temporais.
Os usos dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de entender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem usar essa capacidade da IA para desenvolver diversas funcionalidades disruptivas.
Atualmente, em vários campos interdisciplinares da tecnologia, os modelos LLM já estão se destacando. Desde a produção de vídeo e a criação artística em áreas humanísticas até o desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade computacional é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a controlarem recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à escassez de capacidade computacional. Na nova era da IA, a capacidade computacional é poder; aqueles que dominam a capacidade computacional têm a capacidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenham um papel crucial.
No campo em rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA), devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência envolve a funcionalidade e a saída dos modelos de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que envolve algoritmos de aprendizagem automática, conjuntos de dados e capacidade de computação.
Tomando o GPT4 como exemplo, para obter raciocínios de alta qualidade, os desenvolvedores precisam de um conjunto de dados abrangente e de uma enorme capacidade computacional para treinar modelos eficazes de IA. Esses recursos estão principalmente nas mãos de gigantes da indústria, incluindo NVIDIA, Google, Microsoft e AWS.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, tornando os principais jogadores ainda mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma enorme capacidade de computação, com a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há uma solução para reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada da indústria através da adoção da tecnologia blockchain. A resposta é afirmativa. A Descentralização da computação em nuvem distribuída oferece-nos essa solução neste contexto temporal.
Apesar de, nas atuais circunstâncias em que a potência de cálculo é cara e escassa, as GPUs não estarem a ser plenamente aproveitadas. Isso deve-se principalmente à falta de uma forma pronta para integrar essa potência de cálculo descentralizada e fazê-la funcionar de forma comercial. Aqui estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ociosa (acabou de ser iniciada no sistema operativo Windows):
Os dados acima indicam que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a Crypto e a economia blockchain podem ser a solução ideal para enfrentar esse desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global extremamente eficiente, devido à sua economia de tokens única e à característica de sistemas descentralizados, onde a precificação, circulação de recursos e o equilíbrio entre oferta e demanda no mercado ocorrem de forma muito eficiente.
O desenvolvimento da IA está a afetar o futuro da humanidade, enquanto o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde os pesados computadores mainframe até aos leves laptops, desde a compra de servidores centralizados até ao aluguer de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está a diminuir gradualmente. Antes do aparecimento da computação em nuvem, as empresas tinham de adquirir servidores por conta própria e atualizar constantemente com as inovações tecnológicas, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que a parte que demanda aluga servidores e acessa-os remotamente, pagando de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo deste setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores menores para aluguel e podem alocar dinamicamente vários recursos.
Este modelo transformou completamente o panorama comercial da indústria de computação, onde antes as pessoas precisavam comprar equipamentos de computação para atender às suas necessidades de poder computacional; mas agora, basta pagar um aluguel no site para usufruir de serviços de computação de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Como os sistemas centralizados tradicionais estão muito distantes dos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido às limitações da velocidade da luz, a latência nunca pode ser completamente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm exigências de latência extremamente baixas, por isso é necessário deslocar servidores de computação em nuvem para mais perto dos usuários, resultando na instalação cada vez maior de pequenos centros de dados ao redor dos usuários, isto é a Descentralização.
Comparado com os fornecedores de poder de computação em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem descentralizada residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: A obtenção de acesso a chips de computação em plataformas de provedores de serviços em nuvem, como AWS, GCP ou Azure, geralmente leva várias semanas, e modelos de GPU de alto desempenho, como A100, H100, estão frequentemente fora de estoque. Além disso, para obter poder computacional, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo assim certa flexibilidade. Em comparação, plataformas de computação distribuída podem fornecer acesso a poder computacional a qualquer momento e oferecer opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preço mais baixo: Devido à utilização de chips ociosos, juntamente com os subsídios em tokens fornecidos pela parte do protocolo de rede para os fornecedores de chips e poder de cálculo, a rede de poder de cálculo distribuído pode oferecer um poder de cálculo mais acessível.
Resistência à censura: Alguns sistemas Web3 não se posicionam como sistemas sem permissão. Questões de conformidade como GDPR e HIPAA foram tratadas nas fases de lançamento de GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados.
Com o desenvolvimento contínuo da IA e o desequilíbrio persistente entre oferta e demanda de GPUs, mais desenvolvedores serão incentivados a migrar para plataformas de computação em nuvem Descentralização. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços das criptomoedas, os fornecedores de GPUs terão lucros maiores, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrarem neste mercado, formando um efeito de roda de impulso positivo.
Desafios técnicos
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem um fornecimento de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue concluir de forma independente tarefas complexas de treino ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se as plataformas de computação em nuvem quiserem ser competitivas, devem desmembrar e distribuir tarefas por meio de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir as tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizagem profunda), dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de ASIC (Circuito Integrado de Aplicação Específica) e novas invenções como a Unidade de Processamento de Tensores (TPU), pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode voltar ao mercado. Isso resultará em um aumento na oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem descentralizada.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a mudam facilmente. Usar uma plataforma descentralizada ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar, esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma descentralizada tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade de computação estável e suficiente, será mais fácil atrair esses clientes, estabelecendo uma relação de cooperação a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
Abaixo, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e na IA nesta rodada de ciclos. Além disso, vou calcular a possível avaliação após o lançamento com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente disponíveis no mercado.
Introdução ao Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuintes de poder de computação descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma das grandes características do pool de recursos é que os fornecedores de GPU podem se conectar ou desconectar da rede livremente, permitindo que empresas ou data centers com equipamentos ociosos participem da rede durante o tempo de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas principais:
Container (Container): A função chave do container é fornecer serviços de renderização remota em tempo real, proporcionando uma experiência de "zero latência". O container é o local físico da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicações. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Verificador (Checker): O nó verificador verifica o Container e os seus serviços.