Décentralisation du cloud computing : cadre et potentiel d'un écosystème émergent

Avec le développement rapide de la technologie, la capitalisation boursière des entreprises telles qu'OpenAI et Nvidia a connu une croissance explosive ces dernières années. La combinaison de l'intelligence artificielle et des cryptomonnaies est devenue le récit central du marché actuel, attirant de nombreux investissements. Dans la vague de l'IA, la Décentralisation se révèle être un outil puissant pour promouvoir le développement de l'IA. Bien qu'il existe encore un écart par rapport aux modèles centralisés en termes d'applications pratiques, l'utilisation des avantages du Web3 pour étendre les domaines clés de l'IA est devenue un consensus dans l'industrie.

Les quatre aspects clés de la technologie AI comprennent les données, les modèles, l'entraînement et le raisonnement. Parmi eux, les données sont l'élément fondamental, pouvant être considérées comme des matières premières, tandis que les autres aspects représentent les méthodes de traitement des données. La Décentralisation peut jouer un rôle important dans des étapes telles que l'étiquetage et le stockage des données.

Si l'on considère que les données sont des matières premières, alors la puissance de calcul est l'outil de transformation, utilisé pour maximiser l'efficacité de la production. Cet article se concentrera sur le thème de la "puissance de calcul" et explorera le cadre écologique et le modèle économique de Crypto x AI x DePIN.

I. DePIN et le cadre d'écosystème de puissance décentralisée

Les ressources de calcul de haute qualité sont actuellement monopolisées par des géants traditionnels, rendant difficile l'accès à une puissance de calcul à un prix raisonnable pour les start-ups et les utilisateurs individuels. Ce coût élevé est difficile à supporter pour la plupart des acheteurs.

Les solutions de Décentralisation adoptent principalement un modèle économique P2P, permettant aux utilisateurs de recevoir des récompenses en tokens en tant que fournisseurs de ressources. Avec l'augmentation exponentielle de la demande en puissance de calcul AI décentralisée, un cadre équilibré a déjà été formé dans l'écosystème. Parmi eux, certains projets leaders jouent différents rôles clés dans l'écosystème, montrant des barrières techniques remarquables et des perspectives de développement.

L'écosystème de puissance de calcul AI décentralisée est principalement composé de trois parties, agissant respectivement en tant qu'agents de ressources, fournisseurs de ressources et distributeurs :

Agent de ressources

Un projet de réseau de calcul décentralisé, en tant qu'agent de puissance de calcul, s'engage à fournir des capacités d'IA de haute qualité à bas prix aux clients. Ce projet dispose de ressources GPU réparties dans le monde entier du côté de l'offre, et les clients sont principalement des start-ups axées sur l'inférence IA.

Le but de ce projet est d'agréger un million de GPU pour former un vaste réseau de puissance de calcul DePIN, offrant aux clients des tarifs plus bas pour la puissance de calcul. Les utilisateurs peuvent contribuer leur puissance de calcul GPU/CPU inutilisée à la plateforme pour obtenir des incitations en tokens. L'objectif principal est de contrôler les prix de manière décentralisée, de fournir une puissance de calcul AI de haute qualité et d'aider les startups AI à réduire leurs coûts.

Ce projet utilise des modules de construction en cluster, permettant à tous les GPU de rester interconnectés, ce qui réalise une coordination à grande échelle pendant les processus d'entraînement et d'inférence. Cela permet aux start-ups AI de déployer du matériel de calcul à un coût d'un dixième du prix centralisé. Il convient de noter que ce projet se concentre sur l'agrégation de la puissance de calcul en apprentissage automatique, pouvant fournir un soutien en ressources GPU pour d'autres projets DePIN ciblant l'apprentissage automatique.

Actuellement, le nombre de clusters GPU agrégés par ce projet est le premier de l'industrie, avec plus de 200 000 GPU disponibles en ligne, dont près de 50 000 GeForce RTX 4090 et plus de 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.

Fournisseur de ressources

Un projet, en tant que fournisseur de puissance de calcul AI le plus prometteur, peut fournir une quantité suffisante de puces pour l'apprentissage profond des machines. L'équipe a un avantage significatif dans les ressources traditionnelles de puissance de calcul AI, ayant été un agent de premier niveau pour une entreprise AI géante. Grâce à la barrière de ressources techniques, ce projet peut accéder directement à des centaines de centres de données pour obtenir des machines haut de gamme telles que A/H100, RTX4090 et A6000.

Ce projet fournit une puissance de calcul d'apprentissage automatique à grande échelle pour les géants de la puissance Web3. Par rapport aux dépenses de services cloud de 140 000 dollars par mois pour un client, après la migration vers ce projet, les dépenses mensuelles ont été réduites à environ 40 000 dollars, économisant non seulement 70 % des coûts, mais augmentant également l'efficacité de 30 %.

Ce projet s'engage à fournir aux clients la puissance de calcul la plus rapide, la plus qualitative et la plus fiable grâce à des canaux d'approvisionnement uniques, tout en offrant un choix de services complet et en réduisant les coûts. La qualité de sa puissance de calcul AI a été reconnue par plusieurs agents de puissance de calcul et des partenariats ont été établis avec plusieurs géants de la puissance de calcul.

Fournisseur de ressources

Un certain projet, en tant que canal de ressources DePIN, adopte un protocole ouvert de type plateforme, fournissant des ressources agrégées de base avant de proposer des services. Son objectif est de devenir un agrégateur de services DePIN, similaire à 1inch ou Uber dans le domaine DePIN.

Le projet recueille des informations sur les politiques, la situation des ressources, la performance et la stabilité des différents réseaux via une couche de contrôle, fournit un SDK et les met à disposition des utilisateurs via un algorithme de routage.

Ce modèle vise à résoudre les problèmes de ressources et de services limités des différents réseaux DePIN, ainsi que la mauvaise qualité de service due à la concentration régionale dans la configuration des ressources globales. Grâce à des algorithmes de routage pour obtenir des données, des informations de base sur le réseau et des informations sur les machines, une stratégie est générée après agrégation, correspondant aux besoins des clients pour fournir des services, afin d'améliorer la qualité et le service de la couche d'application DePIN, et de rechercher un réseau de puissance de calcul au meilleur prix en cas de ressources insuffisantes.

Deux, analyse de l'écosystème de puissance de calcul décentralisé

Un certain agent de ressources et un certain fournisseur de ressources ont conclu un partenariat stratégique. En tant que fournisseur disposant d'une riche bibliothèque de machines GPU, le fournisseur de ressources s'engage à améliorer la vitesse et la stabilité du réseau de l'agent de ressources. L'agent de ressources permettra à ses clients d'acheter et de louer directement sur son réseau des capacités de calcul de haute qualité par le biais d'un mandat. Les deux parties estiment que le succès de l'industrie du calcul décentralisé et la combinaison de Web3 et de l'IA nécessitent une coopération étroite des leaders du secteur dès le début.

Avec la croissance de la demande de calcul, l'informatique en nuage traditionnelle est confrontée à certains problèmes :

• Disponibilité limitée : l'utilisation de services cloud mainstream nécessite généralement plusieurs semaines pour obtenir un accès au matériel, et les modèles de GPU couramment utilisés sont souvent indisponibles.
• Choix limité : les utilisateurs sont contraints dans des domaines tels que le matériel GPU, la localisation, le niveau de sécurité, la latence, etc.
• Coûts élevés : le prix des GPU de haute qualité est élevé, les dépenses mensuelles de formation et d'inférence du projet peuvent atteindre plusieurs centaines de milliers de dollars.

La calcul décentralisé vise à fournir des alternatives ouvertes, accessibles et abordables, pour résoudre les problèmes fondamentaux des fournisseurs de services cloud centralisés. Cependant, relever le défi du statut des géants du cloud nécessite des efforts conjoints et un soutien mutuel des innovateurs.

Mode d'actif

Modèle d'actifs lourds

Un fournisseur de ressources dispose d'un puissant avantage côté offre. Les machines les plus précieuses en termes de puissance de calcul en apprentissage automatique (comme A100, RTX4090 et H100) coûtent environ 300 000 dollars chacune et sont devenues des ressources rares, longtemps monopolisées par les géants traditionnels de l'IA. Les ressources que cette entreprise connecte du côté de l'offre sont extrêmement précieuses. Étant donné que la qualité de la puissance de calcul des GPU personnels partagés par les particuliers n'est pas suffisante pour soutenir le calcul de modèles d'IA à grande échelle, cette entreprise joue un rôle clé et difficilement remplaçable dans l'écosystème de puissance de calcul décentralisé.

Ce modèle d'actifs lourds nécessite un important investissement en actifs fixes, ce qui constitue une barrière à l'entrée relativement élevée pour les startups. Si cette entreprise peut collaborer avec davantage de courtiers en puissance décentralisée, en élargissant continuellement son offre pour répondre à la demande du secteur, elle a des chances de réaliser un monopole et des économies d'échelle dans le domaine de la puissance décentralisée B2B.

Cependant, le risque majeur réside dans l'incapacité à continuer à fournir des ressources aux agents de puissance de calcul après avoir investi massivement. La croissance de la valeur du côté de l'offre dépend énormément de la capacité des agents de puissance de calcul à continuer à satisfaire la demande des clients.

Modèle d'actif léger

Un agent de puissance de calcul adopte un modèle d'exploitation léger, en construisant une forte marque grâce à l'exploitation communautaire et à l'établissement d'un consensus élevé. Son activité principale comprend l'agrégation de la puissance de calcul GPU des particuliers et la distribution de jetons en récompense, ainsi que l'acquisition de puissance de calcul de haute qualité à partir de l'offre pour la vendre aux startups d'IA.

D'un point de vue entrepreneurial, ce modèle implique d'acheter de la puissance de calcul à bas prix du côté de l'offre et de la vendre à un prix élevé aux clients finaux, aidant les utilisateurs à gagner des tokens en partageant leur puissance de calcul GPU inutilisée, et en fournissant aux clients une plateforme de minage et de staking.

Du point de vue du client, le prix de la puissance de calcul de ce réseau est d'environ 80 % moins cher que celui des autres services de calcul en nuage centralisés, et il offre des opportunités de staking et de partage des revenus.

En tant qu'entreprise typique de modèle léger, son principal avantage est un risque relativement faible, sans nécessité d'investir massivement dans des machines au départ. Un investissement financier réduit permet à l'entreprise et aux investisseurs d'obtenir plus facilement des marges bénéficiaires élevées. Cependant, en raison de la faible barrière à l'entrée dans l'industrie, le modèle commercial est facilement reproductible, ce qui est un facteur que les investisseurs à long terme doivent prendre en compte avec prudence.

Trois, perspectives de développement écologique

L'ajout d'un certain fournisseur de ressources pourrait encore favoriser le développement de l'écosystème de puissance de calcul décentralisée. L'objectif de cette entreprise est de devenir le plus grand agrégateur de services DePIN, similaire à Uber dans le domaine du Web2. En tant que fournisseur, elle connecte les clients aux ressources les plus qualitatives en agrégeant la situation en temps réel de divers types de ressources.

L'entreprise adopte un modèle commercial léger B2B2C, reliant le côté approvisionnement, les agents de ressources et les clients finaux. Grâce au SDK fourni par l'algorithme de routage, les utilisateurs peuvent créer leur propre agent IA, réaliser des conversions d'actifs et aider les clients à effectuer du minage dynamique, en se concentrant sur l'extraction de ressources de puissance de calcul utiles. Ce modèle "d'actifs sur des actifs" peut considérablement renforcer la liquidité des ressources et des fonds.

Pour ce canal, l'entrée de plus de fournisseurs et d'agents dans l'écosystème permet de mettre en avant ses avantages, d'élargir ses lignes de produits et d'attirer davantage de clients. Tout comme les moteurs de recherche et les plateformes d'avis peuvent dominer le domaine de l'information, c'est parce qu'il y a plus de commerçants et d'informations téléchargées sur Internet, augmentant ainsi la dépendance des clients envers le canal.

Quatre, Perspectives d'avenir

La décentralisation des services de cloud computing est en cours de développement, son cadre écologique et ses modèles deviennent de plus en plus clairs, et les entreprises leaders de chaque rôle remplissent également leurs responsabilités respectives. Cependant, il faudra du temps pour bouleverser la position des géants traditionnels du cloud computing. Bien que la décentralisation puisse résoudre de nombreux problèmes des clients sur le plan conceptuel, ses ressources et sa taille globales sur le marché restent encore relativement petites par rapport au cloud computing centralisé traditionnel.

Dans un contexte où les ressources de calcul pour soutenir le développement de l'IA sont largement insuffisantes, le marché a besoin de nouveaux modèles pour surmonter ces défis. Actuellement, le cloud computing décentralisé peut répondre à une partie des besoins des start-ups en IA. Comment se déroulera le développement futur ? Témoignons ensemble de l'évolution de cette transformation disruptive.