Децентралізація хмарних обчислень: структура та потенціал нової екосистеми

З розвитком технологій компаній, таких як OpenAI та NVIDIA, ринкова капіталізація за останні роки демонструє вибуховий ріст. Поєднання штучного інтелекту та криптовалют стало центральним наративом сучасного ринку, залучаючи значні інвестиції. У хвилі AI, децентралізація проявляє величезний потенціал як інструмент розвитку штучного інтелекту. Хоча в практичному застосуванні все ще є розрив з централізованими моделями, використання переваг Web3 для розширення основних сфер AI стало загальним консенсусом у галузі.

Чотири основні аспекти технології ШІ включають дані, моделі, навчання та висновки. Серед них дані є найосновнішим елементом, який можна вважати сировиною, тоді як інші аспекти є способами обробки даних. Децентралізація може відігравати важливу роль на етапах позначення та зберігання даних.

Якщо дані є сировиною, то обчислювальна потужність є інструментом обробки, що використовується для максимізації ефективності виходу. У цій статті буде розглянуто тему "обчислювальної потужності", а також екологічну рамку та економічну модель Crypto x AI x DePIN.

Один. DePIN та Децентралізація екосистеми обчислювальної потужності

Наразі ресурси високоякісних обчислювальних потужностей монополізовані традиційними гігантами, що ускладнює для стартапів та індивідуальних користувачів отримання вигідних обчислювальних потужностей. Ці високі ціни є непосильними для більшості покупців.

Децентралізовані рішення в основному використовують P2P економічну модель, що дозволяє користувачам отримувати токенні винагороди як постачальникам ресурсів. З ростом попиту на децентралізовані AI обчислювальні потужності сформувалася збалансована екосистема. Серед них деякі провідні проекти виконують різні ключові ролі в екосистемі, демонструючи вражаючі технологічні бар'єри та перспективи розвитку.

Децентралізація AI обчислювальної екосистеми складається з трьох частин, які виконують роль агентів ресурсів, постачальників ресурсів та дистриб'юторів:

Агент ресурсів

Деякий проект децентралізованої обчислювальної мережі, виступаючи в ролі агента потужності, прагне надати високоякісні AI потужності за низькою ціною клієнтам. Цей проект має глобально розподілені ресурси GPU на постачальницькому боці, а клієнти в основному є стартапами, які зосереджені на AI висновках.

Проект має на меті агрегувати 1 000 000 GPU, створивши величезну мережу DePIN обчислювальної потужності, щоб запропонувати клієнтам нижчі ціни на обчислювальну потужність. Користувачі можуть внести свою незайняту обчислювальну потужність GPU/CPU на платформу та отримати токенні винагороди. Його основна мета полягає в тому, щоб контролювати ціни децентралізованим способом, надаючи високоякісну обчислювальну потужність для штучного інтелекту, допомагаючи стартапам у сфері AI знизити витрати.

Цей проект використовує модулі побудови кластера, що дозволяє всім GPU зберігати взаємозв'язок, реалізуючи масивну координацію у процесах навчання та інференції. Це дозволяє стартапам у сфері ШІ здійснювати розгортання обчислювального апаратного забезпечення за вартістю, що в десять разів менша за централізовану. Варто зазначити, що проект зосереджений на агрегації обчислювальних потужностей машинного навчання і може надати іншим проектам DePIN підтримку ресурсів GPU для машинного навчання.

Наразі кількість GPU-кластерів, які агрегує цей проєкт, займає перше місце в галузі, онлайн доступні GPU перевищують 200 тисяч, з яких близько 50 тисяч GeForce RTX 4090 та більше 30 тисяч GeForce RTX 3090 Ti.

Постачальник ресурсів

Деякий проект як найбільш перспективний постачальник AI обчислювальної потужності може надати достатню кількість чіпів для глибокого машинного навчання. Ця команда має значні переваги в традиційних ресурсах AI обчислювальної потужності, раніше була першокласним агентом деякої AI гігантської компанії. Завдяки бар'єрам технічних ресурсів, цей проект може безпосередньо отримувати доступ до сотень серверних кімнат, отримуючи такі висококласні машини, як A/H100, RTX4090 та A6000.

Цей проект надає масштабну обчислювальну потужність для машинного навчання гігантам Web3. У порівнянні з витратами клієнта на хмарні послуги в 140 тисяч доларів США на місяць, після переходу на цей проект місячні витрати знизилися до приблизно 40 тисяч доларів США, що не лише заощаджує 70% витрат, але й підвищує ефективність на 30%.

Цей проєкт прагне надати клієнтам найшвидшу, найякіснішу та найнадійнішу обчислювальну потужність через унікальні канали постачання обчислювальної потужності, забезпечуючи різноманітні варіанти послуг, одночасно заощаджуючи кошти. Якість його AI обчислювальної потужності вже отримала визнання від кількох агентів з обчислювальної потужності, а також укладено угоди з кількома гігантами у сфері обчислювальної потужності.

Постачальник ресурсів

Деякий проект як ресурсний канал DePIN використовує платформену відкриту угоду, надаючи основні агреговані ресурси, а потім надаючи послуги. Його мета - стати агрегатором послуг DePIN, подібно до 1inch або Uber у сфері DePIN.

Цей проект отримує інформацію про стратегії, ресурси, продуктивність та стабільність різних мереж через контрольний рівень, надає SDK і передає її користувачам за допомогою алгоритмів маршрутизації.

Ця модель має на меті вирішити проблеми обмежених ресурсів і послуг у різних DePIN мережах, а також погану якість послуг, викликану регіональною концентрацією глобального розподілу ресурсів. Завдяки алгоритмам маршрутизації отримують дані, основну інформацію про мережу та інформацію про машини, що агрегуються для формування стратегій, відповідно до потреб клієнтів, щоб покращити якість та послуги на рівні застосування DePIN, а також шукати оптимальні ціни на обчислювальні мережі в умовах недостатності ресурсів.

Два, Децентралізація обчислювальної екосистеми

Деякі агенти ресурсів і деякі постачальники ресурсів уклали стратегічну угоду. Як постачальник з багатим пулом GPU машин, постачальник ресурсів прагне підвищити швидкість і стабільність мережі агентів ресурсів. Агенти ресурсів надають клієнтам можливість безпосередньо купувати та орендувати високоякісну обчислювальну потужність через агентський сервіс у своїй мережі. Обидві сторони вважають, що успіх децентралізованої обчислювальної галузі та поєднання Web3 з AI потребує тісної співпраці ранніх лідерів галузі.

Зі зростанням обсягу обчислювальних запитів традиційні хмарні обчислення стикаються з деякими проблемами:

• Обмежена доступність: для отримання доступу до апаратного забезпечення через основні хмарні служби зазвичай потрібно кілька тижнів, а популярні моделі GPU часто недоступні.
• Вибір обмежений: користувач має обмежений вибір у відношенні апаратного забезпечення GPU, місця, рівня безпеки, затримки тощо.
• Висока вартість: ціна якісних GPU є дорогою, щомісячні витрати на навчання та інференцію проекту можуть досягати десятків тисяч доларів.

Децентралізація обчислень має на меті забезпечити відкриту, доступну та доступну альтернативу, яка вирішує основні проблеми централізованих постачальників хмарних послуг. Проте, для того щоб кинути виклик позиції хмарних гігантів, інноваторам потрібно разом працювати та підтримувати один одного.

Режим активів

Модель важкого активу

Деякий постачальник ресурсів має потужні переваги на стороні постачання. Найцінніші машини в обчислювальній потужності машинного навчання (такі як A100, RTX4090 та H100) коштують близько 300 тисяч доларів за одиницю і стали дефіцитним ресурсом, який тривалий час монополізується традиційними гігантами ШІ. Ресурси, з якими компанія взаємодіє на стороні постачання, є надзвичайно цінними. Оскільки якість обчислювальної потужності особистих GPU, якою діляться роздрібні інвестори, недостатня для підтримки обчислень великих AI-моделей, компанія відіграє ключову та важко замінну роль у децентралізованій екосистемі обчислювальної потужності.

Ця модель важких активів потребує значних інвестицій у фіксовані активи, що становить високий бар'єр для входження для стартапів. Якщо компанія зможе співпрацювати з більшою кількістю децентралізованих агентів обчислювальної потужності, постійно розширюючи постачання, щоб задовольнити потреби галузі, є надія досягти монополії та масштабного ефекту в сфері B2B децентралізованої обчислювальної потужності.

Однак найбільший ризик полягає в тому, що після значних інвестицій не вдасться постійно надавати ресурси агентам потужності. Зростання вартості на стороні постачання надзвичайно залежить від того, чи зможуть агенти потужності постійно отримувати попит від клієнтів.

Легка активна модель

Деякі постачальники обчислювальної потужності використовують модель легкого активу, щоб створити потужний бренд через управління спільнотою та встановлення високого консенсусу. Їхня основна діяльність включає агрегування обчислювальної потужності окремих користувачів GPU та винагороду токенами, а також отримання високоякісної обчислювальної потужності з боку постачальників для продажу стартапам в галузі штучного інтелекту.

З точки зору бізнесу, ця модель передбачає купівлю обчислювальної потужності на постачальницькому боці за низькою ціною та продаж її кінцевим споживачам за високою ціною, допомагаючи користувачам заробляти токени шляхом спільного використання незайнятої обчислювальної потужності GPU, а також надаючи платформу для майнінгу та стейкінгу.

З точки зору клієнтів, ціна потужності мережі приблизно на 80% нижча, ніж у інших централізованих хмарних обчислювальних послуг, і вона пропонує можливості для стейкінгу та спільного отримання прибутку.

Як типовий представник компанії з легким активом, її найбільша перевага полягає в низькому ризику, оскільки не потрібно значних початкових інвестицій у машини. Менше фінансових вкладень дозволяє компанії та інвесторам легше отримувати вищу прибутковість. Однак, через низькі бар'єри входу в галузь, бізнес-модель легко копіюється, що є фактором, який інвесторам з довгостроковою стратегією слід ретельно враховувати.

Три, Перспективи екологічного розвитку

Приєднання певного постачальника ресурсів може ще більше сприяти розвитку екосистеми децентралізованих обчислювальних потужностей. Компанія має на меті стати найбільшим агрегатором DePIN послуг, подібно до Uber у сфері Web2. Як постачальник ресурсів, агрегуючи реальний стан різних ресурсів, вона з'єднує клієнтів з найякіснішими ресурсами.

Компанія використовує легку активну бізнес-модель B2B2C, з'єднуючи постачальників, агентів ресурсів та кінцевих клієнтів. Завдяки SDK, наданому маршрутизуючим алгоритмом, користувачі можуть створювати власних AI Agent, реалізувати конверсію активів та допомагати клієнтам у динамічному видобутку, зосереджуючи увагу на видобутку корисних обчислювальних ресурсів. Ця модель "активи на активах" може значно підвищити ліквідність ресурсів та фінансів.

Для цього дистриб'ютора вхід більше постачальників та агентів в екосистему вигідно підкреслює його переваги, розширює бізнес-лінії та приваблює більше клієнтів. Подібно до того, чому пошукові системи та платформи оглядів можуть домінувати в інформаційній сфері, це відбувається тому, що більше підприємств та інформації завантажується в Інтернет, що збільшує залежність клієнтів від дистриб'ютора.

Чотири, Перспективи майбутнього

Децентралізація хмарних обчислень поступово розвивається, його екосистемна структура та модель стають все більш зрозумілими, а провідні компанії в кожній ролі виконують свої обов'язки. Проте, для того щоб похитнути позиції традиційних гігантів хмарних обчислень, знадобиться час. Хоча децентралізація концептуально може добре вирішувати багато проблем клієнтів, у порівнянні з традиційними централізованими хмарними обчисленнями її загальні ресурси та масштаб все ще залишаються досить малими.

У ситуації, коли ресурси обчислювальної потужності для підтримки розвитку ШІ далеко не вистачає, ринок потребує нових моделей для подолання труднощів. Наразі децентралізовані хмарні обчислення вже можуть задовольнити частину потреб стартапів у сфері ШІ. Як буде розвиватися майбутнє, давайте спостерігати за еволюцією цієї руйнівної трансформації разом.