Livepeer AIサブネットの紹介
生成AIの誕生は、ビデオ制作における潮目の変化を示しています。
ジェネレーティブビデオセクターは、Open AIのSoraデモが示したように、ビデオ作成の障壁がAIにテキストプロンプトを入力することに限定されるとどのような可能性があるかを示した後、急速に加速しています。トップのオープンソースAIビデオモデルであるStable Diffusionはわずか2か月で1000万人を超えるユーザー数に成長しました。しかし、AIビデオツールの有望な成長は深刻な課題に直面しています。ジェネレーティブAIの動力源である490億ドルのGPU市場は、NVIDIA、Microsoft Azure、Amazon Web Services（AWS）を含むわずかなグローバルなインターネット独占企業によって支配され、価格を押し上げ、グローバルなAIコンピュートのボトルネックを作り出しています。
そのため、私たちはLivepeer AIサブネットを立ち上げることになりました：AIコンピュート機能を備えた世界初の分散型ビデオ処理ネットワークです。Livepeer AIサブネットは、数千のGPUからなるLivepeerのオープンネットワークを活用し、低コストで高性能な処理を提供することによって、中央集権化されたAIコンピュートの構造上の問題に取り組んでいます。Livepeerの先駆的な分散型ビデオ処理ネットワークのアーキテクチャを活用して構築されたこのサブネットは、世界中からアクセス可能で手頃な価格のオープンビデオインフラを提供し、ブロックチェーンベースのトークノミクスにより無限の拡張性を促進します。
AIサブネットとは何ですか？さあ、始めましょう。
Livepeer AIサブネットとは何ですか？
AIサブネットは、新しい分散型AIメディア処理マーケットやツールの安全な開発とテストのための砂場を提供するLivepeerのビデオインフラストラクチャネットワークの分岐ブランチです。
これは、より広いLivepeerネットワークが、100億ドル以上のストリーミング市場向けのビデオトランスコーディングとコンピューティングに重点を置き続ける一方、Livepeer AIサブネットは、AIコンピューティング能力への需要の増加に対応します。このサブネットは、拡張、字幕、認識などの生成AIビデオやワークフローの改善タスクを処理するよう設計されており、開発が進むにつれ、特定のビデオやメディアタスクに対応する自分自身のモデルを実行できるようになります。
Subnetは、ビデオ開発者がテキストから画像、画像から画像、画像からビデオへの変換など、急速に成長している生成AI機能のスイートをアプリケーションに追加できるようにします。
Generative media promptsは、AI推論タスクとしても知られており、訓練されたAIモデルを使用して新しいデータを実行、評価、または分析してタスクを完了するプロセスを指します。このような推論タスクの例としては、Midjourneyなどのモデルに記述テキストコマンドを入力し、そのコマンドに基づいた画像を受け取るプロセスが挙げられます。
Livepeerによって構築された最初のデモアプリ、Tsunameme.aiで生成されたAIによる出力です。この作業では、テキストから画像、画像からビデオへのパイプラインが使用されました。ベータ版でLivepeerを使用して独自のAIメディアを生成してみてくださいhttps://tsunameme.ai.
LivepeerのAIネットワークアーキテクチャは、異なるAI推論タスクを個々のジョブタイプに整理するよう設計されています。これらの異なるタスクタイプは、ジョブリクエストの送受信と返送のためのパイプラインとして参照されます。Livepeer AIサブネットは、Livepeer OrchestratorノードオペレーターがGPUリソースをAI処理タスクに展開することで、ETHとLPTで収益を得ることも可能です。
AIサブネットでタスクが処理される技術的なワークフロー。ゲートウェイノードはタスクをオーケストレータに渡し、オーケストレータは同じパイプラインまたは異なるパイプラインの複数のAIランナーDockerコンテナを実行している可能性があります。これらのパイプラインには、リクエストされたモデルがすでにウォームアップされている場合もありますし、必要に応じて動的にロードされる場合もあります。
パイプラインは、テキストから画像へ、または画像からビデオへなど、特定のジョブタイプを表しますが、各パイプライン内で実行できるさまざまなモデルがあり、異なる結果を生み出すことができます。ネットワークとしてのLivepeerは、特定のパイプラインをサポートしていますが、開発者は与えられたパイプライン内でどのモデルを実行するか選択することができます。
現在、焦点はHuggingfaceのDiffusersライブラリを使用して開発されたDiffusionモデルにありますが、将来のアップデートでは他のモデルタイプにも対応する予定です。 Diffusionモデルは、高品質の画像や音声を生成するために一般的に使用される強力な生成モデルの一種です。 AIサブネットのこの段階では、Orchestratorsは、少なくとも1つのモデルをパイプラインごとにアクティブ（または「ウォーム」）に保つように推奨されています。
こちらをクリックサブネットの注目ツールやモデルについて詳しく読む
AIサブネットはどのように機能しますか？
Livepeerは分散型のタスクごとの支払いモデルを使用しています。この分散型の市場価格設定により、開発者は、中央集権型モデルの中でクラウドプロバイダーに高価なコンピューティング容量を事前予約する必要がある代わりに、必要に応じてタスクを提出し支払うことができます。開発者は、ネットワークから必要なパフォーマンスに基づいて支払う意思のある価格を設定することもできます。
この図は、Livepeerが、AI処理リクエストを集中型サーバーを経由せずに、効率に基づいてGPUの分散ネットワークにタスクを割り当てる方法を示しています。
LivepeerのAIネットワークアーキテクチャにおける2つの最も重要なコンポーネントは次のとおりです:
- AI Orchestratorノード：これらのノードはAIタスクの実行を処理します。彼らは、AIモデルを彼らのGPU上で「ウォーム」に保ち、即座の処理のためにモデルを動的にロードすることができ、タスクが到着すると同時に応答時間とリソース利用率の両方を最適化します。
- AI Gatewayノード：これらのノードは、タスクのフローを管理し、能力と現在の負荷に基づいて適切なオーケストレータにタスクを誘導し、効率的なタスク割り当てとシステムのスケーラビリティを確保します。
アプリケーション開発者は、独自のAIゲートウェイノードを実行し、そのAPIに対して構築するか、自分たちでホストすることを避けたい場合は、リモートホストされたゲートウェイノードサービスにアクセスすることで、アプリにAI機能を追加できます。
無限のスケーラビリティ
Livepeer AIネットワークインフラストラクチャは、許可なくスケーリングするよう設計されており、需要が増加するにつれて追加のOrchestratorおよびGatewayノードを簡単に統合できるようになっています。専用のai-runner Dockerイメージを使用してAIモデルを実行し、新しいパイプラインの展開を簡素化し、スケーラビリティを向上させています。現在の開発では、パフォーマンスを向上させ、コンテナの機能を拡張して、ますます複雑なAIモデルやカスタムユーザー定義のパイプラインをサポートすることを目指しています。
なぜLivepeer AIサブネットを構築するのですか？
AIビデオツールは、かつてセットや専用のクルー、数時間の編集が必要だったシーンを、わずか数語のテキストコマンドで誰でも作成できるようにすることで、参入の障壁を下げています。AIは、アップスケーリング、フレーム補間、字幕生成など、多くの重要なビデオ制作タスクを迅速に改善することもできます。この技術への需要は増加していますが、わずかな世界的なコンピューティング独占企業のみが拡張可能なインフラを提供しています。さらに、これらのツールの普及は、中央集権化されたAIコンピューティングの世界的なボトルネックに寄与するだけです。
高度に集中したサーバーネットワークに固有の単一障害点リスクに加えて、簡単に生成されるAIコンテンツによる信頼性と信憑性の危機が進行中です。これらの要因が相互に組み合わさり、AIビデオセクターの持続可能性に対する重大なリスクを表しています。LivepeerのAIサブネットは、上記の問題に焦点を当て、3つの核心ソリューションに重点を置くことで、持続可能で利益を生むオープンAIビデオインフラの創造に先駆的な道を築いています。
グローバルにアクセス可能な、超低コストのインフラ
Livepeerは、GCPやAWSなどのプロバイダーによる中央集権的な独占を打破し、彼らのGPUサーバーの1つを借りて運用し管理する必要があるという要求から解放します。AIサブネットにより、Livepeerは、既に利用可能な数千のGPUをAI化する最初のステップを踏むことができます。
この革新的なAIコンピューティングへのアクセス提供方法のコスト削減ポテンシャルは計り知れないものがあります。専用サーバーのコストを管理し吸収する代わりに、AIビデオ生成は単一のタスクまたはワークフローに単純に抽象化されることができます。これにより、Livepeerの高信頼性ネットワークによって供給されるAIサブネットに、週に何百万分もの伝統的なビデオをトランスコードするためのGPU容量が十分にあるにも関わらず、必要に応じて提出されます。
AIスタートアップは、かなりのVCの関心と投資を受けているため、創業者や出資者がどちらも生成ビデオにかかる莫大なコストを見落とすのは簡単です。しかし、最初の資金が尽きたり市況が悪化したりすると、高信頼で低コストのコンピュートサービスはAIビデオが持続可能であるために不可欠です。分散型ビデオコンピュートの印象的な遺産のおかげで、Livepeerはこのサービスを提供するために独自の位置にあります。
オープンで許可されていないAIメディアマーケットプレイス
AIコンテンツがビデオを永遠に変えることは間違いない。しかし、その変化がどのように、なぜ、どのような方法で起こるのか、それが閉ざされた扉の向こうで起こる危険性がある。
Powerful, private companies control the most prominent AI models, many of which are closed-source. According to IOT analytics research, NVIDIA provides a staggering 92% of GPU compute used in AI data centers, while Microsoft and OpenAI scoop up 69% of the foundational models and platforms market. This centralized structuring of AI compute capability creates the risk of a single point of failure. If a company folds or is shut down by a government, all of its users go down with it.
サブネットは、Livepeerがオープンソースの開発にコミットし、検閲に耐え、ブロックチェーンとトークンエコノミクスを活用してユーザーにハードウェアの共有を促し、無限にスケーラブルなGPUネットワークを作成することを目指しています。この基本技術へのアクセスは、革新的なビルダーや研究者、そしてスタートアップにとって、出身国や単一の企業の気まぐれに関係なく、オープンで需要に応じて利用可能であるべきです。
コンテンツの検証と信頼性
AI時代の夜明けは、信頼性の危機を招いています。何が本物で何が偽物かを判断することは、消費者にとって負担であり、プラットフォームやクリエイターにとっても責任です。だからこそ、セクター全体の解決策が迅速に導入される必要があります。
Livepeerは、加入した最初の分散型AIインフラストラクチャプロジェクトになりましたGateC2PA, パブリッシャー、クリエイター、および消費者がさまざまなタイプのメディアの原点を追跡する能力を提供するオープンな技術標準。C2PA仕様により、ユーザーはクリエイターのアイデンティティ、作成ツール、および作成時刻などのいくつかの主張を決定できます。C2PAのメンバーには、TikTok、Adobe、Google、Sony、Intel、BBC、Microsoft、OpenAIが含まれています。LivepeerはC2PA技術作業部会に参加しており、コンテンツの起源と信頼性のためのグローバル基準設定にオープンで分散化された原則をもたらす取り組みを行っています。
Livepeer’s AI Subnetは現在、偽のコンテンツに対処するための手段を開発中であり、それには起源の明確な軌跡を示すネイティブな暗号署名が含まれています。
Livepeer AI ロードマップ
LivepeerのAIサブネットの立ち上げは、Livepeerのビジョンであるオープンで許可なしのネットワーク上で分散型ビデオコンピュートマーケットを無限にスケールするという重要なマイルストーンを示しています。Livepeerネットワーク上でのAIビデオコンピュートのロードマップは、3つの異なる開発段階で要約されています。
フェーズ1：AIサブネットデザインと安定性（完了）
サブネットの Proof of Concept の設計の最初の段階と既存の Livepeer Orchestrator ノードオペレーターの初期オンボーディングが 5 月 1 日に終了しました。 Orchestrator ノードのベンチマークも完了し、ネットワークのパフォーマンスがデモアプリケーションや製品の要求を満たすことを保証しました。 20 以上の高性能 AI Orchestrator ノードがすでにアクティブです。 安定化フェーズの振り返りが利用可能です。ここ.
Phase 2: AIサブネット最適化（進行中）
AIサブネットのローンチを機に、AI OrchestratorおよびAI Gatewayノードのオペレーターに提供されるサービスの品質向上に注力しています。このフェーズの主な目標は、互換性のあるGPUの範囲を拡大すること（低VRAM GPUおよびサーバーGPU）、コンテナの読み込み時間の短縮、およびエッジケースの処理です。このフェーズでの取り組みには、新しいAIビデオスタートアッププログラムを通じて、デザインパートナーの一部と協力して、アプリケーション開発者のオンボーディング体験を洗練させることも含まれます。これらのパートナーは、LivepeerメインネットでAI処理を使用するための開発者のニーズと要件に関する貴重なユーザーフィードバックを提供します。
Phase 3: Livepeer Mainnet and AI Network Expansion (Q3 2024)
最適化フェーズの後、Livepeerは2024年第3四半期にメインネットを立ち上げる予定です。これにより、高品質のAI開発者体験が可能となり、ツールやソフトウェア開発キットが完備されます。ネットワークの拡張により、カスタムモデルやワークフローの効率的な実行が可能となり、カスタムコンテナコードの安全な実行が可能となり、柔軟な推論リクエスト（冷やかしまたはウォーム）が開発者のコストを削減し、オーケストレータの正当性を検証し、コンテンツの正当性を確認する方法が確立されます。
Livepeer AIサブネットに参加できるのは誰ですか？
ハードウェアプロバイダー：GPUを提供して手数料を稼ぐ
AIサブネットは、Livepeerエコシステム全体でインフラプロバイダーに新しい収益ストリームを開放します。
- 既存のLivepeer Orchestratorsは、AI Orchestratorノードを設定して実行し、今日からテキストから画像、画像から画像、画像からビデオの推論ジョブを実行できます。既存のトランスコーディング収益に利益の多い層を追加します。
- Livepeerオーケストレーターになる- Livepeerネットワーク上で独自のオーケストレーターノードを設定し、ビデオのトランスコーディングやAIジョブの処理を開始します。
- Orchestrator Poolに参加し、独自のAI Orchestratorノードを実行せずに、消費者GPUをLivepeerネットワークに提供することで報酬を獲得しましょう。
- Livepeerネットワークパートナーになりましょう - サーバーGPUを持っているか、既存のコンピュートネットワークを運営している場合、専門のパートナーシップを通じてスケールでコンピュートを提供してください。
Livepeerネットワークは許可なく、すべてのインフラプロバイダーに開かれています。Livepeer ドキュメンテーション ハードウェアプロバイダーが今日Livepeer AIサブネットで簡単に始めることができます。Orchestrator FAQも見つけることができますこちら. 完全 このフォームLivepeer AIサブネットへのコンピュート供給支援を希望する意向を示す
開発者：AIワーカーとしてモデルをネットワークに持ち込む
AIサブネットが進化するにつれて、開発者はカスタムパイプラインとワークフローを定義して展開することができるようになり、アプリケーションがAIとビデオ技術の最先端にとどまることを確実にします。
開発者は、アプリケーションをテストおよび改良するためにAI Gateウェイを設定することもでき、AIタスク用のAPIにアクセスすることができます。
サブネットは許可なしで、開発者はすぐにサブネット上の既存のAIパイプラインを試すことができますが、現在のサブネットの段階は本番向けのアプリケーションには適していません。アルファドキュメントを表示できます。ここ.
分散型AIに専念し、規模でサブネット上に直接ビルドすることを目指す創業者向けに、LivepeerはAIビデオスタートアッププログラムを開始します。 これは、生成メディア領域で革新している選ばれた5〜8つのスタートアップによる招待制のプログラムです。 各スタートアップには、40,000米ドルの助成金、インフラクレジット、専用のLivepeerエンジニアリングサポートが提供されます。 対象かどうかを確認するには、プログラムに参加する申請を行うことができますここ.
最新情報を入手
今日のLivepeer AIサブネットの開始は、このプロジェクトにとって興奮の里程碑となりますが、これはLivepeerが世界のオープンビデオインフラを提供するという使命の次のステップに過ぎません。生成AIによって今後数年間でビデオコンテンツの量が桁違いに増加することが予想される中、Livepeerネットワークは、この成長の波を支えるインフラとなる能力を持つことを目指しています。
Livepeer.AIのご紹介
AIサブネットのローンチの一環として、私たちはリリースも行いますLivepeer.ai- Livepeerネットワーク上のAIのホームベース。
コミュニティに参加する
Livepeerコミュニティと連携し、サポートを受けて、フィードバックを提供して、AIサブネットを洗練し、向上させるために参加してくださいLivepeer Discord. #ai-videoチャンネルは、Livepeer + AIについて学び、アイデアを共有するための素晴らしい入り口です。 フォローお知らせ最新のアップデート、イベント、マイルストーン、および関与する機会について
免責事項：
- この記事は[から転載されていますミラー]. すべての著作権は元の著者に帰属します[Livepeer]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームが promptly で対応します。
- 免責事項：この記事で表現されている意見や見解は、著者個人のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
- 他の言語への記事の翻訳はGate Learnチームによって行われます。特に言及されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗用は禁止されています。
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そのため、私たちはLivepeer AIサブネットを立ち上げることになりました：AIコンピュート機能を備えた世界初の分散型ビデオ処理ネットワークです。Livepeer AIサブネットは、数千のGPUからなるLivepeerのオープンネットワークを活用し、低コストで高性能な処理を提供することによって、中央集権化されたAIコンピュートの構造上の問題に取り組んでいます。Livepeerの先駆的な分散型ビデオ処理ネットワークのアーキテクチャを活用して構築されたこのサブネットは、世界中からアクセス可能で手頃な価格のオープンビデオインフラを提供し、ブロックチェーンベースのトークノミクスにより無限の拡張性を促進します。
AIサブネットとは何ですか？さあ、始めましょう。
Livepeer AIサブネットとは何ですか？
AIサブネットは、新しい分散型AIメディア処理マーケットやツールの安全な開発とテストのための砂場を提供するLivepeerのビデオインフラストラクチャネットワークの分岐ブランチです。
これは、より広いLivepeerネットワークが、100億ドル以上のストリーミング市場向けのビデオトランスコーディングとコンピューティングに重点を置き続ける一方、Livepeer AIサブネットは、AIコンピューティング能力への需要の増加に対応します。このサブネットは、拡張、字幕、認識などの生成AIビデオやワークフローの改善タスクを処理するよう設計されており、開発が進むにつれ、特定のビデオやメディアタスクに対応する自分自身のモデルを実行できるようになります。
Subnetは、ビデオ開発者がテキストから画像、画像から画像、画像からビデオへの変換など、急速に成長している生成AI機能のスイートをアプリケーションに追加できるようにします。
Generative media promptsは、AI推論タスクとしても知られており、訓練されたAIモデルを使用して新しいデータを実行、評価、または分析してタスクを完了するプロセスを指します。このような推論タスクの例としては、Midjourneyなどのモデルに記述テキストコマンドを入力し、そのコマンドに基づいた画像を受け取るプロセスが挙げられます。
Livepeerによって構築された最初のデモアプリ、Tsunameme.aiで生成されたAIによる出力です。この作業では、テキストから画像、画像からビデオへのパイプラインが使用されました。ベータ版でLivepeerを使用して独自のAIメディアを生成してみてくださいhttps://tsunameme.ai.
LivepeerのAIネットワークアーキテクチャは、異なるAI推論タスクを個々のジョブタイプに整理するよう設計されています。これらの異なるタスクタイプは、ジョブリクエストの送受信と返送のためのパイプラインとして参照されます。Livepeer AIサブネットは、Livepeer OrchestratorノードオペレーターがGPUリソースをAI処理タスクに展開することで、ETHとLPTで収益を得ることも可能です。
AIサブネットでタスクが処理される技術的なワークフロー。ゲートウェイノードはタスクをオーケストレータに渡し、オーケストレータは同じパイプラインまたは異なるパイプラインの複数のAIランナーDockerコンテナを実行している可能性があります。これらのパイプラインには、リクエストされたモデルがすでにウォームアップされている場合もありますし、必要に応じて動的にロードされる場合もあります。
パイプラインは、テキストから画像へ、または画像からビデオへなど、特定のジョブタイプを表しますが、各パイプライン内で実行できるさまざまなモデルがあり、異なる結果を生み出すことができます。ネットワークとしてのLivepeerは、特定のパイプラインをサポートしていますが、開発者は与えられたパイプライン内でどのモデルを実行するか選択することができます。
現在、焦点はHuggingfaceのDiffusersライブラリを使用して開発されたDiffusionモデルにありますが、将来のアップデートでは他のモデルタイプにも対応する予定です。 Diffusionモデルは、高品質の画像や音声を生成するために一般的に使用される強力な生成モデルの一種です。 AIサブネットのこの段階では、Orchestratorsは、少なくとも1つのモデルをパイプラインごとにアクティブ（または「ウォーム」）に保つように推奨されています。
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Livepeerは分散型のタスクごとの支払いモデルを使用しています。この分散型の市場価格設定により、開発者は、中央集権型モデルの中でクラウドプロバイダーに高価なコンピューティング容量を事前予約する必要がある代わりに、必要に応じてタスクを提出し支払うことができます。開発者は、ネットワークから必要なパフォーマンスに基づいて支払う意思のある価格を設定することもできます。
この図は、Livepeerが、AI処理リクエストを集中型サーバーを経由せずに、効率に基づいてGPUの分散ネットワークにタスクを割り当てる方法を示しています。
LivepeerのAIネットワークアーキテクチャにおける2つの最も重要なコンポーネントは次のとおりです:
- AI Orchestratorノード：これらのノードはAIタスクの実行を処理します。彼らは、AIモデルを彼らのGPU上で「ウォーム」に保ち、即座の処理のためにモデルを動的にロードすることができ、タスクが到着すると同時に応答時間とリソース利用率の両方を最適化します。
- AI Gatewayノード：これらのノードは、タスクのフローを管理し、能力と現在の負荷に基づいて適切なオーケストレータにタスクを誘導し、効率的なタスク割り当てとシステムのスケーラビリティを確保します。
アプリケーション開発者は、独自のAIゲートウェイノードを実行し、そのAPIに対して構築するか、自分たちでホストすることを避けたい場合は、リモートホストされたゲートウェイノードサービスにアクセスすることで、アプリにAI機能を追加できます。
無限のスケーラビリティ
Livepeer AIネットワークインフラストラクチャは、許可なくスケーリングするよう設計されており、需要が増加するにつれて追加のOrchestratorおよびGatewayノードを簡単に統合できるようになっています。専用のai-runner Dockerイメージを使用してAIモデルを実行し、新しいパイプラインの展開を簡素化し、スケーラビリティを向上させています。現在の開発では、パフォーマンスを向上させ、コンテナの機能を拡張して、ますます複雑なAIモデルやカスタムユーザー定義のパイプラインをサポートすることを目指しています。
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高度に集中したサーバーネットワークに固有の単一障害点リスクに加えて、簡単に生成されるAIコンテンツによる信頼性と信憑性の危機が進行中です。これらの要因が相互に組み合わさり、AIビデオセクターの持続可能性に対する重大なリスクを表しています。LivepeerのAIサブネットは、上記の問題に焦点を当て、3つの核心ソリューションに重点を置くことで、持続可能で利益を生むオープンAIビデオインフラの創造に先駆的な道を築いています。
グローバルにアクセス可能な、超低コストのインフラ
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この革新的なAIコンピューティングへのアクセス提供方法のコスト削減ポテンシャルは計り知れないものがあります。専用サーバーのコストを管理し吸収する代わりに、AIビデオ生成は単一のタスクまたはワークフローに単純に抽象化されることができます。これにより、Livepeerの高信頼性ネットワークによって供給されるAIサブネットに、週に何百万分もの伝統的なビデオをトランスコードするためのGPU容量が十分にあるにも関わらず、必要に応じて提出されます。
AIスタートアップは、かなりのVCの関心と投資を受けているため、創業者や出資者がどちらも生成ビデオにかかる莫大なコストを見落とすのは簡単です。しかし、最初の資金が尽きたり市況が悪化したりすると、高信頼で低コストのコンピュートサービスはAIビデオが持続可能であるために不可欠です。分散型ビデオコンピュートの印象的な遺産のおかげで、Livepeerはこのサービスを提供するために独自の位置にあります。
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- Livepeerオーケストレーターになる- Livepeerネットワーク上で独自のオーケストレーターノードを設定し、ビデオのトランスコーディングやAIジョブの処理を開始します。
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- Livepeerネットワークパートナーになりましょう - サーバーGPUを持っているか、既存のコンピュートネットワークを運営している場合、専門のパートナーシップを通じてスケールでコンピュートを提供してください。
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コミュニティに参加する
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免責事項：
- この記事は[から転載されていますミラー]. すべての著作権は元の著者に帰属します[Livepeer]. If there are objections to this reprint, please contact the Gate Learnチームが promptly で対応します。
- 免責事項：この記事で表現されている意見や見解は、著者個人のものであり、投資アドバイスを構成するものではありません。
- 他の言語への記事の翻訳はGate Learnチームによって行われます。特に言及されていない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗用は禁止されています。
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