Початок генеративного штучного інтелекту відзначає припливну зміну в створенні відео.

Сектор генеративного відео швидко набирає обертів з моменту демонстрації демо-версій Open AI Sora, які показали, наскільки можливо знизити бар'єри для створення відео, вводячи текстові запити в штучний інтелект. Топова відкрита модель відео штучного інтелекту Stable Diffusion зросла до понад 10 мільйонів користувачів всього за два місяці. Проте перспективний ріст інструментів штучного інтелекту для відео постає перед серйозним викликом. Ринок графічних процесорів (GPU) на суму 49 мільярдів доларів, який забезпечує роботу генеративного штучного інтелекту, контролюється кількома глобальними монополіями Інтернету, включаючи NVIDIA, Microsoft Azure та Amazon Web Services (AWS), що призводить до підвищення цін та утворення глобального перешкоди обчислення штучного інтелекту.

Тому ми запускаємо підмережу Livepeer AI: першу у світі децентралізовану мережу обробки відео з AI-можливостями. Підмережа Livepeer AI вирішує структурні проблеми централізованого обчислення AI, використовуючи відкриту мережу тисяч GPU Livepeer для надання обробки високої продуктивності за низькі витрати. Розширюючи архітектуру піонерської децентралізованої мережі обробки відео Livepeer, підмережа пропонує глобально доступну та доступну відкриту відеоінфраструктуру та стимулює необмежену масштабованість за допомогою токеноміки на основі блокчейну.

Так що таке штучна інтелектуальна підмережа? Давайте почнемо.

Що таке підмережа Livepeer AI?

AI Subnet - це розгалужена гілка мережі інфраструктури відео Livepeer, яка надає пісочницю для безпечної розробки та тестування нових децентралізованих ринків обробки медіа з штучним інтелектом та інструментів.

Це означає, що в той час як ширша мережа Livepeer збереже свою основну увагу на перекодуванні та обчисленнях відео для ринку потокового передавання вартістю 100+ мільярдів доларів, підмережа Livepeer AI задовольнить зростаючий попит на обчислювальні можливості штучного інтелекту. Підмережа призначена для виконання будь-яких генеративних завдань із покращення відео зі штучним інтелектом або робочого процесу, таких як масштабування, субтитрування та розпізнавання, а також, у міру розробки, для будь-кого запускати власні моделі, які задовольняють конкретні відео- та медіа-завдання.

Підмережа дозволяє відеорозробникам додавати швидкоростучний набір генеративних функцій штучного інтелекту до своїх додатків, таких як перетворення тексту в зображення, зображення в зображення та зображення в відео.

Запити генеративних медіа також відомі як завдання інференції штучного інтелекту і вказують на процес використання навченої моделі штучного інтелекту для виконання, оцінки або аналізу нових даних з метою виконання завдання. Прикладом такого виду завдання інференції може бути процес введення описової текстової команди в модель, подібну до Midjourney, і отримання зображення на основі цієї команди як результату.

Результат, створений штучним інтелектом на Tsunameme.ai - першому демонстраційному додатку, побудованому на підмережі штучного інтелекту Livepeer. Це завдання використовувало конвеєри тексту в зображення та зображення в відео. Спробуйте створити свої власні медіа засоби штучного інтелекту, використовуючи Livepeer на бета-версії за посиланнямhttps://tsunameme.ai.

Архітектура мережі штучного інтелекту Livepeer розроблена для організації відокремлених завдань інференції штучного інтелекту в окремі типи робіт. Кожен з цих відокремлених типів завдань називається каналом для відправлення, отримання та повернення запитів на роботу. Підмережа штучного інтелекту Livepeer також дозволяє операторам вузлів оркестратора Livepeer заробляти дохід в ETH та LPT, розгортавши свої ресурси GPU для завдань обробки штучного інтелекту.

Технічний робочий процес того, як завдання обробляються в Штучній Інтелект Підмережі. Ворота передають завдання до оркестраторів, які можуть запускати кілька контейнерів AI-Runner Docker однакових або різних конвеєрів. Ці конвеєри можуть вже мати запитані моделі готовими, або вони можуть динамічно завантажувати їх за потреби.

Хоча конвеєри представляють конкретні типи завдань, такі як текст-зображення або зображення-відео, існує багато різних моделей, які можна запустити в межах кожного конвеєра для отримання різних результатів. Livepeer як мережа підтримує конкретні конвеєри, під час коли розробники можуть вибрати, яку модель вони хочуть запустити в рамках вказаного конвеєра.

Зараз увага зосереджена на моделях Дифузії, розроблених за допомогою бібліотеки Дифузорів від Huggingface, але майбутні оновлення розширять підтримку інших типів моделей. Моделі Дифузії - це потужний клас генеративних моделей, які часто використовуються для створення високоякісних зображень та звуку. Протягом цієї фази Штучної Інтелектуальної Підмережі, Оркестратори рекомендовано тримати принаймні одну модель на кожній активній (або "гарячій") трубці на їхніх ГПУ.

Клацніть тутщоб дізнатися більше про інструменти та моделі, що представлені в мережі підмереж.

Як працює штучна інтелектна підмережа?

Livepeer використовує децентралізовану модель оплати за завдання. Це децентралізоване ціноутворення на ринку дозволяє розробникам подавати та оплачувати завдання за вимогою, на відміну від необхідності передоплати дорогоцінних обчислювальних потужностей у централізованих моделях з хмарними провайдерами. Розробники також можуть встановлювати власну ціну, за яку вони готові платити, на основі необхідної продуктивності від мережі та доступного попиту.

Ця діаграма ілюструє, як Livepeer розподіляє завдання на розподілену мережу графічних процесорів на основі ефективності, замість направлення запитів на обробку штучного інтелекту через централізований сервер.

Два найважливіші компоненти в архітектурі мережі штучного інтелекту Livepeer:

1. Вузли оркестратора штучного інтелекту: Ці вузли відповідають за виконання завдань штучного інтелекту. Вони тримають моделі штучного інтелекту «гарячими» на своїх графічних процесорах для негайної обробки та можуть динамічно завантажувати моделі по мірі надходження завдань, оптимізуючи як час реакції, так і використання ресурсів.
2. Ворота штучнього інтелекту: Ці вузли керують потоком завдань, направляючи їх на відповідного оркестратора з урахуванням його можливостей та поточного навантаження, забезпечуючи ефективне розподіл завдань та масштабованість системи.

Розробники програм можуть додавати функції штучного інтелекту до своїх додатків, запускаючи власний вузол штучного інтелекту та розробляючи проти його API, або отримуючи доступ до віддаленої послуги вузла штучного інтелекту, якщо вони хочуть уникнути власного хостингу.

Необмежена масштабованість

Інфраструктура мережі Livepeer AI розроблена для масштабування без дозволу, що дозволяє легко інтегрувати додаткові вузли Orchestrator та Gateway при збільшенні попиту. Вона ґрунтується на спеціалізованому зображенні Docker ai-runner для виконання моделей AI, що спрощує розгортання та підвищує масштабованість нових конвеєрів. Постійні розробки спрямовані на покращення продуктивності та розширення можливостей контейнера для підтримки все більш складних моделей AI та користувацьких визначених користувачем конвеєрів.

Чому будувати підмережу Livepeer AI?

Інструменти штучного інтелекту для відео знижують бар'єри для входу, щоб тепер кожен міг створювати сцени, які раніше вимагали набору, відданої команди та годин редагування за допомогою команди тексту, що складається всього з кількох слів. ШІ також може швидко покращити масштабування, інтерполяцію кадру, генерацію субтитрів, а також багато інших ключових завдань відеопродукції. Існує зростаючий попит на цю технологію, але лише кілька глобальних комп'ютерних монополій надають масштабну інфраструктуру для неї. Крім того, поширення цих інструментів лише підсилить глобальний затор централізованого обчислення ШІ.

Крім ризику від єдиного точки відмови, який inherent до високоцентралізованих мереж серверів, бурлить криза довіри та автентичності з легкістю породженого вмісту ШІ. Разом ці фактори представляють значні ризики для стійкості сектору відео з ШІ. AI Subnet Livepeer вибиває крок-за-кроком шлях для створення стійкої та прибуткової відкритої ШІ відеоінфраструктури, фокусуючись на трьох основних рішеннях для вищезазначених проблем:

Глобально доступна, інфраструктура з надзвичайно низькими витратами

Livepeer руйнує централізований гніт постачальників, таких як GCP та AWS, які вимагають орендувати, запускати та керувати одним з їх серверів з GPU. Штучна інтелектуальна підмережа дозволяє Livepeer робити перші кроки у забезпеченні штучного інтелекту тисяч GPU, які вже доступні на його мережі транскодування.

Потенційна економія вартості цього інноваційного способу надання доступу до обчислень штучного інтелекту важко переоцінити. Замість управління та поглинання вартості виділеного сервера, генерацію відео штучного інтелекту можна просто абстрагувати до одного завдання або робочого процесу. Це відповідно передається до підмережі штучного інтелекту за запитом, яка працює на низькій вартості та високій надійності мережі Livepeer, яка вже кожного тижня транскодує мільйони хвилин традиційного відео з величезною кількістю обчислювальних потужностей GPU на запас.

Оскільки стартапи зі штучним інтелектом отримують вигоду від значного венчурного інтересу та інвестицій, як засновникам, так і спонсорам легко не звертати уваги на величезні витрати, пов'язані з генеративним відео. Але як тільки початкове фінансування закінчиться або ринки зміняться на гірше, високонадійний і недорогий обчислювальний сервіс має важливе значення для того, щоб відео зі штучним інтелектом було стійким. Завдяки своїй вражаючій спадщині в галузі децентралізованих відеообчислень, Livepeer має унікальні можливості для надання цієї послуги.

Відкриті та дозволені AI медіа-ринки

Неоспоримо, що вміст штучного інтелекту змінить відео назавжди. Але яким чином, чому і в якому напрямку він зміниться, є ризик того, що це відбудеться за закритими дверима.

Потужні, приватні компанії контролюють найбільш відомі моделі штучного інтелекту, багато з яких є закритими. За даними дослідження з аналітики Інтернету речей, NVIDIA забезпечує вражаючі 92% обчислювальних потужностей GPU, що використовуються в центрах обробки даних штучного інтелекту, тоді як Microsoft та OpenAI вже захопили 69% ринку фундаментальних моделей та платформ. Ця централізована структура обчислювальних можливостей штучного інтелекту створює ризик однієї точки відмови. Якщо компанія згортається або закривається урядом, всі її користувачі також зазнають втрат.

Підмережа втілює прихильність Livepeer до розробки з відкритим вихідним кодом, яка стійка до цензури та використовує блокчейн і токеноміку, щоб стимулювати користувачів ділитися своїм обладнанням, створюючи нескінченно масштабовану мережу графічних процесорів. Доступ до цієї фундаментальної технології має бути відкритим і доступним на вимогу для інноваційних будівельників, дослідників і стартапів, незалежно від країни походження або примх однієї корпорації.

Перевірка вмісту та автентичність

Світанок ери штучного інтелекту спричинив кризу автентичності. Визначення того, що є реальним, а що фальшивим, становить тягар для споживачів і відповідальність як для платформ, так і для творців. Тому потрібно швидко впровадити рішення на рівні всього сектору.

Livepeer став першим децентралізованим проєктом інфраструктури штучного інтелекту, який приєднався до C2PA, відкритий технічний стандарт, що надає видавцям, творцям та споживачам можливість відстежувати походження різних типів медіа. Специфікації C2PA дозволяють користувачам визначати кілька тверджень, таких як ідентифікація творця, засіб створення та час створення. До членів C2PA належать TikTok, Adobe, Google, Sony, Intel, BBC, Microsoft та OpenAI. Livepeer пишається участю в технічній робочій групі C2PA та працює над тим, щоб принести відкриті та децентралізовані принципи до встановлення глобальних стандартів щодо походження та автентичності контенту.

Підмережа штучного інтелекту Livepeer наразі розробляє заходи для боротьби зі штучним контентом через вбудований криптографічний підпис, який показує чіткий шлях походження.

Дорожня карта штучного інтелекту Livepeer

Запуск підмережі Livepeer AI є важливим кроком у напрямку візії Livepeer щодо нескінченної масштабованості децентралізованих ринків обчислень відео на його відкритій та бездозвільній мережі. Дорожню карту для обчислень відео AI в мережі Livepeer узагальнено нижче у 3 відмінних етапи розвитку.

Фаза 1: Проектування та стабільність штучної інтелекту (завершено)

Перша фаза проектування доказу концепції для Підмережі, а також початкове включення існуючих операторів вузлів Livepeer Orchestrator завершилася 1 травня. Також було завершено бенчмаркінг вузлів Orchestrator, щоб гарантувати, що мережева продуктивність відповідає вимогам демонстраційних додатків та продуктів. Вже активні понад 20 високопродуктивних AI-вузлів Orchestrator. Зворотний погляд на фазу стабільності доступнийтут.

Фаза 2: Оптимізація штучної нейромережі (в процесі)

З запуском штучної нейромережі ми зараз зосереджені на покращенні якості обслуговування, що надається операторам Штучної Інтелектурованого Оркестратора та вузлів Штучної Інтелектури. Основною метою цієї фази є покращення мережевого постачання шляхом розширення асортименту сумісних ГПП (ГПП з низьким обсягом відеопам'яті та серверні ГПП), скорочення часів завантаження контейнера та обробка крайових випадків. Зусилля під час цієї фази також включатимуть удосконалення досвіду вступу для розробників додатків шляхом співпраці з обраним числом дизайн-партнерів через нашу нову Програму стартапів зі штучного інтелекту відео. Ці партнери нададуть безцінний користувацький зворотний зв'язок щодо потреб розробників та вимог для використання обробки Штучної Інтелектури на головній мережі Livepeer.

Фаза 3: Основна мережа Livepeer та розширення мережі штучного інтелекту (Q3 2024)

Після фази оптимізації Livepeer планує запустити mainnet у третьому кварталі 2024 року, що дозволить високоякісний досвід розробника штучного інтелекту, повністю з інструментами та наборами розробки програмного забезпечення. Розширення мережі дозволить ефективно виконувати власні моделі та робочі процеси, безпечно запускати власний контейнерний код, дозволяючи гнучкі запити на виведення (холодний або гарячий), щоб зменшити витрати для розробників, а також встановити метод перевірки автентичності оркестратора та забезпечити джерело походження контенту.

Хто може брати участь у підмережі Livepeer AI?

Постачальники обладнання: надавайте GPU та заробляйте комісії

AI Subnet відкриває нові джерела доходу для постачальників інфраструктури у всесвіті Livepeer:

1. Існуючі Оркестратори Livepeer можуть налаштувати та запустити вузол штучного інтелекту Оркестратора, щоб виконувати завдання перетворення тексту в зображення, зображення в зображення та зображення в відео вже сьогодні, додаючи до свого існуючого заробітку з транскодування прибутковий шар комісій.
2. Станьте Оркестратором Livepeer - налаштуйте свій власний вузол Оркестратора в мережі Livepeer та почніть обробку відеотрансляції та роботи з штучного інтелекту.
3. Приєднуйтеся до пула оркестраторів та почніть отримувати винагороду, надаючи споживацькі GPU мережі Livepeer без необхідності запускати власний вузол AI-оркестратора.
4. Станьте партнером мережі Livepeer - вносьте вклад у розрахунок масштабів через спеціалізоване партнерство, якщо у вас є серверні GPU або ви вже ведете існуючу обчислювальну мережу.

Мережа Livepeer є бездозвільною та відкритою для всіх постачальників інфраструктури. Livepeer документація робить легким для постачальників апаратного забезпечення розпочати сьогодні роботу на підмережі штучного інтелекту Livepeer. Ви також можете знайти Часті запитання про оркестратортут. Завершити ця формависловити свій інтерес у отриманні підтримки для постачання обчислень у підмережі штучного інтелекту Livepeer.

Розробники: приведіть моделі на мережу як AI-працівник

По мірі розвитку підмережі штучного інтелекту розробники зможуть визначати та розгортати власні конвеєри та робочі процеси, забезпечуючи тим самим, що їх додатки залишаються на передньому краї технології штучного інтелекту та відеотехнології.

Розробники також можуть налаштовувати шлюзи штучного інтелекту Gate для тестування та вдосконалення своїх додатків з можливістю доступу до API для завдань штучного інтелекту.

Підмережа є бездозвільною, тому розробники можуть відразу експериментувати з існуючими штатними каналами штучного інтелекту на підмережі, хоча поточна фаза підмережі не є придатною для готових до виробництва додатків. Альфа-документацію можна переглянутитут.

Для засновників, які присвятили себе децентралізованому штучному інтелекту та мають намір вести пряму роботу в підмережі на великій відстані, Livepeer запускає програму стартапів з штучного інтелекту. Це програма лише за запрошенням з обраним колективом з 5-8 стартапів, які інноваційно працюють в галузі генеративних медіа. Кожен стартап отримає грантове фінансування у розмірі 40 000 доларів США, включаючи кредити на інфраструктуру та спеціалізовану інженерну підтримку від Livepeer. Щоб перевірити, чи ви відповідаєте вимогам, ви можете подати заявку на участь в програмітут.

Залишайтесь у курсі

Сьогоднішній запуск підмережі Livepeer AI становить захоплюючу віху для проекту, але це лише наступний крок у місії Livepeer забезпечити відкриту відеоінфраструктуру світу. Оскільки генеративний штучний інтелект призведе до збільшення в декілька разів обсягу відеоконтенту, створеного в найближчі роки, мережа Livepeer має на меті забезпечити, що вона має можливості бути інфраструктурою, яка приведе цей хвилю зростання.

Представляємо: Livepeer.AI

У рамках запуску підмережі штучного інтелекту ми також випускаємо Livepeer.ai- домашня база для штучного інтелекту в мережі Livepeer.

Приєднуйтеся до спільноти

Взаємодійте з спільнотою Livepeer, отримайте підтримку та надайте зворотний зв'язок, щоб допомогти нам вдосконалити та покращити штучну нейромережу, приєднавшись до Livepeer Discord. Канал #ai-video - відмінна точка входу для вивчення та обміну ідеями про Livepeer + AI. Дотримуйся наші оголошеннядля останніх оновлень, подій, віх і можливостей для участі.

Disclaimer：

1. Ця стаття була перепечатана з [GateДзеркало]. Усі авторські права належать оригінальному авторові [Livepeer]. Якщо є зауваження до цього повторного друку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно цим займуться.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно тими автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статей на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонені.