Децентралізовані обчислювальні мережі - це основа децентралізованого штучного інтелекту (ШІ). Вони забезпечують розподілену обчислювальну потужність, необхідну для тренування та запуску моделей ШІ. У цій статті досліджуються три найбільші універсальні децентралізовані обчислювальні мережі та один проект децентралізованого ШІ. Ми сподіваємося, що це допоможе читачам зрозуміти схожості та відмінності між цими проектами.

1. Akash, Render Network та io.net - це три найбільші децентралізовані обчислювальні мережі на ринку. Хоча вони обидві надають послуги децентралізованого обчислення, кожна мережа має відмінну бізнес-спрямованість.
3. Bittensor - децентралізований проект штучного інтелекту, який використовує розподілені обчислювальні ресурси для машинного навчання. Цільовою є пряма конкуренція з централізованими службами штучного інтелекту, такими як OpenAI.
5. З точки зору постачання, у компанії Akash є різноманітна апаратна мережа, включаючи ЦП, відеокарти та сховище, тоді як у компанії Render є велика кількість відеокарт. io.net отримує велику кількість відеокарт зі своєї мережі та інших платформ.
7. Децентралізована обчислювальна мережа - це двосторонній ринок, де токен кожного проєкту використовується як засіб обміну в їхніх відповідних системах. Render Network та Bittensor впроваджують механізм зжигання токенів для підвищення накопичення вартості.

Різні типи децентралізованих обчислювальних мереж

Як Акаш відрізняється від Render Network

Akash та Render Network - це обидва децентралізовані обчислювальні мережі, які надають платформу, де користувачі можуть купувати та продавати обчислювальні ресурси для різних завдань.

Akash працює як відкритий ринок, дозволяючи користувачам отримувати доступ до ресурсів центрального та графічного процесорів і сховища. Він надає обчислювальні ресурси, які можна використовувати для різних цілей, таких як розміщення ігрових серверів або запуск вузлів блокчейну. На ринку Akash орендарі, які розгортають програми, встановлюють ціну та умови для необхідних розгортань, тоді як постачальники обчислювальних ресурсів роблять ставки на ці розгортання, причому перемагає той, хто запропонує найнижчу ціну (постачальник). Ця модель зворотного аукціону дає користувачам можливість встановлювати ціни та умови.

Напроти, Render використовує динамічний алгоритм ціноутворення для коригування цін на розгортання завдань в залежності від ринкових умов. Render Network фокусується на послугах тривимірної візуалізації на базі GPU та працює як розподілене GPU-мережа. У цій моделі постачальники апаратного забезпечення надають обчислювальні ресурси, а мережа Render використовує багаторівневий алгоритм ціноутворення для визначення цін та відповідності користувачів з покупцями послуг. Render не працює як відкритий ринок, де користувачі можуть незалежно встановлювати ціни або умови.

Io.net - Фокус на штучному інтелекті та машинному навчанні

io.net - це нова децентралізована обчислювальна мережа, яка використовує обчислювальну потужність GPU з географічно розподілених дата-центрів, криптовалютних майнерів та постачальників децентралізованого сховища для підтримки машинного навчання та обчислень штучного інтелекту. Вона також працює з існуючими децентралізованими обчислювальними мережами, такими як Render, щоб використовувати недостатньо використовувані обчислювальні ресурси GPU на Render для завдань зі штучного інтелекту та машинного навчання.

Існують два основні відмінні фактори для io.net: 1) акцент на завдання зі штучного інтелекту та машинного навчання; 2) акцент на кластерах GPU. Кластер GPU означає кілька GPU, які працюють разом як єдина система для вирішення обчислювально складних завдань, таких як навчання штучного інтелекту та наукові симуляції.

Bittensor - проект блокчейн, спрямований на штучний інтелект

На відміну від інших децентралізованих обчислювальних мереж, Bittensor - це проект децентралізованої штучної інтелекту, спрямований на створення децентралізованого ринку машинного навчання. Це дозволяє будувати децентралізовані застосунки штучного інтелекту та конкурувати безпосередньо з централізованими проектами штучного інтелекту, такими як ChatGPT від OpenAI. Мережа складається з вузлів (майнерів), які надають обчислювальні ресурси для навчання та запуску моделей штучного інтелекту.

Bittensor використовує підмережеву структуру, схожу на ланцюг для конкретного застосування. Наразі у ньому є 32 підмережі, кожна з яких фокусується на конкретних завданнях, пов'язаних з штучним інтелектом, включаючи децентралізовану мережу штучного інтелекту для текстового запиту (Text Prompt AI відноситься до застосунку штучного інтелекту, схожого на ChatGPT), яка може перетворювати текстові запити в штучний інтелект, який перетворює їх в зображення, та штучний інтелект-заснований пошуковий двигун.

Майнери відіграють ключову роль в екосистемі Bittensor, надаючи обчислювальні ресурси та господарюючи моделями машинного навчання для виконання обчислень завдань штучного інтелекту поза ланцюжком та генеруючи результати. Будь-хто може приєднатися до мережі та стати майнером за мінімальними апаратними вимогами. Майнери конкурують між собою, щоб надавати найкращі результати для запитів користувачів.

Мережева потужність та використання

Akash спочатку спрямований на ЦП, і в мережі є багато ресурсів ЦП. Зі зростанням штучного інтелекту попит на ГП зріс драматично, і в третьому кварталі минулого року Akash почав додавати ресурси ГП до своєї мережі. Однак у порівнянні з іншими проектами, що фокусуються на ресурсах ГП, у Akash відносно мало високопродуктивних ГП. Фокус Render Network на наданні децентралізованих рішень для рендерингу на основі ГП дозволив йому накопичити велику кількість ГП в своїй мережі.

Проекти Render Network та Akash є більш досвідченими проектами, і використання мережі постійно зростає з року в рік. Зокрема, Akash помітно збільшив кількість активних оренд після розширення свого фокусу на включення GPU.

io.net - це нова децентралізована обчислювальна мережа, яка запустила свій публічний тестовий мережу в листопаді 2023 року. Незважаючи на свою коротку історію, io.net накопичила значну кількість графічних процесорів, інтегруючи ресурси від Render, Filecoin та своєї мережі. io.net недавно оголосила підтримку кластерів Apple Silicon chip, що дозволяє користувачам Apple виділяти невикористану обчислювальну потужність для мережі, подальше збільшення обчислювальної потужності в своїй мережі. Крім того, io.net ще не запускала свій протокольний токен, і багато постачальників обладнання можуть сподіватися приєднатися до мережі як постачальники, щоб, можливо, отримати можливості токен ейрдропу.

Bittensor - децентралізована мережа штучного інтелекту, де шахтарі надають обчислювальні ресурси для мережі. Шахтарі можуть інвестувати у апаратні налаштування або просто використовувати обчислювальні ресурси, надані хмарними сервісами. Щодо кількості обладнання, Bittensor не може бути безпосередньо порівняний з типовими децентралізованими обчислювальними мережами, оскільки наразі налічує понад 7 000 шахтарів.

Економіка токенів

Децентралізовані платформи обчислень діють як двосторонні ринки, де користувачі платять комісії постачальникам обчислювальних ресурсів. Akash, Render Network та Bittensor всі випустили свої відповідні токени як засіб обміну вартості у межах їхніх екосистем. Render і Bittensor реалізують механізм згоряння токенів для підвищення накопичення вартості токенів.

Akash

Akash - це незалежний блокчейн PoS, а $AKT - це його власний токен, який використовується для стейкінгу задля забезпечення безпеки мережі та оплати мережевих комісій. Токен також служить як засіб обміну в екосистемі, де $AKT є основною одиницею ціноутворення при торгівлі або лізингу на Akash. Як PoS ланцюг, Akash повинен генерувати винагороди за блоки для валідаторних вузлів, видаючи $AKT, а поточна інфляція становить близько 14%.

Akash наразі вимагає 4% від оплати комісії в AKT або 20%, якщо оплачується у USDC, що буде направлено до спільнотного фонду. Конкретне використання коштів спільнотного фонду ще не визначено, але потенційне використання може включати публічне фінансування, стимули або просто спалювання токенів.

Render мережа

Render Network перейшла з Ethereum на Solana, а її протокольний токен RNDR використовується для обміну вартістю в екосистемі Render, де творці та користувачі використовують токен для оплати рендерингових завдань.

Для збалансування динамічних відносин між пропозицією та попитом на обчислювальні ресурси Render впроваджує механізм Балансу Випалювання та Ковтання (BME). Коли попит (тобто завдання рендерингу) перевищує пропозицію обчислювальних ресурсів, токени RNDR будуть випалюватися, створюючи дефляційний ефект. Навпаки, якщо пропозиція обчислювальних ресурсів перевищує попит, буде ковтатися більше токенів RNDR, що призводить до інфляції. Токен RNDR надмірується через поточний дефіцит попиту на обчислювання.

Bittensor

Нативний токен Bittensor $TAO використовується для доступу до мережевих послуг і служить як засіб для основного механізму винагороди. Максимальний обсяг $TAO становить 21 мільйон, і щоденно генерується 7 200 токенів як винагорода для майнерів та валідаторних вузлів. Bittensor реалізує механізм подвоєння випуску токенів, що означає, що коли розподілена половина загального обсягу, швидкість випуску буде зменшена вдвічі. Після першого подвоєння подальші подвоєння відбуватимуться після розподілу половини залишку токенів до досягнення максимального обсягу 21 мільйон.

Незважаючи на те, що швидкість випуску 7 200 TAO на день зафіксована протягом поточного періоду, час наступного халвінгу не визначений заздалегідь через механізм переробки токенів. Цей механізм переробки спалює випущені токени TAO, фактично затримуючи точку, в якій розподіляється половина загальної пропозиції. Майнери та вузли верифікації повинні переробляти (тобто спалювати) токени TAO для реєстрації в мережі. Ці спалені токени будуть вирахувані з циркулюючої пропозиції та можуть бути видобуті знову. Мережа регулярно скасовує реєстрацію майнерів і вузлів валідаторів, які не можуть забезпечити достатньо конкурентоспроможні завдання штучного інтелекту, і майнерам потрібно знову платити/спалювати TAO, коли вони знову входять у мережу, що робить реєстрацію регулярними витратами. Цей динамічний механізм спалювання створює постійний попит на TAO.

Перша запланована дата зменшення була спочатку запланована на січень 2025 року, але поточна дата зменшення була перенесена на жовтень 2025 року. Це показує, що було спалено велику кількість токенів TAO.

Заява:

1. Ця стаття спочатку мала назву «DePIN x AI - Огляд чотирьох основних децентралізованих обчислювальних мереж» і відтворена з [ tokeninsigh]. Усі авторські права належать оригінальному авторові [0xEdwardyw]. Якщо у вас є які-небудь зауваження щодо репринту, будь ласка, звертайтесь до команди Gate Learn, команда якомога швидше цим займеться.

2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора і не є жодною інвестиційною порадою.

3. Переклад статті на інші мови виконуються Gate Learnкоманда. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.