Meneruskan Judul Asli 'Foresight Ventures: Revolusi Komputasi Awan Terdesentralisasi Baru Dimulai?'

Dengan perkembangan teknologi global jangka panjang yang cepat, nilai pasar perusahaan raksasa seperti OpenAI dan NVIDIA telah melipatgandakan dalam dua tahun terakhir. Crypto x AI telah menjadi narasi inti dari siklus ini, dengan sentimen pasar yang meningkat dan aliran modal yang terus-menerus membuktikan bahwa konsensus yang kuat telah terbentuk. Dalam lingkungan di mana AI menjadi fokus, desentralisasi sebagai alat yang kuat untuk pengembangan AI memang memiliki daya tarik dan imajinasi yang besar. Meskipun masih ada kesenjangan yang signifikan antara model terdesentralisasi dan terpusat dalam hal implementasi bisnis praktis, memanfaatkan keunggulan Web3 untuk memperluas empat aspek inti AI dan terus mengoptimalkan untuk melepaskan potensi lebih besar telah menjadi tujuan umum bagi peserta Web3.

1. Data
2. Model
3. Pelatihan
4. Inferensi

Saat ini, desentralisasi dapat memberikan dukungan dalam empat area yang disebutkan di atas. Pertama dan terutama, data adalah elemen inti. Model, pelatihan, dan inferensi semuanya adalah cara pengolahan data, sehingga data dapat dianggap sebagai bahan mentah teknologi AI, sementara yang lainnya adalah metode pengolahan. Baik itu pelabelan data maupun penyimpanan data, desentralisasi memainkan peran penting dan memiliki nilai yang sangat besar di sini.

Jika data adalah bahan mentah, maka kekuatan komputasi adalah alat untuk memproses bahan mentah ini, digunakan untuk memaksimalkan efisiensi output. Langsung beralih ke tema artikel ini, kita akan secara singkat menganalisis kerangka ekosistem dan model ekonomi Crypto x AI x DePIN, fokus pada 'kekuatan komputasi'.

Artikel ini akan menjelaskan kerangka ekosistem dan situasi pasar dari “Crypto x AI x DePIN” untuk membantu pembaca memahami nilai dan potensi kekuatan komputasi terdesentralisasi.

1. DePIN & Kerangka Kerja Ekosistem Komputasi Terdesentralisasi

Titik Sakit: Kekuatan komputasi berkualitas tinggi sangat penting untuk pengembangan kecerdasan buatan, namun sumber daya langka ini telah dimonopoli oleh raksasa-raksasa tradisional, sehingga sulit bagi startup dan pengguna individual untuk membeli kekuatan komputasi yang terjangkau. Harga yang sangat mahal seringkali tidak dapat diterima bagi sebagian besar pembeli.

Solusi Terdesentralisasi: Saat ini, banyak proyek di sektor DePIN mengadopsi model ekonomi peer-to-peer (P2P) untuk menyediakan sumber daya berkualitas tinggi kepada pihak yang membutuhkan sumber daya. Model ini memungkinkan setiap pengguna berperan sebagai penyedia sumber daya infrastruktur fisik sambil menerima imbalan token sebagai imbalan.

Dengan pertumbuhan yang sangat pesat dalam permintaan akan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi, pengembangan kerangka kerja yang seimbang dan komprehensif untuk ekologi pasokan kekuatan komputasi AI terdesentralisasi telah muncul untuk lebih memenuhi kebutuhan pelanggan. Proyek-proyek terkemuka seperti Io.net, Exabit, dan PingPong memainkan peran penting yang berbeda dalam ekosistem. Hambatan teknologi dan prospek pengembangan masa depan dari proyek-proyek ini dalam kekuatan komputasi terdesentralisasi sangat mengesankan.

Ekosistem kekuatan komputasi AI terdesentralisasi terutama terdiri dari tiga bagian, dengan setiap bagian bertindak sebagai agen sumber daya, penyedia sumber daya, dan mitra saluran dalam ekosistem, masing-masing:

Agen Sumber - Io.net

Io.net adalah jaringan komputasi terdesentralisasi yang bertindak sebagai agen daya komputasi, menyediakan daya komputasi kecerdasan buatan berkualitas tinggi kepada pelanggan dengan harga terjangkau. Ini memiliki distribusi global GPU di sisi pasokan dan saat ini fokus pada startup inferensi AI dari putaran seed hingga Seri B.

Baru-baru ini, proyek DePIN ini berbasis pada rantai Solana menyelesaikan putaran pendanaan Seri A sebesar $30 juta, dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi dari Multicoin Capital, Foresight Ventures, Solana Labs, dan lainnya.

Sebagai agen sumber daya komputasi kecerdasan buatan kelas atas, Io.net menggabungkan 1.000.000 GPU untuk membentuk jaringan kekuatan komputasi DePIN massal, dengan tujuan memberikan kekuatan komputasi dengan harga lebih rendah kepada pelanggan. Pengguna dapat secara manual menyumbangkan kekuatan komputasi GPU & CPU yang tidak terpakai mereka ke platform Io.net untuk menerima insentif dalam token $IO. Tujuan inti adalah menyediakan kekuatan komputasi AI berkualitas tinggi dengan biaya lebih rendah di bawah kendali harga terdesentralisasi, sehingga membantu startup AI mengurangi biaya.

Layanan komputasi yang disediakan oleh Io.net disebut IO Cloud. IO Cloud mengadopsi modul pembangunan cluster untuk menjaga semua GPU saling terhubung, memungkinkan GPU berkoordinasi dalam skala besar selama proses pelatihan dan inferensi. Dengan kerja GPU yang terkoordinasi, daya komputasi dapat di pusatkan untuk mengakses basis data yang lebih besar dan menghitung model yang lebih kompleks. Startup AI dapat memenuhi kebutuhan komputasi yang diperlukan sambil menyelesaikan penempatan perangkat keras dengan harga sepuluh persen dari harga terpusat dengan menggunakan produk Io.net. Selain itu, Io.net fokus pada mengagregasi daya komputasi pembelajaran mesin. Ini dapat membantu raksasa DePIN seperti Jaringan Render dan FileCoin memformat suplai GPU untuk pembelajaran mesin, menyediakan dukungan sumber daya fundamental dan langsung pada tingkat teknis.

Saat ini, Io.net memiliki jumlah klaster GPU teragregasi terbesar di industri. Jumlah GPU yang tersedia secara online melebihi 200.000, dengan GeForce RTX 4090 menjadi yang paling tersedia, dengan hampir 50.000 unit, diikuti oleh GeForce RTX 3090 Ti dengan lebih dari 30.000 unit.

Penyedia Sumber Daya - Exabit

Sebagai salah satu penyedia kekuatan komputasi AI yang paling menjanjikan, Exabits, sebagai node layanan kekuatan komputasi AI, dapat menawarkan sejumlah chip untuk pembelajaran mesin yang mendalam. Tim di Exabits menonjol dalam sumber daya kekuatan komputasi AI tradisional dan dapat dianggap sebagai kehadiran yang unik. Dengan sejarah sebagai distributor utama untuk raksasa AI NVIDIA, tim memiliki akses ke ratusan pusat data, memberikan akses ke mesin seperti A/H100, RTX4090, dan A6000, memanfaatkan hambatan sumber daya teknologi ini di ujung pasokan.

Exabits menyediakan kekuatan komputasi pembelajaran mesin besar kepada raksasa komputasi web3 di sisi klien. Dibandingkan dengan Nebula Block, di mana kliennya perlu menghabiskan lebih dari $140,000 per bulan untuk layanan cloud, bermigrasi ke Exabits mengurangi biaya penggunaan layanan cloud bulanan menjadi sekitar $40,000, mengurangi biaya lebih dari 70% sambil meningkatkan efisiensi sebesar 30%.

Exabits bertujuan untuk menyediakan pelanggan dengan daya komputasi tercepat, berkualitas tinggi, dan paling handal melalui saluran pasokan uniknya. Daya komputasi berkualitas tinggi tidak hanya menghemat biaya pengguna tetapi juga menawarkan pilihan layanan yang komprehensif kepada pelanggan.

Kualitas kekuatan komputasi AI yang disediakan oleh Exabits telah diakui oleh beberapa agen kekuatan komputasi AI. Saat ini Exabits telah bermitra dengan raksasa seperti Renders Network dan Io.net, berkontribusi pada pembelajaran mesin melalui desentralisasi.

Mitra Saluran Sumber Daya (Uber) - PingPong

Sebagai mitra saluran sumber Daya DePIN, PingPong mencocokkan permintaan dengan penyedia layanan dengan menggunakan protokol terbuka berbasis platform. Ini menggabungkan sumber daya di lapisan dasar sebelum menawarkan layanan. PingPong bertujuan untuk menjadi pengumpul layanan untuk DePIN, mirip dengan 1inch untuk DePIN, atau Uber yang teragregasi.

Penyediaan Layanan: PingPong menyediakan SDK dengan mengakses berbagai jaringan, strategi, situasi sumber daya, kinerja, stabilitas, dan aspek lainnya melalui lapisan kontrol. Kemudian menggunakan algoritma routing untuk menyediakan SDK ini kepada pengguna.

Titik Sakit: Sumber daya dan layanan dalam berbagai jaringan DePIN terbatas, dan kualitas layanan menderita akibat alokasi sumber daya terpusat di daerah tertentu.

Solusi: Algoritma routing mengumpulkan informasi dasar tentang data, jaringan, dan sumber daya mesin untuk menghasilkan strategi. Algoritma-algoritma ini mencocokkan penyediaan layanan sesuai dengan persyaratan pelanggan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas dan layanan lapisan aplikasi DePIN dan untuk menemukan jaringan daya komputasi yang paling optimal dengan harga terbaik ketika sumber daya tidak mencukupi.

2. Menganalisis Ekosistem Kekuatan Komputasi Terdesentralisasi

Io.net dan Exabits telah memasuki kemitraan strategis, dengan Exabits bertindak sebagai sisi pasokan dengan perpustakaan GPU yang luas, berkomitmen untuk meningkatkan kecepatan dan stabilitas jaringan Io.net. Io.net memungkinkan pelanggan untuk langsung membeli dan menyewa kekuatan komputasi berkualitas tertinggi yang disediakan oleh Exabits sebagai agen di jaringan Io.net. Baik Io.net maupun Exabits sepakat bahwa keberhasilan industri komputasi terdesentralisasi dan integrasi web3 dengan kecerdasan buatan hanya dapat dicapai melalui kerja sama erat di antara para pemimpin industri awal. Dengan meningkatnya permintaan kekuatan komputasi, komputasi awan tradisional saat ini menghadapi beberapa masalah:

• Ketersediaan Terbatas: Menggunakan layanan cloud seperti AWS, GCP, dan Azure seringkali memerlukan beberapa minggu untuk mendapatkan akses ke perangkat keras, dan model GPU yang paling umum digunakan seringkali tidak tersedia.
• Pilihan Terbatas: Pengguna dibatasi dalam pemilihan perangkat keras GPU, lokasi, tingkat keamanan, latensi, dll.
• Biaya Tinggi: Biaya memilih GPU berkualitas tinggi mahal, dan biaya bulanan untuk proyek selama proses pelatihan dan inferensi dapat dengan mudah mencapai ratusan ribu dolar.

Visi komputasi terdesentralisasi adalah menyediakan alternatif terbuka, dapat diakses, dan terjangkau yang dapat mengatasi isu inti dari penyedia layanan cloud terpusat, termasuk keterbatasan ketersediaan, pilihan perangkat keras terbatas, dan biaya tinggi untuk pelatihan dan inferensi. Mengingat situasi saat ini, tantangan untuk menantang posisi dominan pemain utama dalam komputasi cloud masih memerlukan inovator untuk bekerja sama dan saling mendukung dalam mengambil langkah-langkah revolusioner ke depan.

Model aset

• Model aset-berat

Exabits, didukung oleh NVIDIA, memiliki keunggulan mutlak sebagai pemasok dalam bentuk penghalang yang tangguh. Mesin-mesin berharga untuk daya komputasi pembelajaran mesin meliputi A100, RTX4090, dan H100, dengan masing-masing mesin dihargai sekitar $300,000. Mesin-mesin ini telah menjadi sumber daya yang sangat langka yang dimonopoli oleh raksasa kecerdasan buatan tradisional. Dalam skenario ini, sumber daya yang bisa diakses Exabits di sisi pasokan sangat berharga.

Mengingat bahwa kekuatan komputasi GPU individual yang dibagikan oleh investor ritel tidak mencukupi untuk mendukung komputasi dan pemrosesan model AI skala besar, Exabits memainkan peran penting dan tak tergantikan dalam ekosistem kekuatan komputasi terdesentralisasi.

Model aset berat Exabits memerlukan investasi aset tetap yang substansial, sehingga sulit bagi startup untuk menirunya. Oleh karena itu, jika Exabits dapat berkolaborasi dengan lebih banyak agen kekuatan komputasi terdesentralisasi dan terus memperluas sisi pasokannya, menyediakan sumber daya kekuatan komputasi yang diperlukan untuk industri, maka dapat dengan mudah mencapai dominasi industri dan ekonomi skala dalam bidang kekuatan komputasi terdesentralisasi B2B.

Namun, risiko terbesar terletak pada ketidakmampuan untuk secara berkelanjutan menyediakan sumber daya kepada agen daya komputasi setelah menginvestasikan jumlah modal yang signifikan. Oleh karena itu, profitabilitas dari sisi pasokan sangat bergantung pada apakah agen daya komputasi dapat terus menarik pelanggan. Terlepas dari identitas agen daya komputasi, selama ada pelanggan dan permintaan, nilai Exabits sebagai pemasok akan bertumbuh seiring dengan meningkatnya permintaan.

• Model asset-ringan

Io.net, sebagai agen kekuatan komputasi terkemuka, mengandalkan jaringan komputasi terdesentralisasi yang luas yang terbentuk oleh GPU yang tersebar secara global di sisi pasokan. Dari perspektif bisnis, Io.net mengadopsi model operasi aset ringan, membangun merek yang kuat di sektor agen kekuatan komputasi AI melalui operasi komunitas dan membangun konsensus tinggi.

Bisnis inti dari Io.net:

1. Menggabungkan daya komputasi GPU ritel dan memberikan imbalan token
2. Mendapatkan kekuatan komputasi berkualitas tinggi dari sisi pasokan untuk dijual kepada startup AI

Perspektif bisnis:

1. Membeli daya komputasi berkualitas tinggi dengan harga rendah dan menjualnya kepada pelanggan akhir dari sisi pasokan
2. Membantu pengguna dalam mendapatkan token dengan membagikan daya komputasi GPU yang tidak terpakai
3. Menyediakan pelanggan dengan platform penambangan dan staking kekuatan komputasi, yang memerlukan investasi awal sekitar $4000 untuk menghasilkan keuntungan yang baik. Berdasarkan ini, Exabits juga menawarkan mesin H100 yang terfragmentasi untuk disewakan untuk meningkatkan likuiditas.

Perspektif pelanggan:

1. Harga daya komputasi di jaringan Io.net kira-kira 80% lebih murah dibandingkan layanan komputasi awan terpusat lainnya.
2. Stake untuk mendapatkan & Bagikan untuk mendapatkan.
3. Pelanggan dapat menggandakan pendapatannya setelah menginvestasikan sejumlah modal tertentu.

Sebagai perusahaan model aset ringan yang khas, kelebihan terbesar terletak pada risiko yang relatif rendah. Tim tidak perlu menginvestasikan modal besar dalam biaya mesin untuk memulai, tidak seperti di sisi pasokan. Dengan sedikit input modal, lebih mudah bagi kedua perusahaan dan investor untuk mencapai marjin keuntungan yang lebih tinggi. Sementara itu, karena hambatan masuk ke industri rendah, model bisnis rentan untuk disalin atau direplikasi, yang merupakan sesuatu yang investor nilai jangka panjang perlu pertimbangkan dengan hati-hati.

3. Dari 10 hingga 100?

Jika kerjasama antara Exabit dan Io.net dapat meningkatkan ekosistem kekuatan komputasi terdesentralisasi dari 1 menjadi 10, maka membawa PingPong bersama mungkin memiliki potensi untuk memajukannya hingga 100.

PingPong bertujuan untuk menjadi agregator layanan DePIN terbesar, langsung bersaing dengan Uber Web2. Sebagai mitra saluran, itu menghubungkan pelanggan dengan sumber daya terbaik dan berkualitas tertinggi dengan mengagregasi informasi real-time pada berbagai sumber daya. PingPong mengadopsi model bisnis aset ringan B2B2C, di mana sisi B pertama adalah sisi pasokan, terhubung dengan sisi B kedua, yang merupakan agen sumber daya, sementara sisi C menerima pilihan sumber daya optimal melalui informasi yang disediakan.

Sebagai platform, jika mitra saluran dapat mengembangkan platform yang dapat mengeluarkan aset sebanyak mungkin, itu akan membuat produk lebih berharga. PingPong memanfaatkan SDK yang disediakan oleh algoritma routing untuk menggunakan sumber daya komputasi untuk membuat agen AI sendiri, sambil membantu pelanggan secara dinamis menggunakan aplikasi dengan penambangan dinamis melalui SDK, berfokus pada penambangan sumber daya komputasi yang berguna. Model ini dipahami sebagai "Aset di atas aset," yang dapat sangat meningkatkan likuiditas sumber daya dan dana.

PingPong berharap lebih banyak pemasok dan agen masuk ke dalam ekosistem kekuatan komputasi terdesentralisasi untuk lebih menyoroti keunggulan mereka, memperluas lini bisnis yang lebih panjang, dan mendapatkan lebih banyak pelanggan. Secara sederhana, sama seperti Baidu dan Dianping mampu mendominasi bidang informasi karena ada lebih banyak bisnis dan informasi yang diunggah ke Internet, hal ini meningkatkan permintaan akan mitra saluran oleh pelanggan.

4. Masa Depan Menjanjikan

Komputasi awan terdesentralisasi masih berkembang langkah demi langkah. Sementara ekosistem dan model-model komputasi awan terdesentralisasi sudah sangat jelas, peran-peran utama dalam ekosistem tersebut sedang memenuhi tanggung jawab mereka. Namun, masih jauh dari mengguncang posisi raksasa komputasi awan tradisional. Jika dibandingkan dengan komputasi awan terpusat tradisional, desentralisasi memang secara konseptual dapat menyelesaikan banyak masalah bagi pelanggan. Namun, sumber daya dan skala keseluruhan pasar ini masih relatif kecil. Dengan sumber daya daya komputasi yang didorong oleh kecerdasan buatan masih jauh dari mencukupi, pasar membutuhkan solusi atau model lain untuk mengatasi dilema ini. Kita bisa melihat bahwa komputasi awan terdesentralisasi memang dapat memenuhi beberapa kebutuhan perusahaan AI startup. Mengenai apa yang akan terjadi ke depan, mari kita bersama-sama menyaksikan dan berpartisipasi dalam evolusi jalur yang mengganggu ini sebagai pengamat dan peserta revolusi.

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [ Penelitian Foresight]Teruskan Judul Asli 'Foresight Ventures: Revolusi Komputasi Awan Terdesentralisasi Baru Saja Dimulai?'. Seluruh hak cipta dimiliki oleh penulis asli [David]Jika ada keberatan terhadap cetakan ulang ini, silakan hubungi Gate Belajartim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Penolakan Tanggung Jawab Kewajiban: Pandangan dan opini yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.