Phi tập trung điện toán đám mây: Mở ra kỷ nguyên mới về khả năng tính toán

Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI và Nvidia đã có sự gia tăng đáng kể. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành điểm chú ý chính của thị trường hiện tại, các nhà đầu tư và doanh nghiệp đều đổ tiền vào, thể hiện sự đồng thuận mạnh mẽ. Trong bối cảnh lớn này, Phi tập trung như một công cụ cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, thể hiện sức hấp dẫn và tiềm năng to lớn. Mặc dù vẫn còn khoảng cách trong việc ứng dụng thực tế so với mô hình tập trung, nhưng việc tận dụng lợi thế của Web3 để mở rộng các lĩnh vực cốt lõi của trí tuệ nhân tạo đã trở thành mục tiêu chung của các bên tham gia trong ngành.

Bốn lĩnh vực cốt lõi của trí tuệ nhân tạo bao gồm dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy luận. Trong đó, dữ liệu là phần quan trọng nhất, có thể được coi là nguyên liệu của công nghệ trí tuệ nhân tạo, trong khi ba khía cạnh còn lại là những cách xử lý dữ liệu khác nhau. Trong việc ghi nhãn và lưu trữ dữ liệu, công nghệ phi tập trung có thể phát huy vai trò quan trọng.

Nếu coi dữ liệu là nguyên liệu, thì khả năng tính toán chính là công cụ để chế biến những nguyên liệu này, nhằm tối đa hóa hiệu suất sản xuất. Bài viết này sẽ xoay quanh chủ đề "khả năng tính toán", phân tích khung sinh thái của Crypto x AI x DePIN và mô hình kinh tế bên trong, giúp người đọc hiểu giá trị và tiềm năng của khả năng tính toán phi tập trung.

Một, DePIN và khung sinh thái khả năng tính toán phi tập trung

Hiện tại, khả năng tính toán chất lượng cao như một mặt hàng thiết yếu cho nghiên cứu phát triển trí tuệ nhân tạo đã bị các ông lớn truyền thống độc quyền. Điều này dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó khăn trong việc tiếp cận các nguồn lực khả năng tính toán với giá cả hợp lý, mức giá cao trở thành rào cản khó khăn cho hầu hết các bên mua.

Để giải quyết vấn đề này, các dự án trong lĩnh vực DePIN thường sử dụng mô hình kinh tế điểm đối điểm, cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho bên cầu tài nguyên. Mô hình này cho phép mỗi người dùng đều có thể trở thành nhà cung cấp tài nguyên cơ sở vật chất, đồng thời nhận được phần thưởng bằng token.

Với sự gia tăng mạnh mẽ nhu cầu về khả năng tính toán AI phi tập trung, để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, hệ sinh thái cung cấp khả năng tính toán AI phi tập trung đã hình thành một khung cân bằng toàn diện. Trong đó, các dự án hàng đầu như Io.net, Exabit và PingPong đóng vai trò quan trọng khác nhau trong hệ sinh thái, các rào cản công nghệ của những dự án này và kế hoạch cho sự phát triển trong tương lai của khả năng tính toán phi tập trung đều gây ấn tượng mạnh.

Hệ sinh thái AI Phi tập trung Khả năng tính toán chủ yếu bao gồm ba phần, lần lượt đảm nhận vai trò là đại lý tài nguyên, nhà cung cấp tài nguyên và nhà phân phối:

Đại lý tài nguyên - Io.net

Io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung, hoạt động như một đại lý khả năng tính toán, cung cấp khả năng tính toán AI chất lượng cao với giá thấp cho khách hàng. Ở phía cung, nó sở hữu các tài nguyên GPU phân bố toàn cầu. Khách hàng của nó chủ yếu là các công ty khởi nghiệp từ vòng hạt giống đến vòng B tập trung vào suy diễn AI.

Dự án DePIN dựa trên chuỗi Solana này gần đây đã hoàn thành vòng gọi vốn A trị giá 30 triệu USD, với sự tham gia của nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng.

Là một nhà cung cấp dịch vụ tài nguyên AI khả năng tính toán hàng đầu, Io.net nhằm mục đích tập hợp 1 triệu GPU, hình thành một mạng lưới khả năng tính toán DePIN lớn, cung cấp khả năng tính toán với giá thấp hơn cho khách hàng. Người dùng có thể đóng góp khả năng tính toán GPU và CPU không sử dụng của mình cho nền tảng io.net và nhận được phần thưởng bằng token. Mục tiêu cốt lõi của họ là cung cấp khả năng tính toán AI chất lượng cao với giá cả được kiểm soát phi tập trung, giúp các công ty khởi nghiệp AI giảm chi phí.

Dịch vụ tính toán IO Cloud do Io.net cung cấp sử dụng mô-đun xây dựng cụm, cho phép tất cả các GPU duy trì trạng thái liên kết, thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn trong quá trình đào tạo và suy diễn. Điều này cho phép GPU tập trung khả năng tính toán truy cập vào cơ sở dữ liệu lớn hơn và tính toán các mô hình phức tạp hơn, các công ty khởi nghiệp AI có thể hoàn thành việc triển khai phần cứng tính toán với chi phí thấp hơn nhiều so với giá phi tập trung.

Hiện tại, số lượng cụm GPU được io.net tổng hợp đứng đầu ngành, số lượng GPU có sẵn trực tuyến vượt quá 200.000, trong đó GeForce RTX 4090 và GeForce RTX 3090 Ti là các mẫu có số lượng nhiều nhất.

Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit

Exabit là nhà cung cấp khả năng tính toán AI tiềm năng nhất, có thể cung cấp đủ chip cho việc học máy sâu. Đội ngũ của họ có lợi thế đáng kể trong tài nguyên khả năng tính toán AI truyền thống, từng là đại lý cấp một của Nvidia. Dựa vào rào cản tài nguyên công nghệ này, Exabit có thể truy cập trực tiếp vào hàng trăm phòng máy, nhận quyền sử dụng các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000.

Exabit cung cấp khả năng tính toán máy học quy mô lớn cho các ông lớn Web3. So với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác, khách hàng sử dụng dịch vụ của Exabit có thể giảm đáng kể chi phí đồng thời nâng cao hiệu quả.

Mục tiêu của Exabit là cung cấp khả năng tính toán nhanh nhất, chất lượng nhất và đáng tin cậy nhất cho khách hàng thông qua các kênh cung cấp khả năng tính toán độc đáo. Khả năng tính toán chất lượng cao không chỉ giúp tiết kiệm chi phí cho người dùng mà còn cung cấp cho khách hàng nhiều lựa chọn dịch vụ toàn diện.

Hiện tại, chất lượng khả năng tính toán AI do Exabit cung cấp đã được nhiều đại lý khả năng tính toán AI công nhận, và đã đạt được hợp tác với các ông lớn như Renders Network, Io.net, nhằm góp phần vào học máy thông qua phương thức phi tập trung.

Nhà cung cấp tài nguyên - PingPong

PingPong là nhà cung cấp tài nguyên DePIN, cung cấp dịch vụ thông qua việc kết nối nhu cầu. Nó áp dụng giao thức mở theo kiểu nền tảng, cung cấp tài nguyên tổng hợp cơ sở trước khi cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của PingPong là trở thành bộ tổng hợp dịch vụ DePIN, có thể hiểu như 1inch hoặc Uber trong lĩnh vực DePIN.

PingPong thông qua tầng điều khiển để lấy thông tin về các mạng, chiến lược, tình trạng tài nguyên, hiệu suất, độ ổn định, v.v., cung cấp SDK, sau đó thông qua thuật toán định tuyến để cung cấp SDK cho người dùng.

Cách này nhằm giải quyết vấn đề tài nguyên và dịch vụ hạn chế trong các mạng DePIN khác nhau, cũng như chất lượng dịch vụ kém do phân bổ tài nguyên toàn cầu quá tập trung ở một số vùng. Thông qua thuật toán định tuyến, PingPong thu thập dữ liệu, thông tin cơ bản về mạng và thông tin máy móc, sau đó tổng hợp để tạo ra các chiến lược và cung cấp dịch vụ phù hợp với yêu cầu của khách hàng. Mục đích là nâng cao chất lượng và dịch vụ của lớp ứng dụng DePIN, và tìm kiếm mạng khả năng tính toán có giá tốt nhất trong trường hợp tài nguyên không đủ.

Hai, phân tích hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung

Io.net và Exabit đã đạt được hợp tác chiến lược, Exabit với tư cách là nhà cung cấp sở hữu kho máy GPU phong phú, cam kết nâng cao tốc độ và tính ổn định của mạng io.net. Io.net sẽ cho phép khách hàng mua và thuê trực tiếp trên mạng của họ thông qua các đại lý với khả năng tính toán chất lượng cao mà Exabit cung cấp. Hai bên cho rằng, sự thành công của ngành công nghiệp tính toán phi tập trung và sự kết hợp giữa Web3 và AI cần phải có sự hợp tác chặt chẽ của những nhà lãnh đạo ngành công nghiệp từ sớm để đạt được.

Với nhu cầu về khả năng tính toán ngày càng tăng, điện toán đám mây truyền thống đang đối mặt với một số vấn đề:

1. Tính khả dụng hạn chế: Việc sử dụng dịch vụ đám mây chính thống thường mất vài tuần để có quyền truy cập phần cứng, và các mẫu GPU thường được sử dụng thường không có sẵn.
2. Lựa chọn giới hạn: Người dùng bị hạn chế trong việc lựa chọn phần cứng GPU, vị trí, mức độ an toàn, độ trễ, v.v.
3. Chi phí cao: Giá GPU chất lượng cao đắt đỏ, chi phí hàng tháng của dự án trong quá trình đào tạo và suy diễn có thể lên tới hàng trăm ngàn đô la.

Tầm nhìn của tính toán phi tập trung là cung cấp một giải pháp thay thế mở, dễ tiếp cận và phải chăng để giải quyết các vấn đề cốt lõi của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung. Tuy nhiên, để thách thức vị thế của các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây, vẫn cần có sự nỗ lực và hỗ trợ lẫn nhau từ các nhà đổi mới.

Chế độ tài sản

1. Mô hình tài sản nặng

Exabit với vai trò là nhà cung cấp, sở hữu rào cản tuyệt đối với sự hỗ trợ từ Nvidia. Những máy có khả năng tính toán máy học giá trị nhất như A100, RTX4090 và H100, có giá khoảng 300.000 USD mỗi chiếc, và đã trở thành tài nguyên cực kỳ khan hiếm, bị các ông lớn AI truyền thống độc quyền trong thời gian dài. Tài nguyên mà Exabit kết nối được từ phía cung là vô cùng quý giá, đóng vai trò quan trọng và khó có thể thay thế trong hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung.

Mô hình tài sản nặng mà Exabit áp dụng cần một lượng lớn đầu tư tài sản cố định, quy mô đầu tư vốn và công nghệ này khiến các công ty khởi nghiệp khó có thể sao chép. Nếu Exabit có thể hợp tác với nhiều nhà cung cấp khả năng tính toán phi tập trung hơn, liên tục mở rộng nguồn cung, đáp ứng nhu cầu cung cấp tài nguyên khả năng tính toán của ngành, có khả năng đạt được độc quyền trong lĩnh vực khả năng tính toán phi tập trung B2B và tạo ra hiệu ứng quy mô.

Tuy nhiên, rủi ro lớn nhất là sau khi đầu tư một lượng lớn vốn, không thể liên tục cung cấp tài nguyên cho các đại lý khả năng tính toán. Giá trị ở phía cung cực kỳ phụ thuộc vào việc các đại lý khả năng tính toán có thể liên tục thu hút nhu cầu từ khách hàng hay không.

2. Mô hình tài sản nhẹ

Io.net là đại lý khả năng tính toán xuất sắc nhất hiện nay, dựa vào GPU phân bố toàn cầu để hình thành mạng lưới tính toán phi tập trung khổng lồ. Từ góc độ kinh doanh, Io.net áp dụng mô hình vận hành nhẹ, xây dựng thương hiệu mạnh mẽ trong lĩnh vực đại lý AI khả năng tính toán thông qua vận hành cộng đồng và thiết lập sự đồng thuận cao.

Các dịch vụ cốt lõi của Io.net bao gồm:

• Tập hợp khả năng tính toán GPU của các nhà đầu tư nhỏ lẻ và thưởng token
• Từ phía cung cấp, thu được khả năng tính toán chất lượng cao để bán cho các công ty khởi nghiệp AI

Từ góc độ doanh nghiệp:

• Từ phía cung cấp mua thấp bán cao khả năng tính toán chất lượng cao cho khách hàng C.
• Giúp người dùng kiếm token bằng cách chia sẻ khả năng tính toán GPU nhàn rỗi
• Cung cấp nền tảng khả năng tính toán khai thác và staking cho khách hàng

Từ góc độ khách hàng:

• Giá khả năng tính toán của mạng Io.net rẻ hơn khoảng 80% so với các dịch vụ điện toán đám mây tập trung khác
• Có thể kiếm lợi nhuận thông qua việc staking và chia sẻ.
• Khách hàng đầu tư một số vốn nhất định sau đó có thể đạt được lãi suất kép.

Là một công ty điển hình theo mô hình tài sản nhẹ, lợi thế lớn nhất của Io.net là rủi ro thấp, đội ngũ không cần phải đầu tư nhiều chi phí máy móc trước khi bắt đầu như ở phía cung. Việc đầu tư vốn ít hơn giúp công ty và nhà đầu tư dễ dàng đạt được tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Tuy nhiên, do rào cản gia nhập ngành thấp, mô hình kinh doanh dễ bị sao chép, điều này cần được xem xét cẩn thận đối với các nhà đầu tư dài hạn.

Ba, Phát triển tương lai

Nếu nói rằng sự hợp tác giữa Exabit và Io.net có thể giúp hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung từ 1 đến 10, thì việc gia nhập PingPong có thể có cơ hội đi đến 100.

Mục tiêu của PingPong là trở thành nhà tổng hợp dịch vụ DePIN lớn nhất, trực tiếp cạnh tranh với Uber của Web2. Là nhà phân phối, thông qua việc tổng hợp tình hình tài nguyên đa dạng, kết nối khách hàng với các tài nguyên có giá cả và chất lượng tốt nhất. PingPong áp dụng mô hình kinh doanh B2B2C nhẹ, kết nối bên cung cấp, đại lý tài nguyên và khách hàng cuối.

Kênh thương mại như một nền tảng, nếu có thể phát triển thành nền tảng phát hành tài sản, sẽ làm cho sản phẩm trở nên có giá trị hơn. PingPong thông qua SDK cung cấp bởi thuật toán định tuyến có thể tính toán tài nguyên để tạo ra AI Agent, chuyển đổi tài sản tài chính mới, đồng thời thông qua SDK giúp khách hàng thực hiện khai thác động, tập trung vào việc khai thác khả năng tính toán hữu ích cho tài nguyên tính toán. Mô hình "tài sản trên tài sản" này có thể tăng cường đáng kể tính thanh khoản của tài nguyên và vốn.

Đối với PingPong, họ mong muốn thấy nhiều nhà cung cấp và đại lý hơn tham gia vào hệ sinh thái khả năng tính toán phi tập trung, nhằm làm nổi bật lợi thế của mình, mở rộng dòng sản phẩm và thu hút thêm nhiều khách hàng. Cũng giống như lý do mà Baidu và Dazhong Dianping có thể chiếm ưu thế trong lĩnh vực thông tin là vì có nhiều doanh nghiệp và thông tin được tải lên internet, từ đó tạo ra nhu cầu cao từ khách hàng đối với các nhà cung cấp kênh.

Bốn, Triển vọng

Điện toán đám mây phi tập trung vẫn đang trong quá trình phát triển không ngừng. Mặc dù khuôn khổ và mô hình sinh thái của nó đã trở nên rõ ràng, các vai trò chủ chốt cũng đang thực hiện trách nhiệm của mình, nhưng vẫn còn quá sớm để làm lung lay vị trí của các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây truyền thống. So với điện toán đám mây tập trung truyền thống, điện toán đám mây phi tập trung thực sự có thể giải quyết nhiều vấn đề của khách hàng một cách tốt đẹp về mặt khái niệm, nhưng tổng thể tài nguyên và quy mô của thị trường này vẫn còn rất nhỏ.

Trong bối cảnh nguồn lực khả năng tính toán hỗ trợ phát triển AI còn thiếu hụt trầm trọng, thị trường cần một mô hình khác để vượt qua khó khăn. Hiện tại, điện toán đám mây phi tập trung có thể đáp ứng một phần nhu cầu của các công ty AI khởi nghiệp, nhưng tương lai phát triển như thế nào vẫn còn chờ xem. Hãy cùng chúng tôi chứng kiến sự biến đổi của con đường đột phá này, tham gia vào cuộc cách mạng công nghệ này!