Спрос на Вычислительную мощность ИИ резко возрос, децентрализованные платформы вычислительной мощности стали новым решением
С быстрым развитием больших языковых моделей и технологий генерации изображений на основе ИИ, спрос на высокопроизводительные вычислительные ресурсы, такие как GPU, резко растет. Данные показывают, что объем рынка ИИ увеличился с 134,8 миллиарда долларов в 2022 году до 241,8 миллиарда долларов в 2023 году, и ожидается, что к 2030 году он достигнет 738,7 миллиарда долларов. Рыночная стоимость облачных услуг также увеличилась примерно на 14%, частично благодаря быстрому росту спроса на вычислительную мощность GPU на рынке ИИ.
В условиях быстрого роста этого рынка, как деконструировать и выявить соответствующие инвестиционные возможности, стало центром внимания. Инфраструктура ИИ в основном существует для обработки и оптимизации больших наборов данных и вычислительной мощности, необходимых для обучения моделей, решая проблемы эффективности обработки данных, надежности моделей и масштабируемости приложений с двух сторон: аппаратного и программного обеспечения.
AI-тренировка и применение требуют значительных вычислительных мощностей, предпочитают облачные среды с низкой задержкой и GPU-вычислительные мощности. В программном обеспечении также включены распределенные вычислительные платформы, такие как Apache Spark/Hadoop. Децентрализованный дизайн блокчейна и механизмы доказательства работы имеют некоторые сходства с требованиями AI к вычислительной мощности. Поэтому традиционные облачные провайдеры начали предлагать услуги аренды GPU, в то время как некоторые новые проекты пытаются использовать дизайн распределенных систем для использования неиспользуемых ресурсов GPU, чтобы снизить затраты на вычислительную мощность стартапов.
На этом фоне возникло несколько децентрализованных вычислительных мощностей платформ. io.net является одним из представительских проектов, который объединяет технологии блокчейна и направлен на использование распределённых вычислительных ресурсов для решения проблем вычислительных потребностей в области ИИ и машинного обучения. io.net интегрирует неиспользуемые видеокарты от независимых дата-центров и криптовалютных майнеров, объединяя несколько криптопроектов, собрав более 1 миллиона ресурсов GPU.
С технической точки зрения, io.net основан на машинно-обучающем фреймворке ray.io, реализующем распределенные вычисления, и предоставляет распределенные вычислительные ресурсы для AI-приложений на всех этапах, от обучения с подкреплением и глубокого обучения до настройки моделей и выполнения моделей. Любой желающий может присоединиться к вычислительной сети io в качестве работника или разработчика без дополнительных разрешений. Сеть будет динамически регулировать цены в зависимости от сложности вычислительных задач, срочности и наличия вычислительных ресурсов.
$IO является нативным токеном системы io.net, который служит средством обмена между поставщиками вычислительной мощности и покупателями. Использование $IO позволяет снизить комиссию за заказ на 2%. $IO также играет важную роль в работе сети: держатели токенов могут ставить $IO на узлы, и узлы могут получать прибыль только в случае наличия залога $IO.
Кроме io.net, на рынке есть и другие аналогичные проекты децентрализованных вычислительных мощностей, такие как Akash, Nosana, OctaSpace и Clore.AI. Эти проекты нацелены на решение потребностей в вычислениях для AI-моделей, но отличаются по конкретной реализации и целевому рынку.
По сравнению с конкурентами, io.net является единственным проектом, который в настоящее время позволяет любому человеку без барьеров присоединяться и предоставлять вычислительную мощность. Пользователи могут участвовать в вкладе в вычислительную мощность сети, используя минимально 30-серийные потребительские GPU, а также поддерживаются ресурсы на чипах Apple, такие как MacBook M2 и Mac Mini. Эта открытость дает io.net потенциал привлекать больше ресурсов видеокарт через токеномику.
Тем не менее, путь развития io.net не был гладким. Во время тестовой сети некоторые участники были разочарованы тем, что стоимость аренды GPU превышала доходы отairdrop. Смогут ли проект достичь цели по предоставлению различных вычислительных потребностей для AI-приложений, и сколько реального спроса останется после тестовой сети, все еще требует времени для проверки.
С развитием технологий ИИ и расширением областей их применения, децентрализованные вычислительные мощности платформы могут сыграть важную роль в решении противоречий между спросом и предложением вычислительной мощности и снижении барьеров для применения ИИ. Однако эта новая область все еще сталкивается с многочисленными вызовами, включая техническую реализацию, проектирование экономических моделей и оптимизацию пользовательского опыта. В будущем проекты, способные добиться прорыва в этих областях, могут выделиться в конкурентной борьбе и оказать значительную поддержку развитию индустрии ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
6
Поделиться
комментарий
0/400
MetaverseLandlord
· 07-17 11:55
разыгрывайте людей как лохов Минкарт цены опять на луну
Посмотреть ОригиналОтветить0
ILCollector
· 07-14 20:34
Начали снова стричь неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableGeniusDegen
· 07-14 20:32
Видеокарты могут зарабатывать деньги?
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenStorm
· 07-14 20:27
Приходите к арбитражу вычислительной мощности GPU, сразу займитесь тяжелой позицией в сети io.
Рост спроса на AI вычислительную мощность, Децентрализация платформа io.net восходит
Спрос на Вычислительную мощность ИИ резко возрос, децентрализованные платформы вычислительной мощности стали новым решением
С быстрым развитием больших языковых моделей и технологий генерации изображений на основе ИИ, спрос на высокопроизводительные вычислительные ресурсы, такие как GPU, резко растет. Данные показывают, что объем рынка ИИ увеличился с 134,8 миллиарда долларов в 2022 году до 241,8 миллиарда долларов в 2023 году, и ожидается, что к 2030 году он достигнет 738,7 миллиарда долларов. Рыночная стоимость облачных услуг также увеличилась примерно на 14%, частично благодаря быстрому росту спроса на вычислительную мощность GPU на рынке ИИ.
В условиях быстрого роста этого рынка, как деконструировать и выявить соответствующие инвестиционные возможности, стало центром внимания. Инфраструктура ИИ в основном существует для обработки и оптимизации больших наборов данных и вычислительной мощности, необходимых для обучения моделей, решая проблемы эффективности обработки данных, надежности моделей и масштабируемости приложений с двух сторон: аппаратного и программного обеспечения.
AI-тренировка и применение требуют значительных вычислительных мощностей, предпочитают облачные среды с низкой задержкой и GPU-вычислительные мощности. В программном обеспечении также включены распределенные вычислительные платформы, такие как Apache Spark/Hadoop. Децентрализованный дизайн блокчейна и механизмы доказательства работы имеют некоторые сходства с требованиями AI к вычислительной мощности. Поэтому традиционные облачные провайдеры начали предлагать услуги аренды GPU, в то время как некоторые новые проекты пытаются использовать дизайн распределенных систем для использования неиспользуемых ресурсов GPU, чтобы снизить затраты на вычислительную мощность стартапов.
На этом фоне возникло несколько децентрализованных вычислительных мощностей платформ. io.net является одним из представительских проектов, который объединяет технологии блокчейна и направлен на использование распределённых вычислительных ресурсов для решения проблем вычислительных потребностей в области ИИ и машинного обучения. io.net интегрирует неиспользуемые видеокарты от независимых дата-центров и криптовалютных майнеров, объединяя несколько криптопроектов, собрав более 1 миллиона ресурсов GPU.
С технической точки зрения, io.net основан на машинно-обучающем фреймворке ray.io, реализующем распределенные вычисления, и предоставляет распределенные вычислительные ресурсы для AI-приложений на всех этапах, от обучения с подкреплением и глубокого обучения до настройки моделей и выполнения моделей. Любой желающий может присоединиться к вычислительной сети io в качестве работника или разработчика без дополнительных разрешений. Сеть будет динамически регулировать цены в зависимости от сложности вычислительных задач, срочности и наличия вычислительных ресурсов.
$IO является нативным токеном системы io.net, который служит средством обмена между поставщиками вычислительной мощности и покупателями. Использование $IO позволяет снизить комиссию за заказ на 2%. $IO также играет важную роль в работе сети: держатели токенов могут ставить $IO на узлы, и узлы могут получать прибыль только в случае наличия залога $IO.
Кроме io.net, на рынке есть и другие аналогичные проекты децентрализованных вычислительных мощностей, такие как Akash, Nosana, OctaSpace и Clore.AI. Эти проекты нацелены на решение потребностей в вычислениях для AI-моделей, но отличаются по конкретной реализации и целевому рынку.
По сравнению с конкурентами, io.net является единственным проектом, который в настоящее время позволяет любому человеку без барьеров присоединяться и предоставлять вычислительную мощность. Пользователи могут участвовать в вкладе в вычислительную мощность сети, используя минимально 30-серийные потребительские GPU, а также поддерживаются ресурсы на чипах Apple, такие как MacBook M2 и Mac Mini. Эта открытость дает io.net потенциал привлекать больше ресурсов видеокарт через токеномику.
Тем не менее, путь развития io.net не был гладким. Во время тестовой сети некоторые участники были разочарованы тем, что стоимость аренды GPU превышала доходы отairdrop. Смогут ли проект достичь цели по предоставлению различных вычислительных потребностей для AI-приложений, и сколько реального спроса останется после тестовой сети, все еще требует времени для проверки.
С развитием технологий ИИ и расширением областей их применения, децентрализованные вычислительные мощности платформы могут сыграть важную роль в решении противоречий между спросом и предложением вычислительной мощности и снижении барьеров для применения ИИ. Однако эта новая область все еще сталкивается с многочисленными вызовами, включая техническую реализацию, проектирование экономических моделей и оптимизацию пользовательского опыта. В будущем проекты, способные добиться прорыва в этих областях, могут выделиться в конкурентной борьбе и оказать значительную поддержку развитию индустрии ИИ.