AI Bilgi İşlem Gücü talebinin artması, Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platformlarının yeni bir çözüm haline gelmesi.
Büyük dil modelleri ve AI görüntü oluşturma teknolojilerinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPU gibi yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına olan talep hızla artmaktadır. Veriler, AI pazar büyüklüğünün 2022'de 134.8 milyar dolardan 2023'te 241.8 milyar dolara yükseldiğini ve 2030'da 738.7 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini göstermektedir. Bulut hizmetleri pazar değeri de yaklaşık %14 oranında büyümüş olup, bu durumun bir kısmı AI pazarının GPU bilgi işlem gücüne olan talebinin hızlı artışına atfedilmektedir.
Bu hızlı büyüyen pazarla karşı karşıya, ilgili yatırım fırsatlarını nasıl yapılandırıp keşfedeceğimiz dikkat çekici bir konu haline geldi. AI altyapısı, esasen eğitim modellerinin ihtiyaç duyduğu büyük veri setleri ve Bilgi İşlem Gücü kaynaklarını işlemek ve optimize etmek için var olup, donanım ve yazılım açısından veri işleme verimliliği, model güvenilirliği ve uygulama ölçeklenebilirliği sorunlarını çözmektedir.
AI eğitimi ve uygulamaları, düşük gecikme sürelerine sahip bulut ortamları ve GPU bilgi işlem gücü gibi büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirir. Yazılım açısından, Apache Spark/Hadoop gibi dağıtık hesaplama platformları da dahildir. Blok zincirinin merkeziyetsizlik tasarımı ve iş kanıtı mekanizması, AI'nın bilgi işlem gücü talebi ile benzerlikler taşımaktadır. Bu nedenle, geleneksel bulut hizmet sağlayıcıları GPU kiralama hizmetleri sunmaya başlamışken, bazı yeni projeler ise dağıtık sistem tasarımı kullanarak atıl GPU kaynaklarını değerlendirmeye ve girişimlerin bilgi işlem gücü maliyetlerini düşürmeye çalışmaktadır.
Bu bağlamda, bazı Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platformları ortaya çıkmıştır. io.net, blok zinciri teknolojisini birleştiren temsili projelerden biridir ve dağıtılmış bilgi işlem kaynaklarını kullanarak yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki hesaplama gereksinimlerini çözmeyi amaçlamaktadır. io.net, bağımsız veri merkezlerinden ve kripto para madencilerinden gelen kullanılmayan GPU'ları entegre etmekte, birden fazla kripto proje ile iş birliği yaparak 1 milyondan fazla GPU kaynağını bir araya getirmektedir.
Teknik açıdan, io.net, dağıtık hesaplama için tasarlanmış makine öğrenimi çerçevesi ray.io'ya dayanmaktadır ve AI uygulamalarına pekiştirme öğrenimi, derin öğrenme, model ayarlama ve model çalıştırma gibi tüm aşamalarda dağıtık hesaplama kaynakları sunmaktadır. Herkes işçi veya geliştirici olarak io'nun Bilgi İşlem Gücü ağına katılabilir, ek bir izin gerektirmez. Ağ, hesaplama işinin karmaşıklığı, aciliyet durumu ve Bilgi İşlem Gücü kaynakları arz durumuna göre dinamik olarak fiyatı ayarlayacaktır.
$IO, io.net sisteminin yerel token'ıdır ve bilgi işlem gücü sağlayıcıları ile alıcılar arasında bir işlem aracı olarak görev yapar. $IO kullanarak sipariş işlem ücretlerinde %2 indirim alabilirsiniz. $IO ayrıca ağın çalışmasında önemli bir teşvik rolü oynamaktadır: token sahipleri $IO'yu düğümlere stake edebilir ve düğüm çalıştırmak için de $IO stake edilmesi gerekmektedir; aksi takdirde kazanç elde edilemez.
io.net dışında, piyasada Akash, Nosana, OctaSpace ve Clore.AI gibi diğer benzer Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platform projeleri bulunmaktadır. Bu projeler, AI model hesaplama taleplerini çözmeye odaklanmaktadır, ancak belirli uygulama ve hedef pazar açısından farklılık göstermektedir.
Rakip ürünlerle karşılaştırıldığında, io.net şu anda herhangi bir kişinin engel olmadan bilgi işlem gücü kaynakları sağlamasına izin veren tek projedir. Kullanıcılar, ağın bilgi işlem katkısına katılmak için en düşük 30 serisi tüketici seviyesindeki GPU'ları kullanabilir; ayrıca MacBook M2, Mac Mini gibi Apple çip kaynaklarını da destekler. Bu açıklık, io.net'in token ekonomisi aracılığıyla daha fazla ekran kartı kaynağını çekme potansiyeline sahip olmasını sağlar.
Ancak, io.net'in gelişim yolu sorunsuz olmadı. Test ağı süresince, bazı katılımcılar kiralanan GPU maliyetlerinin airdrop kazançlarını aşmasından dolayı hayal kırıklığına uğradılar. Projenin, AI uygulamalarına çeşitli aşamalarda hesaplama ihtiyaçlarını sağlama hedefini gerçekleştirip gerçekleştiremeyeceği ve test ağından sonra ne kadar gerçek talep kalacağı, zamanla doğrulanması gereken bir durumdur.
AI teknolojisinin sürekli gelişimi ve uygulama alanlarının genişlemesiyle birlikte, Merkeziyetsiz Bilgi İşlem Gücü platformlarının, bilgi işlem arz ve talep dengesini çözmede, AI uygulama engellerini azaltmada önemli bir rol oynaması bekleniyor. Ancak bu yeni alan hala teknik uygulama, ekonomik model tasarımı, kullanıcı deneyimi optimizasyonu gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Gelecekte, bu alanlarda başarılı olabilen projeler, rekabet içinde öne çıkabilir ve AI endüstrisinin gelişimine güçlü bir destek sağlayabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
18 Likes
Reward
18
6
Share
Comment
0/400
MetaverseLandlord
· 07-17 11:55
insanları enayi yerine koymak到位了 矿卡价格又要Aya doğru了
View OriginalReply0
ILCollector
· 07-14 20:34
Madencilik yine enayileri soyuyor.
View OriginalReply0
StableGeniusDegen
· 07-14 20:32
Ekran kartı para kazanabiliyor mu?
View OriginalReply0
TokenStorm
· 07-14 20:27
GPU bilgi işlem gücü arbitrajı yapalım, doğrudan büyük pozisyon io ağına.
AI Bilgi İşlem Gücü talebinin artması Merkeziyetsizlik platformu io.net'in yükselişi
AI Bilgi İşlem Gücü talebinin artması, Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platformlarının yeni bir çözüm haline gelmesi.
Büyük dil modelleri ve AI görüntü oluşturma teknolojilerinin hızlı gelişimi ile birlikte, GPU gibi yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına olan talep hızla artmaktadır. Veriler, AI pazar büyüklüğünün 2022'de 134.8 milyar dolardan 2023'te 241.8 milyar dolara yükseldiğini ve 2030'da 738.7 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini göstermektedir. Bulut hizmetleri pazar değeri de yaklaşık %14 oranında büyümüş olup, bu durumun bir kısmı AI pazarının GPU bilgi işlem gücüne olan talebinin hızlı artışına atfedilmektedir.
Bu hızlı büyüyen pazarla karşı karşıya, ilgili yatırım fırsatlarını nasıl yapılandırıp keşfedeceğimiz dikkat çekici bir konu haline geldi. AI altyapısı, esasen eğitim modellerinin ihtiyaç duyduğu büyük veri setleri ve Bilgi İşlem Gücü kaynaklarını işlemek ve optimize etmek için var olup, donanım ve yazılım açısından veri işleme verimliliği, model güvenilirliği ve uygulama ölçeklenebilirliği sorunlarını çözmektedir.
AI eğitimi ve uygulamaları, düşük gecikme sürelerine sahip bulut ortamları ve GPU bilgi işlem gücü gibi büyük miktarda bilgi işlem kaynağı gerektirir. Yazılım açısından, Apache Spark/Hadoop gibi dağıtık hesaplama platformları da dahildir. Blok zincirinin merkeziyetsizlik tasarımı ve iş kanıtı mekanizması, AI'nın bilgi işlem gücü talebi ile benzerlikler taşımaktadır. Bu nedenle, geleneksel bulut hizmet sağlayıcıları GPU kiralama hizmetleri sunmaya başlamışken, bazı yeni projeler ise dağıtık sistem tasarımı kullanarak atıl GPU kaynaklarını değerlendirmeye ve girişimlerin bilgi işlem gücü maliyetlerini düşürmeye çalışmaktadır.
Bu bağlamda, bazı Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platformları ortaya çıkmıştır. io.net, blok zinciri teknolojisini birleştiren temsili projelerden biridir ve dağıtılmış bilgi işlem kaynaklarını kullanarak yapay zeka ve makine öğrenimi alanındaki hesaplama gereksinimlerini çözmeyi amaçlamaktadır. io.net, bağımsız veri merkezlerinden ve kripto para madencilerinden gelen kullanılmayan GPU'ları entegre etmekte, birden fazla kripto proje ile iş birliği yaparak 1 milyondan fazla GPU kaynağını bir araya getirmektedir.
Teknik açıdan, io.net, dağıtık hesaplama için tasarlanmış makine öğrenimi çerçevesi ray.io'ya dayanmaktadır ve AI uygulamalarına pekiştirme öğrenimi, derin öğrenme, model ayarlama ve model çalıştırma gibi tüm aşamalarda dağıtık hesaplama kaynakları sunmaktadır. Herkes işçi veya geliştirici olarak io'nun Bilgi İşlem Gücü ağına katılabilir, ek bir izin gerektirmez. Ağ, hesaplama işinin karmaşıklığı, aciliyet durumu ve Bilgi İşlem Gücü kaynakları arz durumuna göre dinamik olarak fiyatı ayarlayacaktır.
$IO, io.net sisteminin yerel token'ıdır ve bilgi işlem gücü sağlayıcıları ile alıcılar arasında bir işlem aracı olarak görev yapar. $IO kullanarak sipariş işlem ücretlerinde %2 indirim alabilirsiniz. $IO ayrıca ağın çalışmasında önemli bir teşvik rolü oynamaktadır: token sahipleri $IO'yu düğümlere stake edebilir ve düğüm çalıştırmak için de $IO stake edilmesi gerekmektedir; aksi takdirde kazanç elde edilemez.
io.net dışında, piyasada Akash, Nosana, OctaSpace ve Clore.AI gibi diğer benzer Merkeziyetsizlik Bilgi İşlem Gücü platform projeleri bulunmaktadır. Bu projeler, AI model hesaplama taleplerini çözmeye odaklanmaktadır, ancak belirli uygulama ve hedef pazar açısından farklılık göstermektedir.
Rakip ürünlerle karşılaştırıldığında, io.net şu anda herhangi bir kişinin engel olmadan bilgi işlem gücü kaynakları sağlamasına izin veren tek projedir. Kullanıcılar, ağın bilgi işlem katkısına katılmak için en düşük 30 serisi tüketici seviyesindeki GPU'ları kullanabilir; ayrıca MacBook M2, Mac Mini gibi Apple çip kaynaklarını da destekler. Bu açıklık, io.net'in token ekonomisi aracılığıyla daha fazla ekran kartı kaynağını çekme potansiyeline sahip olmasını sağlar.
Ancak, io.net'in gelişim yolu sorunsuz olmadı. Test ağı süresince, bazı katılımcılar kiralanan GPU maliyetlerinin airdrop kazançlarını aşmasından dolayı hayal kırıklığına uğradılar. Projenin, AI uygulamalarına çeşitli aşamalarda hesaplama ihtiyaçlarını sağlama hedefini gerçekleştirip gerçekleştiremeyeceği ve test ağından sonra ne kadar gerçek talep kalacağı, zamanla doğrulanması gereken bir durumdur.
AI teknolojisinin sürekli gelişimi ve uygulama alanlarının genişlemesiyle birlikte, Merkeziyetsiz Bilgi İşlem Gücü platformlarının, bilgi işlem arz ve talep dengesini çözmede, AI uygulama engellerini azaltmada önemli bir rol oynaması bekleniyor. Ancak bu yeni alan hala teknik uygulama, ekonomik model tasarımı, kullanıcı deneyimi optimizasyonu gibi birçok zorlukla karşı karşıya. Gelecekte, bu alanlarda başarılı olabilen projeler, rekabet içinde öne çıkabilir ve AI endüstrisinin gelişimine güçlü bir destek sağlayabilir.