Зростання попиту на Обчислювальну потужність штучного інтелекту, Децентралізовані платформи обчислювальної потужності стають новим рішенням

Зі швидким розвитком великих мовних моделей та технологій генерації зображень на основі ШІ, попит на високопродуктивні обчислювальні ресурси, такі як GPU, різко зростає. Дані показують, що обсяг ринку ШІ зріс з 134,8 мільярда доларів США у 2022 році до 241,8 мільярда доларів США у 2023 році, а до 2030 року, за прогнозами, він досягне 738,7 мільярда доларів США. Ринкова вартість хмарних послуг також зросла приблизно на 14%, частково завдяки швидкому зростанню попиту на обчислювальну потужність GPU з боку ринку ШІ.

З огляду на цей швидко зростаючий ринок, розкриття та виявлення відповідних інвестиційних можливостей стало предметом уваги. Інфраструктура ШІ існує переважно для обробки та оптимізації великих наборів даних і обчислювальної потужності, необхідних для навчання моделей, вирішуючи проблеми ефективності обробки даних, надійності моделей та масштабованості застосувань з обох сторін: апаратного забезпечення та програмного забезпечення.

Навчання та застосування ШІ потребують великої обчислювальної потужності, віддаючи перевагу середовищу хмари з низькою затримкою та GPU обчислювальній потужності. У програмному забезпеченні також включаються розподілені обчислювальні платформи, такі як Apache Spark/Hadoop. Децентралізований дизайн блокчейну та механізм доказу роботи мають подібності з потребами ШІ в обчислювальній потужності. Тому традиційні постачальники хмарних послуг почали пропонувати послуги оренди GPU, тоді як деякі нові проекти намагаються використовувати дизайн розподілених систем для використання вільних GPU ресурсів, зменшуючи витрати на обчислювальну потужність стартапів.

На цьому фоні з'явилися деякі децентралізовані обчислювальні платформи. io.net є одним з таких представницьких проектів, який поєднує технології блокчейн і має на меті використання розподілених обчислювальних ресурсів для вирішення викликів обчислювальних потреб у сфері ШІ та машинного навчання. io.net інтегрує безкоштовні графічні процесори від незалежних дата-центрів та криптовалютних майнерів, об'єднуючи кілька криптопроектів, зібравши ресурси понад 1 000 000 GPU.

З технічної точки зору, io.net побудований на основі реалізації розподілених обчислень машинного навчання через фреймворк ray.io, що надає розподілені обчислювальні ресурси для AI-додатків на всіх етапах, від підкріпленого навчання, глибокого навчання до налаштування моделей і виконання моделей. Будь-хто може приєднатися до мережі обчислювальної потужності io в ролі працівника або розробника без додаткового дозволу. Мережа буде динамічно коригувати ціни залежно від складності обчислювальної роботи, терміновості та наявності ресурсів обчислювальної потужності.

$IO є рідним токеном системи io.net, який виступає в ролі торгового посередника між постачальниками та покупцями обчислювальної потужності. Використання $IO дозволяє зменшити комісію за замовлення на 2%. $IO також відіграє важливу роль у стимулюванні роботи мережі: власники токенів можуть ставити $IO на вузли, які можуть отримувати прибуток лише за умови наявності $IO, що ставиться.

Окрім io.net, на ринку є й інші подібні децентралізовані обчислювальні потужності платформи, такі як Akash, Nosana, OctaSpace та Clore.AI. Ці проекти прагнуть вирішити вимоги до обчислень моделей ШІ, але в конкретних реалізаціях та цільових ринках є різниця.

У порівнянні з конкурентами, io.net є єдиним проектом на сьогодні, який дозволяє будь-кому безбар'єрно приєднатися до надання обчислювальної потужності. Користувачі можуть використовувати мінімум 30 серій споживчих GPU для участі у внеску обчислювальної потужності в мережу, також підтримуються ресурси, такі як MacBook M2, Mac Mini та інші чіпи Apple. Ця відкритість дає io.net потенціал залучати більше ресурсів графічних карт через токеноміку.

Проте шлях розвитку io.net не був гладким. Під час тестової мережі деякі учасники були розчаровані, оскільки вартість оренди GPU перевищувала прибуток від аеродропів. Чи зможе проект досягти мети надання різноманітних обчислювальних потреб для AI-додатків, а також скільки справжнього попиту залишиться після тестової мережі, ще потрібно перевірити з часом.

З розвитком технологій ШІ та розширенням сфери їх застосування, децентралізовані платформи обчислювальної потужності можуть відігравати важливу роль у вирішенні суперечностей між попитом і пропозицією обчислювальної потужності та зниженні бар'єрів для застосування ШІ. Проте ця нова сфера все ще стикається з багатьма викликами, включаючи технічну реалізацію, проектування економічних моделей, оптимізацію користувацького досвіду тощо. У майбутньому проекти, які зможуть досягти прориву в цих сферах, можуть вирізнятися в конкуренції та надавати потужну підтримку розвитку індустрії ШІ.