AI與DePIN:計算資源的去中心化革命

近期，AI和DePIN成爲Web3領域的熱門趨勢,市值分別達到300億和230億美元。本文將探討兩者的交叉領域,特別是AI DePIN網路的發展。

在AI技術棧中,DePIN網路通過提供計算資源爲AI帶來實用價值。由於大型科技公司導致GPU短缺,其他開發者難以獲得足夠的GPU資源來構建AI模型。傳統做法是選擇中心化雲服務,但往往需要簽署不靈活的長期合同。

DePIN網路提供了更靈活、成本效益更高的替代方案。它通過代幣激勵將分散的GPU資源整合起來,爲需要計算能力的用戶提供統一供給。這不僅讓開發者獲得定制化的按需計算資源,也爲GPU所有者提供了額外收入來源。

目前市面上已有多個AI DePIN網路,各有特色。本文將對主要項目進行簡要介紹和比較:

Render是GPU計算網路的先驅,原本專注於內容渲染,後來擴展到AI計算領域。它已被派拉蒙影業等大公司採用,並與Stability AI等AI公司合作。

Akash定位爲傳統雲服務的"超級雲"替代品,支持存儲、GPU和CPU計算。它的AkashML可運行Hugging Face上的上萬個模型,並已托管多個知名AI項目。

io.net專注於AI和機器學習用例,聚合了來自數據中心、礦工等的GPU資源。它支持快速啓動多種類型的GPU集羣。

Gensyn專注於機器學習計算,通過創新的驗證機制提高效率。它可對預訓練模型進行微調,並計劃提供去中心化的基礎模型。

Aethir主攻企業級GPU市場,面向AI、雲遊戲等計算密集型領域。它根據需求調整資源分配,並與多家大型科技公司合作。

Phala Network充當Web3 AI解決方案的執行層,讓AI代理能夠被鏈上智能合約控制。它使用可信執行環境(TEE)來保護隱私。

這些項目在硬件類型、業務重點、定價模式等方面各有特點。關鍵差異包括:

• GPU集羣和並行計算能力:大多數項目已支持GPU集羣,以滿足復雜AI模型的需求。

• 數據隱私保護:採用加密、TEE等多種技術手段保護敏感數據。

• 計算完成證明和質量檢查:通過各種機制驗證計算是否按要求完成。

• 高性能GPU供給:部分項目已集成數千臺A100/H100 GPU,可滿足大型模型訓練需求。

• 消費級GPU/CPU利用:一些項目也整合普通用戶的閒置算力,服務小規模計算需求。

AI DePIN網路仍處於早期階段,面臨一些挑戰。但隨着硬件供給和任務量的增長,這些網路正逐步證明其價值。未來它們有望在數萬億美元的AI市場中發揮重要作用,爲開發者提供更經濟高效的計算資源選擇。