Pengenalan tentang PinGO

PinGO adalah jaringan GPU terdesentralisasi yang dibangun di atas blockchain The Open Network (TON), dirancang untuk mendukung tugas kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin dengan menawarkan solusi yang dapat diskalakan dan hemat biaya. Ini menggabungkan teknologi AI, Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), dan teknologi awan terdesentralisasi (DeCloud) untuk membuat sumber daya komputasi dapat diakses. Sistem peer-to-peer-nya mendistribusikan tugas dan penyimpanan di antara para peserta, menghilangkan kebutuhan akan server terpusat dan memungkinkan pemrosesan terdistribusi.

Apa itu PingGO?

PinGo adalah jaringan GPU terdesentralisasi yang beroperasi pada blockchain The Open Network (TON). Ini dirancang untuk mengumpulkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai dari pusat data, penyedia penyimpanan terdesentralisasi, dan kontributor lainnya menjadi jaringan yang terpadu, pendekatan yang memaksimalkan efisiensi penggunaan daya komputasi, menyediakan solusi yang dapat diskalakan dan hemat biaya untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin.

Banyak sumber daya GPU dan CPU yang tetap tidak terpakai di pusat data, penyedia penyimpanan terdesentralisasi, dan sistem komputasi pribadi. PinGo menggabungkan sumber daya yang tidak terpakai ini ke dalam jaringan yang terpadu, mengoptimalkan penggunaannya. Pendekatan ini mengubah sumber daya yang tidak terpakai menjadi aset berharga, membuatnya tersedia untuk tugas-tugas yang memerlukan komputasi intensif seperti pelatihan model AI dan pemrosesan data dalam skala besar.

Jaringan ini mengatasi banyak tantangan dalam manajemen sumber daya komputasi, aksesibilitas, dan efisiensi, terutama untuk aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin.

Platform ini mengintegrasikan teknologi AI, Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), dan solusi cloud terdesentralisasi (DeCloud) untuk menciptakan ekosistem komputasi komprehensif, yang memungkinkan pengguna untuk berbagi dan mengakses sumber daya GPU secara efisien, demokratisasi akses ke infrastruktur komputasi penting. Sistem ini sangat bermanfaat bagi pengembang, peneliti, dan perusahaan yang terlibat dalam bidang AI dan pembelajaran mesin, karena mengurangi biaya operasional sambil menyediakan kolam sumber daya yang dapat diskalakan dan dapat diandalkan.

Arsitektur peer-to-peer PinGo adalah komponen penting dari fungsionalitasnya. Sistem ini mendistribusikan tugas komputasi dan penyimpanan data di antara partisipan jaringannya. Menghilangkan kebutuhan akan server pusat mengurangi kemungkinan terjadinya bottleneck dan titik kegagalan. Kerangka kerja yang mengatur diri sendiri ini memastikan keandalan dan ketahanan yang lebih tinggi, sehingga cocok untuk penyimpanan dan pengolahan terdistribusi.

Beroperasi dalam ekosistem blockchain TON memberikan PinGo beberapa keuntungan teknis. Blockchain TON adalah platform multi-blockchain yang dibangun untuk skalabilitas dan dirancang untuk mendukung aplikasi terdesentralisasi dan kontrak pintar. Ini menggunakan sharding, yang mempartisi blockchain menjadi segmen yang lebih kecil dan dapat dikelola, memungkinkan pemrosesan paralel dan distribusi beban kerja yang efisien. Mekanisme konsensus proof-of-stake lebih meningkatkan efisiensi jaringan dan konservasi energi, membuatnya dapat beradaptasi dengan beragam tuntutan komputasi proyek AI dan pembelajaran mesin.

Prinsip desain dan operasional platform membuatnya menjadi solusi inovatif untuk memanfaatkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai. Dengan menggabungkan teknologi terdesentralisasi dengan transparansi berbasis blockchain, PinGo memungkinkan lingkungan kolaboratif untuk berbagi komputasi. Ini mendorong inovasi, mengurangi ketidakefisienan operasional, dan mendukung pertumbuhan pesat teknologi AI dan pembelajaran mesin di berbagai industri.

Fokus PinGo pada desentralisasi juga sejalan dengan tren industri teknologi yang lebih luas yang menekankan pemberdayaan pengguna dan demokratisasi sumber daya. Integrasi metode enkripsi canggihnya memastikan pemrosesan data yang aman, mengatasi kekhawatiran privasi yang umumnya terkait dengan sistem terdistribusi. Dengan membangun di blockchain TON, PinGo mendapat manfaat dari fondasi teknologi yang kuat yang menjamin skalabilitas, adaptabilitas, dan keandalan bagi semua peserta jaringan.

Tim Pengembangan PinGO

Tim pengembangan PinGo terdiri dari para profesional dengan keahlian di bidang e-commerce, bisnis Web3, hukum, pemasaran digital, dan manajemen komunitas. Tim dipimpin oleh CEO Bao Lee, yang memiliki pengalaman lebih dari empat tahun di bidang e-commerce dan bisnis Web3. Sebagai CEO, Bao bertanggung jawab atas visi dan kepemimpinan strategis, berfokus pada pemanfaatan teknologi terdesentralisasi untuk mengubah akses ke sumber daya komputasi.

Chief Operating Officer (COO) adalah Imobeke Melvin, yang memiliki latar belakang hukum, pemasaran digital, dan manajemen komunitas. Peran sebelumnya sebagai Community Lead untuk PinGo AI memberikan pengalaman dalam perencanaan strategis dan keterlibatan komunitas. Sebagai COO, ia mengawasi operasi dan berkontribusi untuk memajukan misi PinGo AI dalam membuat sumber daya AI lebih mudah diakses.

Kepala Pemasaran adalah Nyonya Emily Scott, yang memimpin inisiatif pemasaran global dengan keahlian di bidang pemasaran digital dan pengembangan merek. Latar belakangnya meliputi analisis perilaku konsumen, yang ia terapkan untuk mengembangkan kampanye pemasaran strategis untuk mempromosikan Sistem CDN PinGo dan meningkatkan visibilitas merek. Dia berfokus pada mendorong keterlibatan pelanggan dan membangun hubungan yang langgeng dengan pengguna.

Struktur tim ini mendukung tujuan PinGo untuk mengoptimalkan sumber daya yang terfragmentasi melalui teknologi AI dan blockchain.

Arsitektur dan Fungsionalitas Platform

PinGo mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI), Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), dan solusi cloud terdesentralisasi untuk menciptakan platform yang terpadu untuk berbagi sumber daya komputasi. Integrasi ini mengatasi masalah daya komputasi yang terfragmentasi dan tidak digunakan dengan mengumpulkan sumber daya yang tidak digunakan dari pusat data dan penyedia penyimpanan terdesentralisasi menjadi jaringan terdesentralisasi. Pendekatan ini memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan menawarkan solusi aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang hemat biaya.

Arsitektur platform memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai, yang kemudian digabungkan untuk membentuk jaringan terdesentralisasi. Jaringan ini menyediakan dasar kekuatan komputasi untuk membangun model AI, mengoptimalkan dan mendemokrasikan akses ke sumber daya komputasi penting, serta mendorong inovasi dan efisiensi dalam aplikasi pembelajaran mesin.

Untuk memastikan pemrosesan data yang aman dalam kerangka terdesentralisasi ini, PinGo menggunakan Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE). FHE memungkinkan komputasi dilakukan langsung pada data yang terenkripsi tanpa dekripsi, menjaga privasi data selama tahap pemrosesan. Kemampuan ini sangat menguntungkan dalam lingkungan komputasi terdistribusi, karena memungkinkan pemrosesan informasi sensitif sambil menjaga kerahasiaannya.

Dengan menggabungkan teknologi-teknologi ini, PinGo menawarkan solusi yang scalable dan efisien untuk pengembangan dan implementasi model AI, mengatasi permintaan yang semakin meningkat terhadap sumber daya komputasi yang mudah diakses dan terjangkau dalam kecerdasan buatan.

Fitur-fitur PinGo

PinGo menggabungkan fitur-fitur yang mengoptimalkan dan mengdemokratisasi akses ke sumber daya komputasi. Fitur-fitur ini membuatnya menjadi platform yang serbaguna untuk berbagai aplikasi kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin.

Berbagi Sumber Daya GPU Terdesentralisasi

PinGo memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan sumber daya GPU yang tidak terpakai dari pusat data, penyedia penyimpanan terdesentralisasi, dan sistem komputasi individu ke jaringan bersama. Pendekatan terdesentralisasi ini memastikan bahwa sumber daya komputasi yang kurang dimanfaatkan dikumpulkan dan tersedia bagi pengguna yang membutuhkannya untuk tugas yang membutuhkan komputasi intensif.

Platform ini menggunakan teknologi AI, Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), dan solusi awan terdesentralisasi untuk membangun infrastruktur yang dapat diskalakan. Dengan menggabungkan sumber daya, PinGo menciptakan dasar komputasi yang kuat yang cocok untuk pelatihan dan implementasi model AI. Sistem ini menghilangkan ketergantungan pada penyedia layanan terpusat, mengurangi biaya dan meningkatkan aksesibilitas.

Arsitektur terdistribusi PinGo memaksimalkan pemanfaatan sumber daya dan mendorong kolaborasi di antara pengguna, menciptakan ekonomi bersama kekuatan komputasi. Kemampuan platform untuk mengintegrasikan sumber daya yang terfragmentasi ke dalam jaringan yang bersatu merupakan langkah penting menuju penyelesaian ketidakmampuan manajemen sumber daya komputasi global.

Pelatihan Model AI yang Efisien Biaya

Proyek-proyek AI dan machine learning sering kali membutuhkan daya komputasi yang signifikan, yang bisa sangat mahal jika diperoleh melalui layanan cloud tradisional. PinGo menyediakan solusi yang terjangkau dengan menggunakan sumber daya komputasi yang tidak terpakai dalam jaringan terdesentralisasi. Model ini mengurangi biaya operasional bagi pengembang dan organisasi dengan menghilangkan perantara dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.

Layanan PinGo terjangkau, menjadikannya sangat berharga bagi startup, peneliti, dan bisnis kecil yang bekerja di bidang AI dan pembelajaran mesin. Dengan menurunkan hambatan keuangan untuk mengakses komputasi berkinerja tinggi, platform ini mendorong inovasi dan memperluas partisipasi dalam bidang yang membutuhkan komputasi intensif.

Kemampuan Skalabilitas dan Pengelompokan Cepat

Skalabilitas adalah persyaratan yang sangat penting untuk sistem komputasi, terutama dalam Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin, di mana beban kerja bervariasi secara signifikan. PinGo mengatasi kebutuhan ini melalui jaringan terdesentralisasi, yang secara dinamis menyesuaikan diri dengan perubahan permintaan sumber daya. Arsitektur platform ini memungkinkan pembentukan klaster komputasi secara cepat, memastikan bahwa pengguna dapat memperluas operasi mereka dengan cepat dan efisien.

Kemampuan pengelompokan cepat PinGo sangat menguntungkan untuk proyek-proyek yang memerlukan komputasi tiba-tiba, di mana kebutuhan pemrosesan melonjak untuk periode singkat. Dengan merakit klaster sesuai permintaan, platform ini meminimalkan penundaan dan memaksimalkan efisiensi.

Kustomisasi dan Fleksibilitas untuk Solusi Enterprise

Banyak perusahaan menghadapi tantangan dalam menyesuaikan sumber daya komputasi untuk memenuhi kebutuhan khusus mereka. Platform cloud tradisional seringkali kurang fleksibel dalam mengkonfigurasi sumber daya untuk kasus penggunaan yang unik. PinGo mengatasi masalah ini dengan menawarkan antarmuka yang dapat disesuaikan yang memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan parameter seperti alokasi CPU, preferensi geografis, dan protokol keamanan.

Tingkat kustomisasi ini memungkinkan perusahaan untuk merancang solusi komputasi yang sesuai dengan kebutuhan operasional mereka. Misalnya, sebuah bisnis dapat menentukan lokasi sumber daya untuk mematuhi regulasi kedaulatan data atau memprioritaskan keamanan untuk beban kerja yang sensitif. Fleksibilitas PinGo juga mencakup mendukung pengaturan hibrida dan multi-cloud, memberikan kontrol yang lebih besar kepada perusahaan atas infrastruktur komputasi mereka.

Token $PINGO

Token utilitas asli $PINGO adalah token utilitas platform PinGo. Itu dirancang untuk memfasilitasi transaksi dan memberikan insentif bagi partisipasi dalam jaringan GPU terdesentralisasi.

Spesifikasi Token

• Total Supply: 1,000,000,000 token PINGO.
• Jenis: token utilitas yang beroperasi pada blockchain Jaringan Terbuka (TON).
• Alamat Kontrak: EQCRW…IsiQc3.

Model Distribusi Token

Alokasi token PINGO didesain untuk mendukung berbagai aspek ekosistem platform:

• Emisi Platform: 400.000.000 PINGO (40% dari total pasokan) ditujukan untuk emisi platform, berfungsi sebagai insentif bagi peserta jaringan dan kontributor.
• Layanan Jaringan Pengiriman Konten (CDN): 400.000.000 PINGO (40%) dialokasikan untuk mendukung layanan CDN di dalam platform, meningkatkan kemampuan distribusi data.
• Investasi Institusional: 100.000.000 PINGO (10%) disediakan untuk investor institusional melalui beberapa putaran pendanaan, termasuk Seed, Seri A, dan Seri B.
• Tim: 40.000.000 PINGO (4%) dialokasikan untuk tim pengembangan, mengakui kontribusi dan komitmen mereka terhadap kesuksesan proyek.
• Airdrop Komunitas: 60.000.000 PINGO (6%) disediakan untuk airdrop komunitas, bertujuan untuk meningkatkan keterlibatan pengguna dan adopsi platform.

Jadwal Pengangkatan

Untuk memastikan komitmen jangka panjang dan stabilitas, token PINGO tunduk pada jadwal penahanan tertentu:

• Investasi Institusional: Token yang dialokasikan kepada investor institusional biasanya tunduk pada periode vesting yang sejalan dengan standar industri, seringkali melibatkan periode cliff diikuti dengan vesting linear. \

• Alokasi Tim: Token anggota tim akan diestapkan selama periode yang telah ditentukan untuk menjaga keterkaitan dengan pengembangan dan kesuksesan proyek yang sedang berlangsung.

• Airdrop Komunitas: Token yang di-drop mungkin memiliki syarat penahanan untuk mendorong keterlibatan berkelanjutan dari anggota komunitas.

Jadwal vesting ini diimplementasikan melalui kontrak pintar di blockchain TON, memastikan transparansi dan kepatuhan terhadap jadwal rilis yang telah ditentukan.

Dengan mengatur distribusi token dan jadwal vesting dengan cara ini, PinGo bertujuan untuk menyelaraskan kepentingan semua pemangku kepentingan, mempromosikan partisipasi aktif, dan mendukung pertumbuhan dan stabilitas jangka panjang platform.

Tokenomics PinGo

Model ekonomi PinGo dirancang untuk menghasilkan pendapatan dan mendorong partisipasi dalam jaringan GPU terdesentralisasi.

Strategi Peningkatan Pendapatan

• Layanan Jaringan Pengiriman Konten (CDN): PinGo menyediakan layanan CDN kepada produsen utama. Setiap mesin menghasilkan sekitar $0.70 per hari, menghasilkan pendapatan bulanan yang stabil sekitar $2 juta. \

• Biaya Gas: Jaringan modular yang diimplementasikan pada blockchain Jaringan Terbuka (TON) mengenakan biaya gas untuk berbagai aktivitas pengguna, berkontribusi pada aliran pendapatan platform.

• Biaya Layanan melalui Punny Bot: Tugas yang dimulai melalui bot Punny PinGo dikenakan biaya layanan yang dibayarkan dalam token $PINGO, yang selanjutnya meningkatkan pendapatan platform.

Insentif Ekonomi untuk Kontributor Sumber Daya Komputasi yang Tidak Digunakan

• Emisi Platform: 40% dari total pasokan token $PINGO dialokasikan untuk emisi platform, didistribusikan melalui penambangan untuk memberikan insentif kepada pengguna yang berkontribusi dalam kekuatan komputasi dan terlibat dalam pembuatan kecerdasan buatan di platform PinGo.

• Partisipasi Jaringan CDN: Sebanyak 40% dari pasokan token $PINGO ditujukan untuk memberikan insentif kepada penyedia dan pengguna node jaringan CDN, mendorong partisipasi aktif dan berbagi sumber daya dalam jaringan.

PinGo bertujuan untuk menciptakan ekosistem yang berkelanjutan yang memberi penghargaan kepada kontributor dan mendukung kebutuhan operasional platform dengan menerapkan strategi ini.

Kesimpulan

PinGo adalah jaringan GPU terdesentralisasi yang dirancang untuk mengoptimalkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai dengan mengumpulkannya ke dalam sistem yang terpadu dan efisien. Dibangun di atas blockchain The Open Network (TON), PinGo menyediakan platform yang dapat diskalakan untuk tugas kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin. Arsitekturnya mengintegrasikan teknologi AI, Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), dan solusi cloud terdesentralisasi, yang memastikan efisiensi dan aksesibilitas.

Platform ini mendukung berbagi GPU terdesentralisasi, pelatihan model AI yang efisien biaya, dan skalabilitas melalui kemampuan pengelompokan cepat. Perusahaan mendapatkan manfaat dari solusi yang dapat disesuaikan yang memenuhi kebutuhan komputasi spesifik. PinGo juga memastikan pemrosesan data yang aman melalui Enkripsi Homomorfik Penuh (FHE), menjaga privasi sambil memungkinkan pemrosesan terdistribusi.