Nhu cầu Khả năng tính toán AI tăng vọt, io.net làm thế nào để xây dựng nền tảng Khả năng tính toán Phi tập trung?
Trong những năm gần đây, với sự ra mắt của các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến từ các công ty như OpenAI và sự trỗi dậy của các mô hình tạo hình ảnh AI khác nhau, nhu cầu về tài nguyên tính toán hiệu suất cao như GPU đã tăng mạnh. Một số ông lớn công nghệ đã bắt đầu mua sắm GPU quy mô lớn để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI nhằm đáp ứng nhu cầu đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn và các ứng dụng AI khác.
Dữ liệu cho thấy, quy mô thị trường AI đã tăng từ 134,8 tỷ USD vào năm 2022 lên 241,8 tỷ USD vào năm 2023, dự kiến sẽ đạt 738,7 tỷ USD vào năm 2030. Giá trị thị trường dịch vụ đám mây cũng tăng khoảng 14%, một phần là do nhu cầu nhanh chóng về khả năng tính toán GPU trong thị trường AI.
Đối mặt với thị trường AI đang tăng trưởng nhanh chóng và có tiềm năng lớn này, làm thế nào để phân tích và khai thác các cơ hội đầu tư liên quan? Theo báo cáo trong ngành, cơ sở hạ tầng AI chủ yếu tồn tại để xử lý và tối ưu hóa lượng dữ liệu lớn và khả năng tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình, từ cả hai khía cạnh phần cứng và phần mềm để giải quyết vấn đề hiệu quả xử lý dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng.
Mô hình và ứng dụng đào tạo AI cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, ưu tiên môi trường đám mây có độ trễ thấp và khả năng tính toán GPU, phần mềm cũng bao gồm nền tảng tính toán phân tán. Thiết kế phi tập trung của blockchain làm cho các nút phân tán trở thành điều bình thường, trong khi cơ chế đồng thuận POW của Bitcoin thiết lập mô hình mà trong đó các thợ mỏ cạnh tranh thông qua khả năng tính toán để nhận thưởng, điều này có sự tương đồng với việc AI cần khả năng tính toán để tạo ra mô hình/kiểm định. Do đó, các nhà cung cấp máy chủ đám mây truyền thống bắt đầu cung cấp dịch vụ cho thuê GPU, trong khi thiết kế hệ thống phân tán khả năng tính toán AI lấy cảm hứng từ tư duy blockchain có thể tận dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi, giảm chi phí khả năng tính toán cho các công ty khởi nghiệp.
io.net là một nhà cung cấp khả năng tính toán phân tán kết hợp với chuỗi khối Solana, nhằm tận dụng tài nguyên GPU và CPU phân tán để đáp ứng nhu cầu tính toán trong lĩnh vực AI và máy học. Nền tảng này tích hợp các card đồ họa nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và thợ mỏ tiền điện tử, kết hợp với các dự án tiền điện tử khác, quy tụ hơn 1 triệu tài nguyên GPU để giải quyết vấn đề thiếu hụt tài nguyên tính toán AI.
Về mặt kỹ thuật, io.net được xây dựng dựa trên khung máy học phân tán để cung cấp tài nguyên tính toán phân tán cho các ứng dụng AI, từ học tăng cường, học sâu đến tinh chỉnh mô hình và chạy mô hình. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng lưới với tư cách là nhà cung cấp khả năng tính toán hoặc nhà phát triển mà không cần giấy phép bổ sung. Mạng lưới sẽ điều chỉnh giá một cách linh hoạt dựa trên độ phức tạp của công việc tính toán, mức độ khẩn cấp và tình hình cung cấp khả năng tính toán.
$IO là token gốc của hệ thống io.net, đóng vai trò như một phương tiện giao dịch giữa nhà cung cấp và người mua khả năng tính toán. Sử dụng $IO có thể giảm 2% phí giao dịch. $IO cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo mạng lưới hoạt động bình thường: người nắm giữ token có thể staking $IO vào nút, nút hoạt động cần phải staking $IO để có thể nhận được lợi nhuận tương ứng.
Tổng cung tối đa của token $IO là 800 triệu, trong đó 500 triệu đã được phân phối ngay khi token được phát hành, 300 triệu còn lại sẽ được phát hành dần dần trong 20 năm. Hiện tại, lưu thông là 95 triệu, chủ yếu từ 75 triệu được mở khóa cho phát triển hệ sinh thái và xây dựng cộng đồng, và 20 triệu từ phần thưởng khai thác.
io.net còn thiết lập cơ chế mua lại và tiêu hủy token, nguồn vốn mua lại đến từ lợi nhuận hoạt động của nền tảng. Các dự án tương tự như io.net còn có Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, tất cả đều nhằm giải quyết nhu cầu tính toán của mô hình AI trong thị trường khả năng tính toán phi tập trung.
So với các sản phẩm cạnh tranh, io.net là nền tảng duy nhất hiện nay cho phép bất kỳ ai tham gia cung cấp khả năng tính toán mà không cần điều kiện, hỗ trợ nhiều loại tài nguyên bao gồm GPU tiêu dùng và chip Apple. Điều này giúp io.net có khả năng đáp ứng nhiều nhu cầu tính toán AI khác nhau, như suy diễn hàng loạt, đào tạo song song, tối ưu hóa siêu tham số và học tăng cường. Cơ sở hạ tầng backend mô-đun của nó đã đạt được quản lý tài nguyên hiệu quả và định giá tự động.
$IO ra mắt trên nền tảng giao dịch với hiệu suất ấn tượng, nhưng đối với những người tham gia mạng thử nghiệm, lợi nhuận không đồng đều. Trong thời gian mạng thử nghiệm đã xuất hiện các vấn đề như trì hoãn tính toán điểm và sự cố hack, tỷ lệ đổi cuối cùng cũng không đạt kỳ vọng, dẫn đến chi phí của một số người dùng thuê GPU tham gia vượt quá lợi nhuận từ airdrop.
io.net có thể đạt được mục tiêu cung cấp nhu cầu tính toán toàn diện cho các ứng dụng AI hay không, và sau khi kết thúc mạng thử nghiệm thì còn giữ lại bao nhiêu nhu cầu thực tế, vẫn cần thời gian để xác minh. Nhưng không có nghi ngờ gì, với sự phát triển nhanh chóng của ngành AI, nền tảng khả năng tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SandwichTrader
· 2giờ trước
Khai thác sống chết thật sự có đáng không?
Xem bản gốcTrả lời0
GasGuzzler
· 07-20 06:47
Chạy thôi, chạy thôi, người khác khai thác mà tôi lại đang ngủ.
io.net: Xây dựng nền tảng AI Phi tập trung Khả năng tính toán để đối phó với sự gia tăng nhu cầu GPU
Nhu cầu Khả năng tính toán AI tăng vọt, io.net làm thế nào để xây dựng nền tảng Khả năng tính toán Phi tập trung?
Trong những năm gần đây, với sự ra mắt của các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến từ các công ty như OpenAI và sự trỗi dậy của các mô hình tạo hình ảnh AI khác nhau, nhu cầu về tài nguyên tính toán hiệu suất cao như GPU đã tăng mạnh. Một số ông lớn công nghệ đã bắt đầu mua sắm GPU quy mô lớn để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI nhằm đáp ứng nhu cầu đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn và các ứng dụng AI khác.
Dữ liệu cho thấy, quy mô thị trường AI đã tăng từ 134,8 tỷ USD vào năm 2022 lên 241,8 tỷ USD vào năm 2023, dự kiến sẽ đạt 738,7 tỷ USD vào năm 2030. Giá trị thị trường dịch vụ đám mây cũng tăng khoảng 14%, một phần là do nhu cầu nhanh chóng về khả năng tính toán GPU trong thị trường AI.
Đối mặt với thị trường AI đang tăng trưởng nhanh chóng và có tiềm năng lớn này, làm thế nào để phân tích và khai thác các cơ hội đầu tư liên quan? Theo báo cáo trong ngành, cơ sở hạ tầng AI chủ yếu tồn tại để xử lý và tối ưu hóa lượng dữ liệu lớn và khả năng tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình, từ cả hai khía cạnh phần cứng và phần mềm để giải quyết vấn đề hiệu quả xử lý dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng.
Mô hình và ứng dụng đào tạo AI cần nhiều tài nguyên khả năng tính toán, ưu tiên môi trường đám mây có độ trễ thấp và khả năng tính toán GPU, phần mềm cũng bao gồm nền tảng tính toán phân tán. Thiết kế phi tập trung của blockchain làm cho các nút phân tán trở thành điều bình thường, trong khi cơ chế đồng thuận POW của Bitcoin thiết lập mô hình mà trong đó các thợ mỏ cạnh tranh thông qua khả năng tính toán để nhận thưởng, điều này có sự tương đồng với việc AI cần khả năng tính toán để tạo ra mô hình/kiểm định. Do đó, các nhà cung cấp máy chủ đám mây truyền thống bắt đầu cung cấp dịch vụ cho thuê GPU, trong khi thiết kế hệ thống phân tán khả năng tính toán AI lấy cảm hứng từ tư duy blockchain có thể tận dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi, giảm chi phí khả năng tính toán cho các công ty khởi nghiệp.
io.net là một nhà cung cấp khả năng tính toán phân tán kết hợp với chuỗi khối Solana, nhằm tận dụng tài nguyên GPU và CPU phân tán để đáp ứng nhu cầu tính toán trong lĩnh vực AI và máy học. Nền tảng này tích hợp các card đồ họa nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và thợ mỏ tiền điện tử, kết hợp với các dự án tiền điện tử khác, quy tụ hơn 1 triệu tài nguyên GPU để giải quyết vấn đề thiếu hụt tài nguyên tính toán AI.
Về mặt kỹ thuật, io.net được xây dựng dựa trên khung máy học phân tán để cung cấp tài nguyên tính toán phân tán cho các ứng dụng AI, từ học tăng cường, học sâu đến tinh chỉnh mô hình và chạy mô hình. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng lưới với tư cách là nhà cung cấp khả năng tính toán hoặc nhà phát triển mà không cần giấy phép bổ sung. Mạng lưới sẽ điều chỉnh giá một cách linh hoạt dựa trên độ phức tạp của công việc tính toán, mức độ khẩn cấp và tình hình cung cấp khả năng tính toán.
$IO là token gốc của hệ thống io.net, đóng vai trò như một phương tiện giao dịch giữa nhà cung cấp và người mua khả năng tính toán. Sử dụng $IO có thể giảm 2% phí giao dịch. $IO cũng đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo mạng lưới hoạt động bình thường: người nắm giữ token có thể staking $IO vào nút, nút hoạt động cần phải staking $IO để có thể nhận được lợi nhuận tương ứng.
Tổng cung tối đa của token $IO là 800 triệu, trong đó 500 triệu đã được phân phối ngay khi token được phát hành, 300 triệu còn lại sẽ được phát hành dần dần trong 20 năm. Hiện tại, lưu thông là 95 triệu, chủ yếu từ 75 triệu được mở khóa cho phát triển hệ sinh thái và xây dựng cộng đồng, và 20 triệu từ phần thưởng khai thác.
io.net còn thiết lập cơ chế mua lại và tiêu hủy token, nguồn vốn mua lại đến từ lợi nhuận hoạt động của nền tảng. Các dự án tương tự như io.net còn có Akash, Nosana, OctaSpace, Clore.AI, tất cả đều nhằm giải quyết nhu cầu tính toán của mô hình AI trong thị trường khả năng tính toán phi tập trung.
So với các sản phẩm cạnh tranh, io.net là nền tảng duy nhất hiện nay cho phép bất kỳ ai tham gia cung cấp khả năng tính toán mà không cần điều kiện, hỗ trợ nhiều loại tài nguyên bao gồm GPU tiêu dùng và chip Apple. Điều này giúp io.net có khả năng đáp ứng nhiều nhu cầu tính toán AI khác nhau, như suy diễn hàng loạt, đào tạo song song, tối ưu hóa siêu tham số và học tăng cường. Cơ sở hạ tầng backend mô-đun của nó đã đạt được quản lý tài nguyên hiệu quả và định giá tự động.
$IO ra mắt trên nền tảng giao dịch với hiệu suất ấn tượng, nhưng đối với những người tham gia mạng thử nghiệm, lợi nhuận không đồng đều. Trong thời gian mạng thử nghiệm đã xuất hiện các vấn đề như trì hoãn tính toán điểm và sự cố hack, tỷ lệ đổi cuối cùng cũng không đạt kỳ vọng, dẫn đến chi phí của một số người dùng thuê GPU tham gia vượt quá lợi nhuận từ airdrop.
io.net có thể đạt được mục tiêu cung cấp nhu cầu tính toán toàn diện cho các ứng dụng AI hay không, và sau khi kết thúc mạng thử nghiệm thì còn giữ lại bao nhiêu nhu cầu thực tế, vẫn cần thời gian để xác minh. Nhưng không có nghi ngờ gì, với sự phát triển nhanh chóng của ngành AI, nền tảng khả năng tính toán phi tập trung sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tương lai.