Integrasi AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Desentralisasi

Sejak tahun 2023, AI dan DePIN menjadi tren populer di bidang Web3, dengan kapitalisasi pasar masing-masing mencapai 30 miliar dolar dan 23 miliar dolar. Artikel ini fokus pada bidang persimpangan keduanya, membahas perkembangan protokol terkait.

Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN memberdayakan AI dengan menyediakan sumber daya komputasi. Perkembangan perusahaan teknologi besar menyebabkan kekurangan GPU, membuat pengembang lain kesulitan untuk mendapatkan GPU yang cukup untuk komputasi. Ini sering memaksa pengembang untuk memilih penyedia layanan cloud terpusat, tetapi harus menandatangani kontrak perangkat keras berkinerja tinggi jangka panjang yang tidak fleksibel, yang tidak efisien.

DePIN menyediakan alternatif yang lebih fleksibel dan biaya yang lebih efisien, memanfaatkan insentif token untuk kontribusi sumber daya yang sesuai dengan tujuan jaringan. DePIN di bidang AI mengalihkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, membentuk pasokan yang terintegrasi untuk pengguna. Jaringan ini tidak hanya menyediakan layanan yang disesuaikan dan sesuai permintaan bagi pengembang yang membutuhkan daya komputasi, tetapi juga menciptakan pendapatan tambahan bagi pemilik GPU yang tidak terpakai.

Gambaran Umum Jaringan DePIN AI

Render

• Pelopor jaringan P2P yang menyediakan kemampuan komputasi GPU
• Awalnya fokus pada pembuatan konten rendering, kemudian berkembang ke tugas komputasi AI
• Didirikan oleh perusahaan grafik awan OTOY yang memiliki teknologi pemenang Oscar
• Jaringan GPU digunakan oleh perusahaan besar seperti Paramount Pictures, PUBG, dan lainnya.
• Bekerja sama dengan Stability AI dan lainnya untuk mengintegrasikan model AI ke dalam alur kerja rendering konten 3D

Akash

• Diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU.
• Alat ramah pengembang seperti node komputasi yang dikelola oleh platform kontainer dan Kubernetes
• AkashML memungkinkan jaringan GPU menjalankan lebih dari 15.000 model di Hugging Face
• Mengelola aplikasi chatbot model LLM Mistral AI dan lainnya

io.net

• Menyediakan akses ke kluster GPU cloud terdistribusi yang khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML
• IO-SDK kompatibel dengan kerangka kerja seperti PyTorch dan Tensorflow
• Mendukung pembuatan 3 jenis kluster yang berbeda, dapat diluncurkan dalam waktu 2 menit
• Bekerja sama dengan Render, Filecoin dan mengintegrasikan GPU dari jaringan DePIN lainnya

Gensyn

• Menyediakan daya komputasi GPU yang fokus pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam
• Mengadopsi konsep pembelajaran sebagai bukti untuk mewujudkan mekanisme verifikasi yang lebih efisien
• Biaya per jam untuk GPU setara V100 sekitar 0,40 dolar AS, menghemat biaya secara signifikan.
• Menyediakan model dasar berbagi global yang desentralisasi

Aethir

• Didesain khusus untuk GPU perusahaan, fokus pada bidang komputasi intensif seperti AI, ML, dan game awan
• Mengoptimalkan konfigurasi sumber daya GPU berdasarkan kebutuhan dan lokasi
• Memperluas layanan ponsel awan, bekerja sama dengan APhone untuk meluncurkan ponsel pintar awan desentralisasi
• Membangun kerjasama yang luas dengan perusahaan besar Web2 seperti NVIDIA, Super Micro

Jaringan Phala

• Sebagai lapisan eksekusi untuk solusi AI Web3
• Menggunakan lingkungan eksekusi terpercaya (TEE) untuk menangani masalah privasi
• Lapisan eksekusi memungkinkan agen AI dikendalikan oleh kontrak pintar di blockchain
• Kontrak agen kecerdasan buatan dapat terhubung dengan model bahasa besar terkemuka seperti OpenAI, Llama dan lain-lain

Perbandingan Proyek

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | Perangkat Keras | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU | GPU | CPU | | Fokus Bisnis | Render Grafis dan AI | Komputasi Awan, Render dan AI | AI | AI | AI, Permainan Awan dan Telekomunikasi | Eksekusi AI di Blockchain | | Jenis Tugas AI | Inferensi | Keduanya | Keduanya | Pelatihan | Pelatihan | Eksekusi | | Penetapan Harga Pekerjaan | Penetapan Harga Berdasarkan Kinerja | Lelang Terbalik | Penetapan Harga Pasar | Penetapan Harga Pasar | Sistem Tender | Perhitungan Hak | Blockchain | Solana | Cosmos | Solana | Gensyn | Arbitrum | Polkadot | | Privasi Data | Enkripsi & Hash | Autentikasi mTLS | Enkripsi Data | Pemetaan Aman | Enkripsi | TEE | | Biaya kerja | 0,5-5% per pekerjaan | 20% USDC, 4% AKT | 2% USDC, 0,25% biaya cadangan | Biaya rendah | 20% per sesi | Sejalan dengan jumlah yang dipertaruhkan | | Keamanan | Bukti Render | Bukti Kepemilikan | Bukti Perhitungan | Bukti Kepemilikan | Bukti Kapasitas Render | Warisan dari Rantai Perantara | | Bukti Penyelesaian | - | - | Bukti Kunci Waktu | Bukti Pembelajaran | Bukti Pekerjaan Rendering | Bukti TEE | | Jaminan Kualitas | Sengketa | - | - | Verifikator dan Pelapor | Node Pengecek | Pembuktian Jarak Jauh | | Kluster GPU | Tidak | Ya | Ya | Ya | Ya | Tidak |

data statistik perangkat keras

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | Jumlah GPU | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | Jumlah CPU | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | Jumlah H100/A100 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | Biaya H100/jam | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | Biaya A100/jam | - | $1.37 | $1.50 | $0.55 ( diperkirakan ) | $0.33 ( diperkirakan ) | - |

Kesimpulan

Bidang DePIN AI masih relatif baru dan menghadapi beberapa tantangan. Namun, jumlah tugas yang dijalankan dan perangkat keras yang digunakan meningkat secara signifikan, menyoroti kebutuhan akan alternatif untuk penyedia cloud Web2. Di masa depan, jaringan GPU desentralisasi ini diharapkan dapat memainkan peran kunci dalam menyediakan solusi komputasi yang efisien secara ekonomi bagi para pengembang, memberikan kontribusi signifikan terhadap lanskap AI dan infrastruktur komputasi.