A fusão de IA e DePIN: a ascensão das redes GPU descentralizadas

Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tendências populares no domínio do Web3, com uma capitalização de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respetivamente. Este artigo foca a interseção entre os dois e explora o desenvolvimento dos protocolos relacionados.

Na pilha de tecnologia AI, a rede DePIN capacita a AI ao fornecer recursos computacionais. O desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia resultou na escassez de GPUs, dificultando a obtenção de GPUs suficientes para cálculos por outros desenvolvedores. Isso geralmente força os desenvolvedores a escolher prestadores de serviços em nuvem centralizados, mas precisam assinar contratos de hardware de alto desempenho a longo prazo que são inflexíveis e ineficientes.

DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, utilizando incentivos em tokens para contribuições de recursos que atendem aos objetivos da rede. No campo da IA, o DePIN faz o crowdsourcing de recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, criando uma oferta unificada para os usuários. Essas redes não apenas fornecem serviços personalizados e sob demanda para desenvolvedores que precisam de poder computacional, mas também criam uma receita adicional para proprietários de GPUs ociosas.

Visão Geral da Rede DePIN de IA

Render

• Pioneiro da rede P2P com capacidade de computação GPU
• Inicialmente focado na criação de conteúdo e renderização, depois expandido para tarefas de cálculo de IA
• Fundada pela empresa de gráficos em nuvem OTOY, detentora de tecnologia premiada com o Oscar
• A rede GPU é utilizada por grandes empresas como a Paramount Pictures, PUBG, entre outras.
• Colaborar com a Stability AI e integrar modelos de IA com fluxos de trabalho de renderização de conteúdo 3D

Akash

• Posicionado como uma alternativa "super nuvem" que suporta armazenamento, computação GPU e CPU
• Ferramentas amigáveis para desenvolvedores, como nós de computação geridos por plataformas de contêiner e Kubernetes
• AkashML permite que redes GPU executem mais de 15.000 modelos no Hugging Face
• Aplicações como chatbots com o modelo LLM da Mistral AI.

io.net

• Acesso a clusters de GPU distribuídos especificamente para casos de uso de IA e ML.
• IO-SDK é compatível com frameworks como PyTorch e Tensorflow
• Suporta a criação de 3 tipos diferentes de clusters, podendo ser iniciados em 2 minutos
• Colaborar e integrar GPUs de outras redes DePIN, como Render e Filecoin

Gensyn

• Fornecer poder de computação GPU focado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo
• Implementar mecanismos de validação mais eficientes com conceitos como prova de aprendizagem.
• O custo por hora de um GPU equivalente a V100 é de cerca de 0,40 dólares, resultando em uma grande economia.
• Fornecer um modelo base global de compartilhamento descentralizado

Aethir

• Equipado com GPU empresarial, focado em áreas de computação intensiva como IA, ML e jogos na nuvem
• Otimizar a configuração de recursos de GPU com base nas necessidades e na localização
• Expandir para serviços de telefone na nuvem, em parceria com a APhone, lançando um smartphone inteligente descentralizado na nuvem.
• Estabelecer uma ampla colaboração com grandes empresas do Web2 como a NVIDIA e a Super Micro

Phala Network

• Como camada de execução para soluções de IA Web3
• Usar ambientes de execução confiáveis ( TEE ) para lidar com questões de privacidade
• A camada de execução permite que os agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na cadeia.
• Contratos de agentes de inteligência artificial podem ser integrados com os principais modelos de linguagem como OpenAI, Llama, entre outros.

Comparação de Projetos

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | Hardware | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU | GPU | CPU | | Foco de Negócios | Renderização Gráfica e AI | Computação em Nuvem, Renderização e AI | AI | AI | AI, Jogos em Nuvem e Telecomunicações | Execução de AI na Cadeia | | Tipo de tarefa AI | Inferência | Ambos | Ambos | Treinamento | Treinamento | Execução | | Preço do trabalho | Preço baseado em desempenho | Leilão reverso | Preço de mercado | Preço de mercado | Sistema de licitação | Cálculo de direitos | | Blockchain | Solana | Cosmos | Solana | Gensyn | Arbitrum | Polkadot | | Privacidade dos dados | Criptografia&Hashing | Autenticação mTLS | Criptografia de dados | Mapeamento seguro | Criptografia | TEE | | Custos de trabalho | 0,5-5% por trabalho | 20% USDC, 4% AKT | 2% USDC, 0,25% de taxa de reserva | Taxas baixas | 20% por sessão | Proporcional ao montante em staking | | Segurança | Prova de Renderização | Prova de Participação | Prova de Cálculo | Prova de Participação | Prova de Capacidade de Renderização | Herdado da Cadeia Intermediária | | Prova de conclusão | - | - | Prova de bloqueio de tempo | Prova de aprendizagem | Prova de trabalho de renderização | Prova de TEE | | Garantia de Qualidade | Disputa | - | - | Verificadores e Denunciantes | Nós Verificadores | Prova Remota | | Cluster de GPU | Não | Sim | Sim | Sim | Sim | Não |

Dados estatísticos de hardware

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | Número de GPU | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | Número de CPU | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | Quantidade H100/A100 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | Custo H100/hora | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | A100 custo/hora | - | $1.37 | $1.50 | $0.55 ( previsto ) | $0.33 ( previsto ) | - |

Conclusão

O campo de DePIN de IA ainda é relativamente emergente, enfrentando alguns desafios. No entanto, o número de tarefas executadas e de hardware aumentou significativamente, destacando a necessidade de alternativas aos provedores de nuvem Web2. No futuro, essas redes de GPU descentralizadas devem desempenhar um papel crucial em fornecer soluções de computação econômicas para desenvolvedores, contribuindo significativamente para o panorama de IA e infraestrutura de computação.