Explicação Detalhada sobre Aethir: Um Jogador de Força em Computação em Nuvem Descentralizada com Três Pistas
O desenvolvimento e o progresso dos grandes modelos LLM e da IA são um dos avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade. A humanidade entrou assim na era da IA, onde a "potência de cálculo" é o recurso mais escasso neste novo mundo.
A tendência do desenvolvimento da capacidade de computação é a computação em borda, que pode efetivamente reduzir a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demandas de baixa latência, como o metaverso; a computação em nuvem distribuída e descentralizada possui flexibilidade, baixo custo e vantagens contra a censura, apresentando um vasto potencial de desenvolvimento.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que oferece serviços de computação de nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas, reunindo GPUs de alto desempenho como a H100.
Aethir já estabeleceu parcerias com projetos de computação em nuvem de topo da indústria, como io.net e Theta, assim como várias estúdios de jogos de renome e empresas de telecomunicações, prevendo-se que a receita recorrente anual (ARR) no primeiro trimestre de 2024 ultrapasse os 20 milhões de dólares.
Aethir Edge reduziu drasticamente a barreira para que usuários comuns vendam poder de computação excedente, e expandiu consideravelmente a cobertura geográfica da rede Aethir.
Aethir já arrecadou 8 milhões de dólares com a venda de NFTs de nós de verificação, provando que o potencial do seu projeto e o modelo econômico são extremamente atraentes para um grande número de usuários.
O custo de uso por hora da A100 da rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
O contexto da Aethir
A mudança no processo de desenvolvimento da sociedade humana é frequentemente realizada por algumas grandes invenções e progressos científicos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são avanços tecnológicos extremamente grandiosos na história da humanidade, que mudaram radicalmente a face da sociedade humana, trazendo uma transformação sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era da iluminação a lampião e da entrega de correspondência por carroças. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
O LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativas, levando-as a entrar num mundo mais eficiente.
Vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas devido ao enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as regras de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem – ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível aumentar a capacidade do modelo LLM de forma exponencial; sob condições de computação suficientes, esse processo ainda não apresenta limites visíveis.
Os usos dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de compreender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver uma variedade de funções disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos interligados, os modelos LLM já estão a mostrar a sua força. Desde a produção de vídeos e criação artística em áreas humanísticas, até ao desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade de computação é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a controlarem recursos abundantes, enquanto novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à falta de recursos computacionais. Na nova era da IA, a capacidade de computação é poder; quem domina a capacidade de computação tem a habilidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e do cálculo científico, desempenham um papel crucial nesse contexto.
No campo da inteligência artificial (IA) em rápida evolução, devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência refere-se à funcionalidade e saída dos modelos de IA, enquanto o treinamento abrange o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que inclui algoritmos de aprendizagem de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se os desenvolvedores querem obter raciocínios de alta qualidade, eles precisam acessar um conjunto de dados abrangente e uma enorme capacidade de computação para treinar modelos de IA eficazes. E esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria, incluindo Nvidia, Google, Microsoft e certas plataformas de computação em nuvem.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, e fazem com que os principais jogadores se tornem ainda mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados fundamentais e uma enorme capacidade de computação, com a habilidade de aumentar continuamente sua escala e diminuir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há uma forma de reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada no setor através da adoção da tecnologia blockchain? A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída nos fornece essa solução neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão sendo plenamente utilizadas. Isso se deve principalmente ao fato de que ainda não surgiu uma maneira pronta de integrar essa capacidade de computação descentralizada e fazê-la funcionar de forma comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ociosa (acabou de iniciar o sistema operativo Windows):
A utilização da GPU é: 0-2%;
Tarefas de produção gerais (escrita, navegação simples): 0-15%;
Reprodução de vídeo: 15 - 35%.
Os dados acima mostram que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a economia Crypto e a blockchain podem ser a solução ideal para esse desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global altamente eficiente, devido à sua economia de tokens única e às características de um sistema descentralizado, a precificação de recursos, a circulação e a correspondência entre oferta e demanda no mercado são extremamente eficientes.
Tendências de Desenvolvimento da Computação em Nuvem
O desenvolvimento da IA influencia o futuro da humanidade, enquanto o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde os pesados computadores mainframe até os leves laptops, desde a compra de servidores centralizados até o aluguel de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está sendo gradualmente reduzida. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas precisavam adquirir seus próprios servidores e atualizá-los continuamente com as inovações tecnológicas, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o consumidor aluga servidores, acessando-os remotamente e pagando com base na quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo desse setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores menores e alugá-los, além de poderem realocar dinamicamente diversos recursos.
Este modelo mudou completamente o panorama comercial da indústria de poder computacional. Antes, as pessoas precisavam comprar suas próprias instalações de poder computacional para atender à sua demanda; mas agora, basta pagar o aluguel no site para usufruir de serviços de poder computacional de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à grande distância dos sistemas centralizados tradicionais em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, a latência nunca pode ser completamente superada.
No entanto, setores emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm exigências de latência extremamente baixas, o que requer a movimentação de servidores de computação em nuvem para mais perto dos utilizadores, resultando na colocação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos utilizadores, isto é a computação em borda.
Em comparação com os provedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem Descentralização residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: Obter acesso a chips de computação em plataformas como serviços de nuvem geralmente leva várias semanas, e modelos de GPU de alto desempenho, como A100, H100, estão frequentemente em falta. Além disso, para obter poder computacional, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo certa flexibilidade. Em contraste, plataformas de computação descentralizada podem fornecer acesso ao poder computacional a qualquer momento e oferecem opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preços mais baixos: Devido ao uso de chips ociosos, juntamente com os subsídios em tokens fornecidos pelos protocolos de rede para os fornecedores de chips e poder computacional, a rede de poder computacional distribuído pode oferecer um poder computacional mais acessível.
Resistência à censura: sistemas como io.net, Aethir, etc., não se posicionam como sistemas sem licença. Durante as fases de ativação da GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados, foram tratados problemas de conformidade como o GDPR e o HIPAA.
Com o avanço contínuo da IA e o desequilíbrio persistente entre a oferta e a demanda de GPUs, mais desenvolvedores serão impulsionados a migrar para plataformas de computação em nuvem descentralizada. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços dos tokens criptográficos, os fornecedores de GPUs terão lucros maiores, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrarem neste mercado, formando um efeito de roda positiva.
desafio técnico
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue concluir de forma independente tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meio de métodos de paralelização para reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizagem profunda), dependência de dados, e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de ASIC (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) e novas invenções como as Unidades de Processamento de Tensores (TPU), isso pode impactar os clusters de GPU das plataformas de computação descentralizada.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, poderá retornar ao mercado. Isso resultará em um aumento da oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a alteram facilmente. A escolha entre uma plataforma de Descentralização ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar; esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma Descentralização tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade computacional estável e suficiente, será mais fácil ganhar a preferência desses clientes, estabelecer uma relação de colaboração a longo prazo e garantir uma receita de fluxo de caixa estável.
Introdução à plataforma Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuidores de poder de computação descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes globais. Uma grande característica do pool de recursos é que os provedores de GPU podem conectar ou desconectar livremente da rede, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas centrais:
Container: A principal função do container é fornecer serviços de renderização remota em tempo real, oferecendo uma experiência de "zero latência". O container é o local real da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicações. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Verificador (Checker): O nó verificador assegura a integridade da rede Aethir e a qualidade do serviço ao verificar o Container e os seus processos de serviço. Após concluir a tarefa, o nó verificador utiliza a sua chave privada.
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RooftopVIP
· 17h atrás
Esta conta estabilizou, arb tem um comprador louco a mais.
Aethir: O novato em computação em nuvem descentralizada que empreende um grande esforço em três frentes.
Explicação Detalhada sobre Aethir: Um Jogador de Força em Computação em Nuvem Descentralizada com Três Pistas
O desenvolvimento e o progresso dos grandes modelos LLM e da IA são um dos avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade. A humanidade entrou assim na era da IA, onde a "potência de cálculo" é o recurso mais escasso neste novo mundo.
A tendência do desenvolvimento da capacidade de computação é a computação em borda, que pode efetivamente reduzir a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demandas de baixa latência, como o metaverso; a computação em nuvem distribuída e descentralizada possui flexibilidade, baixo custo e vantagens contra a censura, apresentando um vasto potencial de desenvolvimento.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que oferece serviços de computação de nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas, reunindo GPUs de alto desempenho como a H100.
Aethir já estabeleceu parcerias com projetos de computação em nuvem de topo da indústria, como io.net e Theta, assim como várias estúdios de jogos de renome e empresas de telecomunicações, prevendo-se que a receita recorrente anual (ARR) no primeiro trimestre de 2024 ultrapasse os 20 milhões de dólares.
Aethir Edge reduziu drasticamente a barreira para que usuários comuns vendam poder de computação excedente, e expandiu consideravelmente a cobertura geográfica da rede Aethir.
Aethir já arrecadou 8 milhões de dólares com a venda de NFTs de nós de verificação, provando que o potencial do seu projeto e o modelo econômico são extremamente atraentes para um grande número de usuários.
O custo de uso por hora da A100 da rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
O contexto da Aethir
A mudança no processo de desenvolvimento da sociedade humana é frequentemente realizada por algumas grandes invenções e progressos científicos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são avanços tecnológicos extremamente grandiosos na história da humanidade, que mudaram radicalmente a face da sociedade humana, trazendo uma transformação sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era da iluminação a lampião e da entrega de correspondência por carroças. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
O LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas utilizem a sua energia e inteligência limitadas em pensamentos e práticas mais criativas, levando-as a entrar num mundo mais eficiente.
Vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas devido ao enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as regras de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem – ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível aumentar a capacidade do modelo LLM de forma exponencial; sob condições de computação suficientes, esse processo ainda não apresenta limites visíveis.
Os usos dos grandes modelos de linguagem não se limitam apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de compreender a linguagem, é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço infinito de imaginação. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver uma variedade de funções disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos interligados, os modelos LLM já estão a mostrar a sua força. Desde a produção de vídeos e criação artística em áreas humanísticas, até ao desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade de computação é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos a controlarem recursos abundantes, enquanto novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à falta de recursos computacionais. Na nova era da IA, a capacidade de computação é poder; quem domina a capacidade de computação tem a habilidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e do cálculo científico, desempenham um papel crucial nesse contexto.
No campo da inteligência artificial (IA) em rápida evolução, devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e inferência. A inferência refere-se à funcionalidade e saída dos modelos de IA, enquanto o treinamento abrange o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que inclui algoritmos de aprendizagem de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se os desenvolvedores querem obter raciocínios de alta qualidade, eles precisam acessar um conjunto de dados abrangente e uma enorme capacidade de computação para treinar modelos de IA eficazes. E esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria, incluindo Nvidia, Google, Microsoft e certas plataformas de computação em nuvem.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, e fazem com que os principais jogadores se tornem ainda mais fortes. Eles possuem grandes conjuntos de dados fundamentais e uma enorme capacidade de computação, com a habilidade de aumentar continuamente sua escala e diminuir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais robustas.
Mas não podemos deixar de pensar se há uma forma de reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada no setor através da adoção da tecnologia blockchain? A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída nos fornece essa solução neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão sendo plenamente utilizadas. Isso se deve principalmente ao fato de que ainda não surgiu uma maneira pronta de integrar essa capacidade de computação descentralizada e fazê-la funcionar de forma comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ociosa (acabou de iniciar o sistema operativo Windows):
Os dados acima mostram que a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não existem medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. No entanto, a economia Crypto e a blockchain podem ser a solução ideal para esse desafio. A economia criptográfica constrói um mercado global altamente eficiente, devido à sua economia de tokens única e às características de um sistema descentralizado, a precificação de recursos, a circulação e a correspondência entre oferta e demanda no mercado são extremamente eficientes.
Tendências de Desenvolvimento da Computação em Nuvem
O desenvolvimento da IA influencia o futuro da humanidade, enquanto o progresso da capacidade computacional determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, o modelo de computação passou por várias transformações. Desde os pesados computadores mainframe até os leves laptops, desde a compra de servidores centralizados até o aluguel de capacidade computacional, a barreira de entrada para obter capacidade computacional está sendo gradualmente reduzida. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas precisavam adquirir seus próprios servidores e atualizá-los continuamente com as inovações tecnológicas, mas a chegada da computação em nuvem mudou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o consumidor aluga servidores, acessando-os remotamente e pagando com base na quantidade utilizada. Atualmente, as empresas tradicionais estão sendo desafiadas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo desse setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores menores e alugá-los, além de poderem realocar dinamicamente diversos recursos.
Este modelo mudou completamente o panorama comercial da indústria de poder computacional. Antes, as pessoas precisavam comprar suas próprias instalações de poder computacional para atender à sua demanda; mas agora, basta pagar o aluguel no site para usufruir de serviços de poder computacional de alta qualidade. A direção futura do desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à grande distância dos sistemas centralizados tradicionais em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, a latência nunca pode ser completamente superada.
No entanto, setores emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm exigências de latência extremamente baixas, o que requer a movimentação de servidores de computação em nuvem para mais perto dos utilizadores, resultando na colocação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos utilizadores, isto é a computação em borda.
Em comparação com os provedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem Descentralização residem principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: Obter acesso a chips de computação em plataformas como serviços de nuvem geralmente leva várias semanas, e modelos de GPU de alto desempenho, como A100, H100, estão frequentemente em falta. Além disso, para obter poder computacional, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não só causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo certa flexibilidade. Em contraste, plataformas de computação descentralizada podem fornecer acesso ao poder computacional a qualquer momento e oferecem opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preços mais baixos: Devido ao uso de chips ociosos, juntamente com os subsídios em tokens fornecidos pelos protocolos de rede para os fornecedores de chips e poder computacional, a rede de poder computacional distribuído pode oferecer um poder computacional mais acessível.
Resistência à censura: sistemas como io.net, Aethir, etc., não se posicionam como sistemas sem licença. Durante as fases de ativação da GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados, foram tratados problemas de conformidade como o GDPR e o HIPAA.
Com o avanço contínuo da IA e o desequilíbrio persistente entre a oferta e a demanda de GPUs, mais desenvolvedores serão impulsionados a migrar para plataformas de computação em nuvem descentralizada. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços dos tokens criptográficos, os fornecedores de GPUs terão lucros maiores, o que estimulará mais fornecedores de GPUs a entrarem neste mercado, formando um efeito de roda positiva.
desafio técnico
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue concluir de forma independente tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA em um curto espaço de tempo. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meio de métodos de paralelização para reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como dividir tarefas (especialmente para tarefas complexas de aprendizagem profunda), dependência de dados, e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Risco de substituição de novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de ASIC (Circuitos Integrados de Aplicação Específica) e novas invenções como as Unidades de Processamento de Tensores (TPU), isso pode impactar os clusters de GPU das plataformas de computação descentralizada.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custo, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, poderá retornar ao mercado. Isso resultará em um aumento da oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a alteram facilmente. A escolha entre uma plataforma de Descentralização ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar; esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Portanto, se uma plataforma Descentralização tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade computacional estável e suficiente, será mais fácil ganhar a preferência desses clientes, estabelecer uma relação de colaboração a longo prazo e garantir uma receita de fluxo de caixa estável.
Introdução à plataforma Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações do projeto é o pool de recursos, que reúne contribuidores de poder de computação descentralizados sob uma interface unificada, oferecendo serviços a clientes globais. Uma grande característica do pool de recursos é que os provedores de GPU podem conectar ou desconectar livremente da rede, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
A operação do ecossistema Aethir baseia-se em três infraestruturas centrais:
Container: A principal função do container é fornecer serviços de renderização remota em tempo real, oferecendo uma experiência de "zero latência". O container é o local real da computação em nuvem, atuando como um ponto final virtual, executando e renderizando aplicações. Isso transfere a carga de trabalho dos dispositivos locais para o container.
Verificador (Checker): O nó verificador assegura a integridade da rede Aethir e a qualidade do serviço ao verificar o Container e os seus processos de serviço. Após concluir a tarefa, o nó verificador utiliza a sua chave privada.