AI và sự kết hợp của DePIN: Sự trỗi dậy của mạng GPU Phi tập trung

Kể từ năm 2023, AI và DePIN đã thu hút sự chú ý lớn trong lĩnh vực Web3, với giá trị thị trường lần lượt đạt 30 tỷ USD và 23 tỷ USD. Bài viết này sẽ khám phá lĩnh vực giao thoa giữa hai công nghệ, nghiên cứu sự phát triển của các giao thức liên quan.

Trong hệ sinh thái công nghệ AI, mạng DePIN cung cấp tính khả thi cho AI thông qua tài nguyên tính toán. Nhu cầu lớn về GPU từ các công ty công nghệ lớn đã dẫn đến tình trạng thiếu hụt GPU cho các nhà phát triển mô hình AI khác. Các giải pháp truyền thống như các nhà cung cấp đám mây tập trung thường yêu cầu ký hợp đồng dài hạn không linh hoạt, kém hiệu quả.

DePIN cung cấp một giải pháp thay thế linh hoạt và tiết kiệm chi phí hơn. Nó sử dụng phần thưởng token để khuyến khích việc đóng góp tài nguyên, huy động tài nguyên GPU từ các chủ sở hữu cá nhân vào một mạng lưới cung cấp thống nhất. Điều này không chỉ cung cấp cho các nhà phát triển khả năng truy cập tính toán tùy chỉnh và theo nhu cầu, mà còn tạo ra nguồn thu nhập bổ sung cho các chủ sở hữu GPU.

Trên thị trường có nhiều mạng AI DePIN, mỗi mạng đều có những điểm đặc trưng riêng. Dưới đây là tóm tắt về một vài dự án tiêu biểu:

1. Render：Nhà tiên phong trong mạng lưới tính toán GPU P2P, đã mở rộng sang các nhiệm vụ tính toán AI.

2. Akash: Được định vị là "siêu đám mây" thay thế cho các nền tảng đám mây truyền thống, hỗ trợ lưu trữ, tính toán GPU và CPU.

3. io.net: Cung cấp cụm đám mây GPU phân tán, tập trung vào các trường hợp sử dụng AI và học máy.

4. Gensyn：Mạng GPU tập trung vào tính toán máy học và học sâu.

5. Aethir: Cung cấp GPU cấp doanh nghiệp, hướng đến các lĩnh vực tính toán đòi hỏi nhiều như AI, học máy và trò chơi đám mây.

6. Phala Network: Là lớp thực thi cho giải pháp Web3 AI, cho phép các đại lý AI được kiểm soát bởi hợp đồng thông minh trên chuỗi.

Các dự án này có những đặc điểm riêng trong hỗ trợ phần cứng, trọng tâm kinh doanh, loại nhiệm vụ AI, cơ chế định giá, lựa chọn blockchain, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, v.v. Chiến lược khác biệt của chúng phản ánh nhu cầu của thị trường về các giải pháp tính toán AI đa dạng.

Đối với mạng AI DePIN, khả năng tính toán cụm và song song, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, chứng minh hoàn thành tính toán và cơ chế kiểm tra chất lượng đều là những yếu tố quan trọng. Việc cung cấp GPU hiệu suất cao (như A100 và H100 của Nvidia) cũng là một chỉ số quan trọng về khả năng cạnh tranh của dự án.

Mặc dù lĩnh vực AI DePIN vẫn đối mặt với những thách thức, nhưng khối lượng công việc và số lượng phần cứng của các mạng GPU phi tập trung này đang tăng lên đáng kể. Điều này phản ánh nhu cầu ngày càng tăng trên thị trường về các giải pháp thay thế cho tài nguyên phần cứng của các nhà cung cấp đám mây Web2, đồng thời cũng cho thấy tiềm năng cung cấp trước đây chưa được khai thác đầy đủ.

Với sự phát triển nhanh chóng của thị trường AI, các mạng GPU phân tán này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp cho các nhà phát triển những giải pháp tính toán hiệu quả về chi phí, góp phần quan trọng vào cấu trúc hạ tầng AI và tính toán trong tương lai.