Tác giả: Paul Timofeev Nguồn: Shoal Research Dịch: Shan Oppa, Jinse Finance
Khám phá vai trò của cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung trong việc hỗ trợ thị trường GPU phi tập trung, đồng thời cung cấp các phân tích toàn diện và nghiên cứu trường hợp bổ sung.
Bài học chính
Với sự phát triển của học máy và đặc biệt là sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tổng hợp, vốn đòi hỏi lượng lớn khối lượng công việc tính toán chuyên sâu, tài nguyên máy tính ngày càng được săn đón nhiều hơn. Tuy nhiên, khi các công ty lớn và chính phủ lượng lớn các tài nguyên này, các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập hiện phải đối mặt với tình trạng thiếu GPU trên thị trường, dẫn đến chi phí cắt cổ hoặc thiếu khả năng tiếp cận.
DePIN điện toán tạo điều kiện cho một thị trường phi tập trung dành cho tài nguyên máy tính bằng cách cho phép mọi người trên khắp thế giới cung cấp tài nguyên điện toán nhàn rỗi, chẳng hạn như GPU, để đổi lấy phần thưởng bằng tiền. Điều này nhằm giúp những người tiêu dùng GPU chưa được quan tâm tiếp cận các nguồn cung cấp mới và có được tài nguyên phát triển mà họ cần cho khối lượng công việc của mình với chi phí và chi phí thấp hơn.
Ngày nay, điện toán DePIN vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức kinh tế và kỹ thuật khi cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, trong đó đó sẽ tự giải quyết theo thời gian, trong khi những thách thức khác sẽ yêu cầu các giải pháp và tối ưu hóa mới trong tương lai.
Máy tính là loại dầu mới
Kể từ Cách mạng Công nghiệp, công nghệ đã thúc đẩy nhân loại tiến lên với tốc độ chưa từng có, ảnh hưởng hoặc thay đổi hoàn toàn gần như mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Máy tính cuối cùng đã trở thành đỉnh cao của nỗ lực tập thể của các nhà nghiên cứu, học giả và kỹ sư máy tính. Ban đầu được thiết kế để giải quyết nhiệm vụ số học lớn nhằm hỗ trợ các hoạt động quân sự tiên tiến, máy tính đã phát triển thành trụ cột của cuộc sống hiện đại. Khi tác động của máy tính đến nhân loại tiếp tục tăng trưởng, nhu cầu về những chiếc máy này và tài nguyên mà chúng yêu cầu tiếp tục tăng trưởng, vượt xa nguồn cung hiện có. Ngược lại, điều này đã tạo ra động lực trên thị trường nơi hầu hết các nhà phát triển và doanh nghiệp đều không có sẵn các nguồn lực quan trọng, để lại sự phát triển của học máy và trí tuệ nhân tạo tổng hợp, những công nghệ mang tính biến đổi nhất hiện nay, vào tay một số ít người chơi được tài trợ tốt. Đồng thời, lượng lớn tài nguyên máy tính nhàn rỗi mang lại cơ hội sinh lời để giảm bớt sự mất cân bằng giữa cung và cầu máy tính, làm trầm trọng thêm nhu cầu về cơ chế phối hợp đầy đủ giữa những người tham gia ở cả hai bên giao dịch. Do đó, chúng tôi cho rằng rằng các hệ thống phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain và tài sản kỹ thuật số là rất quan trọng đối với sự phát triển của các sản phẩm và dịch vụ AI rộng hơn, dân chủ hơn và có trách nhiệm hơn.
Tài nguyên máy tính
Máy tính có thể được định nghĩa là bất kỳ hoạt động, ứng dụng hoặc khối lượng công việc nào trong đó máy tính đưa ra đầu ra rõ ràng dựa trên đầu vào nhất định. Cuối cùng, nó đề cập đến sức mạnh tính toán và xử lý của máy tính, là cơ sở cho tiện ích cốt lõi của những chiếc máy này trong thế giới hiện đại ngày nay, chỉ riêng máy tính đã tạo ra thu nhập khổng lồ 1,1 nghìn tỷ USD vào năm ngoái.
Tài nguyên máy tính đề cập đến các thành phần phần cứng và phần mềm khác nhau hỗ trợ tính toán và xử lý. Khi số lượng ứng dụng và chức năng được hỗ trợ bởi các thành phần này tiếp tục tăng trưởng, chúng ngày càng trở nên quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Điều này đã dẫn đến một cuộc tranh giành giữa các quyền lực nhà nước và doanh nghiệp để tích lũy càng nhiều nguồn tài nguyên này càng tốt như một phương tiện sinh tồn. Điều này được phản ánh qua hiệu suất thị trường của các công ty cung cấp các tài nguyên này (ví dụ: Nvidia, công ty giá trị vốn hóa thị trường tăng trưởng hơn 3000% trong 5 năm qua).
GPU
Các bộ xử lý đồ họa (GPU) là một trong những tài nguyên quan trọng nhất trong điện toán hiệu năng cao hiện đại. Chức năng cốt lõi của nó là một mạch điện tử chuyên dụng giúp tăng tốc khối lượng công việc đồ họa máy tính thông qua xử lý song song. Ban đầu phục vụ ngành công nghiệp trò chơi và máy tính cá nhân, GPU đã phát triển để phục vụ nhiều công nghệ mới nổi sẽ định hình thế giới trong tương lai (ví dụ: máy tính lớn và máy tính cá nhân, thiết bị di động, điện toán đám mây, Internet of Things). Tuy nhiên, sự phát triển của học máy và trí tuệ nhân tạo đã đặc biệt làm tăng nhu cầu về các tài nguyên này - GPU tăng tốc hoạt động học máy và trí tuệ nhân tạo bằng cách thực hiện các phép tính song song, từ đó nâng cao sức mạnh xử lý và hiệu suất của công nghệ cuối cùng.
Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo
Về cốt lõi, trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép máy tính và máy móc mô phỏng trí thông minh của con người và khả năng giải quyết vấn đề. Mô hình AI hoạt động như một mạng lưới thần kinh được tạo thành từ nhiều khối dữ liệu khác nhau. Các mô hình yêu cầu khả năng xử lý để xác định và tìm hiểu mối quan hệ giữa dữ liệu này, sau đó tham khảo các mối quan hệ này khi tạo đầu ra dựa trên đầu vào nhất định.
Việc phát triển và sản xuất AI không phải là điều mới mẻ; vào năm 1967, Frank Rosenblatt đã chế tạo Mark 1 Perceptron, chiếc máy tính đầu tiên dựa trên mạng lưới thần kinh có khả năng "học" thông qua thử và sai. Ngoài ra, lượng lớn nghiên cứu học thuật đặt nền móng cho sự phát triển của AI hiện đại đã được xuất bản vào cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, và ngành này vẫn tiếp tục phát triển kể từ đó.
Ngoài những nỗ lực R&D, các mô hình AI “thu hẹp” còn củng cố nhiều ứng dụng mạnh mẽ đang được sử dụng ngày nay. Ví dụ bao gồm các thuật toán truyền thông xã hội, Siri của Apple và Alexa của Amazon, các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh, v.v. Điều đáng chú ý là sự trỗi dậy của độ sâu learning đã thay đổi sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AGI). Các thuật toán học độ sâu sử dụng mạng lưới thần kinh lớn hơn hoặc "sâu hơn" so với các ứng dụng học máy, như một giải pháp thay thế mở rộng cao hơn với khả năng hoạt động rộng hơn. Một mô hình AI tổng quát “mã hóa cách trình bày đơn giản hóa dữ liệu đào tạo của nó và đưa ra các kết quả đầu ra mới tương tự nhưng không giống tham khảo nó”.
Học độ sâu cho phép các nhà phát triển mở rộng các mô hình AI tổng quát sang hình ảnh, lời nói và các loại dữ liệu phức tạp khác, cũng như các ứng dụng mang tính bước ngoặt như ChatGPT, đã lập kỷ lục về cơ sở người dùng tăng trưởng nhanh nhất trong thời hiện đại, vẫn chỉ là về AI tổng quát và độ sâu Tìm hiểu các phiên bản đầu tiên của những gì có thể.
Với ý nghĩ này, không có gì ngạc nhiên khi việc phát triển AI tổng quát liên quan đến nhiều khối lượng công việc tính toán chuyên sâu đòi hỏi lượng lớn .
Theo báo cáo "Ba điều khó khăn về nhu cầu ứng dụng học độ sâu ", việc phát triển ứng dụng AI phải tuân theo một số khối lượng công việc chính:
Đào tạo - Mô hình phải xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm hiểu cách phản hồi với các đầu vào nhất định.
Điều chỉnh - Mô hình trải qua sê-ri các quy trình lặp đi lặp lại trong đó các siêu tham số khác nhau được điều chỉnh và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất và chất lượng.
Mô phỏng - Một số mô hình (chẳng hạn như thuật toán học tăng cường) trải qua sê-ri mô phỏng thử nghiệm trước khi triển khai.
Tính toán sự khan hiếm: Cầu > Cung
Trong vài thập kỷ qua, nhiều tiến bộ công nghệ khác nhau đã thúc đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý tăng vọt chưa từng có. Kết quả là, nhu cầu về tài nguyên máy tính như GPU ngày nay vượt xa nguồn cung sẵn có, tạo ra nút thắt trong quá trình phát triển AI và sẽ tiếp tục trở nên tồi tệ hơn nếu không có giải pháp hiệu quả.
Những hạn chế lớn hơn về nguồn cung cũng được thúc đẩy bởi lượng lớn các công ty tích cực mua nhiều GPU hơn mức họ thực sự cần, vừa là lợi thế cạnh tranh vừa là phương tiện tồn tại trong nền kinh tế toàn cầu hiện đại. Các nhà cung cấp máy tính thường sử dụng các cấu trúc hợp đồng yêu cầu cam kết vốn dài hạn để cung cấp cho khách hàng nguồn cung vượt xa yêu cầu của họ.
Nghiên cứu của Epoch cho thấy tổng số bản phát hành mô hình AI chuyên sâu về tính toán tăng trưởng nhanh, cho thấy nhu cầu về tài nguyên để cung cấp năng lượng cho các công nghệ này sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh.
Khi độ phức tạp của các mô hình AI tiếp tục tăng lên, nhu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý của các nhà phát triển ứng dụng cũng tiếp tục tăng trưởng. Đổi lại, hiệu suất GPU và tính sẵn có của nó sẽ đóng một nhân vật ngày càng quan trọng. Xu hướng này đã được thể hiện rõ ràng, với nhu cầu ngày càng tăng đối với GPU cao cấp, chẳng hạn như GPU do Nvidia sản xuất, công ty gọi GPU là "kim loại đất hiếm" hay "vàng" của ngành AI.
Việc thương mại hóa nhanh chóng AI có nguy cơ trao quyền kiểm soát cho một số gã khổng lồ công nghệ, tương tự như ngành truyền thông xã hội ngày nay, làm dấy lên mối lo ngại về nền tảng đạo đức của những mô hình này. Một ví dụ nổi tiếng là cuộc tranh cãi gần đây về Google Gemini. Mặc dù nhiều phản ứng kỳ lạ của nó đối với nhiều lời nhắc khác nhau không gây ra bất kỳ mối nguy hiểm thực sự nào vào thời điểm đó, nhưng vụ việc đã cho thấy rủi ro vốn có của một số ít công ty thống trị và kiểm soát việc phát triển AI.
Các công ty khởi nghiệp công nghệ ngày nay phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng trong việc có được tài nguyên máy tính để hỗ trợ các mô hình AI của họ. Các ứng dụng này yêu cầu các quy trình tính toán lượng lớn trước khi triển khai mô hình. Đối với các doanh nghiệp nhỏ, việc tích lũy lượng lớn GPU là một nỗ lực không bền vững và trong khi các dịch vụ điện toán đám mây truyền thống như AWS hay Google Cloud mang lại trải nghiệm liền mạch và thuận tiện cho nhà phát triển thì năng lực hạn chế của chúng cuối cùng lại dẫn đến chi phí cao khiến nhiều nhà phát triển không thể sử dụng. Điểm mấu chốt là không phải ai cũng có thể nghĩ ra kế hoạch huy động 7 nghìn tỷ USD chi phí phần cứng.
Vậy lam gi?
Nvidia trước đây ước tính rằng có hơn 40.000 công ty sử dụng GPU cho AI và điện toán tăng tốc, với cộng đồng nhà phát triển lên tới hơn 4 triệu người trên toàn thế giới. Trong tương lai, thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng từ 515 tỷ USD vào năm 2023 lên 2,74 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tăng trưởng trung bình hàng năm là 20,4%. Đồng thời, thị trường GPU dự kiến sẽ đạt 400 tỷ USD vào năm 2032, với tăng trưởng trung bình hàng năm là 25%.
Tuy nhiên, trước cuộc cách mạng AI, sự mất cân bằng ngày càng gia tăng giữa cung và cầu về tài nguyên máy tính có thể tạo ra một tương lai khá đen tối, trong đó một số trong đó gã khổng lồ được tài trợ tốt sẽ thống trị sự phát triển của nhiều công nghệ biến đổi. Do đó, chúng tôi cho rằng mọi con đường đều dẫn phi tập trung nhằm giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu của nhà phát triển AI và các nguồn lực sẵn có.
Nhân vật của DePIN
DePIN là gì?
DePIN là một thuật ngữ do đội ngũ nghiên cứu Messari đặt ra và là viết tắt phi tập trung. Chia nhỏ nó ra, phi tập trung có nghĩa là không có một thực thể nào trích tiền thuê và hạn chế quyền truy cập. Trong khi đó, cơ sở hạ tầng vật chất đề cập đến các nguồn lực vật chất “đời thực” được sử dụng. Mạng đề cập đến một nhóm các tác nhân làm việc theo cách phối hợp để đạt được mục tiêu hoặc bộ mục tiêu đã xác định trước. Ngày nay, tổng giá trị vốn hóa thị trường của DePIN là khoảng 28,3 tỷ USD.
Cốt lõi của DePIN là mạng nút toàn cầu kết nối các tài nguyên cơ sở hạ tầng vật lý với blockchain để đạt được thị trường phi tập trung, kết nối người mua và nhà cung cấp và bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà cung cấp và cung cấp dịch vụ cũng như đóng góp cho mạng. Trong trường hợp này, các trung gian trung tâm hạn chế quyền truy cập vào mạng thông qua các phương tiện pháp lý và quy định khác nhau cũng như phí dịch vụ được thay thế bằng các giao thức phi tập trung bao gồm hợp đồng thông minh và mã, được quản lý bởi người nắm giữ token tương ứng của họ.
Giá trị của DePIN là chúng cung cấp giải pháp thay thế phi tập trung, dễ tiếp cận, chi phí thấp và mở rộng cho các nhà cung cấp dịch vụ và mạng tài nguyên truyền thống. Chúng cho phép các thị trường phi tập trung được thiết kế để đạt được mục tiêu cuối cùng cụ thể; giá thành của hàng hóa và dịch vụ được xác định bởi động thái thị trường, bất kỳ ai cũng có thể tham gia bất kỳ lúc nào và giảm một cách tự nhiên khi số lượng nhà cung cấp tăng lên và hệ số biên lợi nhuận giảm chi phí đơn vị.
Việc sử dụng blockchain cho phép DePIN xây dựng các hệ thống khích lệ crypto giúp đảm bảo những người tham gia mạng được đền bù xứng đáng cho dịch vụ của họ, trở thành các bên liên quan của nhà cung cấp giá trị quan trọng. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hiệu ứng mạng đạt được bằng cách chuyển đổi các mạng riêng lẻ nhỏ thành hệ thống sản xuất lớn hơn là rất quan trọng để hiện thực hóa nhiều lợi ích của DePIN. Ngoài ra, mặc dù phần thưởng token đã được chứng minh là một phương tiện mạnh mẽ để tham gia mạng, nhưng việc thiết lập khích lệ bền vững để hỗ trợ giữ chân người dùng và áp dụng lâu dài vẫn là một thách thức chính trong không gian DePIN rộng lớn hơn.
DePIN hoạt động như thế nào?
Để hiểu rõ hơn về giá trị mà DePIN mang lại trong việc hỗ trợ thị trường điện toán phi tập trung, điều quan trọng là phải nhận ra các thành phần cấu trúc khác nhau và cách chúng phối hợp với nhau để tạo thành một mạng tài nguyên phi tập trung. Hãy xem xét cấu trúc và tác nhân của DePIN.
giao thức
Một giao thức phi tập trung, một tập hợp các hợp đồng thông minh được xây dựng trên mạng blockchain cơ bản, được sử dụng để tạo điều kiện cho sự tương tác đáng tin cậy giữa những người tham gia mạng. Lý tưởng nhất là giao thức sẽ được quản lý bởi một nhóm đa dạng các bên liên quan, những người cam kết tích cực cho sự thành công lâu dài của mạng. Sau đó, các bên liên quan này sẽ bỏ phiếu về những thay đổi và phát triển được đề xuất bằng cách sử dụng token giao thức mà họ nắm giữ. Do việc điều phối thành mạng phân tán bản thân nó đã là một thách thức lớn, nên đội ngũ nòng cốt thường giữ quyền thực hiện những thay đổi này ban đầu và sau đó chuyển quyền lực phi tập trung(DAO).
người tham gia mạng
Người dùng cuối của mạng tài nguyên là những người tham gia có giá trị nhất và có thể được phân loại theo chức năng của họ.
Nhà cung cấp : Một cá nhân hoặc tổ chức cung cấp tài nguyên cho mạng để đổi lấy phần thưởng bằng tiền được trả bằng Token gốc DePIN. Các nhà cung cấp được “kết nối” với mạng thông qua các giao thức gốc blockchain, có thể thực thi quy trình được đưa vào danh sách trắng hoặc không được phép. Bằng cách nhận token, các nhà cung cấp có được cổ phần trong mạng, tương tự như các bên liên quan trong bối cảnh sở hữu vốn cổ phần, cho phép họ bỏ phiếu cho Đề án khác nhau và phát triển mạng, chẳng hạn như những đề Đề án mà họ cho rằng sẽ giúp thúc đẩy nhu cầu và tăng giá trị mạng, từ đó tạo ra giá token cao hơn theo thời gian. Tất nhiên, cũng có khả năng các nhà cung cấp nhận được token sẽ sử dụng DePIN như một hình thức thu nhập thụ động và bán token khi họ nhận được chúng.
Người tiêu dùng : Đây là những cá nhân hoặc tổ chức tích cực tìm kiếm các tài nguyên do DePIN cung cấp, chẳng hạn như các công ty khởi nghiệp AI đang tìm kiếm GPU và đại diện cho phía cầu của phương trình kinh tế. Nếu có những lợi ích thực sự khi sử dụng DePIN so với các lựa chọn thay thế truyền thống (chẳng hạn như chi phí thấp hơn và yêu cầu về chi phí chung), người tiêu dùng sẽ buộc phải sử dụng DePIN, do đó đại diện cho nhu cầu tự nhiên đối với mạng. DePIN thường yêu cầu người tiêu dùng thanh toán tài nguyên bằng Token gốc của họ như một phương tiện tạo ra giá trị và duy trì dòng tiền ổn định.
nguồn
DePIN có thể phục vụ các thị trường khác nhau và phân bổ nguồn lực bằng các mô hình kinh doanh khác nhau. Blockworks cung cấp một khuôn khổ tuyệt vời cho việc này; DePIN phần cứng tùy chỉnh, cung cấp cho các nhà cung cấp phần cứng độc quyền chuyên dụng để phân bổ; và DePIN phần cứng thông thường, cho phép các tài nguyên nhàn rỗi hiện có (bao gồm nhưng không giới hạn ở khả năng tính toán, lưu trữ và băng thông).
Kinh tế học
Trong một DePIN hoạt động lý tưởng, giá trị sẽ tích lũy từ doanh thu mà người tiêu dùng trả cho thu nhập của nhà cung cấp. Nhu cầu về mạng tiếp tục đồng nghĩa với việc tiếp tục có nhu cầu về Token gốc , điều này phù hợp với khích lệ kinh tế dành cho nhà cung cấp và người nắm giữ token . Tạo ra nhu cầu hữu cơ bền vững trong giai đoạn đầu là một thách thức đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp, đó là lý do tại sao DePIN cung cấp khích lệ token lạm phát để khích lệ các nhà cung cấp sớm và cung cấp bootstrap cho mạng, từ đó tạo ra nhu cầu sẽ tạo ra nhiều nguồn cung cấp hữu cơ hơn. Điều này rất giống với cách các quỹ đầu tư mạo hiểm trợ cấp chi phí cho người lái Uber trong giai đoạn đầu của công ty để xây dựng cơ sở khách hàng ban đầu, thu hút hơn nữa các tài xế và nâng cao hiệu ứng mạng lưới của công ty.
DePIN cần quản lý khích lệ token một cách chiến lược nhất có thể vì chúng đóng vai trò quan trọng trong thành công chung của mạng. Khi nhu cầu và thu nhập mạng tăng, việc phát hành token sẽ giảm. Thay vào đó, khi nhu cầu và thu nhập giảm, việc phát hành token nên được sử dụng để khích lệ nguồn cung trở lại.
Để minh họa thêm về mạng DePIN thành công trông như thế nào, hãy xem xét “Bánh đà DePIN”, một vòng phản ánh tích cực được sử dụng để hướng dẫn DePIN. Tóm tắt như sau:
DePIN khích lệ các nhà cung cấp đóng góp tài nguyên cho mạng bằng cách phân phối phần thưởng token lạm phát và thiết lập mức cung cấp cơ bản có sẵn để tiêu dùng.
Giả sử rằng số lượng nhà cung cấp bắt đầu tăng trưởng, động lực cạnh tranh bắt đầu phát triển trong mạng lưới, nâng cao chất lượng tổng thể của hàng hóa và dịch vụ do mạng lưới cung cấp lên mức tốt hơn các giải pháp thị trường hiện có, từ đó đạt được lợi thế cạnh tranh. Điều này có nghĩa là một hệ thống phi tập trung vượt qua các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, đây không phải là một điều dễ dàng.
DePIN bắt đầu tạo ra nhu cầu tự nhiên, cung cấp cho các nhà cung cấp dòng tiền hợp pháp. Điều này thể hiện cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư và nhà cung cấp, tiếp tục thúc đẩy nhu cầu về mạng và do đó thúc đẩy giá token .
Tăng trưởng giá token sẽ làm tăng thu nhập của nhà cung cấp, thu hút nhiều nhà cung cấp hơn và khởi động lại bánh đà.
Khung này cung cấp các chiến lược tăng trưởng hấp dẫn, nhưng cần lưu ý rằng nó chủ yếu mang tính lý thuyết và giả định rằng mạng lưới đang cung cấp các nguồn lực một cách cạnh tranh và sẽ vẫn phù hợp trong một thời gian dài.
Tính toán DePIN
Thị trường điện toán phi tập trung nằm trong phong trào rộng lớn hơn được gọi là “nền kinh tế chia sẻ”, một hệ thống kinh tế ngang hàng được xây dựng trên cơ sở người tiêu dùng chia sẻ hàng hóa và dịch vụ trực tiếp với người tiêu dùng khác thông qua nền tảng trực tuyến. Mô hình này được tiên phong bởi các công ty như eBay, hiện do các công ty như Airbnb và Uber thống trị, và cuối cùng sẽ bị Sự lật đổ khi thế hệ công nghệ biến đổi tiếp theo càn quét thị trường toàn cầu. Nền kinh tế chia sẻ sẽ trị giá 15 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến tăng trưởng lên gần 80 tỷ USD trên toàn cầu vào năm 2031 , minh họa cho các xu hướng rộng hơn trong hành vi của người tiêu dùng mà từ đó chúng tôi tin rằng DePIN sẽ được hưởng lợi và đóng vai trò quan trọng trong việc hiện thực hóa xu hướng này.
Cơ bản
Máy tính DePIN là mạng ngang hàng kết nối nhà cung cấp và người mua thông qua một thị trường phi tập trung để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân bổ tài nguyên máy tính. Điểm khác biệt chính giữa các mạng này là chúng tập trung vào các tài nguyên phần cứng hàng hóa hiện có sẵn cho nhiều người. Như chúng ta đã thảo luận, sự xuất hiện của độ sâu learning và Generative AI đã tạo ra trở ngại trong việc tiếp cận các tài nguyên quan trọng để phát triển AI do nhu cầu về sức mạnh xử lý tăng cao do khối lượng công việc sử dụng nhiều tài nguyên của chúng. Nói tóm lại, các thị trường điện toán phi tập trung nhằm mục đích giảm bớt những tắc nghẽn này bằng cách tạo ra một luồng cung cấp mới - một luồng trải dài trên toàn cầu và bất kỳ ai cũng có thể tham gia.
Khi tính toán DePIN, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể cho vay ngay lập tức các tài nguyên nhàn rỗi của mình và nhận được khoản bồi thường phù hợp cho các dịch vụ của mình. Đồng thời, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể có được các tài nguyên cần thiết từ mạng không cần cấp phép toàn cầu với chi phí thấp hơn và tính linh hoạt cao hơn các sản phẩm thị trường hiện có. Do đó, chúng ta có thể cấu trúc những người tham gia tính toán DePIN thông qua một khuôn khổ kinh tế đơn giản:
Bên cung : Một cá nhân hoặc tổ chức sở hữu tài nguyên máy tính và sẵn sàng cho mượn hoặc bán tài nguyên máy tính của mình để đổi lấy trợ cấp.
Bên cầu: Một cá nhân hoặc tổ chức cần tính toán và sẵn sàng trả giá cho việc tính toán đó.
Ưu điểm chính của việc tính toán DePIN
DePIN điện toán mang lại nhiều lợi ích khiến nó trở thành giải pháp thay thế cho các thị trường và nhà cung cấp dịch vụ tập trung. Đầu tiên, việc cho phép tham gia thị trường xuyên biên giới không cần xin phép sẽ mở ra một nguồn cung cấp mới, tăng lượng tài nguyên quan trọng cần thiết cho khối lượng công việc đòi hỏi nhiều tính toán. Tính toán DePIN tập trung vào tài nguyên phần cứng mà hầu hết mọi người đều đã sở hữu—bất kỳ ai có PC chơi game đều có sẵn GPU cho thuê. Điều này mở rộng nhóm nhà phát triển và đội ngũ có thể tham gia xây dựng thế hệ hàng hóa và dịch vụ tiếp theo, mang lại lợi ích cho nhiều người hơn trên khắp thế giới.
Nhìn sâu hơn, cơ sở hạ tầng blockchain hỗ trợ DePIN cung cấp một kênh quyết toán hiệu quả và mở rộng để tạo điều kiện thuận lợi cho các giao dịch ngang hàng. Tài sản tài chính gốc crypto ( token) cung cấp một đơn vị giá trị chung mà những người tham gia bên cầu sử dụng để thanh toán cho nhà cung cấp, tận dụng các cơ chế phân phối phù hợp với nền kinh tế ngày càng toàn cầu hóa ngày nay. Tham khảo cấu trúc bánh đà DePIN đã đề cập trước đó, việc quản lý khích lệ kinh tế một cách chiến lược có thể rất có lợi để tăng hiệu ứng mạng lưới (bên cung và bên cầu) của DePIN, từ đó làm tăng sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp. Động lực này giúp giảm chi phí đơn vị đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững cho DePIN mà từ đó các nhà cung cấp có thể hưởng lợi với tư cách là người nắm giữ token và nhà cung cấp giá trị chính.
DePIN hoạt động tương tự như các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, nhằm mục đích cung cấp trải nghiệm người dùng linh hoạt, nơi tài nguyên có thể được truy cập và thanh toán theo yêu cầu. Theo dự báo của Grandview Research, quy mô thị trường điện toán đám mây toàn cầu dự kiến tăng trưởng với tăng trưởng trung bình hàng năm là 21,2% và sẽ vượt 2,4 nghìn tỷ USD vào năm 2030, điều này chứng tỏ tính khả thi của mô hình kinh doanh này khi xem xét nhu cầu tài nguyên máy tính trong tương lai . Dự báo nhu cầu. Các nền tảng điện toán đám mây hiện đại sử dụng một máy chủ trung tâm để xử lý tất cả thông tin liên lạc giữa thiết bị máy trạm và máy chủ, tạo ra một điểm lỗi duy nhất trong hoạt động của chúng. Được xây dựng trên blockchain, DePIN có thể cung cấp khả năng chống kiểm duyệt và khả năng phục hồi tốt hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống. Mặc dù một cuộc tấn công vào một tổ chức hoặc thực thể (chẳng hạn như nhà cung cấp dịch vụ đám mây trung tâm) có thể làm tổn hại đến toàn bộ mạng tài nguyên cơ bản, nhưng DePIN được thiết kế để chống lại những sự cố như vậy thông qua tính chất phân tán của chúng. Đầu tiên, bản thân blockchain là một mạng lưới phân phối toàn cầu gồm nút riêng được thiết kế để chống lại quyền lực mạng tập trung. Ngoài ra, tính toán DePIN cho phép tham gia mạng không cần cấp phép, vượt qua các rào cản pháp lý và quy định. Tùy thuộc vào bản chất của việc phân phối token, DePIN có thể sử dụng quy trình bỏ phiếu công bằng để bỏ phiếu về những thay đổi và phát triển được đề xuất đối với giao thức, loại bỏ khả năng một thực thể duy nhất đột ngột đóng cửa toàn bộ mạng.
Hiện trạng tính toán DePIN
Mạng kết xuất
Mạng kết xuất là một DePIN điện toán kết nối người mua và người bán GPU thông qua thị trường điện toán phi tập trung, với các giao dịch được thực hiện thông qua Token gốc của nó. Thị trường GPU của Render có sự tham gia của hai bên chính - những người sáng tạo đang tìm kiếm sức mạnh xử lý và những người vận hành nút thuê GPU nhàn rỗi để đổi lấy khoản bồi thường bằng token Render gốc. Các nhà khai thác nút được xếp hạng theo hệ thống dựa trên danh tiếng và người sáng tạo có thể chọn GPU từ hệ thống định giá nhiều tầng. Thuật toán đồng thuận Proof-of-Render (POR) điều phối các hoạt động, nút cam kết tài nguyên máy tính (GPU) của họ để xử lý nhiệm vụ, cụ thể là công việc kết xuất đồ họa. Khi nhiệm vụ hoàn thành, thuật toán POR sẽ cập nhật trạng thái của người vận hành nút, bao gồm cả những thay đổi về điểm danh tiếng dựa trên chất lượng nhiệm vụ. Cơ sở blockchain của Render tạo điều kiện thuận lợi cho việc thanh toán nhiệm vụ, cung cấp kênh quyết toán minh bạch và hiệu quả cho nhà cung cấp và người mua giao dịch qua token mạng.
Mạng kết xuất được Jules Urbach hình thành vào năm 2009 và mạng này ra mắt trên Ethereum vào tháng 9 năm 2020 (RNDR), chuyển sang Solana (RENDER) khoảng ba năm sau đó để cải thiện hiệu suất mạng và giảm chi phí vận hành.
Tính đến viết bài này, Mạng kết xuất đã xử lý tới 33 triệu nhiệm vụ(về số khung được kết xuất) và đã tăng trưởng lên 5.600 nút kể từ khi thành lập. RENDER chỉ dưới 60k đã bị đốt cháy, một quá trình xảy ra khi điểm công việc được phân phối cho người vận hành nút .
IoNet
Io Net đang triển khai mạng GPU phi tập trung trên Solana để đóng vai trò là lớp phối hợp giữa lượng lớn tài nguyên máy tính nhàn rỗi và số lượng cá nhân và tổ chức tăng trưởng cần sức mạnh xử lý do các tài nguyên này cung cấp. Điểm bán hàng độc đáo của Io Net là nó không cạnh tranh trực tiếp với các DePIN khác trên thị trường mà thay vào đó tổng hợp GPU từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm trung tâm dữ liệu, thợ đào và các DePIN khác bao gồm Mạng kết xuất và Filecoin , đồng thời tận dụng DePIN độc quyền - Internet-of- GPU (IoG) - để điều phối hoạt động và điều chỉnh khích lệ giữa những người tham gia thị trường. Khách hàng của IO Net có thể tùy chỉnh các cụm trên IO Cloud cho khối lượng công việc của mình bằng cách chọn loại bộ xử lý, vị trí, tốc độ liên lạc, sự tuân thủ và thời lượng dịch vụ. Thay vào đó, bất kỳ ai có mẫu GPU được hỗ trợ (RAM 12 GB, SSD 256 GB) đều có thể tham gia với tư cách là Nhân viên IO và kiếm tiền bằng cách cho mạng mượn tài nguyên máy tính nhàn rỗi của họ. Mặc dù các khoản thanh toán cho dịch vụ hiện được quyết toán bằng tiền tệ fiat và USDC, mạng cũng sẽ sớm hỗ trợ thanh toán bằng token gốc $IO. Giá phải trả cho một tài nguyên được xác định bởi cung và cầu của nó, cũng như các thông số kỹ thuật GPU và thuật toán cấu hình khác nhau. Mục tiêu cuối cùng của Io Net là trở thành thị trường GPU được lựa chọn bằng cách cung cấp chi phí thấp hơn và chất lượng dịch vụ tốt hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện đại.
Kiến trúc IO nhiều lớp có thể được ánh xạ như sau:
Lớp giao diện người dùng - bao gồm trang web công cộng, khu vực khách hàng và khu vực làm việc.
Lớp bảo mật - Lớp này bao gồm tường lửa để bảo vệ mạng, dịch vụ xác thực để xác thực người dùng và dịch vụ ghi nhật ký để theo dõi các hoạt động.
Lớp API - Lớp này đóng vai trò là lớp giao tiếp và bao gồm API công khai, API riêng tư và API nội bộ để quản lý, phân tích, giám sát và báo cáo cụm.
Lớp phụ trợ - Lớp phụ trợ quản lý không gian làm việc, hoạt động cụm/GPU, tương tác với khách hàng, giám sát thanh toán và sử dụng, phân tích và tự động mở rộng quy mô.
Tầng cơ sở dữ liệu - Lớp này là kho lưu trữ dữ liệu của hệ thống, sử dụng bộ lưu trữ chính cho dữ liệu có cấu trúc và bộ nhớ đệm cho dữ liệu tạm thời được truy cập thường xuyên.
Lớp môi giới tin nhắn và lớp nhiệm vụ - Lớp này tạo điều kiện cho việc quản lý nhiệm vụ và giao tiếp không đồng bộ.
Lớp cơ sở hạ tầng - Lớp này chứa nhóm GPU, công cụ điều phối và quản lý việc triển khai nhiệm vụ.
Số liệu thống kê/lộ trình hiện tại:
Tính đến văn bản này:
Tổng lợi nhuận mạng: 1,08 triệu USD
Tổng số giờ tính toán: 837,6 nghìn giờ
Tổng số GPU chuẩn bị cho cluster: 20,4k
Tổng số CPU chuẩn bị cluster: 5,6k
Tổng số giao dịch trên Chuỗi: 1,67 triệu
Tổng số suy luận: 335,7k
Tổng số cụm được tạo: 15,1k
Dữ liệu đến từ IoT Explorer.
Aethir
Aethir là một DePIN điện toán đám mây nhằm thúc đẩy việc chia sẻ tài nguyên điện toán hiệu suất cao trong các lĩnh vực và ứng dụng chuyên sâu về điện toán. Nó tận dụng các nhóm tài nguyên để đạt được sự phân bổ GPU toàn cầu với chi phí giảm đáng kể và cho phép quyền sở hữu phi tập trung thông qua quyền sở hữu tài nguyên được phân phối. Aether đã thiết kế một khung GPU phân tán nhắm mục tiêu cụ thể vào khối lượng công việc hiệu suất cao như chơi game và đào tạo và suy luận mô hình AI. Bằng cách hợp nhất các cụm GPU thành một mạng duy nhất, Aethir được thiết kế để tăng kích thước cụm, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể và độ tin cậy của các dịch vụ được cung cấp trên mạng của mình.
Mạng Aethir là một nền kinh tế phi tập trung bao gồm thợ đào , nhà phát triển, người dùng, người nắm giữ token và Aethir DAO. Ba nhân vật chính đảm bảo hoạt động mạng thành công là vùng chứa, người lập chỉ mục và người kiểm tra. Bộ chứa là nút động lực của mạng, đóng vai trò là nút chuyên dụng thực hiện các hoạt động chính để duy trì mạng hoạt động, bao gồm xác thực giao dịch và hiển thị nội dung kỹ thuật số trong thời gian thực. Người kiểm tra là nhân viên đảm bảo chất lượng, liên tục giám sát hiệu suất của container và chất lượng dịch vụ để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy và hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng GPU. Bộ chỉ mục hoạt động như một người mai mối giữa người dùng và vùng chứa tốt nhất hiện có. Nền tảng của cấu trúc này là blockchain Arbitrum Layer 2 , cung cấp lớp quyết toán phi tập trung để tạo điều kiện thanh toán cho hàng hóa và dịch vụ trên mạng Aethir, sử dụng token gốc $ATH.
Kết xuất bằng chứng
Nút trong mạng Aethir phục vụ hai chức năng chính - hiển thị Bằng chứng về Khả năng, chọn ngẫu nhiên một nhóm công nhân cứ sau 15 phút để xác thực giao dịch và Kết xuất Bằng chứng công việc, giám sát chặt chẽ hiệu suất mạng để đảm bảo người dùng nhận được dịch vụ tốt nhất có thể, dựa trên theo yêu cầu và vị trí địa lý Điều chỉnh nguồn lực. Phần thưởng khai thác được phân phối dưới dạng token thông báo gốc |_20241111120232_| cho những người tham gia chạy nút mạng Aethir như một phần thưởng cho tài nguyên máy tính mà họ cung cấp.
Nosana
Nosana là mạng GPU phi tập trung được xây dựng trên Solana . Nosana cho phép mọi người đóng góp tài nguyên máy tính nhàn rỗi và nhận phần thưởng dưới token$NOS. DePIN tạo điều kiện phân bổ GPU hiệu quả về mặt chi phí để chạy các khối lượng công việc AI phức tạp mà không cần sử dụng các giải pháp đám mây truyền thống. Bất kỳ ai cũng có thể thuê GPU nhàn rỗi để chạy nút Nosana, kiếm phần thưởng token tỷ lệ thuận với sức mạnh GPU mà họ cung cấp cho mạng.
Mạng kết nối hai bên phân bổ tài nguyên máy tính: người dùng tìm kiếm quyền truy cập vào tài nguyên máy tính và nhà khai thác nút cung cấp tài nguyên máy tính. Các quyết định và nâng cấp giao thức quan trọng được người nắm giữ token NOS bỏ phiếu và do Nosana DAO quản lý.
Nosana đã vạch ra lộ trình chi tiết cho các kế hoạch tương lai của mình - Galactica (v1.0 - H1/H2 2024) sẽ khởi chạy mainnet , phát hành CLI và SDK, đồng thời tập trung vào mở rộng mạng thông qua nút chứa cho GPU tiêu dùng. Triangulum (v1.X - nửa cuối năm 2024) sẽ tích hợp các giao thức và trình kết nối máy học chính cho PyTorch, HuggingFace và TensorFlow. Whirlpool (v1.X - H1 2025) sẽ mở rộng hỗ trợ cho các GPU khác nhau của AMD, Intel và Apple Silicon. Mũ rộng vành ( v1.
Akash
Akash Network là mạng Bằng chứng cổ phần mã nguồn mở được xây dựng trên Cosmos SDK, một thị trường điện toán đám mây phi tập trung cho phép mọi người tham gia và đóng góp. Token$AKT được sử dụng để bảo mật mạng, hỗ trợ thanh toán tài nguyên và điều phối sự liên kết kinh tế giữa những người tham gia mạng. Mạng Akash bao gồm một số thành phần chính:
Lớp blockchain sử dụng Tendermint Core và Cosmos SDK để cung cấp sự đồng thuận.
Lớp ứng dụng quản lý việc triển khai và phân bổ tài nguyên.
Lớp nhà cung cấp , quản lý tài nguyên, đặt giá thầu và triển khai ứng dụng người dùng.
Lớp người dùng cho phép người dùng tương tác với mạng Akash, quản lý tài nguyên và theo dõi trạng thái ứng dụng thông qua CLI, bảng điều khiển và bảng điều khiển.
Mạng, ban đầu tập trung vào các dịch vụ lưu trữ và cho thuê CPU, sau đó mở rộng việc cho thuê và phân bổ GPU thông qua nền tảng AkashML để đáp ứng tăng trưởng trong khối lượng công việc đào tạo và suy luận AI cũng như nhu cầu về sức mạnh xử lý của chúng. AkashML sử dụng hệ thống "đấu giá ngược" trong đó khách hàng (được gọi là người thuê) gửi mức giá họ muốn trả cho GPU và các nhà cung cấp máy tính (được gọi là nhà cung cấp) cạnh tranh để cung cấp GPU được yêu cầu.
Tính đến viết bài này, blockchain Akash đã chứng kiến tổng cộng hơn 12,9 triệu giao dịch, hơn 535.000 USD đã được sử dụng để truy cập tài nguyên máy tính và hơn 189 nghìn triển khai duy nhất đã được cho thuê.
Các dự án khác đáng nói
Lĩnh vực DePIN tính toán vẫn đang phát triển, với nhiều đội ngũ chạy đua để đưa các giải pháp sáng tạo và hiệu quả ra thị trường. Các ví dụ khác đáng để nghiên cứu thêm bao gồm: Hyperbolic đang xây dựng một nền tảng truy cập mở hợp tác cho các nhóm tài nguyên phát triển AI, Exabits đang xây dựng một mạng năng lượng điện toán phân tán được cung cấp bởi thợ đào điện toán và Shaga đang xây dựng một nền tảng trên Solana cho phép thuê PC và chuyển đổi tiền tệ. mạng để chơi game phía máy chủ.
Những cân nhắc quan trọng và triển vọng trong tương lai
Bây giờ chúng ta đã hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tính toán DePIN và xem xét một số nghiên cứu điển hình bổ sung hiện đang được thực hiện, điều quan trọng là phải xem xét tác động của các mạng phi tập trung này, bao gồm cả ưu và nhược điểm.
thử thách
Xây dựng mạng phân tán ở quy mô lớn thường đòi hỏi sự cân bằng giữa hiệu suất, bảo mật và khả năng phục hồi. Ví dụ: đào tạo các mô hình AI trên mạng phần cứng hàng hóa được phân phối toàn cầu có thể kém hiệu quả về mặt chi phí và thời gian hơn. Như đã đề cập trước đó, các mô hình AI và khối lượng công việc của chúng ngày càng trở nên phức tạp, đòi hỏi nhiều GPU hiệu suất cao hơn là GPU thông thường.
Đây là lý do tại sao các công ty lớn đang lượng lớn GPU hiệu suất cao, một thách thức cố hữu trong nỗ lực tính toán DePIN nhằm giải quyết tình trạng thiếu GPU bằng cách tạo ra một thị trường không cần cấp phép, nơi bất kỳ ai cũng có thể cho vay nguồn cung cấp nhàn rỗi. Các giao thức có thể giải quyết vấn đề này theo hai cách chính: bằng cách đặt ra các yêu cầu cơ bản cho các nhà cung cấp GPU muốn đóng góp cho mạng và bằng cách tổng hợp các tài nguyên điện toán được cung cấp cho mạng để đạt được tổng thể lớn hơn. Tuy nhiên, mô hình này vốn có nhiều thách thức hơn một nhà cung cấp dịch vụ tập trung có thể phân bổ nhiều vốn hơn để giao dịch trực tiếp với các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia. DePIN nên xem xét điều này trong tương lai. Nếu một giao thức phi tập trung có kho bạc đủ lớn, DAO có thể bỏ phiếu để phân bổ một phần tiền để mua GPU hiệu suất cao, có thể được quản lý phi tập trung và cho thuê với giá cao hơn GPU thông thường.
Một thách thức cụ thể khác đối với việc tính toán DePIN là quản lý mức sử dụng tài nguyên thích hợp. Trong giai đoạn đầu, hầu hết các DePIN tính toán sẽ phải đối mặt với nhu cầu cơ cấu không đủ, giống như nhiều công ty khởi nghiệp phải đối mặt ngày nay. Nhìn chung, thách thức đối với DePIN là sớm thiết lập đủ nguồn cung để đạt được chất lượng sản phẩm khả thi ở mức tối thiểu. Nếu không có nguồn cung, mạng lưới sẽ không thể tạo ra nhu cầu bền vững và phục vụ khách hàng trong thời kỳ nhu cầu cao điểm. Mặt khác của phương trình là mối lo ngại về nguồn cung dư thừa. Vượt quá một ngưỡng nhất định, việc cung cấp nhiều hơn chỉ có lợi khi mức độ sử dụng của mạng đạt đến mức tối đa. Mặt khác, DePIN có rủi ro trả quá nhiều tiền cho nguồn cung, từ đó dẫn đến việc sử dụng không đúng mức tài nguyên, dẫn đến giảm thu nhập cho nhà cung cấp trừ khi giao thức tăng cường phát hành token để giữ chân nhà cung cấp.
Giống như mạng lưới viễn thông không có phạm vi phủ sóng địa lý rộng rãi sẽ không có tác dụng, mạng lưới taxi sẽ không có tác dụng nếu hành khách phải đợi quá lâu để được lên xe. DePIN sẽ không có tác dụng nếu nó phải trả tiền cho mọi người trong thời gian dài để cung cấp tài nguyên. Trong khi các nhà cung cấp dịch vụ tập trung có thể dự đoán nhu cầu tài nguyên và quản lý nguồn cung một cách hiệu quả, thì DePIN tính toán thiếu cơ quan trung ương để quản lý việc sử dụng này. Do đó, DePIN phải có tính chiến lược đặc biệt trong việc thiết lập việc sử dụng tài nguyên.
Một vấn đề lớn hơn đối với thị trường GPU phi tập trung là tình trạng thiếu GPU có thể sắp chấm dứt. Mark Zuckerberg mới đây cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng anh cho rằng nút thắt trong tương lai sẽ là năng lượng chứ không phải tài nguyên máy tính, bởi các công ty giờ đây sẽ gấp rút xây dựng trung tâm dữ liệu lượng lớn thay vì tích trữ tài nguyên máy tính như hiện nay. Tất nhiên, điều này có nghĩa là chi phí GPU có thể sẽ giảm do nhu cầu chậm hơn, nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi về việc các công ty khởi nghiệp AI sẽ hoạt động như thế nào về mặt hiệu suất và hiệu suất nếu việc xây dựng các trung tâm dữ liệu độc quyền nâng tiêu chuẩn hiệu suất của mô hình AI lên mức chưa từng có. Cạnh tranh với các công ty lớn về chất lượng dịch vụ.
Nghiên cứu trường hợp tính toán DePIN
Xin nhắc lại, có một khoảng cách ngày càng tăng giữa độ phức tạp của các mô hình AI và nhu cầu xử lý và tính toán tiếp theo của chúng cũng như số lượng GPU hiệu suất cao và các tài nguyên điện toán khác hiện có.
DePIN điện toán có khả năng tạo ra Sự lật đổ đổi mới trong phân khúc thị trường máy tính, hiện đang bị thống trị bởi các nhà sản xuất phần cứng lớn và nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây dựa trên một số khả năng chính:
Cung cấp chi phí thấp hơn cho hàng hóa và dịch vụ.
Cung cấp khả năng chống kiểm duyệt tốt hơn và đảm bảo khả năng phục hồi mạng.
Hướng dẫn quy định tiềm năng để hưởng lợi từ AI yêu cầu các mô hình AI phải càng mở càng tốt để tinh chỉnh và đào tạo, đồng thời có thể dễ dàng truy cập bởi bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu.
Tỷ lệ hộ gia đình ở Mỹ có máy tính và truy cập Internet tăng trưởng theo cấp số nhân, đạt gần 100%. Cũng có tăng trưởng đáng kể ở nhiều nơi trên thế giới. Điều này cho thấy rằng các nhà cung cấp tài nguyên máy tính tiềm năng (chủ sở hữu GPU) có thể sẵn sàng cho vay nguồn cung cấp nhàn rỗi với đủ khích lệ tiền tệ và quy trình giao dịch liền mạch. Tất nhiên, đây chỉ là ước tính sơ bộ, nhưng nó cho thấy nền tảng cho nền kinh tế chia sẻ tài nguyên máy tính bền vững có thể đã tồn tại.
Vượt qua AI, nhu cầu về điện toán trong tương lai cũng sẽ đến từ nhiều ngành công nghiệp khác, chẳng hạn như điện toán lượng tử. Quy mô thị trường điện toán lượng tử dự kiến sẽ tăng trưởng từ 928,8 triệu USD vào năm 2023 lên 6,5288 tỷ USD vào năm 2030, với tăng trưởng trung bình hàng năm là 32,1%. Sản xuất trong ngành này sẽ yêu cầu các loại tài nguyên khác nhau, nhưng sẽ rất thú vị để xem liệu có bất kỳ DePIN điện toán lượng tử nào ra mắt hay không và chúng sẽ trông như thế nào.
“Một hệ sinh thái mạnh mẽ gồm các mô hình mã nguồn mở chạy trên phần cứng tiêu dùng là một biện pháp đối phó quan trọng để bảo vệ giá trị tương lai khỏi bị thu hút bởi sự tập trung quá mức vào AI và với chi phí thấp hơn nhiều so với cả các tập đoàn khổng lồ và quân đội.” - Vitalik Buterin
Các doanh nghiệp lớn có thể không phải là đối tượng mục tiêu của DePIN và họ cũng sẽ không như vậy. DePIN điện toán tái trao quyền cho các nhà phát triển cá nhân, doanh nhân nhỏ và công ty khởi nghiệp với nguồn lực hạn chế. Chúng cho phép chuyển đổi nguồn cung nhàn rỗi thành các ý tưởng và giải pháp sáng tạo nhờ có nhiều tài nguyên máy tính hơn. AI chắc chắn sẽ thay đổi cuộc sống của hàng tỷ người. Thay vì lo lắng rằng nó sẽ thay thế công việc của mọi người, chúng ta nên khuyến khích ý tưởng rằng AI có thể trao quyền cho các cá nhân, những người tự khởi nghiệp, các công ty khởi nghiệp và công chúng rộng rãi hơn.
