Báo cáo nghiên cứu độ sâu| Tính khả thi và thách thức của mạng máy tính phân tán cho các thiết bị không đồng nhất

Những điểm chính

Tại sao “bất kỳ thiết bị nào cũng có thể trở thành nhà cung cấp sức mạnh tính toán” vẫn còn xa vời?

Báo cáo này khám phá sâu sắc những thách thức mà các mạng máy tính phân tán không đồng nhất (DePIN) bao gồm PC, điện thoại di động, thiết bị biên, v.v. phải đối mặt khi chuyển từ "khả thi về mặt kỹ thuật" sang "khả thi về mặt kinh tế". Từ nguồn cảm hứng điện toán tự nguyện của BOINC và Folding@home đến những nỗ lực thương mại hóa các dự án DePIN như Golem và Akash, báo cáo phân loại lịch sử, tình hình hiện tại và tương lai của hướng đi này.

• Thách thức mạng không đồng nhất : sự khác biệt về hiệu suất thiết bị, độ trễ mạng cao và sự biến động lớn của nút. Làm thế nào để lên lịch nhiệm vụ, xác minh kết quả và đảm bảo an ninh?
• Cung thì thừa, cầu thì khan hiếm : Khởi động nguội thì dễ, nhưng tìm được người dùng trả tiền thực sự thì khó. Làm thế nào DePIN có thể chuyển đổi từ một trò chơi khai thác thành một doanh nghiệp thực sự?
• Bảo mật và tuân thủ : quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ xuyên biên giới, phân bổ trách nhiệm... Ai sẽ giải quyết những vấn đề khó khăn không thể tránh khỏi bằng "phân quyền"?

Báo cáo dài khoảng 20.000 từ và dự kiến mất 15 phút để đọc (Báo cáo này do DePINOne Labs biên soạn. Vui lòng liên hệ với chúng tôi để in lại)

1. Giới thiệu

1.1 Định nghĩa về Mạng máy tính phân tán thiết bị không đồng nhất

Mạng điện toán phân tán là mạng bao gồm các thiết bị điện toán đa dạng và phân tán về mặt địa lý (như máy tính cá nhân, điện thoại thông minh, hộp điện toán biên IoT, v.v.), nhằm mục đích tổng hợp các tài nguyên điện toán nhàn rỗi của các thiết bị này thông qua kết nối Internet để thực hiện các tác vụ điện toán quy mô lớn.

Ý tưởng cốt lõi của mô hình này là các thiết bị máy tính hiện đại thường có rất nhiều sức mạnh xử lý, nhưng hầu hết thời gian đều không được sử dụng hết công suất (ví dụ, một máy tính để bàn thông thường chỉ sử dụng 10–15% công suất của nó). Các mạng máy tính phân tán cố gắng tích hợp các tài nguyên chưa được sử dụng này để tạo thành một cụm máy tính ảo lớn.

Không giống như các siêu máy tính truyền thống (Máy tính hiệu suất cao, HPC) hoặc điện toán đám mây tập trung, đặc điểm đáng chú ý nhất của loại mạng phân tán này là tính không đồng nhất của nó.

Các thiết bị tham gia mạng rất khác nhau về phần cứng (loại CPU, model GPU, kích thước bộ nhớ), hệ điều hành (Windows, macOS, Linux, Android), chất lượng kết nối mạng (băng thông, độ trễ) và kiểu mẫu khả dụng (thiết bị có thể trực tuyến hoặc ngoại tuyến bất cứ lúc nào).

Quản lý và sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên đa dạng và thay đổi liên tục này là một trong những thách thức kỹ thuật cốt lõi mà các mạng lưới như vậy phải đối mặt.

1.2 Bối cảnh lịch sử: Máy tính tình nguyện

Bất chấp nhiều thách thức, tính khả thi về mặt kỹ thuật của việc sử dụng các thiết bị không đồng nhất phân tán cho điện toán quy mô lớn đã được chứng minh đầy đủ qua nhiều thập kỷ thực hành điện toán tình nguyện (VC) .

BOINC (Cơ sở hạ tầng mở Berkeley cho máy tính mạng)

BOINC là một câu chuyện thành công điển hình. Đây là nền tảng phần mềm trung gian mã nguồn mở sử dụng kiến trúc máy khách/máy chủ. Dự án chạy máy chủ để phân phối các tác vụ tính toán và các tình nguyện viên chạy phần mềm máy khách BOINC trên thiết bị cá nhân của họ để thực hiện các tác vụ này. BOINC đã hỗ trợ thành công nhiều dự án nghiên cứu khoa học, bao gồm thiên văn học (như SETI@home, Einstein@Home), y sinh học (như Rosetta@home), khoa học khí hậu và các lĩnh vực khác, sử dụng các nguồn lực máy tính của các tình nguyện viên để giải quyết các vấn đề khoa học phức tạp. Sức mạnh tính toán của nền tảng BOINC thật đáng kinh ngạc. Tổng công suất tính toán của nó gấp nhiều lần so với các siêu máy tính hàng đầu vào thời điểm đó , đạt tới cấp độ PetaFLOPS. Toàn bộ sức mạnh tính toán này hoàn toàn đến từ nguồn tài nguyên máy tính cá nhân do các tình nguyện viên đóng góp. BOINC được thiết kế để xử lý các môi trường mạng bao gồm các nút không đồng nhất, không khả dụng và không đáng tin cậy. Mặc dù việc thành lập một dự án BOINC đòi hỏi một lượng đầu tư kỹ thuật nhất định (khoảng ba tháng công sức, bao gồm quản trị viên hệ thống, lập trình viên và nhà phát triển web), nhưng hoạt động thành công của dự án này chứng minh tiềm năng kỹ thuật của mô hình VC.

Gấp@nhà (F@h)

F@h là một dự án máy tính tình nguyện nổi tiếng khác. Kể từ khi ra mắt vào năm 2000, dự án đã tập trung vào việc giúp các nhà khoa học hiểu được cơ chế bệnh tật và phát triển các phương pháp điều trị mới bằng cách mô phỏng các quá trình động lực học phân tử sinh học như gấp protein, thay đổi cấu hình và thiết kế thuốc. F@h cũng sử dụng máy tính cá nhân của những người tình nguyện (thậm chí là máy chơi game PlayStation 3 trong những ngày đầu) để thực hiện tính toán song song hàng loạt. Dự án đã đạt được thành công khoa học đáng kể, với hơn 226 bài báo khoa học được công bố và kết quả mô phỏng của dự án phù hợp với dữ liệu thực nghiệm. Đặc biệt trong đại dịch COVID-19 năm 2020, sự tham gia của công chúng rất nhiệt tình và sức mạnh tính toán tổng hợp của Folding@home đã đạt đến mức ExaFLOP (một nghìn tỷ phép tính dấu phẩy động mỗi giây) , trở thành hệ thống điện toán đầu tiên trên thế giới đạt đến quy mô này, hỗ trợ mạnh mẽ cho việc nghiên cứu virus SARS-CoV-2 và phát triển thuốc kháng vi-rút.

Các dự án dài hạn như BOINC và Folding@home đã chứng minh một cách không thể chối cãi rằng về mặt kỹ thuật, có thể tổng hợp và tận dụng sức mạnh tính toán của một số lượng lớn các thiết bị phân tán, không đồng nhất, do tình nguyện viên cung cấp để xử lý một số loại tác vụ có thể song song hóa, đòi hỏi nhiều tính toán (đặc biệt là tính toán khoa học) . Chúng đặt nền tảng quan trọng cho việc phân phối nhiệm vụ, quản lý máy khách, xử lý các nút không đáng tin cậy, v.v.

1.3 Sự trỗi dậy của các mô hình kinh doanh: Golem và DePIN computing

Dựa trên tính khả thi về mặt kỹ thuật được xác minh bằng máy tính tình nguyện, các dự án cố gắng thương mại hóa mô hình này đã xuất hiện trong những năm gần đây, đặc biệt là dự án máy tính DePIN (Mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) dựa trên nền kinh tế blockchain và mã thông báo.

Golem Network là một trong những đơn vị tiên phong trong lĩnh vực này và được coi là đơn vị tiên phong của khái niệm DePIN. Nó đã xây dựng một thị trường năng lực tính toán phi tập trung cho phép người dùng mua hoặc bán tài nguyên tính toán (bao gồm CPU, GPU, bộ nhớ và lưu trữ) theo cách ngang hàng (P2P) bằng cách sử dụng mã thông báo gốc GLM. Có hai loại người tham gia chính trong mạng Golem: Người yêu cầu, là những người dùng cần sức mạnh tính toán; và Nhà cung cấp, là những người dùng chia sẻ tài nguyên nhàn rỗi để đổi lấy mã thông báo GLM. Các ứng dụng mục tiêu của nó bao gồm kết xuất CGI, tính toán trí tuệ nhân tạo (AI), khai thác tiền điện tử và các tác vụ khác đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán. Golem đạt được quy mô và hiệu quả bằng cách chia các tác vụ thành các tác vụ nhỏ hơn và xử lý chúng song song trên nhiều nút nhà cung cấp.

Điện toán DePIN là một khái niệm rộng hơn liên quan đến việc sử dụng công nghệ blockchain và cơ chế khuyến khích mã thông báo để xây dựng và vận hành nhiều mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý khác nhau bao gồm cả tài nguyên điện toán. Ngoài Golem, còn có các dự án như Akash Network (cung cấp dịch vụ điện toán đám mây phi tập trung), Render Network (tập trung vào kết xuất GPU), io.net (tổng hợp tài nguyên GPU cho AI/ML) và nhiều dự án khác. Mục tiêu chung của các dự án điện toán DePIN này là thách thức các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây tập trung truyền thống (như AWS, Azure và GCP) và cung cấp các tài nguyên điện toán linh hoạt hơn và có chi phí thấp hơn theo cách phi tập trung. Họ cố gắng sử dụng các mô hình kinh tế mã thông báo để khuyến khích chủ sở hữu phần cứng trên toàn thế giới đóng góp tài nguyên, qua đó hình thành nên một mạng lưới điện toán theo yêu cầu lớn.

Điều này thể hiện sự thay đổi mô hình từ điện toán tình nguyện, chủ yếu dựa vào lòng vị tha hoặc danh tiếng cộng đồng (điểm) làm động lực, sang DePIN, sử dụng mã thông báo cho các động lực kinh tế trực tiếp. DePIN hướng tới mục tiêu tạo ra một mạng lưới máy tính phân tán bền vững về mặt kinh tế và tổng quát hơn , có thể vượt ra ngoài các lĩnh vực cụ thể như máy tính khoa học và phục vụ nhu cầu thị trường rộng hơn.

Tuy nhiên, sự thay đổi này cũng mang đến những phức tạp mới, đặc biệt là về mặt thiết kế cơ chế thị trường và tính ổn định của các mô hình kinh tế mã thông báo.

Đánh giá sơ bộ: quan sát về tình trạng cung vượt cầu và cầu không đủ

Vấn đề cốt lõi mà lĩnh vực điện toán DePIN hiện đang phải đối mặt không phải là cho phép người dùng tham gia vào mạng và đóng góp sức mạnh tính toán mà là làm thế nào để cung cấp sức mạnh tính toán cho mạng để thực sự có thể đảm nhiệm và cung cấp dịch vụ cho các nhu cầu sức mạnh tính toán khác nhau .

• Nguồn cung dễ dàng khởi động : Các ưu đãi về mã thông báo rất hiệu quả trong việc khởi động nguồn cung để tham gia mạng lưới.
• Nhu cầu khó chứng minh : Tạo ra nhu cầu thực sự và có khả năng thanh toán khó hơn nhiều. Các dự án DePIN phải cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ cạnh tranh và giải quyết các vấn đề thực tế, thay vì chỉ dựa vào các ưu đãi bằng mã thông báo.
• Máy tính tình nguyện đã chứng minh được tính khả thi về mặt kỹ thuật, nhưng DePIN phải chứng minh được tính khả thi về mặt kinh tế, điều này phụ thuộc vào việc liệu nó có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề về phía cầu hay không. Các dự án điện toán tình nguyện (ví dụ: BOINC, F@h) thành công vì “nhu cầu” (điện toán khoa học) thực sự có giá trị đối với các nhà nghiên cứu điều hành dự án, trong khi phía cung được thúc đẩy bởi lòng vị tha hoặc sự quan tâm.

DePIN xây dựng một thị trường nơi các nhà cung cấp mong đợi nhận được phần thưởng tài chính (mã thông báo), trong khi người yêu cầu phải nhận thấy giá trị của dịch vụ vượt quá chi phí của nó. Việc khởi động nguồn cung bằng mã thông báo tương đối đơn giản, nhưng việc tạo ra nhu cầu thanh toán thực sự đòi hỏi phải xây dựng các dịch vụ có thể cạnh tranh hoặc thậm chí vượt trội hơn các dịch vụ tập trung như AWS. Bằng chứng hiện tại cho thấy nhiều dự án DePIN vẫn phải đối mặt với những thách thức đáng kể về mặt sau.

2. Những thách thức kỹ thuật cốt lõi của mạng lưới phân tán không đồng nhất

Việc xây dựng và vận hành một mạng lưới điện toán phân tán không đồng nhất bao gồm điện thoại di động, máy tính cá nhân, thiết bị IoT, v.v. phải đối mặt với một loạt các thách thức kỹ thuật nghiêm trọng. Những thách thức này phát sinh từ sự phân tán vật lý của các nút mạng, tính đa dạng của các thiết bị và sự không đáng tin cậy của những người tham gia.

2.1 Quản lý tính không đồng nhất của thiết bị

Các thiết bị trong mạng rất khác nhau ở cả cấp độ phần cứng (loại CPU/GPU, hiệu suất, kiến trúc như x86/ARM, bộ nhớ khả dụng, không gian lưu trữ) và cấp độ phần mềm (hệ điều hành như Windows/Linux/macOS/Android và phiên bản của chúng, thư viện đã cài đặt và trình điều khiển). Tính không đồng nhất này khiến việc triển khai và chạy các ứng dụng một cách đáng tin cậy và hiệu quả trên toàn bộ mạng trở nên cực kỳ khó khăn. Một tác vụ được viết cho GPU hiệu suất cao cụ thể có thể không chạy được hoặc chạy rất kém hiệu quả trên điện thoại cấp thấp.

Phản hồi của BOINC

BOINC xử lý tính không đồng nhất bằng cách xác định "nền tảng" (sự kết hợp giữa hệ điều hành và kiến trúc phần cứng) và cung cấp "phiên bản ứng dụng" cụ thể cho từng nền tảng. Nó cũng giới thiệu cơ chế "Plan Class" cho phép phân bổ tác vụ chi tiết hơn dựa trên các đặc điểm phần cứng chi tiết hơn, chẳng hạn như mô hình GPU hoặc phiên bản trình điều khiển cụ thể. Ngoài ra, BOINC hỗ trợ chạy các tệp thực thi hiện có bằng trình bao bọc hoặc chạy các ứng dụng trong máy ảo (như VirtualBox) và vùng chứa (như Docker) để cung cấp môi trường thống nhất trên nhiều máy chủ khác nhau, nhưng điều này sẽ làm tăng thêm hiệu suất.

Phản hồi của DePIN

Nhiều nền tảng điện toán DePIN cũng dựa vào công nghệ chứa (ví dụ: Akash sử dụng Docker) hoặc môi trường thời gian chạy cụ thể (ví dụ: gWASM của Golem, cũng có thể hỗ trợ VM/Docker) để trừu tượng hóa sự khác biệt trong phần cứng và hệ điều hành cơ bản và cải thiện khả năng tương thích của ứng dụng. Tuy nhiên, vẫn còn sự khác biệt cơ bản về hiệu suất giữa các thiết bị. Do đó, hệ thống lập lịch tác vụ phải có khả năng khớp chính xác các tác vụ với các nút có khả năng tương ứng.

Tính không đồng nhất của thiết bị làm tăng đáng kể tính phức tạp của quá trình phát triển ứng dụng, triển khai, lập lịch tác vụ (ghép tác vụ với các nút thích hợp), dự đoán hiệu suất và xác minh kết quả. Mặc dù ảo hóa và container hóa cung cấp một số giải pháp nhưng chúng không thể loại bỏ hoàn toàn sự khác biệt về hiệu suất. Để sử dụng hiệu quả các tài nguyên phần cứng đa dạng trong mạng (đặc biệt là các bộ tăng tốc chuyên dụng như GPU và TPU), cần có logic lập lịch phức tạp và thậm chí có thể cần phải chuẩn bị các phiên bản ứng dụng được tối ưu hóa khác nhau cho các loại phần cứng khác nhau, điều này càng làm tăng thêm tính phức tạp. Chỉ dựa vào các thùng chứa thông dụng có thể dẫn đến việc không tận dụng được hết hiệu suất của phần cứng chuyên dụng.

2.2 Độ trễ mạng và giới hạn băng thông

Độ trễ mạng là thời gian cần thiết để dữ liệu được truyền giữa các nút mạng. Nó chủ yếu bị ảnh hưởng bởi khoảng cách vật lý (tốc độ ánh sáng giới hạn gây ra sự chậm trễ lan truyền), tắc nghẽn mạng (gây ra sự chậm trễ khi xếp hàng) và chi phí xử lý thiết bị. Độ trễ cao có thể làm giảm đáng kể khả năng phản hồi và thông lượng của hệ thống, ảnh hưởng đến trải nghiệm của người dùng và cản trở việc thực hiện các tác vụ đòi hỏi tương tác thường xuyên giữa các nút. Trong các mạng băng thông cao, độ trễ thường trở thành điểm nghẽn về hiệu suất.

Băng thông là lượng dữ liệu tối đa mà kết nối mạng có thể truyền tải trên một đơn vị thời gian. Băng thông không đủ gây ra tình trạng tắc nghẽn mạng, làm tăng thêm độ trễ và làm giảm tốc độ truyền dữ liệu thực tế (thông lượng). Mạng lưới máy tính tình nguyện và DePIN thường dựa vào kết nối Internet tại nhà hoặc di động của người tham gia, có thể có băng thông hạn chế và không ổn định (đặc biệt là băng thông tải lên).

Độ trễ cao và băng thông thấp hạn chế đáng kể các loại khối lượng công việc phù hợp để chạy trên các mạng như vậy . Các tác vụ đòi hỏi phải giao tiếp thường xuyên giữa các nút, yêu cầu truyền tải lượng lớn dữ liệu đầu vào/đầu ra so với lượng tính toán hoặc yêu cầu phản hồi thời gian thực thường không thực tế hoặc không hiệu quả trong môi trường này. Các hạn chế về mạng ảnh hưởng trực tiếp đến các chiến lược lập lịch tác vụ (vị trí dữ liệu trở nên quan trọng, nghĩa là tính toán phải gần với dữ liệu) và hiệu quả truyền tải kết quả. Đặc biệt đối với các tác vụ như đào tạo mô hình AI đòi hỏi lượng lớn dữ liệu truyền và đồng bộ hóa, băng thông của mạng cấp độ người tiêu dùng có thể trở thành nút thắt cổ chai nghiêm trọng.

Giới hạn mạng là kết quả của cả định luật vật lý (độ trễ bị giới hạn bởi tốc độ ánh sáng) và kinh tế (chi phí băng thông). Điều này làm cho các mạng máy tính phân tán phù hợp hơn với các tác vụ "song song đáng xấu hổ" đòi hỏi nhiều tính toán, ít giao tiếp và dễ song song hóa. So với các trung tâm dữ liệu tập trung với mạng nội bộ tốc độ cao, loại môi trường mạng này thường có hiệu quả truyền thông và độ tin cậy kém hơn, về cơ bản hạn chế phạm vi ứng dụng và quy mô thị trường mà nó có thể phục vụ hiệu quả.

2.3 Động lực và độ tin cậy của nút

Các thiết bị (nút) tham gia vào mạng rất năng động và không đáng tin cậy. Các nút có thể tham gia hoặc rời khỏi mạng bất cứ lúc nào (được gọi là "churn") và các thiết bị có thể đột ngột mất điện, bị ngắt kết nối khỏi mạng hoặc bị người dùng tắt. Hơn nữa, các nút này thường không đáng tin cậy và có thể trả về kết quả không chính xác do lỗi phần cứng (ví dụ: mất ổn định do ép xung) hoặc hành vi độc hại.

Tính năng động này có thể khiến việc thực hiện tác vụ bị gián đoạn, gây lãng phí tài nguyên máy tính. Các nút không đáng tin cậy sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả cuối cùng. Tỷ lệ xáo trộn cao gây khó khăn cho việc hoàn thành các nhiệm vụ đòi hỏi thời gian dài và gây khó khăn cho việc lập lịch trình nhiệm vụ. Do đó, khả năng chịu lỗi của hệ thống trở nên rất quan trọng.

Nhìn chung, có một số chiến lược để giải quyết tình trạng mất ổn định của nút:

• Dự phòng/Sao chép : Giao cùng một nhiệm vụ cho nhiều nút độc lập để thực hiện, sau đó so sánh kết quả tính toán của chúng. Chỉ khi kết quả thống nhất (hoặc nằm trong phạm vi sai số cho phép) thì chúng mới được chấp nhận là hợp lệ. Điều này có thể phát hiện hiệu quả lỗi và hành vi độc hại cũng như cải thiện độ tin cậy của kết quả, nhưng phải trả giá bằng việc tăng thêm chi phí tính toán. BOINC cũng sử dụng chiến lược sao chép thích ứng dựa trên độ tin cậy lịch sử của máy chủ để giảm chi phí.
• Kiểm tra điểm : Cho phép các ứng dụng lưu trạng thái trung gian của chúng theo định kỳ. Khi một tác vụ bị gián đoạn, bạn có thể tiếp tục từ điểm kiểm tra gần đây nhất thay vì phải bắt đầu lại từ đầu. Điều này làm giảm đáng kể tác động của việc mất nút lên tiến độ nhiệm vụ.
• Hạn chót và thời gian chờ : Đặt hạn chót hoàn thành cho từng nhiệm vụ. Nếu một nút không trả về kết quả trước thời hạn, thì phiên bản đó được coi là đã thất bại và nhiệm vụ sẽ được chỉ định lại cho một nút khác. Điều này đảm bảo rằng tác vụ có thể được hoàn thành ngay cả khi một số nút không khả dụng.
• Đệm công việc : Máy khách tải trước đủ tác vụ để đảm bảo thiết bị có thể tiếp tục hoạt động khi tạm thời mất kết nối mạng hoặc không thể tải tác vụ mới, tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên.

Xử lý tình trạng không đáng tin cậy là nguyên tắc cốt lõi của thiết kế mạng máy tính phân tán, chứ không phải là tính năng bổ sung. Do không thể trực tiếp kiểm soát và quản lý các nút như trong trung tâm dữ liệu tập trung nên hệ thống phải dựa vào các phương pháp thống kê và cơ chế dự phòng để đảm bảo hoàn thành nhiệm vụ và tính chính xác của kết quả. Sự thiếu tin cậy cố hữu này và cơ chế đối phó của nó làm tăng tính phức tạp và chi phí chung của hệ thống, do đó ảnh hưởng đến hiệu quả chung.

2.4 Độ phức tạp của quản lý tác vụ: Phân đoạn, Lên lịch và Xác minh

Phân đoạn : Đầu tiên, một vấn đề tính toán lớn cần được phân chia thành nhiều đơn vị tác vụ nhỏ (Workunit) có thể được thực hiện độc lập. Điều này đòi hỏi bản thân vấn đề phải có khả năng song song hóa cao, tốt nhất là có cấu trúc "dễ song song hóa", nghĩa là hầu như không có yêu cầu phụ thuộc hoặc giao tiếp giữa các tác vụ phụ.

Lên lịch tác vụ : Việc phân bổ hiệu quả các đơn vị tác vụ này cho các nút thích hợp trong mạng để thực hiện là một trong những vấn đề cốt lõi và đầy thách thức nhất trong điện toán phân tán. Trong môi trường mạng không đồng nhất và động, vấn đề lập lịch tác vụ thường được chứng minh là NP-đầy đủ, nghĩa là không có giải pháp tối ưu theo thời gian đa thức nào được biết đến. Thuật toán lập lịch phải tính đến nhiều yếu tố khác nhau:

• Tính không đồng nhất của nút : Sự khác biệt về sức mạnh tính toán của các nút (CPU/GPU), bộ nhớ, lưu trữ, kiến trúc, v.v.
• Biến động của nút : tính khả dụng của nút, mô hình trực tuyến/ngoại tuyến và tỷ lệ mất khách hàng.
• Điều kiện mạng : độ trễ và băng thông giữa các nút.
• Đặc điểm nhiệm vụ : nỗ lực tính toán, yêu cầu bộ nhớ, khối lượng dữ liệu, sự phụ thuộc (nếu có sự phụ thuộc giữa các nhiệm vụ, chúng thường được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng phi chu trình (DAG)) và thời hạn.
• Chính sách hệ thống : phân bổ chia sẻ tài nguyên (như Chia sẻ tài nguyên của BOINC), mức độ ưu tiên.
• Mục tiêu tối ưu hóa : có thể bao gồm giảm thiểu tổng thời gian hoàn thành (Makespan), giảm thiểu thời gian hoàn thành tác vụ trung bình (Flowtime), tối đa hóa thông lượng, giảm thiểu chi phí, đảm bảo tính công bằng, cải thiện khả năng chịu lỗi, v.v. Có thể có xung đột giữa các mục tiêu này.

Chiến lược lập lịch có thể là tĩnh (phân bổ một lần trước khi nhiệm vụ bắt đầu) hoặc động (điều chỉnh phân bổ theo trạng thái thời gian thực của hệ thống, được chia thành chế độ trực tuyến và chế độ hàng loạt). Do tính phức tạp của vấn đề, các phương pháp tìm kiếm, siêu tìm kiếm (như thuật toán di truyền, mô phỏng ủ, tối ưu hóa đàn kiến, v.v.) và các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo (như học tăng cường sâu) đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi. Khách hàng BOINC sử dụng các chiến lược lập lịch cục bộ (bao gồm lập lịch công việc và lập lịch CPU) để cố gắng cân bằng nhiều mục tiêu như thời hạn, chia sẻ tài nguyên và tối đa hóa việc đạt được điểm.

Xác minh kết quả : Vì nút không đáng tin cậy nên tính chính xác của kết quả trả về phải được xác minh.

• Xác minh dựa trên sao chép : Đây là phương pháp phổ biến nhất, trong đó để nhiều nút tính toán cùng một tác vụ và sau đó so sánh kết quả. BOINC sử dụng phương pháp này và cung cấp "sự dự phòng đồng nhất" cho các tác vụ yêu cầu kết quả hoàn toàn nhất quán, đảm bảo rằng chỉ những nút có cùng môi trường phần cứng và phần mềm mới tham gia vào các phép tính được sao chép của cùng một tác vụ. Golem cũng sử dụng xác minh dự phòng và có thể điều chỉnh tần suất xác minh dựa trên uy tín của nhà cung cấp (xác minh xác suất) hoặc sử dụng kiểm tra ngẫu nhiên. Phương pháp này đơn giản và hiệu quả, nhưng tốn kém (gấp đôi khối lượng tính toán hoặc hơn).
• Tính không xác định : Đối với một số tác vụ tính toán, đặc biệt là suy luận AI được thực hiện trên GPU, ngay cả khi đầu vào giống nhau, đầu ra trong các môi trường phần cứng hoặc hệ điều hành khác nhau vẫn có thể hơi khác nhau (tính không xác định tính toán). Điều này làm cho các phương pháp xác minh sự sao chép dựa trên việc khớp kết quả chính xác trở nên không hiệu quả. Cần có những phương pháp xác minh mới, chẳng hạn như so sánh độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa của kết quả (đối với đầu ra AI) hoặc sử dụng các phương pháp thống kê (như giao thức SPEX) để cung cấp đảm bảo về tính chính xác theo xác suất.
• Phương pháp mã hóa : Công nghệ tính toán có thể xác minh cung cấp một cách để xác minh tính đúng đắn của phép tính mà không cần thực hiện nhiều lần.
• Bằng chứng không cần kiến thức (ZKP) : Cho phép người chứng minh (nút tính toán) chứng minh với người xác minh rằng kết quả tính toán nào đó là đúng mà không tiết lộ bất kỳ dữ liệu đầu vào hoặc quy trình trung gian nào của phép tính. Điều này rất có triển vọng trong việc bảo vệ quyền riêng tư và cải thiện hiệu quả xác minh, nhưng việc tạo ra ZKP thường đòi hỏi rất nhiều chi phí tính toán, hạn chế ứng dụng của nó trong các phép tính phức tạp.
• Mã hóa đồng dạng hoàn toàn (FHE) : cho phép thực hiện các phép tính tùy ý trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa và kết quả được mã hóa sẽ giống với kết quả được tính toán trên văn bản thuần túy sau khi giải mã. Điều này có thể đạt được mức độ bảo vệ quyền riêng tư cực kỳ cao, nhưng chương trình FHE hiện tại có hiệu suất tính toán cực kỳ thấp và chi phí cao, và còn lâu mới được sử dụng rộng rãi.
• Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) : Tận dụng các tính năng phần cứng (như Intel SGX, AMD SEV) để tạo ra một vùng bộ nhớ được bảo vệ và biệt lập (enclave) đảm bảo tính bảo mật và toàn vẹn của mã và dữ liệu chạy trong đó và có thể cung cấp bằng chứng cho các bên từ xa (chứng thực từ xa). TEE cung cấp phương pháp xác thực tương đối hiệu quả, nhưng nó phụ thuộc vào hỗ trợ phần cứng cụ thể và tính bảo mật của nó cũng phụ thuộc vào tính bảo mật của phần cứng và ngăn xếp phần mềm liên quan.

Quản lý tác vụ, đặc biệt là lập lịch và xác minh, phức tạp hơn nhiều trong các mạng phân tán không đồng nhất, không đáng tin cậy và không đáng tin cậy so với trong môi trường đám mây tập trung. Lập lịch là một lĩnh vực nghiên cứu tích cực (NP-complete), trong khi xác minh phải đối mặt với những thách thức cơ bản như tính không xác định và chi phí xác minh, hạn chế các loại tác vụ tính toán hiện có thể được thực hiện và xác minh một cách đáng tin cậy và kinh tế.

2.5 Bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư trên nhiều thiết bị

Môi trường đe dọa : Mạng máy tính phân tán phải đối mặt với các mối đe dọa bảo mật từ nhiều cấp độ:

• Cấp độ nút : Các nút độc hại có thể trả về kết quả giả mạo hoặc báo cáo sai lượng tính toán để gian lận phần thưởng. Các nút do kẻ tấn công kiểm soát có thể được sử dụng để chạy mã độc (nếu máy chủ của dự án bị xâm phạm, kẻ tấn công có thể cố gắng phát tán vi-rút được ngụy trang thành các tác vụ tính toán). Nút có thể cố gắng truy cập dữ liệu nhạy cảm trên hệ thống máy chủ hoặc các nút khác. Những mối đe dọa nội gián từ các tình nguyện viên hoặc nhà cung cấp cũng không nên bị bỏ qua.
• Cấp độ mạng : Máy chủ dự án có thể bị tấn công từ chối dịch vụ (DoS), chẳng hạn như bị ngập trong lượng lớn dữ liệu không hợp lệ. Truyền thông mạng có thể bị nghe lén (Packet Sniffing), dẫn đến rò rỉ thông tin tài khoản (như khóa, địa chỉ email). Kẻ tấn công có thể thực hiện tấn công trung gian hoặc giả mạo IP.
• Cấp độ dự án : Các bên tham gia dự án có thể cố ý hoặc vô ý phát hành các ứng dụng có chứa lỗ hổng bảo mật hoặc chức năng độc hại, gây hại cho thiết bị hoặc quyền riêng tư của người tham gia. Các tập tin dữ liệu đầu vào hoặc đầu ra của dự án có thể bị đánh cắp.
• Quyền riêng tư dữ liệu : Việc xử lý dữ liệu trên các nút không đáng tin cậy vốn tiềm ẩn rủi ro về quyền riêng tư, đặc biệt khi liên quan đến thông tin nhận dạng cá nhân (PII), dữ liệu nhạy cảm về mặt thương mại hoặc dữ liệu được quản lý như thông tin y tế. Dữ liệu cũng có thể bị chặn trong quá trình truyền. Việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR và HIPAA là vô cùng khó khăn trong môi trường phân tán.

Cơ chế giảm thiểu :

• Xác minh kết quả và uy tín : Xác minh tính chính xác của kết quả và phát hiện các nút độc hại thông qua các tính toán dự phòng. Thiết lập hệ thống danh tiếng (như Golem) để chấm điểm và lọc các nút dựa trên hành vi lịch sử của chúng.
• Ký mã : Bên dự án ký số vào ứng dụng mà mình phát hành. Máy khách sẽ xác minh chữ ký trước khi chạy tác vụ để đảm bảo mã không bị giả mạo và ngăn chặn việc phân phối mã độc hại (BOINC sử dụng cơ chế này).
• Hộp cát và cô lập : Chạy các tác vụ điện toán trong môi trường hạn chế (chẳng hạn như tài khoản người dùng có đặc quyền thấp, máy ảo và vùng chứa) để ngăn các tác vụ truy cập vào các tệp hoặc tài nguyên nhạy cảm trên hệ thống lưu trữ. TEE cung cấp khả năng cô lập mạnh mẽ dựa trên phần cứng.
• Bảo mật máy chủ : Áp dụng các biện pháp bảo mật máy chủ truyền thống như tường lửa, giao thức truy cập được mã hóa (SSH), vô hiệu hóa các dịch vụ không cần thiết và kiểm tra bảo mật thường xuyên. BOINC cũng cung cấp chứng chỉ tải lên và cơ chế giới hạn kích thước để ngăn chặn các cuộc tấn công DoS vào máy chủ dữ liệu.
• Xác thực và mã hóa : Sử dụng các phương pháp xác thực mạnh (như xác thực đa yếu tố (MFA), mã thông báo, sinh trắc học). Giao tiếp giữa các nút sử dụng mã hóa mTLS (như Akash). Mã hóa dữ liệu khi truyền và khi lưu trữ.
• Bảo mật mạng : Sử dụng phân đoạn mạng, kiến trúc không tin cậy, giám sát liên tục và hệ thống phát hiện xâm nhập để bảo vệ truyền thông mạng.
• Nhà cung cấp đáng tin cậy : Cho phép người dùng lựa chọn các nhà cung cấp đã được kiểm toán và chứng nhận bởi bên thứ ba đáng tin cậy (chẳng hạn như Thuộc tính đã kiểm toán của Akash).
• Công nghệ bảo vệ quyền riêng tư : Mặc dù tốn kém, nhưng về mặt lý thuyết, các công nghệ như FHE và ZKP có thể bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn.

Bảo mật là vấn đề đa chiều đòi hỏi phải bảo vệ tính toàn vẹn và quyền riêng tư của máy chủ dự án, các nút tham gia, truyền thông mạng và chính quy trình tính toán. Bất chấp sự tồn tại của nhiều cơ chế như ký mã, tính toán dự phòng, hộp cát, v.v., bản chất không đáng tin cậy của những người tham gia đòi hỏi các nhà thiết kế hệ thống phải luôn cảnh giác và chấp nhận thêm chi phí phát sinh mà điều này mang lại. Đối với các ứng dụng thương mại hoặc tình huống liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, cách đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu trên các nút không đáng tin cậy vẫn là một thách thức lớn và là rào cản lớn trong việc áp dụng.

3. Thế tiến thoái lưỡng nan của DePIN: Phù hợp cung và cầu về năng lượng tính toán

Phần này sẽ đi sâu vào những khó khăn trong việc cân bằng cung và cầu, đặc biệt là về phân bổ khối lượng công việc, khám phá dịch vụ, đảm bảo chất lượng dịch vụ và thiết kế cơ chế thị trường.

3.1 Tại sao cầu lại khó hơn cung?

Trong mô hình DePIN, việc sử dụng các ưu đãi mã thông báo để thu hút các nhà cung cấp (nút) tài nguyên điện toán tham gia mạng lưới tương đối dễ dàng. Nhiều cá nhân và tổ chức có phần cứng máy tính nhàn rỗi (đặc biệt là GPU) và kết nối chúng với mạng với hy vọng nhận được mã thông báo, thường được coi là cách tham gia có ngưỡng thấp, ít trở ngại. Giá trị tiềm năng của token đủ để thúc đẩy tăng trưởng ban đầu về phía cung, hình thành nên cái gọi là “khởi đầu lạnh”.

Tuy nhiên, việc tạo ra nhu cầu lại tuân theo một logic hoàn toàn khác và phải đối mặt với nhiều thách thức hơn. Việc có nguồn cung cấp năng lực tính toán lớn không có nghĩa là mạng lưới đó có giá trị kinh tế. Nhu cầu bền vững phải đến từ những người dùng sẵn sàng trả tiền để sử dụng sức mạnh điện toán này. Điều này có nghĩa là các dịch vụ điện toán do nền tảng DePIN cung cấp phải đủ hấp dẫn để giải quyết các vấn đề thực tế của người dùng và phải tốt hơn hoặc ít nhất là không thua kém các giải pháp tập trung hiện có (như AWS, GCP, Azure) về mặt chi phí, hiệu suất hoặc các chức năng cụ thể.

Chỉ riêng các ưu đãi mang tính tượng trưng không thể tạo ra nhu cầu thực sự này; họ chỉ có thể thu hút nguồn cung.

Tình hình thị trường hiện tại cũng khẳng định điều này. Ngành lưu trữ phi tập trung (như Filecoin) đã thấy rõ những vấn đề về tình trạng cung vượt cầu và mức sử dụng thấp, khi các hoạt động kinh tế mã thông báo tập trung nhiều hơn vào thợ đào và đầu cơ thay vì đáp ứng nhu cầu lưu trữ của người dùng cuối. Trong lĩnh vực điện toán, mặc dù các kịch bản như AI và dựng hình 3D mang lại nhu cầu tiềm tàng rất lớn, nền tảng DePIN vẫn phải đối mặt với những thách thức trong việc thực sự đáp ứng những nhu cầu này. Ví dụ, io.net tổng hợp một số lượng lớn GPU, nhưng băng thông và độ ổn định của GPU dành cho người tiêu dùng có thể không đủ để hỗ trợ đào tạo AI quy mô lớn, dẫn đến mức sử dụng thực tế thấp. Mặc dù Render Network được hưởng lợi từ lượng người dùng OTOY, nhưng tỷ lệ đốt token của mạng lưới này thấp hơn nhiều so với tỷ lệ phát hành, cho thấy việc áp dụng ứng dụng thực tế vẫn chưa đủ.

Do đó, mô hình DePIN có xu hướng thúc đẩy nguồn cung thông qua mã thông báo. Tuy nhiên, việc tạo ra nhu cầu đòi hỏi phải trải qua quy trình “Phù hợp sản phẩm-thị trường” truyền thống, vượt qua sức ì mạnh mẽ của thị trường và cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung đã trưởng thành, về cơ bản đây là thách thức kinh doanh khó khăn hơn. Sự bất đối xứng trong cơ chế tạo ra cung và cầu này chính là vấn đề kinh tế cốt lõi mà mô hình điện toán DePIN hiện đang phải đối mặt.

3.2 Thách thức của việc phân phối khối lượng công việc và khám phá dịch vụ

Trong mạng máy tính DePIN, việc phân bổ hiệu quả các tác vụ tính toán của người dùng (nhu cầu) cho các tài nguyên tính toán thích hợp (cung cấp) trong mạng là một quá trình phức tạp liên quan đến việc khám phá dịch vụ và khớp khối lượng công việc.

Độ phức tạp của việc khớp lệnh : Người có nhu cầu thường có các yêu cầu rất cụ thể, chẳng hạn như yêu cầu một mẫu GPU cụ thể, số lượng lõi CPU tối thiểu, kích thước bộ nhớ, dung lượng lưu trữ, vị trí địa lý cụ thể (để giảm độ trễ hoặc đáp ứng các yêu cầu về chủ quyền dữ liệu) hoặc thậm chí là các chứng chỉ bảo mật hoặc tuân thủ cụ thể. Các nguồn lực do nhà cung cấp cung cấp rất đa dạng. Đây là một nhiệm vụ khó khăn khi phải tìm chính xác từng nhu cầu với một nhà cung cấp có chi phí hợp lý, đáp ứng mọi tiêu chí trong một nhóm cung ứng lớn và luôn thay đổi.

Khám phá dịch vụ : Làm thế nào để người dùng tìm được nhà cung cấp đáp ứng nhu cầu của họ? Các nền tảng DePIN thường áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên thị trường để giải quyết vấn đề khám phá dịch vụ:

• Thị trường/Sổ lệnh : Nền tảng này cung cấp một thị trường nơi các nhà cung cấp công bố nguồn lực và báo giá của họ, và người có nhu cầu công bố nhu cầu của họ và mức giá mà họ sẵn sàng trả. Ví dụ, Akash Network áp dụng mô hình này và kết hợp nó với cơ chế đấu giá ngược.
• Mẫu tác vụ và sổ đăng ký : Mạng Golem cho phép người yêu cầu sử dụng các mẫu tác vụ được xác định trước hoặc tùy chỉnh để mô tả nhu cầu tính toán và sử dụng sổ đăng ký ứng dụng để tìm nhà cung cấp có thể thực hiện các tác vụ mẫu này.
• Cơ chế đấu giá : Đấu giá ngược của Akash (người yêu cầu đặt giá tối đa và người cung cấp trả giá) là một ví dụ điển hình, nhằm mục đích hạ giá thông qua cạnh tranh.

Cơ chế định giá : Giá thường được xác định bởi động lực cung cầu của thị trường, nhưng cũng có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như uy tín của nhà cung cấp, hiệu suất tài nguyên và mức độ dịch vụ.26 Ví dụ: Render Network áp dụng chiến lược định giá nhiều lớp có tính đến tốc độ, chi phí, bảo mật và uy tín của nút.

Những hạn chế hiện tại

Cơ chế khớp lệnh hiện tại có thể không tối ưu. Chỉ tìm những nguồn lực "có sẵn" thôi là chưa đủ, điều quan trọng là phải tìm được những nguồn lực "phù hợp". Như đã đề cập trước đó, phần cứng dành cho người tiêu dùng có thể không xử lý được các tác vụ đào tạo AI do băng thông không đủ, ngay cả khi sức mạnh tính toán GPU của nó đủ mạnh. Việc tìm kiếm nhà cung cấp đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ cụ thể (như HIPAA) hoặc tiêu chuẩn bảo mật cũng có thể khó khăn vì các nhà cung cấp trong mạng lưới DePIN có nhiều nền tảng khác nhau.

Phân phối tải hiệu quả đòi hỏi nhiều hơn là chỉ kiểm tra tính khả dụng của tài nguyên. Nó đòi hỏi các cơ chế khám phá, kết hợp và định giá tinh vi phản ánh chính xác năng lực và độ tin cậy của nhà cung cấp cũng như các yêu cầu cụ thể của người có nhu cầu. Các cơ chế này vẫn đang được phát triển và cải thiện trên nền tảng DePIN hiện tại. Nếu quá trình khớp lệnh không hiệu quả hoặc tạo ra kết quả kém (ví dụ: chỉ định các tác vụ tốn băng thông cho các nút có băng thông thấp), trải nghiệm của người dùng sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng và giá trị đề xuất của DePIN sẽ bị suy yếu.

3.3 Vấn đề đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS)

Trong điện toán đám mây tập trung truyền thống, các nhà cung cấp dịch vụ thường hứa hẹn một chất lượng dịch vụ nhất định thông qua các thỏa thuận mức dịch vụ (SLA), chẳng hạn như đảm bảo thời gian hoạt động cụ thể, chỉ số hiệu suất, v.v. Mặc dù việc thực hiện các SLA này đôi khi có thể thiên vị nhà cung cấp, nhưng ít nhất chúng cũng cung cấp một khuôn khổ chính thức cho kỳ vọng về chất lượng.

Trong mạng DePIN bao gồm nhiều nút không đáng tin cậy và không được kiểm soát, việc cung cấp các đảm bảo QoS tương tự sẽ khó khăn hơn nhiều.

• Thiếu sự kiểm soát tập trung : Không một thực thể nào có thể kiểm soát và quản lý hoàn toàn hiệu suất và độ tin cậy của tất cả các nút.
• Khó khăn trong việc xác minh các sự kiện ngoài chuỗi : Bản thân blockchain không thể trực tiếp quan sát và xác minh các sự kiện trong thế giới thực xảy ra ngoài chuỗi, chẳng hạn như liệu một nút điện toán có thực sự đạt được tốc độ điện toán đã hứa hay kết nối mạng của nó có ổn định hay không. Điều này làm cho việc thực thi QoS tự động dựa trên blockchain trở nên khó khăn.
• Rủi ro vỡ nợ của cá nhân : Trong một thị trường phi tập trung, bất kỳ bên tham gia nào (bên cung cấp hoặc bên cầu) đều có thể vi phạm thỏa thuận. Nhà cung cấp có thể không cung cấp được QoS như đã hứa và người yêu cầu có thể từ chối thanh toán.

Để thiết lập lòng tin trong môi trường phi tập trung và cố gắng đảm bảo QoS, một số cơ chế đã xuất hiện:

• Cơ chế chứng kiến : Giới thiệu các “nhân chứng” bên thứ ba độc lập (thường là các thành viên cộng đồng được khuyến khích) để giám sát chất lượng dịch vụ ngoài chuỗi và báo cáo với mạng lưới khi xảy ra vi phạm SLA. Hiệu quả của cơ chế này phụ thuộc vào thiết kế động cơ phù hợp để đảm bảo rằng các nhân chứng thực hiện nhiệm vụ của mình một cách trung thực.
• Hệ thống danh tiếng : Thiết lập điểm danh tiếng bằng cách theo dõi hiệu suất lịch sử của nhà cung cấp (ví dụ: tỷ lệ thành công của nhiệm vụ, thời gian phản hồi, độ tin cậy). Người yêu cầu có thể lựa chọn nhà cung cấp dựa trên uy tín và những nhà cung cấp có uy tín kém sẽ gặp khó khăn trong việc nhận được nhiệm vụ. Đây là một trong những cơ chế chính được Golem áp dụng.
• Nhà cung cấp đã được kiểm toán : Tin tưởng vào các tổ chức kiểm toán đáng tin cậy để xem xét và chứng nhận phần cứng, tiêu chuẩn bảo mật và khả năng hoạt động của nhà cung cấp. Người có nhu cầu có thể lựa chọn sử dụng các nhà cung cấp đã được kiểm toán, qua đó tăng thêm độ tin cậy về chất lượng dịch vụ. Akash Network đang theo đuổi mô hình này.
• Đặt cọc/Chặt chém : Yêu cầu nhà cung cấp phải thế chấp một số lượng token nhất định làm tiền ký quỹ. Nếu nhà cung cấp có hành vi không đúng mực (chẳng hạn như cung cấp tài nguyên sai, không hoàn thành nhiệm vụ, hành vi độc hại) hoặc không đáp ứng các tiêu chuẩn dịch vụ nhất định, thì số token họ đặt cược sẽ bị “cắt giảm”. Điều này tạo ra ràng buộc kinh tế buộc các nhà cung cấp phải hành động trung thực.

Nhìn chung, đảm bảo QoS trong mạng DePIN thường yếu hơn và kém chính thức hơn so với SLA đám mây truyền thống. Hiện nay, người ta tin tưởng nhiều hơn vào uy tín của nhà cung cấp, kết quả kiểm toán hoặc cơ chế dự phòng cơ bản hơn là các đảm bảo hợp đồng chặt chẽ và có thể thực thi.

Việc thiếu các đảm bảo QoS mạnh mẽ và dễ thực thi là rào cản lớn khiến người dùng cấp doanh nghiệp và các ứng dụng quan trọng không muốn áp dụng DePIN. Làm thế nào để thiết lập kỳ vọng và sự tin tưởng về chất lượng dịch vụ đáng tin cậy mà không cần kiểm soát tập trung là vấn đề quan trọng mà DePIN phải giải quyết để đạt được sự trưởng thành. Các đám mây tập trung đạt được SLA bằng cách kiểm soát phần cứng và mạng, trong khi DePIN dựa vào các cơ chế gián tiếp dựa trên các ưu đãi kinh tế và sự giám sát của cộng đồng. Độ tin cậy của các cơ chế này vẫn cần được thị trường kiểm tra trong thời gian dài.

3.4 Cơ chế thị trường: Giá cả, uy tín và lựa chọn nhà cung cấp

Một cơ chế thị trường hiệu quả là chìa khóa để nền tảng DePIN kết nối thành công cung và cầu cũng như xây dựng lòng tin.

DePIN thường áp dụng phương pháp định giá theo thị trường, nhằm mục đích cung cấp chi phí thấp hơn giá cố định của các đám mây tập trung thông qua cạnh tranh. Cơ chế định giá phổ biến bao gồm:

• Đấu giá/Sổ lệnh : Giống như đấu giá ngược của Akash, người yêu cầu đặt giá trần và người cung cấp trả giá.
• Giá thương lượng : Ví dụ, Golem cho phép người cung cấp và người cầu thương lượng giá ở một mức độ nhất định.
• Giá theo từng bậc : Ví dụ, Render cung cấp nhiều bậc giá khác nhau dựa trên các yếu tố như tốc độ, chi phí, bảo mật, uy tín, v.v. Quá trình khám phá giá có thể phức tạp và đòi hỏi phải cân bằng lợi ích của cả cung và cầu.

Trong các thị trường phi tập trung với nhiều người tham gia ẩn danh hoặc có bút danh, danh tiếng là yếu tố không thể thiếu để xây dựng lòng tin. Mạng lưới Golem sử dụng hệ thống uy tín nội bộ để đánh giá nhà cung cấp và người yêu cầu dựa trên các yếu tố như hoàn thành nhiệm vụ, thời gian thanh toán và tính chính xác của kết quả. Hệ thống danh tiếng giúp xác định và loại trừ các nút độc hại hoặc không đáng tin cậy.

Người dùng cần những công cụ hiệu quả để sàng lọc và lựa chọn nhà cung cấp đáng tin cậy đáp ứng nhu cầu của họ. Golem chủ yếu dựa vào điểm uy tín để giúp người dùng lọc nhà cung cấp; Akash Network giới thiệu khái niệm “Thuộc tính đã được kiểm toán”. Người dùng có thể chỉ định trong tệp Ngôn ngữ mô tả triển khai (SDL) rằng họ sẽ chỉ chấp nhận giá thầu từ các nhà cung cấp đã được kiểm toán bởi một tổ chức đáng tin cậy như Nhóm cốt lõi Akash hoặc các tổ chức kiểm toán tiềm năng khác trong tương lai. Ngoài ra, cộng đồng cũng đang thảo luận về việc giới thiệu hệ thống đánh giá của người dùng (Bậc 1) và tích hợp các cuộc kiểm toán của bên thứ ba mở rộng hơn (Bậc 2). Akash cũng thu hút các nhà cung cấp chuyên nghiệp, chất lượng cao với cam kết cung cấp dịch vụ lâu dài để tham gia mạng lưới thông qua Chương trình khuyến khích nhà cung cấp.

Thách thức lớn nhất mà các hệ thống quản lý danh tiếng phải đối mặt là khả năng bị thao túng (bôi nhọ). Hiệu quả của cơ chế kiểm toán phụ thuộc vào uy tín của kiểm toán viên và tính nghiêm ngặt của các chuẩn mực kiểm toán. Đảm bảo có đủ số lượng và sự đa dạng các nhà cung cấp chất lượng cao trong mạng lưới và những nhà cung cấp này có thể dễ dàng được những người có nhu cầu tìm thấy vẫn là một thách thức đang diễn ra. Ví dụ, trong khi việc sử dụng GPU A100 trên Mạng Akash rất cao, vẫn còn thiếu hụt về số lượng tuyệt đối để đáp ứng mọi nhu cầu.

Một cơ chế thị trường hiệu quả đóng vai trò quan trọng đối với sự thành công của DePIN. Trong khi các cơ chế như đấu giá giúp cạnh tranh về giá thì hệ thống kiểm toán và uy tín là những lớp bổ sung quan trọng để kiểm soát chất lượng và giảm thiểu rủi ro. Độ trưởng thành, độ tin cậy và khả năng chống lại sự thao túng của các cơ chế này ảnh hưởng trực tiếp đến sự tin tưởng của người dùng vào nền tảng và ý muốn áp dụng nền tảng của họ. Nếu người dùng không thể tìm thấy các nhà cung cấp chất lượng cao đáp ứng nhu cầu của mình thông qua các cơ chế này, hiệu quả và sức hấp dẫn của thị trường DePIN sẽ giảm đáng kể.

4. Khả năng kinh tế: Các ưu đãi và kinh tế token

Một trong những cải tiến cốt lõi của DePIN là nỗ lực giải quyết vấn đề khuyến khích trong việc xây dựng và vận hành cơ sở hạ tầng phân tán thông qua Tokenomics. Phần này sẽ khám phá sự phát triển của các cơ chế khuyến khích từ tính toán tình nguyện sang DePIN, những thách thức trong thiết kế các mô hình kinh tế mã thông báo mạng máy tính và cách cân bằng giữa phần thưởng cho người đóng góp và giá trị cho người tiêu dùng.

4.1 Sự phát triển của cơ chế khuyến khích: từ điểm BOINC đến mã thông báo DePIN

Các dự án máy tính tình nguyện như BOINC chủ yếu dựa vào các ưu đãi phi tài chính. BOINC đã thiết lập một hệ thống "tín dụng" để định lượng sự đóng góp của người tham gia dựa trên khối lượng tính toán họ đã hoàn thành (thường dựa trên FLOPS hoặc thời gian CPU để làm chuẩn mực). Mục đích chính của những điểm này là để tạo danh tiếng, thỏa mãn tinh thần cạnh tranh của người tham gia (ví dụ, thông qua bảng xếp hạng của đội) và được cộng đồng công nhận. Bản thân điểm thường không có giá trị tiền tệ trực tiếp và không thể giao dịch được. Hệ thống điểm của BOINC được thiết kế công bằng, khó làm giả và hỗ trợ theo dõi điểm giữa các dự án (thông qua các trang web của bên thứ ba).

Dự án DePIN sử dụng các token tiền điện tử (như GLM của Golem, AKT của Akash, RNDR/RENDER của Render, HNT của Helium, FIL của Filecoin, v.v.) làm cơ chế khuyến khích cốt lõi. Các mã thông báo này thường có nhiều chức năng:

• Phương tiện trao đổi : Là phương tiện thanh toán để mua dịch vụ (như điện toán, lưu trữ và băng thông) trong nền tảng.
• Khuyến khích : Khen thưởng những người tham gia đóng góp nguồn lực (như sức mạnh tính toán, không gian lưu trữ, phạm vi phủ sóng mạng) là một công cụ quan trọng để tự cung tự cấp.
• Quản trị : Người nắm giữ mã thông báo thường có thể tham gia vào quá trình ra quyết định của mạng, chẳng hạn như bỏ phiếu nâng cấp giao thức, điều chỉnh tham số, sử dụng quỹ, v.v.
• Staking : được sử dụng để đảm bảo an ninh mạng (ví dụ: các nút xác minh của Akash cần phải stake AKT) hoặc có thể là điều kiện để cung cấp hoặc truy cập dịch vụ.

Đây là sự thay đổi cơ bản từ hệ thống điểm dựa trên uy tín, phi tài chính của BOINC sang hệ thống khuyến khích trực tiếp dựa trên mã thông báo, tài chính của DePIN. DePIN hướng tới mục tiêu thu hút nhiều nhà cung cấp tài nguyên có động lực thương mại hơn bằng cách cung cấp phần thưởng tài chính trực tiếp. Tuy nhiên, điều này cũng dẫn đến một loạt các vấn đề phức tạp mới như tính biến động của thị trường tiền điện tử, định giá token và tính bền vững của các mô hình kinh tế. Giá trị của phần thưởng token không còn là điểm ổn định nữa mà gắn liền với giá thị trường, khiến hiệu ứng khuyến khích không ổn định và đặt ra thách thức cho việc thiết kế chu kỳ kinh tế bền vững.

4.2 Thiết kế mô hình kinh tế token bền vững cho mạng máy tính

Mô hình kinh tế token DePIN lý tưởng nhằm mục đích tạo ra một chu kỳ tích cực, cụ thể là "hiệu ứng bánh đà". Logic là: các ưu đãi về mã thông báo thu hút nguồn cung cấp tài nguyên → mạng lưới tài nguyên được hình thành cung cấp dịch vụ → các dịch vụ có giá trị thu hút người dùng trả phí (cầu) → thanh toán của người dùng (hoặc tiêu thụ mã thông báo) làm tăng giá trị hoặc tiện ích của mã thông báo → giá trị mã thông báo tăng lên hoặc tiện ích được nâng cao hơn nữa khuyến khích các nhà cung cấp tham gia hoặc ở lại → nguồn cung tăng lên nâng cao khả năng của mạng lưới và thu hút nhiều cầu hơn .

Thách thức cốt lõi

• Cân bằng các động cơ cung và cầu : Làm thế nào để tìm được sự cân bằng giữa việc thưởng cho phía cung (thường thông qua việc phát hành/giải phóng token, tức là lạm phát) và thúc đẩy phía cầu (thông qua việc hủy/khóa/sử dụng token, tức là giảm phát hoặc tiện ích) là khó khăn cốt lõi của thiết kế. Nhiều dự án phải đối mặt với vấn đề lạm phát cao và nhu cầu tiêu thụ token không đủ, khiến việc duy trì giá trị của token trở nên khó khăn.
• Phần thưởng nên gắn liền với việc tạo ra giá trị : Cơ chế khuyến khích nên gắn liền với những đóng góp thực sự, có giá trị cho mạng lưới (chẳng hạn như hoàn thành thành công các tác vụ tính toán và cung cấp các dịch vụ đáng tin cậy) càng nhiều càng tốt, thay vì chỉ đơn thuần là sự tham gia hoặc thời gian trực tuyến.
• Tính bền vững lâu dài : Khi việc phát hành token sớm giảm hoặc điều kiện thị trường thay đổi, mô hình cần có khả năng tiếp tục tạo động lực cho người tham gia để tránh tình trạng mạng lưới bị thu hẹp do thiếu động lực.
• Quản lý biến động giá : Biến động mạnh về giá token sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến kỳ vọng thu nhập của nhà cung cấp và chi phí sử dụng của người có nhu cầu, đặt ra thách thức lớn đối với tính ổn định của mô hình kinh tế. Akash Network giới thiệu tùy chọn thanh toán USDC một phần nhằm giải quyết vấn đề này.

Mô hình trường hợp

• Golem (GLM) : Chủ yếu được định vị là một mã thông báo thanh toán được sử dụng để thanh toán phí dịch vụ điện toán. Giá trị của nó liên quan trực tiếp đến mức độ sử dụng mạng. Dự án đã di chuyển từ GNT sang token GLM chuẩn ERC-20.
• Render Network (RNDR/RENDER) : Áp dụng mô hình "Cân bằng đốt cháy và đúc" (BME). Người yêu cầu (người gửi tác vụ kết xuất) đốt token RENDER để thanh toán cho các dịch vụ, trong khi nhà cung cấp (người vận hành nút GPU) được thưởng bằng cách đúc token RENDER mới. Về mặt lý thuyết, nếu nhu cầu (đốt) đủ lớn để vượt quá số lượng phần thưởng được đúc, RENDER có thể trở thành một token giảm phát. Dự án đã di chuyển token từ Ethereum sang Solana.
• Akash Network (AKT) : Mã thông báo AKT chủ yếu được sử dụng cho bảo mật mạng (đặt cược xác thực), bỏ phiếu quản trị và là loại tiền thanh toán mặc định trong mạng (mặc dù hiện tại USDC cũng được hỗ trợ). Mạng lưới thu một phần phí (Lấy phí) từ mỗi hợp đồng thuê thành công để thưởng cho những người đặt cược AKT. Bản nâng cấp AKT 2.0 nhằm mục đích tối ưu hóa hơn nữa nền kinh tế mã thông báo của nó.