DePIN x AI - ภาพรวมของสี่เครือข่ายคำนวณที่กระจาย

Akash, Render Network, และ io.net เป็นเครือข่ายคำนวณดิจิทัลที่ใหญ่ที่สุด 3 ราย ในตลาด แม้ว่าพวกเขาจะให้บริการคำนวณแบบดิจิทัลที่กระจายกันทั้งหมด แต่แต่ละเครือข่ายก็มีการเน้นธุรกิจที่แตกต่างกัน บทความนี้เปรียบเทียบเครือข่ายคำนวณแบบดิจิทัลที่แตกต่างกันต่างๆ ผ่านความจุของเครือข่าย การใช้งาน และวัตถุประสงค์ทรัพยากรที่แตกต่างกัน

เครือข่ายคอมพิวเตอริงที่ไม่มีการจัดกลุ่มเป็นรากฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แบบที่ไม่มีการจัดกลุ่ม พวกเขามุ่งเน้นที่จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจความคล้ายคลึงและความแตกต่างระหว่างโครงการเหล่านี้

  1. Akash, Render Network และ io.net เป็นสามจากเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดบนตลาด ถึงแม้ทั้งสองจะให้บริการคอมพิวเตอร์แบบกระจาย แต่ทุกเครือข่ายมีการเน้นธุรกิจที่แตกต่างกัน
  2. Bittensor เป็นโครงการปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายที่ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์แบ่งปันสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง มันมีเป้าหมายที่จะแข่งขันโดยตรงกับบริการปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายเช่น OpenAI
  3. ในด้านการจัดหาสินค้า Akash มีเครือข่ายฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายรวมถึง CPUs, GPUs และ storage ในขณะที่ Render มีจำนวน GPUs มาก io.net ได้รับ GPUs จำนวนมากจากเครือข่ายและแพลตฟอร์มอื่นๆ
  4. เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีศูนย์กลางเป็นตลาดสองด้านที่มีการใช้โทเค็นของโครงการแต่ละโครงการเป็นสื่อสารสำคัญในระบบของตน Render Network และ Bittensor ใช้กลไกการเผาโทเค็นเพื่อเสริมค่าสะสม

ประเภทต่าง ๆ ของเครือข่ายการคำนวณแบบกระจาย

Akashแตกต่างจากเครือข่าย Render อย่างไร

Akash และ Render Network เป็นเครือข่ายการคำนวณแบบกระจายที่ให้แพลตฟอร์มที่ผู้ใช้สามารถซื้อขายทรัพยากรการคำนวณสำหรับงานต่างๆ

Akash ดำเนินการเป็นตลาดเปิดที่อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงทรัพยากร CPU, GPU, และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล มันให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่สามารถใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่าง ๆ เช่น การโฮสต์เซิร์ฟเวอร์เกมหรือการเรียกใช้โหนดบล็อกเชน ในตลาด Akash, ผู้เช่าการจัดการระบบการประยุกต์ตั้งราคาและเงื่อนไขสำหรับการจัดการระบบที่จำเป็นในขณะที่ผู้ให้บริการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประมูลเพื่อการจัดการระบบเหล่านั้น ๆ กับผู้ประมูลที่ต่ำที่สุด (ผู้ให้บริการ) ที่ชนะการจัดการระบบ รูปแบบประมูลแบบย้อนกลับนี้ทำให้ผู้ใช้มีพลังในการตั้งราคาและเงื่อนไข

ในทวีความต่างกัน Render ใช้อัลกอริทึมราคาแบบไดนามิกเพื่อปรับราคาการจัดการประเภทงานตามเงื่อนไขของตลาด Render Network มุ่งเน้นบริการการเรนเดอร์ 3 มิติที่ใช้หน่วยประมวลผล GPU และดำเนินการเป็นเครือข่าย GPU แบบกระจาย ในโมเดลนี้ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์จะให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเครือข่าย Render ใช้อัลกอริทึมการกำหนดราคาหลายระดับเพื่อกำหนดราคาและจับคู่ผู้ใช้กับผู้ซื้อบริการ Render ไม่ดำเนินการเป็นตลาดเปิดที่ผู้ใช้สามารถกำหนดราคาหรือเงื่อนไขได้เอง

Io.net - โฟกัสที่ปัจจุบันเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และเรียนรู้ของเครื่อง

io.net เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีการ centralize ใหม่ที่มาจากพลังงานคอมพิวเตอร์ GPU จากศูนย์ข้อมูลที่กระจายทั่วทั้งโลก, ผู้ขุดเหมืองเหรียญดิจิทัล, และผู้ให้บริการการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ centralize เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องและการคอมพิวเตอร์ที่ใช้ประโยชน์จากเครือข่ายที่ไม่ centralize ที่มีอยู่อย่าง Render เพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานอย่างเต็มที่บน Render สำหรับงาน AI และ machine learning

มีปัจจัยหลัก 2 ประการที่แยกความแตกต่างสำหรับ io.net: 1) ให้ความสำคัญกับงาน AI และ machine learning; 2) เน้นที่ GPU clusters GPU cluster หมายถึง GPUs หลายตัวทำงานร่วมกันเป็นระบบเดียวกันเพื่อจัดการกับงานที่ต้องการความแข็งแรงทางคอมพิวเตอร์ เช่นการฝึก AI และการจำลองทางวิทยาศาสตร์

Bittensor - โครงการบล็อกเชนที่เน้นที่การประยุกต์ใช้ AI

ไม่เหมือนกับเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจาย Bittensor เป็นโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่มีจุดมุ่งหมายที่จะสร้างตลาดการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการกระจายแบบกระจาย นี้ทำให้สามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีการกระจายได้และแข่งขันโดยตรงกับโครงการ AI แบบกระจายอื่น ๆ เช่น ChatGPT ของ OpenAI เครือข่ายประกอบด้วยโหนด (ขุด) ที่ให้ทรัพยากรทางคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึกฝนและการรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์

Bittensor ใช้โครงสร้างเครือข่ายย่อยซึ่งคล้ายกับโซ่สําหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ ปัจจุบันมีเครือข่ายย่อย 32 เครือข่ายซึ่งแต่ละเครือข่ายมุ่งเน้นไปที่งานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะรวมถึงเครือข่าย AI ข้อความแจ้งแบบกระจายอํานาจ (Text Prompt AI หมายถึงแอปพลิเคชัน AI ที่คล้ายกับ ChatGPT) ซึ่งสามารถแปลงข้อความแจ้งเป็น AI ที่สร้างรูปภาพที่แปลเป็นรูปภาพและเครื่องมือค้นหาที่ใช้ AI

นักขุดเหมืองเป็นส่วนสำคัญในระบบนิเทศของ Bittensor โดยการให้ทรัพยากรคำนวณและโฮสต์รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดำเนินการคำนวณงาน AI นอกเส้นทางและสร้างผลลัพธ์ ใครก็สามารถเข้าร่วมเครือข่ายและเป็นนักขุดเหมืองด้วยข้อกำหนดขั้นต่ำของฮาร์ดแวร์ นักขุดเหมืองแข่งขันกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับคำถามของผู้ใช้

ความจุของเครือข่ายและการใช้งาน

Akash เริ่มโฟกัสที่หน่วยประมวลผลหลัก (CPUs) และมีทรัพยากร CPU มากมายภายในเครือข่าย กับความเจริญขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ ความต้องการของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) เพิ่มขึ้นอย่างมาก และ Akash เริ่มเพิ่มทรัพยากร GPU เข้าไปในเครือข่ายของมันในไตรมาสที่สามของปีที่แล้ว อย่างไรก็ตาม Akash มีจำนวน GPU ประสิทธิภาพสูงที่เป็นจำนวนเล็กเมื่อเปรียบเทียบกับโครงการอื่นที่โฟกัสที่ทรัพยากร GPU Render Network โฟกัสที่ให้บริการโซลูชันการเรนเดอร์ที่ใช้ GPU แบบกระจายที่สามารถสะสมจำนวนมากของ GPUs ในเครือข่ายของมัน

โครงการ Render Network และ Akash เป็นโครงการที่เจริญเติบโตมากขึ้น โดยมีการใช้งานของเครือข่ายเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ทุกๆ ปี โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Akash ได้เห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยยะในการเช่าที่ใช้งานอย่างเช่นประจำไตรมาสหลังจากขยายขอบเขตเพื่อรวม GPUs เข้าไป

io.net เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีศูนย์ที่เปิดตัวเทสเน็ตสาธารณะของมันในเดือนพฤศจิกายน 2023 ถึงแม้จะมีประวัติที่สั้นกว่า io.net มีจำนวน GPU ที่สำคัญโดยรวมจากแหล่งทรัพยากร Render, Filecoin และเครือข่ายของมัน io.net ประกาศรับ Apple Silicon chip clusters โดยเร็วที่สุดทำให้ผู้ใช้ Apple สามารถจัดสรรพลังการคำนวณที่ไม่ได้ใช้งานไปให้กับเครือข่าย ทำให้จำนวนฮาร์ดแวร์เพิ่มขึ้นอีก อีกทั้ง io.net ยังไม่ได้เปิดตัวโปรโตคอลโทเคนของมัน และผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์หลายรายอาจหวังว่าจะเข้าร่วมเครือข่ายเพื่อรับโอกาสที่จะได้รับโทเคนจากการแจกแจงโทเคน

Bittensor เป็นเครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่centralized ที่ทำให้เหมืองกระทำทรัพยากรคำนวณให้กับเครือข่าย นักเหมืองสามารถลงทุนในการติดตั้งฮาร์ดแวร์เองหรือใช้ทรัพยากรคำนวณที่ cloud services ให้ ด้านจำนวนฮาร์ดแวร์ Bittensor ไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงกับเครือข่ายคำนวณที่ไม่centralized ด้วยเหมืองเหมืองเพราะปัจจุบันมีนักเหมืองมากกว่า 7,000 คน

เศรษฐกิจโทเค็น

แพลตฟอร์มการคำนวณแบบกระจายทำหน้าที่เป็นตลาดสองด้าน โดยผู้ใช้จ่ายค่าธรรมเนียมให้กับผู้ให้บริการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ บริษัท Akash, Render Network และ Bittensor ได้เผยแพร่โทเคนของตนเป็นสื่อสำหรับแลกเปลี่ยนค่าในระบบของตน Render และ Bittensor นำเข้ากลไกการเผาไหม้โทเคนเพื่อเสริมสร้างมูลค่าโทเคน

Akash

Akash เป็นบล็อกเชน PoS อิสระและ $AKT เป็นโทเค็นเชื้อเพื่อการสเตกที่ใช้ในการรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายและชำระค่าธรรมเนียมของเครือข่าย โทเค็นยังทำหน้าที่เป็นสื่อสารในระบบนั้นๆ โดย $AKT เป็นหน่วยหลักในการกำหนดราคาเมื่อผู้ใช้ซื้อขายหรือเช่าบน Akash ในฐานะของระบบ PoS Akash จำเป็นต้องสร้างรางวัลบล็อกสำหรับโหนดผู้ตรวจสอบโดยการออก $AKT และอัตราเงินเชื่อเป็นปัจจุบันเป็นประมาณ 14%

Akash ปัจจุบันเรียกค่าธรรมเนียม 4% สำหรับการชำระเงินด้วย AKT หรือ 20% หากชำระด้วย USDC ซึ่งจะไหลเข้าสู่สระน้ำชุมชน ใช้เงินจากสระน้ำชุมชนได้กำหนดไว้แล้ว แต่การใช้งานที่แน่นอนยังไม่ได้กำหนดไว้ แต่การใช้งานที่เป็นไปได้สามารถรวมถึงการทำทุนสาธารณะ สิ่งสร้างสรรค์หรือเพียงแค่การเผาเหล็กโทเคน

เครือข่ายเรนเดอร์

Render Network ย้ายจาก Ethereum มาที่ Solana และโปรโตคอลโทเค็น RNDR ถูกใช้สำหรับการแลกเปลี่ยนมูลค่าภายในระบบ Render โดยผู้สร้างและผู้ใช้ใช้โทเคนเพื่อชำระเงินสำหรับงานเรนเดอร์

เพื่อสมดุลความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ระหว่างการของทรัพยากรคำนวณ Render ใช้กลไกการสมดุลการเผยแพร่และความต้องการ (BME) โดยเมื่อความต้องการ (เช่นงานการเรนเดอร์) เกินกว่าทรัพยากรคำนวณที่มี โทเคน RNDR จะถูกเผาไหม้ สร้างผลกระทบที่เสื่ยงโดยเพิ่ม ในทางกลับกัน หากทรัพยากรคำนวณมีมากกว่าความต้องการ โทเคน RNDR จะถูกสร้างเพิ่มขึ้น ทำให้เกิดการเงินเพิ่ม โทเคน RNDR ถูกสร้างเพิ่มเนื่องจากขาดความต้องการในการคำนวณปัจจุบัน

Bittensor

เหรียญเงินดิจิตอลของ Bittensor คือ $TAO ที่ใช้ในการเข้าถึงบริการของเครือข่ายและทำหน้าที่เป็นสื่อสำคัญสำหรับกลไกรางวัลหลัก ปริมาณสูงสุดของ $TAO คือ 21 ล้าน และมีการสร้างเหรียญ 7,200 เหรียญต่อวันเป็นรางวัลให้กับนักขุดและโหนดตรวจสอบ Bittensor นำเข้ากลไกลดครึ่งปริมาณเหรียญ ซึ่งหมายความว่าเมื่อมีการกระจายครึ่งของปริมาณสูงสุด อัตราการจำหน่ายจะถูกลดลง หลังจากการลดครึ่งครั้งแรก การลดครึ่งต่อไปจะเกิดขึ้นหลังจากครึ่งของปริมาณเหรียญที่เหลืออยู่จะถูกกระจาย จนกระทั่งปริมาณสูงสุด 21 ล้านถึง

แม้ว่าอัตราการออก 7,200 TAO ต่อวันจะคงที่ในช่วงเวลาปัจจุบัน แต่เวลาของการลดลงครึ่งหนึ่งครั้งต่อไปไม่ได้ถูกกําหนดไว้ล่วงหน้าเนื่องจากกลไกการรีไซเคิลโทเค็น กลไกการรีไซเคิลนี้เผาไหม้ TAO โทเค็นที่ออกให้ทําให้จุดที่มีการกระจายครึ่งหนึ่งของอุปทานทั้งหมดล่าช้าออกไปอย่างมีประสิทธิภาพ นักขุดและโหนดตรวจสอบจําเป็นต้องรีไซเคิล (เช่น เบิร์น) TAO โทเค็นเพื่อลงทะเบียนในเครือข่าย โทเค็นที่ถูกเผาเหล่านี้จะถูกหักออกจากอุปทานหมุนเวียนและสามารถขุดได้อีกครั้ง เครือข่ายจะยกเลิกการลงทะเบียนนักขุดและโหนดผู้ตรวจสอบความถูกต้องเป็นประจําซึ่งไม่สามารถให้งาน AI ที่แข่งขันได้อย่างเพียงพอ และนักขุดต้องจ่าย/เบิร์น TAO อีกครั้งเมื่อพวกเขาเข้าสู่เครือข่ายอีกครั้ง กลไกการเผาไหม้แบบไดนามิกนี้สร้างความต้องการ TAO อย่างต่อเนื่อง

วันที่ลดครึ่งครั้งแรกได้วางแผนไว้เริ่มต้นเดือนมกราคม 2025 แต่วันที่ลดครึ่งปัจจุบันถูกเลื่อนออกไปถึงตุลาคม 2025 มันแสดงให้เห็นว่ามีจำนวนมากของโทเคน TAO ที่ได้รับการเผาไหม้

คำแถลง:

  1. บทความนี้เริ่มต้นด้วยชื่อ 'DePIN x AI - ภาพรวมของระบบเครือข่ายการคำนวณแบบกระจายที่สำคัญสี่ระบบ' ถูกทำซ้ำมาจาก [ tokeninsigh]. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [0xEdwardyw]. If you have any objection to the reprint, please contact the Gate Learn team, the team will handle it as soon as possible.

  2. ข้อปฏิเสธ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เพียงแสดงเฉพาะมุมมองส่วนตัวของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ใช่เป็นคำแนะนำในการลงทุนใด ๆ

  3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นทำโดยGate Learnทีม ยกเว้นที่กล่าวถึงแล้ว ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่ถูกแปล

DePIN x AI - ภาพรวมของสี่เครือข่ายคำนวณที่กระจาย

กลาง4/24/2024, 2:24:41 PM
Akash, Render Network, และ io.net เป็นเครือข่ายคำนวณดิจิทัลที่ใหญ่ที่สุด 3 ราย ในตลาด แม้ว่าพวกเขาจะให้บริการคำนวณแบบดิจิทัลที่กระจายกันทั้งหมด แต่แต่ละเครือข่ายก็มีการเน้นธุรกิจที่แตกต่างกัน บทความนี้เปรียบเทียบเครือข่ายคำนวณแบบดิจิทัลที่แตกต่างกันต่างๆ ผ่านความจุของเครือข่าย การใช้งาน และวัตถุประสงค์ทรัพยากรที่แตกต่างกัน

เครือข่ายคอมพิวเตอริงที่ไม่มีการจัดกลุ่มเป็นรากฐานของปัญญาประดิษฐ์ (AI) แบบที่ไม่มีการจัดกลุ่ม พวกเขามุ่งเน้นที่จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจความคล้ายคลึงและความแตกต่างระหว่างโครงการเหล่านี้

  1. Akash, Render Network และ io.net เป็นสามจากเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดบนตลาด ถึงแม้ทั้งสองจะให้บริการคอมพิวเตอร์แบบกระจาย แต่ทุกเครือข่ายมีการเน้นธุรกิจที่แตกต่างกัน
  2. Bittensor เป็นโครงการปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายที่ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์แบ่งปันสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง มันมีเป้าหมายที่จะแข่งขันโดยตรงกับบริการปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายเช่น OpenAI
  3. ในด้านการจัดหาสินค้า Akash มีเครือข่ายฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายรวมถึง CPUs, GPUs และ storage ในขณะที่ Render มีจำนวน GPUs มาก io.net ได้รับ GPUs จำนวนมากจากเครือข่ายและแพลตฟอร์มอื่นๆ
  4. เครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีศูนย์กลางเป็นตลาดสองด้านที่มีการใช้โทเค็นของโครงการแต่ละโครงการเป็นสื่อสารสำคัญในระบบของตน Render Network และ Bittensor ใช้กลไกการเผาโทเค็นเพื่อเสริมค่าสะสม

ประเภทต่าง ๆ ของเครือข่ายการคำนวณแบบกระจาย

Akashแตกต่างจากเครือข่าย Render อย่างไร

Akash และ Render Network เป็นเครือข่ายการคำนวณแบบกระจายที่ให้แพลตฟอร์มที่ผู้ใช้สามารถซื้อขายทรัพยากรการคำนวณสำหรับงานต่างๆ

Akash ดำเนินการเป็นตลาดเปิดที่อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงทรัพยากร CPU, GPU, และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล มันให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่สามารถใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่าง ๆ เช่น การโฮสต์เซิร์ฟเวอร์เกมหรือการเรียกใช้โหนดบล็อกเชน ในตลาด Akash, ผู้เช่าการจัดการระบบการประยุกต์ตั้งราคาและเงื่อนไขสำหรับการจัดการระบบที่จำเป็นในขณะที่ผู้ให้บริการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประมูลเพื่อการจัดการระบบเหล่านั้น ๆ กับผู้ประมูลที่ต่ำที่สุด (ผู้ให้บริการ) ที่ชนะการจัดการระบบ รูปแบบประมูลแบบย้อนกลับนี้ทำให้ผู้ใช้มีพลังในการตั้งราคาและเงื่อนไข

ในทวีความต่างกัน Render ใช้อัลกอริทึมราคาแบบไดนามิกเพื่อปรับราคาการจัดการประเภทงานตามเงื่อนไขของตลาด Render Network มุ่งเน้นบริการการเรนเดอร์ 3 มิติที่ใช้หน่วยประมวลผล GPU และดำเนินการเป็นเครือข่าย GPU แบบกระจาย ในโมเดลนี้ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์จะให้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และเครือข่าย Render ใช้อัลกอริทึมการกำหนดราคาหลายระดับเพื่อกำหนดราคาและจับคู่ผู้ใช้กับผู้ซื้อบริการ Render ไม่ดำเนินการเป็นตลาดเปิดที่ผู้ใช้สามารถกำหนดราคาหรือเงื่อนไขได้เอง

Io.net - โฟกัสที่ปัจจุบันเป็นเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และเรียนรู้ของเครื่อง

io.net เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีการ centralize ใหม่ที่มาจากพลังงานคอมพิวเตอร์ GPU จากศูนย์ข้อมูลที่กระจายทั่วทั้งโลก, ผู้ขุดเหมืองเหรียญดิจิทัล, และผู้ให้บริการการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่ centralize เพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของเครื่องและการคอมพิวเตอร์ที่ใช้ประโยชน์จากเครือข่ายที่ไม่ centralize ที่มีอยู่อย่าง Render เพื่อใช้ประโยชน์จากทรัพยากรคอมพิวเตอร์ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานอย่างเต็มที่บน Render สำหรับงาน AI และ machine learning

มีปัจจัยหลัก 2 ประการที่แยกความแตกต่างสำหรับ io.net: 1) ให้ความสำคัญกับงาน AI และ machine learning; 2) เน้นที่ GPU clusters GPU cluster หมายถึง GPUs หลายตัวทำงานร่วมกันเป็นระบบเดียวกันเพื่อจัดการกับงานที่ต้องการความแข็งแรงทางคอมพิวเตอร์ เช่นการฝึก AI และการจำลองทางวิทยาศาสตร์

Bittensor - โครงการบล็อกเชนที่เน้นที่การประยุกต์ใช้ AI

ไม่เหมือนกับเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจาย Bittensor เป็นโครงการปัญญาประดิษฐ์ที่มีจุดมุ่งหมายที่จะสร้างตลาดการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการกระจายแบบกระจาย นี้ทำให้สามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีการกระจายได้และแข่งขันโดยตรงกับโครงการ AI แบบกระจายอื่น ๆ เช่น ChatGPT ของ OpenAI เครือข่ายประกอบด้วยโหนด (ขุด) ที่ให้ทรัพยากรทางคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึกฝนและการรันโมเดลปัญญาประดิษฐ์

Bittensor ใช้โครงสร้างเครือข่ายย่อยซึ่งคล้ายกับโซ่สําหรับแอปพลิเคชันเฉพาะ ปัจจุบันมีเครือข่ายย่อย 32 เครือข่ายซึ่งแต่ละเครือข่ายมุ่งเน้นไปที่งานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะรวมถึงเครือข่าย AI ข้อความแจ้งแบบกระจายอํานาจ (Text Prompt AI หมายถึงแอปพลิเคชัน AI ที่คล้ายกับ ChatGPT) ซึ่งสามารถแปลงข้อความแจ้งเป็น AI ที่สร้างรูปภาพที่แปลเป็นรูปภาพและเครื่องมือค้นหาที่ใช้ AI

นักขุดเหมืองเป็นส่วนสำคัญในระบบนิเทศของ Bittensor โดยการให้ทรัพยากรคำนวณและโฮสต์รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อดำเนินการคำนวณงาน AI นอกเส้นทางและสร้างผลลัพธ์ ใครก็สามารถเข้าร่วมเครือข่ายและเป็นนักขุดเหมืองด้วยข้อกำหนดขั้นต่ำของฮาร์ดแวร์ นักขุดเหมืองแข่งขันกันเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับคำถามของผู้ใช้

ความจุของเครือข่ายและการใช้งาน

Akash เริ่มโฟกัสที่หน่วยประมวลผลหลัก (CPUs) และมีทรัพยากร CPU มากมายภายในเครือข่าย กับความเจริญขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ ความต้องการของหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPUs) เพิ่มขึ้นอย่างมาก และ Akash เริ่มเพิ่มทรัพยากร GPU เข้าไปในเครือข่ายของมันในไตรมาสที่สามของปีที่แล้ว อย่างไรก็ตาม Akash มีจำนวน GPU ประสิทธิภาพสูงที่เป็นจำนวนเล็กเมื่อเปรียบเทียบกับโครงการอื่นที่โฟกัสที่ทรัพยากร GPU Render Network โฟกัสที่ให้บริการโซลูชันการเรนเดอร์ที่ใช้ GPU แบบกระจายที่สามารถสะสมจำนวนมากของ GPUs ในเครือข่ายของมัน

โครงการ Render Network และ Akash เป็นโครงการที่เจริญเติบโตมากขึ้น โดยมีการใช้งานของเครือข่ายเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ทุกๆ ปี โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Akash ได้เห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยยะในการเช่าที่ใช้งานอย่างเช่นประจำไตรมาสหลังจากขยายขอบเขตเพื่อรวม GPUs เข้าไป

io.net เป็นเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีศูนย์ที่เปิดตัวเทสเน็ตสาธารณะของมันในเดือนพฤศจิกายน 2023 ถึงแม้จะมีประวัติที่สั้นกว่า io.net มีจำนวน GPU ที่สำคัญโดยรวมจากแหล่งทรัพยากร Render, Filecoin และเครือข่ายของมัน io.net ประกาศรับ Apple Silicon chip clusters โดยเร็วที่สุดทำให้ผู้ใช้ Apple สามารถจัดสรรพลังการคำนวณที่ไม่ได้ใช้งานไปให้กับเครือข่าย ทำให้จำนวนฮาร์ดแวร์เพิ่มขึ้นอีก อีกทั้ง io.net ยังไม่ได้เปิดตัวโปรโตคอลโทเคนของมัน และผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์หลายรายอาจหวังว่าจะเข้าร่วมเครือข่ายเพื่อรับโอกาสที่จะได้รับโทเคนจากการแจกแจงโทเคน

Bittensor เป็นเครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่centralized ที่ทำให้เหมืองกระทำทรัพยากรคำนวณให้กับเครือข่าย นักเหมืองสามารถลงทุนในการติดตั้งฮาร์ดแวร์เองหรือใช้ทรัพยากรคำนวณที่ cloud services ให้ ด้านจำนวนฮาร์ดแวร์ Bittensor ไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงกับเครือข่ายคำนวณที่ไม่centralized ด้วยเหมืองเหมืองเพราะปัจจุบันมีนักเหมืองมากกว่า 7,000 คน

เศรษฐกิจโทเค็น

แพลตฟอร์มการคำนวณแบบกระจายทำหน้าที่เป็นตลาดสองด้าน โดยผู้ใช้จ่ายค่าธรรมเนียมให้กับผู้ให้บริการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ บริษัท Akash, Render Network และ Bittensor ได้เผยแพร่โทเคนของตนเป็นสื่อสำหรับแลกเปลี่ยนค่าในระบบของตน Render และ Bittensor นำเข้ากลไกการเผาไหม้โทเคนเพื่อเสริมสร้างมูลค่าโทเคน

Akash

Akash เป็นบล็อกเชน PoS อิสระและ $AKT เป็นโทเค็นเชื้อเพื่อการสเตกที่ใช้ในการรักษาความปลอดภัยของเครือข่ายและชำระค่าธรรมเนียมของเครือข่าย โทเค็นยังทำหน้าที่เป็นสื่อสารในระบบนั้นๆ โดย $AKT เป็นหน่วยหลักในการกำหนดราคาเมื่อผู้ใช้ซื้อขายหรือเช่าบน Akash ในฐานะของระบบ PoS Akash จำเป็นต้องสร้างรางวัลบล็อกสำหรับโหนดผู้ตรวจสอบโดยการออก $AKT และอัตราเงินเชื่อเป็นปัจจุบันเป็นประมาณ 14%

Akash ปัจจุบันเรียกค่าธรรมเนียม 4% สำหรับการชำระเงินด้วย AKT หรือ 20% หากชำระด้วย USDC ซึ่งจะไหลเข้าสู่สระน้ำชุมชน ใช้เงินจากสระน้ำชุมชนได้กำหนดไว้แล้ว แต่การใช้งานที่แน่นอนยังไม่ได้กำหนดไว้ แต่การใช้งานที่เป็นไปได้สามารถรวมถึงการทำทุนสาธารณะ สิ่งสร้างสรรค์หรือเพียงแค่การเผาเหล็กโทเคน

เครือข่ายเรนเดอร์

Render Network ย้ายจาก Ethereum มาที่ Solana และโปรโตคอลโทเค็น RNDR ถูกใช้สำหรับการแลกเปลี่ยนมูลค่าภายในระบบ Render โดยผู้สร้างและผู้ใช้ใช้โทเคนเพื่อชำระเงินสำหรับงานเรนเดอร์

เพื่อสมดุลความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ระหว่างการของทรัพยากรคำนวณ Render ใช้กลไกการสมดุลการเผยแพร่และความต้องการ (BME) โดยเมื่อความต้องการ (เช่นงานการเรนเดอร์) เกินกว่าทรัพยากรคำนวณที่มี โทเคน RNDR จะถูกเผาไหม้ สร้างผลกระทบที่เสื่ยงโดยเพิ่ม ในทางกลับกัน หากทรัพยากรคำนวณมีมากกว่าความต้องการ โทเคน RNDR จะถูกสร้างเพิ่มขึ้น ทำให้เกิดการเงินเพิ่ม โทเคน RNDR ถูกสร้างเพิ่มเนื่องจากขาดความต้องการในการคำนวณปัจจุบัน

Bittensor

เหรียญเงินดิจิตอลของ Bittensor คือ $TAO ที่ใช้ในการเข้าถึงบริการของเครือข่ายและทำหน้าที่เป็นสื่อสำคัญสำหรับกลไกรางวัลหลัก ปริมาณสูงสุดของ $TAO คือ 21 ล้าน และมีการสร้างเหรียญ 7,200 เหรียญต่อวันเป็นรางวัลให้กับนักขุดและโหนดตรวจสอบ Bittensor นำเข้ากลไกลดครึ่งปริมาณเหรียญ ซึ่งหมายความว่าเมื่อมีการกระจายครึ่งของปริมาณสูงสุด อัตราการจำหน่ายจะถูกลดลง หลังจากการลดครึ่งครั้งแรก การลดครึ่งต่อไปจะเกิดขึ้นหลังจากครึ่งของปริมาณเหรียญที่เหลืออยู่จะถูกกระจาย จนกระทั่งปริมาณสูงสุด 21 ล้านถึง

แม้ว่าอัตราการออก 7,200 TAO ต่อวันจะคงที่ในช่วงเวลาปัจจุบัน แต่เวลาของการลดลงครึ่งหนึ่งครั้งต่อไปไม่ได้ถูกกําหนดไว้ล่วงหน้าเนื่องจากกลไกการรีไซเคิลโทเค็น กลไกการรีไซเคิลนี้เผาไหม้ TAO โทเค็นที่ออกให้ทําให้จุดที่มีการกระจายครึ่งหนึ่งของอุปทานทั้งหมดล่าช้าออกไปอย่างมีประสิทธิภาพ นักขุดและโหนดตรวจสอบจําเป็นต้องรีไซเคิล (เช่น เบิร์น) TAO โทเค็นเพื่อลงทะเบียนในเครือข่าย โทเค็นที่ถูกเผาเหล่านี้จะถูกหักออกจากอุปทานหมุนเวียนและสามารถขุดได้อีกครั้ง เครือข่ายจะยกเลิกการลงทะเบียนนักขุดและโหนดผู้ตรวจสอบความถูกต้องเป็นประจําซึ่งไม่สามารถให้งาน AI ที่แข่งขันได้อย่างเพียงพอ และนักขุดต้องจ่าย/เบิร์น TAO อีกครั้งเมื่อพวกเขาเข้าสู่เครือข่ายอีกครั้ง กลไกการเผาไหม้แบบไดนามิกนี้สร้างความต้องการ TAO อย่างต่อเนื่อง

วันที่ลดครึ่งครั้งแรกได้วางแผนไว้เริ่มต้นเดือนมกราคม 2025 แต่วันที่ลดครึ่งปัจจุบันถูกเลื่อนออกไปถึงตุลาคม 2025 มันแสดงให้เห็นว่ามีจำนวนมากของโทเคน TAO ที่ได้รับการเผาไหม้

คำแถลง:

  1. บทความนี้เริ่มต้นด้วยชื่อ 'DePIN x AI - ภาพรวมของระบบเครือข่ายการคำนวณแบบกระจายที่สำคัญสี่ระบบ' ถูกทำซ้ำมาจาก [ tokeninsigh]. ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [0xEdwardyw]. If you have any objection to the reprint, please contact the Gate Learn team, the team will handle it as soon as possible.

  2. ข้อปฏิเสธ: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เพียงแสดงเฉพาะมุมมองส่วนตัวของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ใช่เป็นคำแนะนำในการลงทุนใด ๆ

  3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นทำโดยGate Learnทีม ยกเว้นที่กล่าวถึงแล้ว ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่ถูกแปล

Розпочати зараз
Зареєструйтеся та отримайте ваучер на
$100
!
It seems that you are attempting to access our services from a Restricted Location where Gate.io is unable to provide services. We apologize for any inconvenience this may cause. Currently, the Restricted Locations include but not limited to: the United States of America, Canada, Cambodia, Cuba, Iran, North Korea and so on. For more information regarding the Restricted Locations, please refer to the User Agreement. Should you have any other questions, please contact our Customer Support Team.