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Theta Network 發布了針對混合邊緣雲計算架構的新專利
Theta Labs,Theta Network的開發部門,於2025年10月獲得美國專利12,436,819,專利內容涉及一種混合邊緣雲計算架構,旨在支撐去中心化計算平台。該專利涵蓋了一種將本地邊緣設備與集中式雲資源相結合的系統,用於處理人工智能工作負載,解決了傳統雲設置中的延遲等問題。
由美國專利商標局頒發的這一批準標志着Theta在構建可擴展的去中心化網路方面又邁出了重要一步,此前該公司已從視頻流媒體區塊鏈起源轉向更廣泛的以人工智能爲中心的基礎設施。該架構旨在動態分配任務,將實時操作分配給邊緣節點,而將密集計算分配給雲,這可能有助於企業管理人工智能任務,如大型語言模型的訓練和推理。
Theta 網路及其演變
Theta Network於2017年開始運營,作爲一個以視頻流媒體爲中心的區塊鏈協議,實現點對點內容交付,以降低平台的帶寬成本。該網路採用了權益證明共識機制,並引入了代幣以激勵用戶共享未使用的計算資源。
到2023年,Theta通過發布EdgeCloud白皮書擴大了其範圍,該白皮書詳細介紹了去中心化AI雲平台的計劃。這份文件概述了一種混合設計,利用分布式邊緣節點和雲服務器來應對日益增長的機器學習和數據處理需求。
這一轉變反映了加密空間的變革,2025年對AI計算資源的需求激增,原因在於生成模型和實時應用的進步。Theta的做法將其定位於去中心化物理基礎設施網路領域(DePIN),在這一領域,協議協調全球硬件,以完成傳統上由像亞馬遜雲服務或谷歌雲這樣的中心化提供商管理的任務。在這種背景下,Theta旨在通過專利自動工作負載路由的方法,創建可驗證且有利可圖的系統,從而使網路能夠授權技術給其他實體。
公司公告,包括Theta Network在X上的一篇帖子,強調了該專利在驗證多年來開發的技術方法中的作用。該帖子連結到一篇詳細的Medium文章,解釋了該專利專注於集成邊緣和雲元素以提高效率。這種從流媒體到AI基礎設施的演變涉及在對等網路和數字版權管理等領域構建現有專利。
什麼是 美國專利 12,436,819
該專利 "用於去中心化計算平台的混合邊緣雲計算架構" 於2025年10月授予Theta Labs。它描述了一種將邊緣設備(例如,靠近數據源的物聯網傳感器或本地服務器)與雲基礎設施相結合,以形成一個連貫的計算環境的系統。美國專利和商標局的文件規定了去中心化編排的方法,這些方法根據特定標準,如處理需求和網路條件,分配任務。
該專利可以通過USPTO網站訪問或作爲可下載的PDF。該批準建立在之前的申請基礎上,Theta的專利完整列表可以通過Google Patents在發明人Jieyi Long的名下進行搜索。
該系統針對傳統雲計算中的限制,包括數據傳輸的高延遲和帶寬的高成本。邊緣設備處理本地計算以最小化延遲,而雲則管理更大操作的可擴展性。該專利保護節點之間的通信協議,確保協調而無集中瓶頸。
混合架構中的關鍵創新
該專利系統的核心是一個去中心化的編排層,它動態分配工作負載。該層實時評估任務,將延遲敏感的操作指向邊緣節點以實現即時響應,並將計算密集型任務(如數據聚合)路由到雲端。分布式網路協議促進了這種交互,允許平台之間的無縫數據流動。
該架構包括三個主要組成部分:
該設置支撐一系列用戶,從需要基本處理的小企業到要求強大可擴展的大型機構。該系統特別適合人工智能應用,包括大型語言模型的訓練和推理,在此過程中平衡本地和遠程資源以優化性能。
與 Theta EdgeCloud 平台集成
Theta EdgeCloud作爲這一專利架構的實際實施方案,旨在爲AI任務提供混合計算。該平台利用全球數千個邊緣節點,結合雲服務器,爲模型開發和部署提供對圖形處理單元的訪問。
EdgeCloud結合動態供需機制,根據用戶需求分配資源。在操作中,該平台實現了視頻轉碼、AI推理和其他計算密集型流程的高性價比處理。
通過自動化工作負載分配,它減少了用戶手動管理基礎設施的需求,使開發者和企業更易於使用。該專利對這些路由方法的保護確保了Theta可以保持對技術的控制,可能將其轉變爲其他尋求邊緣人工智能集成的雲服務提供商的許可機會。
這對去中心化計算和人工智能意味着什麼?
專利中概述的混合模型通過去中心化資源,解決了2025年對AI計算需求激增的問題,可能降低用戶的成本並提高效率。在醫療保健和自動駕駛車輛等實時數據處理至關重要的行業中,邊緣雲集成可以通過利用雲計算的強大能力進行復雜分析,從而增強響應能力。Theta的系統還支持區塊鏈元素,確保在去中心化環境中安全的任務分配。
論壇中的討論強調了該專利在增強Theta在混合計算市場地位方面的潛力。總體而言,該架構有助於通過去中心化網路使高性能計算更易於獲取的更廣泛努力。
與此同時,該專利關注自動路由和協調協議,可能會影響邊緣人工智能的未來標準,在這種情況下,平衡本地和遠程資源成爲標準實踐。隨着人工智能工作負載的增長,這種系統可能有助於緩解集中數據中心的瓶頸。
結論
美國專利12,436,819詳細描述了一種混合邊緣雲架構,該架構將邊緣節點用於本地處理,與雲後端集成以實現可擴展性,由一個去中心化的編排層進行管理,該層根據延遲和資源需求分配任務。
該系統體現在 Theta EdgeCloud 中,處理 AI 工作負載,如大型語言模型訓練和推理,支持從小型企業到大型機構的用戶。它建立在 Theta 在去中心化技術方面的投資組合上,包括點對點方法和數字版權管理,定位網路在 DePIN 領域。
該開發突出了混合模型在解決計算中的延遲和成本問題的實際應用,提供了一種在人工智能驅動環境中有效資源利用的結構化方法。
來源: