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Theta Network 发布了针对混合边缘云计算架构的新专利
Theta Labs,Theta Network的开发部门,于2025年10月获得美国专利12,436,819,专利内容涉及一种混合边缘云计算架构,旨在支撑去中心化计算平台。该专利涵盖了一种将本地边缘设备与集中式云资源相结合的系统,用于处理人工智能工作负载,解决了传统云设置中的延迟等问题。
由美国专利商标局颁发的这一批准标志着Theta在构建可扩展的去中心化网络方面又迈出了重要一步,此前该公司已从视频流媒体区块链起源转向更广泛的以人工智能为中心的基础设施。该架构旨在动态分配任务,将实时操作分配给边缘节点,而将密集计算分配给云,这可能有助于企业管理人工智能任务,如大型语言模型的训练和推理。
Theta 网络及其演变
Theta Network于2017年开始运营,作为一个以视频流媒体为中心的区块链协议,实现点对点内容交付,以降低平台的带宽成本。该网络采用了权益证明共识机制,并引入了代币以激励用户共享未使用的计算资源。
到2023年,Theta通过发布EdgeCloud白皮书扩大了其范围,该白皮书详细介绍了去中心化AI云平台的计划。这份文件概述了一种混合设计,利用分布式边缘节点和云服务器来应对日益增长的机器学习和数据处理需求。
这一转变反映了加密空间的变革,2025年对AI计算资源的需求激增,原因在于生成模型和实时应用的进步。Theta的做法将其定位于去中心化物理基础设施网络领域(DePIN),在这一领域,协议协调全球硬件,以完成传统上由像亚马逊云服务或谷歌云这样的中心化提供商管理的任务。在这种背景下,Theta旨在通过专利自动工作负载路由的方法,创建可验证且有利可图的系统,从而使网络能够授权技术给其他实体。
公司公告,包括Theta Network在X上的一篇帖子,强调了该专利在验证多年来开发的技术方法中的作用。该帖子链接到一篇详细的Medium文章,解释了该专利专注于集成边缘和云元素以提高效率。这种从流媒体到AI基础设施的演变涉及在对等网络和数字版权管理等领域构建现有专利。
什么是 美国专利 12,436,819
该专利 "用于去中心化计算平台的混合边缘云计算架构" 于2025年10月授予Theta Labs。它描述了一种将边缘设备(例如,靠近数据源的物联网传感器或本地服务器)与云基础设施相结合,以形成一个连贯的计算环境的系统。美国专利和商标局的文件规定了去中心化编排的方法,这些方法根据特定标准,如处理需求和网络条件,分配任务。
该专利可以通过USPTO网站访问或作为可下载的PDF。该批准建立在之前的申请基础上,Theta的专利完整列表可以通过Google Patents在发明人Jieyi Long的名下进行搜索。
该系统针对传统云计算中的限制,包括数据传输的高延迟和带宽的高成本。边缘设备处理本地计算以最小化延迟,而云则管理更大操作的可扩展性。该专利保护节点之间的通信协议,确保协调而无集中瓶颈。
混合架构中的关键创新
该专利系统的核心是一个去中心化的编排层,它动态分配工作负载。该层实时评估任务,将延迟敏感的操作指向边缘节点以实现即时响应,并将计算密集型任务(如数据聚合)路由到云端。分布式网络协议促进了这种交互,允许平台之间的无缝数据流动。
该架构包括三个主要组成部分:
该设置支撑一系列用户,从需要基本处理的小企业到要求强大可扩展的大型机构。该系统特别适合人工智能应用,包括大型语言模型的训练和推理,在此过程中平衡本地和远程资源以优化性能。
与 Theta EdgeCloud 平台集成
Theta EdgeCloud作为这一专利架构的实际实施方案,旨在为AI任务提供混合计算。该平台利用全球数千个边缘节点,结合云服务器,为模型开发和部署提供对图形处理单元的访问。
EdgeCloud结合动态供需机制,根据用户需求分配资源。在操作中,该平台实现了视频转码、AI推理和其他计算密集型流程的高性价比处理。
通过自动化工作负载分配,它减少了用户手动管理基础设施的需求,使开发者和企业更易于使用。该专利对这些路由方法的保护确保了Theta可以保持对技术的控制,可能将其转变为其他寻求边缘人工智能集成的云服务提供商的许可机会。
这对去中心化计算和人工智能意味着什么?
专利中概述的混合模型通过去中心化资源,解决了2025年对AI计算需求激增的问题,可能降低用户的成本并提高效率。在医疗保健和自动驾驶车辆等实时数据处理至关重要的行业中,边缘云集成可以通过利用云计算的强大能力进行复杂分析,从而增强响应能力。Theta的系统还支持区块链元素,确保在去中心化环境中安全的任务分配。
论坛中的讨论强调了该专利在增强Theta在混合计算市场地位方面的潜力。总体而言,该架构有助于通过去中心化网络使高性能计算更易于获取的更广泛努力。
与此同时,该专利关注自动路由和协调协议,可能会影响边缘人工智能的未来标准,在这种情况下,平衡本地和远程资源成为标准实践。随着人工智能工作负载的增长,这种系统可能有助于缓解集中数据中心的瓶颈。
结论
美国专利12,436,819详细描述了一种混合边缘云架构,该架构将边缘节点用于本地处理,与云后端集成以实现可扩展性,由一个去中心化的编排层进行管理,该层根据延迟和资源需求分配任务。
该系统体现在 Theta EdgeCloud 中,处理 AI 工作负载,如大型语言模型训练和推理,支持从小型企业到大型机构的用户。它建立在 Theta 在去中心化技术方面的投资组合上,包括点对点方法和数字版权管理,定位网络在 DePIN 领域。
该开发突出了混合模型在解决计算中的延迟和成本问题的实际应用,提供了一种在人工智能驱动环境中有效资源利用的结构化方法。
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