Крипто може бути рівнем координації для штучного інтелекту

Розвиток генеративного ШІ за останні 12 місяців почав змінювати те, як люди живуть і працюють. Мовні моделі використовуються для розробки правових стратегій у судових справах; моделі розповсюдження зображення використовуються для розширення робочих процесів великих розважальних студій; а прогрес комп’ютерного зору призвів до масового парку безпілотних автомобілів на дорогах.

Добре зрозуміло, що основним вузьким місцем для масштабування цих систем є доступ до обчислювальних ресурсів. Тривалість очікування та погодинні ставки для спотових екземплярів чіпів Nvidia A100 і H100 постійно зростали протягом 2023 року, і потужності виробництва чіпів просто не KEEP за попитом. Постійний дефіцит графічних карт є результатом ідеального шторму обмеження матеріалів, порушення ланцюга поставок, стрімкий попит, геополітична напруженість, і довгі цикли виробництва притаманні виготовленню складних графічних процесорів. Крім того, ключові матеріали, такі як вдосконалений кремній, який використовується в мікросхемах GPU, спеціалізованих підкладках для друкованих плат і мікросхемах пам’яті, також відчувають дефіцит через дисбаланс попиту та пропозиції.

Доходи центрів обробки даних, пов’язані з навантаженнями штучного інтелекту, становили приблизно 100 мільярдів доларів у 2023 році. Центри обробки даних вимагають величезних авансових капіталовкладень у вигляді землі, електроенергії та обладнання корпоративного рівня. Нові центри обробки даних покладаються на зовнішнє фінансування для налаштування та роботи, але ставки високі, а капітал обмежений. Розмір і складність моделей штучного інтелекту зростають, і хоча ціна за одиницю обчислювальної продуктивності кожні тридцять місяців зменшується вдвічі, потреби в обчисленнях для штучного інтелекту подвоюються кожні шість місяців. Попит відповідає вимогам зростати на порядки швидше ніж пропозиція.

Це те, про що мріють інвестори: тектонічний зсув в інноваціях, який миттєво вплине практично на кожен бізнес, керований обмеженими ресурсами та різким зростанням попиту, що спричиняє різке зростання цін на товари. Прибуток NVIDIA з початку року в 231,5% за останні 12 місяців є ідеальним показником для цього, але навіть це не означає наявної можливості. Ми все ще перебуваємо на початку ренесансу ШІ. Кожна компанія зі списку Fortune 500 прямо зараз визначає свою стратегію штучного інтелекту, і попит, який ми бачимо сьогодні, не наближається до попиту, який ми побачимо завтра. ШІ збільшить і витіснить робочу силу, підвищить продуктивність і докорінно змінить принцип роботи бізнесу. Compute — це нова нафта.

Графічні процесори — це валюта штучного інтелекту, і DePIN тут, щоб забезпечити це

Існує відповідь на дедалі більшу проблему дефіциту обчислювальної техніки: знайти невикористаний ресурс.

На допомогу приходить нова форма Крипто під назвою «Мережі децентралізованої фізичної інфраструктури» або скорочено «DePIN». Підраховано, що є 1,5 мільярда вільно доступні споживчі графічні процесори в усьому світі та інше шість мільйонів графічних процесорів центрів обробки даних у центрах обробки даних, розгорнутих по всьому світу за межами гіперскейлерів (AWS, GCP, Azure, Oracle). Споживацькі апаратні карти часто мають порівнянну обчислювальну пропускну здатність з платами корпоративного рівня.

Читайте також: Джефф Вілзер – чи справді Crypto-AI підходить на небесах?

Наприклад, RTX 3090 споживчого класу забезпечує 83 FP32 TFLOPS, тоді як A100 корпоративного класу має лише 19,5 FP32 TFLOPS. Наразі понад 330 мільйонів графічних процесорів споживчого рівня в персональних комп’ютерах (ігрови, дизайнери, відеоредактори ETC) і центри обробки даних, які можна було б вивести в режим онлайн. Проблема полягає в тому, що історично T вдавалося стимулювати або координувати ці розрізнені графічні процесори в придатні для використання кластери.

Нещодавно спеціалізовані, орієнтовані на ШІ DePIN, як-от Рендерити мережу і IO.net, вирішили цю проблему. По-перше, вони заохочують операторів латентних графічних процесорів додавати свої ресурси до спільної мережі в обмін на винагороду. По-друге, вони створюють децентралізований мережевий рівень, який представляє різні графічні процесори як кластери, які можуть використовувати розробники ШІ. Ці децентралізовані ринки обчислень тепер пропонують сотні тисяч обчислень ресурси різних типів, створюючи новий шлях для розподілу робочих навантажень ШІ між раніше недоступною когортою кваліфікованого обладнання.

Окрім створення чистої пропозиції нових GPU, мережі DePIN часто значно дешевші – до 90% дешевше – ніж традиційні хмарні постачальники. Вони досягають цих витрат за рахунок аутсорсингу координації GPU та накладних витрат на блокчейн. Інфраструктура розмітки хмарних провайдерів коштує, оскільки вони мають витрати на працівників, технічне обслуговування обладнання та накладні витрати на центр обробки даних. Мережі DePIN не мають жодних із цих витрат, тому вони можуть передавати витрати на обчислення практично за собівартістю (з незначною платою за координацію мережі на додачу) кінцевим клієнтам.

Дивлячись на наступний рік, ми очікуємо, що ці децентралізовані мережі стануть ONE з ключових гравців у гонці ШІ. Зараз просто недостатньо графічних процесорів (а тим більше доступних графічних процесорів), щоб задовольнити потреби всіх великих компаній у світі.

Графічні процесори — це валюта штучного інтелекту, і DePIN тут, щоб забезпечити це.