Giải thích toàn diện về hệ sinh thái theo dõi máy tính DePIN

Tác giả gốc: Paul Timofeev

Bản dịch gốc: TechFlow

Bài học chính

• Tài nguyên điện toán ngày càng trở nên phổ biến với sự gia tăng của học máy và học sâu để phát triển AI tạo sinh, cả hai đều đòi hỏi khối lượng công việc tính toán lớn. Tuy nhiên, khi các công ty lớn và chính phủ tích lũy các tài nguyên này, các công ty khởi nghiệp và nhà phát triển độc lập hiện đang phải đối mặt với tình trạng thiếu GPU trên thị trường, khiến các tài nguyên trở nên đắt đỏ và/hoặc không thể tiếp cận được.

• Tính toán DePIN cho phép tạo ra một hệ thống phi tập trung thương trường cho các tài nguyên điện toán như GPU bằng cách cho phép bất kỳ ai trên thế giới cung cấp nguồn cung nhàn rỗi của họ để đổi lấy phần thưởng tiền tệ. Điều này nhằm mục đích giúp người tiêu dùng GPU chưa được phục vụ có thể tiếp cận các kênh cung cấp mới để có được các tài nguyên phát triển mà họ cần cho khối lượng công việc của mình với chi phí và chi phí chung thấp hơn.

• DePIN tính toán vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức về kinh tế và kỹ thuật khi cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, một số thách thức sẽ tự giải quyết theo thời gian, trong khi những thách thức khác sẽ yêu cầu các giải pháp và tối ưu hóa mới.

Máy tính là dầu mỏ mới

Kể từ cuộc Cách mạng Công nghiệp, công nghệ đã thúc đẩy nhân loại tiến lên với tốc độ chưa từng có, tác động hoặc hoàn toàn biến đổi gần như mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày. Máy tính cuối cùng đã xuất hiện như là đỉnh cao của những nỗ lực chung của các nhà nghiên cứu, học giả và kỹ sư máy tính. Ban đầu được thiết kế để giải quyết các nhiệm vụ số học quy mô lớn cho các hoạt động quân sự tiên tiến, máy tính đã phát triển thành xương sống của cuộc sống hiện đại. Khi tác động của máy tính đối với nhân loại tiếp tục tăng với tốc độ chưa từng có, nhu cầu về những cỗ máy này và các tài nguyên thúc đẩy chúng cũng tăng lên, vượt xa nguồn cung hiện có. Điều này, đến lượt nó, đã tạo ra động lực thị trường trong đó hầu hết các nhà phát triển và doanh nghiệp không thể tiếp cận các nguồn lực quan trọng, khiến việc phát triển máy học và AI tạo ra - một trong những công nghệ mang tính chuyển đổi nhất hiện nay - nằm trong tay một số ít các bên được tài trợ tốt. Đồng thời, nguồn cung cấp lớn các tài nguyên điện toán nhàn rỗi mang đến cơ hội sinh lợi để giúp giảm bớt sự mất cân bằng giữa cung và cầu điện toán, làm trầm trọng thêm nhu cầu về các cơ chế phối hợp giữa cả hai bên. Vì vậy, chúng tôi tin rằng các hệ thống phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain và tài sản kỹ thuật số là cần thiết cho sự phát triển rộng rãi hơn, dân chủ hơn và có trách nhiệm hơn của các sản phẩm và dịch vụ AI tạo ra.

Tài nguyên máy tính

Máy tính có thể được định nghĩa là bất kỳ hoạt động, ứng dụng hoặc khối lượng công việc nào trong đó máy tính tạo ra đầu ra được xác định rõ dựa trên đầu vào nhất định. Cuối cùng, nó đề cập đến sức mạnh tính toán và xử lý của máy tính , đó là tiện ích cốt lõi của những cỗ máy này, thúc đẩy nhiều nơi trên thế giới hiện đại và tạo ra doanh thu khổng lồ $1,1 nghìn tỷ chỉ riêng trong năm qua.

Tài nguyên máy tính đề cập đến các thành phần phần cứng và phần mềm khác nhau giúp thực hiện tính toán và xử lý. Khi số lượng ứng dụng và chức năng mà chúng cho phép tiếp tục tăng lên, các thành phần này ngày càng trở nên quan trọng và hiện diện nhiều hơn trong cuộc sống hàng ngày của mọi người. Điều này đã dẫn đến một cuộc chạy đua giữa các cường quốc và doanh nghiệp để tích lũy càng nhiều tài nguyên này càng tốt như một phương tiện để tồn tại. Điều này được phản ánh trong hiệu suất thị trường của các công ty cung cấp các tài nguyên này (ví dụ: Nvidia, có giá trị thị trường đã tăng hơn 3000% trong 5 năm qua).

GPU

GPU là một trong những nguồn lực quan trọng nhất trong điện toán hiệu suất cao hiện đại . Chức năng cốt lõi của GPU là hoạt động như một mạch chuyên dụng giúp tăng tốc khối lượng công việc đồ họa máy tính thông qua xử lý song song. Ban đầu phục vụ cho ngành công nghiệp trò chơi và PC, GPU đã phát triển để phục vụ nhiều công nghệ mới nổi đang định hình tương lai của thế giới chúng ta (ví dụ: máy chơi game và PC, thiết bị di động, điện toán đám mây, IoT). Tuy nhiên, nhu cầu về các tài nguyên này đã trở nên trầm trọng hơn do sự gia tăng của máy học và trí tuệ nhân tạo - bằng cách thực hiện các phép tính song song, GPU tăng tốc các hoạt động ML và AI, do đó tăng sức mạnh xử lý và khả năng của công nghệ kết quả.

Sự trỗi dậy của AI

Về bản chất, AI là về cho phép máy tính và máy móc mô phỏng trí thông minh và khả năng giải quyết vấn đề của con người . Các mô hình AI, như mạng nơ-ron, được tạo thành từ nhiều phần dữ liệu khác nhau. Mô hình này đòi hỏi sức mạnh xử lý để xác định và tìm hiểu mối quan hệ giữa các phần dữ liệu này, sau đó tham chiếu các mối quan hệ này khi tạo đầu ra dựa trên các đầu vào đã cho.

Mặc dù niềm tin phổ biến, phát triển và sản xuất AI không phải là điều mới mẻ; vào năm 1967, Frank Rosenblatt đã chế tạo Mark 1 Perceptron, máy tính dựa trên mạng nơ-ron đầu tiên “học” thông qua thử nghiệm và sai sót. Ngoài ra, nhiều nghiên cứu học thuật đặt nền móng cho sự phát triển của AI như chúng ta biết ngày nay được xuất bản vào cuối những năm 1990 và đầu những năm 2000, và ngành công nghiệp này vẫn tiếp tục phát triển kể từ đó.

Ngoài những nỗ lực RD, các mô hình AI “hẹp” đã được đưa vào sử dụng trong nhiều ứng dụng mạnh mẽ hiện nay . Ví dụ bao gồm các thuật toán truyền thông xã hội như Siri của Apple và Alexa của Amazon, các đề xuất sản phẩm tùy chỉnh, v.v. Đáng chú ý, sự gia tăng của học sâu đã chuyển đổi sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AGI). Các thuật toán học sâu sử dụng các mạng nơ-ron lớn hơn hoặc "sâu hơn" so với các ứng dụng học máy như một giải pháp thay thế có khả năng mở rộng và linh hoạt hơn. Các mô hình AI tạo sinh "mã hóa một biểu diễn đơn giản hóa của dữ liệu đào tạo của chúng và tham chiếu đến nó để đưa ra các đầu ra mới tương tự nhưng không giống hệt nhau".

Học sâu cho phép các nhà phát triển mở rộng mô hình AI tạo sinh sang hình ảnh, giọng nói và các loại dữ liệu phức tạp khác, trong khi các ứng dụng quan trọng như ChatGPT, ứng dụng có tốc độ tăng trưởng người dùng nhanh nhất hiện nay, chỉ là những phiên bản đầu tiên của những gì có thể thực hiện được với AI tạo sinh và học sâu.

Với suy nghĩ này, không có gì ngạc nhiên khi quá trình phát triển AI tạo sinh liên quan đến nhiều khối lượng công việc tính toán chuyên sâu đòi hỏi lượng lớn sức mạnh xử lý và khả năng tính toán.

Dựa theo bộ ba yêu cầu của ứng dụng học sâu , việc phát triển các ứng dụng AI bị hạn chế bởi một số khối lượng công việc chính;

• Đào tạo – Các mô hình phải xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm hiểu cách phản hồi các dữ liệu đầu vào đã cho.

• Điều chỉnh – Mô hình trải qua một loạt các quy trình lặp đi lặp lại trong đó nhiều siêu tham số khác nhau được điều chỉnh và tối ưu hóa để cải thiện hiệu suất và chất lượng.

• Mô phỏng – Trước khi triển khai, một số mô hình, chẳng hạn như thuật toán học tăng cường, sẽ trải qua một loạt mô phỏng để thử nghiệm.

Khủng hoảng tính toán: Cầu vượt cung

Trong vài thập kỷ qua, nhiều tiến bộ công nghệ đã thúc đẩy nhu cầu về điện toán và sức mạnh xử lý tăng đột biến chưa từng có. Do đó, hiện nay nhu cầu về các tài nguyên điện toán như GPU vượt xa nguồn cung hiện có, tạo ra nút thắt trong quá trình phát triển AI và sẽ tiếp tục tăng nếu không có giải pháp hiệu quả.

Những hạn chế rộng hơn về nguồn cung được hỗ trợ thêm bởi số lượng lớn các công ty mua GPU vượt quá nhu cầu thực tế của họ, vừa là lợi thế cạnh tranh vừa là phương tiện để tồn tại trong nền kinh tế toàn cầu hiện đại. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán thường sử dụng các cấu trúc hợp đồng đòi hỏi cam kết vốn dài hạn, cấp cho khách hàng nguồn cung vượt quá nhu cầu của họ.

Nghiên cứu của Epoch cho thấy tổng số mô hình AI tính toán chuyên sâu được công bố đang tăng nhanh chóng, cho thấy nhu cầu về tài nguyên thúc đẩy các công nghệ này sẽ tiếp tục tăng nhanh chóng.

Khi độ phức tạp của các mô hình AI tiếp tục tăng, thì các yêu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý của các nhà phát triển ứng dụng cũng sẽ tăng theo. Đổi lại, hiệu suất của GPU và tính khả dụng sau đó của chúng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Điều này đã bắt đầu xảy ra, vì nhu cầu về GPU cao cấp, chẳng hạn như GPU do Nvidia sản xuất, đã ca ngợi GPU là "kim loại đất hiếm" hoặc "vàng" của ngành công nghiệp AI.

Việc thương mại hóa nhanh chóng AI có khả năng trao quyền kiểm soát cho một số ít gã khổng lồ công nghệ, tương tự như ngành công nghiệp truyền thông xã hội ngày nay, làm dấy lên mối lo ngại về nền tảng đạo đức của các mô hình này. Một ví dụ đáng chú ý là cuộc tranh cãi gần đây xung quanh Google Gemini. Mặc dù nhiều phản hồi kỳ lạ của nó đối với các lời nhắc khác nhau không gây ra mối nguy hiểm thực sự vào thời điểm đó, nhưng sự cố này đã chứng minh những rủi ro vốn có của một số ít công ty thống trị và kiểm soát sự phát triển của AI.

Các công ty khởi nghiệp công nghệ ngày nay phải đối mặt với những thách thức ngày càng tăng trong việc mua tài nguyên điện toán để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI của họ. Các ứng dụng này thực hiện nhiều quy trình tính toán chuyên sâu trước khi mô hình được triển khai. Đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn, việc tích lũy một số lượng lớn GPU là một nỗ lực không bền vững và trong khi các dịch vụ điện toán đám mây truyền thống như AWS hoặc Google Cloud cung cấp trải nghiệm liền mạch và thuận tiện cho nhà phát triển, thì khả năng hạn chế của chúng cuối cùng dẫn đến chi phí cao khiến nhiều nhà phát triển không đủ khả năng chi trả. Cuối cùng, không phải ai cũng có thể nghĩ ra $7 nghìn tỷ để trang trải chi phí phần cứng của họ.

Vậy lý do là gì?

Nvidia một khi ước tính rằng có hơn 40.000 công ty trên toàn thế giới sử dụng GPU cho AI và điện toán tăng tốc, với cộng đồng nhà phát triển gồm hơn 4 triệu người. Nhìn về phía trước, thị trường AI toàn cầu dự kiến tăng trưởng từ $515 tỷ vào năm 2023 lên $2,74 nghìn tỷ vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 20,4%. Đồng thời, thị trường GPU dự kiến đạt $400 tỷ vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng trung bình hằng năm là 25%.

Tuy nhiên, sự mất cân bằng ngày càng tăng giữa cung và cầu về tài nguyên điện toán sau cuộc cách mạng AI có thể tạo ra một tương lai khá lý tưởng, nơi một số ít những gã khổng lồ được tài trợ tốt thống trị sự phát triển của các công nghệ chuyển đổi. Do đó, chúng tôi tin rằng mọi con đường đều dẫn đến các giải pháp thay thế phi tập trung để giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu của các nhà phát triển AI và các tài nguyên có sẵn.

Vai trò của DePIN

DePIN là gì?

DePIN là thuật ngữ do nhóm nghiên cứu Messari đặt ra, viết tắt của Mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung. Cụ thể, phi tập trung có nghĩa là không có một thực thể nào trích xuất tiền thuê và hạn chế quyền truy cập. Trong khi đó, cơ sở hạ tầng vật lý đề cập đến các nguồn lực vật lý “thực tế” được sử dụng. Một mạng lưới đề cập đến một nhóm người tham gia làm việc phối hợp để đạt được một mục tiêu hoặc một tập hợp các mục tiêu đã định trước. Ngày nay, tổng giá trị thị trường của DePIN là khoảng $28,3 tỷ .

Cốt lõi của DePINs là một mạng lưới toàn cầu các nút kết nối các nguồn tài nguyên cơ sở hạ tầng vật lý với blockchain để tạo ra một thị trường phi tập trung kết nối người mua và nhà cung cấp tài nguyên, nơi bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà cung cấp và được trả tiền cho các dịch vụ và đóng góp giá trị của họ cho mạng lưới. Trong trường hợp này, trung gian trung tâm hạn chế quyền truy cập vào mạng lưới thông qua nhiều phương tiện pháp lý và quy định và phí dịch vụ được thay thế bằng một giao thức phi tập trung bao gồm các hợp đồng thông minh và mã, được quản lý bởi những người nắm giữ mã thông báo tương ứng.

Giá trị của DePIN là chúng cung cấp một giải pháp thay thế phi tập trung, dễ tiếp cận, chi phí thấp và có thể mở rộng cho các mạng lưới tài nguyên và nhà cung cấp dịch vụ truyền thống. Chúng cho phép các thị trường phi tập trung phục vụ các mục tiêu cuối cùng cụ thể; chi phí hàng hóa và dịch vụ được xác định bởi động lực thị trường và bất kỳ ai cũng có thể tham gia bất kỳ lúc nào, dẫn đến chi phí đơn vị thấp hơn do số lượng nhà cung cấp tăng lên và biên lợi nhuận giảm thiểu.

Sử dụng blockchain cho phép DePIN xây dựng các hệ thống khuyến khích kinh tế tiền điện tử giúp đảm bảo những người tham gia mạng được đền bù xứng đáng cho các dịch vụ của họ, biến những nhà cung cấp giá trị chính thành các bên liên quan. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các hiệu ứng mạng, đạt được bằng cách chuyển đổi các mạng cá nhân nhỏ thành các hệ thống lớn hơn, hiệu quả hơn, là chìa khóa để hiện thực hóa nhiều lợi ích của DePIN. Ngoài ra, trong khi phần thưởng token đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ cho các cơ chế khởi động mạng, thì việc xây dựng các ưu đãi bền vững để hỗ trợ duy trì người dùng và áp dụng lâu dài vẫn là một thách thức chính trong không gian DePIN rộng lớn hơn.

DePIN hoạt động như thế nào?

Để hiểu rõ hơn về giá trị của DePIN trong việc tạo điều kiện cho thị trường điện toán phi tập trung, điều quan trọng là phải nhận ra các thành phần cấu trúc khác nhau có liên quan và cách chúng hoạt động cùng nhau để tạo thành mạng lưới tài nguyên phi tập trung. Hãy cùng xem xét cấu trúc và những người tham gia DePIN.

giao thức

Một giao thức phi tập trung, một tập hợp các hợp đồng thông minh được xây dựng trên một mạng lưới blockchain lớp cơ sở bên dưới, được sử dụng để tạo điều kiện cho các tương tác không cần tin cậy giữa những người tham gia mạng. Lý tưởng nhất là giao thức nên được quản lý bởi một nhóm các bên liên quan đa dạng, những người tích cực cam kết đóng góp vào thành công lâu dài của mạng lưới. Sau đó, những bên liên quan này sử dụng phần chia sẻ mã thông báo giao thức của họ để bỏ phiếu cho các thay đổi và phát triển được đề xuất cho DePIN. Vì việc điều phối thành công một mạng lưới phân tán là một thách thức rất lớn, nên nhóm cốt lõi thường giữ lại quyền thực hiện ban đầu những thay đổi này và sau đó chuyển giao quyền cho một tổ chức tự trị phi tập trung (DAO).

Người tham gia mạng lưới

Người dùng cuối cùng của mạng lưới tài nguyên là những người tham gia có giá trị nhất và có thể được phân loại theo chức năng của họ.

• Nhà cung cấp : Một cá nhân hoặc tổ chức cung cấp tài nguyên cho mạng lưới để đổi lấy phần thưởng bằng tiền được trả bằng token gốc DePIN. Các nhà cung cấp được "kết nối" với mạng lưới thông qua giao thức gốc blockchain, có thể thực thi quy trình danh sách trắng trên chuỗi hoặc quy trình không cần cấp phép. Bằng cách nhận token, các nhà cung cấp sẽ có được cổ phần trong mạng lưới, tương tự như các bên liên quan trong bối cảnh sở hữu vốn chủ sở hữu, cho phép họ bỏ phiếu cho nhiều đề xuất và phát triển khác nhau của mạng lưới, chẳng hạn như các đề xuất mà họ tin rằng sẽ giúp thúc đẩy nhu cầu và giá trị mạng lưới, do đó tạo ra giá token cao hơn theo thời gian. Tất nhiên, các nhà cung cấp nhận được token cũng có thể sử dụng DePIN như một hình thức thu nhập thụ động và bán chúng sau khi nhận được token.

• Người tiêu dùng : Đây là những cá nhân hoặc thực thể đang tích cực tìm kiếm các nguồn lực do DePIN cung cấp, chẳng hạn như các công ty khởi nghiệp AI đang tìm kiếm GPU, đại diện cho phía cầu của phương trình kinh tế. Người tiêu dùng bị thu hút sử dụng DePIN nếu có những lợi thế thực sự khi sử dụng DePIN so với việc sử dụng các giải pháp thay thế truyền thống (chẳng hạn như chi phí thấp hơn và yêu cầu về chi phí chung), do đó đại diện cho nhu cầu hữu cơ đối với mạng lưới. DePIN thường yêu cầu người tiêu dùng phải trả tiền cho các nguồn lực bằng token gốc của họ để tạo ra giá trị và duy trì dòng tiền ổn định.

tài nguyên

DePIN có thể phục vụ nhiều thị trường khác nhau và áp dụng nhiều mô hình kinh doanh khác nhau để phân bổ nguồn lực. Blockworks cung cấp một khuôn khổ tốt : phần cứng tùy chỉnh DePINs , cung cấp phần cứng độc quyền chuyên dụng cho các nhà cung cấp phân phối; phần cứng thương mại DePIN, cho phép phân phối các tài nguyên nhàn rỗi hiện có, bao gồm nhưng không giới hạn ở điện toán, lưu trữ và băng thông.

Mô hình kinh tế

Trong một DePIN được vận hành lý tưởng, giá trị đến từ doanh thu mà người tiêu dùng trả cho các nguồn lực của nhà cung cấp. Nhu cầu liên tục đối với mạng lưới có nghĩa là nhu cầu liên tục đối với token gốc, phù hợp với các động cơ kinh tế của nhà cung cấp và người nắm giữ token. Tạo ra nhu cầu hữu cơ bền vững trong giai đoạn đầu là một thách thức đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp, đó là lý do tại sao DePIN cung cấp các ưu đãi token lạm phát để khuyến khích các nhà cung cấp ban đầu và khởi động nguồn cung cấp của mạng lưới như một phương tiện tạo ra nhu cầu và do đó cung cấp hữu cơ hơn. Điều này tương tự như cách các công ty đầu tư mạo hiểm trợ cấp giá vé hành khách trong giai đoạn đầu của Uber để khởi động cơ sở khách hàng ban đầu nhằm thu hút thêm tài xế và tăng cường hiệu ứng mạng lưới của mình.

DePIN cần quản lý các ưu đãi token một cách chiến lược nhất có thể, vì chúng đóng vai trò quan trọng trong thành công chung của mạng lưới. Khi nhu cầu và doanh thu mạng lưới tăng, việc phát hành token nên được giảm. Ngược lại, khi nhu cầu và doanh thu giảm, việc phát hành token nên được sử dụng lại để khuyến khích nguồn cung.

Để minh họa rõ hơn về mạng lưới DePIN thành công trông như thế nào, hãy xem xét “ Bánh đà DePIN,” vòng phản hồi tích cực hướng dẫn DePIN. Sau đây là tóm tắt:

• DePIN phân phối phần thưởng token lạm phát để khuyến khích các nhà cung cấp cung cấp tài nguyên cho mạng lưới và thiết lập mức cung cấp cơ sở có sẵn để sử dụng.

• Giả sử số lượng nhà cung cấp bắt đầu tăng lên, một động lực cạnh tranh bắt đầu hình thành trong mạng lưới, cải thiện chất lượng chung của hàng hóa và dịch vụ do mạng lưới cung cấp cho đến khi nó cung cấp các dịch vụ vượt trội hơn các giải pháp thị trường hiện có, do đó đạt được lợi thế cạnh tranh. Điều này có nghĩa là các hệ thống phi tập trung vượt trội hơn các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, đây không phải là một kỳ tích dễ dàng.

• Nhu cầu hữu cơ đối với DePIN bắt đầu tăng lên, cung cấp dòng tiền hợp pháp cho các nhà cung cấp. Đây là cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư và nhà cung cấp để tiếp tục thúc đẩy nhu cầu đối với mạng lưới và do đó là giá token.

• Sự tăng trưởng giá token sẽ làm tăng doanh thu cho các nhà cung cấp, thu hút thêm nhiều nhà cung cấp hơn và khởi động lại bánh đà.

Khung này đưa ra một chiến lược tăng trưởng hấp dẫn, mặc dù điều quan trọng cần lưu ý là nó chủ yếu mang tính lý thuyết và giả định rằng các nguồn lực do mạng lưới cung cấp luôn có sức hấp dẫn cạnh tranh.

Tính toán DePIN

Thị trường điện toán phi tập trung là một phần của phong trào rộng lớn hơn, “nền kinh tế chia sẻ”, một hệ thống kinh tế ngang hàng dựa trên việc người tiêu dùng chia sẻ hàng hóa và dịch vụ trực tiếp với người tiêu dùng khác thông qua các nền tảng trực tuyến. Mô hình này, được tiên phong bởi các công ty như eBay và hiện đang bị các công ty như Airbnb và Uber thống trị, cuối cùng sẽ bị phá vỡ khi thế hệ công nghệ chuyển đổi tiếp theo tràn ngập trên thị trường toàn cầu. Được định giá ở mức $150 tỷ vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên gần $800 tỷ vào năm 2031 nền kinh tế chia sẻ cho thấy xu hướng rộng hơn trong hành vi của người tiêu dùng mà chúng tôi tin rằng DePIN sẽ được hưởng lợi và đóng vai trò quan trọng.

Cơ bản

Compute DePIN là mạng ngang hàng tạo điều kiện phân bổ tài nguyên điện toán bằng cách kết nối nhà cung cấp và người mua thông qua các thị trường phi tập trung. Một điểm khác biệt chính của các mạng này là chúng tập trung vào các tài nguyên phần cứng hàng hóa, vốn đã nằm trong tay nhiều người hiện nay. Như chúng ta đã thảo luận, sự ra đời của học sâu và AI tạo ra đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về sức mạnh xử lý do khối lượng công việc đòi hỏi nhiều tài nguyên của chúng, tạo ra tình trạng tắc nghẽn trong việc tiếp cận các tài nguyên quan trọng để phát triển AI. Nói một cách đơn giản, các thị trường điện toán phi tập trung nhằm mục đích giảm bớt những tình trạng tắc nghẽn này bằng cách tạo ra một luồng cung ứng mới - một luồng cung ứng trải dài trên toàn cầu và bất kỳ ai cũng có thể tham gia.

Trong Computing DePINs, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể cho mượn các nguồn lực nhàn rỗi của mình bất kỳ lúc nào và nhận được khoản bồi thường thích hợp. Đồng thời, bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có thể có được các nguồn lực cần thiết từ mạng lưới không cần cấp phép toàn cầu với chi phí thấp hơn và linh hoạt hơn so với các sản phẩm thị trường hiện có. Do đó, chúng ta có thể mô tả những người tham gia Computing DePINs thông qua một khuôn khổ kinh tế đơn giản:

• Nhà cung cấp : Một cá nhân hoặc tổ chức sở hữu tài nguyên máy tính và sẵn sàng cho mượn hoặc bán chúng để đổi lấy trợ cấp.

• Người yêu cầu : Một cá nhân hoặc tổ chức cần tài nguyên máy tính và sẵn sàng trả giá cho chúng.

Lợi ích chính của việc tính toán DePIN

Compute DePIN cung cấp một số lợi thế khiến chúng trở thành giải pháp thay thế hấp dẫn cho các nhà cung cấp dịch vụ và thị trường tập trung. Đầu tiên, việc cho phép tham gia thị trường xuyên biên giới, không cần xin phép sẽ mở ra một luồng cung ứng mới, tăng lượng tài nguyên quan trọng cần thiết cho khối lượng công việc đòi hỏi nhiều tính toán. Compute DePIN tập trung vào các tài nguyên phần cứng mà hầu hết mọi người đã sở hữu—bất kỳ ai có PC chơi game đều đã có GPU có thể cho thuê. Điều này mở rộng phạm vi các nhà phát triển và nhóm có thể tham gia xây dựng thế hệ hàng hóa và dịch vụ tiếp theo, mang lại lợi ích cho nhiều người hơn trên toàn thế giới.

Nhìn xa hơn, cơ sở hạ tầng blockchain hỗ trợ DePIN cung cấp một đường thanh toán hiệu quả và có khả năng mở rộng để tạo điều kiện cho các khoản thanh toán nhỏ cần thiết cho các giao dịch ngang hàng. Tài sản tài chính gốc tiền mã hóa (token) cung cấp một đơn vị giá trị chung được những người tham gia phía cầu sử dụng để thanh toán cho nhà cung cấp, điều chỉnh các ưu đãi kinh tế thông qua cơ chế phân phối phù hợp với nền kinh tế toàn cầu hóa ngày càng tăng hiện nay. Đề cập đến bánh đà DePIN mà chúng tôi đã xây dựng trước đó, việc quản lý các ưu đãi kinh tế một cách chiến lược rất có lợi cho việc tăng hiệu ứng mạng lưới DePIN (cả về phía cung và cầu), từ đó tăng tính cạnh tranh giữa các nhà cung cấp. Động lực này giúp giảm chi phí đơn vị đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ, tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho DePIN, từ đó các nhà cung cấp có thể hưởng lợi với tư cách là người nắm giữ token và nhà cung cấp giá trị chính.

DePIN tương tự như các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây ở trải nghiệm người dùng linh hoạt mà họ hướng tới, nơi các tài nguyên có thể được truy cập và thanh toán theo yêu cầu. Tham khảo Nghiên cứu Grandview S dự báo , quy mô thị trường điện toán đám mây toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 21,2% để đạt hơn $2,4 nghìn tỷ vào năm 2030, chứng minh tính khả thi của các mô hình kinh doanh như vậy trong bối cảnh nhu cầu về tài nguyên điện toán tăng trưởng trong tương lai. Các nền tảng điện toán đám mây hiện đại sử dụng máy chủ trung tâm để xử lý mọi giao tiếp giữa thiết bị khách hàng và máy chủ, tạo ra một điểm lỗi duy nhất trong hoạt động của chúng. Tuy nhiên, việc xây dựng trên blockchain cho phép DePIN cung cấp khả năng chống kiểm duyệt và phục hồi tốt hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống. Tấn công một tổ chức hoặc thực thể duy nhất (chẳng hạn như nhà cung cấp dịch vụ đám mây trung tâm) sẽ làm tổn hại đến toàn bộ mạng tài nguyên cơ bản và DePIN được thiết kế để chống lại các sự cố như vậy thông qua bản chất phân tán của chúng. Đầu tiên, bản thân blockchain là một mạng lưới phân tán toàn cầu gồm các nút chuyên dụng được thiết kế để chống lại thẩm quyền mạng tập trung. Ngoài ra, điện toán DePIN cũng cho phép tham gia mạng không cần cấp phép, bỏ qua các rào cản pháp lý và quy định. Dựa trên bản chất phân phối token, DePIN có thể áp dụng quy trình bỏ phiếu công bằng để bỏ phiếu cho các thay đổi và phát triển được đề xuất cho giao thức nhằm loại bỏ khả năng một thực thể duy nhất đột ngột đóng cửa toàn bộ mạng.

Trạng thái hiện tại của DePIN tính toán

Mạng lưới kết xuất

Render Network là DePIN tính toán kết nối người mua và người bán GPU thông qua một thị trường điện toán phi tập trung, với các giao dịch được thực hiện thông qua mã thông báo gốc của nó. Thị trường GPU Renders bao gồm hai bên chính – những người sáng tạo tìm kiếm quyền truy cập vào sức mạnh xử lý và những người vận hành nút cho thuê GPU nhàn rỗi cho những người sáng tạo để đổi lấy khoản bồi thường bằng mã thông báo Render gốc. Những người vận hành nút được xếp hạng dựa trên hệ thống uy tín và những người sáng tạo có thể chọn GPU từ hệ thống giá nhiều tầng. Thuật toán đồng thuận Proof-of-Render (POR) điều phối các hoạt động và những người vận hành nút cam kết tài nguyên điện toán (GPU) của họ để xử lý các tác vụ, tức là công việc kết xuất đồ họa. Sau khi hoàn thành một tác vụ, thuật toán POR sẽ cập nhật trạng thái của những người vận hành nút, bao gồm cả thay đổi về điểm uy tín dựa trên chất lượng của tác vụ. Cơ sở hạ tầng blockchain Renders tạo điều kiện thuận lợi cho việc thanh toán cho công việc, cung cấp một đường ray thanh toán minh bạch và hiệu quả để các nhà cung cấp và người mua giao dịch thông qua mã thông báo mạng.

Mạng Render ban đầu được hình thành bởi Jules Urbach vào năm 2009. Mạng lưới đã hoạt động trên Ethereum ( RNDR ) vào tháng 9 năm 2020 và di cư đến Solana ( KẾT XUẤT ) khoảng ba năm sau đó để cải thiện hiệu suất mạng và giảm chi phí vận hành.

Tính đến thời điểm viết bài này, Mạng lưới Render đã xử lý tới 33 triệu tác vụ (về mặt khung hình được kết xuất) và đã tăng lên tổng cộng 5600 nút kể từ khi thành lập. Khoảng 60 nghìn RENDER đã bị phá hủy, một quá trình xảy ra trong quá trình phân phối tín dụng công việc cho người vận hành nút.

Mạng IO

Io Net đang triển khai một mạng GPU phi tập trung trên Solana như một lớp phối hợp giữa một số lượng lớn tài nguyên điện toán nhàn rỗi và các cá nhân và tổ chức cần sức mạnh xử lý mà các tài nguyên này cung cấp. Điểm bán hàng độc đáo của Io Net là thay vì cạnh tranh trực tiếp với các DePIN khác trên thị trường, nó tập hợp các GPU từ nhiều nguồn khác nhau (bao gồm các trung tâm dữ liệu, thợ đào và các DePIN khác như Render Network và Filecoin) trong khi tận dụng DePIN độc quyền, Internet-of-GPU (IoG), để phối hợp các hoạt động và sắp xếp các động cơ của những người tham gia thị trường. Khách hàng của Io Net có thể tùy chỉnh các cụm khối lượng công việc của họ trên IO Cloud bằng cách chọn loại bộ xử lý, vị trí, tốc độ truyền thông, khả năng tuân thủ và thời gian dịch vụ. Ngược lại, bất kỳ ai có mô hình GPU được hỗ trợ (RAM 12 GB, SSD 256 GB) đều có thể tham gia với tư cách là Công nhân IO, cho mượn các tài nguyên điện toán nhàn rỗi của họ cho mạng. Trong khi các khoản thanh toán dịch vụ hiện đang được thanh toán bằng tiền pháp định và USDC, mạng sẽ sớm hỗ trợ thanh toán bằng mã thông báo $IO gốc. Giá của tài nguyên được xác định bởi cung và cầu cũng như các thông số kỹ thuật GPU và thuật toán cấu hình khác nhau. Mục tiêu cuối cùng của Io Net là trở thành thị trường GPU được lựa chọn bằng cách cung cấp chi phí thấp hơn và chất lượng dịch vụ cao hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện đại.

Kiến trúc IO nhiều lớp có thể được ánh xạ như sau:

• Lớp giao diện người dùng – bao gồm trang web công cộng, khu vực khách hàng và khu vực Người lao động.

• Lớp bảo mật – Lớp này bao gồm tường lửa để bảo vệ mạng, dịch vụ xác thực để xác minh người dùng và dịch vụ ghi nhật ký để theo dõi hoạt động.

• Lớp API – Lớp này hoạt động như một lớp giao tiếp và bao gồm một API công khai (dành cho trang web), một API riêng (dành cho Người lao động) và một API nội bộ (dành cho quản lý cụm, phân tích và báo cáo giám sát).

• Lớp Backend – Lớp phụ trợ quản lý Workers, hoạt động cụm/GPU, tương tác với khách hàng, giám sát thanh toán và sử dụng, phân tích và tự động mở rộng quy mô.

• Tầng cơ sở dữ liệu − Tầng này là kho lưu trữ dữ liệu của hệ thống và sử dụng bộ nhớ chính (cho dữ liệu có cấu trúc) và bộ nhớ đệm (cho dữ liệu tạm thời được truy cập thường xuyên).

• Message Broker và lớp tác vụ − Lớp này hỗ trợ giao tiếp không đồng bộ và quản lý tác vụ.

• Lớp cơ sở hạ tầng – Lớp này chứa nhóm GPU, công cụ điều phối và quản lý việc triển khai tác vụ.

Thống kê hiện tại/Lộ trình

• Tính đến thời điểm viết bài này:

• Tổng doanh thu mạng lưới – $1,08m

• Tổng số giờ tính toán – 837,6 nghìn giờ

• Tổng số GPU sẵn sàng cho cụm – 20,4K

• Tổng CPU Cluster Ready – 5.6k

• Tổng số giao dịch trên chuỗi – 1,67 triệu

• Tổng thời gian suy luận – 335,7 nghìn

• Tổng số cụm được tạo ra – 15,1k

(Dữ liệu từ Trình khám phá Io Net )

Aethirah

Aethir là một DePIN điện toán đám mây tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ các tài nguyên điện toán hiệu suất cao trong các lĩnh vực và ứng dụng chuyên sâu về tính toán. Nó tận dụng việc gộp tài nguyên để đạt được phân bổ GPU toàn cầu với chi phí giảm đáng kể và quyền sở hữu phi tập trung thông qua quyền sở hữu tài nguyên phân tán. Aethir được thiết kế cho các khối lượng công việc hiệu suất cao và phù hợp với các ngành công nghiệp như trò chơi và đào tạo mô hình AI và suy luận. Bằng cách hợp nhất các cụm GPU thành một mạng duy nhất, Aethir được thiết kế để tăng kích thước cụm, do đó cải thiện hiệu suất tổng thể và độ tin cậy của các dịch vụ được cung cấp trên mạng của mình.

Aethir Network là một nền kinh tế phi tập trung bao gồm thợ đào, nhà phát triển, người dùng, người nắm giữ token và Aethir DAO. Ba vai trò chính đảm bảo hoạt động thành công của mạng là container, người lập chỉ mục và người kiểm tra. Container là các nút cốt lõi của mạng, thực hiện các hoạt động quan trọng để duy trì sự hoạt động của mạng, bao gồm xác thực giao dịch và hiển thị nội dung kỹ thuật số theo thời gian thực. Người kiểm tra đóng vai trò là nhân viên đảm bảo chất lượng, liên tục theo dõi hiệu suất và chất lượng dịch vụ của container để đảm bảo hoạt động đáng tin cậy và hiệu quả cho người dùng GPU. Người lập chỉ mục đóng vai trò là người mai mối giữa người dùng và các container tốt nhất hiện có. Nền tảng của cấu trúc này là blockchain Arbitrum Layer 2, cung cấp lớp thanh toán phi tập trung để thanh toán cho hàng hóa và dịch vụ trên Mạng Aethir bằng token $ATH gốc.

Bản trình bày bằng chứng

Các nút trong mạng Aethir có hai chức năng chính – chứng minh năng lực , trong đó một nhóm các nút công nhân này được chọn ngẫu nhiên sau mỗi 15 phút để xác thực giao dịch; và đưa ra bằng chứng về công việc , giám sát chặt chẽ hiệu suất mạng để đảm bảo người dùng được phục vụ tối ưu, điều chỉnh tài nguyên dựa trên nhu cầu và địa lý. Phần thưởng của thợ đào được phân phối cho những người tham gia chạy các nút trên mạng Aethir, được tính toán dựa trên giá trị của tài nguyên điện toán mà họ đã cho mượn và phần thưởng được trả bằng mã thông báo $ATH gốc.

Nosana

Nosana là mạng GPU phi tập trung được xây dựng trên Solana. Nosana cho phép bất kỳ ai đóng góp tài nguyên điện toán nhàn rỗi và được thưởng dưới dạng mã thông báo $NOS khi làm như vậy. DePIN tạo điều kiện phân bổ GPU hiệu quả về mặt chi phí, có thể được sử dụng để chạy khối lượng công việc AI phức tạp mà không cần chi phí chung của các giải pháp đám mây truyền thống. Bất kỳ ai cũng có thể chạy một nút Nosana bằng cách cho mượn GPU nhàn rỗi của họ và nhận phần thưởng mã thông báo tương ứng với sức mạnh GPU mà họ cung cấp cho mạng.

Mạng kết nối hai bên phân bổ tài nguyên điện toán: người dùng tìm kiếm quyền truy cập vào tài nguyên điện toán và người vận hành nút cung cấp tài nguyên điện toán. Các quyết định và nâng cấp giao thức quan trọng được bỏ phiếu bởi những người nắm giữ token NOS và được quản lý bởi Nosana DAO.

Nosana có lộ trình mở rộng cho các kế hoạch tương lai của mình – Galactica (v1.0 – H1/H2 2024) sẽ ra mắt mainnet, phát hành CLI và SDK, và tập trung vào việc mở rộng mạng lưới thông qua các nút container cho GPU của người tiêu dùng. Triangulum (v1.X – H2 2024) sẽ tích hợp các giao thức và trình kết nối máy học chính như PyTorch, HuggingFace và TensorFlow. Whirlpool (v1.X -H1 2025) sẽ mở rộng hỗ trợ cho nhiều GPU khác nhau từ AMD, Intel và Apple Silicon. Sombrero (v1.X – H2 2025) sẽ bổ sung hỗ trợ cho các doanh nghiệp vừa và lớn, thanh toán bằng tiền pháp định, lập hóa đơn và các tính năng nhóm.

Akash

Akash Network là một mạng lưới bằng chứng cổ phần mã nguồn mở được xây dựng trên Cosmos SDK cho phép bất kỳ ai tham gia và đóng góp mà không cần xin phép, tạo ra một thị trường điện toán đám mây phi tập trung. Mã thông báo $AKT được sử dụng để bảo mật mạng lưới, tạo điều kiện thanh toán tài nguyên và điều phối hành vi kinh tế giữa những người tham gia mạng lưới. Akash Network bao gồm một số thành phần chính:

• Lớp blockchain sử dụng Tendermint Core và Cosmos SDK để cung cấp sự đồng thuận.

• Lớp ứng dụng , quản lý việc triển khai và phân bổ tài nguyên.

• Lớp nhà cung cấp quản lý tài nguyên, đấu thầu và triển khai ứng dụng của người dùng.

• Lớp người dùng cho phép người dùng tương tác với Mạng Akash, quản lý tài nguyên và theo dõi trạng thái ứng dụng bằng CLI, bảng điều khiển và bảng thông tin.

Mạng ban đầu tập trung vào các dịch vụ lưu trữ và cho thuê CPU, và khi nhu cầu đào tạo AI và khối lượng công việc suy luận tăng lên, mạng đã mở rộng các dịch vụ của mình để bao gồm cho thuê và phân bổ GPU, đáp ứng các nhu cầu này thông qua nền tảng AkashML của mình. AkashML sử dụng hệ thống đấu giá ngược, trong đó khách hàng (gọi là người thuê) gửi giá GPU mong muốn và các nhà cung cấp tính toán (gọi là nhà cung cấp) cạnh tranh để cung cấp GPU theo yêu cầu.

Tính đến thời điểm viết bài này, chuỗi khối Akash đã hoàn thành hơn 12,9 triệu giao dịch, hơn $535.000 đã được chi để truy cập vào các tài nguyên điện toán và hơn 189.000 lần triển khai duy nhất đã được thuê.

Những đề cập đáng chú ý

Không gian DePIN tính toán vẫn đang phát triển và nhiều nhóm đang cạnh tranh để đưa các giải pháp sáng tạo và hiệu quả ra thị trường. Các ví dụ khác đáng để nghiên cứu thêm bao gồm Đường cong Hyperbol , đang xây dựng một nền tảng truy cập mở cộng tác để tập hợp nguồn lực cho phát triển AI và Exabits , đang xây dựng một mạng lưới điện toán phân tán được hỗ trợ bởi các thợ đào điện toán.

Những cân nhắc quan trọng và triển vọng tương lai

Bây giờ chúng ta đã hiểu được các nguyên tắc cơ bản để tính toán DePIN và xem xét một số nghiên cứu điển hình bổ sung hiện đang được tiến hành, điều quan trọng là phải xem xét tác động của các mạng phi tập trung này, bao gồm cả ưu điểm và nhược điểm.

thử thách

Xây dựng mạng lưới phân tán ở quy mô lớn thường đòi hỏi phải đánh đổi về hiệu suất, bảo mật và khả năng phục hồi. Ví dụ, đào tạo mô hình AI trên mạng lưới phần cứng hàng hóa phân tán toàn cầu có thể kém hiệu quả về mặt chi phí và thời gian hơn nhiều so với đào tạo trên nhà cung cấp dịch vụ tập trung. Như chúng tôi đã đề cập trước đó, các mô hình AI và khối lượng công việc của chúng ngày càng trở nên phức tạp, đòi hỏi nhiều GPU hiệu suất cao hơn là GPU hàng hóa.

Đây là tại sao các tập đoàn lớn tích trữ GPU hiệu suất cao với số lượng lớn và là một thách thức cố hữu mà DePIN tính toán phải đối mặt khi hướng đến mục tiêu giải quyết vấn đề thiếu hụt GPU bằng cách thiết lập một thị trường không cần xin phép, nơi bất kỳ ai cũng có thể cho mượn GPU nhàn rỗi (xem tweet này để biết thêm về những thách thức mà các giao thức AI phi tập trung phải đối mặt) ) . Các giao thức có thể giải quyết vấn đề này theo hai cách chính: một là thiết lập các yêu cầu cơ bản cho các nhà cung cấp GPU muốn đóng góp vào mạng và cách còn lại là tập hợp các tài nguyên tính toán được cung cấp cho mạng để đạt được tổng thể lớn hơn. Tuy nhiên, mô hình này về bản chất là thách thức để thiết lập so với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung, những người có thể phân bổ nhiều tiền hơn để giao dịch trực tiếp với các nhà cung cấp phần cứng (như Nvidia). Đây là điều DePIN nên cân nhắc khi tiến về phía trước. Nếu một giao thức phi tập trung có đủ quỹ lớn, DAO có thể bỏ phiếu để phân bổ một phần quỹ để mua GPU hiệu suất cao, có thể được quản lý theo cách phi tập trung và cho vay với giá cao hơn GPU hàng hóa.

Một thách thức khác cụ thể đối với DePIN tính toán là quản lý việc sử dụng tài nguyên hợp lý . Trong giai đoạn đầu, hầu hết các DePIN tính toán sẽ phải đối mặt với vấn đề thiếu cầu về mặt cấu trúc, giống như nhiều công ty khởi nghiệp hiện nay. Nhìn chung, thách thức đối với DePIN là phải xây dựng đủ nguồn cung ngay từ đầu để đạt được chất lượng sản phẩm khả thi tối thiểu. Nếu không có nguồn cung, mạng sẽ không thể tạo ra nhu cầu bền vững và sẽ không thể phục vụ khách hàng trong các giai đoạn nhu cầu cao điểm. Mặt khác, nguồn cung dư thừa cũng là một vấn đề. Trên một ngưỡng nhất định, nguồn cung nhiều hơn sẽ chỉ có ích khi việc sử dụng mạng gần hoặc đạt công suất tối đa. Nếu không, DePIN sẽ có nguy cơ phải trả quá nhiều cho nguồn cung, dẫn đến việc sử dụng tài nguyên không đủ và các nhà cung cấp sẽ nhận được ít doanh thu hơn trừ khi giao thức tăng phát hành mã thông báo để giữ chân các nhà cung cấp.

Một mạng lưới viễn thông sẽ vô dụng nếu không có phạm vi phủ sóng địa lý rộng lớn . Mạng lưới taxi sẽ vô dụng nếu hành khách phải chờ đợi lâu để được đi xe. DePIN sẽ vô dụng nếu phải trả tiền cho mọi người để cung cấp tài nguyên trong thời gian dài. Trong khi các nhà cung cấp dịch vụ tập trung có thể dự đoán nhu cầu tài nguyên và quản lý nguồn cung cấp tài nguyên hiệu quả, thì việc tính toán DePIN lại thiếu một cơ quan trung ương để quản lý việc sử dụng tài nguyên. Do đó, điều đặc biệt quan trọng đối với DePIN là xác định việc sử dụng tài nguyên một cách chiến lược nhất có thể.

Một vấn đề lớn hơn là thị trường GPU phi tập trung có thể không còn phải đối mặt với tình trạng thiếu GPU nữa . Mark Zuckerberg gần đây đã nói trong một cuộc phỏng vấn rằng anh ấy tin rằng năng lượng sẽ trở thành nút thắt mới , thay vì tài nguyên tính toán, vì các công ty hiện sẽ cạnh tranh để xây dựng các trung tâm dữ liệu ở quy mô lớn, thay vì tích trữ tài nguyên tính toán như hiện nay. Tất nhiên, điều này có nghĩa là chi phí GPU có thể giảm, nhưng nó cũng đặt ra câu hỏi về cách các công ty khởi nghiệp AI sẽ cạnh tranh với các công ty lớn về hiệu suất và chất lượng hàng hóa và dịch vụ mà họ cung cấp nếu việc xây dựng các trung tâm dữ liệu độc quyền nâng cao tiêu chuẩn chung cho hiệu suất mô hình AI.

Ví dụ về cách tính DePIN

Xin nhắc lại, khoảng cách giữa độ phức tạp của các mô hình AI và các yêu cầu xử lý và tính toán tiếp theo của chúng với GPU hiệu suất cao hiện có cùng các tài nguyên điện toán khác đang ngày càng lớn.

Computing DePINs được coi là công nghệ đột phá trong thị trường máy tính hiện đang bị chi phối bởi các nhà sản xuất phần cứng lớn và nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây dựa trên một số khả năng chính:

1) Cung cấp hàng hóa và dịch vụ với chi phí thấp hơn.

2) Cung cấp khả năng chống kiểm duyệt và bảo vệ mạng mạnh mẽ hơn.

3) Tận dụng các hướng dẫn quản lý tiềm năng có thể yêu cầu các mô hình AI phải mở nhất có thể để tinh chỉnh và đào tạo, đồng thời dễ dàng tiếp cận với bất kỳ ai.

Tỷ lệ hộ gia đình tại Hoa Kỳ có máy tính và truy cập internet đã tăng theo cấp số nhân, đạt gần 100%. Tỷ lệ này cũng tăng đáng kể ở nhiều nơi trên thế giới. Điều này cho thấy sự gia tăng về số lượng các nhà cung cấp tài nguyên máy tính tiềm năng (chủ sở hữu GPU) sẵn sàng cho mượn nguồn cung nhàn rỗi của họ nếu có đủ động lực tiền tệ và quy trình giao dịch liền mạch. Tất nhiên, đây chỉ là ước tính rất sơ bộ, nhưng nó cho thấy nền tảng để xây dựng nền kinh tế chia sẻ bền vững về tài nguyên máy tính có thể đã tồn tại.

Ngoài AI, nhu cầu điện toán trong tương lai sẽ đến từ nhiều ngành công nghiệp khác, chẳng hạn như điện toán lượng tử. Quy mô thị trường điện toán lượng tử dự kiến tăng trưởng từ $928,8 triệu vào năm 2023 lên $6528,8 triệu vào năm 2030 , với CAGR là 32,1%. Hoạt động sản xuất trong ngành này sẽ đòi hỏi nhiều loại tài nguyên khác nhau, nhưng sẽ rất thú vị khi xem liệu có bất kỳ DePIN điện toán lượng tử nào được ra mắt hay không và chúng trông như thế nào.

“Một hệ sinh thái mạnh mẽ của các mô hình mở chạy trên phần cứng của người tiêu dùng là một hàng rào quan trọng chống lại tương lai nơi giá trị được tập trung cao độ bởi AI và hầu hết suy nghĩ của con người được đọc và trung gian bởi các máy chủ trung tâm do một số ít người kiểm soát. Những mô hình này cũng ít rủi ro hơn nhiều so với các tập đoàn lớn và quân đội.” — Vitalik Buterin

Các doanh nghiệp lớn có thể không phải là đối tượng mục tiêu của DePIN, và cũng sẽ không phải như vậy. DePIN tính toán đưa các nhà phát triển cá nhân, những người xây dựng rải rác, các công ty khởi nghiệp trở lại với nguồn tài trợ và nguồn lực tối thiểu. Chúng cho phép chuyển đổi nguồn cung nhàn rỗi thành các ý tưởng và giải pháp sáng tạo, được hỗ trợ bởi sức mạnh tính toán dồi dào hơn. AI chắc chắn sẽ thay đổi cuộc sống của hàng tỷ người. Thay vì lo lắng về việc AI thay thế công việc của mọi người, chúng ta nên khuyến khích ý tưởng rằng AI có thể trao quyền cho các doanh nhân cá nhân và tự kinh doanh, các công ty khởi nghiệp và công chúng nói chung.

Liên kết gốc

Bài viết này có nguồn từ internet: Giải thích toàn diện về hệ sinh thái theo dõi DePIN điện toán

Có liên quan: Diễn biến mới nhất về ETF giao ngay Ethereum và triển vọng thị trường: đơn vị phát hành nộp các tài liệu đã sửa đổi, với mức giá mục tiêu tối đa

Bản gốc | Tác giả Odaily Planet Daily | Tin tức mới nhất của Nanzhi Tổng quan Liệu lộ trình ETF giao ngay BTC có lặp lại không? Sáng nay, nhà phân tích ETF của Bloomberg James Seyffart đã viết trên nền tảng X: Năm đơn vị phát hành ETF giao ngay Ethereum tiềm năng đã nộp 19 tài liệu sửa đổi b-4 lên SEC Hoa Kỳ thông qua Cboe BZX, bao gồm: Fidelity, VanEck, Invesco/Galaxy, Ark/21 Shares và Franklin. Trang web chính thức của DTCC cũng đã niêm yết ETF Ethereum giao ngay VanEck VANECK ETHEREUM TR SHS (mã ETHV). Mặt khác, khi kỳ vọng của SEC đối với ETF giao ngay Ethereum tăng lên, tỷ lệ phí bảo hiểm âm của Grayscale Ethereum Trust (ETHE) đã thu hẹp xuống còn 11.82%. Theo các nguồn tin có liên quan, Grayscale đã nộp bản cập nhật cho mẫu Ethereum Mini Trust 19 b-4 lên Sở Chứng khoán Hoa Kỳ và…