AI與DePIN的融合：去中心化GPU網路的崛起

自2023年以來，AI和DePIN成爲Web3領域的熱門趨勢，AI市值達300億美元，DePIN市值230億美元。本文聚焦兩者交匯點，探討相關協議的發展。

在AI技術棧中，DePIN網路通過計算資源爲AI提供實用性。大型科技公司導致GPU短缺，使其他AI模型開發者難以獲得足夠GPU。傳統選擇中心化雲提供商效率低下且不靈活。DePIN提供更靈活、成本效益高的替代方案，利用代幣激勵資源貢獻。AI領域的DePIN將個人GPU資源整合爲統一供應，爲開發者提供定制化按需訪問，同時爲GPU所有者創造額外收入。

AI DePIN網路概述

Render

Render是首個P2P GPU計算網路，最初專注圖形渲染，後擴展至AI計算任務。

亮點：

• 由獲奧斯卡技術獎的OTOY公司創立
• 服務派拉蒙影業等娛樂業巨頭
• 與Stability AI等合作，整合AI模型與3D渲染
• 批準多計算客戶端，集成更多DePIN網路GPU

Akash

Akash定位爲支持存儲、GPU和CPU計算的"超級雲"，替代AWS等傳統平台。

亮點：

• 支持從通用計算到網路托管的廣泛任務
• AkashML可在Hugging Face上運行超1.5萬個模型
• 托管Mistral AI的LLM模型等重要應用
• 支持元宇宙、AI部署和聯邦學習平台

io.net

io.net提供分布式GPU雲集羣，專注AI和ML用例。

亮點：

• IO-SDK兼容PyTorch等框架，可動態擴展
• 支持3種集羣類型，2分鍾內啓動
• 與Render等合作整合其他DePIN網路GPU

Gensyn

Gensyn專注機器學習和深度學習GPU計算。

亮點：

• V100 GPU每小時成本約0.40美元，大幅節省
• 支持對預訓練基礎模型微調
• 提供去中心化全球共享基礎模型

Aethir

Aethir專注AI、ML、雲遊戲等計算密集領域的企業GPU。

亮點：

• 擴展至雲手機服務，與APhone合作推出去中心化雲智能手機
• 與NVIDIA等Web2巨頭廣泛合作
• Web3領域多個合作夥伴如CARV、Magic Eden等

Phala Network

Phala Network作爲Web3 AI解決方案執行層，處理隱私問題。

亮點：

• 充當可驗證計算協處理器協議
• AI代理合約可接入頂級大語言模型
• 未來將包括zk-proofs等多重證明系統
• 計劃支持H100等TEE GPU提升算力

項目比較

| 特性 | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-----|--------|-------|--------|--------|--------|-------| | 硬件 | GPU&CPU | GPU&CPU | GPU&CPU | GPU | GPU | CPU | | 重點 | 圖形渲染和AI | 雲計算、渲染和AI | AI | AI | AI、雲遊戲和電信 | 鏈上AI執行 | | AI任務 | 推理 | 兩者 | 兩者 | 訓練 | 訓練 | 執行 | | 定價 | 基於性能 | 反向拍賣 | 市場定價 | 市場定價 | 招標系統 | 權益計算 | | 區塊鏈 | Solana | Cosmos | Solana | Gensyn | Arbitrum | Polkadot | | 數據隱私 | 加密&散列 | mTLS認證 | 數據加密 | 安全映射 | 加密 | TEE | | 費用 | 0.5-5%/任務 | 20% USDC, 4% AKT | 2% USDC, 0.25%準備金 | 低廉 | 20%/會話 | 與質押成比例 | | 安全 | 渲染證明 | 權益證明 | 計算證明 | 權益證明 | 渲染能力證明 | 繼承自中繼鏈 | | 完成證明 | - | - | 時間鎖證明 | 學習證明 | 渲染工作證明 | TEE證明 | | 質量保證 | 爭議 | - | - | 驗證者和舉報人 | 檢查節點 | 遠程證明 | | GPU集羣 | 否 | 是 | 是 | 是 | 是 | 否 |

硬件統計

| 指標 | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-----|--------|-------|--------|--------|--------|-------| | GPU數量 | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | CPU數量 | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | H100/A100數量 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | H100費用/小時 | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | A100費用/小時 | - | $1.37 | $1.50 | $0.55(預計) | $0.33(預計) | - |

結論

AI DePIN領域仍處於早期階段,面臨諸多挑戰。但去中心化GPU網路上的任務量和硬件數量顯著增長,表明對Web2雲提供商替代品的需求上升。這些網路有效解決了供需兩端的問題,證明了其產品市場契合度。

展望未來,AI有望發展成萬億美元市場。這些去中心化GPU網路將在爲開發者提供經濟高效的計算替代方案方面發揮關鍵作用。通過持續彌合需求與供給的差距,這些網路將爲AI和計算基礎設施的未來格局做出重大貢獻。