Децентралізована хмарна обчислювальна потужність: нова глава революції AI обчислювальної потужності
Завдяки тривалому високому розвитку технологій, ринкова капіталізація компаній, таких як OpenAI та NVIDIA, за останні два роки зросла в кілька разів. Crypto x AI стало центральним наративом цього циклу, підвищений ринковий настрій та постійні інвестиції підтверджують формування потужного консенсусу. У великому контексті штучного інтелекту, децентралізація як потужний інструмент розвитку штучного інтелекту дійсно має величезну привабливість та простір для уяви. Незважаючи на суттєву різницю у фактичному впровадженні бізнесу порівняно з централізованими моделями, використання переваг web3 для розширення чотирьох основних аспектів AI (дані, моделі, навчання, розуміння) через постійне оптимізування для реалізації більшого потенціалу стало спільною метою учасників web3.
Наразі, децентралізація може надати технічну підтримку в зазначених чотирьох аспектах. Дані є сировиною для технології ШІ, а інші - це способи обробки. Незалежно від того, чи йдеться про маркування даних, чи зберігання, децентралізація має величезне значення та цінність.
Якщо дані є сировиною, то обчислювальна потужність є інструментом для обробки сировини, що використовується для максимізації ефективності виробництва. У цій статті буде проведено поверхневий аналіз екосистеми "Обчислювальна потужність" в рамках Crypto x AI x DePIN та економічної моделі, що в ній міститься.
Один, DePIN та екосистема децентралізованої обчислювальної потужності
Больова точка: Високоякісна обчислювальна потужність є необхідною для розробки ШІ, цей рідкісний ресурс вже був монополізований традиційними гігантами, що ускладнює для стартапів та особистих користувачів отримання економічно вигідної обчислювальної потужності, а висока ціна робить її недоступною для більшості покупців.
Децентралізоване рішення: наразі проекти DePIN здебільшого використовують P2P економічну модель для забезпечення високоякісних ресурсів для споживачів, дозволяючи кожному користувачеві бути постачальником фізичних ресурсів та отримувати токенний винагороду.
Зі збільшенням попиту на децентралізовану обчислювальну потужність, для кращого задоволення потреб клієнтів, сталося формування збалансованої та всебічної екосистеми постачання децентралізованої обчислювальної потужності. Деякі платформи серед провідних проектів виконують різні важливі ролі в екосистемі, технологічні бар'єри цих проектів і їхній вплив на майбутній розвиток децентралізованої обчислювальної потужності вражають.
Децентралізований екологічний AI обчислювальної потужності складається з трьох частин, які виконують ролі агентів ресурсів, постачальників ресурсів та дистриб'юторів:
Агент з ресурсів
Деяка децентралізована обчислювальна мережа, виступаючи в ролі агента з обчислювальної потужності, надає високоякісну AI обчислювальну потужність за низькою ціною клієнтам. На стороні постачання має глобально розподілені GPU, у клієнтів наразі переважають стартапи, що зосереджені на AI-інференції, у раундах фінансування від насіннєвого до B-раунду.
Цей проект DePIN, заснований на певному публічному блокчейні, нещодавно завершив фінансування раунду A в розмірі 30 мільйонів доларів США з участю кількох відомих інвестиційних установ.
Як провідний агент ресурсів обчислювальної потужності AI, цей проект прагне об'єднати 1 мільйон GPU для створення великої мережі DePIN обчислювальної потужності, щоб запропонувати клієнтам нижчі ціни на обчислювальну потужність. Користувачі можуть вручну вносити неактивні GPU/CPU обчислювальні потужності на платформу, щоб отримувати токенові винагороди. Основна мета полягає в тому, щоб забезпечити високу якість обчислювальної потужності AI через децентралізований контроль цін, допомагаючи стартапам AI зменшити витрати.
Цей проєкт пропонує обчислювальні послуги, які використовують модулі побудови кластерів для підтримки зв'язку між усіма GPU, що дозволяє виконувати масштабну координацію під час навчання та інференції. Під час координації GPU обчислювальна потужність може зосереджуватися на доступі до більших баз даних та обчисленні складніших моделей, AI-стартапи отримують необхідне, при цьому можуть виконати розгортання обчислювального обладнання за ціною в десять разів нижчою, ніж при централізації. Ще більш вражаюче, цей проєкт зосереджений на агрегуванні обчислювальної потужності машинного навчання, що може допомогти іншим проєктам DePIN форматувати постачання GPU для машинного навчання, забезпечуючи найосновнішу та безпосередню підтримку ресурсів на технологічному рівні.
Наразі кількість GPU-кластерів, зібраних у цьому проєкті, є найвищою в галузі. В онлайн-доступі є понад 200 000 GPU, з яких майже 50 000 GeForce RTX 4090 та понад 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.
Постачальник ресурсів
Як найбільш перспективний постачальник обчислювальної потужності AI, певний проєкт виступає як вузол сервісу обчислювальної потужності AI, здатний забезпечити достатню кількість чіпів для глибокого машинного навчання. Його команда в традиційних ресурсах обчислювальної потужності AI вирізняється з-поміж інших. Команда раніше була першим агентом для великих компаній AI, спираючись на бар'єри технологічних ресурсів, на стороні постачання ресурсів може безпосередньо отримати доступ до сотень дата-центрів, наявність доступу до машин A/H100, RTX4090 та A6000 безумовно є.
Цей проєкт надає масштабну обчислювальну потужність для веб3-гігантів на стороні клієнта. У порівнянні з тим, що певний клієнт витрачає 140 000 доларів щомісяця на хмарні послуги, після переходу на цей проєкт витрати на хмарні послуги знизилися до приблизно 40 000 доларів на місяць, що зменшило витрати на 70% і водночас підвищило ефективність на 30%.
Основна мета проєкту полягає в наданні клієнтам найшвидшої, найякіснішої та найнадійнішої обчислювальної потужності через унікальні канали постачання. Високоякісна обчислювальна потужність може зекономити витрати користувачів, одночасно пропонуючи різноманітні варіанти обслуговування.
Якість AI Обчислювальної потужності, яку надає цей проєкт, вже визнана кількома агентами з Обчислювальної потужності AI, наразі укладено угоди з кількома гігантами в цій сфері, спрямованими на внесок у машинне навчання через Децентралізацію.
Постачальник ресурсів
Певний проєкт, як постачальник ресурсів DePIN, надає послуги через співпадіння попиту. Використовується платформа з відкритим протоколом, що спочатку забезпечує агреговані ресурси, а потім надає послуги. Мета полягає в тому, щоб стати агрегатором послуг DePIN, що можна розуміти як 1inch або агреговану версію Uber для DePIN.
Спосіб надання послуг: отримання SDK через контрольний шар для кожної мережі та стратегії, стану ресурсів, продуктивності, стабільності тощо, а потім надання SDK користувачеві за допомогою алгоритму маршрутизації.
Больова точка: обмежені ресурси та послуги в різних мережах DePIN, глобальний пошук ресурсів через надмірну концентрацію в регіонах призводить до поганої якості обслуговування.
Рішення: Алгоритм маршрутизації - отримання даних, основної інформації про мережу та інформації про машини тощо, агрегуючи їх для формування стратегії та надання послуг відповідно до вимог клієнта. Мета полягає у покращенні якості та сервісу на рівні DePIN додатків, у пошуку оптимальної ціни на Обчислювальну потужність мережі за умов нестачі ресурсів.
Два, аналіз екосистеми децентралізованої обчислювальної потужності
Деякі проекти досягли стратегічного партнерства, спільно прагнучи підвищити швидкість та стабільність мережі. Вони одностайно вважають, що успіх у децентралізованій обчислювальній індустрії та поєднанні web3 з AI може бути досягнутий лише через тісну співпрацю ранніх лідерів галузі. У зв'язку з постійно зростаючим попитом на обчислювальну потужність традиційні хмарні обчислення стикаються з деякими проблемами:
Обмежена доступність: для отримання доступу до апаратного забезпечення зазвичай потрібно кілька тижнів при використанні популярних хмарних сервісів, а поширені моделі GPU часто недоступні.
Вибір обмежений: користувачі мають обмеження у виборі апаратного забезпечення GPU, місця розташування, рівня безпеки, затримки тощо.
Високі витрати: якісні GPU коштують дорого, щомісячні витрати на навчання та інференс проектів легко досягають десятків тисяч доларів.
Візія децентралізованих обчислень полягає в наданні відкритих, доступних та доступних альтернатив, які вирішують основні проблеми централізованих постачальників хмарних послуг. На даний момент, щоб крокнути до революційного кроку, виклики позицій основних гравців у хмарних обчисленнях потребують спільних зусиль інноваторів, які повинні створювати та підтримувати один одного.
Режим активів
Модель важких активів
Деякий проект на стороні постачання має провідного виробника GPU у якості підтримки, що забезпечує абсолютний бар'єр. Машини для машинного навчання з обчислювальною потужністю, які мають цінність, це лише A100, RTX4090 і H100, вартість яких становить близько 300 тисяч доларів за одиницю. Ці машини стали вкрай дефіцитним ресурсом, який традиційні гіганти AI вже давно монополізували. У цій ситуації ресурси, які цей проект може підключити на стороні постачання, є надзвичайно цінними. Оскільки якість обчислювальної потужності особистих GPU, що діляться роздрібними інвесторами, недостатня для підтримки обчислень і обробки масштабних AI моделей, цей проект відіграє надзвичайно важливу та незамінну роль у децентралізованій екосистемі обчислювальної потужності.
Цей проєкт використовує модель важких активів, що вимагає значних інвестицій у фіксовані активи. Така величина капіталовкладень і технологічних витрат ускладнює копіювання та імітацію для стартапів. Якщо вдасться співпрацювати з більшою кількістю децентралізованих агентів обчислювальної потужності, постійно розширюючи постачання, забезпечуючи галузь необхідними ресурсами обчислювальної потужності, є можливість реалізувати монополію в галузі децентралізованої обчислювальної потужності B2B і створити ефект масштабу.
Однак найбільший ризик полягає в тому, що після інвестування значних капіталів не вдасться постійно забезпечувати ресурси для обчислювальних потужностей агентів, тому здатність постачання досягати великого прибутку в значній мірі залежить від того, чи зможуть агенти обчислювальних потужностей залучити безперервну кількість клієнтів. Незалежно від того, хто є агентом обчислювальних потужностей, якщо є клієнти та попит, вартість цього проєкту як постачання зростатиме в міру зростання попиту.
Легка модель активів
Деякий агент з обчислювальної потужності покладається на глобально розподілені GPU, формуючи величезну децентралізовану обчислювальну мережу. З комерційної точки зору, застосування моделі легкого активу, через управління спільнотою та встановлення високого консенсусу у сфері агентування обчислювальної потужності AI для створення потужного бренду.
Основний бізнес:
Агегування обчислювальної потужності GPU дрібних інвесторів та винагорода токенами
Отримати високоякісну обчислювальну потужність з боку постачання для продажу стартапам в сфері ШІ
З точки зору підприємства:
Купувати дешевше і продавати дорожче високу якість Обчислювальної потужності для кінцевих клієнтів.
Допомогти користувачам заробити токени, ділячись вільною обчислювальною потужністю GPU
Надання клієнтам платформи для майнінгу та стейкінгу обчислювальної потужності, але на початковому етапі потрібно вкласти близько 4000 доларів, щоб отримати хороші прибутки.
Клієнтська перспектива:
Обчислювальна потужність ціна дешевша за інші централізовані хмарні обчислювальні послуги приблизно на 80%
Ставка заробітку & Спільний заробіток
Після вкладення певного капіталу клієнт може отримувати прибуток на прибуток.
Як типова компанія з легкою активною моделлю, головною перевагою є нижчий ризик, команді не потрібно, як на стороні постачання, на початковому етапі вкладати значні кошти в обладнання. Оскільки фінансові вкладення є невеликими, компанія та інвестори можуть легше отримувати вищі прибуткові ставки. Водночас, через низькі бар'єри для входу в галузь, бізнес-модель легко підлягає копіюванню, що потрібно ретельно враховувати інвесторам з орієнтацією на довгострокову вартість.
Три, від 10 до 100?
Якщо деякі проекти співпраці можуть допомогти децентралізованій обчислювальній потужності пройти шлях від 1 до 10, то залучення більшої кількості учасників, можливо, дасть можливість досягти 100.
Мета певного проекту полягає в тому, щоб стати найбільшим агрегатором послуг DePIN, безпосередньо конкуруючи з Uber у web2. Як канал постачання, шляхом агрегації різноманітних ресурсів в реальному часі, ми з'єднуємо клієнтів з ресурсами з найкращими цінами та якістю. Використовуючи легку бізнес-модель B2B2C, перший B-кінець - це постачальники, другий B-кінець - це агенти ресурсів, а C-кінець - це пропозиції найкращих ресурсів клієнтам через інформацію.
Дистриб'ютор, виступаючи як платформа, якщо зможе розвинутися в платформу, здатну випускати активи, зробить продукт більш цінним. За допомогою SDK, що надається маршрутизуючим алгоритмом, можна створити AI Agent для обчислення ресурсів, конвертувати нові фінансові активи, одночасно динамічно допомагаючи клієнтам, які використовують додаток, проводити динамічний майнінг, зосереджуючись на видобутку обчислювальної потужності, корисної для обчислювальних ресурсів. Цю модель можна зрозуміти як Активи на активах, що може значно посилити ліквідність ресурсів і капіталу.
Для цього проєкту сподіваюсь побачити більше постачальників та агентів, які увійдуть у децентралізовану обчислювальну потужність екосистеми, щоб краще підкреслити свої переваги, розширити бізнес-лінії та залучити більше клієнтів. Простими словами, чому деякі інформаційні платформи можуть домінувати в інформаційному полі, так це тому, що більше торговців та інформації завантажується в Інтернет, що, в свою чергу, створює високий попит клієнтів на канали постачання.
Чотири, майбутнє обіцяє
Децентралізоване хмарне обчислення поступово розвивається. Хоча екосистемна структура та моделі стали зрозумілішими, ключові учасники також виконують свої екологічні обов'язки, але ще зарано кидати виклик позиціям традиційних гігантів хмарних обчислень. У порівнянні з традиційним централізованим хмарним обчисленням, децентралізоване дійсно може концептуально вирішити багато проблем клієнтів, але загальні ресурси та обсяги цього ринку все ще дуже малі. У ситуації, коли ресурси обчислювальної потужності, підтримувані штучним інтелектом, далеко не достатні, ринку потрібен новий підхід або нова модель для вирішення цієї проблеми. Те, що ми зараз спостерігаємо в децентралізованому хмарному обчисленні, дійсно може задовольнити певні потреби стартапів у сфері штучного інтелекту. Куди ми підемо в майбутньому, давайте разом станемо свідками та учасниками цього руйнівного шляху, слідуючи за еволюцією революції!
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 лайків
Нагородити
11
7
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PessimisticLayer
· 16год тому
Я вже набриднув цю пастку. Що нового?
Переглянути оригіналвідповісти на0
ChainBrain
· 16год тому
N-карти дійсно витягнули.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SchrodingerGas
· 16год тому
Знову настав час малювати BTC, плата за газ все ще надзвичайно висока.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HackerWhoCares
· 16год тому
Тепер, коли ви зрозуміли пастки, новий девіз для обдурювання людей, як лохів
Децентралізація Обчислювальна потужність екосистема: DePIN сприяє інтеграції AI та web3
Децентралізована хмарна обчислювальна потужність: нова глава революції AI обчислювальної потужності
Завдяки тривалому високому розвитку технологій, ринкова капіталізація компаній, таких як OpenAI та NVIDIA, за останні два роки зросла в кілька разів. Crypto x AI стало центральним наративом цього циклу, підвищений ринковий настрій та постійні інвестиції підтверджують формування потужного консенсусу. У великому контексті штучного інтелекту, децентралізація як потужний інструмент розвитку штучного інтелекту дійсно має величезну привабливість та простір для уяви. Незважаючи на суттєву різницю у фактичному впровадженні бізнесу порівняно з централізованими моделями, використання переваг web3 для розширення чотирьох основних аспектів AI (дані, моделі, навчання, розуміння) через постійне оптимізування для реалізації більшого потенціалу стало спільною метою учасників web3.
Наразі, децентралізація може надати технічну підтримку в зазначених чотирьох аспектах. Дані є сировиною для технології ШІ, а інші - це способи обробки. Незалежно від того, чи йдеться про маркування даних, чи зберігання, децентралізація має величезне значення та цінність.
Якщо дані є сировиною, то обчислювальна потужність є інструментом для обробки сировини, що використовується для максимізації ефективності виробництва. У цій статті буде проведено поверхневий аналіз екосистеми "Обчислювальна потужність" в рамках Crypto x AI x DePIN та економічної моделі, що в ній міститься.
Один, DePIN та екосистема децентралізованої обчислювальної потужності
Больова точка: Високоякісна обчислювальна потужність є необхідною для розробки ШІ, цей рідкісний ресурс вже був монополізований традиційними гігантами, що ускладнює для стартапів та особистих користувачів отримання економічно вигідної обчислювальної потужності, а висока ціна робить її недоступною для більшості покупців.
Децентралізоване рішення: наразі проекти DePIN здебільшого використовують P2P економічну модель для забезпечення високоякісних ресурсів для споживачів, дозволяючи кожному користувачеві бути постачальником фізичних ресурсів та отримувати токенний винагороду.
Зі збільшенням попиту на децентралізовану обчислювальну потужність, для кращого задоволення потреб клієнтів, сталося формування збалансованої та всебічної екосистеми постачання децентралізованої обчислювальної потужності. Деякі платформи серед провідних проектів виконують різні важливі ролі в екосистемі, технологічні бар'єри цих проектів і їхній вплив на майбутній розвиток децентралізованої обчислювальної потужності вражають.
Децентралізований екологічний AI обчислювальної потужності складається з трьох частин, які виконують ролі агентів ресурсів, постачальників ресурсів та дистриб'юторів:
Агент з ресурсів
Деяка децентралізована обчислювальна мережа, виступаючи в ролі агента з обчислювальної потужності, надає високоякісну AI обчислювальну потужність за низькою ціною клієнтам. На стороні постачання має глобально розподілені GPU, у клієнтів наразі переважають стартапи, що зосереджені на AI-інференції, у раундах фінансування від насіннєвого до B-раунду.
Цей проект DePIN, заснований на певному публічному блокчейні, нещодавно завершив фінансування раунду A в розмірі 30 мільйонів доларів США з участю кількох відомих інвестиційних установ.
Як провідний агент ресурсів обчислювальної потужності AI, цей проект прагне об'єднати 1 мільйон GPU для створення великої мережі DePIN обчислювальної потужності, щоб запропонувати клієнтам нижчі ціни на обчислювальну потужність. Користувачі можуть вручну вносити неактивні GPU/CPU обчислювальні потужності на платформу, щоб отримувати токенові винагороди. Основна мета полягає в тому, щоб забезпечити високу якість обчислювальної потужності AI через децентралізований контроль цін, допомагаючи стартапам AI зменшити витрати.
Цей проєкт пропонує обчислювальні послуги, які використовують модулі побудови кластерів для підтримки зв'язку між усіма GPU, що дозволяє виконувати масштабну координацію під час навчання та інференції. Під час координації GPU обчислювальна потужність може зосереджуватися на доступі до більших баз даних та обчисленні складніших моделей, AI-стартапи отримують необхідне, при цьому можуть виконати розгортання обчислювального обладнання за ціною в десять разів нижчою, ніж при централізації. Ще більш вражаюче, цей проєкт зосереджений на агрегуванні обчислювальної потужності машинного навчання, що може допомогти іншим проєктам DePIN форматувати постачання GPU для машинного навчання, забезпечуючи найосновнішу та безпосередню підтримку ресурсів на технологічному рівні.
Наразі кількість GPU-кластерів, зібраних у цьому проєкті, є найвищою в галузі. В онлайн-доступі є понад 200 000 GPU, з яких майже 50 000 GeForce RTX 4090 та понад 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.
Постачальник ресурсів
Як найбільш перспективний постачальник обчислювальної потужності AI, певний проєкт виступає як вузол сервісу обчислювальної потужності AI, здатний забезпечити достатню кількість чіпів для глибокого машинного навчання. Його команда в традиційних ресурсах обчислювальної потужності AI вирізняється з-поміж інших. Команда раніше була першим агентом для великих компаній AI, спираючись на бар'єри технологічних ресурсів, на стороні постачання ресурсів може безпосередньо отримати доступ до сотень дата-центрів, наявність доступу до машин A/H100, RTX4090 та A6000 безумовно є.
Цей проєкт надає масштабну обчислювальну потужність для веб3-гігантів на стороні клієнта. У порівнянні з тим, що певний клієнт витрачає 140 000 доларів щомісяця на хмарні послуги, після переходу на цей проєкт витрати на хмарні послуги знизилися до приблизно 40 000 доларів на місяць, що зменшило витрати на 70% і водночас підвищило ефективність на 30%.
Основна мета проєкту полягає в наданні клієнтам найшвидшої, найякіснішої та найнадійнішої обчислювальної потужності через унікальні канали постачання. Високоякісна обчислювальна потужність може зекономити витрати користувачів, одночасно пропонуючи різноманітні варіанти обслуговування.
Якість AI Обчислювальної потужності, яку надає цей проєкт, вже визнана кількома агентами з Обчислювальної потужності AI, наразі укладено угоди з кількома гігантами в цій сфері, спрямованими на внесок у машинне навчання через Децентралізацію.
Постачальник ресурсів
Певний проєкт, як постачальник ресурсів DePIN, надає послуги через співпадіння попиту. Використовується платформа з відкритим протоколом, що спочатку забезпечує агреговані ресурси, а потім надає послуги. Мета полягає в тому, щоб стати агрегатором послуг DePIN, що можна розуміти як 1inch або агреговану версію Uber для DePIN.
Спосіб надання послуг: отримання SDK через контрольний шар для кожної мережі та стратегії, стану ресурсів, продуктивності, стабільності тощо, а потім надання SDK користувачеві за допомогою алгоритму маршрутизації.
Больова точка: обмежені ресурси та послуги в різних мережах DePIN, глобальний пошук ресурсів через надмірну концентрацію в регіонах призводить до поганої якості обслуговування.
Рішення: Алгоритм маршрутизації - отримання даних, основної інформації про мережу та інформації про машини тощо, агрегуючи їх для формування стратегії та надання послуг відповідно до вимог клієнта. Мета полягає у покращенні якості та сервісу на рівні DePIN додатків, у пошуку оптимальної ціни на Обчислювальну потужність мережі за умов нестачі ресурсів.
Два, аналіз екосистеми децентралізованої обчислювальної потужності
Деякі проекти досягли стратегічного партнерства, спільно прагнучи підвищити швидкість та стабільність мережі. Вони одностайно вважають, що успіх у децентралізованій обчислювальній індустрії та поєднанні web3 з AI може бути досягнутий лише через тісну співпрацю ранніх лідерів галузі. У зв'язку з постійно зростаючим попитом на обчислювальну потужність традиційні хмарні обчислення стикаються з деякими проблемами:
Візія децентралізованих обчислень полягає в наданні відкритих, доступних та доступних альтернатив, які вирішують основні проблеми централізованих постачальників хмарних послуг. На даний момент, щоб крокнути до революційного кроку, виклики позицій основних гравців у хмарних обчисленнях потребують спільних зусиль інноваторів, які повинні створювати та підтримувати один одного.
Режим активів
Модель важких активів
Деякий проект на стороні постачання має провідного виробника GPU у якості підтримки, що забезпечує абсолютний бар'єр. Машини для машинного навчання з обчислювальною потужністю, які мають цінність, це лише A100, RTX4090 і H100, вартість яких становить близько 300 тисяч доларів за одиницю. Ці машини стали вкрай дефіцитним ресурсом, який традиційні гіганти AI вже давно монополізували. У цій ситуації ресурси, які цей проект може підключити на стороні постачання, є надзвичайно цінними. Оскільки якість обчислювальної потужності особистих GPU, що діляться роздрібними інвесторами, недостатня для підтримки обчислень і обробки масштабних AI моделей, цей проект відіграє надзвичайно важливу та незамінну роль у децентралізованій екосистемі обчислювальної потужності.
Цей проєкт використовує модель важких активів, що вимагає значних інвестицій у фіксовані активи. Така величина капіталовкладень і технологічних витрат ускладнює копіювання та імітацію для стартапів. Якщо вдасться співпрацювати з більшою кількістю децентралізованих агентів обчислювальної потужності, постійно розширюючи постачання, забезпечуючи галузь необхідними ресурсами обчислювальної потужності, є можливість реалізувати монополію в галузі децентралізованої обчислювальної потужності B2B і створити ефект масштабу.
Однак найбільший ризик полягає в тому, що після інвестування значних капіталів не вдасться постійно забезпечувати ресурси для обчислювальних потужностей агентів, тому здатність постачання досягати великого прибутку в значній мірі залежить від того, чи зможуть агенти обчислювальних потужностей залучити безперервну кількість клієнтів. Незалежно від того, хто є агентом обчислювальних потужностей, якщо є клієнти та попит, вартість цього проєкту як постачання зростатиме в міру зростання попиту.
Легка модель активів
Деякий агент з обчислювальної потужності покладається на глобально розподілені GPU, формуючи величезну децентралізовану обчислювальну мережу. З комерційної точки зору, застосування моделі легкого активу, через управління спільнотою та встановлення високого консенсусу у сфері агентування обчислювальної потужності AI для створення потужного бренду.
Основний бізнес:
З точки зору підприємства:
Клієнтська перспектива:
Як типова компанія з легкою активною моделлю, головною перевагою є нижчий ризик, команді не потрібно, як на стороні постачання, на початковому етапі вкладати значні кошти в обладнання. Оскільки фінансові вкладення є невеликими, компанія та інвестори можуть легше отримувати вищі прибуткові ставки. Водночас, через низькі бар'єри для входу в галузь, бізнес-модель легко підлягає копіюванню, що потрібно ретельно враховувати інвесторам з орієнтацією на довгострокову вартість.
Три, від 10 до 100?
Якщо деякі проекти співпраці можуть допомогти децентралізованій обчислювальній потужності пройти шлях від 1 до 10, то залучення більшої кількості учасників, можливо, дасть можливість досягти 100.
Мета певного проекту полягає в тому, щоб стати найбільшим агрегатором послуг DePIN, безпосередньо конкуруючи з Uber у web2. Як канал постачання, шляхом агрегації різноманітних ресурсів в реальному часі, ми з'єднуємо клієнтів з ресурсами з найкращими цінами та якістю. Використовуючи легку бізнес-модель B2B2C, перший B-кінець - це постачальники, другий B-кінець - це агенти ресурсів, а C-кінець - це пропозиції найкращих ресурсів клієнтам через інформацію.
Дистриб'ютор, виступаючи як платформа, якщо зможе розвинутися в платформу, здатну випускати активи, зробить продукт більш цінним. За допомогою SDK, що надається маршрутизуючим алгоритмом, можна створити AI Agent для обчислення ресурсів, конвертувати нові фінансові активи, одночасно динамічно допомагаючи клієнтам, які використовують додаток, проводити динамічний майнінг, зосереджуючись на видобутку обчислювальної потужності, корисної для обчислювальних ресурсів. Цю модель можна зрозуміти як Активи на активах, що може значно посилити ліквідність ресурсів і капіталу.
Для цього проєкту сподіваюсь побачити більше постачальників та агентів, які увійдуть у децентралізовану обчислювальну потужність екосистеми, щоб краще підкреслити свої переваги, розширити бізнес-лінії та залучити більше клієнтів. Простими словами, чому деякі інформаційні платформи можуть домінувати в інформаційному полі, так це тому, що більше торговців та інформації завантажується в Інтернет, що, в свою чергу, створює високий попит клієнтів на канали постачання.
Чотири, майбутнє обіцяє
Децентралізоване хмарне обчислення поступово розвивається. Хоча екосистемна структура та моделі стали зрозумілішими, ключові учасники також виконують свої екологічні обов'язки, але ще зарано кидати виклик позиціям традиційних гігантів хмарних обчислень. У порівнянні з традиційним централізованим хмарним обчисленням, децентралізоване дійсно може концептуально вирішити багато проблем клієнтів, але загальні ресурси та обсяги цього ринку все ще дуже малі. У ситуації, коли ресурси обчислювальної потужності, підтримувані штучним інтелектом, далеко не достатні, ринку потрібен новий підхід або нова модель для вирішення цієї проблеми. Те, що ми зараз спостерігаємо в децентралізованому хмарному обчисленні, дійсно може задовольнити певні потреби стартапів у сфері штучного інтелекту. Куди ми підемо в майбутньому, давайте разом станемо свідками та учасниками цього руйнівного шляху, слідуючи за еволюцією революції!