Die KI-Branche ist in den letzten Jahren bei der KI-Berechnung und KI-Datenspeicherung zu sehr auf Cloud-Dienstanbieter angewiesen geworden, was zu einer Vielzahl von Problemen geführt hat, die ihr zukünftiges Wachstum und ihre Entwicklung bedrohen.

In diesem Artikel analysieren wir, wie diese Probleme durch die Integration künstlicher Intelligenz in DePIN-Lösungen gelöst werden können – was die Entwicklung intelligenterer und effizienterer KI-Anwendungen ermöglicht.

Lassen Sie uns eintauchen:

Das Training von KI-Modellen und die KI-Inferenz sind komplexe Rechenaufgaben, für deren effektive Ausführung unterschiedliche Hardwareressourcen erforderlich sind.
Zu diesen Hardwareressourcen gehören unter anderem:

▪️ Verarbeitungsleistung (GPU und CPU) => Für KI-Berechnungen

▪️ Speicherplatz (SSD und HDD) => Zum Speichern von KI-Modellen und Datensätzen

▪️ Netzwerkbandbreite => Für nahtlose datenintensive KI-Berechnungen

Aufgrund der hohen Kosten, die mit der Anschaffung dieser Hardwareressourcen im großen Stil verbunden sind, entscheiden sich viele KI-Entwickler und Unternehmen stattdessen dafür, sie von Cloud-Service-Providern (CSPs) zu mieten.

Obwohl CSPs bei der Abwicklung von KI-Rechenaufgaben im Auftrag dieser Unternehmen recht effektiv sind, führt ihr zentralisierter Charakter zu Problemen wie:

▪️ Zensurrisiken

▪️ Unfähigkeit, On-Demand zu skalieren

▪️ Einzelne Ausfallpunkte

▪️ Erhöhtes Risiko von Datenschutzverletzungen

Aufgrund intransparenter Preismechanismen und eines verstärkten Wettbewerbs um die begrenzten Computerressourcen ist die Erschwinglichkeit von CSPs in jüngster Zeit ebenfalls beeinträchtigt.

Aufgrund dieser Nachteile sind CSPs für die Bewältigung von KI-Rechenaufgaben im Auftrag von KI-Entwicklern und Unternehmen weniger geeignet, insbesondere angesichts des jüngsten Aufkommens der generativen KI – eines Zweigs der KI, der im Vergleich zur prädiktiven KI mehr Rechenressourcen nutzt.

Sehen wir uns an, wie die Integration von KI in DePIN-Lösungen diese Mängel beheben kann:

Dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke (DePINs) sind Peer-to-Peer-Netzwerke (P2P), in denen Einzelpersonen Hardwareressourcen wie Speicherplatz, Rechenleistung, drahtlose Konnektivität, Sensoren usw. beisteuern und als Anreiz Token-Belohnungen erhalten können.

Mit DePINs können Alltagsnutzer auf der ganzen Welt ihre ungenutzten Computerressourcen einem großen Infrastrukturnetzwerk zur Verfügung stellen, in dem die Ressourcen gebündelt werden, um Rechenleistung für die Entwicklung und Anwendung von KI bereitzustellen.

Die verteilte Natur von DePINs bedeutet, dass keine einzelne Entität die vollständige Kontrolle über die von diesen Netzwerken bereitgestellten Computerressourcen oder die darauf gespeicherten Daten hat – ein starker Kontrast zu zentralisierten Lösungen, bei denen CSPs alles kontrollieren.

Durch dieses Design werden viele der Probleme, die üblicherweise mit der Zentralisierung verbunden sind, auf folgende Weise beseitigt:

▪️ Keine Zensurrisiken: Der Zugriff auf die von DePINs bereitgestellten Computerressourcen erfolgt völlig erlaubnisfrei, da keine Entität die absolute Kontrolle über sie hat.

▪️ Skalierbarkeit bei Bedarf: DePINs haben eine unendliche Wachstumsneigung, was es ihnen ermöglicht, die steigenden Rechenleistungsanforderungen der KI zu bewältigen, wenn immer mehr Benutzer ihre Rechenressourcen in diese Netzwerke einbringen.

▪️ Mehrere Fehlerquellen: Der Ausfall eines einzelnen Geräts in einem DePIN kann die Dienste nicht vollständig unterbrechen, da KI-Berechnungen einfach auf andere aktive Geräte umgeleitet werden können.

▪️ Reduziertes Risiko von Datenlecks: Ein Angreifer muss Zugriff auf alle Geräte in einem DePIN erhalten, um ein erfolgreiches Datenleck durchzuführen, was nahezu unmöglich ist.

Diese Vorteile tragen dazu bei, dass sich DePIN Solutions im Vergleich zu CSPs als effektivere Lösungen für die Handhabung von KI-Rechenaufgaben im Auftrag von KI-Entwicklern und Unternehmen etabliert.

Obwohl es derzeit mehrere DePIN-Lösungen gibt, die die für die Entwicklung und Anwendung von KI erforderliche Rechenleistung bereitstellen können, hebt sich AIOZ DePIN deutlich von den anderen ab.

Sehen wir uns an, warum:

Das AIOZ DePIN besteht aus mehr als 180.000 globalen Edge-Knoten, die mit ihrer Verarbeitungsleistung, ihrem Speicherplatz und ihrer Netzwerkbandbreite zur dezentralen KI-Berechnung im Netzwerk beitragen.

AIOZ DePIN verfügt über zwei wichtige Infrastrukturlösungen – AIOZ W3AI und AIOZ W3S – die zusammenarbeiten, um den Prozess der Ausführung von KI-Modelltrainings-/KI-Inferenzaufgaben zu verbessern und auch die KI-Datenspeicherung im Netzwerk zu erleichtern.

AIOZ W3AI ist eine hochmoderne AI-as-a-Service-Infrastruktur, die KI-Entwicklern und Unternehmen einfachen Zugriff auf Computerressourcen auf dem AIOZ DePIN bietet.

Neben der Bereitstellung von Rechenressourcen bietet AIOZ W3AI auch ein Ökosystem, das den gesamten KI-Entwicklungsprozess nahtlos gestaltet.

Dieses Ökosystem umfasst:

▪️ Ein dezentraler Marktplatz für KI-Modelle und Datensätze

▪️ Spezielle Bereiche für die Entwicklung KI-gestützter dApps

▪️ AI-as-a-Service-Integration (APIs und SDKs zur Integration von KI-Modellen in Anwendungen und Dienste)

Das W3AI-Ökosystem stellt sicher, dass das volle Potenzial des dezentralen KI-Computings ausgeschöpft werden kann und gleichzeitig der Datenschutz und die Datensicherheit der Benutzer gewahrt bleiben.

Andererseits ist AIOZ W3S eine dezentrale Objektspeicherinfrastruktur, die es KI-Entwicklern und Unternehmen ermöglicht, ihre KI-Modelle und Datensätze nahtlos zu speichern.

Zu den Hauptmerkmalen des AIOZ W3S gehören:

▪️ AWS S3-Kompatibilität

▪️ Datenverschlüsselung und Zugriffskontrolle

▪️ Kosteneffizienz

Die Skalierbarkeit von W3S bedeutet auch, dass es erhöhte Anforderungen an die KI-Datenspeicherung bei Bedarf bewältigen kann und sich daher für Anwendungen eignet, die auf generativer KI basieren.

Die Interoperabilität von W3AI und W3S verschafft dem AIOZ DePIN einen erheblichen Vorsprung gegenüber anderen DePIN-Lösungen, wenn es um KI-Berechnung und Datenspeicherung geht – und positioniert ihn damit in absehbarer Zukunft als den führenden DePIN für KI-Computing.

Angesichts aller in diesem Artikel hervorgehobenen Vorteile und Funktionen ist klar, warum KI künftig in DePIN-Lösungen integriert werden muss – da DePINs eine überlegene Infrastruktur bieten, die die kontinuierliche Entwicklung robuster, praxistauglicher KI-Anwendungen unterstützen kann.

Wenn Sie ein Gerät besitzen und Ihre freien Rechenressourcen dem AIOZ DePIN zur Verfügung stellen möchten, können Sie den folgenden Link aufrufen, um die AIOZ Node App herunterzuladen und auf Ihrem Gerät zu installieren:

https://aioz.network/aioz-node