KI-Rechenleistung wird meist als Problem eines GPU-Mangels diskutiert. Diese Sichtweise lässt eine große Gruppe von Workloads außer Acht, für die überhaupt keine H100 in einem Rechenzentrum benötigt wird.
Acurast verfolgt den entgegengesetzten Ansatz: Smartphones werden als verteilte Rechenknoten betrachtet. Entwickler können Workloads wie APIs, geplante Jobs, WebAssembly-Aufgaben und sogar einige KI-Inferenzaufgaben auf Smartphones ausführen lassen. Das Netzwerk misst dabei unter anderem CPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Betriebszeit, um zu ermitteln, welchen Beitrag jedes Gerät realistisch leisten kann.
Die Größenordnung ist bereits beachtlich. Acurast verzeichnet derzeit mehr als 337K eingebundene Smartphones, mehr als 693K Compute-Bereitstellungen und über 1,1B On-Chain-Transaktionen. Dadurch ist das Projekt für mich als Infrastruktur interessanter denn als „Mobile Mining“. Das Smartphone berechnet keine Hashes. Es dient als kleine, überprüfbare Rechenmaschine.
Auch die TEE-Ebene spielt hier eine Rolle. Auf unterstützten Geräten können Workloads in einer vertrauenswürdigen Umgebung ausgeführt werden. So lässt sich die Aufgabe vom Besitzer des Smartphones trennen und gleichzeitig nachweisen, dass der Code auf echter Hardware ausgeführt wurde.
In diesem Zusammenhang ergibt $ACU als Netzwerk-Token mehr Sinn. Die Nutzung der Rechenleistung, Anreize für Anbieter, Staking und Governance sind allesamt an die tatsächliche Netzwerkaktivität geknüpft und nicht nur an die Spekulation mit dem Token.
Offen bleibt, ob Smartphone-Rechenleistung zuverlässig genug werden kann, damit Entwickler sie als ernstzunehmende Edge-Computing-Ebene und nicht nur als freie Kapazität betrachten. Mit mehr als 337K Geräten ist Acurast bereits weit genug, dass sich das Projekt als Infrastruktur-Experiment beobachten lässt – und nicht nur als DePIN-Narrativ.
https://hub.acurast.com/rebellion?ref=90kjq1
Acurast verfolgt den entgegengesetzten Ansatz: Smartphones werden als verteilte Rechenknoten betrachtet. Entwickler können Workloads wie APIs, geplante Jobs, WebAssembly-Aufgaben und sogar einige KI-Inferenzaufgaben auf Smartphones ausführen lassen. Das Netzwerk misst dabei unter anderem CPU-Leistung, Arbeitsspeicher, Speicherplatz und Betriebszeit, um zu ermitteln, welchen Beitrag jedes Gerät realistisch leisten kann.
Die Größenordnung ist bereits beachtlich. Acurast verzeichnet derzeit mehr als 337K eingebundene Smartphones, mehr als 693K Compute-Bereitstellungen und über 1,1B On-Chain-Transaktionen. Dadurch ist das Projekt für mich als Infrastruktur interessanter denn als „Mobile Mining“. Das Smartphone berechnet keine Hashes. Es dient als kleine, überprüfbare Rechenmaschine.
Auch die TEE-Ebene spielt hier eine Rolle. Auf unterstützten Geräten können Workloads in einer vertrauenswürdigen Umgebung ausgeführt werden. So lässt sich die Aufgabe vom Besitzer des Smartphones trennen und gleichzeitig nachweisen, dass der Code auf echter Hardware ausgeführt wurde.
In diesem Zusammenhang ergibt $ACU als Netzwerk-Token mehr Sinn. Die Nutzung der Rechenleistung, Anreize für Anbieter, Staking und Governance sind allesamt an die tatsächliche Netzwerkaktivität geknüpft und nicht nur an die Spekulation mit dem Token.
Offen bleibt, ob Smartphone-Rechenleistung zuverlässig genug werden kann, damit Entwickler sie als ernstzunehmende Edge-Computing-Ebene und nicht nur als freie Kapazität betrachten. Mit mehr als 337K Geräten ist Acurast bereits weit genug, dass sich das Projekt als Infrastruktur-Experiment beobachten lässt – und nicht nur als DePIN-Narrativ.
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