"Нам нужно создать наш собственный «Linux» для искусственного интеллекта." Представьте Джона Дурбина (Jon Durbin) из компании «Chutes AI»: модель объёмом 8 миллиардов параметров (8B) обучили с помощью распределённых графических процессоров (GPU), специально предназначенных для игр, а стоимость аренды этих мощностей составила около 6500 долларов. Вся модель целиком работает на центральном процессоре (CPU) телефона, достигая скорости примерно 60 «токенов» (token) в секунду. И в полном тексте своего основного выступления на конференции «ExploitSummit» он объясняет, как открытая разработка и децентрализованное обучение могут дать людям возможность контролировать ИИ — от этапа его создания до использования в повседневной жизни.
Наиболее затронутые монеты и сектора новостями:
1. Сети вычислений и предоставление децентрализованных вычислительных мощностей (DePIN Compute Networks)
Суть использования выделенных GPU для игр (например, потребительских видеокарт Nvidia) за всего $6,500 заключается в том, что это поддерживает проекты, которые арендуют простаивающие вычислительные мощности по низким ценам:
Render Network ($RENDER): предоставляет вычислительные мощности видеопроцессоров децентрализованно.
Akash Network ($AKT): децентрализованный рынок для аренды вычислительных ресурсов и облака по низким ценам.
io.net ($IO): объединяет GPU-мощности из разных источников (включая домашние игровые устройства) для обучения моделей ИИ.
Aethir ($ATH): специализируется на предоставлении децентрализованных GPU-мощностей, ориентированных на игры и искусственный интеллект.