DePIN X AI: Tổng quan về bốn mạng máy tính phi tập trung lớn

Được viết bởi: 0xEdwardyw
Akash, Render Network và io.net là ba trong số các mạng điện toán phi tập trung lớn nhất trên thị trường. Mặc dù cả hai đều cung cấp dịch vụ điện toán phi tập trung nhưng mỗi mạng có trọng tâm kinh doanh khác nhau.
Bittensor là một dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung sử dụng tài nguyên điện toán phân tán cho máy học. Nó nhằm mục đích cạnh tranh trực tiếp với các dịch vụ AI tập trung như OpenAI.
Về phía cung, Akash có mạng lưới phần cứng đa dạng bao gồm CPU, GPU và bộ lưu trữ, trong khi Render có số lượng GPU lớn. io.net nhận được một số lượng lớn GPU từ mạng riêng của mình cũng như từ các nền tảng khác.
Mạng máy tính phi tập trung là một thị trường hai mặt, trong đó mã thông báo của mỗi dự án được sử dụng làm phương tiện trao đổi trong các hệ thống tương ứng của chúng. Mạng kết xuất và Bittensor triển khai cơ chế ghi mã thông báo để tăng cường tích lũy giá trị.
Các loại mạng máy tính phi tập trung khác nhau
Akash khác với Mạng kết xuất như thế nào
Akash và Render Network đều là các mạng điện toán phi tập trung cung cấp nền tảng nơi người dùng có thể mua và bán tài nguyên máy tính cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Akash hoạt động như một thị trường mở, cho phép người dùng truy cập tài nguyên CPU, GPU và bộ nhớ. Nó cung cấp các tài nguyên điện toán có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như lưu trữ máy chủ trò chơi hoặc chạy các nút blockchain. Trên thị trường Akash, đối tượng thuê triển khai ứng dụng sẽ đặt giá và điều kiện cho các hoạt động triển khai bắt buộc, đồng thời tính toán giá thầu của các nhà cung cấp tài nguyên đối với các hoạt động triển khai đó, với người trả giá thấp nhất (nhà cung cấp) sẽ giành được hoạt động triển khai. Mô hình đấu giá ngược này cung cấp cho người dùng quyền đặt giá và điều kiện.
Ngược lại, Render sử dụng thuật toán định giá động để điều chỉnh giá triển khai nhiệm vụ dựa trên điều kiện thị trường. Mạng kết xuất tập trung vào các dịch vụ kết xuất 3D dựa trên GPU và hoạt động như một mạng GPU phân tán. Trong mô hình này, các nhà cung cấp phần cứng cung cấp tài nguyên máy tính và mạng Kết xuất sử dụng thuật toán định giá nhiều tầng để xác định giá và kết nối người dùng với người mua dịch vụ. Kết xuất không hoạt động như một thị trường mở nơi người dùng có thể đặt giá hoặc điều kiện một cách độc lập.
Io.net - Tập trung vào Trí tuệ nhân tạo và Học máy
io.net là mạng điện toán phi tập trung mới lấy sức mạnh tính toán GPU từ các trung tâm dữ liệu phân tán theo địa lý, công cụ khai thác tiền điện tử và nhà cung cấp lưu trữ phi tập trung để hỗ trợ học máy và điện toán trí tuệ nhân tạo. Nó cũng hoạt động với các mạng điện toán phi tập trung hiện có như Render để tận dụng các tài nguyên điện toán GPU chưa được sử dụng đúng mức trong các tác vụ Render cho AI và machine learning.
Có hai yếu tố khác biệt chính của io.net: 1) tập trung vào các nhiệm vụ AI và machine learning; 2) nhấn mạnh vào các cụm GPU. Cụm GPU đề cập đến nhiều GPU hoạt động cùng nhau như một hệ thống thống nhất để xử lý các tác vụ đòi hỏi tính toán chuyên sâu như đào tạo AI và mô phỏng khoa học.
Bittensor - một dự án blockchain tập trung vào AI
Không giống như các mạng điện toán phi tập trung khác, Bittensor là một dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung nhằm tạo ra một thị trường máy học phi tập trung cho phép xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo phi tập trung và kết nối trực tiếp với các dự án trí tuệ nhân tạo tập trung ChatGPT của OpenAI. Mạng bao gồm các nút (thợ mỏ) cung cấp tài nguyên điện toán để đào tạo và chạy các mô hình trí tuệ nhân tạo.
Bittensor sử dụng cấu trúc mạng con, tương tự như chuỗi cho một ứng dụng cụ thể. Nó hiện có 32 mạng con, mỗi mạng tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến trí tuệ nhân tạo, bao gồm mạng AI nhắc nhở văn bản phi tập trung (text nhắc chữ AI dùng để chỉ một ứng dụng AI tương tự như ChatGPT), có thể chuyển đổi lời nhắc văn bản thành tạo hình ảnh. AI dịch thành hình ảnh và công cụ tìm kiếm dựa trên AI.
Công cụ khai thác đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái Bittensor, cung cấp tài nguyên máy tính và lưu trữ các mô hình học máy để thực hiện các phép tính nhiệm vụ AI ngoài chuỗi và tạo ra kết quả. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng và trở thành người khai thác với yêu cầu phần cứng tối thiểu. Các thợ đào cạnh tranh với nhau để mang lại kết quả tốt nhất cho truy vấn của người dùng.
Dung lượng và mức sử dụng mạng
Akash ban đầu tập trung vào CPU và có rất nhiều tài nguyên CPU trong mạng. Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, nhu cầu về GPU đã tăng lên đáng kể và Akash đã bắt đầu bổ sung tài nguyên GPU vào mạng của mình kể từ quý 3 năm ngoái. Tuy nhiên, Akash có số lượng GPU hiệu suất cao tương đối ít so với các dự án tập trung vào tài nguyên GPU khác. Việc Render Network tập trung vào việc cung cấp các giải pháp kết xuất dựa trên GPU phi tập trung đã cho phép nó tích lũy một số lượng lớn GPU trong mạng của mình.
Render Network và Akash là những dự án tương đối trưởng thành và mức độ sử dụng mạng của họ đang tăng lên hàng năm. Đặc biệt, Akash đã chứng kiến ​​sự gia tăng đáng kể về số lượng hợp đồng thuê hoạt động hàng quý sau khi mở rộng trọng tâm kinh doanh sang GPU.
io.net là một mạng điện toán phi tập trung mới ra mắt mạng thử nghiệm công khai vào tháng 11 năm 2023. Mặc dù có lịch sử ngắn ngủi nhưng io.net đã tích lũy được số lượng lớn GPU bằng cách tích hợp các tài nguyên từ Render, Filecoin và mạng riêng của nó. io.net gần đây đã công bố hỗ trợ cho các cụm chip Apple Silicon, cho phép người dùng Apple phân bổ sức mạnh tính toán chưa sử dụng vào mạng, tăng thêm số lượng phần cứng trong mạng của họ. Ngoài ra, io.net vẫn chưa ra mắt mã thông báo giao thức của mình và một số lượng lớn các nhà cung cấp phần cứng có thể hy vọng có được quyền truy cập vào các đợt airdrop mã thông báo tiềm năng bằng cách tham gia mạng với tư cách là nhà cung cấp.
Bittensor là một mạng trí tuệ nhân tạo phi tập trung, nơi những người khai thác chịu trách nhiệm đóng góp tài nguyên máy tính cho mạng. Người khai thác có thể đầu tư vào thiết lập phần cứng của riêng họ hoặc chỉ cần sử dụng tài nguyên máy tính do dịch vụ đám mây cung cấp. Về số lượng phần cứng, Bittensor không thể so sánh trực tiếp với các mạng máy tính phi tập trung điển hình và Bittensor hiện có hơn 7.000 máy khai thác.
Nền kinh tế mã thông báo
Nền tảng điện toán phi tập trung hoạt động như thị trường hai mặt, trong đó người dùng trả phí cho các nhà cung cấp tài nguyên máy tính. Akash, Render Network và Bittensor đều đã phát hành token tương ứng của họ làm phương tiện trao đổi giá trị trong hệ sinh thái của họ. Render và Bittensor triển khai cơ chế ghi mã thông báo để tăng cường tích lũy giá trị mã thông báo.
Akash
Akash là một chuỗi khối PoS độc lập và $AKT là token gốc của nó được sử dụng để đặt cược nhằm đảm bảo tính bảo mật của mạng và thanh toán phí mạng. Mã thông báo cũng đóng vai trò là phương tiện trao đổi trong hệ sinh thái, với $AKT là đơn vị định giá chính khi người dùng giao dịch hoặc cho thuê trên Akash. Là một chuỗi PoS, Akash cần tạo phần thưởng khối cho các nút xác thực bằng cách phát hành $AKT và tỷ lệ lạm phát hiện tại là khoảng 14%.
Akash hiện tính phí 4% đối với phí thanh toán bằng AKT hoặc 20% nếu thanh toán bằng USDC, khoản phí này sẽ được chuyển vào nhóm cộng đồng. Các mục đích sử dụng cụ thể cho quỹ nhóm cộng đồng vẫn chưa được xác định, nhưng các mục đích sử dụng tiềm năng có thể bao gồm tài trợ công, khuyến khích hoặc đơn giản là đốt token.
Mạng kết xuất
Mạng kết xuất đã chuyển từ Ethereum sang Solana và mã thông báo giao thức RNDR của nó được sử dụng để trao đổi giá trị trong hệ sinh thái Kết xuất, với người tạo và người dùng sử dụng mã thông báo để thanh toán cho công việc kết xuất.
Để cân bằng mối quan hệ năng động giữa cung và cầu tài nguyên máy tính, Render triển khai cơ chế Cân bằng đốt và đúc (BME). Khi nhu cầu (tức là kết xuất công việc) vượt quá nguồn cung tài nguyên máy tính, mã thông báo RNDR sẽ bị đốt cháy, tạo ra hiệu ứng giảm phát. Ngược lại, nếu nguồn cung tài nguyên máy tính vượt quá nhu cầu, nhiều token RNDR sẽ được tạo ra, gây ra lạm phát. Mã thông báo RNDR bị tăng cao do thiếu nhu cầu tính toán hiện tại.
Xin lỗi
Mã thông báo gốc $TAO của Bittensor được sử dụng để truy cập các dịch vụ mạng và đóng vai trò là phương tiện cho cơ chế phần thưởng cốt lõi. Nguồn cung TAO tối đa là 21 triệu USD, với 7.200 token được tạo ra hàng ngày làm phần thưởng cho người khai thác và người xác thực. Bittensor thực hiện cơ chế giảm một nửa lượng phát hành token, nghĩa là khi một nửa tổng nguồn cung được phân phối thì tỷ lệ phát hành sẽ giảm một nửa. Sau đợt halving đầu tiên, các đợt halving tiếp theo sẽ diễn ra sau khi một nửa nguồn cung cấp token còn lại được phân phối cho đến khi đạt được nguồn cung tối đa là 21 triệu.
Mặc dù tốc độ phát hành 7.200 TAO mỗi ngày được cố định trong giai đoạn hiện tại nhưng thời gian của đợt halving tiếp theo không được xác định trước do cơ chế tái chế token. Cơ chế tái chế này đốt các token TAO đã phát hành, làm trì hoãn thời điểm phân phối một nửa tổng nguồn cung một cách hiệu quả. Các công cụ khai thác và nút xác minh cần tái chế (tức là đốt) mã thông báo TAO để đăng ký vào mạng. Những token bị đốt cháy này sẽ được khấu trừ khỏi nguồn cung lưu hành và có thể được khai thác lại. Mạng thường xuyên hủy đăng ký các công cụ khai thác và các nút xác thực không thể cung cấp các nhiệm vụ AI đủ cạnh tranh và các công cụ khai thác cần thanh toán/đốt TAO lần nữa khi họ vào lại mạng, khiến việc đăng ký trở thành chi phí định kỳ. Cơ chế đốt cháy năng động này tạo ra nhu cầu liên tục về TAO.
Ngày halving đầu tiên được lên kế hoạch vào tháng 1 năm 2025, nhưng ngày halving hiện tại đã bị hoãn lại đến tháng 10 năm 2025. Nó cho thấy một số lượng lớn token TAO đã bị đốt cháy.