Análisis de Aethir: un jugador de poder en la nube descentralizada con tres pistas.

El desarrollo y progreso de los grandes modelos LLM y la IA son avances tecnológicos extremadamente grandes en la historia de la humanidad. La humanidad ha entrado en la era de la IA, donde en este nuevo mundo "poder de cálculo" es el recurso más escaso.

La tendencia del desarrollo de la potencia de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir eficazmente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con requisitos de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, bajo costo y resistencia a la censura, y su perspectiva de desarrollo es muy amplia.

Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que reúne GPUs de alto rendimiento como las H100 para proporcionar servicios de computación de nivel empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, entre otros.

Aethir ya ha colaborado con proyectos de computación en la nube de primer nivel en la industria como io.net, Theta, así como con varios estudios de juegos de primer nivel y compañías de telecomunicaciones. Se espera que los ingresos recurrentes anuales para el primer trimestre de 2024 superen los 20 millones de dólares.

Aethir Edge ha reducido significativamente la barrera para que los usuarios comunes vendan su potencia de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente la cobertura geográfica de la red Aethir.

Aethir ha obtenido 8 millones de dólares mediante la venta de NFT de nodos de verificación, demostrando que su perspectiva de proyecto y modelo económico son muy atractivos para una amplia base de usuarios.

El costo de uso por hora de A100 en la red Aethir es significativamente más bajo que el de otros competidores, lo que le otorga una clara ventaja competitiva.

El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de unos pocos grandes inventos y avances científicos. Cada avance tecnológico crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.

La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos extraordinarios en la historia de la humanidad, que han transformado radicalmente el rostro de la sociedad humana, trayendo consigo cambios sin precedentes en la productividad y en los estilos de vida. Ahora, ya no podemos volver a la era de la iluminación con lámparas de queroseno y el correo a caballo. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.

LLM está liberando poco a poco la inteligencia humana, permitiendo a las personas utilizar su energía e inteligencia limitadas en pensamientos y prácticas más creativas, y así, las personas han entrado en un mundo más eficiente.

Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes progresos de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las reglas de crecimiento de las capacidades de los grandes modelos de lenguaje en la evolución de GPT: es decir, al expandir continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en las capacidades del modelo LLM; en condiciones de suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un límite.

El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a la comprensión del lenguaje humano y al diálogo; al contrario, esto es solo un comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora, liberando un espacio de imaginación infinito. Las personas pueden utilizar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.

Actualmente, en diversos campos tecnológicos intersectoriales, los modelos LLM ya están mostrando su potencial. Desde la producción de videos y la creación artística en áreas humanísticas, hasta el desarrollo de fármacos y la biotecnología en campos de alta tecnología, se avecinan cambios radicales.

En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos controlan abundantes recursos, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la escasez de recursos de potencia de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder, y quienes controlan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeña un papel crucial en este contexto.

En el campo de la inteligencia artificial en rápido desarrollo (AI), debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento del modelo y la inferencia. La inferencia involucra la funcionalidad y salida del modelo de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que abarca algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de computación.

Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a conjuntos de datos básicos completos y una enorme capacidad de computación para entrenar modelos de IA efectivos. Y estos recursos están principalmente en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.

Los altos costos de cálculo y las barreras de entrada impiden que más desarrolladores ingresen, lo que también hace que los principales jugadores se fortalezcan aún más. Ellos poseen grandes conjuntos de datos básicos y una gran capacidad de cálculo, además de tener la capacidad de expandir su escala y reducir sus costos, lo que lleva a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.

Pero no podemos evitar preguntarnos, ¿hay alguna forma de reducir los costos de computación y las barreras de entrada a la industria mediante el uso de tecnología blockchain? La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos ofrece una solución como esta en este contexto.

A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se están utilizando de manera óptima. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar que integre esta potencia de cálculo descentralizada y la haga funcionar de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:

La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivo ( acaba de iniciar y entrar en el sistema operativo Windows ):

• La utilización de GPU es: 0-2%;
• Tarea de producción general ( escritura, navegación simple ):0-15%;
• Reproducción de video: 15 - 35%.

Los datos anteriores indican: la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja y en el mundo de Web2, no hay medidas efectivas para recopilar e integrar estos recursos. Sin embargo, Crypto y la economía de blockchain podrían ser la solución perfecta para este desafío. La economía criptográfica ha construido un mercado global muy eficiente; debido a su economía de tokens única y las características de un sistema sin Descentralización, la fijación de precios de recursos, su circulación y la correspondencia de la oferta y la demanda del mercado son extremadamente eficientes.

El desarrollo de la IA está impactando el futuro de la humanidad, y el progreso de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, los modelos de cálculo han experimentado múltiples transformaciones. Desde las pesadas computadoras de gran tamaño hasta las ligeras computadoras portátiles, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo está disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir sus propios servidores y actualizarse constantemente con la innovación tecnológica, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.

El concepto básico de la computación en la nube es que el lado de la demanda alquila servidores, accede de forma remota y paga según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desafiadas por la computación en la nube. En el campo de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo de este ámbito. Los servidores virtuales pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños y alquilarlos, y pueden movilizar dinámicamente varios recursos.

Este modelo ha cambiado por completo el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Anteriormente, las personas necesitaban comprar su propio equipo de potencia de cálculo para satisfacer sus necesidades; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de cálculo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado lejos del usuario, esto puede causar un cierto grado de retraso. Aunque el retraso puede ser optimizado, siempre no puede ser superado debido a la limitación de la velocidad de la luz.

Sin embargo, industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia extremadamente bajos, por lo tanto, es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que lleva a que cada vez más pequeños centros de datos se ubiquen alrededor de los usuarios, esto es la computación en el borde.

En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:

• Accesibilidad y Flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en algunas plataformas a menudo requiere varias semanas, y modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, etc., a menudo están agotados. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores generalmente deben firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdidas de tiempo, sino que también hace que las operaciones comerciales se vuelvan rígidas, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo distribuidas permiten acceder a la potencia de cálculo en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, con una mayor accesibilidad.

• Precio más bajo: Debido a que se utilizan chips ociosos, y sumado a los subsidios en tokens de los proveedores de chips y de potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría ofrecer una potencia de cálculo más económica.

• Resistencia a la censura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permiso. Se abordaron cuestiones de cumplimiento como el GDPR y HIPAA en las etapas de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.

Con el desarrollo adicional de la IA y el continuo desequilibrio entre la oferta y la demanda de GPU, se impulsará a más desarrolladores a recurrir a plataformas de computación en la nube descentralizadas. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento en los precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán más ganancias, lo que estimulará a más proveedores de GPU a entrar en este mercado, formando un efecto de rueda positiva.

(# Desafíos técnicos

1. Problema de paralelización

Las plataformas de potencia de cómputo distribuidas suelen reunir el suministro de chips de larga cola, lo que significa que un solo proveedor de chips casi no puede completar de forma independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en un corto período de tiempo. Si una plataforma de computación en la nube desea ser competitiva, debe descomponer y asignar tareas mediante la paralelización para reducir el tiempo total de finalización y mejorar la capacidad de cómputo de la plataforma.

Sin embargo, durante el proceso de paralelización se enfrentarán a una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas ), especialmente para tareas complejas de aprendizaje profundo ###, la dependencia de datos y los costos adicionales de comunicación entre dispositivos, entre otros.

2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías

Con la gran inversión de capital en la investigación de circuitos integrados específicos de aplicación ASIC( y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento tensorial TPU), puede haber un impacto en los clústeres de GPU de las plataformas de computación Descentralización.

Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en los costos, entonces el mercado de GPU que actualmente está monopolizado por grandes organizaciones de IA podría volver al mercado. Esto resultará en un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará al ecosistema de las plataformas de computación en la nube Descentralización.

3. Riesgo regulatorio

Debido a que los sistemas de computación en la nube descentralizada operan en múltiples jurisdicciones y pueden estar sujetos a diferentes leyes y regulaciones, puede haber desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.

En la actualidad, los usuarios de plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, que prefieren utilizar una plataforma a largo plazo y no cambian de manera arbitraria. Usar plataformas de Descentralización o centralizadas, el precio solo es uno de los factores a considerar, estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma de Descentralización tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de computación estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y generando ingresos de flujo de caja estables.

A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la inteligencia artificial en este ciclo. Además, calcularé la posible valoración después de la salida al mercado, basándome en los proyectos de IA y de computación distribuida en la misma pista que actualmente están en el mercado.

Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red de Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos e inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores, agregando y redistribuyendo de manera inteligente nuevas y GPUs inactivas provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.

Una de las innovaciones clave del proyecto es el recurso de pool, que reúne a los contribuyentes de poder de cómputo descentralizados bajo una interfaz unificada para ofrecer servicios a clientes de todo el mundo. Una gran característica del recurso de pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse libremente de la red, lo que permite a las empresas o centros de datos con equipos inactivos participar en la red durante el tiempo de inactividad, aumentando la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los equipos.

La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:

• Contenedor(Container): La función clave del contenedor es proporcionar servicios de renderizado remoto en tiempo real, ofreciendo una experiencia de "cero latencia". El contenedor es el lugar real de la computación en la nube.