Детальний опис Aethir: гравець у децентралізованих хмарних обчисленнях з трьома напрямками

Розвиток та прогрес LLM великих моделей і ШІ є надзвичайно великою науково-технологічною досягненням в історії людства, людство з цього моменту вступило в еру ШІ, в цьому новому світі «обчислювальна потужність» є найдефіцитнішим ресурсом.

Тренд розвитку обчислювальних потужностей - це крайове обчислення, цей метод обчислення може ефективно знизити фізичні затримки, ставши основою для розвитку таких галузей, як метасвіт, що мають потребу в низькій затримці; децентралізоване розподілене хмарне обчислення має переваги у гнучкості, низькій ціні та стійкості до цензури, перспективи розвитку є надзвичайно широкими.

Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу на мережі Arbitrum, яка, об'єднуючи GPU з високими обчислювальними можливостями, такими як H100, надає послуги обчислювальної потужності рівня підприємства для ігор, штучного інтелекту та інших компаній.

Aethir вже співпрацює з провідними проектами хмарних обчислень в індустрії, такими як io.net, Theta, а також з кількома провідними ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями. Очікується, що в першому кварталі 2024 року щорічний регулярний дохід (ARR) перевищить 20 мільйонів доларів.

Aethir Edge значно знизив поріг для звичайних користувачів, щоб продавати надлишкову обчислювальну потужність, і значно розширив географічне покриття мережі Aethir.

Aethir вже отримав 80 мільйонів доларів США від продажу NFT для вузлів перевірки, що доводить привабливість його проекту та економічної моделі для широкого кола користувачів.

Вартість використання A100 мережі Aethir на годину значно нижча за інших конкурентів, що надає явну конкурентну перевагу.

Зміни в процесі розвитку людського суспільства зазвичай відбуваються завдяки кільком надзвичайно великим науковим винаходам та досягненням. Кожен прорив у технологіях безпосередньо створює нову еру, яка є більш ефективною та процвітаючою.

Промислова революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими технологічними досягненнями в історії людства; вони кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли безпрецедентну продуктивність і зміни в способі життя. Тепер ми вже не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів за допомогою кінних возів. З появою GPT людство вступило в ще одну велику нову еру.

LLM поступово звільняє людський інтелект, дозволяючи людям спрямовувати обмежену енергію та інтелект на більш креативне мислення та практику, і люди вступають у більш ефективний світ.

Ми розглядаємо GPT як ще один технологічний прорив, що змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT у розумінні та генерації природної мови, а й через те, що людство в еволюції GPT зрозуміло закономірності зростання можливостей великих мовних моделей------а саме, шляхом постійного розширення параметрів моделі та навчальних даних, можна досягти експоненційного зростання можливостей LLM моделі; за достатньої обчислювальної потужності цей процес поки що не має обмежень.

Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогу, навпаки, це лише початок. Як тільки машини отримують здатність розуміти мову, це схоже на відкриття ящика Пандори, що звільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних руйнівних функцій.

Наразі в різних перехресних технологічних сферах моделі LLM вже демонструють свої можливості. Від відеовиробництва, художнього творення та інших гуманітарних сфер до розробки ліків, біотехнологій та інших жорстких технологічних сфер, нас очікують кардинальні зміни.

У цю епоху обчислювальна потужність вважається дефіцитним ресурсом, великі технологічні гіганти володіють багатими ресурсами, тоді як нові розробники стикаються з бар'єрами входу через нестачу обчислювальної потужності. У новій епосі ШІ обчислювальна потужність — це сила, а ті, хто володіє обчислювальною потужністю, мають можливість змінювати світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових розрахунків, відіграє надзвичайно важливу роль.

У швидко розвивається сфері штучного інтелекту (AI) ми повинні усвідомити двоїстий аспект розвитку: навчання моделей і висновки. Висновки стосуються функцій і виходу AI моделей, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для створення розумних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні потужності.

Наприклад, у випадку з GPT-4, якщо ви хочете отримати високоякісні висновки, розробники повинні отримати всебічний базовий набір даних і величезні обчислювальні потужності для навчання ефективної моделі ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках галузевих гігантів, таких як NVIDIA, Google, Microsoft і AWS.

Високі обчислювальні витрати та бар'єри для входу заважають більшій кількості розробників приєднатися, а також зміцнюють позиції лідерів. Вони мають великі бази даних і значні обчислювальні можливості, здатні постійно збільшувати власний масштаб і знижувати витрати, що робить бар'єри в індустрії ще міцнішими.

Але ми не можемо не замислитися, чи є рішення, яке дозволяє знизити витрати на обчислення та бар'єри для входу в галузь, використовуючи технологію блокчейн? Відповідь ствердна. Децентралізована розподілена хмарна обробка саме в такому часовому контексті пропонує нам таке рішення.

Незважаючи на те, що в умовах високих витрат і дефіциту обчислювальної потужності, GPU не використовуються повною мірою. Це в основному пов'язано з тим, що ще не з'явився готовий спосіб інтеграції цих розподілених обчислювальних потужностей і їх комерційної експлуатації. Нижче наведені типові цифри використання GPU для різних робочих навантажень:

Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до трьох основних категорій, а саме вільний ( щойно запущений у Windows операційну систему ):

• Використання GPU: 0-2%;
• Загальні виробничі завдання ( написання, просте перегляд ):0-15%;
• Відео відтворення: 15 - 35%.

Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів є вкрай низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Crypto та блокчейн-економіка, можливо, є саме тією ліками, яка вирішить цю проблему. Криптоекономіка створює вкрай ефективний глобальний ринок, і завдяки унікальній токенній економіці, характеристикам децентралізованої системи, ціноутворення ресурсів, їх обіг та відповідність попиту і пропозиції на ринку є вкрай ефективними.

Розвиток ШІ впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток ШІ. Від моменту винаходу першого комп'ютера у 1940-х роках обчислювальні моделі зазнали кількох змін. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованої покупки серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень компаніям доводилося самостійно закуповувати сервери та постійно оновлювати їх у міру впровадження нових технологій, але поява хмарних обчислень повністю змінила цю модель.

Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що замовник орендує сервери, отримує віддалений доступ і платить відповідно до використаного обсягу. Зараз традиційні підприємства зазнають змін завдяки хмарним обчисленням. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї області. Віртуалізовані сервери можуть розділити один потужний сервер на дуже маленькі сервери для оренди та динамічно переміщати різні ресурси.

Ця модель кардинально змінила бізнес-ландшафт індустрії обчислювальних потужностей. Раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальних потужностей, щоб задовольнити свої потреби; але тепер достатньо сплатити оренду на сайті, щоб насолоджуватися якісними послугами обчислювальних потужностей. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень — це дистантні обчислення. Оскільки традиційні централізовані системи знаходяться занадто далеко від користувачів, це може призводити до певної затримки. Хоча затримку можна оптимізувати, але через обмеження швидкості світла затримка завжди не може бути подолана.

Проте, нові галузі, такі як метавсесвіт, автопілотування, телемедицина, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому необхідно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, внаслідок чого дедалі більше малих дата-центрів розміщуються навколо користувачів, це і є крайні обчислення.

В порівнянні з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень полягають в основному в:

• Доступність та гнучкість: Отримати доступ до чіпів обчислювальної потужності на деяких платформах зазвичай займає кілька тижнів, а високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100 та інші, часто не в наявності. Крім того, щоб отримати обчислювальну потужність, споживачам зазвичай потрібно підписувати довгострокові, жорсткі контракти з цими великими компаніями, що не тільки призводить до втрати часу, але й робить бізнес-процеси жорсткими, втрачаючи певну гнучкість. На відміну від цього, дистрибутивні платформи обчислювальної потужності можуть отримувати потужність у будь-який час і пропонують гнучкі варіанти апаратного забезпечення, маючи більшу доступність.

• Ціна нижча: Завдяки використанню вільних чіпів, а також додатковим токенним субсидіям з боку провайдерів мережевих протоколів для постачальників чіпів та обчислювальної потужності, дистрибутивна мережа обчислювальної потужності може запропонувати більш вигідні ціни на обчислювальну потужність.

• Стійкість до цензури: Деякі системи Web3 не позиціонують себе як безліцензійні. Під час етапів запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами вирішуються питання відповідності, такі як GDPR і HIPAA.

Зі збільшенням розвитку ШІ та постійною диспропорцією між попитом і пропозицією на GPU, це спонукатиме більше розробників переходити на децентралізовані хмарні обчислювальні платформи. Водночас, під час бичачого ринку, через зростання цін на крипто-токени, постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, формуючи позитивний ефект маховика.

Технічні проблеми

1. Проблема паралелізації

Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує постачання чіпів довгого хвоста, що означає, що окремий постачальник чіпів практично не може в короткий термін самостійно виконати складні завдання навчання або інференції моделей ШІ. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна за допомогою паралелізації розбити та розподілити завдання, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальну потужність платформи.

Однак, під час процесу паралелізації виникає низка проблем, включаючи те, як розділити завдання (, особливо для складних завдань глибокого навчання ), залежність даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями.

2. Ризик заміни новими технологіями

З великою кількістю капіталу, вкладеного в дослідження ASIC( спеціалізованих інтегральних схем), а також нових винаходів, таких як тензорні процесори( TPU), це може вплинути на GPU-кластери децентралізованих обчислювальних платформ.

Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і при цьому є компроміс у витратах, то ринок GPU, який наразі монополізований великими AI-організаціями, може знову повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.

3. Регуляторний ризик

Оскільки децентралізовані хмарні обчислювальні системи працюють у кількох юрисдикціях і можуть підпадати під різні юридичні норми, можуть виникати унікальні юридичні та регуляторні виклики. Вимоги щодо відповідності, такі як закони про захист даних і конфіденційність, також можуть бути складними та викликами.

На сучасному етапі користувачами хмарних платформ в основному є професійні розробники та установи, які віддають перевагу тривалому використанню однієї платформи і не змінюють її без причини. Використання децентралізованої платформи чи централізованої - це лише один із факторів, що враховуються, ці користувачі більше цінують стабільність послуг. Тому, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну достатню обчислювальну потужність, вона легше отримає прихильність цих клієнтів, забезпечить тривалі партнерські відносини та стабільний грошовий потік.

Далі я представлю новий розподілений проект обчислювальних потужностей Aethir, який зосереджується на ігровому рендерингу та ШІ, і на основі існуючих на ринку проектів ШІ та розподілених обчислювальних потужностей у цьому сегменті, оціню можливу вартість після виходу на ринок.

Aethir Cloud є децентралізованою платформою для реального рендерингу, заснованою на мережі Arbitrum, яка допомагає ігровим та штучно-інтелектуальним компаніям доставляти свою продукцію безпосередньо споживачам шляхом агрегації та розумного перерозподілу нових і невикористаних GPU з підприємств, дата-центрів, бізнесу з криптовалютного майнінгу та споживачів.

Однією з ключових інновацій проєкту є ресурсний пул, який об'єднує децентралізованих учасників обчислювальної потужності під єдиним інтерфейсом, надаючи послуги глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє підприємствам або дата-центрам з невикористовуваним обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників та використання обладнання.

Операція екосистеми Aethir базується на трьох основних інфраструктурах:

• Контейнер(Container): Ключова функція контейнера полягає в наданні послуг віддаленого рендерингу в реальному часі, забезпечуючи досвід "нульової затримки". Контейнер є фактичним місцем хмарних обчислень.