Phi tập trung điện toán đám mây: Sự trỗi dậy và thách thức của hệ sinh thái mới

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI và NVIDIA đã tăng vọt trong những năm gần đây. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành câu chuyện cốt lõi trên thị trường hiện nay, thu hút một lượng lớn vốn và sự chú ý. Trong bối cảnh này, Phi tập trung đã thể hiện tiềm năng to lớn như một công cụ thúc đẩy sự phát triển của AI. Mặc dù vẫn còn khoảng cách trong việc ứng dụng thực tế so với mô hình tập trung, nhưng việc tận dụng lợi thế của Web3 để mở rộng bốn lĩnh vực cốt lõi của AI (dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy luận) đã trở thành sự đồng thuận trong ngành.

Bài viết này sẽ tập trung vào yếu tố then chốt "công suất", phân tích khung sinh thái Crypto x AI x DePIN và mô hình kinh tế của nó.

Một, DePIN và khung sinh thái tính toán phi tập trung

Công suất tính toán chất lượng cao là điều cần thiết cho việc phát triển AI, đã bị các gã khổng lồ truyền thống độc quyền trong thời gian dài, dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó có thể tiếp cận tài nguyên với chi phí hợp lý. Dự án DePIN áp dụng mô hình kinh tế P2P, cho phép người dùng trở thành nhà cung cấp tài nguyên và nhận phần thưởng token, từ đó giải quyết vấn đề này.

Phi tập trung AI tính toán sinh thái主要由三部分组成：

1. Nhà môi giới tài nguyên - Io.net

Io.net là một mạng lưới tính toán Phi tập trung, nhằm mục đích tập hợp 1 triệu GPU để hình thành một mạng lưới DePIN sức mạnh tính toán khổng lồ. Sản phẩm cốt lõi IO Cloud sử dụng mô-đun xây dựng cluster, giúp tất cả GPU duy trì trạng thái liên kết, thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn. Hiện tại, số lượng GPU có sẵn trên Io.net đã vượt quá 200.000, trong đó GeForce RTX 4090 và GeForce RTX 3090 Ti chiếm tỉ lệ cao nhất.

2. Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit

Exabit như một nút dịch vụ sức mạnh AI có thể cung cấp đủ chip cho việc học máy sâu. Đội ngũ của nó có nền tảng vững chắc, có khả năng truy cập trực tiếp hàng trăm trung tâm dữ liệu, có thể cung cấp các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000. Exabit đã hợp tác với nhiều ông lớn trong lĩnh vực sức mạnh tính toán để cung cấp cho khách hàng các giải pháp sức mạnh tính toán chất lượng cao với chi phí thấp.

3. Nhà cung cấp tài nguyên - PingPong

PingPong áp dụng giao thức mở nền tảng, tích hợp tài nguyên cơ sở để cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của nó là trở thành người tập hợp dịch vụ DePIN, thông qua thuật toán định tuyến kết nối nhu cầu của khách hàng với mạng công suất tốt nhất.

Hai, phân tích Phi tập trung tính toán sinh thái

Phi tập trung hóa tính toán nhằm giải quyết ba vấn đề lớn của dịch vụ đám mây truyền thống: tính khả dụng hạn chế, sự hạn chế trong lựa chọn và chi phí cao. Sự hợp tác chiến lược giữa Io.net và Exabit chính là nỗ lực theo hướng này.

Chế độ tài sản

1. Mô hình tài sản nặng (Exabit):

   • Sở hữu nguồn tài nguyên tính toán AI chất lượng cao, khan hiếm
   • Cần đầu tư nhiều tài sản cố định, hình thành rào cản ngành
   • Lợi nhuận phụ thuộc vào nhu cầu liên tục của các đại lý sức mạnh tính toán.

2. Mô hình tài sản nhẹ (Io.net):

   • Tập hợp sức mạnh tính toán GPU từ các nhà đầu tư nhỏ lẻ, thưởng token
   • Lấy sức mạnh tính toán chất lượng cao từ phía cung, bán cho các công ty khởi nghiệp AI
   • Cung cấp nền tảng khai thác và staking
   • Rủi ro thấp, nhưng dễ bị bắt chước

Ba, Triển vọng phát triển của hệ sinh thái

PingPong với tư cách là một tập hợp dịch vụ DePIN, hy vọng sẽ thúc đẩy hệ sinh thái phát triển quy mô lớn hơn. Mô hình B2B2C của nó kết nối đầu cung, đại lý tài nguyên và người dùng cuối, cung cấp các dịch vụ giá trị gia tăng như khai thác động thông qua SDK, nâng cao tính thanh khoản của tài nguyên và vốn.

Bốn, Triển vọng Tương lai

Phi tập trung điện toán đám mây mặc dù đã hình thành khung sinh thái rõ ràng, nhưng để thách thức các ông lớn điện toán đám mây truyền thống vẫn cần thời gian. Hiện tại, mô hình phi tập trung có thể đáp ứng nhu cầu của một số công ty khởi nghiệp AI, nhưng quy mô thị trường tổng thể vẫn còn nhỏ. Trong tương lai, với sự tiến bộ công nghệ và sự gia tăng nhu cầu thị trường, điện toán đám mây phi tập trung có thể trở thành lực lượng quan trọng thúc đẩy sự phát triển của AI.