Redes de computação descentralizada são a base da inteligência artificial (IA) descentralizada. Elas fornecem o poder de computação distribuída necessário para treinar e executar modelos de IA. Este artigo explora três das maiores redes de computação descentralizada de uso geral e um projeto de IA descentralizada. Nosso objetivo é ajudar os leitores a entender as semelhanças e diferenças entre esses projetos.
Como Akash difere da Rede Render
Akash e a Rede Render são ambas redes de computação descentralizadas que fornecem uma plataforma onde os usuários podem comprar e vender recursos de computação para várias tarefas.
Akash opera como um mercado aberto, permitindo que os usuários acessem recursos de CPU, GPU e armazenamento. Ele fornece recursos de computação que podem ser usados para diversos fins, como hospedar servidores de jogos ou executar nós de blockchain. No mercado Akash, inquilinos que implantam aplicativos definem o preço e as condições para implantações necessárias, enquanto os provedores de recursos de computação fazem lances por essas implantações, e o licitante mais baixo (o provedor) ganha a implantação. Esse modelo de leilão reverso dá aos usuários o poder de definir preços e condições.
Em contraste, Render utiliza um algoritmo de precificação dinâmica para ajustar a precificação de implantação de tarefas com base nas condições do mercado. A Render Network concentra-se em serviços de renderização 3D baseados em GPU e opera como uma rede GPU distribuída. Neste modelo, os provedores de hardware fornecem recursos de computação e a rede Render utiliza um algoritmo de precificação multinível para determinar preços e combinar usuários com compradores de serviços. Render não opera como um mercado aberto onde os usuários podem definir independentemente preços ou condições.
Io.net - Foco em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
io.net é uma nova rede de computação descentralizada que obtém potência de computação de GPU de data centers geograficamente distribuídos, mineradores de criptomoedas e fornecedores de armazenamento descentralizado para suportar a computação de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele também colabora com redes de computação descentralizada existentes, como Render, para alavancar os recursos subutilizados de computação de GPU no Render para tarefas de IA e aprendizado de máquina.
Existem dois principais fatores diferenciadores para io.net: 1) foco em tarefas de IA e aprendizado de máquina; 2) ênfase em clusters de GPU. Um cluster de GPU refere-se a várias GPUs trabalhando juntas como um sistema unificado para lidar com tarefas computacionalmente intensivas, como treinamento de IA e simulações científicas.
Bittensor - um projeto de blockchain focado em IA
Ao contrário de outras redes de computação descentralizada, Bittensor é um projeto de inteligência artificial descentralizada com o objetivo de criar um mercado de aprendizado de máquina descentralizado. Isso permite que aplicações de IA descentralizadas sejam construídas e compitam diretamente com projetos de IA centralizados como o ChatGPT da OpenAI. A rede é composta por nós (mineradores) que fornecem recursos computacionais para treinar e executar modelos de inteligência artificial.
Bittensor utiliza uma estrutura de sub-rede, semelhante a uma cadeia para uma aplicação específica. Atualmente, possui 32 sub-redes, cada uma das quais se concentra em tarefas específicas relacionadas à inteligência artificial, incluindo uma rede de IA descentralizada de prompt de texto (Text Prompt AI refere-se a uma aplicação de IA semelhante ao ChatGPT), que pode converter prompts de texto em IA geradora de imagens que se traduz em imagens, e um mecanismo de busca baseado em IA.
Os mineradores desempenham um papel fundamental no ecossistema Bittensor, fornecendo recursos de computação e hospedando modelos de aprendizado de máquina para realizar cálculos de tarefas de IA fora da cadeia e gerar resultados. Qualquer pessoa pode se juntar à rede e se tornar um minerador com requisitos mínimos de hardware. Os mineradores competem entre si para fornecer os melhores resultados para as consultas dos usuários.
Akash inicialmente está focado em CPUs e há muitos recursos de CPU dentro da rede. Com o aumento da inteligência artificial, a demanda por GPUs aumentou drasticamente e Akash começou a adicionar recursos de GPU à sua rede no terceiro trimestre do ano passado. No entanto, Akash possui um número relativamente pequeno de GPUs de alto desempenho em comparação com outros projetos que se concentram em recursos de GPU. O foco da Render Network em fornecer soluções de renderização descentralizadas baseadas em GPU permitiu-lhe acumular um grande número de GPUs em sua rede.
Render Network e Akash são projetos mais maduros, com o uso da rede crescendo constantemente ano após ano. Especificamente, Akash tem visto um aumento significativo nos arrendamentos ativos trimestrais após expandir seu foco para incluir GPUs.
io.net é uma nova rede de computação descentralizada que lançou sua testnet pública em novembro de 2023. Apesar de sua história mais curta, io.net acumulou um número significativo de GPUs, integrando recursos de Render, Filecoin e sua rede. io.net anunciou recentemente o suporte para clusters de chips Apple Silicon, permitindo que os usuários da Apple aloquem sua capacidade de computação não utilizada para a rede, aumentando ainda mais a contagem de hardware em sua rede. Além disso, io.net ainda não lançou seu token de protocolo, e muitos fornecedores de hardware podem estar esperando para se juntar à rede como provedores para potencialmente receber oportunidades de airdrop de tokens.
Bittensor é uma rede de inteligência artificial descentralizada onde os mineradores contribuem com recursos computacionais para a rede. Os mineradores podem investir em configurações de hardware por conta própria ou simplesmente utilizar recursos de computação fornecidos por serviços em nuvem. Em termos de contagem de hardware, Bittensor não pode ser comparado diretamente a redes de computação descentralizadas típicas, pois atualmente conta com mais de 7.000 mineradores.
Plataformas de computação descentralizada atuam como mercados de dois lados, com usuários pagando taxas aos provedores de recursos de computação. Akash, Render Network e Bittensor emitiram todos os seus respectivos tokens como um meio de troca de valor dentro de seus ecossistemas. Render e Bittensor implementam um mecanismo de queima de tokens para melhorar a acumulação de valor dos tokens.
Akash
Akash é uma blockchain PoS independente e $AKT é seu token nativo usado para staking para garantir a segurança da rede e pagar taxas de rede. O token também serve como meio de troca no ecossistema, com $AKT sendo a unidade primária de precificação quando os usuários negociam ou alugam na Akash. Como uma cadeia PoS, a Akash precisa gerar recompensas de bloco para os nós validadores emitindo $AKT, e a taxa de inflação atual é cerca de 14%.
Akash atualmente cobra 4% sobre as taxas pagas em AKT, ou 20% se pagas em USDC, que serão destinadas ao pool comunitário. Usos específicos para os fundos do pool comunitário ainda não foram determinados, mas os usos potenciais poderiam incluir financiamento público, incentivos ou simplesmente queima dos tokens.
Render Network
A Render Network migrou do Ethereum para a Solana, e seu token de protocolo RNDR é usado para troca de valor dentro do ecossistema da Render, com criadores e usuários usando o token para pagar trabalhos de renderização.
Para equilibrar a relação dinâmica entre oferta e demanda de recursos de computação, Render implementa um mecanismo de Equilíbrio de Queima e Cunhagem (BME). Quando a demanda (ou seja, trabalhos de renderização) excede a oferta de recursos de computação, os tokens RNDR serão queimados, criando um efeito deflacionário. Por outro lado, se a oferta de recursos de computação exceder a demanda, mais tokens RNDR serão cunhados, causando inflação. O token RNDR é inflacionado devido à atual falta de demanda de computação.
Bittensor
O token nativo do Bittensor $TAO é usado para acessar os serviços de rede e serve como um meio para o mecanismo de recompensa principal. O fornecimento máximo de $TAO é de 21 milhões, e 7.200 tokens são gerados diariamente como recompensa para mineradores e nós validadores. O Bittensor implementa um mecanismo de redução pela metade da emissão de tokens, o que significa que quando metade do fornecimento total for distribuído, a taxa de emissão será reduzida pela metade. Após a primeira redução pela metade, reduções subsequentes ocorrerão após metade do fornecimento de tokens restante ser distribuído até que o fornecimento máximo de 21 milhões seja atingido.
Embora a taxa de emissão de 7.200 TAO por dia seja fixa durante o período atual, o momento do próximo halving não é predeterminado devido ao mecanismo de reciclagem de tokens. Esse mecanismo de reciclagem queima os tokens TAO emitidos, atrasando efetivamente o ponto em que metade do fornecimento total é distribuído. Os mineradores e nós de verificação precisam reciclar (ou seja, queimar) os tokens TAO para se registrar na rede. Esses tokens queimados serão deduzidos do fornecimento em circulação e podem ser minerados novamente. A rede regularmente cancela o registro de mineradores e nós validadores que não conseguem fornecer tarefas de IA suficientemente competitivas, e os mineradores precisam pagar/queimar TAO novamente quando reentram na rede, tornando o registro um custo recorrente. Esse mecanismo dinâmico de queima cria uma demanda constante por TAO.
A primeira data planejada para o halving era originalmente para janeiro de 2025, mas a data atual do halving foi adiada para outubro de 2025. Isso mostra que um grande número de tokens TAO foi queimado.
Este artigo originalmente intitulado "DePIN x AI - Visão Geral de Quatro Grandes Redes de Computação Descentralizadas" é reproduzido de [ Gate.io tokeninsigh]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [0xEdwardyw]. Se você tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato com a equipe da Gate Learn, que lidará com isso o mais rápido possível.
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Redes de computação descentralizada são a base da inteligência artificial (IA) descentralizada. Elas fornecem o poder de computação distribuída necessário para treinar e executar modelos de IA. Este artigo explora três das maiores redes de computação descentralizada de uso geral e um projeto de IA descentralizada. Nosso objetivo é ajudar os leitores a entender as semelhanças e diferenças entre esses projetos.
Como Akash difere da Rede Render
Akash e a Rede Render são ambas redes de computação descentralizadas que fornecem uma plataforma onde os usuários podem comprar e vender recursos de computação para várias tarefas.
Akash opera como um mercado aberto, permitindo que os usuários acessem recursos de CPU, GPU e armazenamento. Ele fornece recursos de computação que podem ser usados para diversos fins, como hospedar servidores de jogos ou executar nós de blockchain. No mercado Akash, inquilinos que implantam aplicativos definem o preço e as condições para implantações necessárias, enquanto os provedores de recursos de computação fazem lances por essas implantações, e o licitante mais baixo (o provedor) ganha a implantação. Esse modelo de leilão reverso dá aos usuários o poder de definir preços e condições.
Em contraste, Render utiliza um algoritmo de precificação dinâmica para ajustar a precificação de implantação de tarefas com base nas condições do mercado. A Render Network concentra-se em serviços de renderização 3D baseados em GPU e opera como uma rede GPU distribuída. Neste modelo, os provedores de hardware fornecem recursos de computação e a rede Render utiliza um algoritmo de precificação multinível para determinar preços e combinar usuários com compradores de serviços. Render não opera como um mercado aberto onde os usuários podem definir independentemente preços ou condições.
Io.net - Foco em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
io.net é uma nova rede de computação descentralizada que obtém potência de computação de GPU de data centers geograficamente distribuídos, mineradores de criptomoedas e fornecedores de armazenamento descentralizado para suportar a computação de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele também colabora com redes de computação descentralizada existentes, como Render, para alavancar os recursos subutilizados de computação de GPU no Render para tarefas de IA e aprendizado de máquina.
Existem dois principais fatores diferenciadores para io.net: 1) foco em tarefas de IA e aprendizado de máquina; 2) ênfase em clusters de GPU. Um cluster de GPU refere-se a várias GPUs trabalhando juntas como um sistema unificado para lidar com tarefas computacionalmente intensivas, como treinamento de IA e simulações científicas.
Bittensor - um projeto de blockchain focado em IA
Ao contrário de outras redes de computação descentralizada, Bittensor é um projeto de inteligência artificial descentralizada com o objetivo de criar um mercado de aprendizado de máquina descentralizado. Isso permite que aplicações de IA descentralizadas sejam construídas e compitam diretamente com projetos de IA centralizados como o ChatGPT da OpenAI. A rede é composta por nós (mineradores) que fornecem recursos computacionais para treinar e executar modelos de inteligência artificial.
Bittensor utiliza uma estrutura de sub-rede, semelhante a uma cadeia para uma aplicação específica. Atualmente, possui 32 sub-redes, cada uma das quais se concentra em tarefas específicas relacionadas à inteligência artificial, incluindo uma rede de IA descentralizada de prompt de texto (Text Prompt AI refere-se a uma aplicação de IA semelhante ao ChatGPT), que pode converter prompts de texto em IA geradora de imagens que se traduz em imagens, e um mecanismo de busca baseado em IA.
Os mineradores desempenham um papel fundamental no ecossistema Bittensor, fornecendo recursos de computação e hospedando modelos de aprendizado de máquina para realizar cálculos de tarefas de IA fora da cadeia e gerar resultados. Qualquer pessoa pode se juntar à rede e se tornar um minerador com requisitos mínimos de hardware. Os mineradores competem entre si para fornecer os melhores resultados para as consultas dos usuários.
Akash inicialmente está focado em CPUs e há muitos recursos de CPU dentro da rede. Com o aumento da inteligência artificial, a demanda por GPUs aumentou drasticamente e Akash começou a adicionar recursos de GPU à sua rede no terceiro trimestre do ano passado. No entanto, Akash possui um número relativamente pequeno de GPUs de alto desempenho em comparação com outros projetos que se concentram em recursos de GPU. O foco da Render Network em fornecer soluções de renderização descentralizadas baseadas em GPU permitiu-lhe acumular um grande número de GPUs em sua rede.
Render Network e Akash são projetos mais maduros, com o uso da rede crescendo constantemente ano após ano. Especificamente, Akash tem visto um aumento significativo nos arrendamentos ativos trimestrais após expandir seu foco para incluir GPUs.
io.net é uma nova rede de computação descentralizada que lançou sua testnet pública em novembro de 2023. Apesar de sua história mais curta, io.net acumulou um número significativo de GPUs, integrando recursos de Render, Filecoin e sua rede. io.net anunciou recentemente o suporte para clusters de chips Apple Silicon, permitindo que os usuários da Apple aloquem sua capacidade de computação não utilizada para a rede, aumentando ainda mais a contagem de hardware em sua rede. Além disso, io.net ainda não lançou seu token de protocolo, e muitos fornecedores de hardware podem estar esperando para se juntar à rede como provedores para potencialmente receber oportunidades de airdrop de tokens.
Bittensor é uma rede de inteligência artificial descentralizada onde os mineradores contribuem com recursos computacionais para a rede. Os mineradores podem investir em configurações de hardware por conta própria ou simplesmente utilizar recursos de computação fornecidos por serviços em nuvem. Em termos de contagem de hardware, Bittensor não pode ser comparado diretamente a redes de computação descentralizadas típicas, pois atualmente conta com mais de 7.000 mineradores.
Plataformas de computação descentralizada atuam como mercados de dois lados, com usuários pagando taxas aos provedores de recursos de computação. Akash, Render Network e Bittensor emitiram todos os seus respectivos tokens como um meio de troca de valor dentro de seus ecossistemas. Render e Bittensor implementam um mecanismo de queima de tokens para melhorar a acumulação de valor dos tokens.
Akash
Akash é uma blockchain PoS independente e $AKT é seu token nativo usado para staking para garantir a segurança da rede e pagar taxas de rede. O token também serve como meio de troca no ecossistema, com $AKT sendo a unidade primária de precificação quando os usuários negociam ou alugam na Akash. Como uma cadeia PoS, a Akash precisa gerar recompensas de bloco para os nós validadores emitindo $AKT, e a taxa de inflação atual é cerca de 14%.
Akash atualmente cobra 4% sobre as taxas pagas em AKT, ou 20% se pagas em USDC, que serão destinadas ao pool comunitário. Usos específicos para os fundos do pool comunitário ainda não foram determinados, mas os usos potenciais poderiam incluir financiamento público, incentivos ou simplesmente queima dos tokens.
Render Network
A Render Network migrou do Ethereum para a Solana, e seu token de protocolo RNDR é usado para troca de valor dentro do ecossistema da Render, com criadores e usuários usando o token para pagar trabalhos de renderização.
Para equilibrar a relação dinâmica entre oferta e demanda de recursos de computação, Render implementa um mecanismo de Equilíbrio de Queima e Cunhagem (BME). Quando a demanda (ou seja, trabalhos de renderização) excede a oferta de recursos de computação, os tokens RNDR serão queimados, criando um efeito deflacionário. Por outro lado, se a oferta de recursos de computação exceder a demanda, mais tokens RNDR serão cunhados, causando inflação. O token RNDR é inflacionado devido à atual falta de demanda de computação.
Bittensor
O token nativo do Bittensor $TAO é usado para acessar os serviços de rede e serve como um meio para o mecanismo de recompensa principal. O fornecimento máximo de $TAO é de 21 milhões, e 7.200 tokens são gerados diariamente como recompensa para mineradores e nós validadores. O Bittensor implementa um mecanismo de redução pela metade da emissão de tokens, o que significa que quando metade do fornecimento total for distribuído, a taxa de emissão será reduzida pela metade. Após a primeira redução pela metade, reduções subsequentes ocorrerão após metade do fornecimento de tokens restante ser distribuído até que o fornecimento máximo de 21 milhões seja atingido.
Embora a taxa de emissão de 7.200 TAO por dia seja fixa durante o período atual, o momento do próximo halving não é predeterminado devido ao mecanismo de reciclagem de tokens. Esse mecanismo de reciclagem queima os tokens TAO emitidos, atrasando efetivamente o ponto em que metade do fornecimento total é distribuído. Os mineradores e nós de verificação precisam reciclar (ou seja, queimar) os tokens TAO para se registrar na rede. Esses tokens queimados serão deduzidos do fornecimento em circulação e podem ser minerados novamente. A rede regularmente cancela o registro de mineradores e nós validadores que não conseguem fornecer tarefas de IA suficientemente competitivas, e os mineradores precisam pagar/queimar TAO novamente quando reentram na rede, tornando o registro um custo recorrente. Esse mecanismo dinâmico de queima cria uma demanda constante por TAO.
A primeira data planejada para o halving era originalmente para janeiro de 2025, mas a data atual do halving foi adiada para outubro de 2025. Isso mostra que um grande número de tokens TAO foi queimado.
Este artigo originalmente intitulado "DePIN x AI - Visão Geral de Quatro Grandes Redes de Computação Descentralizadas" é reproduzido de [ Gate.io tokeninsigh]. Todos os direitos autorais pertencem ao autor original [0xEdwardyw]. Se você tiver alguma objeção à reimpressão, entre em contato com a equipe da Gate Learn, que lidará com isso o mais rápido possível.
Aviso Legal: As visões e opiniões expressas neste artigo representam apenas as visões pessoais do autor e não constituem nenhum conselho de investimento.
As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pelo Gate Learnequipe. A menos que seja mencionado, copiar, distribuir ou plagiar os artigos traduzidos é proibido.