Le carnaval Web3 de Hong Kong a pris fin, mais le pouls de la liberté du Web3 bat toujours et continue de pénétrer dans d'autres secteurs. Par rapport au cycle précédent, la logique du début de ce marché haussier est de passer d'un « récit d'innovation original » à un modèle de « reconnaissance grand public, axé sur le capital ». Le stade de développement du Web3 observé par l'auteur a également évolué d'un stade de « liberté absolue fermée et de niche » à un stade de « liberté relative sous une véritable tolérance ». **
Dans cette logique, si nous ne sortons pas des sentiers battus pour analyser, nous ne pourrons plus nous adapter au développement actuel du Web3 en attendant le récit original de l'innovation. **Depuis que l'ensemble du Web3 a adopté la conformité, Web3 s'est recentré sur le domaine financier sous la promotion continue du gouvernement de Hong Kong. Les institutions financières traditionnelles accélèrent également leur participation au Web3 via les RWA et les ETF au comptant.
Lors de cette conférence, en plus des institutions financières traditionnelles entrant dans le Web3, nous avons également vu une opportunité de connecter Web2 et Web3 – la piste DePIN. En particulier, la promotion du développement de grands modèles d'IA a une fois de plus fait de la sous-direction de DePIN - la réaffectation de la puissance de calcul - une préoccupation majeure.
Source : Recherche OKG
La puissance de calcul est l'appât, mais la formation sur de grands modèles d'IA n'est pas le meilleur scénario de mise en œuvre pour DePIN.
"La blockchain renforce la confiance grâce à la technologie, et l'IA est une industrie qui a désespérément besoin de confiance", a déclaré Haseed Qureshi, associé directeur de Dragonfly Capital, lors de la conférence.
DePIN n’est pas une piste nouvelle et a été proposée il y a quelques années. C'est avec l'explosion des grands modèles d'IA que l'industrie a mené de nombreuses discussions sur la puissance de calcul et les données. Selon les estimations, le coût des calculs de grands modèles augmente de 31 fois chaque année. Il existe une pénurie mondiale de GPU, et des entreprises comme Nvidia se situent au sommet de la chaîne alimentaire dans la demande actuelle du marché et disposent d'un grand pouvoir de fixation des prix. Monopole ou décentralisation, le débat sur le coût est devenu la raison pour laquelle la piste Web3 DePIN fait à nouveau l'objet de vifs débats.
Bien que la formation de grands modèles d’IA en soit la cause, Rome n’a pas été construite en un jour et la formation de grands modèles d’IA n’est pas actuellement le meilleur scénario de mise en œuvre pour DePIN. Les besoins en puissance de calcul pour la production de grands modèles d’IA se concentrent principalement sur deux aspects : le raisonnement et la formation. Au cours du processus de formation, un modèle de réseau neuronal complexe est formé en alimentant une grande quantité de données. Dans le processus de raisonnement, le modèle entraîné est utilisé pour déduire diverses conclusions en utilisant une grande quantité de données.
Source : Nvidia
**Avec la combinaison de la décentralisation et de la puissance de calcul, le coefficient de difficulté diminue couche par couche de la formation au réglage fin de la formation jusqu'à l'inférence. **Dans DePIN, vous pouvez constater que de plus en plus de projets dans l'industrie se concentrent sur l'inférence plutôt que sur la formation. La principale raison pour laquelle la plupart des entreprises utilisent des clusters GPU NVIDIA pour la formation en IA est qu'ils disposent de puissantes capacités de calcul parallèle et de bande passante mémoire. Par rapport au lien d'inférence, les exigences en matière de puissance de calcul parallèle et de bande passante sont bien inférieures. Et la formation sur les grands modèles accorde plus d'attention à la stabilité, car une fois la formation interrompue, elle doit être recyclée. Si une application de puissance de calcul décentralisée est construite sur Ethereum pour être utilisée par GPT, une seule opération de multiplication matricielle consommera jusqu'à 10 milliards de dollars américains en frais de gaz et prendra 1 mois.
En outre, l'auteur a analysé l'état actuel de plusieurs projets populaires lors de cette conférence, montrant une situation dans laquelle l'offre dépasse la demande, c'est-à-dire que l'offre de puissance de calcul distribuée dans le monde dépasse la demande des développeurs d'IA en matière d'IA. modéliser des tâches de formation ou d’inférence. Ce n'est pas que la demande n'existe pas : Sam Altman, le fondateur d'OpenAI, a proposé de lever 7 000 milliards de dollars pour construire une usine de puces avancées 10 fois plus grande que la taille actuelle de TSMC et l'utiliser pour la production de puces et formation sur modèle. Les recherches de l'Université de Stanford montrent également que quel que soit le modèle de langage, lorsque l'échelle des paramètres de formation dépasse la valeur critique de cette échelle, ses performances (telles que la précision) s'améliorent fortement. Ceci est diamétralement opposé à la loi selon laquelle « de gros efforts peuvent produire des miracles », et cela signifie également qu'en réalité, il reste encore de nombreux problèmes à résoudre dans l'idée d'une puissance de calcul décentralisée.
Les « origines historiques » de la piste DePIN remontent à « l'économie du partage »
Le concept de DePIN lui-même n'est pas difficile à comprendre et peut même être attribué au Web 2. Si l'on regarde l'industrie de l'Internet, depuis au moins 15 ans, les acteurs du Web2 se sont plongés dans l'agrégation d'actifs personnels corporels pour créer une « économie de partage ». " **Si les actifs incorporels (tels que les serveurs inactifs, etc.) sont redistribués directement au demandeur sous forme de Peer to peer (P2P) ou Peer to business (P2B), la blockchain technologique décentralisée peut inciter un mécanisme à optimiser les relations de production. **C'est ce qu'est DePIN.
Par conséquent, sur la piste DePIN, l’enthousiasme de tous du côté de l’offre est élevé. **En fait, Web2 prépare depuis longtemps la « redistribution », mais cette fois, il supprime directement l'intermédiaire. **Il existe actuellement près d'un millier de projets DePIN, en particulier l'écosystème Solana. Selon les statistiques de Messari, l'écosystème Solana occupe une position de leader dans l'infrastructure DePIN. Cela est dû à la haute intégration des infrastructures et aux performances de la chaîne publique Solana. En termes de répartition régionale, plusieurs des 10 meilleurs DePIN devraient provenir d’Asie en 2024-2025.
Origine : Messari
Le Web3 et l’IA ont de nombreuses intersections : en tant que monnaie universelle du futur monde numérique, la puissance de calcul est la première chose à laquelle les gens prêtent attention. Cependant, la puissance de calcul décentralisée, le scénario de mise en œuvre le plus raisonnable, n’est pas le plus simple à mettre en œuvre.
À l'intersection du Web3 et de l'IA, en plus de surmonter les difficultés techniques et de résoudre constamment de tels problèmes, il existe de nombreuses autres branches telles que les agents d'IA qui donnent aux créateurs la propriété et des scénarios de puissance de calcul de petits modèles d'IA qui méritent d'être explorés et seront plus pratiques. ... le sexe. Il y aura toujours un équilibre entre le succès des modèles économiques et les avancées technologiques. **DePIN accélère ce processus, et le « voyage de chasse » de DePIN reviendra avec une récolte complète. **
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Voyage de chasse DePIN : la puissance de calcul de l'IA comme appât, la route est longue et difficile
Auteur : Hedy Bi, OKG Research
Le carnaval Web3 de Hong Kong a pris fin, mais le pouls de la liberté du Web3 bat toujours et continue de pénétrer dans d'autres secteurs. Par rapport au cycle précédent, la logique du début de ce marché haussier est de passer d'un « récit d'innovation original » à un modèle de « reconnaissance grand public, axé sur le capital ». Le stade de développement du Web3 observé par l'auteur a également évolué d'un stade de « liberté absolue fermée et de niche » à un stade de « liberté relative sous une véritable tolérance ». **
Dans cette logique, si nous ne sortons pas des sentiers battus pour analyser, nous ne pourrons plus nous adapter au développement actuel du Web3 en attendant le récit original de l'innovation. **Depuis que l'ensemble du Web3 a adopté la conformité, Web3 s'est recentré sur le domaine financier sous la promotion continue du gouvernement de Hong Kong. Les institutions financières traditionnelles accélèrent également leur participation au Web3 via les RWA et les ETF au comptant.
Lors de cette conférence, en plus des institutions financières traditionnelles entrant dans le Web3, nous avons également vu une opportunité de connecter Web2 et Web3 – la piste DePIN. En particulier, la promotion du développement de grands modèles d'IA a une fois de plus fait de la sous-direction de DePIN - la réaffectation de la puissance de calcul - une préoccupation majeure.
Source : Recherche OKG
La puissance de calcul est l'appât, mais la formation sur de grands modèles d'IA n'est pas le meilleur scénario de mise en œuvre pour DePIN.
"La blockchain renforce la confiance grâce à la technologie, et l'IA est une industrie qui a désespérément besoin de confiance", a déclaré Haseed Qureshi, associé directeur de Dragonfly Capital, lors de la conférence.
DePIN n’est pas une piste nouvelle et a été proposée il y a quelques années. C'est avec l'explosion des grands modèles d'IA que l'industrie a mené de nombreuses discussions sur la puissance de calcul et les données. Selon les estimations, le coût des calculs de grands modèles augmente de 31 fois chaque année. Il existe une pénurie mondiale de GPU, et des entreprises comme Nvidia se situent au sommet de la chaîne alimentaire dans la demande actuelle du marché et disposent d'un grand pouvoir de fixation des prix. Monopole ou décentralisation, le débat sur le coût est devenu la raison pour laquelle la piste Web3 DePIN fait à nouveau l'objet de vifs débats.
Bien que la formation de grands modèles d’IA en soit la cause, Rome n’a pas été construite en un jour et la formation de grands modèles d’IA n’est pas actuellement le meilleur scénario de mise en œuvre pour DePIN. Les besoins en puissance de calcul pour la production de grands modèles d’IA se concentrent principalement sur deux aspects : le raisonnement et la formation. Au cours du processus de formation, un modèle de réseau neuronal complexe est formé en alimentant une grande quantité de données. Dans le processus de raisonnement, le modèle entraîné est utilisé pour déduire diverses conclusions en utilisant une grande quantité de données.
Source : Nvidia
**Avec la combinaison de la décentralisation et de la puissance de calcul, le coefficient de difficulté diminue couche par couche de la formation au réglage fin de la formation jusqu'à l'inférence. **Dans DePIN, vous pouvez constater que de plus en plus de projets dans l'industrie se concentrent sur l'inférence plutôt que sur la formation. La principale raison pour laquelle la plupart des entreprises utilisent des clusters GPU NVIDIA pour la formation en IA est qu'ils disposent de puissantes capacités de calcul parallèle et de bande passante mémoire. Par rapport au lien d'inférence, les exigences en matière de puissance de calcul parallèle et de bande passante sont bien inférieures. Et la formation sur les grands modèles accorde plus d'attention à la stabilité, car une fois la formation interrompue, elle doit être recyclée. Si une application de puissance de calcul décentralisée est construite sur Ethereum pour être utilisée par GPT, une seule opération de multiplication matricielle consommera jusqu'à 10 milliards de dollars américains en frais de gaz et prendra 1 mois.
En outre, l'auteur a analysé l'état actuel de plusieurs projets populaires lors de cette conférence, montrant une situation dans laquelle l'offre dépasse la demande, c'est-à-dire que l'offre de puissance de calcul distribuée dans le monde dépasse la demande des développeurs d'IA en matière d'IA. modéliser des tâches de formation ou d’inférence. Ce n'est pas que la demande n'existe pas : Sam Altman, le fondateur d'OpenAI, a proposé de lever 7 000 milliards de dollars pour construire une usine de puces avancées 10 fois plus grande que la taille actuelle de TSMC et l'utiliser pour la production de puces et formation sur modèle. Les recherches de l'Université de Stanford montrent également que quel que soit le modèle de langage, lorsque l'échelle des paramètres de formation dépasse la valeur critique de cette échelle, ses performances (telles que la précision) s'améliorent fortement. Ceci est diamétralement opposé à la loi selon laquelle « de gros efforts peuvent produire des miracles », et cela signifie également qu'en réalité, il reste encore de nombreux problèmes à résoudre dans l'idée d'une puissance de calcul décentralisée.
Les « origines historiques » de la piste DePIN remontent à « l'économie du partage »
Le concept de DePIN lui-même n'est pas difficile à comprendre et peut même être attribué au Web 2. Si l'on regarde l'industrie de l'Internet, depuis au moins 15 ans, les acteurs du Web2 se sont plongés dans l'agrégation d'actifs personnels corporels pour créer une « économie de partage ». " **Si les actifs incorporels (tels que les serveurs inactifs, etc.) sont redistribués directement au demandeur sous forme de Peer to peer (P2P) ou Peer to business (P2B), la blockchain technologique décentralisée peut inciter un mécanisme à optimiser les relations de production. **C'est ce qu'est DePIN.
Par conséquent, sur la piste DePIN, l’enthousiasme de tous du côté de l’offre est élevé. **En fait, Web2 prépare depuis longtemps la « redistribution », mais cette fois, il supprime directement l'intermédiaire. **Il existe actuellement près d'un millier de projets DePIN, en particulier l'écosystème Solana. Selon les statistiques de Messari, l'écosystème Solana occupe une position de leader dans l'infrastructure DePIN. Cela est dû à la haute intégration des infrastructures et aux performances de la chaîne publique Solana. En termes de répartition régionale, plusieurs des 10 meilleurs DePIN devraient provenir d’Asie en 2024-2025.
Origine : Messari
Le Web3 et l’IA ont de nombreuses intersections : en tant que monnaie universelle du futur monde numérique, la puissance de calcul est la première chose à laquelle les gens prêtent attention. Cependant, la puissance de calcul décentralisée, le scénario de mise en œuvre le plus raisonnable, n’est pas le plus simple à mettre en œuvre.
À l'intersection du Web3 et de l'IA, en plus de surmonter les difficultés techniques et de résoudre constamment de tels problèmes, il existe de nombreuses autres branches telles que les agents d'IA qui donnent aux créateurs la propriété et des scénarios de puissance de calcul de petits modèles d'IA qui méritent d'être explorés et seront plus pratiques. ... le sexe. Il y aura toujours un équilibre entre le succès des modèles économiques et les avancées technologiques. **DePIN accélère ce processus, et le « voyage de chasse » de DePIN reviendra avec une récolte complète. **