เริ่มแรกของ AI สร้างสรรค์ หมุนเวียนเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ในการสร้างวิดีโอ
ภาควิดีโอเชิงกําเนิดได้เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วตั้งแต่การสาธิต Sora ของ Open AI แสดงให้เห็นว่าอะไรเป็นไปได้เมื่ออุปสรรคในการสร้างวิดีโอลดลงเพื่อป้อนข้อความแจ้งลงใน AI โมเดลวิดีโอ AI แบบโอเพนซอร์สชั้นนํา Stable Diffusion มีผู้ใช้มากกว่า 10 ล้านคนในเวลาเพียงสองเดือน แต่การเติบโตที่มีแนวโน้มของเครื่องมือวิดีโอ AI ต้องเผชิญกับความท้าทายที่ร้ายแรง ตลาด GPU มูลค่า 49 พันล้านดอลลาร์ที่ขับเคลื่อน AI แบบกําเนิดถูกควบคุมโดยการผูกขาดอินเทอร์เน็ตทั่วโลกรวมถึง NVIDIA, Microsoft Azure และ Amazon Web Services (AWS) ทําให้ราคาสูงขึ้นและสร้างคอขวดการประมวลผล AI ทั่วโลก
นั่นคือเหตุผลที่เราจึงเปิดตัว Livepeer AI Subnet: เครือข่ายประมวลผลวิดีโอแบบกระจายที่มีความสามารถในการคำนวณ AI โลกแห่งแรกที่ใช้โปรแกรมคอมพิวต์ Livepeer AI Subnet ทำให้แก้ปัญหาโครงสร้างของการคำนวณ AI แบบกลางโดยการใช้เครือข่ายเปิดของ Livepeer ที่มี GPUs หลายพันเครื่องเพื่อให้บริการประมวลผลที่มีราคาถูกและประสิทธิภาพสูง โดยการพัฒนาบนโครงสร้างของเครือข่ายประมวลผลวิดีโอแบบกระจายที่เป็นนวัตกรรมของ Livepeer ส่วนย่อยนี้ให้สามารถเข้าถึงได้ทั่วโลกและเป็นโครงสร้างวิดีโอเปิดที่ที่สามารถเข้าถึงได้และมีราคาไม่แพง และสร้างสรรค์การขยายของขอบเขตไร้ขีดจำกัดด้วย blockchain-based tokenomics
ดังนั้น AI Subnet คืออะไร? เริ่มต้นกันเลย
AI Subnet เป็นสาขาคนดีของ Livepeer's video infrastructure network ที่ให้ sandbox สำหรับการพัฒนาและทดสอบตลอดเวลาของตลาด AI media processing และเครื่องมือที่ใช้การแยกกัน
ซึ่งหมายความว่าในขณะที่เครือข่าย Livepeer ที่กว้างขึ้นจะยังคงมุ่งเน้นหลักในการแปลงรหัสวิดีโอและการประมวลผลสําหรับตลาดสตรีมมิ่งมูลค่า 100+ พันล้านดอลลาร์ Livepeer AI Subnet จะตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสําหรับความสามารถในการประมวลผล AI ซับเน็ตได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับวิดีโอ AI หรืองานปรับปรุงเวิร์กโฟลว์เช่นการลดขนาดคําบรรยายและการจดจําและเมื่อการพัฒนาดําเนินไปสําหรับทุกคนที่จะเรียกใช้โมเดลของตนเองที่ตอบสนองงานวิดีโอและสื่อเฉพาะ
เน็ตเวิร์กช่วยให้นักพัฒนาวิดีโอสามารถเพิ่มชุดคุณลักษณะ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วลงในแอปพลิเคชันของพวกเขา เช่น การแปลงข้อความเป็นภาพ ภาพเป็นภาพ และภาพเป็นวิดีโอ
Generative media prompts ยังเรียกว่างานทำนาย AI และอ้างถึงกระบวนการใช้โมเดล AI ที่ถูกฝึกในการรัน ประเมิน หรือวิเคราะห์ข้อมูลใหม่เพื่อสำเร็จภารกิจ ตัวอย่างของงานทำนายประเภทนี้คือ กระบวนการใส่คำสั่งข้อความที่อธิบายเข้าสู่โมเดลเช่น Midjourney และได้รับภาพตามคำสั่งนั้นเป็นผลลัพธ์
ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดย AI บน Tsunameme.ai - แอปเดโมแรกที่สร้างขึ้นบน Livepeer AI Subnet การทำงานนี้ใช้ท่อสร้างภาพจากข้อความและภาพเป็นวิดีโอ ลองสร้างสื่อ AI ของคุณเองโดยใช้ Livepeer บนเบตาที่ https://tsunameme.ai.
โครงสร้างเครือข่าย AI ของ Livepeer ถูกออกแบบเพื่อจัดการงาน AI inference ที่แตกต่างกันเป็นประเภทงานเฉพาะ แต่ละประเภทงานที่แตกต่างกันนี้เรียกว่าท่อส่ง, รับและส่งคืนคำของงาน โดยที่ทุกประเภทงานที่แตกต่างกันนี้เป็นท่อส่งของงาน ที่ให้ผู้ใช้งาน Livepeer Orchestrator ได้รับรายได้ในรูปแบบ ETH และ LPT โดยการใช้ทรัพยากร GPU ของตนเองสำหรับงานประมวลผล AI
กระบวนการทำงานทางเทคนิคของวิธีการประมวลผลงานบนเครือข่าย AI โหนดเกตเวย์ส่งงานให้ตัวจัดการ ซึ่งอาจจะกำลังทำงานด้วยคอนเทนเนอร์ Docker ของ AI-Runner หลายตัว ที่เป็นได้เป็นจำนวนเดียวกันหรือต่างกัน ทั้งนี้ทางท่องระบบนั้นอาจมีโมเดลที่ถูกขอมาอยู่ในสภาพพร้อม หรืออาจโหลดโมเดลเหล่านั้นโดยเชื่อมต่อได้ตอนที่จำเป็น
ในขณะที่ท่อสายพานแทนประเภทงานที่แน่นอน เช่น ข้อความเป็นภาพหรือภาพเป็นวิดีโอ มีโมเดลหลายรูปแบบที่สามารถทำงานภายในแต่ละท่อสายพานเพื่อผลิตผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน Livepeer เป็นเครือข่ายที่รองรับท่อสายพานที่แน่นอน ในขณะเดียวกันนักพัฒนาสามารถเลือกโมเดลที่ต้องการทำงานภายในท่อสายพานที่กำหนด
ปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่โมเดล Diffusion ที่พัฒนาโดยใช้ไลบรารี Diffusers ของ Huggingface แต่การอัปเดตในอนาคตจะขยายการสนับสนุนไปยังรุ่นอื่น ๆ โมเดลการแพร่กระจายเป็นคลาสที่มีประสิทธิภาพของแบบจําลองกําเนิดที่ใช้กันทั่วไปในการสร้างภาพและเสียงคุณภาพสูง ในช่วงนี้ของ AI Subnet Orchestrators ได้รับการสนับสนุนให้ใช้งานอย่างน้อยหนึ่งรุ่นต่อไปป์ไลน์ (หรือ "อุ่น") บน GPU ของพวกเขา
คลิกที่นี่เพื่ออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือและโมเดลที่เด่น
Livepeer uses a decentralized pay-per-task model. This decentralized market pricing enables developers to submit and pay for tasks on demand as opposed to needing to pre-reserve expensive compute capacity with cloud providers in centralized models. Developers can also set their own price that they’re willing to pay, based upon the performance that they need from the network and available supply.
แผนภูมินี้แสดงถึงวิธี Livepeer จัดสรรงานที่กระจายไปยังเครือข่าย GPU ตามประสิทธิภาพ แทนที่จะส่งคำขอประมวลผล AI ผ่านเซิร์ฟเวอร์จัดกลาง
ส่วนประกอบสองส่วนที่สำคัญที่สุดในโครงสร้างเครือข่าย AI ของ Livepeer คือ:
นักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถเพิ่มคุณลักษณะ AI ในแอปของตนได้โดยการเรียกใช้งานโหนดเกตเวย์ AI ของตนเองและสร้างต่อ API ของมัน หรือโดยการเข้าถึงบริการโหนดเกตเวย์ระยะไกลที่โฮสต์อยู่หากพวกเขาต้องการหลีกเลี่ยงการโฮสต์เอง
Livepeer AI network infrastructure ถูกออกแบบเพื่อสามารถ scale permissionlessly ซึ่งทำให้การผนวกเข้ากับ Orchestrator และ Gateway nodes เพิ่มเติมเพิ่มขึ้นได้ง่าย เขาพึงพอใจใน Docker image ที่เชี่ยวชาญในการรัน AI ที่ทำให้การ implement AI models เรียบง่าย และเพิ่มความยืดหยุ่นของ pipelines ใหม่ การพัฒนาต่อเนื่องมีเป้าหมายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพและขยายความสามารถของ container เพื่อรองรับ AI models ที่ซับซ้อนและ custom user-defined pipelines เพิ่มมากขึ้น
เครื่องมือวิดีโอ AI ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าเพื่อให้ทุกคนสามารถสร้างฉากที่เคยต้องใช้ชุดทีมงานเฉพาะและชั่วโมงในการแก้ไขด้วยคําสั่งข้อความยาวเพียงไม่กี่คํา AI ยังสามารถปรับปรุงการลดขนาดการแก้ไขเฟรมการสร้างคําบรรยายพร้อมกับงานการผลิตวิดีโอที่สําคัญอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็ว มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสําหรับเทคโนโลยีนี้ แต่มีเพียงไม่กี่การผูกขาดการประมวลผลทั่วโลกที่ให้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ นอกจากนี้การแพร่กระจายของเครื่องมือเหล่านี้จะเพิ่มคอขวดทั่วโลกของการประมวลผล AI แบบรวมศูนย์เท่านั้น
นอกจากความเสี่ยงจุดเดียวของเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ที่มีความจุเชิงสูง มีการเติบโตของวิกฤติความไว้วางใจและความแท้จริงด้วยเนื้อหา AI ที่สร้างได้ง่าย พร้อมกันนี้ ปัจจัยเหล่านี้เป็นความเสี่ยงที่สำคัญต่อความยั่งยืนของภาควิดีโอ AI ซับเน็ตของ Livepeer กำลังเดินหน้าอันนำทางสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของวิดีโอ AI เปิดอย่างยั่งยืนและกำไรได้ โดยเน้นที่ 3 โซลูชั่นหลักสำหรับการแก้ปัญหาที่กล่าวถึง:
Livepeer ทำลายการควบคุมที่มีจากผู้ให้บริการเช่น GCP และ AWS ที่ต้องการให้คุณเช่า ใช้งาน และจัดการเซิร์ฟเวอร์ GPU หนึ่งใบของพวกเขา เครือข่าย AI Subnet ทำให้ Livepeer สามารถเริ่มต้นด้าน AI โดยใช้ GPU พันหลายพันใบที่มีอยู่บนเครือข่ายการทำแปลงของตน
ศักยภาพในการประหยัดค่าใช้จ่ายของวิธีนี้ในการให้การเข้าถึงการคำนวณ AI นั้นยากที่จะเลือกเหมือนกัน แทนที่จะจัดการและดูแลค่าใช้จ่ายของเซิร์ฟเวอร์ที่ถูกกำหนดเฉพาะ, การสร้างวิดีโอ AI สามารถถูกขั้นสูงไปยังงานเดียวหรือไฟล์งานเดียว ส่งผลให้ไปยังเครือข่าย AI ต่อไปตามที่ต้องการ, ที่มีการขับเคลื่อนโดยเครือข่ายราคาถูกที่มีความเชื่อถือสูงของ Livepeer ซึ่งทำการทำรหัสข้อมูลจำนวนล้านนาทีของวิดีโอแบบดั้งเดิมในแต่ละสัปดาห์พร้อมกับความสามารถของ GPU มากมาย
เนื่องจาก บริษัท สตาร์ตอัพด้าน AI ได้รับการสนใจและการลงทุนจาก VC อย่างมาก ทำให้ง่ายต่อผู้ก่อตั้งและผู้ลงทุนทั้งหลายที่จะมองหาข้ามค่าใช้จ่ายแบบเดียวกันที่เกี่ยวข้องกับวิดีโอที่สร้างเนื้อหาเอง แต่เมื่อเงินทุนเริ่มหมดหรือตลาดเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ไม่ดี การบริการคอมพิวต์ที่มีความเชื่อถือได้สูงและมีราคาต่ำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิดีโอ AI เพื่อให้ยั่งยืน ด้วยเชื่อที่แข็งแกร่งในการคำนวณวิดีโอแบบกระจายที่ Livepeer มีตำแหน่งอย่างเฉพาะเจาะจงที่จะให้บริการนี้
มีความไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าเนื้อหา AI จะเปลี่ยนแปลงวิดีโอตลอดกาล แต่ว่าวิธีการและเหตุผลที่ทำให้มันเปลี่ยนแปลงกำลังอยู่ในอันตรายที่จะเกิดขึ้นภายหลังจากประตูปิด
บริษัทเอกชนที่มีอำนาจควบคุมโมเดล AI ที่สำคัญที่สุด โดยมีหลายรายที่เป็น closed-source ตามข้อมูลวิจัยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ IOT พบว่า NVIDIA ให้บริการ GPU compute ที่ใช้ในศูนย์ข้อมูล AI ถึง 92% ในขณะที่ Microsoft และ OpenAI ครอบครอง 69% ของตลาดโมเดลและแพลตฟอร์มรากฐาน โครงสร้างการจัดทำ AI compute แบบนี้สร้างความเสี่ยงในเรื่องของจุดล้มเหลวแบบเดียว หากบริษัทหนึ่งถูกยุบหรือถูกปิดตัวโดยรัฐบาล ผู้ใช้ทั้งหมดของบริษัทนั้นจะต้องหยุดทำงานไปพร้อมๆ กัน
เครือข่ายย่อยแสดงถึงการตั้งใจของ Livepeer ที่จะพัฒนาโครงการเปิดโอกาสที่ทนทานต่อการเซ็นเซอร์และใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและโทเคโนมิคส์เพื่อสร้างสะสมผลประโยชน์ให้ผู้ใช้ให้แชร์ฮาร์ดแวร์ของพวกเขา ทำให้เกิดเครือข่ายที่มีความยืดหยุ่นของ GPU อย่างไม่มีขีดจำกัด การเข้าถึงเทคโนโลยีพื้นฐานนี้ควรเปิดเผยและสามารถใช้ได้ตามความต้องการของผู้สร้างนวัตกรรม นักวิจัย และสตาร์ทอัพ ไม่ว่าจะมาจากประเทศใดหรือความทารุณของบริษัทเดียว
เริ่มต้นยุค AI ได้นำเข้ามาวิกฤติความถูกต้อง การกำหนดว่าสิ่งใดเป็นจริงและสิ่งใดเป็นเท็จเป็นภาระสำหรับผู้บริโภคและเป็นความรับผิดของแพลตฟอร์มและผู้สร้างเหมือนกัน นั่นคือเหตุผลที่จำเป็นต้องใช้วิธีการที่เกี่ยวกับภาครวมในอุตสาหกรรมให้นำเข้ามาโดยรวดเร็ว
Livepeer has become the first decentralized AI infrastructure project to join the C2PA, เป็นมาตรฐานเทคนิคเปิดให้ผู้จัดพิมพ์ ผู้สร้าง และผู้บริโภคมีความสามารถในการติดตามต้นกำเนิดของสื่อประเภทต่าง ๆ ได้ C2PA สามารถช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดค่าข้อสันนิษฐานหลาย ๆ อย่าง เช่น ตัวตนของผู้สร้าง เครื่องมือสร้างและเวลาของการสร้าง สมาชิกของ C2PA ประกอบด้วย TikTok, Adobe, Google, Sony, Intel, BBC, Microsoft และ OpenAI Livepeer ภูมิใจที่ได้ร่วมสมาชิกในกลุ่มทำงานเทคนิคของ C2PA และกำลังทำงานเพื่อนำความเป็นเปิดและกระจายออกไปสู่มาตรฐานโลกในการตั้งค่าต้นกำเนิดเนื้อหาและความถูกต้อง
AI Subnet ของ Livepeer กำลังพัฒนามาตรการเพื่อต่อต้านเนื้อหาปลอมผ่านการเซ็นต์ด้วยการเข้ารหัสภายในที่แสดงเส้นทางชัดเจนของที่มา
การเปิดตัวของ Livepeer AI Subnet หมายถึงเหตุการณ์สำคัญสู่วิสัยของ Livepeer ที่ต้องการที่จะทำให้ตลาดการคำนวณวิดีโอที่ไม่มีขอบเขตของตนเองบนเครือข่ายที่เปิดและไม่มีการอนุญาตของมัน แผนการดำเนินงานสำหรับการคำนวณวิดีโอ AI ในเครือข่าย Livepeer ถูกสรุปไว้ด้านล่างใน 3 เฟสของการพัฒนาที่แตกต่างกัน
ขั้นตอนแรกของการออกแบบ Proof of Concept สำหรับ Subnet และขั้นตอนการเข้าร่วมเบื้องต้นของผู้ให้บริการโหนด Livepeer Orchestrator ที่มีอยู่เดิมได้สรุปลงในวันที่ 1 พฤษภาคม การวัดผลของ Orchestrator Nodes ก็เสร็จสิ้นเพื่อรับรองว่าประสิทธิภาพของเครือข่ายตรงตามความต้องการของแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์แสดงตัวอย่าง มี Orchestrator nodes ด้าน AI 20 เครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงที่กำลังใช้งานอยู่แล้ว สามารถดูภาพรวมสำหรับขั้นตอนเสถียรได้ที่นี่.
With the launch of the AI Subnet, we are now focused on enhancing the quality of service offered to AI Orchestrator and AI Gateway node operators. The primary goal for this phase is to enhance the network supply by expanding the range of compatible GPUs (low VRAM GPUs and server GPUs), reducing container load times, and handling edge cases. Efforts during this phase will also include refining the onboarding experience for application developers by working with a select number of design partners through our new AI Video Startup Program. These partners will provide invaluable user feedback on developer needs and requirements for using AI processing on Livepeer mainnet.
หลังจากการปรับปรุงเวอร์ชัน Livepeer คาดว่าจะเริ่มเปิดใช้งาน mainnet ในไตรมาสที่ 3 ปี 2024 ทำให้มีประสบการณ์นักพัฒนา AI คุณภาพสูง พร้อมกับเครื่องมือและชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ เพิ่มขยายเครือข่ายจะช่วยให้การดำเนินงานของรูปแบบและขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเองเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ การทำงานของโค้ดคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองอย่างปลอดภัย ทำให้สามารถส่งคำขอการอย่างยืดหยุ่น (เย็นหรือร้อน) เพื่อลดค่าใช้จ่ายสำหรับนักพัฒนา และสร้างวิธีการยืนยันความถูกต้องของตัวออร์เคสเตอร์และให้ความมั่นใจในที่มาของเนื้อหา
AI Subnet เปิดรายได้ใหม่สำหรับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานทั่ว Livepeer นะคะ
เครือข่าย Livepeer เป็นเครือข่ายที่ไม่มีการอนุญาตและเปิดกว้างให้กับผู้ให้บริการโครงสร้างทั้งหมดเอกสารทำให้ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์สามารถเริ่มต้นใช้งานได้ง่าย ใน Livepeer AI Subnet วันนี้ คุณยังสามารถค้นหาคำถามที่พบบ่อยของ Orchestrator ได้ที่นี่. Complete แบบฟอร์มนี้เพื่อแสดงความสนใจของคุณในการขอรับการสนับสนุนสำหรับการจัดหาคอมพิวเตอร์ให้กับ Livepeer AI Subnet
เมื่อเครือข่าย AI พัฒนาต่อไป นักพัฒนาจะสามารถกำหนดและใช้งานท่อประมวลผลและขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเอง เพื่อให้แน่ใจว่าแอพพลิเคชันของพวกเขายังคงอยู่บนพื้นที่หน้าของเทคโนโลยี AI และวิดีโอ
นักพัฒนาสามารถติดตั้งเกตเวย์ AI เพื่อทดสอบและปรับปรุงแอปพลิเคชันของพวกเขา พร้อมด้วยการเข้าถึง API สำหรับงาน AI
เน็ตเวิร์คเป็นแบบไม่มีการอนุญาต ดังนั้นนักพัฒนาสามารถทดลองใช้งานไปที่เครื่องทำงาน AI ที่มีอยู่บนเน็ตเวิร์คได้ทันที อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาปัจจุบันของเน็ตเวิร์คยังไม่เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นที่พร้อมใช้งานจริง คู่มือ Alpha สามารถดูได้ที่นี่.
สําหรับผู้ก่อตั้งที่ทุ่มเทให้กับ AI แบบกระจายอํานาจและต้องการสร้างโดยตรงบนซับเน็ตในวงกว้าง Livepeer กําลังเปิดตัวโปรแกรม AI Video Startup นี่เป็นโปรแกรมที่ได้รับเชิญเท่านั้นกับกลุ่มสตาร์ทอัพ 5-8 รายที่สร้างสรรค์นวัตกรรมในพื้นที่สื่อกําเนิด สตาร์ทอัพแต่ละรายจะได้รับเงินทุนสนับสนุน $40,000 USD รวมถึงเครดิตโครงสร้างพื้นฐานและการสนับสนุนด้านวิศวกรรม Livepeer โดยเฉพาะ หากต้องการตรวจสอบว่าคุณมีสิทธิ์หรือไม่คุณสามารถสมัครเข้าร่วมโปรแกรมได้ ที่นี่.
การเปิดตัว Livepeer AI Subnet ในวันนี้เป็นเหตุการณ์ที่น่าตื่นเต้นสำหรับโครงการ แต่มันก็เป็นขั้นตอนถัดไปในภารกิจของ Livepeer ที่จะให้โลกเป็นโครงสร้างวิดีโอที่เปิดกว้าง โดย Generative AI จะเป็นตัวนำทางในการเพิ่มขึ้นอย่างมีระดับในการสร้างเนื้อหาวิดีโอในปีถัดไป Livepeer network มีเป้าหมายในการให้แน่ใจว่ามีความสามารถในการเป็นโครงสร้างที่ให้พลังงานในการขยายตัวของคลื่นนี้
เป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัว AI Subnet พวกเรายังเปิดตัวLivepeer.ai - ฐานบ้านสําหรับ AI บนเครือข่าย Livepeer
เข้าร่วมกับชุมชน Livepeer รับการสนับสนุน และให้ข้อเสนอแนะเพื่อช่วยให้เราปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ AI Subnet โดยการเข้าร่วมกับ Gate.ioLivepeer Discord. ช่อง #ai-video เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับและแลกเปลี่ยนความคิดเกี่ยวกับ Livepeer + AI ติดตามประกาศของเราสำหรับข้อมูลอัพเดทล่าสุด เหตุการณ์ จุดสำคัญ และโอกาสในการมีส่วนร่วม
เริ่มแรกของ AI สร้างสรรค์ หมุนเวียนเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่ในการสร้างวิดีโอ
ภาควิดีโอเชิงกําเนิดได้เร่งตัวขึ้นอย่างรวดเร็วตั้งแต่การสาธิต Sora ของ Open AI แสดงให้เห็นว่าอะไรเป็นไปได้เมื่ออุปสรรคในการสร้างวิดีโอลดลงเพื่อป้อนข้อความแจ้งลงใน AI โมเดลวิดีโอ AI แบบโอเพนซอร์สชั้นนํา Stable Diffusion มีผู้ใช้มากกว่า 10 ล้านคนในเวลาเพียงสองเดือน แต่การเติบโตที่มีแนวโน้มของเครื่องมือวิดีโอ AI ต้องเผชิญกับความท้าทายที่ร้ายแรง ตลาด GPU มูลค่า 49 พันล้านดอลลาร์ที่ขับเคลื่อน AI แบบกําเนิดถูกควบคุมโดยการผูกขาดอินเทอร์เน็ตทั่วโลกรวมถึง NVIDIA, Microsoft Azure และ Amazon Web Services (AWS) ทําให้ราคาสูงขึ้นและสร้างคอขวดการประมวลผล AI ทั่วโลก
นั่นคือเหตุผลที่เราจึงเปิดตัว Livepeer AI Subnet: เครือข่ายประมวลผลวิดีโอแบบกระจายที่มีความสามารถในการคำนวณ AI โลกแห่งแรกที่ใช้โปรแกรมคอมพิวต์ Livepeer AI Subnet ทำให้แก้ปัญหาโครงสร้างของการคำนวณ AI แบบกลางโดยการใช้เครือข่ายเปิดของ Livepeer ที่มี GPUs หลายพันเครื่องเพื่อให้บริการประมวลผลที่มีราคาถูกและประสิทธิภาพสูง โดยการพัฒนาบนโครงสร้างของเครือข่ายประมวลผลวิดีโอแบบกระจายที่เป็นนวัตกรรมของ Livepeer ส่วนย่อยนี้ให้สามารถเข้าถึงได้ทั่วโลกและเป็นโครงสร้างวิดีโอเปิดที่ที่สามารถเข้าถึงได้และมีราคาไม่แพง และสร้างสรรค์การขยายของขอบเขตไร้ขีดจำกัดด้วย blockchain-based tokenomics
ดังนั้น AI Subnet คืออะไร? เริ่มต้นกันเลย
AI Subnet เป็นสาขาคนดีของ Livepeer's video infrastructure network ที่ให้ sandbox สำหรับการพัฒนาและทดสอบตลอดเวลาของตลาด AI media processing และเครื่องมือที่ใช้การแยกกัน
ซึ่งหมายความว่าในขณะที่เครือข่าย Livepeer ที่กว้างขึ้นจะยังคงมุ่งเน้นหลักในการแปลงรหัสวิดีโอและการประมวลผลสําหรับตลาดสตรีมมิ่งมูลค่า 100+ พันล้านดอลลาร์ Livepeer AI Subnet จะตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสําหรับความสามารถในการประมวลผล AI ซับเน็ตได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดการกับวิดีโอ AI หรืองานปรับปรุงเวิร์กโฟลว์เช่นการลดขนาดคําบรรยายและการจดจําและเมื่อการพัฒนาดําเนินไปสําหรับทุกคนที่จะเรียกใช้โมเดลของตนเองที่ตอบสนองงานวิดีโอและสื่อเฉพาะ
เน็ตเวิร์กช่วยให้นักพัฒนาวิดีโอสามารถเพิ่มชุดคุณลักษณะ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็วลงในแอปพลิเคชันของพวกเขา เช่น การแปลงข้อความเป็นภาพ ภาพเป็นภาพ และภาพเป็นวิดีโอ
Generative media prompts ยังเรียกว่างานทำนาย AI และอ้างถึงกระบวนการใช้โมเดล AI ที่ถูกฝึกในการรัน ประเมิน หรือวิเคราะห์ข้อมูลใหม่เพื่อสำเร็จภารกิจ ตัวอย่างของงานทำนายประเภทนี้คือ กระบวนการใส่คำสั่งข้อความที่อธิบายเข้าสู่โมเดลเช่น Midjourney และได้รับภาพตามคำสั่งนั้นเป็นผลลัพธ์
ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นโดย AI บน Tsunameme.ai - แอปเดโมแรกที่สร้างขึ้นบน Livepeer AI Subnet การทำงานนี้ใช้ท่อสร้างภาพจากข้อความและภาพเป็นวิดีโอ ลองสร้างสื่อ AI ของคุณเองโดยใช้ Livepeer บนเบตาที่ https://tsunameme.ai.
โครงสร้างเครือข่าย AI ของ Livepeer ถูกออกแบบเพื่อจัดการงาน AI inference ที่แตกต่างกันเป็นประเภทงานเฉพาะ แต่ละประเภทงานที่แตกต่างกันนี้เรียกว่าท่อส่ง, รับและส่งคืนคำของงาน โดยที่ทุกประเภทงานที่แตกต่างกันนี้เป็นท่อส่งของงาน ที่ให้ผู้ใช้งาน Livepeer Orchestrator ได้รับรายได้ในรูปแบบ ETH และ LPT โดยการใช้ทรัพยากร GPU ของตนเองสำหรับงานประมวลผล AI
กระบวนการทำงานทางเทคนิคของวิธีการประมวลผลงานบนเครือข่าย AI โหนดเกตเวย์ส่งงานให้ตัวจัดการ ซึ่งอาจจะกำลังทำงานด้วยคอนเทนเนอร์ Docker ของ AI-Runner หลายตัว ที่เป็นได้เป็นจำนวนเดียวกันหรือต่างกัน ทั้งนี้ทางท่องระบบนั้นอาจมีโมเดลที่ถูกขอมาอยู่ในสภาพพร้อม หรืออาจโหลดโมเดลเหล่านั้นโดยเชื่อมต่อได้ตอนที่จำเป็น
ในขณะที่ท่อสายพานแทนประเภทงานที่แน่นอน เช่น ข้อความเป็นภาพหรือภาพเป็นวิดีโอ มีโมเดลหลายรูปแบบที่สามารถทำงานภายในแต่ละท่อสายพานเพื่อผลิตผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน Livepeer เป็นเครือข่ายที่รองรับท่อสายพานที่แน่นอน ในขณะเดียวกันนักพัฒนาสามารถเลือกโมเดลที่ต้องการทำงานภายในท่อสายพานที่กำหนด
ปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่โมเดล Diffusion ที่พัฒนาโดยใช้ไลบรารี Diffusers ของ Huggingface แต่การอัปเดตในอนาคตจะขยายการสนับสนุนไปยังรุ่นอื่น ๆ โมเดลการแพร่กระจายเป็นคลาสที่มีประสิทธิภาพของแบบจําลองกําเนิดที่ใช้กันทั่วไปในการสร้างภาพและเสียงคุณภาพสูง ในช่วงนี้ของ AI Subnet Orchestrators ได้รับการสนับสนุนให้ใช้งานอย่างน้อยหนึ่งรุ่นต่อไปป์ไลน์ (หรือ "อุ่น") บน GPU ของพวกเขา
คลิกที่นี่เพื่ออ่านข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเครื่องมือและโมเดลที่เด่น
Livepeer uses a decentralized pay-per-task model. This decentralized market pricing enables developers to submit and pay for tasks on demand as opposed to needing to pre-reserve expensive compute capacity with cloud providers in centralized models. Developers can also set their own price that they’re willing to pay, based upon the performance that they need from the network and available supply.
แผนภูมินี้แสดงถึงวิธี Livepeer จัดสรรงานที่กระจายไปยังเครือข่าย GPU ตามประสิทธิภาพ แทนที่จะส่งคำขอประมวลผล AI ผ่านเซิร์ฟเวอร์จัดกลาง
ส่วนประกอบสองส่วนที่สำคัญที่สุดในโครงสร้างเครือข่าย AI ของ Livepeer คือ:
นักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถเพิ่มคุณลักษณะ AI ในแอปของตนได้โดยการเรียกใช้งานโหนดเกตเวย์ AI ของตนเองและสร้างต่อ API ของมัน หรือโดยการเข้าถึงบริการโหนดเกตเวย์ระยะไกลที่โฮสต์อยู่หากพวกเขาต้องการหลีกเลี่ยงการโฮสต์เอง
Livepeer AI network infrastructure ถูกออกแบบเพื่อสามารถ scale permissionlessly ซึ่งทำให้การผนวกเข้ากับ Orchestrator และ Gateway nodes เพิ่มเติมเพิ่มขึ้นได้ง่าย เขาพึงพอใจใน Docker image ที่เชี่ยวชาญในการรัน AI ที่ทำให้การ implement AI models เรียบง่าย และเพิ่มความยืดหยุ่นของ pipelines ใหม่ การพัฒนาต่อเนื่องมีเป้าหมายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพและขยายความสามารถของ container เพื่อรองรับ AI models ที่ซับซ้อนและ custom user-defined pipelines เพิ่มมากขึ้น
เครื่องมือวิดีโอ AI ช่วยลดอุปสรรคในการเข้าเพื่อให้ทุกคนสามารถสร้างฉากที่เคยต้องใช้ชุดทีมงานเฉพาะและชั่วโมงในการแก้ไขด้วยคําสั่งข้อความยาวเพียงไม่กี่คํา AI ยังสามารถปรับปรุงการลดขนาดการแก้ไขเฟรมการสร้างคําบรรยายพร้อมกับงานการผลิตวิดีโอที่สําคัญอื่น ๆ ได้อย่างรวดเร็ว มีความต้องการที่เพิ่มขึ้นสําหรับเทคโนโลยีนี้ แต่มีเพียงไม่กี่การผูกขาดการประมวลผลทั่วโลกที่ให้โครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ นอกจากนี้การแพร่กระจายของเครื่องมือเหล่านี้จะเพิ่มคอขวดทั่วโลกของการประมวลผล AI แบบรวมศูนย์เท่านั้น
นอกจากความเสี่ยงจุดเดียวของเครือข่ายเซิร์ฟเวอร์ที่มีความจุเชิงสูง มีการเติบโตของวิกฤติความไว้วางใจและความแท้จริงด้วยเนื้อหา AI ที่สร้างได้ง่าย พร้อมกันนี้ ปัจจัยเหล่านี้เป็นความเสี่ยงที่สำคัญต่อความยั่งยืนของภาควิดีโอ AI ซับเน็ตของ Livepeer กำลังเดินหน้าอันนำทางสำหรับการสร้างโครงสร้างพื้นฐานของวิดีโอ AI เปิดอย่างยั่งยืนและกำไรได้ โดยเน้นที่ 3 โซลูชั่นหลักสำหรับการแก้ปัญหาที่กล่าวถึง:
Livepeer ทำลายการควบคุมที่มีจากผู้ให้บริการเช่น GCP และ AWS ที่ต้องการให้คุณเช่า ใช้งาน และจัดการเซิร์ฟเวอร์ GPU หนึ่งใบของพวกเขา เครือข่าย AI Subnet ทำให้ Livepeer สามารถเริ่มต้นด้าน AI โดยใช้ GPU พันหลายพันใบที่มีอยู่บนเครือข่ายการทำแปลงของตน
ศักยภาพในการประหยัดค่าใช้จ่ายของวิธีนี้ในการให้การเข้าถึงการคำนวณ AI นั้นยากที่จะเลือกเหมือนกัน แทนที่จะจัดการและดูแลค่าใช้จ่ายของเซิร์ฟเวอร์ที่ถูกกำหนดเฉพาะ, การสร้างวิดีโอ AI สามารถถูกขั้นสูงไปยังงานเดียวหรือไฟล์งานเดียว ส่งผลให้ไปยังเครือข่าย AI ต่อไปตามที่ต้องการ, ที่มีการขับเคลื่อนโดยเครือข่ายราคาถูกที่มีความเชื่อถือสูงของ Livepeer ซึ่งทำการทำรหัสข้อมูลจำนวนล้านนาทีของวิดีโอแบบดั้งเดิมในแต่ละสัปดาห์พร้อมกับความสามารถของ GPU มากมาย
เนื่องจาก บริษัท สตาร์ตอัพด้าน AI ได้รับการสนใจและการลงทุนจาก VC อย่างมาก ทำให้ง่ายต่อผู้ก่อตั้งและผู้ลงทุนทั้งหลายที่จะมองหาข้ามค่าใช้จ่ายแบบเดียวกันที่เกี่ยวข้องกับวิดีโอที่สร้างเนื้อหาเอง แต่เมื่อเงินทุนเริ่มหมดหรือตลาดเปลี่ยนแปลงไปในทางที่ไม่ดี การบริการคอมพิวต์ที่มีความเชื่อถือได้สูงและมีราคาต่ำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับวิดีโอ AI เพื่อให้ยั่งยืน ด้วยเชื่อที่แข็งแกร่งในการคำนวณวิดีโอแบบกระจายที่ Livepeer มีตำแหน่งอย่างเฉพาะเจาะจงที่จะให้บริการนี้
มีความไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าเนื้อหา AI จะเปลี่ยนแปลงวิดีโอตลอดกาล แต่ว่าวิธีการและเหตุผลที่ทำให้มันเปลี่ยนแปลงกำลังอยู่ในอันตรายที่จะเกิดขึ้นภายหลังจากประตูปิด
บริษัทเอกชนที่มีอำนาจควบคุมโมเดล AI ที่สำคัญที่สุด โดยมีหลายรายที่เป็น closed-source ตามข้อมูลวิจัยเกี่ยวกับการวิเคราะห์ IOT พบว่า NVIDIA ให้บริการ GPU compute ที่ใช้ในศูนย์ข้อมูล AI ถึง 92% ในขณะที่ Microsoft และ OpenAI ครอบครอง 69% ของตลาดโมเดลและแพลตฟอร์มรากฐาน โครงสร้างการจัดทำ AI compute แบบนี้สร้างความเสี่ยงในเรื่องของจุดล้มเหลวแบบเดียว หากบริษัทหนึ่งถูกยุบหรือถูกปิดตัวโดยรัฐบาล ผู้ใช้ทั้งหมดของบริษัทนั้นจะต้องหยุดทำงานไปพร้อมๆ กัน
เครือข่ายย่อยแสดงถึงการตั้งใจของ Livepeer ที่จะพัฒนาโครงการเปิดโอกาสที่ทนทานต่อการเซ็นเซอร์และใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและโทเคโนมิคส์เพื่อสร้างสะสมผลประโยชน์ให้ผู้ใช้ให้แชร์ฮาร์ดแวร์ของพวกเขา ทำให้เกิดเครือข่ายที่มีความยืดหยุ่นของ GPU อย่างไม่มีขีดจำกัด การเข้าถึงเทคโนโลยีพื้นฐานนี้ควรเปิดเผยและสามารถใช้ได้ตามความต้องการของผู้สร้างนวัตกรรม นักวิจัย และสตาร์ทอัพ ไม่ว่าจะมาจากประเทศใดหรือความทารุณของบริษัทเดียว
เริ่มต้นยุค AI ได้นำเข้ามาวิกฤติความถูกต้อง การกำหนดว่าสิ่งใดเป็นจริงและสิ่งใดเป็นเท็จเป็นภาระสำหรับผู้บริโภคและเป็นความรับผิดของแพลตฟอร์มและผู้สร้างเหมือนกัน นั่นคือเหตุผลที่จำเป็นต้องใช้วิธีการที่เกี่ยวกับภาครวมในอุตสาหกรรมให้นำเข้ามาโดยรวดเร็ว
Livepeer has become the first decentralized AI infrastructure project to join the C2PA, เป็นมาตรฐานเทคนิคเปิดให้ผู้จัดพิมพ์ ผู้สร้าง และผู้บริโภคมีความสามารถในการติดตามต้นกำเนิดของสื่อประเภทต่าง ๆ ได้ C2PA สามารถช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดค่าข้อสันนิษฐานหลาย ๆ อย่าง เช่น ตัวตนของผู้สร้าง เครื่องมือสร้างและเวลาของการสร้าง สมาชิกของ C2PA ประกอบด้วย TikTok, Adobe, Google, Sony, Intel, BBC, Microsoft และ OpenAI Livepeer ภูมิใจที่ได้ร่วมสมาชิกในกลุ่มทำงานเทคนิคของ C2PA และกำลังทำงานเพื่อนำความเป็นเปิดและกระจายออกไปสู่มาตรฐานโลกในการตั้งค่าต้นกำเนิดเนื้อหาและความถูกต้อง
AI Subnet ของ Livepeer กำลังพัฒนามาตรการเพื่อต่อต้านเนื้อหาปลอมผ่านการเซ็นต์ด้วยการเข้ารหัสภายในที่แสดงเส้นทางชัดเจนของที่มา
การเปิดตัวของ Livepeer AI Subnet หมายถึงเหตุการณ์สำคัญสู่วิสัยของ Livepeer ที่ต้องการที่จะทำให้ตลาดการคำนวณวิดีโอที่ไม่มีขอบเขตของตนเองบนเครือข่ายที่เปิดและไม่มีการอนุญาตของมัน แผนการดำเนินงานสำหรับการคำนวณวิดีโอ AI ในเครือข่าย Livepeer ถูกสรุปไว้ด้านล่างใน 3 เฟสของการพัฒนาที่แตกต่างกัน
ขั้นตอนแรกของการออกแบบ Proof of Concept สำหรับ Subnet และขั้นตอนการเข้าร่วมเบื้องต้นของผู้ให้บริการโหนด Livepeer Orchestrator ที่มีอยู่เดิมได้สรุปลงในวันที่ 1 พฤษภาคม การวัดผลของ Orchestrator Nodes ก็เสร็จสิ้นเพื่อรับรองว่าประสิทธิภาพของเครือข่ายตรงตามความต้องการของแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์แสดงตัวอย่าง มี Orchestrator nodes ด้าน AI 20 เครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงที่กำลังใช้งานอยู่แล้ว สามารถดูภาพรวมสำหรับขั้นตอนเสถียรได้ที่นี่.
With the launch of the AI Subnet, we are now focused on enhancing the quality of service offered to AI Orchestrator and AI Gateway node operators. The primary goal for this phase is to enhance the network supply by expanding the range of compatible GPUs (low VRAM GPUs and server GPUs), reducing container load times, and handling edge cases. Efforts during this phase will also include refining the onboarding experience for application developers by working with a select number of design partners through our new AI Video Startup Program. These partners will provide invaluable user feedback on developer needs and requirements for using AI processing on Livepeer mainnet.
หลังจากการปรับปรุงเวอร์ชัน Livepeer คาดว่าจะเริ่มเปิดใช้งาน mainnet ในไตรมาสที่ 3 ปี 2024 ทำให้มีประสบการณ์นักพัฒนา AI คุณภาพสูง พร้อมกับเครื่องมือและชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ เพิ่มขยายเครือข่ายจะช่วยให้การดำเนินงานของรูปแบบและขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเองเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ การทำงานของโค้ดคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเองอย่างปลอดภัย ทำให้สามารถส่งคำขอการอย่างยืดหยุ่น (เย็นหรือร้อน) เพื่อลดค่าใช้จ่ายสำหรับนักพัฒนา และสร้างวิธีการยืนยันความถูกต้องของตัวออร์เคสเตอร์และให้ความมั่นใจในที่มาของเนื้อหา
AI Subnet เปิดรายได้ใหม่สำหรับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานทั่ว Livepeer นะคะ
เครือข่าย Livepeer เป็นเครือข่ายที่ไม่มีการอนุญาตและเปิดกว้างให้กับผู้ให้บริการโครงสร้างทั้งหมดเอกสารทำให้ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์สามารถเริ่มต้นใช้งานได้ง่าย ใน Livepeer AI Subnet วันนี้ คุณยังสามารถค้นหาคำถามที่พบบ่อยของ Orchestrator ได้ที่นี่. Complete แบบฟอร์มนี้เพื่อแสดงความสนใจของคุณในการขอรับการสนับสนุนสำหรับการจัดหาคอมพิวเตอร์ให้กับ Livepeer AI Subnet
เมื่อเครือข่าย AI พัฒนาต่อไป นักพัฒนาจะสามารถกำหนดและใช้งานท่อประมวลผลและขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเอง เพื่อให้แน่ใจว่าแอพพลิเคชันของพวกเขายังคงอยู่บนพื้นที่หน้าของเทคโนโลยี AI และวิดีโอ
นักพัฒนาสามารถติดตั้งเกตเวย์ AI เพื่อทดสอบและปรับปรุงแอปพลิเคชันของพวกเขา พร้อมด้วยการเข้าถึง API สำหรับงาน AI
เน็ตเวิร์คเป็นแบบไม่มีการอนุญาต ดังนั้นนักพัฒนาสามารถทดลองใช้งานไปที่เครื่องทำงาน AI ที่มีอยู่บนเน็ตเวิร์คได้ทันที อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาปัจจุบันของเน็ตเวิร์คยังไม่เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นที่พร้อมใช้งานจริง คู่มือ Alpha สามารถดูได้ที่นี่.
สําหรับผู้ก่อตั้งที่ทุ่มเทให้กับ AI แบบกระจายอํานาจและต้องการสร้างโดยตรงบนซับเน็ตในวงกว้าง Livepeer กําลังเปิดตัวโปรแกรม AI Video Startup นี่เป็นโปรแกรมที่ได้รับเชิญเท่านั้นกับกลุ่มสตาร์ทอัพ 5-8 รายที่สร้างสรรค์นวัตกรรมในพื้นที่สื่อกําเนิด สตาร์ทอัพแต่ละรายจะได้รับเงินทุนสนับสนุน $40,000 USD รวมถึงเครดิตโครงสร้างพื้นฐานและการสนับสนุนด้านวิศวกรรม Livepeer โดยเฉพาะ หากต้องการตรวจสอบว่าคุณมีสิทธิ์หรือไม่คุณสามารถสมัครเข้าร่วมโปรแกรมได้ ที่นี่.
การเปิดตัว Livepeer AI Subnet ในวันนี้เป็นเหตุการณ์ที่น่าตื่นเต้นสำหรับโครงการ แต่มันก็เป็นขั้นตอนถัดไปในภารกิจของ Livepeer ที่จะให้โลกเป็นโครงสร้างวิดีโอที่เปิดกว้าง โดย Generative AI จะเป็นตัวนำทางในการเพิ่มขึ้นอย่างมีระดับในการสร้างเนื้อหาวิดีโอในปีถัดไป Livepeer network มีเป้าหมายในการให้แน่ใจว่ามีความสามารถในการเป็นโครงสร้างที่ให้พลังงานในการขยายตัวของคลื่นนี้
เป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัว AI Subnet พวกเรายังเปิดตัวLivepeer.ai - ฐานบ้านสําหรับ AI บนเครือข่าย Livepeer
เข้าร่วมกับชุมชน Livepeer รับการสนับสนุน และให้ข้อเสนอแนะเพื่อช่วยให้เราปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับ AI Subnet โดยการเข้าร่วมกับ Gate.ioLivepeer Discord. ช่อง #ai-video เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับและแลกเปลี่ยนความคิดเกี่ยวกับ Livepeer + AI ติดตามประกาศของเราสำหรับข้อมูลอัพเดทล่าสุด เหตุการณ์ จุดสำคัญ และโอกาสในการมีส่วนร่วม