DeepBrain Chain ($DBC), également connu sous le nom de DeepBrain Chain, est un réseau informatique GPU haute performance décentralisé pouvant être étendu à l'infini. Il intègre et fournit des ressources informatiques inutilisées et des données du monde entier, offrant une garantie sécurisée et économique pour le développement d'applications d'IA. Son objectif est de devenir l'infrastructure informatique GPU la plus largement utilisée dans l'ère mondiale de l'IA et du métavers.

Contexte du projet

Contexte du projet :
DeepBrain Chain a été officiellement lancé en 2017, a terminé sa collecte de fonds et a été inscrit à la Bourse Huobi en 2018. D'ici 2020, il avait fourni des services à plus de 500 universités et laboratoires liés à l'IA dans le monde entier. En 2021, le mainnet pour les nœuds a été officiellement lancé. Cette année, DeepBrain Chain prévoit de développer un modèle de location à court terme de GPU et de réaliser des interactions de jetons au sein du réseau.

Membres de l'équipe principale

He Yong : Président et PDG de la Fondation DeepBrain Chain, expert en IA et figure innovante dans l'industrie informatique de Shanghai. Il a commencé à étudier Bitcoin et la technologie de la blockchain en 2014. Il est compétent en conception de produits et en algorithmes d'apprentissage automatique et est l'inventeur d'un moteur intelligent de correction d'erreurs sémantiques couramment utilisé dans la traduction de jeux. He Yong est également l'un des premiers entrepreneurs dans le domaine de l'IA en Chine et a dirigé le développement du premier haut-parleur AI au monde.

Wang Dongyan: Directeur de l'IA de DeepBrain Chain. Il est un expert avec près de 20 ans d'expérience en intelligence artificielle, en intelligence économique et en science des données dans la Silicon Valley. Le Dr. Wang Dongyan a dirigé les meilleures équipes techniques des sociétés du Fortune 500 (Cisco, NetApp, Groupe Midea, Samsung) et a remporté de nombreux prix.

Brain Xu: Chief Data Scientist de DeepBrain Chain. Depuis 1998, il a une vaste expérience avec plus de 48 produits (IA, ML, et analyse de données, etc.) dans le domaine du logiciel. Il a développé 20 projets pour des clients majeurs (Boeing, DARPA, etc.), rédigé 38 articles techniques et brevets américains, et produit 76 rapports techniques.

Jason Pai: Expert en produits senior et directeur des machines d'exploitation minière AI chez Silicon Valley Labs. Il est titulaire d'une maîtrise en analyse commerciale de la Stern School of Business de l'Université de New York et d'une maîtrise en génie industriel de la Fulton School of Engineering de l'Université d'État de l'Arizona, axée sur la gestion de la technologie et la recherche opérationnelle. Avant de rejoindre DeepBrain Chain, Jason avait 15 ans d'expérience en R&D matérielle et en gestion de produits, ayant travaillé chez Supermicro, IBM et Ford Motor Company.

Données DeepBrain Chain

Données de DeepBrain Chain (Source:DeepBrain Chain)

Au 30 juillet 2024, il y a 810 GPU dans le réseau principal de puissance de calcul, avec 11 pools de calcul participants. La valeur totale de la puissance de calcul a atteint 272 731,31. Ces GPU ont mis en jeu collectivement 80 544 779 $DBC, avec un taux de location de GPU de 77,41%. Plus de 200 000 adresses détiennent des $DBC, avec près de 1,3 milliard de jetons mis en jeu.

Structure et optimisation de DeepBrain Chain

Structure du réseau DeepBrain Chain :

1. La structure de l'ensemble du réseau est divisée en chaîne principale (DeepBrain Chain) + nœuds relais + chaînes de travail/chaînes secondaires.
2. Le DeepBrain Chain, en tant que chaîne principale, sera responsable de toutes les transactions (cross-chain) des chaînes de travail/chaînes secondaires.
3. Les nœuds relais sont responsables de connecter la chaîne principale et les chaînes de travail/chaînes secondaires.
4. Les chaînes de travail / chaînes secondaires géreront indépendamment leurs applications commerciales respectives et leurs besoins commerciaux. Grâce aux nœuds relais, la chaîne principale et les chaînes de travail / chaînes secondaires peuvent réaliser un ancrage et une conversion bidirectionnels.

Schéma de structure DeepBrain Chain (Source:Chaîne DeepBrain)

En tant que réseau informatique distribué haute performance, DeepBrain Chain construit essentiellement l'infrastructure pour l'ère 5G+AI. Les blockchains actuelles sont confrontées à des problèmes tels qu'une performance insuffisante, une évolutivité limitée, des difficultés de mise à niveau et un manque d'infrastructure. DeepBrain Chain a apporté de nombreuses optimisations techniques pour résoudre ces problèmes existants des blockchains.

1. Plateforme Matrix et architecture logicielle spécifique au sujet : DeepBrain Chain adopte la plateforme Matrix et l'architecture logicielle unique du sujet.
2. Architecture en couches de la blockchain : L'architecture est divisée en couches de stockage, de réseau et de calcul, chacune traitée de manière superposée et en mode pipeline. Chaque couche utilise une architecture hautement évolutive prenant en charge une mise à l'échelle élastique.
3. Cadre multi-chaînes: Composé d'une chaîne principale et de plusieurs chaînes de travail. La chaîne principale comprend les définitions de schéma pour toutes les chaînes de travail, sans limite au nombre de chaînes de travail. Les chaînes de travail sont composées de blockchains sharded, prenant en charge un sharding illimité.
4. Compression des transactions : prend en charge le stockage compressé et la transmission des données de transaction, améliorant l'efficacité de la transmission de 40 %.
5. Protocole de transmission à double couche : utilise un protocole de transmission à double couche auto-codant ou un protocole de transmission à double couche chiffré, réduisant la bande passante du réseau. Le protocole de codage des différents paquets de messages sur le même lien peut être modifié librement, rendant la transmission plus sécurisée.
6. Réseau multi-couche : Construit sur le réseau P2P, introduit des nœuds relais et adopte un mécanisme de routage de message en réseau multi-couche, améliorant l'efficacité globale de transmission du réseau et la connectivité.
7. Mécanisme de consensus AI-POC (Preuve de Contribution) : Basé sur des algorithmes d'IA, ce mécanisme utilise un algorithme qui prouve les contributions en fonction des actifs des utilisateurs et de leur niveau de participation.

Écosystème d'application DeepBrain Chain

N'importe qui peut construire sa propre plateforme de service cloud GPU basée sur le réseau DeepBrain. DeepBrain Chain vise à établir un écosystème complet, en générant des plateformes de trading de données AI, des plateformes de trading d'algorithmes AI, des plateformes de trading de modèles AI, des plateformes de trading de conteneurs AI, et des plateformes de trading d'applications AI.

Formation en IA :
La formation en IA implique l'utilisation de grandes quantités de données et d'algorithmes pour former des réseaux. L'objectif est d'obtenir un modèle capable de faire des prédictions. La taille du marché des serveurs GPU utilisés pour la formation en IA devrait atteindre 12 milliards de dollars d'ici 2024 et continuer de croître.

Inférence IA:
L'inférence IA permet aux modèles IA entraînés de faire des prédictions basées sur de nouvelles données. Le marché devrait atteindre 8 milliards de dollars cette année et continuera de croître avec le temps.

Cloud Gaming :
Les services de jeu en nuage permettent aux jeux d'être rendus et traités à travers des serveurs GPU basés sur le cloud, avec les images du jeu diffusées sur les appareils des joueurs. Le jeu en nuage permet à n'importe quel jeu AAA de fonctionner sur n'importe quel appareil.

Rendu visuel :
Les solutions de rendu visuel sont principalement utilisées dans les industries du cinéma et de l'animation 3D. La taille du marché mondial a atteint 723,7 millions de dollars en 2023 et devrait croître rapidement cette année.

Cafés Cloud :
Les cafés Cloud sont un nouveau type de service de café internet basé sur la technologie de l'informatique en nuage. Dans les cafés Cloud, les jeux et les applications s'exécutent sur des serveurs GPU distants et sont diffusés en temps réel sur les ordinateurs du café. Les exploitants de café internet n'ont pas besoin d'investir dans du matériel GPU haute performance, ce qui réduit considérablement les coûts d'investissement en matériel. En 2023, il y avait plus de 200 000 cafés internet dans le monde entier avec un total de 10 millions d'ordinateurs.

ZK Mining:
ZK Mining fait référence à des projets tels que Filecoin, Aleo et les réseaux de couche 2 d'Ethereum qui nécessitent des serveurs GPU pour les calculs de preuve de connaissance nulle.

Modèle économique du jeton $DBC

Le jeton natif de DeepBrain Chain, $DBC, a un nombre total d'émission de 10 milliards de jetons. 40% de l'offre totale est générée par l'extraction minière, l'ensemble de l'offre devant être entièrement émise dans les 100 ans. $DBC suit un modèle déflationniste : lorsque le nombre total de GPU dans le réseau DeepBrain Chain est inférieur à 5 000, 30% des frais de location de l'utilisateur sont brûlés. Lorsque le nombre dépasse 5 000, le taux de combustion augmente à 70 % et lorsqu'il dépasse 10 000, le taux de combustion atteint 100 %.

Répartition de l'allocation $DBC：

Allocation $DBC (Source:Chaîne DeepBrain):

15% pour les ventes anticipées

17,35% pour la Fondation DBC

10% pour l'équipe

10% pour les incitations à la puissance de calcul avant le lancement du mainnet

7.65% pour le Conseil DBC

8% pour les super noeuds

32% pour les récompenses des nœuds

$DBC Cas d'utilisation du jeton

• Locations GPU : Chaque fois que les utilisateurs louent des GPU, ils doivent acheter $DBC auprès des échanges, puis payer une certaine quantité de $DBC à DeepBrain Chain pour obtenir les droits d'utilisation du GPU. Le jeton inclut essentiellement les frais de location.
• Droits de vote : Chaque jeton $DBC accorde une voix, permettant aux détenteurs de participer aux décisions de gouvernance.
• Transactions de données : $DBC peut être utilisé pour acheter et vendre des données, qui peuvent couvrir des domaines tels que la formation en IA et l'analyse de marché.
• Récompenses de l'écosystème : $DBC peut être utilisé pour récompenser les participants de l'écosystème, tels que les développeurs, les mineurs et les opérateurs de nœuds, afin de promouvoir le développement et l'exploitation de la plateforme.

Comment obtenir des jetons $DBC

Pour obtenir des jetons $DBC, vous pouvez les acheter sur des plateformes d'échange de crypto-monnaies. Par exemple, la plateforme réputée Gate.io prend en charge les achats de $DBC. Il vous suffit de créer un compte Gate.io, de compléter le processus de KYC, puis de déposer des fonds sur votre compte pour acheter directement des jetons $DBC.

Développement futur

DeepBrain Chain s'implante activement sur les marchés étrangers. Une récente réunion à Séoul a attiré de nombreux investisseurs, développeurs de médias et professionnels de l'industrie, ce qui a donné lieu à un événement réussi. La société progresse également sur les marchés d'application étrangers tels que Singapour et le Vietnam. Suite à la création de DBC-IDC en Corée, le déploiement des cybercafés est également en cours.

De plus, DeepBrain Chain vise à promouvoir l'adoption mondiale des capacités d'IA décentralisée et de GPU. Il cherche à favoriser la collaboration entre les développeurs d'IA, les fournisseurs de GPU et les investisseurs, créant et maintenant un écosystème dynamique et innovant. Cette approche non seulement s'adapte à l'avenir de l'IA, mais le façonne également activement, stimulant l'innovation et l'efficacité mondiales.

Conclusion

DeepBrain Chain assiste les praticiens de l'IA, les entreprises, les universités, les institutions de recherche, le cloud gaming, le rendu et les utilisateurs de la blockchain à réduire les coûts de calcul, à améliorer l'efficacité informatique et à améliorer l'expérience des produits. Des progrès significatifs ont été réalisés dans les domaines des plateformes cloud GPU, des réseaux informatiques distribués et du mainnet.

DeepBrain Chain fournit des services rapides, économiques et sécurisés à la communauté mondiale de l'IA. En intégrant la technologie Web3, il aborde efficacement plusieurs défis dans le domaine de l'application de l'IA, tels que la confidentialité et les coûts élevés, et continue d'élargir son champ d'application. L'équipe de DeepBrain Chain, avec sa grande réputation et son expérience étendue dans l'industrie de l'IA, étend maintenant activement ses activités sur les marchés étrangers et développe l'écosystème du réseau. Si vous êtes optimiste quant à l'avenir de l'industrie de l'IA, il pourrait être intéressant de considérer un investissement précoce dans DeepBrain Chain.