O Carnaval Web3 de Hong Kong chegou ao fim, mas o pulso da liberdade Web3 ainda bate e continua a penetrar em outras indústrias. Em comparação com o ciclo anterior, a lógica do início deste mercado altista é a transformação de uma “narrativa de inovação original” para um modelo de “reconhecimento convencional, impulsionado pelo capital”. O estágio de desenvolvimento da Web3 observado pelo autor também evoluiu de um estágio de “liberdade absoluta fechada e de nicho” para um estágio de “liberdade relativa sob verdadeira tolerância”. **
Nessa lógica, se não sairmos da caixa para analisar, não conseguiremos mais nos adaptar ao atual desenvolvimento da Web3 aguardando a narrativa original da inovação. **Desde que toda a Web3 adotou a conformidade, a Web3 voltou a se concentrar no campo financeiro sob a promoção contínua do governo de Hong Kong. As principais instituições financeiras também estão a acelerar a sua participação na Web3 através de RWA e ETFs à vista.
Nesta conferência, além da entrada das principais instituições financeiras na Web3, também vimos uma oportunidade de conectar Web2 e Web3 - a faixa DePIN. Especialmente a promoção do desenvolvimento de grandes modelos de IA tornou mais uma vez a subfaixa no DePIN - a realocação do poder de computação uma grande preocupação.
Fonte: Pesquisa OKG
O poder da computação é a isca, mas o treinamento de grandes modelos de IA não é o melhor cenário de implementação para o DePIN.
“O Blockchain constrói confiança através da tecnologia, e a IA é uma indústria que precisa desesperadamente de confiança”, disse Haseed Qureshi, sócio-gerente da Dragonfly Capital, na conferência.
DePIN não é um caminho novo e foi proposto há alguns anos. É com a explosão de grandes modelos de IA que a indústria tem conduzido muitas discussões sobre poder de computação e dados. Segundo estimativas, o custo dos cálculos de grandes modelos aumenta 31 vezes a cada ano. Há uma escassez global de GPUs, e empresas como a Nvidia estão no topo da cadeia alimentar na atual demanda do mercado e têm grande poder de precificação. Monopólio ou descentralização, o debate sobre custos tornou-se a razão pela qual a faixa Web3 DePIN é mais uma vez calorosamente debatida.
Embora o treinamento de grandes modelos de IA seja a causa, Roma não foi construída em um dia, e o treinamento de grandes modelos de IA não é atualmente o melhor cenário de implementação para DePIN. Os requisitos de poder de computação para a produção de grandes modelos de IA concentram-se principalmente em dois aspectos: raciocínio e treinamento. No processo de treinamento, um modelo complexo de rede neural é treinado alimentando uma grande quantidade de dados. No processo de raciocínio, o modelo treinado é utilizado para inferir diversas conclusões utilizando uma grande quantidade de dados.
Fonte: NVIDIA
**Com a combinação de descentralização e poder computacional, o coeficiente de dificuldade diminui camada por camada, do treinamento ao treinamento de ajuste fino e à inferência. **No DePIN, você pode ver que mais projetos na indústria se concentram em inferência em vez de treinamento. A principal razão pela qual a maioria das empresas usa clusters de GPU NVIDIA para treinamento de IA é que eles possuem poderosos recursos de computação paralela e largura de banda de memória. Comparado com o link de inferência, os requisitos de potência e largura de banda de computação paralela são muito menores. E o treinamento de modelos grandes dá mais atenção à estabilidade, pois uma vez interrompido o treinamento, ele precisa ser treinado novamente. Se um aplicativo de poder de computação descentralizado for construído no Ethereum para uso pelo GPT, apenas uma única operação de multiplicação de matrizes consumirá até 10 bilhões de dólares americanos em taxas de gás e levará 1 mês.
Além disso, o autor analisou o estado atual de vários projetos populares nesta conferência, mostrando uma situação em que o lado da oferta excede o lado da procura, ou seja, a oferta de poder de computação distribuída em todo o mundo excede a procura dos desenvolvedores de IA por IA. treinamento de modelo ou tarefas de inferência. Não é que a demanda não exista. Sam Altman, o fundador da OpenAI, propôs levantar US$ 7 trilhões para construir uma fábrica de chips avançada que seja 10 vezes maior que o tamanho atual da TSMC e usá-la para produção de chips e treinamento de modelo. A pesquisa da Universidade de Stanford também mostra que, independentemente do modelo de linguagem, quando a escala dos parâmetros de treinamento excede o valor crítico dessa escala, seu desempenho (como a precisão) melhora acentuadamente. Isto é diametralmente oposto à lei de “grandes esforços podem produzir milagres” e também significa que, na realidade, ainda existem muitos problemas a serem resolvidos na ideia de poder computacional descentralizado.
As "origens históricas" da faixa DePIN remontam à "economia compartilhada"
O conceito de DePIN em si não é difícil de compreender, e pode até ser rastreado até à Web 2. Olhando para trás, para a indústria da Internet, durante pelo menos 15 anos, os intervenientes da Web2 estiveram imersos na agregação de activos tangíveis pessoais para criar uma "economia partilhada". " **Se os ativos intangíveis (como servidores ociosos, etc.) forem redistribuídos diretamente ao demandante na forma de peer to peer (P2P) ou peer to business (P2B), a tecnologia descentralizada blockchain pode incentivar mecanismos para otimizar as relações de produção. ** É disso que trata o DePIN.
Portanto, no caminho do DePIN, o entusiasmo de todos do lado da oferta é alto. **Na verdade, a Web2 vem se preparando para a “redistribuição” há muito tempo, mas desta vez remove diretamente o intermediário. **Existem atualmente quase mil projetos DePIN, especialmente o ecossistema Solana. De acordo com estatísticas Messari, o ecossistema Solana ocupa uma posição de liderança na infraestrutura DePIN. Isso se deve à alta integração da infraestrutura e ao desempenho da cadeia pública Solana. Em termos de distribuição regional, espera-se que vários dos 10 principais DePINs venham da Ásia em 2024-2025.
Origem: Messari
Web3 e IA têm muitas interseções. Como moeda universal do futuro mundo digital, o poder da computação é a primeira coisa a que as pessoas prestam atenção. Contudo, o poder computacional descentralizado, o cenário de implementação mais razoável, não é o mais fácil de implementar.
Na intersecção da Web3 e da IA, além de superar dificuldades técnicas e superar constantemente esses problemas, existem muitos outros ramos, como agentes de IA que dão propriedade aos criadores e cenários de poder de computação de pequenos modelos de IA que valem a pena explorar e serão mais práticos ... sexo. Sempre haverá um equilíbrio entre o sucesso dos modelos de negócios e os avanços tecnológicos.**O DePIN está acelerando esse processo, e a "viagem de caça" do DePIN retornará com uma colheita completa. **
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Viagem de caça DePIN: poder de computação de IA como isca, a estrada é longa e difícil
Autor: Hedy Bi, Pesquisa OKG
O Carnaval Web3 de Hong Kong chegou ao fim, mas o pulso da liberdade Web3 ainda bate e continua a penetrar em outras indústrias. Em comparação com o ciclo anterior, a lógica do início deste mercado altista é a transformação de uma “narrativa de inovação original” para um modelo de “reconhecimento convencional, impulsionado pelo capital”. O estágio de desenvolvimento da Web3 observado pelo autor também evoluiu de um estágio de “liberdade absoluta fechada e de nicho” para um estágio de “liberdade relativa sob verdadeira tolerância”. **
Nessa lógica, se não sairmos da caixa para analisar, não conseguiremos mais nos adaptar ao atual desenvolvimento da Web3 aguardando a narrativa original da inovação. **Desde que toda a Web3 adotou a conformidade, a Web3 voltou a se concentrar no campo financeiro sob a promoção contínua do governo de Hong Kong. As principais instituições financeiras também estão a acelerar a sua participação na Web3 através de RWA e ETFs à vista.
Nesta conferência, além da entrada das principais instituições financeiras na Web3, também vimos uma oportunidade de conectar Web2 e Web3 - a faixa DePIN. Especialmente a promoção do desenvolvimento de grandes modelos de IA tornou mais uma vez a subfaixa no DePIN - a realocação do poder de computação uma grande preocupação.
Fonte: Pesquisa OKG
O poder da computação é a isca, mas o treinamento de grandes modelos de IA não é o melhor cenário de implementação para o DePIN.
“O Blockchain constrói confiança através da tecnologia, e a IA é uma indústria que precisa desesperadamente de confiança”, disse Haseed Qureshi, sócio-gerente da Dragonfly Capital, na conferência.
DePIN não é um caminho novo e foi proposto há alguns anos. É com a explosão de grandes modelos de IA que a indústria tem conduzido muitas discussões sobre poder de computação e dados. Segundo estimativas, o custo dos cálculos de grandes modelos aumenta 31 vezes a cada ano. Há uma escassez global de GPUs, e empresas como a Nvidia estão no topo da cadeia alimentar na atual demanda do mercado e têm grande poder de precificação. Monopólio ou descentralização, o debate sobre custos tornou-se a razão pela qual a faixa Web3 DePIN é mais uma vez calorosamente debatida.
Embora o treinamento de grandes modelos de IA seja a causa, Roma não foi construída em um dia, e o treinamento de grandes modelos de IA não é atualmente o melhor cenário de implementação para DePIN. Os requisitos de poder de computação para a produção de grandes modelos de IA concentram-se principalmente em dois aspectos: raciocínio e treinamento. No processo de treinamento, um modelo complexo de rede neural é treinado alimentando uma grande quantidade de dados. No processo de raciocínio, o modelo treinado é utilizado para inferir diversas conclusões utilizando uma grande quantidade de dados.
Fonte: NVIDIA
**Com a combinação de descentralização e poder computacional, o coeficiente de dificuldade diminui camada por camada, do treinamento ao treinamento de ajuste fino e à inferência. **No DePIN, você pode ver que mais projetos na indústria se concentram em inferência em vez de treinamento. A principal razão pela qual a maioria das empresas usa clusters de GPU NVIDIA para treinamento de IA é que eles possuem poderosos recursos de computação paralela e largura de banda de memória. Comparado com o link de inferência, os requisitos de potência e largura de banda de computação paralela são muito menores. E o treinamento de modelos grandes dá mais atenção à estabilidade, pois uma vez interrompido o treinamento, ele precisa ser treinado novamente. Se um aplicativo de poder de computação descentralizado for construído no Ethereum para uso pelo GPT, apenas uma única operação de multiplicação de matrizes consumirá até 10 bilhões de dólares americanos em taxas de gás e levará 1 mês.
Além disso, o autor analisou o estado atual de vários projetos populares nesta conferência, mostrando uma situação em que o lado da oferta excede o lado da procura, ou seja, a oferta de poder de computação distribuída em todo o mundo excede a procura dos desenvolvedores de IA por IA. treinamento de modelo ou tarefas de inferência. Não é que a demanda não exista. Sam Altman, o fundador da OpenAI, propôs levantar US$ 7 trilhões para construir uma fábrica de chips avançada que seja 10 vezes maior que o tamanho atual da TSMC e usá-la para produção de chips e treinamento de modelo. A pesquisa da Universidade de Stanford também mostra que, independentemente do modelo de linguagem, quando a escala dos parâmetros de treinamento excede o valor crítico dessa escala, seu desempenho (como a precisão) melhora acentuadamente. Isto é diametralmente oposto à lei de “grandes esforços podem produzir milagres” e também significa que, na realidade, ainda existem muitos problemas a serem resolvidos na ideia de poder computacional descentralizado.
As "origens históricas" da faixa DePIN remontam à "economia compartilhada"
O conceito de DePIN em si não é difícil de compreender, e pode até ser rastreado até à Web 2. Olhando para trás, para a indústria da Internet, durante pelo menos 15 anos, os intervenientes da Web2 estiveram imersos na agregação de activos tangíveis pessoais para criar uma "economia partilhada". " **Se os ativos intangíveis (como servidores ociosos, etc.) forem redistribuídos diretamente ao demandante na forma de peer to peer (P2P) ou peer to business (P2B), a tecnologia descentralizada blockchain pode incentivar mecanismos para otimizar as relações de produção. ** É disso que trata o DePIN.
Portanto, no caminho do DePIN, o entusiasmo de todos do lado da oferta é alto. **Na verdade, a Web2 vem se preparando para a “redistribuição” há muito tempo, mas desta vez remove diretamente o intermediário. **Existem atualmente quase mil projetos DePIN, especialmente o ecossistema Solana. De acordo com estatísticas Messari, o ecossistema Solana ocupa uma posição de liderança na infraestrutura DePIN. Isso se deve à alta integração da infraestrutura e ao desempenho da cadeia pública Solana. Em termos de distribuição regional, espera-se que vários dos 10 principais DePINs venham da Ásia em 2024-2025.
Origem: Messari
Web3 e IA têm muitas interseções. Como moeda universal do futuro mundo digital, o poder da computação é a primeira coisa a que as pessoas prestam atenção. Contudo, o poder computacional descentralizado, o cenário de implementação mais razoável, não é o mais fácil de implementar.
Na intersecção da Web3 e da IA, além de superar dificuldades técnicas e superar constantemente esses problemas, existem muitos outros ramos, como agentes de IA que dão propriedade aos criadores e cenários de poder de computação de pequenos modelos de IA que valem a pena explorar e serão mais práticos ... sexo. Sempre haverá um equilíbrio entre o sucesso dos modelos de negócios e os avanços tecnológicos.**O DePIN está acelerando esse processo, e a "viagem de caça" do DePIN retornará com uma colheita completa. **