Гонконгский карнавал Web3 подошел к концу, но пульс свободы Web3 все еще бьется и продолжает проникать в другие отрасли. По сравнению с предыдущим циклом, логика начала этого бычьего рынка заключается в переходе от «оригинального инновационного повествования» к модели «основного признания и капитала». Стадия разработки Web3, наблюдаемая автором, также эволюционировала от «закрытой и нишевой абсолютной свободы» к стадии «относительной свободы при истинной толерантности». **
Согласно этой логике, если мы не выйдем за рамки анализа, мы больше не сможем адаптироваться к текущему развитию Web3, дожидаясь оригинального инновационного повествования. **Поскольку вся сеть Web3 стала соблюдать требования, Web3 переориентировался на финансовую сферу при постоянной поддержке правительства Гонконга. Крупнейшие финансовые учреждения также ускоряют свое участие в Web3 через RWA и спотовые ETF.
На этой конференции, помимо того, что основные финансовые учреждения выходят на Web3, мы также увидели возможность соединить Web2 и Web3 — трек DePIN. В частности, содействие разработке крупных моделей искусственного интеллекта снова сделало подтрек DePIN — перераспределение вычислительных мощностей — актуальной проблемой.
Источник: Исследования ОКГ.
Вычислительная мощность — это приманка, но обучение больших моделей ИИ — не лучший сценарий реализации DePIN.
«Блокчейн укрепляет доверие с помощью технологий, а искусственный интеллект — это отрасль, которая отчаянно нуждается в доверии», — заявил на конференции Хасид Куреши, управляющий партнер Dragonfly Capital.
DePIN — не новый подход, он был предложен несколько лет назад. Именно с бурным ростом больших моделей ИИ в отрасли проводится множество дискуссий о вычислительной мощности и данных.По оценкам, стоимость вычислений больших моделей увеличивается в 31 раз каждый год. Существует глобальная нехватка графических процессоров, и такие компании, как Nvidia, находятся на вершине пищевой цепочки текущего рыночного спроса и имеют большую ценовую власть. Монополия или децентрализация, дебаты о стоимости стали причиной того, что трек Web3 DePIN снова стал предметом жарких дискуссий.
Хотя причиной является обучение больших моделей ИИ, Рим не был построен за один день, и обучение больших моделей ИИ в настоящее время не является лучшим сценарием внедрения DePIN. Требования к вычислительной мощности для производства крупных моделей ИИ в основном сосредоточены на двух аспектах: рассуждениях и обучении. В процессе обучения сложная модель нейронной сети обучается путем подачи большого объема данных. В процессе рассуждения обученная модель используется для вывода различных выводов на основе большого объема данных.
Источник: NVIDIA
**Благодаря сочетанию децентрализации и вычислительной мощности коэффициент сложности снижается шаг за шагом от обучения к точной настройке обучения и выводу. **В DePIN вы можете видеть, что все больше проектов в отрасли фокусируются на выводах, а не на обучении. Основная причина, по которой большинство предприятий используют кластеры NVIDIA GPU для обучения ИИ, заключается в том, что они обладают мощными возможностями параллельных вычислений и пропускной способностью памяти. По сравнению с каналом вывода требования к параллельной вычислительной мощности и пропускной способности намного ниже. А при обучении большой модели больше внимания уделяется стабильности, потому что как только обучение прерывается, ее необходимо переобучить. Если приложение децентрализованной вычислительной мощности будет построено на Ethereum для использования GPT, всего одна операция умножения матрицы потребует до 10 миллиардов долларов США в качестве платы за газ и займет 1 месяц.
Кроме того, автор проанализировал текущее состояние нескольких популярных проектов на этой конференции, показав ситуацию, в которой предложение превышает спрос, то есть предложение вычислительных мощностей, распределенных по всему миру, превышает спрос разработчиков ИИ на ИИ. обучение модели или задачи вывода. Дело не в том, что спроса не существует. модельное обучение. Исследования Стэнфордского университета также показывают, что независимо от языковой модели, когда шкала параметров обучения превышает критическое значение этой шкалы, ее производительность (например, точность) резко улучшается. Это диаметрально противоположно закону «большие усилия могут творить чудеса», а также означает, что на самом деле в идее децентрализованных вычислительных мощностей еще предстоит решить множество проблем.
«Историческое происхождение» трека DePIN можно проследить до «экономики совместного использования»
Саму концепцию DePIN нетрудно понять, и ее можно даже проследить до Web2. Оглядываясь назад на интернет-индустрию, можно сказать, что в течение как минимум 15 лет игроки Web2 были погружены в агрегацию личных материальных активов для создания «экономики совместного использования». " **Если нематериальные активы (такие как простаивающие серверы и т. д.) перераспределяются непосредственно запрашивающему в форме одноранговой сети (P2P) или одноранговой сети (P2B), децентрализованная технология блокчейн может стимулировать механизм оптимизации производственных отношений. **В этом суть DePIN.
Таким образом, что касается DePIN, энтузиазм со стороны предложения у всех высок. **На самом деле, Web2 уже давно готовится к «перераспределению», но на этот раз он напрямую убирает посредника. **В настоящее время существует около тысячи проектов DePIN, особенно экосистема Solana. Согласно статистике Messari, экосистема Solana занимает лидирующие позиции в инфраструктуре DePIN. Это связано с высокой инфраструктурной интеграцией и производительностью публичной сети Solana. Что касается регионального распространения, ожидается, что в 2024–2025 годах несколько топ-10 DePIN поступят из Азии.
Происхождение: Мессари
У Web3 и искусственного интеллекта много точек пересечения.Вычислительная мощность — это универсальная валюта будущего цифрового мира, и это первое, на что люди обращают внимание. Однако децентрализованная вычислительная мощность — наиболее разумный сценарий реализации — не самый простой в реализации.
На пересечении Web3 и искусственного интеллекта, помимо преодоления технических трудностей и постоянного решения таких проблем, существует множество других ветвей, таких как агенты искусственного интеллекта, которые дают создателям право собственности, и сценарии вычислительной мощности небольших моделей искусственного интеллекта, которые стоит изучить и которые будут более практичными. , секс. Всегда будет баланс между успехом бизнес-моделей и технологическими прорывами.**DePIN ускоряет этот процесс, и «охота» DePIN вернется с полным урожаем. **
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Охотничье путешествие DePIN: вычислительная мощность ИИ как приманка, дорога длинная и трудная
Автор: Хеди Би, OKG Research
Гонконгский карнавал Web3 подошел к концу, но пульс свободы Web3 все еще бьется и продолжает проникать в другие отрасли. По сравнению с предыдущим циклом, логика начала этого бычьего рынка заключается в переходе от «оригинального инновационного повествования» к модели «основного признания и капитала». Стадия разработки Web3, наблюдаемая автором, также эволюционировала от «закрытой и нишевой абсолютной свободы» к стадии «относительной свободы при истинной толерантности». **
Согласно этой логике, если мы не выйдем за рамки анализа, мы больше не сможем адаптироваться к текущему развитию Web3, дожидаясь оригинального инновационного повествования. **Поскольку вся сеть Web3 стала соблюдать требования, Web3 переориентировался на финансовую сферу при постоянной поддержке правительства Гонконга. Крупнейшие финансовые учреждения также ускоряют свое участие в Web3 через RWA и спотовые ETF.
На этой конференции, помимо того, что основные финансовые учреждения выходят на Web3, мы также увидели возможность соединить Web2 и Web3 — трек DePIN. В частности, содействие разработке крупных моделей искусственного интеллекта снова сделало подтрек DePIN — перераспределение вычислительных мощностей — актуальной проблемой.
Источник: Исследования ОКГ.
Вычислительная мощность — это приманка, но обучение больших моделей ИИ — не лучший сценарий реализации DePIN.
«Блокчейн укрепляет доверие с помощью технологий, а искусственный интеллект — это отрасль, которая отчаянно нуждается в доверии», — заявил на конференции Хасид Куреши, управляющий партнер Dragonfly Capital.
DePIN — не новый подход, он был предложен несколько лет назад. Именно с бурным ростом больших моделей ИИ в отрасли проводится множество дискуссий о вычислительной мощности и данных.По оценкам, стоимость вычислений больших моделей увеличивается в 31 раз каждый год. Существует глобальная нехватка графических процессоров, и такие компании, как Nvidia, находятся на вершине пищевой цепочки текущего рыночного спроса и имеют большую ценовую власть. Монополия или децентрализация, дебаты о стоимости стали причиной того, что трек Web3 DePIN снова стал предметом жарких дискуссий.
Хотя причиной является обучение больших моделей ИИ, Рим не был построен за один день, и обучение больших моделей ИИ в настоящее время не является лучшим сценарием внедрения DePIN. Требования к вычислительной мощности для производства крупных моделей ИИ в основном сосредоточены на двух аспектах: рассуждениях и обучении. В процессе обучения сложная модель нейронной сети обучается путем подачи большого объема данных. В процессе рассуждения обученная модель используется для вывода различных выводов на основе большого объема данных.
Источник: NVIDIA
**Благодаря сочетанию децентрализации и вычислительной мощности коэффициент сложности снижается шаг за шагом от обучения к точной настройке обучения и выводу. **В DePIN вы можете видеть, что все больше проектов в отрасли фокусируются на выводах, а не на обучении. Основная причина, по которой большинство предприятий используют кластеры NVIDIA GPU для обучения ИИ, заключается в том, что они обладают мощными возможностями параллельных вычислений и пропускной способностью памяти. По сравнению с каналом вывода требования к параллельной вычислительной мощности и пропускной способности намного ниже. А при обучении большой модели больше внимания уделяется стабильности, потому что как только обучение прерывается, ее необходимо переобучить. Если приложение децентрализованной вычислительной мощности будет построено на Ethereum для использования GPT, всего одна операция умножения матрицы потребует до 10 миллиардов долларов США в качестве платы за газ и займет 1 месяц.
Кроме того, автор проанализировал текущее состояние нескольких популярных проектов на этой конференции, показав ситуацию, в которой предложение превышает спрос, то есть предложение вычислительных мощностей, распределенных по всему миру, превышает спрос разработчиков ИИ на ИИ. обучение модели или задачи вывода. Дело не в том, что спроса не существует. модельное обучение. Исследования Стэнфордского университета также показывают, что независимо от языковой модели, когда шкала параметров обучения превышает критическое значение этой шкалы, ее производительность (например, точность) резко улучшается. Это диаметрально противоположно закону «большие усилия могут творить чудеса», а также означает, что на самом деле в идее децентрализованных вычислительных мощностей еще предстоит решить множество проблем.
«Историческое происхождение» трека DePIN можно проследить до «экономики совместного использования»
Саму концепцию DePIN нетрудно понять, и ее можно даже проследить до Web2. Оглядываясь назад на интернет-индустрию, можно сказать, что в течение как минимум 15 лет игроки Web2 были погружены в агрегацию личных материальных активов для создания «экономики совместного использования». " **Если нематериальные активы (такие как простаивающие серверы и т. д.) перераспределяются непосредственно запрашивающему в форме одноранговой сети (P2P) или одноранговой сети (P2B), децентрализованная технология блокчейн может стимулировать механизм оптимизации производственных отношений. **В этом суть DePIN.
Таким образом, что касается DePIN, энтузиазм со стороны предложения у всех высок. **На самом деле, Web2 уже давно готовится к «перераспределению», но на этот раз он напрямую убирает посредника. **В настоящее время существует около тысячи проектов DePIN, особенно экосистема Solana. Согласно статистике Messari, экосистема Solana занимает лидирующие позиции в инфраструктуре DePIN. Это связано с высокой инфраструктурной интеграцией и производительностью публичной сети Solana. Что касается регионального распространения, ожидается, что в 2024–2025 годах несколько топ-10 DePIN поступят из Азии.
Происхождение: Мессари
У Web3 и искусственного интеллекта много точек пересечения.Вычислительная мощность — это универсальная валюта будущего цифрового мира, и это первое, на что люди обращают внимание. Однако децентрализованная вычислительная мощность — наиболее разумный сценарий реализации — не самый простой в реализации.
На пересечении Web3 и искусственного интеллекта, помимо преодоления технических трудностей и постоянного решения таких проблем, существует множество других ветвей, таких как агенты искусственного интеллекта, которые дают создателям право собственности, и сценарии вычислительной мощности небольших моделей искусственного интеллекта, которые стоит изучить и которые будут более практичными. , секс. Всегда будет баланс между успехом бизнес-моделей и технологическими прорывами.**DePIN ускоряет этот процесс, и «охота» DePIN вернется с полным урожаем. **