Fusion de l'IA et de DePIN : l'essor des réseaux GPU décentralisés

Depuis 2023, l'IA et la Décentralisation des Infrastructures Physiques (DePIN) ont suscité un grand intérêt dans le domaine du Web3, avec des capitalisations boursières atteignant respectivement 30 milliards de dollars et 23 milliards de dollars. Cet article explorera le domaine d'intersection entre les deux et examinera l'évolution des protocoles associés.

Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN offre une utilité à l'IA grâce à des ressources de calcul. La forte demande en GPU de la part des grandes entreprises technologiques a conduit à une pénurie de GPU pour d'autres développeurs de modèles d'IA. Les solutions traditionnelles, telles que les fournisseurs de cloud centralisés, nécessitent souvent de signer des contrats à long terme peu flexibles et peu efficaces.

DePIN offre une alternative plus flexible et plus économique. Il utilise des récompenses en tokens pour inciter à la contribution de ressources, en externalisant les ressources GPU des propriétaires individuels vers un réseau d'approvisionnement unifié. Cela fournit non seulement aux développeurs un accès personnalisable et à la demande à une capacité de calcul, mais crée également une source de revenus supplémentaire pour les propriétaires de GPU.

Il existe plusieurs réseaux AI DePIN sur le marché, chacun ayant ses particularités. Voici un aperçu de quelques projets représentatifs :

1. Render : Pion du réseau de calcul GPU P2P, s'est étendu aux tâches de calcul AI.

2. Akash : positionné comme un "super cloud" alternatif aux plateformes cloud traditionnelles, prenant en charge le stockage, le calcul GPU et CPU.

3. io.net : fournit des clusters de cloud GPU distribués, axés sur les cas d'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique.

4. Gensyn : Réseau GPU axé sur le calcul de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.

5. Aethir : Spécialement conçu pour fournir des GPU de niveau entreprise, destiné aux domaines à forte intensité de calcul tels que l'IA, l'apprentissage automatique et les jeux en nuage.

6. Phala Network : en tant que couche d'exécution pour les solutions Web3 AI, permettant aux agents AI d'être contrôlés par des contrats intelligents sur la chaîne.

Ces projets ont chacun leurs particularités en matière de support matériel, de priorités commerciales, de types de tâches IA, de mécanismes de tarification, de choix de blockchain et de protection de la vie privée des données. Leurs stratégies différenciées reflètent la demande du marché pour des solutions de calcul IA diversifiées.

Pour les réseaux AI DePIN, la capacité de calcul en cluster et en parallèle, la protection de la vie privée des données, la preuve d'achèvement des calculs et les mécanismes de contrôle de la qualité sont des facteurs clés. L'approvisionnement en GPU haute performance (comme les A100 et H100 de Nvidia) est également un indicateur important de la compétitivité du projet.

Bien que le domaine de l'AI DePIN fasse encore face à des défis, la quantité de tâches et le nombre de matériels de ces réseaux GPU décentralisés augmentent de manière significative. Cela reflète la demande croissante du marché pour des alternatives aux ressources matérielles des fournisseurs de cloud Web2, tout en montrant également le potentiel d'offre auparavant sous-utilisé.

Avec le développement rapide du marché de l'IA, ces réseaux de GPU décentralisés devraient jouer un rôle clé en offrant aux développeurs des solutions de calcul économiques et efficaces, contribuant ainsi de manière significative à l'avenir du paysage de l'IA et des infrastructures de calcul.