Décentralisation du cloud computing : la révolution de la puissance de calcul AI émergente

Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie, la capitalisation boursière d'entreprises telles qu'OpenAI et Nvidia a considérablement augmenté. La combinaison de l'intelligence artificielle et des crypto-monnaies est devenue le récit central du marché actuel, attirant un grand nombre d'investissements. Dans ce contexte, la Décentralisation se révèle être un outil de développement de l'IA avec un potentiel énorme. Bien qu'il existe encore un écart avec les modèles centralisés dans les applications pratiques, il est devenu un consensus dans l'industrie d'exploiter les avantages de Web3 pour élargir les quatre aspects clés de l'IA (données, modèles, entraînement et raisonnement).

La technologie de décentralisation peut soutenir ces quatre aspects. Les données, en tant que matière première de l'IA, peuvent bénéficier de la décentralisation tant pour leur annotation que pour leur stockage. La puissance de calcul est l'outil clé pour traiter ces matières premières. Cet article se concentrera sur le thème de "puissance de calcul" et analysera le cadre écologique et le modèle économique de Crypto x IA x DePIN.

I. DePIN et cadre écologique de la Puissance de calcul décentralisée

Actuellement, la puissance de calcul de haute qualité, en tant que nécessité pour le développement de l'IA, est souvent monopolisée par des géants traditionnels, rendant difficile pour les start-ups et les particuliers d'accéder à des ressources de puissance de calcul à un rapport qualité-prix raisonnable. Le projet DePIN, grâce à un modèle économique peer-to-peer, permet aux utilisateurs, en tant que fournisseurs de ressources, de recevoir des récompenses en tokens, offrant ainsi des ressources de haute qualité aux demandeurs.

Avec l'explosion de la demande de Puissance de calcul AI décentralisée, un écosystème équilibré et complet s'est déjà formé. Parmi eux, certains projets de premier plan jouent des rôles importants et variés dans l'écosystème, leurs barrières technologiques et leur planification pour l'avenir sont remarquables.

L'écosystème de puissance de calcul AI décentralisé se compose principalement de trois parties, jouant respectivement le rôle d'agent de ressources, de fournisseur de ressources et de distributeur.

Agent de ressources

Un réseau de calcul décentralisé agit en tant qu'agent de puissance de calcul, offrant des capacités d'IA de haute qualité à bas prix aux clients. Ce projet dispose de ressources GPU distribuées à l'échelle mondiale, et ses clients sont principalement des start-ups axées sur l'inférence en IA. Le projet a récemment bouclé un tour de financement de série A de 30 millions de dollars.

En tant qu'agent de ressources de puissance de calcul AI de premier plan, ce projet vise à agréger 1 million de GPU pour former un vaste réseau de puissance de calcul DePIN, offrant des prix de puissance de calcul plus bas aux clients. Les utilisateurs peuvent contribuer avec des puissances de calcul GPU/CPU inactives pour obtenir des incitations en tokens. L'objectif principal est de fournir une puissance de calcul AI de haute qualité sous un contrôle de prix décentralisé, aidant les start-ups AI à réduire leurs coûts.

Le service de calcul proposé par le projet utilise des modules de construction en cluster, permettant à tous les GPU de rester interconnectés pour un travail coordonné à grande échelle. Cela permet aux startups d'IA de déployer du matériel de calcul à un coût équivalent à un dixième du prix en mode décentralisé. Le projet se concentre également sur l'agrégation de la Puissance de calcul en apprentissage automatique, ce qui peut aider d'autres projets DePIN à formater les GPU pour une utilisation en apprentissage automatique.

Actuellement, le nombre de clusters GPU agrégés par le projet est le premier dans l'industrie, avec plus de 200 000 GPU disponibles en ligne, dont près de 50 000 GeForce RTX 4090 et plus de 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.

Fournisseur de ressources

Un projet en tant que fournisseur de Puissance de calcul AI le plus prometteur peut fournir une quantité suffisante de puces pour l'apprentissage machine profond. L'équipe possède un avantage unique dans les ressources de Puissance de calcul AI traditionnelles, ayant été un agent de premier niveau pour une grande entreprise d'IA. Grâce à cette barrière technologique, le projet peut accéder directement à des centaines de salles de serveurs pour obtenir des machines haut de gamme telles que A/H100, RTX4090 et A6000.

Ce projet fournit une puissance de calcul d'apprentissage machine à grande échelle pour les géants du Web3. Comparé aux 140 000 dollars dépensés chaque mois par un client pour des services cloud, le passage à ce projet a réduit le coût mensuel des services cloud à environ 40 000 dollars, ce qui représente une réduction de plus de 70 % des dépenses, tout en augmentant l'efficacité de 30 %.

Ce projet s'efforce de fournir aux clients la puissance de calcul la plus rapide, la plus qualitative et la plus fiable grâce à des canaux d'approvisionnement uniques en puissance de calcul. La qualité de la puissance de calcul AI qu'il propose a été reconnue par plusieurs agents de puissance de calcul AI et des partenariats ont été établis avec plusieurs géants de la puissance de calcul.

Fournisseur de ressources

Un projet en tant que fournisseur de ressources DePIN offre des services par le biais d'une correspondance des besoins. Ce projet adopte un protocole ouvert de type plateforme, fournissant d'abord des ressources agrégées avant d'offrir des services. Son objectif est de devenir un agrégateur de services DePIN, ce qui peut être compris comme une plateforme d'agrégation dans le domaine DePIN.

Le projet obtient des informations sur divers réseaux et stratégies, la situation des ressources, les performances, la stabilité, etc., par le biais d'une couche de contrôle, fournit un SDK, puis utilise un algorithme de routage pour le fournir aux utilisateurs.

Pour répondre à la limitation des ressources et des services des réseaux DePIN, ainsi qu'à la mauvaise qualité des services due à la concentration régionale de la configuration des ressources mondiales, ce projet utilise des algorithmes de routage pour obtenir des données, des informations de base sur le réseau et des informations sur les machines, qui sont ensuite agrégées pour générer des stratégies et fournir des services en fonction des demandes des clients. L'objectif est d'améliorer la qualité et le service de la couche d'application DePIN, et de rechercher un réseau de puissance de calcul au meilleur prix en cas de ressources insuffisantes.

Deux, analyse de l'écosystème de puissance de calcul décentralisée

Un certain agent de ressources et un certain fournisseur de ressources ont conclu un partenariat stratégique, ce dernier agissant en tant que fournisseur disposant d'une riche bibliothèque de machines GPU, s'engageant à améliorer la vitesse et la stabilité du réseau du premier. Ce dernier permettra à ses clients d'acheter et de louer directement sur son réseau la puissance de calcul de haute qualité fournie par le second, en tant qu'agent. Les deux parties estiment que le succès de l'industrie de la calcul décentralisé et la combinaison de Web3 et de l'IA nécessitent une collaboration étroite entre les premiers leaders du secteur.

Avec la demande croissante de puissance de calcul, le cloud computing traditionnel fait face à certains problèmes :

• Disponibilité limitée : l'utilisation des services cloud grand public nécessite généralement plusieurs semaines pour obtenir un accès au matériel, et les modèles de GPU couramment utilisés sont souvent indisponibles.
• Choix limité : Les choix des utilisateurs en matière de matériel GPU, d'emplacement, de niveau de sécurité, de latence, etc. sont restreints.
• Coûts élevés : les prix des GPU de qualité sont chers, et les dépenses mensuelles d'un projet pendant les phases d'entraînement et d'inférence peuvent facilement atteindre plusieurs centaines de milliers de dollars.

La vision de la calcul décentralisé est de fournir une alternative ouverte, accessible et abordable pour résoudre les problèmes fondamentaux des fournisseurs de services cloud centralisés. Il semble qu'il faille encore des efforts conjoints et un soutien mutuel des innovateurs pour contester la position des principaux acteurs du cloud computing.

Mode d'actifs

Modèle d'actifs lourds

Un fournisseur de ressources, en tant que fournisseur, possède de puissantes barrières technologiques. Les machines les plus précieuses en matière de Puissance de calcul pour l'apprentissage automatique, comme l'A100, le RTX4090 et le H100, coûtent chacune environ 300 000 dollars et sont devenues des ressources rares, longtemps monopolisées par les géants traditionnels de l'IA. Les ressources auxquelles cette entreprise accède du côté de l'offre sont extrêmement précieuses. Étant donné que la qualité de la Puissance de calcul des GPU personnels partagés par les petits investisseurs est insuffisante pour soutenir le calcul de modèles d'IA à grande échelle, cette entreprise joue un rôle crucial et irremplaçable dans l'écosystème de Puissance de calcul décentralisée.

L'entreprise adopte un modèle d'actifs lourds, nécessitant un investissement important en actifs fixes, ce qui rend difficile la reproduction par les startups en raison de l'ampleur de ces investissements en capital et en technologie. Si elle peut collaborer avec davantage d'agents de puissance de calcul décentralisée, en élargissant continuellement l'offre pour répondre aux besoins en ressources de puissance de calcul du secteur, elle a des chances de réaliser un monopole et des effets d'échelle dans le domaine de la puissance de calcul décentralisée B2B.

Cependant, le principal risque réside dans l'incapacité à fournir des ressources de manière continue aux agents de puissance de calcul après avoir investi une grande quantité de capital. La rentabilité du côté de l'offre dépend fortement de la capacité des agents de puissance de calcul à continuer d'attirer des clients. Tant qu'il y a une demande de la part des clients, la valeur du côté de l'offre augmentera avec la croissance de cette demande.

Modèle léger d'actifs

Un certain agent de puissance de calcul, en tant que l'un des meilleurs agents actuels, s'appuie sur un GPU réparti dans le monde entier pour former un vaste réseau de calcul décentralisé. D'un point de vue commercial, cette entreprise adopte un modèle d'exploitation léger, établissant une forte marque dans le domaine de l'agent de puissance de calcul AI grâce à l'exploitation communautaire et à la création d'un consensus élevé.

Les activités principales comprennent :

1. Agréger la puissance de calcul GPU des petits investisseurs et récompenser avec des jetons
2. Obtenir des Puissance de calcul de haute qualité du côté de l'offre pour les vendre à des entreprises de start-up en IA

Point de vue des entreprises :

1. Acheter à bas prix et vendre à prix élevé de la haute Puissance de calcul de l'offre aux clients du C.
2. Aider les utilisateurs à gagner des jetons en partageant la Puissance de calcul GPU inutilisée.
3. Fournir aux clients une plateforme de minage et de staking basée sur la puissance de calcul, mais un investissement initial d'environ 4000 dollars est nécessaire pour obtenir de bons rendements.

Point de vue du client :

1. Le prix de la puissance de calcul est d'environ 80% moins cher que celui des autres services de cloud computing centralisés.
2. Vous pouvez gagner des revenus grâce au staking et au partage.
3. Après avoir investi un certain capital, il est possible de réaliser des intérêts composés.

En tant qu'entreprise typique à modèle léger, son principal avantage est le risque relativement faible, l'équipe n'ayant pas besoin d'investir massivement dans des coûts de machines au préalable comme du côté de l'offre. En raison de l'investissement financier relativement faible, l'entreprise et les investisseurs peuvent plus facilement obtenir des marges bénéficiaires plus élevées. Cependant, en raison de la faible barrière à l'entrée dans l'industrie, le modèle commercial est facilement copiés, ce qui nécessite une réflexion prudente de la part des investisseurs à long terme.

Trois, de 10 à 100 ?

Si la coopération entre un fournisseur de ressources et un agent de ressources peut aider l'écosystème de Puissance de calcul décentralisé à passer de 1 à 10, alors rejoindre un distributeur de ressources pourrait offrir la possibilité d'atteindre 100.

L'objectif d'un fournisseur de ressources est de devenir le plus grand agrégateur de services DePIN. En tant que fournisseur, il connecte les clients aux ressources avec les meilleurs prix et qualités en agrégeant la situation en temps réel de divers types de ressources. Ce projet adopte un modèle commercial léger B2B2C, où le premier B est le côté fournisseur, le deuxième B est l'agent de ressources, et C consiste à fournir aux clients le meilleur choix de ressources via l'information.

En tant que plateforme, si elle peut évoluer en une plateforme capable d'émettre des actifs, cela rendra les produits plus précieux. Ce projet, grâce à un SDK fourni par un algorithme de routage, peut calculer des ressources pour créer des agents AI, tout en convertissant de nouveaux actifs financiers, et aide dynamiquement les clients utilisant l'application à effectuer du minage dynamique via le SDK, en se concentrant sur l'extraction de la Puissance de calcul utile aux ressources de calcul. Ce modèle peut être compris comme des actifs au-dessus des actifs, ce qui peut considérablement renforcer la liquidité des ressources et des fonds.

Pour ce projet, ils espèrent voir davantage de fournisseurs et d'agents entrer dans l'écosystème de Puissance de calcul décentralisée, afin de mieux mettre en avant leurs avantages et d'élargir leurs lignes d'affaires tout en acquérant plus de clients. En termes simples, certaines plateformes d'information dominent le domaine de l'information parce qu'il y a davantage de commerçants et d'informations téléchargées sur Internet, ce qui génère une forte demande des clients pour les distributeurs.

Quatre, l'avenir est prometteur

La décentralisation du cloud computing est en cours de développement progressif. Bien que son cadre écologique et ses modèles soient devenus clairs, et que les entreprises leaders dans chaque rôle assument leurs responsabilités au sein de l'écosystème, il est encore trop tôt pour ébranler la position des géants traditionnels du cloud computing. Comparé au cloud computing centralisé traditionnel, la décentralisation résout effectivement de nombreux problèmes des clients sur le plan conceptuel, mais les ressources et l'échelle globales de ce marché restent relativement petites. Dans un contexte où les ressources de puissance de calcul soutenant le développement de l'IA sont loin d'être suffisantes, le marché a besoin d'un autre modèle pour résoudre ce dilemme. Actuellement, le cloud computing décentralisé peut effectivement satisfaire certains besoins des entreprises AI émergentes, mais l'avenir de son développement reste à voir, et nous serons témoins ensemble de l'évolution de cette voie disruptive.