AI ve DePIN'in birleşimi: Merkeziyetsiz GPU ağının yükselişi

2023'ten bu yana, AI ve DePIN Web3 alanında popüler konular haline geldi. AI'nın piyasa değeri 30 milyar dolara, DePIN'in piyasa değeri ise 23 milyar dolara ulaştı. Bu iki kategori, çeşitli alanlara ve ihtiyaçlara hizmet eden birçok farklı protokolü kapsamaktadır. Bu makale, ikisinin kesişim noktasına odaklanacak ve bu alandaki protokollerin gelişimini inceleyecektir.

AI teknolojisi yelpazesinde, DePIN ağı hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendiriyor. Büyük teknoloji şirketlerinin GPU'ya olan yoğun talebi, arz sıkıntısına yol açarak diğer geliştiricilerin AI modeli eğitimi için yeterli GPU'ya sahip olmasını zorlaştırdı. Bu genellikle geliştiricileri merkezi bulut hizmeti sağlayıcılarına yönlendirmekte, ancak esnek olmayan uzun vadeli yüksek performanslı donanım sözleşmeleri imzalama gerekliliği nedeniyle verimliliği düşürmektedir.

DePIN, daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunmaktadır. Ağ hedeflerine uyan kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödüllerinden yararlanmaktadır. AI alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerinden veri merkezlerine entegre ederek, donanıma ihtiyaç duyan kullanıcılara birleşik bir tedarik sağlamaktadır. Bu DePIN ağları, geliştiricilere özelleştirilebilir ve talep üzerine erişilebilen hesaplama gücü sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir kaynakları yaratmaktadır.

Piyasada çeşitli AI DePIN ağları bulunmaktadır ve her birinin kendine özgü özellikleri vardır. Aşağıda, birkaç ana projenin özellikleri ve gelişim durumu tanıtılacaktır.

AI DePIN Ağı Genel Görünümü

Render

Render, P2P GPU hesaplama ağının öncüsüdür; başlangıçta içerik oluşturma grafik render'ına odaklanmıştır, daha sonra Stable Diffusion gibi araçların entegrasyonu ile kapsamını AI hesaplama görevlerine genişletmiştir.

Ana Özellikler:

• Oscar ödüllü teknolojilere sahip bulut grafik şirketi OTOY tarafından kuruldu
• GPU ağı Paramount Pictures, PUBG gibi eğlence endüstrisi devleri tarafından kullanılmaktadır.
• Stability AI ve Endeavor ile iş birliği yaparak, AI modellerini ve 3D içerik render iş akışını entegre etme
• Birden fazla hesaplama istemcisi onaylayın, daha fazla DePIN ağı GPU'sunu entegre edin.

Akash

Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" platformu olarak konumlandırılmaktadır ve geleneksel bulut hizmeti sağlayıcılarının alternatif bir seçeneğidir. Konteyner platformu ve Kubernetes ile yönetilen hesaplama düğümleri kullanarak, çeşitli bulut yerel uygulamaları ortamlar arasında kesintisiz bir şekilde dağıtılabilir.

Ana Özellikler:

• Genel hesaplamadan ağ barındırmaya kadar geniş hesaplama görevlerini destekler
• AkashML, GPU ağının Hugging Face üzerinde 15.000'den fazla modeli çalıştırmasına olanak tanır.
• Mistral AI'nin LLM modeli sohbet botu gibi birçok tanınmış AI uygulamasını yönetti.
• Metaverse, AI dağıtımı ve federated learning gibi alanlar için platform desteği sağlamak

io.net

io.net, AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümelerine erişim sağlar. Veri merkezlerinden, kripto madencilerden ve diğer merkeziyetsiz ağlardan gelen GPU kaynaklarını bir araya getirir.

Ana özellikler:

• IO-SDK, PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur ve ihtiyaçlara göre dinamik olarak genişletilebilir.
• 3 farklı türde küme oluşturmayı destekler, başlatma süresi sadece 2 dakikadır.
• Diğer DePIN ağlarıyla aktif bir şekilde işbirliği yaparak daha fazla GPU kaynağını entegre etmek

Gensyn

Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan bir GPU ağıdır. Öğrenme kanıtı, grafik tabanlı hassas konumlama protokolü ve staking ile kesinti içeren teşvik oyunları dahil olmak üzere yenilikçi bir doğrulama mekanizması kullanmaktadır.

Ana Özellikler:

• V100 eşdeğer GPU'nun saatlik maliyetinin yaklaşık 0.40 dolar olması bekleniyor, bu da maliyetlerde önemli tasarruf sağlayacak.
• Önceden eğitilmiş temel modelin ince ayarını destekler, daha spesifik görevleri tamamlar.
• Merkeziyetsizlik, küresel paylaşım için bir temel model oluşturmayı planlıyor

Aethir

Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar dağıtmakta, AI, makine öğrenimi, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır. Ağındaki konteynerler, bulut uygulamalarını sanal uç noktalar olarak çalıştırarak, iş yükünü yerel cihazlardan konteynerlere aktararak düşük gecikme süresi deneyimi sunar.

Ana Özellikler:

• AI ve bulut oyun dışında, bulut telefon hizmetlerine de genişledi.
• NVIDIA, Super Micro, HPE gibi birçok büyük Web2 şirketi ile iş birliği kurmak
• Web3 alanında CARV, Magic Eden gibi birçok iş ortağına sahip

Phala Ağı

Phala Network, Web3 AI çözümleri için bir yürütme katmanı olarak, güvene dayalı olmayan bulut bilişim çözümleri sunar. Blok zinciri, gizlilik sorunlarını ele almak için (TEE) tasarımında güvenilir yürütme ortamı kullanır ve AI ajanlarının zincir üstü akıllı sözleşmelerle kontrol edilmesini sağlar.

Ana Özellikler:

• Doğrulanabilir hesaplamaların yardımcı işlemci protokolü olarak hizmet ederken, AI ajanlarının zincir üzerindeki kaynaklarını güçlendirir.
• AI ajan sözleşmeleri Redpill aracılığıyla OpenAI, Llama gibi en iyi büyük dil modellerine erişebilir.
• Gelecekte zk-proofs, çok taraflı hesaplama (MPC), tam homomorfik şifreleme (FHE) gibi çoklu kanıt sistemlerinin entegrasyonu gerçekleşecektir.
• H100 gibi diğer TEE GPU'ları desteklemeyi planlıyor, hesaplama gücünü artıracak.

Proje Karşılaştırması

| Proje | Donanım | İş Odakları | AI Görev Türü | Çalışma Fiyatlandırması | Blockchain | Veri Gizliliği | Çalışma Ücreti | Güvenlik | Tamamlanma Kanıtı | Kalite Garantisi | GPU Kümesi | |--------|---------|----------------|--------|--------|--------|--------|----------------------|--------|--------|----------|-------| | Render | GPU&CPU | Grafik Renderleme ve AI | Çıkarım | Performansa Dayalı Fiyatlandırma | Solana | Kripto&Hash | Her İşlem 0.5-5% | Render Kanıtı | - | Tartışma | Hayır | | Akash | GPU&CPU | Bulut Bilişim, Render ve AI | İkisi de | Ters Açık Artırma | Cosmos | mTLS Kimlik Doğrulama | %20 USDC, %4 AKT | Hisse Kanıtı | - | - | Var | | io.net | GPU&CPU | AI | İkisi | Piyasa Fiyatlandırması | Solana | Veri Şifreleme | 2% USDC, 0.25% Rezerv Ücreti | Hesaplamalı Kanıt | Zaman Kilidi Kanıtı | - | Evet | | Gensyn | GPU | AI | Eğitim | Piyasa Fiyatlandırması | Gensyn | Güvenli Haritalama | Düşük Maliyet | Paylaşım Kanıtı | Öğrenme Kanıtı | Doğrulayıcılar ve Bildiriciler | Evet | | Aethir | GPU | AI, bulut oyun ve telekomünikasyon | eğitim | ihale sistemi | Arbitrum | kripto | her oturumda %20 | render yetenek kanıtı | render iş kanıtı | denetleyici düğüm | evet | | Phala | CPU | Zincir üzerindeki AI yürütme | Yürütme | Hak hesaplama | Polkadot | TEE | Teminat miktarıyla orantılı | Ara zincirden miras | TEE kanıtı | Uzak kanıt | Hayır |

Küme ve paralel hesaplamanın önemi

Dağıtık hesaplama çerçevesi, GPU kümeleri oluşturarak yüksek verimli eğitim sağlarken ölçeklenebilirliği artırır. Karmaşık AI modellerinin eğitimi güçlü hesaplama gücü gerektirir ve genellikle dağıtık hesaplamaya dayanır. Çoğu proje, piyasa talebini karşılamak için kümeleri paralel hesaplama ile birleştirmiştir.

Veri gizliliği koruma

AI model eğitimi büyük veri setleri gerektirir ve bu veri setleri hassas bilgiler içerebilir. Bu nedenle, projeler farklı veri gizliliği koruma yöntemleri kullanmaktadır. Çoğu proje veri şifrelemesi kullanırken, io.net tamamen homomorfik şifrelemayı (FHE) tanıtmıştır, Phala Network ise güvenilir yürütme ortamı (TEE) kullanmaktadır. Bu önlemler, veri gizliliğini korumayı amaçlamakta ve aynı zamanda verilerin eğitim amacıyla kullanılmasına izin vermektedir.

Hesaplama Tamamlandı Kanıtı ve Kalite Kontrolü

Hizmet kalitesini sağlamak için birçok proje, hesaplama tamamlanma kanıtı ve kalite kontrol mekanizmaları getirmiştir. Gensyn ve Aethir, iş tamamlanma kanıtı üretmektedir, io.net ise GPU performansının tam olarak kullanıldığını kanıtlamaktadır. Gensyn ve Aethir ayrıca kalite kontrol mekanizmalarına sahiptir, Render ise ihtilaf çözüm süreci kullanmaktadır. Bu önlemler, hesaplama hizmetlerinin kalitesini ve güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olmaktadır.

Donanım İstatistik Verileri

| Proje | GPU Sayısı | CPU Sayısı | H100/A100 Sayısı | H100 Ücreti/Saat | A100 Ücreti/Saat | |--------|-------|--------|------------|-----------|-------------| | Render | 5600 | 114 | - | - | - | | Akash | 384 | 14672 | 157 | $1.46 | $1.37 | | io.net | 38177 | 5433 | 2330 | $1.19 | $1.50 | | Gensyn | - | - | - | - | $0.55 ( bekleniyor ) | | Aethir | 40000+ | - | 2000+ | - | $0.33 ( bekleniyor ) | | Phala | - | 30000+ | - | - | - |

Yüksek performanslı GPU talebi

AI modeli eğitimi, NVIDIA'nın A100 ve H100 gibi en yüksek performanslı GPU'lara ihtiyaç duyar. Bu yüksek kaliteli GPU'lar, en iyi eğitim kalitesi ve hızını sağlarken, fiyatları da oldukça yüksektir. Merkeziyetsizlik GPU pazarı sağlayıcıları, yeterli sayıda yüksek performanslı GPU sağlamak ile fiyat rekabetçiliğini korumak arasında bir denge bulmak zorundadır.

Şu anda, io.net ve Aethir gibi projeler 2000'in üzerinde H100 ve A100 birimi aldı, bu da büyük model hesaplamaları için daha uygun. Bu Merkeziyetsizlik GPU hizmetlerinin maliyetleri merkezi GPU hizmetlerinden daha düşük, ancak hala doğrulanması için zamana ihtiyaç var.

Tüketici düzeyinde GPU/CPU'nun rolü

Yüksek kaliteli GPU'lar ana talep olmasına rağmen, tüketici düzeyindeki GPU'lar ve CPU'lar da AI model geliştirme sürecinde önemli bir rol oynamaktadır. Bu bileşenler, veri ön işleme, bellek kaynakları yönetimi ve önceden eğitilmiş modellerin ince ayarını yapma veya küçük ölçekli modeller eğitme amaçlarıyla kullanılabilir. Render, Akash ve io.net gibi projeler de bu pazar segmentine hizmet ederek geliştiricilere daha fazla seçenek sunmaktadır.

Sonuç

AI DePIN alanı henüz gelişiminin başında olmasına rağmen, büyük bir potansiyel gösteriyor. Bu merkeziyetsiz GPU ağları, AI hesaplama kaynakları arz ve talep dengesizliğini etkili bir şekilde çözmekte. AI pazarının hızlı büyümesiyle, bu ağlar geliştiricilere ekonomik açıdan verimli hesaplama alternatifleri sunma konusunda kilit bir rol oynayacak ve AI ile hesaplama altyapısının gelecekteki yapısına önemli katkılarda bulunacaktır.