Phi tập trung điện toán đám mây: Cơ hội và thách thức mới trong thời đại AI
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI, Nvidia đã có sự tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành câu chuyện trung tâm của thị trường hiện tại, thu hút một lượng lớn vốn và sự chú ý. Trong bối cảnh phát triển AI, Phi tập trung như một công cụ mạnh mẽ, thể hiện sức hấp dẫn và không gian tưởng tượng khổng lồ. Mặc dù vẫn còn khoảng cách trong việc triển khai thực tế so với mô hình tập trung, nhưng việc tận dụng lợi thế Web3 để mở rộng các lĩnh vực cốt lõi của AI, liên tục tối ưu hóa để phát huy tiềm năng lớn hơn, đã trở thành mục tiêu chung của những người tham gia ngành.
Bốn khía cạnh cốt lõi của công nghệ AI bao gồm dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy luận. Hiện nay, công nghệ Phi tập trung có thể hỗ trợ trong những khía cạnh này. Trong đó, dữ liệu là yếu tố cốt lõi nhất, có thể nói là nguyên liệu của công nghệ AI, trong khi các khâu khác là phương thức chế biến. Dù là gán nhãn dữ liệu hay lưu trữ, Phi tập trung ở đây đều có vai trò và giá trị quan trọng.
Nếu coi dữ liệu như nguyên liệu, thì sức mạnh tính toán chính là công cụ chế biến, được sử dụng để tối đa hóa hiệu suất đầu ra. Bài viết này sẽ xoay quanh chủ đề "sức mạnh tính toán", phân tích khung sinh thái và mô hình kinh tế của Crypto x AI x DePIN.
Một, DePIN và khung sinh thái tính toán Phi tập trung
**Điểm đau: ** Công suất tính toán chất lượng cao là một nhu cầu thiết yếu cho nghiên cứu phát triển AI, tài nguyên khan hiếm này đã bị các ông lớn truyền thống độc quyền, dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó có thể tiếp cận được công suất tính toán với giá cả hợp lý, mức giá cao khiến hầu hết người mua khó chấp nhận.
Giải pháp phi tập trung: Hiện tại, hầu hết các dự án trong lĩnh vực DePIN đều áp dụng mô hình kinh tế P2P, cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho bên có nhu cầu tài nguyên, cho phép mỗi người dùng trở thành nhà cung cấp tài nguyên cơ sở vật chất, đồng thời nhận được phần thưởng bằng token.
Với sự gia tăng mạnh mẽ về nhu cầu sức mạnh tính toán AI phi tập trung, để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, một hệ sinh thái cung cấp sức mạnh tính toán AI phi tập trung đã hình thành một khuôn khổ cân bằng và toàn diện. Các dự án hàng đầu như Io.net, Exabit và PingPong đóng vai trò quan trọng khác nhau trong hệ sinh thái, rào cản công nghệ và kế hoạch cho sự phát triển trong tương lai của sức mạnh tính toán phi tập trung của các dự án này thật ấn tượng.
Phi tập trung AI tính toán sinh thái chủ yếu bao gồm ba phần, đóng vai trò là đại lý tài nguyên, nhà cung cấp tài nguyên và nhà phân phối.
Đại lý tài nguyên - Io.net
Io.net là một mạng lưới tính toán Phi tập trung, hoạt động như một đại lý sức mạnh tính toán, cung cấp sức mạnh AI chất lượng cao với giá thấp cho khách hàng. Ở phía cung, có GPU phân bổ toàn cầu, khách hàng chủ yếu là các công ty khởi nghiệp từ vòng hạt giống đến vòng B tập trung vào suy diễn AI.
Là một nhà cung cấp tài nguyên tính toán AI hàng đầu, Io.net cam kết tập hợp 1 triệu GPU, tạo thành một mạng lưới tính toán DePIN khổng lồ, cung cấp cho khách hàng giá tính toán thấp hơn. Người dùng có thể đóng góp sức mạnh tính toán GPU và CPU không sử dụng cho nền tảng io.net để nhận được phần thưởng bằng token. Mục tiêu cốt lõi là cung cấp sức mạnh tính toán AI chất lượng cao trong điều kiện kiểm soát giá Phi tập trung, giúp các công ty khởi nghiệp AI giảm chi phí.
Dịch vụ tính toán IO Cloud do Io.net cung cấp sử dụng mô-đun xây dựng cluster, giúp tất cả GPU duy trì trạng thái kết nối lẫn nhau, thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn. Điều này cho phép GPU truy cập vào cơ sở dữ liệu lớn hơn và tính toán các mô hình phức tạp hơn, các công ty khởi nghiệp AI có thể hoàn thành việc triển khai phần cứng tính toán với chi phí chỉ bằng một phần mười giá trung tâm hóa.
Hiện tại, số lượng cụm GPU được quy tụ bởi io.net đứng đầu ngành, số lượng GPU có sẵn trực tuyến vượt quá 200.000, trong đó có gần 50.000 chiếc GeForce RTX 4090 và hơn 30.000 chiếc GeForce RTX 3090 Ti.
Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit
Exabits với tư cách là nhà cung cấp sức mạnh AI tiềm năng nhất, có khả năng cung cấp đủ chip cho việc học máy sâu. Đội ngũ từng là đại lý cấp một của gã khổng lồ AI NVIDIA, sở hữu rào cản tài nguyên công nghệ mạnh mẽ. Exabit có thể truy cập trực tiếp hàng trăm phòng máy ở phía cung cấp tài nguyên, có quyền truy cập vào các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000.
Exabits cung cấp sức mạnh tính toán học máy quy mô lớn cho các ông lớn về Web3. So với dịch vụ đám mây truyền thống, khách hàng sử dụng Exabits có thể giảm hơn 70% chi phí, đồng thời nâng cao 30% hiệu suất.
Chủ đề của Exabits là cung cấp cho khách hàng sức mạnh tính toán nhanh nhất, chất lượng cao nhất và đáng tin cậy nhất thông qua các kênh cung cấp sức mạnh tính toán độc đáo. Sức mạnh tính toán chất lượng cao không chỉ giúp tiết kiệm chi phí cho người dùng mà còn cung cấp cho khách hàng nhiều lựa chọn dịch vụ toàn diện.
Hiện tại, Exabits đã hợp tác với các ông lớn về sức mạnh tính toán như Renders Network, Io.net, nhằm đóng góp cho việc học máy thông qua Phi tập trung.
Nhà cung cấp tài nguyên - PingPong
PingPong là nhà cung cấp tài nguyên DePIN, cung cấp dịch vụ thông qua việc ghép nối nhu cầu. Sử dụng giao thức mở nền tảng, cung cấp tài nguyên tổng hợp cơ sở và sau đó cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của PingPong là trở thành bộ tổng hợp dịch vụ DePIN, có thể hiểu như 1inch của DePIN hoặc phiên bản tổng hợp của Uber.
PingPong thông qua lớp điều khiển để thu thập thông tin về các mạng lưới và chiến lược, tình hình tài nguyên, hiệu suất, tính ổn định, v.v., cung cấp SDK, sau đó thông qua thuật toán định tuyến để cung cấp SDK cho người dùng.
Điểm đau: Tài nguyên và dịch vụ của các mạng DePIN đều hạn chế, việc phân bổ tài nguyên toàn cầu do quá tập trung vào khu vực dẫn đến chất lượng dịch vụ kém.
Giải pháp: Thuật toán định tuyến - Lấy dữ liệu, thông tin cơ bản về mạng và thông tin máy móc, sau đó tổng hợp để tạo ra chiến lược và cung cấp dịch vụ phù hợp theo yêu cầu của khách hàng. Mục tiêu là nâng cao chất lượng và dịch vụ của lớp ứng dụng DePIN, tìm kiếm mạng tính toán với giá tối ưu trong trường hợp tài nguyên không đủ.
Hai, Phân tích Phi tập trung tính toán sinh thái
Io.net và Exabits đã đạt được sự hợp tác chiến lược, Exabits với vai trò là nhà cung cấp sở hữu kho máy GPU phong phú, cam kết nâng cao tốc độ và độ ổn định của mạng io.net. Io.net sẽ cho phép khách hàng mua và thuê trực tiếp trên mạng thông qua hình thức đại lý với sức mạnh tính toán chất lượng cao mà Exabits cung cấp. Hai bên tin rằng, sự thành công của ngành tính toán Phi tập trung cũng như sự kết hợp giữa Web3 và AI cần phải có sự hợp tác chặt chẽ của các nhà lãnh đạo ngành trong giai đoạn đầu.
Khi nhu cầu về sức mạnh tính toán ngày càng tăng, điện toán đám mây truyền thống đang đối mặt với một số vấn đề:
Tính khả dụng hạn chế: Việc sử dụng các dịch vụ đám mây như AWS, GCP và Azure thường mất vài tuần để có quyền truy cập phần cứng, và các mẫu GPU thường dùng thường không có sẵn.
Lựa chọn hạn chế: Người dùng bị hạn chế trong việc lựa chọn phần cứng GPU, vị trí, mức độ an toàn, độ trễ, v.v.
Chi phí cao: Giá GPU chất lượng cao rất đắt, chi phí dự án hàng tháng trong quá trình đào tạo và suy diễn rất dễ đạt hàng trăm nghìn đô la.
Tầm nhìn của tính toán Phi tập trung là cung cấp một giải pháp thay thế mở, dễ tiếp cận và hợp lý, giải quyết các vấn đề cốt lõi của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung. Tuy nhiên, để thách thức vị thế của các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây, vẫn cần sự nỗ lực và hỗ trợ lẫn nhau của các nhà đổi mới để có thể thực hiện một bước tiến cách mạng.
Chế độ tài sản
Mô hình tài sản nặng
Exabits như là nguồn cung, sở hữu rào cản tuyệt đối với sự hỗ trợ của Nvidia. Trong khả năng tính toán machine learning, các máy móc có giá trị chủ yếu là A100, RTX4090 và H100, với giá mỗi máy khoảng 300.000 đô la. Những máy móc này đã trở thành tài nguyên cực kỳ khan hiếm, bị các ông lớn AI truyền thống chiếm giữ lâu dài. Tài nguyên mà Exabits kết nối được ở đầu cung là vô cùng quý giá. Do chất lượng khả năng tính toán GPU cá nhân mà các nhà đầu tư nhỏ lẻ chia sẻ không đủ để hỗ trợ tính toán và xử lý mô hình AI quy mô lớn, Exabits đóng vai trò cực kỳ quan trọng và khó thay thế trong hệ sinh thái khả năng tính toán Phi tập trung.
Mô hình tài sản nặng mà Exabits áp dụng cần một khoản đầu tư lớn vào tài sản cố định, quy mô vốn và đầu tư công nghệ này khiến các công ty khởi nghiệp khó có thể sao chép. Nếu Exabits có thể hợp tác với nhiều nhà cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung hơn, liên tục mở rộng phía cung, đáp ứng nhu cầu về tài nguyên sức mạnh tính toán trong ngành, có khả năng đạt được độc quyền trong lĩnh vực sức mạnh tính toán B2B và tạo ra hiệu ứng quy mô.
Tuy nhiên, rủi ro lớn nhất là sau khi đầu tư một lượng lớn vốn mà không thể liên tục cung cấp tài nguyên cho các đại lý sức mạnh tính toán. Lợi nhuận từ phía cung cực kỳ phụ thuộc vào việc các đại lý sức mạnh tính toán có thể liên tục thu hút khách hàng hay không. Chỉ cần có khách hàng và nhu cầu, Exabits với tư cách là phía cung sẽ tăng giá trị cùng với sự gia tăng của nhu cầu.
Mô hình tài sản nhẹ
Io.net là một trong những nhà cung cấp sức mạnh tính toán xuất sắc nhất hiện nay, dựa vào GPU phân bố toàn cầu để hình thành một mạng lưới tính toán Phi tập trung khổng lồ. Từ góc độ kinh doanh, io.net áp dụng mô hình vận hành tài sản nhẹ, xây dựng thương hiệu mạnh mẽ trong lĩnh vực đại lý sức mạnh AI thông qua việc điều hành cộng đồng và thiết lập sự đồng thuận cao.
Cốt lõi của doanh nghiệp Io.net:
Tập hợp sức mạnh tính toán GPU của các nhà đầu tư nhỏ lẻ và thưởng bằng token
Từ phía cung cấp lấy năng lực tính toán chất lượng cao bán cho các công ty khởi nghiệp AI
Doanh nghiệp:
Từ phía cung, mua vào với giá thấp và bán ra với giá cao cho khách hàng C端 với chất lượng tính toán cao.
Giúp người dùng kiếm token thông qua việc chia sẻ sức mạnh GPU nhàn rỗi
Cung cấp nền tảng khai thác sức mạnh và staking cho khách hàng, nhưng giai đoạn đầu cần đầu tư khoảng 4000 đô la Mỹ để có được lợi nhuận tốt hơn. Dựa trên điều này, Exabits cũng cung cấp cho thuê phân mảnh máy H100, tăng tính thanh khoản.
Khách hàng quan điểm:
Giá sức mạnh tính toán của mạng Io.net rẻ hơn khoảng 80% so với các dịch vụ điện toán đám mây phi tập trung khác.
Staking để kiếm & Chia sẻ để kiếm.
Khách hàng đầu tư một số vốn nhất định sau đó có thể hưởng lãi suất kép.
Là một công ty điển hình theo mô hình tài sản nhẹ, lợi thế lớn nhất là rủi ro thấp, đội ngũ không cần phải đầu tư nhiều chi phí máy móc như bên cung cấp. Do đầu tư vốn ít, công ty và nhà đầu tư dễ dàng đạt được tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Đồng thời, do rào cản gia nhập ngành thấp, mô hình kinh doanh dễ bị sao chép, đây là điều mà các nhà đầu tư giá trị dài hạn cần cân nhắc kỹ lưỡng.
Ba, từ 10 đến 100?
Nếu hợp tác giữa Exabit và Io.net có thể giúp hệ sinh thái tính toán phi tập trung từ 1 đi đến 10, thì việc gia nhập PingPong có lẽ có cơ hội đi đến 100.
Mục tiêu của PingPong là trở thành nhà tổng hợp dịch vụ DePIN lớn nhất, trực tiếp đối đầu với Uber của Web2. Là một nhà phân phối, thông qua việc tổng hợp tình hình tài nguyên đa dạng theo thời gian thực, kết nối khách hàng với tài nguyên có giá cả và chất lượng tốt nhất. PingPong áp dụng mô hình kinh doanh nhẹ B2B2C, trong đó B đầu tiên là phía cung cấp, B đầu tiên thứ hai là đại lý tài nguyên, còn C là cung cấp thông tin cho khách hàng về lựa chọn tài nguyên tốt nhất.
Các nhà phân phối như một nền tảng, nếu có thể phát triển thành nền tảng có thể phát hành tài sản, sẽ làm cho sản phẩm có giá trị hơn. PingPong thông qua SDK cung cấp thuật toán định tuyến có thể tính toán tài nguyên để tạo ra AI Agent, chuyển đổi tài sản tài chính mới, đồng thời thông qua SDK hỗ trợ động cho khách hàng sử dụng ứng dụng thực hiện khai thác động, tập trung vào việc khai thác sức mạnh tính toán có ích cho tài nguyên tính toán. Mô hình "Assets on assets" này có thể tăng cường đáng kể tính thanh khoản của tài nguyên và vốn.
Đối với PingPong, họ hy vọng sẽ thấy nhiều nhà cung cấp và đại lý tham gia vào Phi tập trung tính toán, từ đó có thể làm nổi bật lợi thế của mình, mở rộng các dòng kinh doanh dài hơn và có được nhiều khách hàng hơn. Giống như việc Baidu và Dazhong Dianping có thể thống trị lĩnh vực thông tin là vì có nhiều thương nhân và thông tin được tải lên Internet, từ đó tạo ra nhu cầu cao từ khách hàng đối với các kênh.
Bốn, tương lai có thể kỳ vọng
Phi tập trung điện toán đám mây đang dần phát triển. Mặc dù khung sinh thái và mô hình của nó đã trở nên rất rõ ràng, các vai trò chủ chốt cũng đang thực hiện trách nhiệm của họ trong hệ sinh thái, nhưng để làm rung chuyển vị trí của các ông lớn điện toán đám mây truyền thống vẫn còn quá sớm. So với điện toán đám mây tập trung truyền thống, phi tập trung thực sự có thể giải quyết nhiều vấn đề của khách hàng rất tốt về mặt khái niệm, nhưng tổng tài nguyên và quy mô của thị trường này vẫn rất nhỏ.
Trong bối cảnh nguồn lực tính toán hỗ trợ sự phát triển của AI còn thiếu thốn, thị trường cần một luồng gió mới hoặc một mô hình mới để giải quyết khó khăn. Hiện tại, chúng ta có thể thấy Phi tập trung điện toán đám mây thực sự có thể đáp ứng một số nhu cầu của các công ty AI khởi nghiệp. Còn về tương lai sẽ ra sao, hãy cùng nhau trở thành nhân chứng và người tham gia trên con đường đột phá này, cùng nhau theo dõi sự tiến hóa của cuộc cách mạng này!
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
12 thích
Phần thưởng
12
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ApyWhisperer
· 08-08 16:29
Phương pháp chơi đùa với mọi người của đồ ngốc trong thời đại mới
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainArchaeologist
· 08-08 11:17
Web3 phải đổi mới, không thể chỉ theo sau các công ty lớn mà sống nhờ.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidatedNotStirred
· 08-05 17:00
AI đại gia đã quay sang khả năng tính toán rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ForkPrince
· 08-05 16:54
Một đống thông tin tốt nóng hổi, chỉ thích bám theo xu hướng!
Phi tập trung điện toán đám mây: Cuộc cách mạng khả năng tính toán thời đại AI
Phi tập trung điện toán đám mây: Cơ hội và thách thức mới trong thời đại AI
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, giá trị thị trường của các công ty như OpenAI, Nvidia đã có sự tăng trưởng bùng nổ trong những năm gần đây. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử đã trở thành câu chuyện trung tâm của thị trường hiện tại, thu hút một lượng lớn vốn và sự chú ý. Trong bối cảnh phát triển AI, Phi tập trung như một công cụ mạnh mẽ, thể hiện sức hấp dẫn và không gian tưởng tượng khổng lồ. Mặc dù vẫn còn khoảng cách trong việc triển khai thực tế so với mô hình tập trung, nhưng việc tận dụng lợi thế Web3 để mở rộng các lĩnh vực cốt lõi của AI, liên tục tối ưu hóa để phát huy tiềm năng lớn hơn, đã trở thành mục tiêu chung của những người tham gia ngành.
Bốn khía cạnh cốt lõi của công nghệ AI bao gồm dữ liệu, mô hình, đào tạo và suy luận. Hiện nay, công nghệ Phi tập trung có thể hỗ trợ trong những khía cạnh này. Trong đó, dữ liệu là yếu tố cốt lõi nhất, có thể nói là nguyên liệu của công nghệ AI, trong khi các khâu khác là phương thức chế biến. Dù là gán nhãn dữ liệu hay lưu trữ, Phi tập trung ở đây đều có vai trò và giá trị quan trọng.
Nếu coi dữ liệu như nguyên liệu, thì sức mạnh tính toán chính là công cụ chế biến, được sử dụng để tối đa hóa hiệu suất đầu ra. Bài viết này sẽ xoay quanh chủ đề "sức mạnh tính toán", phân tích khung sinh thái và mô hình kinh tế của Crypto x AI x DePIN.
Một, DePIN và khung sinh thái tính toán Phi tập trung
**Điểm đau: ** Công suất tính toán chất lượng cao là một nhu cầu thiết yếu cho nghiên cứu phát triển AI, tài nguyên khan hiếm này đã bị các ông lớn truyền thống độc quyền, dẫn đến việc các công ty khởi nghiệp và người dùng cá nhân khó có thể tiếp cận được công suất tính toán với giá cả hợp lý, mức giá cao khiến hầu hết người mua khó chấp nhận.
Giải pháp phi tập trung: Hiện tại, hầu hết các dự án trong lĩnh vực DePIN đều áp dụng mô hình kinh tế P2P, cung cấp tài nguyên chất lượng cao cho bên có nhu cầu tài nguyên, cho phép mỗi người dùng trở thành nhà cung cấp tài nguyên cơ sở vật chất, đồng thời nhận được phần thưởng bằng token.
Với sự gia tăng mạnh mẽ về nhu cầu sức mạnh tính toán AI phi tập trung, để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng, một hệ sinh thái cung cấp sức mạnh tính toán AI phi tập trung đã hình thành một khuôn khổ cân bằng và toàn diện. Các dự án hàng đầu như Io.net, Exabit và PingPong đóng vai trò quan trọng khác nhau trong hệ sinh thái, rào cản công nghệ và kế hoạch cho sự phát triển trong tương lai của sức mạnh tính toán phi tập trung của các dự án này thật ấn tượng.
Phi tập trung AI tính toán sinh thái chủ yếu bao gồm ba phần, đóng vai trò là đại lý tài nguyên, nhà cung cấp tài nguyên và nhà phân phối.
Đại lý tài nguyên - Io.net
Io.net là một mạng lưới tính toán Phi tập trung, hoạt động như một đại lý sức mạnh tính toán, cung cấp sức mạnh AI chất lượng cao với giá thấp cho khách hàng. Ở phía cung, có GPU phân bổ toàn cầu, khách hàng chủ yếu là các công ty khởi nghiệp từ vòng hạt giống đến vòng B tập trung vào suy diễn AI.
Là một nhà cung cấp tài nguyên tính toán AI hàng đầu, Io.net cam kết tập hợp 1 triệu GPU, tạo thành một mạng lưới tính toán DePIN khổng lồ, cung cấp cho khách hàng giá tính toán thấp hơn. Người dùng có thể đóng góp sức mạnh tính toán GPU và CPU không sử dụng cho nền tảng io.net để nhận được phần thưởng bằng token. Mục tiêu cốt lõi là cung cấp sức mạnh tính toán AI chất lượng cao trong điều kiện kiểm soát giá Phi tập trung, giúp các công ty khởi nghiệp AI giảm chi phí.
Dịch vụ tính toán IO Cloud do Io.net cung cấp sử dụng mô-đun xây dựng cluster, giúp tất cả GPU duy trì trạng thái kết nối lẫn nhau, thực hiện công việc phối hợp quy mô lớn. Điều này cho phép GPU truy cập vào cơ sở dữ liệu lớn hơn và tính toán các mô hình phức tạp hơn, các công ty khởi nghiệp AI có thể hoàn thành việc triển khai phần cứng tính toán với chi phí chỉ bằng một phần mười giá trung tâm hóa.
Hiện tại, số lượng cụm GPU được quy tụ bởi io.net đứng đầu ngành, số lượng GPU có sẵn trực tuyến vượt quá 200.000, trong đó có gần 50.000 chiếc GeForce RTX 4090 và hơn 30.000 chiếc GeForce RTX 3090 Ti.
Nhà cung cấp tài nguyên - Exabit
Exabits với tư cách là nhà cung cấp sức mạnh AI tiềm năng nhất, có khả năng cung cấp đủ chip cho việc học máy sâu. Đội ngũ từng là đại lý cấp một của gã khổng lồ AI NVIDIA, sở hữu rào cản tài nguyên công nghệ mạnh mẽ. Exabit có thể truy cập trực tiếp hàng trăm phòng máy ở phía cung cấp tài nguyên, có quyền truy cập vào các máy cao cấp như A/H100, RTX4090 và A6000.
Exabits cung cấp sức mạnh tính toán học máy quy mô lớn cho các ông lớn về Web3. So với dịch vụ đám mây truyền thống, khách hàng sử dụng Exabits có thể giảm hơn 70% chi phí, đồng thời nâng cao 30% hiệu suất.
Chủ đề của Exabits là cung cấp cho khách hàng sức mạnh tính toán nhanh nhất, chất lượng cao nhất và đáng tin cậy nhất thông qua các kênh cung cấp sức mạnh tính toán độc đáo. Sức mạnh tính toán chất lượng cao không chỉ giúp tiết kiệm chi phí cho người dùng mà còn cung cấp cho khách hàng nhiều lựa chọn dịch vụ toàn diện.
Hiện tại, Exabits đã hợp tác với các ông lớn về sức mạnh tính toán như Renders Network, Io.net, nhằm đóng góp cho việc học máy thông qua Phi tập trung.
Nhà cung cấp tài nguyên - PingPong
PingPong là nhà cung cấp tài nguyên DePIN, cung cấp dịch vụ thông qua việc ghép nối nhu cầu. Sử dụng giao thức mở nền tảng, cung cấp tài nguyên tổng hợp cơ sở và sau đó cung cấp dịch vụ. Mục tiêu của PingPong là trở thành bộ tổng hợp dịch vụ DePIN, có thể hiểu như 1inch của DePIN hoặc phiên bản tổng hợp của Uber.
PingPong thông qua lớp điều khiển để thu thập thông tin về các mạng lưới và chiến lược, tình hình tài nguyên, hiệu suất, tính ổn định, v.v., cung cấp SDK, sau đó thông qua thuật toán định tuyến để cung cấp SDK cho người dùng.
Điểm đau: Tài nguyên và dịch vụ của các mạng DePIN đều hạn chế, việc phân bổ tài nguyên toàn cầu do quá tập trung vào khu vực dẫn đến chất lượng dịch vụ kém.
Giải pháp: Thuật toán định tuyến - Lấy dữ liệu, thông tin cơ bản về mạng và thông tin máy móc, sau đó tổng hợp để tạo ra chiến lược và cung cấp dịch vụ phù hợp theo yêu cầu của khách hàng. Mục tiêu là nâng cao chất lượng và dịch vụ của lớp ứng dụng DePIN, tìm kiếm mạng tính toán với giá tối ưu trong trường hợp tài nguyên không đủ.
Hai, Phân tích Phi tập trung tính toán sinh thái
Io.net và Exabits đã đạt được sự hợp tác chiến lược, Exabits với vai trò là nhà cung cấp sở hữu kho máy GPU phong phú, cam kết nâng cao tốc độ và độ ổn định của mạng io.net. Io.net sẽ cho phép khách hàng mua và thuê trực tiếp trên mạng thông qua hình thức đại lý với sức mạnh tính toán chất lượng cao mà Exabits cung cấp. Hai bên tin rằng, sự thành công của ngành tính toán Phi tập trung cũng như sự kết hợp giữa Web3 và AI cần phải có sự hợp tác chặt chẽ của các nhà lãnh đạo ngành trong giai đoạn đầu.
Khi nhu cầu về sức mạnh tính toán ngày càng tăng, điện toán đám mây truyền thống đang đối mặt với một số vấn đề:
Tầm nhìn của tính toán Phi tập trung là cung cấp một giải pháp thay thế mở, dễ tiếp cận và hợp lý, giải quyết các vấn đề cốt lõi của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung. Tuy nhiên, để thách thức vị thế của các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây, vẫn cần sự nỗ lực và hỗ trợ lẫn nhau của các nhà đổi mới để có thể thực hiện một bước tiến cách mạng.
Chế độ tài sản
Mô hình tài sản nặng
Exabits như là nguồn cung, sở hữu rào cản tuyệt đối với sự hỗ trợ của Nvidia. Trong khả năng tính toán machine learning, các máy móc có giá trị chủ yếu là A100, RTX4090 và H100, với giá mỗi máy khoảng 300.000 đô la. Những máy móc này đã trở thành tài nguyên cực kỳ khan hiếm, bị các ông lớn AI truyền thống chiếm giữ lâu dài. Tài nguyên mà Exabits kết nối được ở đầu cung là vô cùng quý giá. Do chất lượng khả năng tính toán GPU cá nhân mà các nhà đầu tư nhỏ lẻ chia sẻ không đủ để hỗ trợ tính toán và xử lý mô hình AI quy mô lớn, Exabits đóng vai trò cực kỳ quan trọng và khó thay thế trong hệ sinh thái khả năng tính toán Phi tập trung.
Mô hình tài sản nặng mà Exabits áp dụng cần một khoản đầu tư lớn vào tài sản cố định, quy mô vốn và đầu tư công nghệ này khiến các công ty khởi nghiệp khó có thể sao chép. Nếu Exabits có thể hợp tác với nhiều nhà cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung hơn, liên tục mở rộng phía cung, đáp ứng nhu cầu về tài nguyên sức mạnh tính toán trong ngành, có khả năng đạt được độc quyền trong lĩnh vực sức mạnh tính toán B2B và tạo ra hiệu ứng quy mô.
Tuy nhiên, rủi ro lớn nhất là sau khi đầu tư một lượng lớn vốn mà không thể liên tục cung cấp tài nguyên cho các đại lý sức mạnh tính toán. Lợi nhuận từ phía cung cực kỳ phụ thuộc vào việc các đại lý sức mạnh tính toán có thể liên tục thu hút khách hàng hay không. Chỉ cần có khách hàng và nhu cầu, Exabits với tư cách là phía cung sẽ tăng giá trị cùng với sự gia tăng của nhu cầu.
Mô hình tài sản nhẹ
Io.net là một trong những nhà cung cấp sức mạnh tính toán xuất sắc nhất hiện nay, dựa vào GPU phân bố toàn cầu để hình thành một mạng lưới tính toán Phi tập trung khổng lồ. Từ góc độ kinh doanh, io.net áp dụng mô hình vận hành tài sản nhẹ, xây dựng thương hiệu mạnh mẽ trong lĩnh vực đại lý sức mạnh AI thông qua việc điều hành cộng đồng và thiết lập sự đồng thuận cao.
Cốt lõi của doanh nghiệp Io.net:
Doanh nghiệp:
Khách hàng quan điểm:
Là một công ty điển hình theo mô hình tài sản nhẹ, lợi thế lớn nhất là rủi ro thấp, đội ngũ không cần phải đầu tư nhiều chi phí máy móc như bên cung cấp. Do đầu tư vốn ít, công ty và nhà đầu tư dễ dàng đạt được tỷ suất lợi nhuận cao hơn. Đồng thời, do rào cản gia nhập ngành thấp, mô hình kinh doanh dễ bị sao chép, đây là điều mà các nhà đầu tư giá trị dài hạn cần cân nhắc kỹ lưỡng.
Ba, từ 10 đến 100?
Nếu hợp tác giữa Exabit và Io.net có thể giúp hệ sinh thái tính toán phi tập trung từ 1 đi đến 10, thì việc gia nhập PingPong có lẽ có cơ hội đi đến 100.
Mục tiêu của PingPong là trở thành nhà tổng hợp dịch vụ DePIN lớn nhất, trực tiếp đối đầu với Uber của Web2. Là một nhà phân phối, thông qua việc tổng hợp tình hình tài nguyên đa dạng theo thời gian thực, kết nối khách hàng với tài nguyên có giá cả và chất lượng tốt nhất. PingPong áp dụng mô hình kinh doanh nhẹ B2B2C, trong đó B đầu tiên là phía cung cấp, B đầu tiên thứ hai là đại lý tài nguyên, còn C là cung cấp thông tin cho khách hàng về lựa chọn tài nguyên tốt nhất.
Các nhà phân phối như một nền tảng, nếu có thể phát triển thành nền tảng có thể phát hành tài sản, sẽ làm cho sản phẩm có giá trị hơn. PingPong thông qua SDK cung cấp thuật toán định tuyến có thể tính toán tài nguyên để tạo ra AI Agent, chuyển đổi tài sản tài chính mới, đồng thời thông qua SDK hỗ trợ động cho khách hàng sử dụng ứng dụng thực hiện khai thác động, tập trung vào việc khai thác sức mạnh tính toán có ích cho tài nguyên tính toán. Mô hình "Assets on assets" này có thể tăng cường đáng kể tính thanh khoản của tài nguyên và vốn.
Đối với PingPong, họ hy vọng sẽ thấy nhiều nhà cung cấp và đại lý tham gia vào Phi tập trung tính toán, từ đó có thể làm nổi bật lợi thế của mình, mở rộng các dòng kinh doanh dài hơn và có được nhiều khách hàng hơn. Giống như việc Baidu và Dazhong Dianping có thể thống trị lĩnh vực thông tin là vì có nhiều thương nhân và thông tin được tải lên Internet, từ đó tạo ra nhu cầu cao từ khách hàng đối với các kênh.
Bốn, tương lai có thể kỳ vọng
Phi tập trung điện toán đám mây đang dần phát triển. Mặc dù khung sinh thái và mô hình của nó đã trở nên rất rõ ràng, các vai trò chủ chốt cũng đang thực hiện trách nhiệm của họ trong hệ sinh thái, nhưng để làm rung chuyển vị trí của các ông lớn điện toán đám mây truyền thống vẫn còn quá sớm. So với điện toán đám mây tập trung truyền thống, phi tập trung thực sự có thể giải quyết nhiều vấn đề của khách hàng rất tốt về mặt khái niệm, nhưng tổng tài nguyên và quy mô của thị trường này vẫn rất nhỏ.
Trong bối cảnh nguồn lực tính toán hỗ trợ sự phát triển của AI còn thiếu thốn, thị trường cần một luồng gió mới hoặc một mô hình mới để giải quyết khó khăn. Hiện tại, chúng ta có thể thấy Phi tập trung điện toán đám mây thực sự có thể đáp ứng một số nhu cầu của các công ty AI khởi nghiệp. Còn về tương lai sẽ ra sao, hãy cùng nhau trở thành nhân chứng và người tham gia trên con đường đột phá này, cùng nhau theo dõi sự tiến hóa của cuộc cách mạng này!
![Phi tập trung điện toán đám mây cách mạng mới chỉ vừa bắt đầu?](