DePIN x AI - Aperçu des quatre principaux réseaux informatiques décentralisés

4/24/2024, 2:24:41 PM
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Akash, Render Network et io.net sont les trois plus grands réseaux informatiques décentralisés sur le marché. Bien qu'ils fournissent tous des services informatiques décentralisés, chaque réseau a des objectifs commerciaux différents. Cet article compare plus en détail différents réseaux informatiques décentralisés en termes de capacité réseau, d'utilisation et de différents objectifs en matière de ressources.

Les réseaux informatiques décentralisés sont le fondement de l'intelligence artificielle (IA) décentralisée. Ils fournissent la puissance de calcul distribuée nécessaire pour former et exécuter des modèles d'IA. Cet article explore trois des plus grands réseaux informatiques décentralisés à usage général et un projet d'IA décentralisée. Nous visons à aider les lecteurs à comprendre les similitudes et les différences entre ces projets.

  1. Akash, Render Network et io.net sont trois des plus grands réseaux informatiques décentralisés sur le marché. Bien qu'ils fournissent tous deux des services informatiques décentralisés, chaque réseau a un focus commercial différent.
  2. Bittensor est un projet d'intelligence artificielle décentralisée qui utilise des ressources informatiques distribuées pour l'apprentissage automatique. Il vise à concurrencer directement les services d'IA centralisés comme OpenAI.
  3. Du côté de l'offre, Akash dispose d'un réseau matériel diversifié comprenant des CPUs, des GPUs et du stockage, tandis que Render dispose d'un grand nombre de GPUs. io.net obtient un grand nombre de GPUs de son réseau et d'autres plateformes.
  4. Un réseau de calcul décentralisé est un marché à deux faces où le jeton de chaque projet est utilisé comme moyen d'échange dans leurs systèmes respectifs. Le Render Network et Bittensor mettent en œuvre un mécanisme de brûlage de jetons pour améliorer l'accumulation de valeur.

Différents types de réseaux informatiques décentralisés

Comment Akash diffère de Render Network

Akash et Render Network sont tous deux des réseaux informatiques décentralisés qui fournissent une plateforme où les utilisateurs peuvent acheter et vendre des ressources informatiques pour diverses tâches.

Akash fonctionne comme un marché ouvert, permettant aux utilisateurs d'accéder à des ressources CPU, GPU et de stockage. Il fournit des ressources informatiques pouvant être utilisées à diverses fins, telles que l'hébergement de serveurs de jeux ou l'exécution de nœuds de blockchain. Dans le marché d'Akash, les locataires déployant des applications fixent le prix et les conditions des déploiements requis, tandis que les fournisseurs de ressources informatiques soumissionnent sur ces déploiements, le soumissionnaire le plus bas (le fournisseur) remportant le déploiement. Ce modèle d'enchères inversées donne aux utilisateurs le pouvoir de fixer les prix et les conditions.

En revanche, Render utilise un algorithme de tarification dynamique pour ajuster les prix de déploiement des tâches en fonction des conditions du marché. Render Network se concentre sur les services de rendu 3D basés sur le GPU et fonctionne comme un réseau GPU distribué. Dans ce modèle, les fournisseurs de matériel fournissent des ressources informatiques et le réseau Render utilise un algorithme de tarification à plusieurs niveaux pour déterminer les prix et mettre en relation les utilisateurs avec les acheteurs de services. Render n'opère pas comme un marché ouvert où les utilisateurs peuvent définir indépendamment les prix ou les conditions.

Io.net - Se concentrer sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

io.net est un nouveau réseau informatique décentralisé qui puise la puissance de calcul GPU dans des centres de données géographiquement répartis, des mineurs de cryptomonnaie et des fournisseurs de stockage décentralisé pour soutenir l'apprentissage automatique et le calcul d'intelligence artificielle. Il travaille également avec des réseaux informatiques décentralisés existants tels que Render pour tirer parti des ressources de calcul GPU sous-utilisées sur Render pour les tâches d'IA et d'apprentissage automatique.

Il existe deux principaux facteurs de différenciation pour io.net : 1) l'accent mis sur les tâches d'IA et d'apprentissage automatique ; 2) l'accent mis sur les clusters GPU. Un cluster GPU fait référence à plusieurs GPU travaillant ensemble en tant que système unifié pour gérer des tâches computationnelles intensives telles que la formation en IA et les simulations scientifiques.

Bittensor - un projet de blockchain axé sur l'IA

Contrairement à d'autres réseaux informatiques décentralisés, Bittensor est un projet d'intelligence artificielle décentralisée visant à créer un marché d'apprentissage machine décentralisé. Cela permet aux applications d'IA décentralisées d'être construites et de concurrencer directement les projets d'IA centralisés tels que ChatGPT d'OpenAI. Le réseau se compose de nœuds (mineurs) qui fournissent des ressources de calcul pour l'entraînement et l'exécution des modèles d'intelligence artificielle.

Bittensor utilise une structure de sous-réseau, similaire à une chaîne pour une application spécifique. Il dispose actuellement de 32 sous-réseaux, chacun se concentrant sur des tâches spécifiques liées à l'intelligence artificielle, y compris un réseau d'IA de prompts textuels décentralisé (Text Prompt AI fait référence à une application d'IA similaire à ChatGPT), qui peut convertir des prompts textuels en IA générant des images qui se traduisent en images, et un moteur de recherche basé sur l'IA.

Les mineurs jouent un rôle clé dans l'écosystème Bittensor, fournissant des ressources informatiques et hébergeant des modèles d'apprentissage automatique pour effectuer des calculs de tâches d'IA hors chaîne et générer des résultats. N'importe qui peut rejoindre le réseau et devenir un mineur avec des exigences matérielles minimales. Les mineurs rivalisent les uns avec les autres pour fournir les meilleurs résultats aux requêtes des utilisateurs.

Capacité et utilisation du réseau

Akash est initialement axé sur les processeurs, et il y a beaucoup de ressources de processeurs au sein du réseau. Avec l'essor de l'intelligence artificielle, la demande en GPU a considérablement augmenté, et Akash a commencé à ajouter des ressources GPU à son réseau au troisième trimestre de l'année dernière. Cependant, Akash dispose d'un nombre relativement restreint de GPU haute performance par rapport à d'autres projets axés sur les ressources GPU. La focalisation de Render Network sur la fourniture de solutions de rendu décentralisé basées sur GPU lui a permis d'accumuler un grand nombre de GPU dans son réseau.

Render Network et Akash sont des projets plus matures, avec une utilisation croissante du réseau année après année. En particulier, Akash a connu une augmentation significative des baux actifs trimestriels après avoir élargi son champ d'application pour inclure les GPU.

io.net est un nouveau réseau informatique décentralisé qui a lancé son testnet public en novembre 2023. Malgré sa courte histoire, io.net a accumulé un nombre significatif de GPU en intégrant des ressources de Render, Filecoin et de son réseau. io.net a récemment annoncé le support des clusters de puces Apple Silicon, permettant aux utilisateurs d'Apple d'allouer leur puissance informatique inutilisée au réseau, augmentant ainsi le nombre de matériels dans son réseau. De plus, io.net n'a pas encore lancé son jeton de protocole, et de nombreux fournisseurs de matériel peuvent espérer rejoindre le réseau en tant que fournisseurs pour potentiellement recevoir des opportunités de largage de jetons.

Bittensor est un réseau d'intelligence artificielle décentralisé où les mineurs contribuent des ressources de calcul au réseau. Les mineurs peuvent soit investir dans des configurations matérielles eux-mêmes, soit simplement utiliser les ressources de calcul fournies par les services cloud. En termes de nombre de matériel, Bittensor ne peut pas être directement comparé aux réseaux de calcul décentralisés typiques, car il compte actuellement plus de 7 000 mineurs.

Économie de jetons

Les plateformes informatiques décentralisées agissent comme des marchés à deux faces, les utilisateurs payant des frais aux fournisseurs de ressources informatiques. Akash, Render Network et Bittensor ont tous émis leurs jetons respectifs comme moyen d'échange de valeur au sein de leurs écosystèmes. Render et Bittensor mettent en œuvre un mécanisme de combustion de jetons pour améliorer l'accumulation de valeur des jetons.

Akash

Akash est une blockchain PoS indépendante et $AKT est son jeton natif utilisé pour le staking afin de garantir la sécurité du réseau et payer les frais de réseau. Le jeton sert également de moyen d'échange dans l'écosystème, avec $AKT comme unité principale de tarification lorsque les utilisateurs échangent ou louent sur Akash. En tant que chaîne PoS, Akash doit générer des récompenses de bloc pour les nœuds validateurs en émettant $AKT, et le taux d'inflation actuel est d'environ 14%.

Akash facture actuellement 4% sur les frais payés en AKT, ou 20% si payés en USDC, qui seront versés dans le pool communautaire. Les utilisations spécifiques des fonds du pool communautaire n'ont pas encore été déterminées, mais pourraient inclure le financement public, les incitations, ou simplement la combustion des jetons.

Réseau de Rendu

Render Network a migré d'Ethereum à Solana, et son jeton de protocole RNDR est utilisé pour l'échange de valeur au sein de l'écosystème Render, les créateurs et les utilisateurs utilisant le jeton pour payer les travaux de rendu.

Pour équilibrer la relation dynamique entre l'offre et la demande de ressources informatiques, Render met en œuvre un mécanisme d'équilibre de combustion et de frappe (BME). Lorsque la demande (c'est-à-dire les travaux de rendu) dépasse l'offre de ressources informatiques, les jetons RNDR seront brûlés, créant un effet déflationniste. En revanche, si l'offre de ressources informatiques dépasse la demande, plus de jetons RNDR seront frappés, entraînant une inflation. Le jeton RNDR est gonflé en raison du manque actuel de demande en informatique.

Bittensor

Le jeton natif de Bittensor $TAO est utilisé pour accéder aux services réseau et sert de moyen pour le mécanisme de récompense principal. L'offre maximale de $TAO est de 21 millions, et 7 200 jetons sont générés quotidiennement en récompense aux mineurs et aux nœuds validateurs. Bittensor met en œuvre un mécanisme de réduction de moitié de l'émission de jetons, ce qui signifie que lorsque la moitié de l'offre totale est distribuée, le taux d'émission sera réduit de moitié. Après la première réduction de moitié, les réductions de moitié suivantes se produiront après que la moitié de l'offre de jetons restante soit distribuée jusqu'à ce que l'offre maximale de 21 millions soit atteinte.

Bien que le taux d'émission de 7 200 TAO par jour soit fixé pendant la période actuelle, le moment du prochain halving n'est pas prédéterminé en raison du mécanisme de recyclage des jetons. Ce mécanisme de recyclage brûle les jetons TAO émis, retardant efficacement le moment où la moitié de l'offre totale est distribuée. Les mineurs et les nœuds de vérification doivent recycler (c'est-à-dire brûler) des jetons TAO pour s'inscrire dans le réseau. Ces jetons brûlés seront déduits de l'offre en circulation et pourront être minés à nouveau. Le réseau désinscrit régulièrement les mineurs et les nœuds de validation qui ne peuvent pas fournir des tâches d'IA suffisamment compétitives, et les mineurs doivent à nouveau payer/brûler des TAO lorsqu'ils réintègrent le réseau, rendant l'inscription un coût récurrent. Ce mécanisme dynamique de combustion crée une demande constante pour le TAO.

La première date de réduction prévue était initialement prévue pour janvier 2025, mais la date actuelle de réduction a été reportée à octobre 2025. Cela montre qu'un grand nombre de jetons TAO ont été brûlés.

Déclaration :

  1. Cet article initialement intitulé "DePIN x AI - Aperçu des quatre principaux réseaux informatiques décentralisés" est reproduit à partir de [tokeninsigh]. Tous les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original [0xEdwardyw]. Si vous avez des objections à la réimpression, veuillez contacter l'équipe Gate Learn, qui s'en occupera dès que possible.

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