DePIN — это проект по построению децентрализованной сети с помощью аппаратных устройств. С точки зрения непрофессионала, DePIN использует механизм стимулирования токенов блокчейна, чтобы позволить пользователям с аппаратными устройствами создавать крупномасштабные сети для совместной работы на физических устройствах и формировать инфраструктуру с возможностями обслуживания. Это позволяет малым и средним предприятиям экономически эффективно получать доступ к сетевым ресурсам и использовать их без необходимости вкладывать средства в создание и обслуживание дорогостоящей инфраструктуры.

Поскольку ИИ становится глобальной тенденцией, DePIN становится лучшим партнером ИИ. DePIN привлекает большое количество вычислительных ресурсов и интегрирует аппаратные устройства, такие как графические процессоры, в инфраструктурные сети, чтобы удовлетворить высокий спрос на обучение больших моделей, распределенное машинное обучение, анализ данных для проверки хранилища и распределенное мышление. Графический процессор — основа искусственного интеллекта. Поскольку инновации в области искусственного интеллекта продолжают развиваться, графический процессор станет одним из самых ценных активов в мире.

Знаменитые слова Дженсена Хуанга из Nvidia: «Чем больше графических процессоров вы покупаете, тем больше затрат вы сэкономите!» Если бы вы могли сократить время обучения вдвое для центра обработки данных стоимостью 5 миллиардов долларов, то экономия средств уже превысила бы стоимость всех чипов. . Таким образом, можно предвидеть, что AI+DePIN может взять на себя роль предыдущего раунда DeFi Summer и стать основным повествованием о ценности и движущей силой этого бычьего рынка.

(Прогноз размера мирового рынка вычислительных серверов искусственного интеллекта (100 миллионов долларов США)

(Экологическая схема проекта Web3+AI)

DEKUBE: первый в мире проект искусственного интеллекта на 100% PoW Web3

Централизованное размещение вычислительных мощностей приводит к тому, что большой объем вычислительной мощности графических процессоров не может быть полностью использован, несмотря на жесткую конкуренцию за аппаратное обеспечение графических процессоров. Графические процессоры, развернутые в центрах обработки данных, часто не могут работать на полную мощность из-за проблем с сетевым подключением, что приводит к потере вычислительной мощности. Например, OpenAI использовал около 2,15–25 FLOPS вычислительной мощности при обучении GPT-4, что заняло от 90 до 100 дней на примерно 25 000 графических процессорах A100 с коэффициентом использования всего от 32% до 36%.

Кроме того, майнинг криптовалюты также приводит к тому, что большое количество графических процессоров простаивает. То, что когда-то было нехваткой графических процессоров из-за мании криптовалют, теперь связано с неопределенностью рынка, и после того, как Ethereum перешел от PoW к PoS, многие операции по майнингу были закрыты или прекращены, в результате чего большое количество графических процессоров осталось бездействующими. По оценкам, в пиковый период добычи Ethereum было активно около 27 миллионов графических процессоров. После слияния Ethereum большое количество простаивающих графических процессоров может служить важным источником вычислительных ресурсов для децентрализованной сети.

Ядро DEKUBE, первой в мире сети, способной осуществлять распределенное обучение крупномасштабных моделей искусственного интеллекта, лежит в инфраструктуре DePIN. Самая большая особенность DEKUBE заключается в том, что он может агрегировать вычислительную мощность домашних графических процессоров пользователей, конвертировать графические процессоры потребительского уровня в вычислительную мощность искусственного интеллекта корпоративного уровня, а также предоставлять эффективные и недорогие решения для обучения и точной настройки моделей искусственного интеллекта с целью Создание «децентрализованной вычислительной сети» решает проблему нехватки вычислительной мощности графических процессоров, вызванную бумом искусственного интеллекта.

Что еще более важно, DEKUBE использует 100% механизм PoW для достижения концепции полностью справедливого распределения токенов и модели децентрализованного управления. В рамках механизма 100% PoW, независимо от того, отдельные лица или учреждения, каждый получает токены, рассчитывая рабочую нагрузку, избегая несправедливого распределения и проблем с ценами, вызванных резервированием и институциональным финансированием. Это не только повышает прозрачность системы, но и повышает доверие сообщества, позволяя каждому участнику справедливо получать токены, внося вычислительные ресурсы, обеспечивая тем самым установление долгосрочного консенсуса и стабильное развитие сообщества, а также реализуя настоящий Web3 Децентрализованный и ориентированный на сообщество цели. Из сообщений СМИ стало известно, что проект DEKUBE ранее привлек и инвестировал десятки миллионов долларов от первых команд и инвесторов. Он все же решил использовать механизм 100% PoW. Видно, что структура команды все еще велика. и более позднее исполнение достойно внимания.

Особенности проекта и технические преимущества

Экономическая модель 100% PoW: экономическая модель DEKUBE полностью основана на механизме PoW. По сравнению с большинством проектов этот механизм обеспечивает более справедливое распределение токенов. Однако из-за открытости и справедливости механизма PoW ученые и студии могут проводить атаки, которые повлияют на распределение токенов. Более справедливое распределение может отражать дружелюбие проекта к сообществу. Вы можете обратить пристальное внимание на DEKUBE. подробности Официальный аккаунт в Твиттере (https://twitter.com/dekube_official),

Ранние исследования и разработки и публичная сеть с высоким TPS: проект DEKUBE разрабатывался еще до 2019 года и имеет независимую публичную сеть с более чем 12 000 TPS. В настоящее время разработка основной системы близка к завершению. Основные разработчики проекта сильны, проект начался рано, а процесс коммерциализации идет быстро. Ожидается, что тестовая сеть будет запущена в июле. В настоящее время она находится на стадии активности. Баллы можно обменять на квалификацию тестовой сети. Определенная часть токенов будет выделена участникам тестовой сети.

Завершен тест распределенного обучения Llama2 70B: DEKUBE — единственный проект на рынке, который фокусируется на сценариях распределенного обучения больших моделей и прошел тест распределенного обучения Llama2 70B. Стоимость отдельного обучения GPT4 достигает сотен миллионов долларов, и для одновременного выполнения параллельных вычислений требуются десятки тысяч высокопроизводительных видеокарт NVIDIA. Однако единая стоимость вывода и рендеринга стоит всего лишь 1 доллар. несколько центов и может комплектоваться небольшим количеством видеокарт или даже одной картой. Таким образом, текущий рыночный спрос на обучение намного выше, чем на предоставление логических выводов, а технология намного сложнее. Напротив, другие аналогичные сети графических процессоров на текущем рынке Web3, такие как Render и io.net, в основном нацелены на рендеринг сцен, а технический порог DEKUBE значительно выше. В последнее время DEKUBE также сотрудничает с некоторыми крупными модельными проектами в Северной Америке, предоставляя вычислительную мощность для обучения больших моделей, демонстрируя свои превосходные технические возможности.

Эффект разрыва круга: кроме того, этот проект также эффективно разрывает круг Web2 для привлечения пользователей графических процессоров, а также клиентов корпоративного уровня и доходов. Сообщается, что проект начал сотрудничать с некоторыми компьютерными играми и представил игрокам компьютерных игр возможность использовать вычислительную мощность графических процессоров в режиме ожидания. За месяц с момента запуска было зарегистрировано более 70 000 подключений к графическим процессорам. Многие стартапы и команды в сфере искусственного интеллекта также станут покупателями и лояльными пользователями вычислительных мощностей DEKUBE. Обычно годовая сумма закупки вычислительной мощности для разработки небольшой крупной модели ИИ превышает один миллион (200 000 долларов США). Если предположить, что существуют тысячи малых и средних команд крупных моделей ИИ, покупающих вычислительную мощность DEKUBE, выручка от продажи вычислительной мощности. превысит сотни миллионов долларов США! Подавляющая часть его доходов будет использована для выкупа и уничтожения токенов DEKUBE с рынка, а также для поддержки устойчивого строительства и развития экосистемы, решая дилемму обычных проектов Web3 без реального дохода и источника воды.

План распределения токенов и стимулирования тестовой сети. Согласно плану распределения токенов DEKUBE, тестовая сеть, сервисные узлы и вычислительные узлы получат в общей сложности 20% тестовых токенов. Эти токены необходимо конвертировать в токены основной сети в пакетном режиме после завершения. основная сеть освобождена. Среди них доля активности тестовой сети составляет 7,5%. Первые 10 000 квалифицированных участников деятельности с ограниченным количеством баллов ограничиваются первыми 10 000 квалифицированными участниками. После запуска основной сети TGE токены будут выводиться линейно в течение 12 месяцев. . До запуска основной сети выход сервисных узлов, обеспечивающих бесперебойную работу всей сети, составляет 5%, которые используются для управления задачами и обеспечения стабильности и безопасности базовой сети. После запуска основной сети TGE. токены распределяются линейно в течение 48 месяцев; мощность вычислительных узлов составляет 5%. Общая сумма, 7,5%, будет использована для основного обеспечения вычислительной мощности и обеспечения совместной работы кластера графических процессоров и задач тестирования искусственного интеллекта после выпуска основной сети TGE. , токены будут разряжаться линейно в течение 12 месяцев. Техническую документацию по развертыванию узла можно найти на официальном сайте. Выпуск токенов основной сети составляет 80% и будет производиться через GPU PoW по всей сети. Подробности будут объявлены позже на официальном сайте/в официальном сообщении.

Кроме того, по сравнению со сложным процессом доступа к IO, клиент DEKUBE очень прост и удобен. Если взять в качестве примера Windows, вам нужно всего лишь установить клиент, и весь процесс можно завершить за 2 или 3 минуты.

Прозрачный механизм управления DAO

В дополнение к механизму 100% PoW, механизм управления децентрализованной автономной организацией (DAO) DEKUBE является основой открытости, прозрачности и дружелюбия проекта. DEKUBE DAO был создан за счет вкладов ранних участников и управляется сообществом посредством голосования с несколькими подписями, чтобы гарантировать выделение средств на дальнейшее развитие проекта, расширение экосистемы, строительство и обслуживание инфраструктуры, рыночные операции и т. д. Эта модель управления не только усиливает чувство участия и ответственности сообщества, но также обеспечивает надежную гарантию долгосрочного развития проекта.

Финансовая прозрачность и участие сообщества DEKUBE DAO являются ключом к его децентрализованному управлению. Благодаря механизму голосования с несколькими подписями члены сообщества могут напрямую участвовать в принятии решений по проекту, гарантируя, что использование каждого фонда будет открытым и прозрачным. Эта модель децентрализованного управления повышает доверие к проекту, а также усиливает доверие и поддержку проекта со стороны членов сообщества.

Рыночный спрос на новые повествования

По мере приближения бычьего рынка рынок испытывает острую потребность в новых идеях и инновационных моделях. Ожидается, что сочетание AI и DePIN, как пересечение двух популярных областей, вызовет новую волну на рынке Web3, принеся инвесторам новые точки роста и инвестиционные возможности. Приняв протокол распределенной вычислительной мощности, DEKUBE эффективно объединяет огромные вычислительные мощности в режиме ожидания и обеспечивает экономически эффективную поддержку разработки искусственного интеллекта. Такая стратегия «использования маленькой лошади, чтобы тянуть большую телегу» не только оптимизирует эффективность использования вычислительных ресурсов, но и обеспечивает прочную основу для устойчивого развития проекта.

Объединив простаивающие вычислительные мощности и ресурсы видеокарт по всему миру, DEKUBE значительно снизила порог разработки ИИ и обеспечила мощную поддержку вычислительных мощностей для широкого применения и доступа к технологиям ИИ. Это не только способствует популяризации технологий искусственного интеллекта, но и открывает инвесторам новые возможности для участия в сфере высоких технологий. Благодаря этой интеграции DEKUBE предоставляет эффективную и экономичную вычислительную платформу для разработчиков ИИ и предприятий, способствуя применению технологий ИИ в различных отраслях.

Анализ конкурентных продуктов, сравнимых с проектами Web2:

AWS (Amazon Web Services) — ведущая в мире платформа облачных вычислений Amazon, предоставляющая более 200 услуг. Будучи признанным поставщиком облачных услуг, она в основном предоставляет клиентам стабильные услуги. Годовая стоимость каждой машины для графических процессоров по ценам на AWS может быть установлена. Ценовое преимущество может достигать 858 000 долларов США по сравнению с предприятиями, приобретающими оборудование самостоятельно. Ценовое преимущество не является очевидным. Replication упрощает приложения машинного обучения и предоставляет удобные услуги по запуску, развертыванию и расширению моделей через свою облачную платформу. Он имеет обширную библиотеку моделей с открытым исходным кодом и снижает затраты за счет снижения сложности развертывания и запуска моделей. Он подходит для нужд быстрой итерации. и экспериментирование, и привлекает. Он завоевал благосклонность ведущих инвестиционных институтов, таких как a16z и Sequoia Capital. Основной бизнес CoreWeave заключается в почасовой аренде графических процессоров, включая новейшие графические процессоры Nvidia H100, а также более старые версии, которые имеют гораздо более низкие эксплуатационные расходы в час. Цены на CoreWeave значительно ниже тех, которые клиенты платят за графические процессоры от AWS, Replication и даже Oracle.

Сопоставимые проекты Web3:

Gensyn — это распределенная вычислительная сеть, используемая для обучения моделей искусственного интеллекта и нацеленная на создание рынка вычислительной мощности искусственного интеллекта (AGI). Разбивайте сложные задачи машинного обучения на несколько подзадач и используйте вычислительные ресурсы участников для выполнения вычислений с высокой степенью параллелизма. Автоматизация распределения задач, проверки и вознаграждения с помощью смарт-контрактов. Однако перспектива децентрализованного обучения крупных моделей по-прежнему сталкивается с такими проблемами, как коммуникация и конфиденциальность, и ее осуществимость необходимо переоценить.

io.net — это децентрализованная вычислительная сеть, которая поддерживает разработку и расширение приложений машинного обучения на блокчейне Solana, образуя крупнейший в мире кластер графических процессоров, объединяя недостаточно используемые ресурсы графических процессоров и предоставляя инженерам эффективные вычислительные возможности. Судя по кейсам применения на официальном сайте, поскольку он не имеет собственной высокоскоростной сети передачи данных, а построен на цепочке Solana, основными сценариями спроса на раннем этапе по-прежнему остаются рендеринг изображений и т.п., а его размер рынка спроса ограничен. Но текущая стоимость проекта все равно достигает нескольких миллиардов долларов. Кроме того, в экономической модели на долю инвесторов и команд приходится большая доля токенов, и будущее давление продаж также заслуживает внимания.

Деятельность по начислению баллов: широкое участие и поощрения

Действия по баллам: широкое участие и стимулы

DEKUBE в настоящее время проводит точечную деятельность (портал участия в мероприятии: https://dekube.ai/earn/EPJVQE), и было подключено более 60 000 графических процессоров, что свидетельствует о широком участии сообщества и высокой привлекательности проекта. Путем майнинга участники могут претендовать на участие в тестовой сети и получить токены проекта GENESIS. Это мероприятие не только расширило участие сообщества, но также предоставило ценные данные и поддержку тестовой сети проекта.

Чтобы еще больше повысить интерактивность и участие сообщества, DEKUBE также запустил командный игровой процесс 2.0. Благодаря командной игре участники могут объединяться, чтобы копать точки, открывать сундуки с сокровищами и соревноваться за квалификации для участия в тестовой сети. Они также могут делиться опытом и стратегиями в процессе формирования команды, чтобы стремиться к большему количеству наград и тестировать сетевые квалификации. Кроме того, если вы в настоящее время участвуете в командных мероприятиях GPU, вы также можете получить возможность открыть сундук с сокровищами. За сундук с сокровищами можно получить очки, USDT, квалификацию тестовой сети и другие награды. За один сундук с сокровищами можно получить максимальную награду. в размере 5000U. Теоретически, в процессе формирования команды одна учетная запись может открыть до 825. Сундук с сокровищами очень подходит для участия друзей с графическими процессорами и общественных групп. Этот инновационный игровой процесс не только увеличивает удовольствие от игр с очками, но также способствует приглашению пользователей и их разделению, поэтому количество графических процессоров быстро растет. Поскольку чем раньше вы примете участие и пригласите друзей, у вас будет больше возможностей открыть сундуки с сокровищами, я считаю, что это событие может распространить информацию в сообществе и даже создать определенную степень FOMO. Активность по очкам в настоящее время очень удобна для доступа пользователей с графическими процессорами без дополнительных вложений. Рекомендуется всем начать формировать команду как можно раньше, чтобы занять выгодную позицию в последующих действиях.

Подведем итог

Экономическая модель DEKUBE на 100% PoW позволяет пользователям участвовать более справедливо и безопасно, а также более разумно распределять токены, подобно ранним BTC, а благодаря проверенным и проверенным технологиям, таким как технология агрегации графических процессоров, оптимизация больших моделей и обучение обрезке, она чрезвычайно упрощена; клиент может эффективно высвобождать и применять домашние вычислительные ресурсы графического процессора для совместного обучения больших моделей. По сравнению с традиционной моделью Web2, она имеет очевидные преимущества в стоимости вычислительной мощности и неограниченное расширение эластичности предложения по сравнению с обычными проектами Web3, она решает проблемы недостаточного спроса на сценарии использования B-стороны, аналогичные io.net, и ограниченное рыночное пространство; и C. Такие проблемы, как слишком высокий входной барьер для конечных пользователей.

Запуск этой активности + командной активности означает, что участники не только имеют возможность получить квалификацию тестовой сети и возможности раздачи токенов GENESIS, но также внести свой вклад в развитие проекта в справедливой и прозрачной среде механизма и получить хорошие преимущества. возвращаться. Мы также с нетерпением ожидаем проектов, основанных на технологиях и справедливых механизмах, таких как DEKUBE, которые откроют новый путь для реализации бизнес-ценности в волне глубокой интеграции AI + DePIN в развитие индустрии Web3.