Aethir: Un jugador de cloud computing descentralizado con triple enfoque.
El desarrollo de los grandes modelos LLM y de la IA es un avance tecnológico extremadamente grande en la historia de la humanidad, desde ahora la humanidad ha entrado en la era de la IA, en este nuevo mundo "el poder de cálculo" es el recurso más escaso. La tendencia del desarrollo del poder de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir eficazmente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con demanda de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, precios bajos y resistencia a la censura, su perspectiva de desarrollo es muy amplia.
Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red de Arbitrum, que reúne GPUs de alto rendimiento como las H100 para proporcionar servicios de computación de nivel empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, entre otras. Aethir ya ha colaborado con varios proyectos de primer nivel, así como con estudios de juegos y compañías de telecomunicaciones, y se espera que los ingresos recurrentes anuales de (ARR superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.
![Explicación detallada de Aethir: jugador potente de computación en la nube descentralizada con tres caminos])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e5b283abd84a91e9a84f65d410572e86.webp(
Aethir Edge ha reducido significativamente el umbral para que los usuarios comunes vendan su potencia de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente el alcance geográfico de la red Aethir. Aethir ha obtenido 80 millones de dólares vendiendo NFTs de nodos de verificación, lo que demuestra que las perspectivas del proyecto y su modelo económico son muy atractivos para un amplio público. El costo por hora de uso de los A100 de la red Aethir es significativamente inferior al de otros competidores, lo que proporciona una clara ventaja competitiva.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana suele ser el resultado de varios grandes inventos y avances científicos. Cada ruptura tecnológica crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son grandes avances tecnológicos en la historia de la humanidad que han transformado por completo la faz de la sociedad humana, trayendo cambios sin precedentes en la productividad y en los estilos de vida. Ahora, ya no podemos regresar a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y el transporte de cartas en carrozas. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
LLM está liberando la inteligencia humana paso a paso, permitiendo que las personas concentren su energía y su inteligencia limitadas en pensamientos y prácticas más creativas, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes progresos de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las leyes del crecimiento de la capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) en la evolución de GPT: es decir, al ampliar continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo LLM. En condiciones de suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un límite temporalmente.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y el diálogo, al contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como si se abriera una caja de Pandora, liberando un espacio de imaginación infinito. Las personas pueden utilizar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en varios campos tecnológicos interconectados, los modelos LLM ya están mostrando su potencial. Desde la producción de videos y la creación artística en los campos humanísticos, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en campos de alta tecnología, se avecinan cambios radicales.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos controlan recursos abundantes, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder; aquellos que dominan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeña un papel crucial en esto.
En el rápidamente creciente campo de la inteligencia artificial )AI(, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica la funcionalidad y la salida de los modelos de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que abarca algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cómputo.
Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a un conjunto de datos fundamental completo y una gran capacidad de cálculo para entrenar un modelo de IA eficaz. Y estos recursos se concentran principalmente en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada han impedido que más desarrolladores ingresen, lo que también ha fortalecido a los principales actores. Ellos cuentan con grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, tienen la capacidad de aumentar constantemente su escala y reducir sus costos, lo que ha llevado a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay una solución para reducir los costos de cálculo y las barreras de entrada a la industria mediante la adopción de tecnología blockchain. La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos proporciona tal solución en este contexto histórico.
A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se están utilizando de manera óptima. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacerla funcionar de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:
La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivo ) recién iniciado en el sistema operativo Windows (:
La utilización de GPU es: 0-2%;
Tareas de producción generales ) redacción, navegación simple (:0-15%;
Reproducción de video: 15 - 35%.
Los datos anteriores indican: la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo de Web2, no hay medidas efectivas para recolectar e integrar estos recursos. Pero Crypto y la economía de blockchain podrían ser la solución a este desafío. La economía cripto ha construido un mercado global extremadamente eficiente, y debido a su única economía de tokens y las características de un sistema sin centralización, la fijación de precios de recursos, su circulación y la coincidencia de la oferta y la demanda del mercado son muy eficientes.
![Explicación detallada de Aethir: un jugador poderoso en la nube descentralizada con triple enfoque])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1de1cce9f3b6867ffe9acb2ccec37a45.webp(
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el avance de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, los modos de cálculo han pasado por múltiples transformaciones. Desde las pesadas computadoras de gran tamaño hasta las ligeras computadoras portátiles, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo está disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir sus propios servidores y actualizarlos constantemente con el avance de la tecnología, pero la aparición de la computación en la nube cambió por completo este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que el demandante alquila servidores, accede de forma remota y paga según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desbordadas por la computación en la nube. En el ámbito de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo de este campo. Los servidores virtuales pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños y alquilarlos, además de poder movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha cambiado por completo el panorama comercial de la industria de la capacidad de cómputo. Antes, las personas necesitaban comprar sus propios equipos de cómputo para satisfacer sus necesidades; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de capacidad de cómputo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar cierto grado de latencia. Aunque la latencia se puede optimizar, debido a la limitación de la velocidad de la luz, la latencia siempre no se puede superar.
Sin embargo, industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina requieren una latencia extremadamente baja, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que ha llevado a que se establezcan cada vez más pequeños centros de datos alrededor de los usuarios, esto es la computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia de cálculo en plataformas de proveedores de servicios en la nube como AWS, GCP o Azure suele tardar varias semanas, y modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia de cálculo, los consumidores generalmente deben firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa una pérdida de tiempo, sino que también hace que la operación empresarial sea rígida y pierda cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia de cálculo distribuida permiten acceder a la potencia de cálculo en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, lo que proporciona una mayor accesibilidad.
Precio más bajo: Dado que se utilizan chips inactivos, y sumado a los subsidios en tokens de los proveedores de chips y de potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría ofrecer una potencia de cálculo más económica.
Resistencia a la censura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se han abordado problemas de cumplimiento como el GDPR y HIPAA en las etapas de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.
A medida que la IA avanza y persiste el desequilibrio en la oferta y demanda de GPU, más desarrolladores se verán impulsados a cambiarse a plataformas de computación en la nube descentralizada. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento de precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ingresos, lo que estimulará la entrada de más proveedores de GPU en este mercado, formando un efecto de rueda positiva.
)# Desafíos técnicos
1. Problema de paralelización
Las plataformas de computación distribuida suelen agrupar el suministro de chips de larga cola, lo que significa que un solo proveedor de chips casi no puede completar de forma independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en poco tiempo. Si una plataforma de computación en la nube desea ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas a través de métodos de paralelización para reducir el tiempo total de finalización y mejorar la capacidad de cálculo de la plataforma.
Sin embargo, durante el proceso de paralelización, se enfrentarán a una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas ###, especialmente en tareas complejas de aprendizaje profundo (, la dependencia de datos y los costos adicionales de comunicación entre dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran cantidad de capital invertido en la investigación de circuitos integrados de aplicación específica ASIC) y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento tensorial TPU(, es posible que se genere un impacto en los clústeres de GPU de plataformas de computación Descentralización.
Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en términos de costos, es posible que el mercado de GPU, actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA, regrese al mercado. Esto conducirá a un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube descentralizadas.
3. Riesgo regulatorio
Debido a que el sistema de computación en la nube descentralizada opera en múltiples jurisdicciones y puede estar sujeto a diferentes leyes y regulaciones, pueden existir desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.
En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, que prefieren usar una plataforma a largo plazo y no cambian de manera arbitraria. El uso de plataformas descentralizadas o centralizadas es solo uno de los factores a considerar en el precio; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma descentralizada tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de computación estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de colaboración a largo plazo y generando ingresos de flujo de efectivo estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA, y calcularé la posible valoración después de la salida a bolsa, basándome en los proyectos de IA y computación distribuida en el mismo sector que actualmente están en el mercado.
Introducción a Aethir
Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos e inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores, agregando y redistribuyendo de manera inteligente nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave de este proyecto es el recurso pool, que reúne a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizada en una interfaz unificada para proporcionar servicios a clientes globales. Una de las características destacadas del recurso pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse libremente de la red, lo que permite a las empresas o centros de datos con equipos inactivos participar en la red durante el tiempo de inactividad, mejorando así la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los equipos.
![Explicación de Aethir: jugador sólido de computación en la nube descentralizada con triple enfoque])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e93f863671009bbe76ce227e157915b0.webp(
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PanicSeller
· 08-01 03:17
La vida y la muerte son indiferentes; si no estás de acuerdo, ¡lucha!
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SocialFiQueen
· 07-30 19:25
Vale la pena introducir una posición y hacer una ola
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SelfStaking
· 07-30 19:24
Potencia computacional nuevo punto de inflexión ah.
Aethir: Descentralización de la nueva fuerza en la computación en la nube, tres grandes vías lideran la era de la IA
Aethir: Un jugador de cloud computing descentralizado con triple enfoque.
El desarrollo de los grandes modelos LLM y de la IA es un avance tecnológico extremadamente grande en la historia de la humanidad, desde ahora la humanidad ha entrado en la era de la IA, en este nuevo mundo "el poder de cálculo" es el recurso más escaso. La tendencia del desarrollo del poder de cálculo es la computación en el borde, este método de cálculo puede reducir eficazmente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con demanda de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, precios bajos y resistencia a la censura, su perspectiva de desarrollo es muy amplia.
Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red de Arbitrum, que reúne GPUs de alto rendimiento como las H100 para proporcionar servicios de computación de nivel empresarial a empresas de juegos, inteligencia artificial, entre otras. Aethir ya ha colaborado con varios proyectos de primer nivel, así como con estudios de juegos y compañías de telecomunicaciones, y se espera que los ingresos recurrentes anuales de (ARR superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.
![Explicación detallada de Aethir: jugador potente de computación en la nube descentralizada con tres caminos])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e5b283abd84a91e9a84f65d410572e86.webp(
Aethir Edge ha reducido significativamente el umbral para que los usuarios comunes vendan su potencia de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente el alcance geográfico de la red Aethir. Aethir ha obtenido 80 millones de dólares vendiendo NFTs de nodos de verificación, lo que demuestra que las perspectivas del proyecto y su modelo económico son muy atractivos para un amplio público. El costo por hora de uso de los A100 de la red Aethir es significativamente inferior al de otros competidores, lo que proporciona una clara ventaja competitiva.
El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana suele ser el resultado de varios grandes inventos y avances científicos. Cada ruptura tecnológica crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.
La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son grandes avances tecnológicos en la historia de la humanidad que han transformado por completo la faz de la sociedad humana, trayendo cambios sin precedentes en la productividad y en los estilos de vida. Ahora, ya no podemos regresar a la época de la iluminación con lámparas de queroseno y el transporte de cartas en carrozas. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.
LLM está liberando la inteligencia humana paso a paso, permitiendo que las personas concentren su energía y su inteligencia limitadas en pensamientos y prácticas más creativas, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.
Vemos a GPT como otro avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por los enormes progresos de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las leyes del crecimiento de la capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) en la evolución de GPT: es decir, al ampliar continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo LLM. En condiciones de suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra un límite temporalmente.
El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a comprender el lenguaje humano y el diálogo, al contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como si se abriera una caja de Pandora, liberando un espacio de imaginación infinito. Las personas pueden utilizar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.
Actualmente, en varios campos tecnológicos interconectados, los modelos LLM ya están mostrando su potencial. Desde la producción de videos y la creación artística en los campos humanísticos, hasta el desarrollo de medicamentos y la biotecnología en campos de alta tecnología, se avecinan cambios radicales.
En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos controlan recursos abundantes, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder; aquellos que dominan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como piedra angular en el campo del aprendizaje profundo y el cálculo científico, desempeña un papel crucial en esto.
En el rápidamente creciente campo de la inteligencia artificial )AI(, debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento de modelos y la inferencia. La inferencia implica la funcionalidad y la salida de los modelos de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que abarca algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cómputo.
Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener inferencias de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a un conjunto de datos fundamental completo y una gran capacidad de cálculo para entrenar un modelo de IA eficaz. Y estos recursos se concentran principalmente en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.
Los altos costos de computación y las barreras de entrada han impedido que más desarrolladores ingresen, lo que también ha fortalecido a los principales actores. Ellos cuentan con grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de computación, tienen la capacidad de aumentar constantemente su escala y reducir sus costos, lo que ha llevado a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.
Pero no podemos evitar preguntarnos si hay una solución para reducir los costos de cálculo y las barreras de entrada a la industria mediante la adopción de tecnología blockchain. La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos proporciona tal solución en este contexto histórico.
A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se están utilizando de manera óptima. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacerla funcionar de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:
La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivo ) recién iniciado en el sistema operativo Windows (:
Los datos anteriores indican: la utilización de recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo de Web2, no hay medidas efectivas para recolectar e integrar estos recursos. Pero Crypto y la economía de blockchain podrían ser la solución a este desafío. La economía cripto ha construido un mercado global extremadamente eficiente, y debido a su única economía de tokens y las características de un sistema sin centralización, la fijación de precios de recursos, su circulación y la coincidencia de la oferta y la demanda del mercado son muy eficientes.
![Explicación detallada de Aethir: un jugador poderoso en la nube descentralizada con triple enfoque])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1de1cce9f3b6867ffe9acb2ccec37a45.webp(
El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el avance de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, los modos de cálculo han pasado por múltiples transformaciones. Desde las pesadas computadoras de gran tamaño hasta las ligeras computadoras portátiles, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo está disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que adquirir sus propios servidores y actualizarlos constantemente con el avance de la tecnología, pero la aparición de la computación en la nube cambió por completo este modelo.
El concepto básico de la computación en la nube es que el demandante alquila servidores, accede de forma remota y paga según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desbordadas por la computación en la nube. En el ámbito de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo de este campo. Los servidores virtuales pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños y alquilarlos, además de poder movilizar dinámicamente varios recursos.
Este modelo ha cambiado por completo el panorama comercial de la industria de la capacidad de cómputo. Antes, las personas necesitaban comprar sus propios equipos de cómputo para satisfacer sus necesidades; pero ahora solo necesitan pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de capacidad de cómputo de alta calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Debido a que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado lejos de los usuarios, esto puede causar cierto grado de latencia. Aunque la latencia se puede optimizar, debido a la limitación de la velocidad de la luz, la latencia siempre no se puede superar.
Sin embargo, industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina requieren una latencia extremadamente baja, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que ha llevado a que se establezcan cada vez más pequeños centros de datos alrededor de los usuarios, esto es la computación en el borde.
En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:
A medida que la IA avanza y persiste el desequilibrio en la oferta y demanda de GPU, más desarrolladores se verán impulsados a cambiarse a plataformas de computación en la nube descentralizada. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento de precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ingresos, lo que estimulará la entrada de más proveedores de GPU en este mercado, formando un efecto de rueda positiva.
)# Desafíos técnicos
1. Problema de paralelización
Las plataformas de computación distribuida suelen agrupar el suministro de chips de larga cola, lo que significa que un solo proveedor de chips casi no puede completar de forma independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en poco tiempo. Si una plataforma de computación en la nube desea ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas a través de métodos de paralelización para reducir el tiempo total de finalización y mejorar la capacidad de cálculo de la plataforma.
Sin embargo, durante el proceso de paralelización, se enfrentarán a una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas ###, especialmente en tareas complejas de aprendizaje profundo (, la dependencia de datos y los costos adicionales de comunicación entre dispositivos.
2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías
Con la gran cantidad de capital invertido en la investigación de circuitos integrados de aplicación específica ASIC) y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento tensorial TPU(, es posible que se genere un impacto en los clústeres de GPU de plataformas de computación Descentralización.
Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y hay un equilibrio en términos de costos, es posible que el mercado de GPU, actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA, regrese al mercado. Esto conducirá a un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará al ecosistema de plataformas de computación en la nube descentralizadas.
3. Riesgo regulatorio
Debido a que el sistema de computación en la nube descentralizada opera en múltiples jurisdicciones y puede estar sujeto a diferentes leyes y regulaciones, pueden existir desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.
En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, que prefieren usar una plataforma a largo plazo y no cambian de manera arbitraria. El uso de plataformas descentralizadas o centralizadas es solo uno de los factores a considerar en el precio; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma descentralizada tiene una fuerte capacidad de integración y una capacidad de computación estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de colaboración a largo plazo y generando ingresos de flujo de efectivo estables.
A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA, y calcularé la posible valoración después de la salida a bolsa, basándome en los proyectos de IA y computación distribuida en el mismo sector que actualmente están en el mercado.
Introducción a Aethir
Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos e inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores, agregando y redistribuyendo de manera inteligente nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.
Una de las innovaciones clave de este proyecto es el recurso pool, que reúne a los contribuyentes de potencia de cálculo descentralizada en una interfaz unificada para proporcionar servicios a clientes globales. Una de las características destacadas del recurso pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse libremente de la red, lo que permite a las empresas o centros de datos con equipos inactivos participar en la red durante el tiempo de inactividad, mejorando así la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los equipos.
![Explicación de Aethir: jugador sólido de computación en la nube descentralizada con triple enfoque])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e93f863671009bbe76ce227e157915b0.webp(