Aethir: Um jogador de cloud computing descentralizada com três trilhos de força
O desenvolvimento de grandes modelos LLM e de IA é um dos avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade, e a humanidade entrou na era da IA. Neste novo mundo, a "capacidade de cálculo" é o recurso mais escasso. A tendência do desenvolvimento da capacidade de cálculo é a computação em borda, que pode reduzir efetivamente a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demandas de baixa latência, como o metaverso; a computação em nuvem descentralizada e distribuída possui vantagens de flexibilidade, baixo custo e resistência à censura, com um futuro muito promissor.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que reúne GPUs de alta capacidade computacional, como a H100, para fornecer serviços de computação em nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas. Aethir já colaborou com vários projetos de topo, estúdios de jogos e empresas de telecomunicações, e espera-se que a receita recorrente anual de 2024 no primeiro trimestre ultrapasse 20 milhões de dólares.
Aethir Edge reduziu significativamente a barreira para que usuários comuns vendam poder computacional excedente e expandiu enormemente a cobertura geográfica da rede Aethir. Aethir já arrecadou 80 milhões de dólares com a venda de NFTs de nós verificadores, provando que a perspectiva do projeto e o modelo econômico são extremamente atraentes para um grande número de usuários. O custo de uso por hora do A100 na rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
As mudanças no processo de desenvolvimento da sociedade humana são frequentemente realizadas por algumas invenções e avanços científicos extremamente grandiosos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são avanços tecnológicos extremamente grandiosos na história da humanidade, que mudaram completamente a face da sociedade humana, trazendo uma transformação sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era da iluminação a gás, onde as cartas eram entregues por carroças. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas direcionem a sua energia e inteligência limitadas para um pensamento e prática mais criativos, levando-as a um mundo mais eficiente.
Nós vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas por causa do enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as leis de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem - ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível obter um aumento exponencial na capacidade do modelo LLM. Com poder computacional suficiente, esse processo ainda não apresenta um gargalo visível.
O uso de grandes modelos de linguagem não se limita apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de entender a linguagem, isso é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço de imaginação infinito. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver várias funcionalidades disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos interligados, os modelos LLM já estão a mostrar seu valor. Desde a produção de vídeo e criação artística em áreas humanísticas, até o desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade de computação é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos controlando recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à escassez de recursos de computação. Na nova era da IA, a capacidade de computação é poder, e aqueles que a dominam têm a capacidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenham um papel crucial nisso.
No rapidamente crescente campo da inteligência artificial (AI), devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e raciocínio. O raciocínio envolve as funções e saídas dos modelos de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que abrange algoritmos de aprendizado de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se um desenvolvedor quiser obter raciocínios de alta qualidade, ele precisa acessar um conjunto de dados abrangente e uma enorme capacidade de computação para treinar um modelo de IA eficaz. Esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria, incluindo Nvidia, Google, Microsoft e AWS.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, além de fortalecer os principais jogadores. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma quantidade considerável de capacidade computacional, tendo a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais sólidas.
Mas não podemos deixar de nos perguntar se há uma forma de reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada da indústria através da adoção de tecnologia de blockchain? A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída é a solução que nos é oferecida neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão a ser plenamente utilizadas. Isso se deve principalmente à falta de uma forma pronta de integrar esses poderes de computação descentralizados e fazê-los operar de maneira comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ocioso ( acabou de iniciar o sistema operativo Windows ):
Taxa de utilização da GPU: 0-2%;
Tarefa de produção geral ( redação, navegação simples ):0-15%;
Reprodução de vídeo: 15 - 35%.
Os dados acima indicam: a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não há medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. Mas a economia Crypto e a economia de blockchain podem ser a solução ideal para esse desafio. A economia de criptomoedas constrói um mercado global extremamente eficiente, e devido à sua economia de tokens única e à característica de sistema sem centralização, a precificação, a circulação e o ajuste da relação entre oferta e demanda de recursos são muito eficientes.
O desenvolvimento da IA está a influenciar o futuro da humanidade, e o progresso da capacidade de cálculo determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, os modelos de cálculo passaram por várias transformações. Desde computadores grandes e pesados até laptops leves, desde a compra de servidores centralizados até o aluguer de capacidade de cálculo, a barreira de entrada para a obtenção de capacidade de cálculo está a diminuir gradualmente. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas tinham que adquirir servidores por conta própria e atualizá-los constantemente com a inovação tecnológica, mas o aparecimento da computação em nuvem alterou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o lado da demanda aluga servidores, acessa-os remotamente e paga de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, empresas tradicionais estão sendo subvertidas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo desse setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores muito pequenos e alugá-los, além de poderem mobilizar dinamicamente vários recursos.
Este modelo transformou completamente o panorama comercial da indústria de poder computacional. Antigamente, as pessoas precisavam adquirir suas próprias instalações de poder computacional para atender às suas necessidades; mas agora, basta pagar um aluguel no site para usufruir de serviços de poder computacional de alta qualidade. A futura direção de desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à distância excessiva dos sistemas centralizados em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, ela nunca pode ser completamente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm requisitos de latência extremamente baixos, portanto, é necessário mover servidores de computação em nuvem para mais perto dos usuários, resultando na instalação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos usuários, o que é a computação de borda.
Em comparação com os fornecedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem descentralizada estão principalmente em:
Acessibilidade e Flexibilidade: Obter acesso a chips de computação em plataformas de provedores de serviços em nuvem como AWS, GCP ou Azure geralmente leva várias semanas, e modelos de GPU de alto desempenho, como A100, H100, estão frequentemente fora de estoque. Além disso, para obter computação, os consumidores geralmente precisam assinar contratos de longo prazo e inflexíveis com essas grandes empresas, o que não apenas causa perda de tempo, mas também torna as operações empresariais rígidas, perdendo certa flexibilidade. Em comparação, plataformas de computação distribuída permitem acesso à computação a qualquer momento e oferecem opções de hardware flexíveis, com maior acessibilidade.
Preço mais baixo: Devido à utilização de chips ociosos, somado ao subsídio em tokens fornecido pelas partes de protocolo de rede para os fornecedores de chips e poder de computação, a rede de poder de computação distribuído poderá oferecer um poder de computação mais barato.
Resistência à censura: Alguns sistemas Web3 não se posicionam como sistemas sem permissão. Durante a fase de lançamento da GPU, carregamento de dados, compartilhamento de dados e compartilhamento de resultados, foram tratados problemas de conformidade como o GDPR e o HIPAA.
Com o desenvolvimento adicional da IA e o contínuo desequilíbrio entre a oferta e a demanda de GPUs, mais desenvolvedores se voltarão para plataformas de computação em nuvem Descentralização. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços dos tokens de criptomoeda, os fornecedores de GPUs ganharão mais receitas, o que estimulará mais provedores de GPUs a entrar nesse mercado, formando um efeito de roda positiva.
(# Desafio técnico
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue completar de forma independente, em um curto espaço de tempo, tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meio de meios de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como descompor tarefas ), especialmente para tarefas complexas de aprendizado profundo ###, dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Riscos de substituição por novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de circuitos integrados específicos de aplicação ASIC( e novas invenções como unidades de processamento tensorial )TPU(, pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custos, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode retornar ao mercado. Isso resultará em um aumento na oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a alteram aleatoriamente. A escolha entre uma plataforma de Descentralização ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar; esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Assim, se uma plataforma descentralizada tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade computacional estável e suficiente, será mais fácil conquistar a preferência desses clientes, estabelecendo relações de cooperação a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
Abaixo, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e em IA nesta rodada, e com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente disponíveis no mercado, estimar o possível valor de mercado após a listagem.
Introdução ao Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações deste projeto é o pool de recursos, que reúne contribuintes de poder computacional descentralizados sob uma interface unificada, fornecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma das características do pool de recursos é que os provedores de GPU podem se conectar ou desconectar da rede livremente, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
![Detalhes sobre Aethir: Jogador de força em computação em nuvem descentralizada com três trilhas])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e93f863671009bbe76ce227e157915b0.webp(
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PanicSeller
· 08-01 03:17
A vida e a morte devem ser vistas de forma indiferente; se não estiver satisfeito, enfrente.
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SocialFiQueen
· 07-30 19:25
Vale a pena entrar numa posição e fazer um movimento.
Aethir: Descentralização de computação em nuvem nova força Três trilhos lideram a era da IA
Aethir: Um jogador de cloud computing descentralizada com três trilhos de força
O desenvolvimento de grandes modelos LLM e de IA é um dos avanços tecnológicos mais grandiosos da história da humanidade, e a humanidade entrou na era da IA. Neste novo mundo, a "capacidade de cálculo" é o recurso mais escasso. A tendência do desenvolvimento da capacidade de cálculo é a computação em borda, que pode reduzir efetivamente a latência física, tornando-se a base para o desenvolvimento de indústrias com demandas de baixa latência, como o metaverso; a computação em nuvem descentralizada e distribuída possui vantagens de flexibilidade, baixo custo e resistência à censura, com um futuro muito promissor.
Aethir é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que reúne GPUs de alta capacidade computacional, como a H100, para fornecer serviços de computação em nível empresarial para jogos, inteligência artificial e outras empresas. Aethir já colaborou com vários projetos de topo, estúdios de jogos e empresas de telecomunicações, e espera-se que a receita recorrente anual de 2024 no primeiro trimestre ultrapasse 20 milhões de dólares.
Aethir Edge reduziu significativamente a barreira para que usuários comuns vendam poder computacional excedente e expandiu enormemente a cobertura geográfica da rede Aethir. Aethir já arrecadou 80 milhões de dólares com a venda de NFTs de nós verificadores, provando que a perspectiva do projeto e o modelo econômico são extremamente atraentes para um grande número de usuários. O custo de uso por hora do A100 na rede Aethir é significativamente inferior ao de outros concorrentes, apresentando uma clara vantagem competitiva.
As mudanças no processo de desenvolvimento da sociedade humana são frequentemente realizadas por algumas invenções e avanços científicos extremamente grandiosos. Cada avanço tecnológico cria diretamente uma nova era mais eficiente e próspera.
A Revolução Industrial, a Revolução Elétrica e a Revolução da Informação são avanços tecnológicos extremamente grandiosos na história da humanidade, que mudaram completamente a face da sociedade humana, trazendo uma transformação sem precedentes na produtividade e no estilo de vida. Agora, já não podemos voltar à era da iluminação a gás, onde as cartas eram entregues por carroças. Com o nascimento do GPT, a humanidade entrou em uma nova grande era.
LLM está libertando a inteligência humana passo a passo, permitindo que as pessoas direcionem a sua energia e inteligência limitadas para um pensamento e prática mais criativos, levando-as a um mundo mais eficiente.
Nós vemos o GPT como mais um avanço tecnológico que muda o mundo, não apenas por causa do enorme progresso do GPT na compreensão e geração de linguagem natural, mas também porque a humanidade, na evolução do GPT, compreendeu as leis de crescimento da capacidade dos grandes modelos de linguagem - ou seja, ao expandir continuamente os parâmetros do modelo e os dados de treinamento, é possível obter um aumento exponencial na capacidade do modelo LLM. Com poder computacional suficiente, esse processo ainda não apresenta um gargalo visível.
O uso de grandes modelos de linguagem não se limita apenas à compreensão da linguagem humana e ao diálogo; pelo contrário, isso é apenas o começo. Uma vez que as máquinas adquiram a capacidade de entender a linguagem, isso é como abrir uma caixa de Pandora, liberando um espaço de imaginação infinito. As pessoas podem aproveitar essa capacidade da IA para desenvolver várias funcionalidades disruptivas.
Atualmente, nos diversos campos tecnológicos interligados, os modelos LLM já estão a mostrar seu valor. Desde a produção de vídeo e criação artística em áreas humanísticas, até o desenvolvimento de medicamentos e biotecnologia em campos de alta tecnologia, certamente haverá mudanças radicais.
Nesta era, a capacidade de computação é vista como um recurso escasso, com grandes gigantes tecnológicos controlando recursos abundantes, enquanto os novos desenvolvedores enfrentam barreiras de entrada devido à escassez de recursos de computação. Na nova era da IA, a capacidade de computação é poder, e aqueles que a dominam têm a capacidade de mudar o mundo. As GPUs, como a pedra angular do aprendizado profundo e da computação científica, desempenham um papel crucial nisso.
No rapidamente crescente campo da inteligência artificial (AI), devemos reconhecer os dois aspectos do desenvolvimento: treinamento de modelos e raciocínio. O raciocínio envolve as funções e saídas dos modelos de IA, enquanto o treinamento inclui o complexo processo necessário para construir modelos inteligentes, que abrange algoritmos de aprendizado de máquina, conjuntos de dados e capacidade computacional.
Tomando o GPT-4 como exemplo, se um desenvolvedor quiser obter raciocínios de alta qualidade, ele precisa acessar um conjunto de dados abrangente e uma enorme capacidade de computação para treinar um modelo de IA eficaz. Esses recursos estão principalmente concentrados nas mãos de gigantes da indústria, incluindo Nvidia, Google, Microsoft e AWS.
Os altos custos de computação e as barreiras de entrada impedem mais desenvolvedores de entrar, além de fortalecer os principais jogadores. Eles possuem grandes conjuntos de dados e uma quantidade considerável de capacidade computacional, tendo a capacidade de aumentar constantemente sua escala e reduzir seus custos, o que torna as barreiras da indústria ainda mais sólidas.
Mas não podemos deixar de nos perguntar se há uma forma de reduzir os custos de computação e as barreiras de entrada da indústria através da adoção de tecnologia de blockchain? A resposta é sim. A Descentralização da computação em nuvem distribuída é a solução que nos é oferecida neste contexto.
Apesar de a capacidade de computação ser cara e escassa atualmente, as GPUs não estão a ser plenamente utilizadas. Isso se deve principalmente à falta de uma forma pronta de integrar esses poderes de computação descentralizados e fazê-los operar de maneira comercial. Abaixo estão os números típicos de utilização de GPU para diferentes cargas de trabalho:
A maioria dos dispositivos de consumo com GPU pertence às três primeiras categorias, ou seja, ocioso ( acabou de iniciar o sistema operativo Windows ):
Os dados acima indicam: a utilização de recursos computacionais é extremamente baixa, e no mundo Web2, não há medidas eficazes para coletar e integrar esses recursos. Mas a economia Crypto e a economia de blockchain podem ser a solução ideal para esse desafio. A economia de criptomoedas constrói um mercado global extremamente eficiente, e devido à sua economia de tokens única e à característica de sistema sem centralização, a precificação, a circulação e o ajuste da relação entre oferta e demanda de recursos são muito eficientes.
O desenvolvimento da IA está a influenciar o futuro da humanidade, e o progresso da capacidade de cálculo determina o desenvolvimento da IA. Desde a invenção do primeiro computador na década de 1940, os modelos de cálculo passaram por várias transformações. Desde computadores grandes e pesados até laptops leves, desde a compra de servidores centralizados até o aluguer de capacidade de cálculo, a barreira de entrada para a obtenção de capacidade de cálculo está a diminuir gradualmente. Antes do surgimento da computação em nuvem, as empresas tinham que adquirir servidores por conta própria e atualizá-los constantemente com a inovação tecnológica, mas o aparecimento da computação em nuvem alterou completamente esse modelo.
O conceito básico de computação em nuvem é que o lado da demanda aluga servidores, acessa-os remotamente e paga de acordo com a quantidade utilizada. Atualmente, empresas tradicionais estão sendo subvertidas pela computação em nuvem. No campo da computação em nuvem, a tecnologia de virtualização é o núcleo desse setor. Servidores virtualizados podem dividir um servidor poderoso em servidores muito pequenos e alugá-los, além de poderem mobilizar dinamicamente vários recursos.
Este modelo transformou completamente o panorama comercial da indústria de poder computacional. Antigamente, as pessoas precisavam adquirir suas próprias instalações de poder computacional para atender às suas necessidades; mas agora, basta pagar um aluguel no site para usufruir de serviços de poder computacional de alta qualidade. A futura direção de desenvolvimento da computação em nuvem é a computação de borda. Devido à distância excessiva dos sistemas centralizados em relação aos usuários, isso pode causar um certo grau de latência. Embora a latência possa ser otimizada, devido à limitação da velocidade da luz, ela nunca pode ser completamente superada.
No entanto, indústrias emergentes como o metaverso, condução autónoma e telemedicina têm requisitos de latência extremamente baixos, portanto, é necessário mover servidores de computação em nuvem para mais perto dos usuários, resultando na instalação crescente de pequenos centros de dados nas proximidades dos usuários, o que é a computação de borda.
Em comparação com os fornecedores de poder computacional em nuvem centralizados, as vantagens da computação em nuvem descentralizada estão principalmente em:
Com o desenvolvimento adicional da IA e o contínuo desequilíbrio entre a oferta e a demanda de GPUs, mais desenvolvedores se voltarão para plataformas de computação em nuvem Descentralização. Ao mesmo tempo, durante um mercado em alta, devido ao aumento dos preços dos tokens de criptomoeda, os fornecedores de GPUs ganharão mais receitas, o que estimulará mais provedores de GPUs a entrar nesse mercado, formando um efeito de roda positiva.
(# Desafio técnico
1. Problema de paralelização
As plataformas de computação distribuída geralmente reúnem uma oferta de chips de cauda longa, o que significa que um único fornecedor de chips quase não consegue completar de forma independente, em um curto espaço de tempo, tarefas complexas de treinamento ou inferência de modelos de IA. Se uma plataforma de computação em nuvem quiser ser competitiva, deve desmembrar e distribuir tarefas por meio de meios de paralelização, a fim de reduzir o tempo total de conclusão e aumentar a capacidade de computação da plataforma.
No entanto, o processo de paralelização enfrenta uma série de problemas, incluindo como descompor tarefas ), especialmente para tarefas complexas de aprendizado profundo ###, dependências de dados e os custos adicionais de comunicação entre dispositivos.
2. Riscos de substituição por novas tecnologias
Com a grande quantidade de capital investido em pesquisa de circuitos integrados específicos de aplicação ASIC( e novas invenções como unidades de processamento tensorial )TPU(, pode haver um impacto nos clusters de GPU das plataformas de computação Descentralização.
Se esses ASIC puderem oferecer um bom desempenho e houver um equilíbrio em termos de custos, o mercado de GPU, atualmente monopolizado por grandes organizações de IA, pode retornar ao mercado. Isso resultará em um aumento na oferta de GPUs, afetando o ecossistema das plataformas de computação em nuvem Descentralização.
3. Risco regulatório
Devido à Descentralização do sistema de computação em nuvem operar em várias jurisdições e poder estar sujeito a diferentes leis e regulamentos, podem existir desafios legais e regulatórios únicos. Os requisitos de conformidade, como as leis de proteção de dados e privacidade, também podem ser complexos e desafiadores.
Neste estágio, os usuários da plataforma de computação em nuvem são principalmente desenvolvedores profissionais e instituições, que preferem usar uma plataforma a longo prazo e não a alteram aleatoriamente. A escolha entre uma plataforma de Descentralização ou centralizada é apenas um dos fatores a considerar; esses usuários valorizam mais a estabilidade do serviço. Assim, se uma plataforma descentralizada tiver uma forte capacidade de integração e uma capacidade computacional estável e suficiente, será mais fácil conquistar a preferência desses clientes, estabelecendo relações de cooperação a longo prazo e uma receita de fluxo de caixa estável.
Abaixo, vou apresentar o novo projeto de computação distribuída Aethir, que se concentra na renderização de jogos e em IA nesta rodada, e com base nos projetos de IA e de computação distribuída atualmente disponíveis no mercado, estimar o possível valor de mercado após a listagem.
Introdução ao Aethir
Aethir Cloud é uma plataforma de renderização em tempo real descentralizada baseada na rede Arbitrum, que ajuda empresas de jogos e inteligência artificial a entregar seus produtos diretamente aos consumidores, agregando e redistribuindo de forma inteligente GPUs novas e ociosas provenientes de empresas, centros de dados, negócios de mineração de criptomoedas e consumidores.
Uma das principais inovações deste projeto é o pool de recursos, que reúne contribuintes de poder computacional descentralizados sob uma interface unificada, fornecendo serviços a clientes em todo o mundo. Uma das características do pool de recursos é que os provedores de GPU podem se conectar ou desconectar da rede livremente, permitindo que empresas ou centros de dados com equipamentos ociosos participem da rede durante períodos de inatividade, aumentando a flexibilidade dos fornecedores e a utilização dos equipamentos.
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