Обзор Gplusck: Двигатель зеленой вычислительной мощности в мире Web3

В последнее время нарратив в пространстве Web3 начал смещаться в сторону "AI +", особенно после запуска Sora от OpenAI. Многие ясно ощутили, что ИИ является не просто мимолетной тенденцией в рамках цикла хайпа, но действительно имеет потенциал стать следующим основным технологическим слоем, как это было с мобильным интернетом. В конечном итоге, независимо от того, идет ли речь о генерации текста, создании изображений или выводе и обучении крупных моделей, суть ИИ по-прежнему вращается вокруг одного ключевого термина: вычислительная мощность.

Именно здесь и заключается проблема. Используемые сегодня нами AI-сервисы могут казаться "бесплатными" и "интеллектуальными", но за кулисами они построены на крайне централизованной ресурсной структуре: высокопроизводительные GPU монополизированы крупными корпорациями, оставляя обычным разработчикам мало доступа; суверенитет данных теряется в тот момент, когда данные загружаются, а "беспокойство о потреблении энергии" стало новым источником цифрового загрязнения. Web3 всегда утверждал, что "перепроектирует ценностные отношения", так есть ли какой-либо проект в области AI, который предлагает искреннее решение?

Совпадение, я недавно попробовал новый проект под названием Gplusck. Вместо того, чтобы позиционировать себя как "AI платформа", Gplusck вводит концепцию "децентрализованной AI операционной системы", что мне показалось весьма интересным. Я хотел бы поделиться своим опытом и мыслями, полученными в ходе использования и изучения проекта.

Сначала меня привлекла функция "NFT углеродного следа". Проще говоря, каждый раз, когда вы вносите вычислительную мощность, система генерирует отслеживаемый углеродный сертификат на основе вашего местного типа электроэнергии (, такого как солнечная, гидро- или тепловая энергия ). Этот углеродный сертификат можно обменивать, уничтожать или использовать в качестве зеленого стимула для участия в DeFi. Впервые в Web3 я увидел "зеленую энергию" не просто как слоган, а действительно записанную в смарт-контракты на блокчейне.

При более глубоком исследовании я обнаружил, что Gplusck внес несколько технических архитектурных нововведений. Например, его механизм шардирования вычислительной мощности разбивает большие задачи обучения ИИ на "вычислительные микроклетки", которые интеллектуально планируются на основе производительности узлов, задержки и типа энергии. Передача данных использует квантовое шифрование и невидимое шардирование, с встроенными песочницами для соблюдения норм данных для различных юрисдикций — значительное преимущество для соблюдения норм проекта. Даже обучение моделей включает AutoML и федеративное обучение, обеспечивая, чтобы данные "никогда не покидали локальную среду."

Более того, Gplusck — это не только идеалы. Проект предлагает инструмент с низким кодом под названием GemForge. Я протестировал его и обнаружил, что вы действительно можете создать dApp "прогнозный рынок + AI oracle", просто перетаскивая компоненты — очень дружелюбно для пользователей без технических знаний. Я также просмотрел официальную библиотеку моделей ModelVerse, которая уже предоставляет более 800 предобученных моделей для использования, охватывающих такие области, как здравоохранение, финансы и модерация контента.

Конечно, есть еще области для улучшения. В настоящее время сеть не имеет большого количества узлов доступа, и вычислительная задержка в некоторых сценариях оставляет желать лучшего, особенно при координации нескольких узлов — остается место для оптимизации. Команда утверждает, что в этом году они развернут солнечный вычислительный центр мощностью 50 МВт в Сахаре, чему я с нетерпением жду увидеть в действии. Кроме того, с точки зрения токеномики, GPUCK использует типичную дефляционную модель управления ставками. Хотя дизайн звучит разумно, его успех зависит от реального рынка вычислительной мощности и сценариев торговли данными — в противном случае он рискует попасть в ловушку "много разговоров, мало использования".

В целом, Gplusck не тот проект, который сразу же меня впечатляет, но чем больше я исследую, тем больше ценю его надежную архитектуру и реальный потенциал. Если вас интересует ИИ и вычислительная мощность или инфраструктура Web3, я рекомендую уделить немного времени, чтобы узнать о нем больше.

Наконец, вопрос к вам: Следовали ли вы за какими-либо проектами "AI + Web3" в последнее время? Есть ли такие, которые, по вашему мнению, действительно решают фундаментальные проблемы? Не стесняйтесь делиться своими мыслями в комментариях!

(Отказ от ответственности: Эта статья отражает только личные мнения и не является инвестиционной рекомендацией. DYOR.)