Директор Render Network заявил, что DePIN может снизить узкие места в области ИИ

Источник: CryptoNewsNet Оригинальный заголовок: Директор Render Network говорит, что DePIN может снизить узкие места в ИИ Оригинальная ссылка: По мере того как искусственный интеллект (AI) становится мощнее, инфраструктура, необходимая для его работы, достигнет своих пределов, и эти пределы могут открыть дверь для децентрализованных физических инфраструктурных сетей (DePINs), заявил Тревор Харрис-Джонс, директор фонда Render Network.

Харрис-Джонс отметил, что децентрализованные GPU-сети не стремятся заменить традиционные дата-центры, а скорее дополняют их, решая некоторые из самых острых проблем масштабирования ИИ.

DePIN не о замене централизованных инфраструктур

Проще говоря, DePIN позволяет людям по всему миру делиться реальной сетевой инфраструктурой в обмен на вознаграждения, чтобы не было зависимости или контроля со стороны централизованной компании.

Один из таких проектов — Render Network. Это фактически децентрализованная платформа рендеринга GPU, созданная для демократизации процесса цифрового творчества и освобождения создателей от власти централизованных структур.

Недавние примеры из централизованного мира ИИ включают приложения для генерации видео, использование которых пришлось ограничить из-за ограничений GPU.

Харрис-Джонс отверг идею полного замещения:

“Я не считаю, что это вопрос замены. Я считаю, что это вопрос использования обоих.”

Централизованные GPU-кластеры остаются критически важными для обучения больших моделей ИИ, которые выигрывают от огромных пулов памяти и плотно интегрированного оборудования. Но обучение — это лишь часть общего объема вычислительных задач в ИИ.

Харрис-Джонс объяснил, что вывод — выполнение моделей ИИ — составляет почти 80% работы GPU.

Именно в этом заключается роль децентрализованных сетей, таких как Render. Хотя ранние версии моделей ИИ требуют много ресурсов, Харрис-Джонс отметил, что они быстро становятся более эффективными по мере оптимизации и сжатия инженерами.

Со временем модели, ранее требовавшие огромной инфраструктуры, могут работать на гораздо более простых устройствах, таких как смартфоны.

“Так что мы наблюдаем это у всех новых моделей. Они начинают очень тяжелыми и неотшлифованными, а за очень короткий срок их дорабатывают так, чтобы они могли работать на децентрализованных, простых устройствах.”

С точки зрения стоимости, такой сдвиг делает децентрализованные GPU-сети все более привлекательными. Вместо того чтобы полагаться только на дорогие высокопроизводительные дата-центры, вычислительные нагрузки по выводу можно распределять по неиспользуемым GPU по всему миру.

“Запуск их на децентрализованных неактивных узлах потребителей будет дешевле, чем на централизованных узлах.”

Харрис-Джонс оптимистично настроен по поводу сектора DePIN

Харрис-Джонс охарактеризовал DePIN как способ снизить растущие узкие места в ИИ как в вычислительной, так и в энергетической инфраструктуре.

Когда централизованные электросистемы испытывают нагрузку, децентрализованные вычисления предлагают параллельное решение, используя недоиспользуемые ресурсы по всему миру.

“Я очень оптимистично настроен по поводу этого сектора в целом.”

Харрис-Джонс подчеркнул, что глобальный спрос на GPU значительно превышает предложение. “В мире сегодня не хватает GPU”, — сказал он.

По его словам, ключ — использовать все неиспользуемые GPU, а не бороться за недостающие высокопроизводительные GPU.

По мнению Харрис-Джонса, будущее инфраструктуры ИИ — это не централизованные сети или DePIN. Вместо этого — гибкое использование обоих подходов для удовлетворения взрывного спроса на ИИ.