Директор Render Network заявляє, що DePIN може полегшити вузькі місця в ШІ

Джерело: CryptoNewsNet Оригінальна назва: Директор Render Network каже, що DePIN може полегшити вузькі місця в AI Оригінальне посилання: Зі зростанням штучного інтелекту (AI), необхідна інфраструктура для його роботи досягне своїх меж, і ці межі можуть відкрити двері для децентралізованих фізичних мереж інфраструктури (DePINs), сказав Тревор Гарріс-Джонс, директор Фонду Render Network.

Гарріс-Джонс зазначив, що децентралізовані мережі GPU не прагнуть замінити традиційні дата-центри, а скоріше доповнити їх, вирішуючи деякі з найгостріших проблем масштабування AI.

DePIN не про заміну централізованих інфраструктур

Простими словами, DePIN дозволяє людям по всьому світу ділитися реальними мережевими інфраструктурами в обмін на нагороди, щоб не було залежності або контролю з боку централізованої компанії.

Один із таких проектів — Render Network. Це фактично децентралізована платформа рендерингу GPU, яка створена для демократизації процесу цифрового створення та звільнення творців від контролю централізованих структур.

Недавні приклади з централізованого світу AI включають додатки для генерації відео, де використання довелося обмежити через обмеження GPU.

Гарріс-Джонс виступив проти ідеї повної заміни:

“Я не думаю, що це питання заміни. Насправді я вважаю, що це питання використання обох.”

Централізовані кластери GPU залишаються критично важливими для тренування великих моделей AI, які виграють від великих обсягів пам’яті та тісної інтеграції апаратного забезпечення. Але тренування — це лише частина загального обчислювального навантаження в AI.

Гарріс-Джонс пояснив, що інференція — запуск моделей AI — становить майже 80% роботи GPU.

Саме цю різницю враховують такі децентралізовані мережі, як Render. Хоча ранні версії моделей AI є ресурсомісткими, Гарріс-Джонс сказав, що вони швидко стають більш ефективними, коли інженери оптимізують і стискають їх.

З часом моделі, які раніше вимагали величезної інфраструктури, можуть працювати на набагато простіших пристроях, таких як смартфони.

“Отже, ми бачимо це у всіх моделях, що виходять. Вони починають бути дуже важкими і необробленими, а за дуже короткий час їх удосконалюють так, щоб вони могли працювати на децентралізованих, простих пристроях.”

З точки зору вартості, цей перехід робить децентралізовані мережі GPU все більш привабливими. Замість того, щоб покладатися лише на дорогі високопродуктивні дата-центри, навантаження інференції можна розподілити між бездіяльними GPU по всьому світу.

“Буде дешевше запускати їх на децентралізованих бездіяльних споживчих вузлах, ніж на централізованих вузлах.”

Гарріс-Джонс оптимістично налаштований щодо сектору DePIN

Гарріс-Джонс охарактеризував DePIN як спосіб полегшити зростаючі вузькі місця в AI як у обчислювальній, так і в енергетичній інфраструктурі.

Коли централізовані енергетичні системи зазнають навантаження, децентралізовані обчислення пропонують паралельне рішення, використовуючи недоиспользовані ресурси по всьому світу.

“Тому я дуже оптимістично налаштований щодо цього сектору в цілому.”

Гарріс-Джонс підкреслив, що глобальний попит на GPU значно перевищує пропозицію. “Сьогодні у світі недостатньо GPU,” — сказав він.

Отже, ключ — використовувати всі бездіяльні GPU, а не боротися за недопоставлені високопродуктивні GPU.

За словами Гарріс-Джонса, майбутнє інфраструктури AI — це не централізовані мережі або DePIN. Це гнучке використання обох для задоволення вибухового попиту на AI.