Bình minh của trí tuệ nhân tạo tạo ra một sự chuyển đổi lớn trong việc tạo video.
Sự phát triển của lĩnh vực video sáng tạo đã tăng tốc nhanh chóng kể từ khi các bản demo Sora của Open AI đã cho thấy những gì có thể xảy ra khi các rào cản trong việc tạo video được giảm bớt chỉ cần nhập các hướng dẫn văn bản vào trí tuệ nhân tạo. Mô hình video AI mã nguồn mở hàng đầu Stable Diffusion đã phát triển lên hơn 10 triệu người dùng chỉ trong hai tháng. Nhưng sự phát triển hứa hẹn của các công cụ video AI đối mặt với một thách thức nghiêm trọng. Thị trường GPU trị giá 49 tỷ USD mà cung cấp năng lượng cho AI sáng tạo được kiểm soát bởi một số đế chế internet toàn cầu bao gồm NVIDIA, Microsoft Azure và Amazon Web Services (AWS), đẩy giá lên và tạo ra một nút cống suất AI toàn cầu.
Đó là lý do tại sao chúng tôi đang triển khai Mạng lưới AI Livepeer: mạng xử lý video phi tập trung đầu tiên trên thế giới với khả năng tính toán AI. Mạng lưới AI Livepeer giải quyết các vấn đề cấu trúc của tính toán AI tập trung bằng cách tận dụng mạng lưới mở của hàng ngàn GPU của Livepeer để cung cấp xử lý hiệu suất cao, chi phí thấp. Xây dựng trên kiến trúc của mạng xử lý video phi tập trung tiên phong của Livepeer, mạng lưới con cung cấp cơ sở hạ tầng video mở toàn cầu và giá cả phải chăng và thúc đẩy tính mở rộng không giới hạn với tokenomics dựa trên blockchain.
Vậy mạng con trí tuệ nhân tạo là gì? Hãy bắt đầu.
Điều này có nghĩa là, trong khi mạng lưới Livepeer rộng hơn sẽ tiếp tục tập trung vào việc biên dịch video và tính toán cho thị trường phát sóng trị giá hơn 100 tỷ đô la, Mạng lưới Livepeer AI sẽ phục vụ nhu cầu ngày càng tăng về khả năng tính toán AI. Mạng lưới này được thiết kế để xử lý bất kỳ công việc cải thiện video hoặc quy trình AI nào như nâng cấp, phụ đề và nhận dạng và, khi phát triển tiếp tục, cho bất kỳ ai chạy mô hình của riêng họ phục vụ cho các công việc video và truyền thông cụ thể.
Subnet cho phép các nhà phát triển video thêm một bộ tính năng AI sinh sáng đang phát triển nhanh chóng vào các ứng dụng của họ, chẳng hạn như chuyển đổi văn bản thành hình ảnh, hình ảnh thành hình ảnh và hình ảnh thành video.
Các gợi ý truyền thông tạo ra còn được gọi là các nhiệm vụ suy luận AI và đề cập đến quá trình sử dụng một mô hình AI đã được huấn luyện để chạy, đánh giá hoặc phân tích dữ liệu mới để hoàn thành một nhiệm vụ. Một ví dụ về loại nhiệm vụ suy luận này sẽ là quá trình nhập một lệnh văn bản mô tả vào một mô hình như Midjourney và nhận được một hình ảnh dựa trên lệnh đó như kết quả.

Một sản phẩm đầu ra do trí tuệ nhân tạo tạo ra trên Tsunameme.ai - ứng dụng demo đầu tiên được xây dựng trên Livepeer AI Subnet. Công việc này đã sử dụng các đường ống từ văn bản đến hình ảnh và từ hình ảnh đến video. Hãy thử tạo ra phương tiện truyền thông AI của riêng bạn bằng cách sử dụng Livepeer trên phiên bản beta tại https://tsunameme.ai.
Kiến trúc mạng trí tuệ nhân tạo của Livepeer được thiết kế để tổ chức các nhiệm vụ suy luận trí tuệ nhân tạo riêng biệt thành các loại công việc rời rạc. Mỗi loại nhiệm vụ rõ ràng này được gọi là một đường ống để gửi, nhận và trả lại yêu cầu công việc. Mạng con Trí tuệ nhân tạo Livepeer cũng cho phép các nhà điều hành nút Orchestrator của Livepeer kiếm doanh thu bằng ETH và LPT bằng cách triển khai tài nguyên GPU của họ cho các nhiệm vụ xử lý trí tuệ nhân tạo.

Quy trình kỹ thuật về cách các nhiệm vụ được xử lý trên Mạng lưới AI. Các nút cổng chuyển các nhiệm vụ cho các nhà điều phối, họ có thể đang chạy nhiều container Docker AI-Runner cùng hoặc khác nhau của các đường ống. Các đường ống đó có thể đã có các mô hình được yêu cầu ấm, hoặc chúng có thể tải chúng theo yêu cầu động.
Trong khi đường ống đại diện cho các loại công việc cụ thể, như chuyển văn bản thành hình ảnh hoặc hình ảnh thành video, có nhiều mô hình khác nhau có thể chạy trong mỗi đường ống để tạo ra các kết quả khác nhau. Livepeer như một mạng lưới, hỗ trợ các đường ống cụ thể, trong khi các nhà phát triển có thể chọn mô hình nào họ muốn chạy trong đường ống đã cho.
Hiện tại, trọng tâm là các mô hình Diffusion được phát triển bằng thư viện Diffusers của Huggingface, nhưng các bản cập nhật trong tương lai sẽ mở rộng hỗ trợ cho các loại mô hình khác. Mô hình khuếch tán là một lớp mô hình phát sinh mạnh mẽ thường được sử dụng để tạo ra hình ảnh và âm thanh chất lượng cao. Trong giai đoạn này của Mạng con AI, Người điều phối được khuyến khích giữ ít nhất một mô hình trên mỗi đường ống hoạt động (hoặc "ấm") trên GPU của họ.
Nhấp vào đâyđể đọc thêm về các công cụ và mô hình nổi bật của mạng con.

Sơ đồ này minh họa cách mà Livepeer phân bổ nhiệm vụ cho một mạng phân tán của GPU dựa trên hiệu quả, thay vì yêu cầu xử lý trí tuệ nhân tạo thông qua một máy chủ tập trung.
Hai thành phần quan trọng nhất trong kiến trúc mạng AI của Livepeer là:
Ngoài rủi ro điểm hỏng duy nhất tồn tại trong các mạng máy chủ tập trung cao, một cuộc khủng hoảng về sự tin cậy và tính xác thực đang nảy nở với nội dung AI dễ tạo ra. Cả hai yếu tố này cùng đại diện cho những rủi ro đáng kể đối với sự bền vững của ngành video AI. Mạng lưới AI của Livepeer mở ra một con đường tiên phong cho việc tạo ra một cơ sở hạ tầng video AI mở bền vững và sinh lời bằng cách tập trung vào ba giải pháp cốt lõi cho các vấn đề được liệt kê ở trên:
Tiềm năng tiết kiệm chi phí của cách cung cấp truy cập vào tính toán AI này rất khó có thể đánh giá quá cao. Thay vì quản lý và hấp thụ chi phí của một máy chủ riêng, việc tạo video AI có thể được trừu tượng thành một công việc đơn hoặc quy trình làm việc. Điều này sau đó được gửi đến mạng lưới AI theo yêu cầu, được cung cấp bởi mạng lưới giá thấp, đáng tin cậy của Livepeer, đã chuyển mã hàng triệu phút video truyền thống mỗi tuần với khả năng GPU dư thừa đáng kể.
Bởi vì các startup AI đang hưởng lợi từ sự quan tâm và đầu tư đáng kể từ các quỹ VC, nên dễ dàng cho các nhà sáng lập và nhà đầu tư nhìn xa hơn những chi phí rất lớn liên quan đến video tạo ra. Nhưng một khi nguồn vốn ban đầu cạn kiệt hoặc thị trường đi vào hướng xấu, một dịch vụ tính toán đáng tin cậy, chi phí thấp là cần thiết cho video AI có thể bền vững. Nhờ vào di sản ấn tượng của mình trong tính toán video phi tập trung, Livepeer có vị thế đặc biệt để cung cấp dịch vụ này.
Các công ty tư nhân hùng mạnh kiểm soát các mô hình AI nổi bật nhất, nhiều trong số đó là nguồn đóng. Theo nghiên cứu phân tích IOT, NVIDIA cung cấp 92% tính toán GPU đáng kinh ngạc được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu AI, trong khi Microsoft và OpenAI chiếm 69% thị trường nền tảng và mô hình nền tảng. Cấu trúc tập trung khả năng tính toán AI này tạo ra nguy cơ xảy ra một điểm thất bại duy nhất. Nếu một công ty giải thể hoặc bị chính phủ đóng cửa, tất cả người dùng của nó sẽ đi xuống với nó.
Mạng con đại diện cho sự cam kết của Livepeer đối với việc phát triển mã nguồn mở không thể kiểm duyệt và sử dụng blockchain và tokenomics để khuyến khích người dùng chia sẻ phần cứng của họ, tạo ra một mạng lưới GPU có khả năng mở rộng vô tận. Việc tiếp cận công nghệ cơ bản này nên được mở và sẵn có theo yêu cầu đối với các nhà xây dựng sáng tạo, nhà nghiên cứu và các startup, không phụ thuộc vào quốc gia hoặc ý muốn của một công ty đơn lẻ.
Livepeer has become the first decentralized AI infrastructure project to join the C2PA, một tiêu chuẩn kỹ thuật mở cung cấp cho các nhà xuất bản, tác giả và người tiêu dùng khả năng theo dõi nguồn gốc của các loại phương tiện khác nhau. Các thông số kỹ thuật C2PA cho phép người dùng xác định một số khẳng định, như danh tính của người tạo, công cụ tạo và thời gian tạo. Các thành viên của C2PA bao gồm TikTok, Adobe, Google, Sony, Intel, BBC, Microsoft và OpenAI. Livepeer tự hào tham gia Nhóm làm việc Kỹ thuật C2PA và đang làm việc để mang nguyên tắc mở và phi tập trung đến việc thiết lập tiêu chuẩn toàn cầu cho nguồn gốc và tính xác thực nội dung.
AI Subnet của Livepeer hiện đang phát triển các biện pháp để đối phó với nội dung giả mạo thông qua việc ký mã học tự nhiên hiển thị một dấu vết rõ ràng về nguồn gốc.
Nhà phát triển cũng có thể thiết lập Cổng AI để thử nghiệm và hoàn thiện ứng dụng của họ, với quyền truy cập vào API cho các nhiệm vụ AI.
Mạng con không cần phép mà, vì thế các nhà phát triển có thể thử nghiệm ngay lập tức các đường ống AI hiện có trên mạng con, mặc dù giai đoạn hiện tại của Mạng con không phù hợp cho các ứng dụng sẵn sàng cho sản xuất. Tài liệu Alpha có thể được xem ở đây.
Đối với những người sáng lập dành riêng cho trí tuệ nhân tạo phi tập trung và muốn xây dựng trực tiếp trên mạng lưới quy mô, Livepeer đang triển khai Chương trình Khởi nghiệp Video AI. Đây là một chương trình chỉ mời với một nhóm lựa chọn từ 5-8 khởi nghiệp, đang đổi mới trong lĩnh vực truyền thông sáng tạo. Mỗi khởi nghiệp sẽ nhận được $40,000 USD trong quỹ tài trợ, bao gồm tín dụng cơ sở hạ tầng và sự hỗ trợ kỹ thuật của Livepeer. Để kiểm tra xem bạn có đủ điều kiện hay không, bạn có thể nộp đơn tham gia chương trìnhở đây.





