Децентрализованное облачное вычисление: новая глава революции вычислительной мощности ИИ
Благодаря долгосрочному высокоскоростному развитию технологий, рыночная капитализация таких компаний, как OpenAI и NVIDIA, за последние два года увеличилась в несколько раз. Crypto x AI стал центральным нарративом этого цикла, а высокий рыночный настрой и постоянные инвестиции подтверждают формирование сильного консенсуса. В условиях крупной среды AI, Децентрализация действительно является мощным инструментом для развития AI и обладает огромной привлекательностью и пространством для воображения. Несмотря на значительный разрыв между фактическим внедрением бизнеса и централизованными моделями, использование преимуществ web3 для расширения четырех основных аспектов AI (данные, модели, обучение, вывод) и постоянная оптимизация для достижения большего потенциала стали общей целью участников web3.
В настоящее время Децентрализация может предоставить техническую поддержку в четырех вышеперечисленных аспектах. Данные являются сырьем для технологий ИИ, а остальные - это способы обработки. Независимо от того, идет ли речь о маркировке данных или их хранении, Децентрализация играет огромную роль и имеет большую ценность.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность является инструментом для переработки сырья, используемым для максимизации эффективности производства. В данной статье будет проведен поверхностный анализ экосистемной структуры и экономической модели Crypto x AI x DePIN, сосредоточенный на "вычислительной мощности".
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Болевые точки: Высококачественная вычислительная мощность, являющаяся необходимым ресурсом для разработки ИИ, стала дефицитом, который был монополизирован традиционными гигантами, что делает сложным для стартапов и индивидуальных пользователей получение разумной по цене вычислительной мощности. Высокая цена делает её неприемлемой для большинства покупателей.
Децентрализованные решения: В настоящее время проекты DePIN в основном используют P2P экономическую модель для предоставления высококачественных ресурсов потребителям ресурсов, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токен вознаграждения.
С ростом потребности в вычислительной мощности децентрализованного ИИ, для лучшего удовлетворения потребностей клиентов, экосистема поставок децентрализованной вычислительной мощности уже сформировала сбалансированную полную структуру. Некоторые платформы в ведущих проектах играют разные важные роли в экосистеме, и технические барьеры этих проектов и их влияние на будущее развитие децентрализованной вычислительной мощности довольно впечатляют.
Экосистема децентрализованного ИИ с вычислительной мощностью в основном состоит из трех частей, которые выполняют роли агентов ресурсов, поставщиков ресурсов и дистрибьюторов:
Агент по ресурсам
Некоторый децентрализованный вычислительный сеть предлагает высококачественную AI вычислительную мощность по низкой цене, выступая в роли агента по вычислительной мощности. На стороне предложения имеются распределенные по всему миру GPU, в то время как на стороне клиентов в основном находятся стартапы, сосредоточенные на AI-инференции, от посевного раунда до раунда B.
Этот проект DePIN на основе определенной публичной цепи недавно завершил раунд финансирования А на сумму 30 миллионов долларов, в котором участвовали несколько известных инвестиционных учреждений.
В качестве ведущего агентства по вычислительной мощностью ИИ, этот проект нацелен на объединение 1 миллиона GPU для формирования огромной сети DePIN вычислительной мощности, предоставляя клиентам более низкие цены на вычислительную мощность. Пользователи могут вручную вносить неиспользуемую вычислительную мощность GPU/CPU на платформу и получать токеновые вознаграждения. Основная цель состоит в том, чтобы обеспечить высококачественную вычислительную мощность ИИ через децентрализацию контроля цен и помочь стартапам в области ИИ снизить затраты.
Данный проект предоставляет вычислительные услуги с использованием модульного построения кластеров, что позволяет всем GPU оставаться взаимосвязанными и осуществлять массовую координацию в процессе обучения и вывода. При координации GPU можно сосредоточить вычислительную мощность для доступа к более крупным базам данных и вычисления более сложных моделей. Стартапы в области ИИ получают необходимое, в то время как развертывание вычислительного оборудования можно выполнить по цене, в десять раз меньшей, чем централизованное. Еще более примечательно, что проект сосредоточен на агрегации вычислительной мощности машинного обучения, что может помочь другим проектам DePIN формализовать поставку GPU для машинного обучения, обеспечивая наиболее фундаментальную и прямую поддержку ресурсов на уровне технологий.
В настоящее время количество GPU-кластеров, собранных в проекте, является первым в отрасли. В сети доступно более 200 000 GPU, среди которых почти 50 000 GeForce RTX 4090 и более 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов
Как один из самых перспективных поставщиков вычислительной мощности ИИ, данный проект является узлом, предоставляющим услуги вычислительной мощности ИИ, и может обеспечить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Его команда в области традиционных ресурсов вычислительной мощности ИИ действительно выделяется на фоне остальных. Команда ранее была первичным агентом компании-гиганта в области ИИ, благодаря барьерам технологических ресурсов она имеет прямой доступ к сотням серверных комнат, и доступ к машинам A/H100, RTX4090 и A6000 имеется в полном объеме.
Этот проект предоставляет крупномасштабную вычислительную мощность для машинного обучения клиентам web3. По сравнению с тем, что один клиент тратит 140 000 долларов США в месяц на облачные услуги, после перехода на этот проект ежемесячные затраты на облачные услуги снизились до около 40 000 долларов США, что снизило расходы на 70% и повысило эффективность на 30%.
Цель данного проекта заключается в том, чтобы предоставить клиентам самую быструю, самую качественную и самую надежную вычислительную мощность через уникальные каналы поставки мощности. Высококачественная вычислительная мощность может сэкономить затраты пользователей, при этом предлагая широкий выбор услуг.
Качество AI Вычислительной мощности, предоставляемой проектом, было признано несколькими агентами по AI Вычислительной мощности, и в настоящее время достигнуто сотрудничество с несколькими крупными игроками в области вычислительной мощности, стремясь внести вклад в машинное обучение через Децентрализацию.
Поставщик ресурсов
Некоторый проект выступает в качестве канала ресурсов DePIN, предоставляя услуги через соответствие спроса. Используется открытый протокол платформенного типа, который предоставляет базовые агрегированные ресурсы, а затем предоставляет услуги. Цель состоит в том, чтобы стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как 1inch или агрегированную версию Uber для DePIN.
Способы предоставления услуг: получение информации о сетях и стратегиях, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через уровень управления, а затем передача SDK пользователям с помощью алгоритма маршрутизации.
Болевые точки: у всех сетей DePIN есть ограничения на ресурсы и услуги, а глобальный поиск распределения ресурсов приводит к низкому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации по регионам.
Решение: Алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т. д., агрегирование и формирование стратегии, а также предоставление услуг в соответствии с требованиями клиентов. Цель состоит в том, чтобы повысить качество и услуги на уровне приложений DePIN и найти оптимальную ценовую вычислительную мощность сети в условиях нехватки ресурсов.
Ⅱ. Анализ экосистемы децентрализованной вычислительной мощности
Некоторые проекты достигли стратегического сотрудничества, совместно стремясь повысить скорость и стабильность сети. Они единодушно считают, что успех децентрализованной вычислительной отрасли и сочетание web3 с AI может быть достигнут только через тесное сотрудничество ранних лидеров отрасли. С ростом потребности в вычислительной мощности традиционные облачные вычисления сталкиваются с некоторыми проблемами:
Ограниченная доступность: для получения доступа к оборудованию с использованием основных облачных сервисов обычно требуется несколько недель, часто используемые модели GPU часто недоступны.
Ограничения выбора: пользователи ограничены в выборе оборудования GPU, местоположения, уровня безопасности, задержки и других аспектах.
Высокие затраты: качественные GPU стоят дорого, ежемесячные расходы на обучение и вывод проект легко достигают десятков тысяч долларов.
Децентрализация вычислительная мощность стремится предоставить открытое, доступное и доступное решение, которое решает основные проблемы централизованных облачных сервисов. В настоящее время, чтобы бросить вызов статусу основных игроков облачных вычислений, инноваторы должны работать вместе и поддерживать друг друга, чтобы сделать революционный шаг.
Режим активов
Модель с тяжелыми активами
Некоторые проекты на стороне поставок имеют в качестве поддержки ведущих производителей GPU, что создает абсолютные барьеры. Машины с вычислительной мощностью для машинного обучения, которые имеют ценность, это только A100, RTX4090 и H100, каждая из которых стоит около 300000 долларов. Эти машины стали крайне дефицитным ресурсом, долгое время монополизированным традиционными гигантами AI. В этих условиях ресурсы, которые проект может подключить на стороне поставок, крайне ценны. Поскольку качество вычислительной мощности, которую могут предложить индивидуальные пользователи за счет своих неиспользуемых GPU, недостаточно для поддержки расчетов и обработки масштабных AI-моделей, этот проект играет жизненно важную и трудно заменимую роль в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности.
Данный проект использует модель с активами, требующую значительных вложений в основные средства, и такой объем капитала и технологических инвестиций делает стартапы трудными для копирования и имитации. Если удастся сотрудничать с большим количеством децентрализованных поставщиков вычислительной мощности и постоянно расширять предложение, обеспечивая необходимыми ресурсами вычислительной мощности для отрасли, это может привести к монополии в области децентрализованной вычислительной мощности B2B и созданию эффекта масштаба.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения значительного капитала не удастся постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей агентов, поэтому возможность масштабной прибыли со стороны поставок крайне зависит от того, смогут ли агенты вычислительной мощности иметь постоянных клиентов. Независимо от того, кто является агентом вычислительной мощности, как только есть клиенты и спрос, ценность этого проекта как стороны поставок будет расти с увеличением спроса.
Легкая модель активов
Некоторые агенты вычислительной мощности полагаются на глобально распределенные GPU, создавая огромную децентрализованную вычислительную сеть. С коммерческой точки зрения, они используют модель легких активов, создавая сильный бренд в области代理 AI вычислительной мощности через управление сообществом и установление высокой степени консенсуса.
Основной бизнес:
Аггрегация вычислительной мощности GPU розничных инвесторов и вознаграждение токенами
Получение высококачественной вычислительной мощности от поставщиков для продажи стартапам в области ИИ
С точки зрения бизнеса:
Покупка низкой цены и продажа высокой цены высококачественной вычислительной мощности для клиентов C.
Помогите пользователям зарабатывать токены, делясь неиспользуемой вычислительной мощностью GPU.
Предоставление клиентам платформы для майнинга вычислительной мощности и стекинга, но на начальном этапе необходимо вложить около 4000 долларов, чтобы получить хорошую прибыль.
С точки зрения клиента:
Вычислительная мощность дешевле примерно на 80% по сравнению с другими централизованными облачными вычислительными услугами
Заработок от стейкинга & Заработок от совместного использования
Клиенты могут получать проценты на вложенный капитал.
Как типичная компания с легкой активной моделью, её главное преимущество заключается в низком уровне риска, при этом команде не нужно заранее вкладывать большие средства в машины, как это делается на стороне поставок. Поскольку капитальные вложения минимальны, компании и инвесторы легче получают более высокую прибыль. В то же время, из-за низкого порога входа в отрасль, бизнес-модель легко копируется, что требует осторожного подхода со стороны долгосрочных инвесторов.
Три, от 10 до 100?
Если некоторые проекты сотрудничества могут помочь экосистеме децентрализованной вычислительной мощности пройти путь от 1 до 10, то привлечение большего количества участников может дать возможность достичь 100.
Цель проекта - стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую ориентируясь на Uber из web2. В качестве каналов сбыта, агрегируя различные ресурсы в реальном времени, мы соединяем клиентов с ресурсами с наилучшим соотношением цены и качества. Используя легкую бизнес-модель B2B2C, первая B-сторона - это поставщики, вторая B-сторона - это агентства по ресурсам, а C-сторона предоставляет клиентам наилучший выбор ресурсов через информацию.
Каналы дистрибуции, выступающие в качестве платформы, если смогут развиться в платформу, способную выпускать активы, сделают продукт более ценным. С помощью SDK, предоставляемого алгоритмом маршрутизации, можно создавать AI-агентов, преобразующих новые финансовые активы, а также динамически помогать клиентам, использующим приложения, в динамическом майнинге, сосредоточившись на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель понимается как "Assets on assets", что может значительно увеличить ликвидность ресурсов и средств.
Для данного проекта хотелось бы видеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы лучше подчеркнуть свои преимущества, расширить бизнес-линию и привлечь больше клиентов. Простым языком, некоторые информационные платформы могут доминировать в области информации, потому что на интернет загружается больше товаров и информации, что создает высокий спрос у клиентов на посредников.
Четыре, будущее обещает быть хорошим
Децентрализация облачных вычислений постепенно развивается. Хотя экологическая структура и модели стали ясными, ведущие роли в экосистеме также исполняют свои обязательства, но еще рано говорить о том, чтобы поколебать позиции традиционных гигантов облачных вычислений. По сравнению с традиционными централизованными облачными вычислениями, децентрализация действительно может концептуально решить многие проблемы клиентов, но общий объем ресурсов и масштаб этого рынка все еще невелик. В условиях недостатка вычислительных ресурсов, поддерживаемых AI, рынок нуждается в новой струе или новой модели, чтобы преодолеть трудности. Мы сейчас видим, что децентрализованные облачные вычисления действительно могут удовлетворить некоторые потребности стартапов в области AI, но куда идти дальше в будущем, давайте вместе будем свидетелями и участниками этого разрушительного пути, следуя за эволюцией революции!
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Лайков
Награда
11
7
Поделиться
комментарий
0/400
PessimisticLayer
· 10ч назад
Я давно уже устал от этой ловушки. Что нового?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ChainBrain
· 10ч назад
Карта N действительно стала популярной.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SchrodingerGas
· 10ч назад
Снова пришло время рисовать BTC, а Газ по-прежнему заоблачный.
Посмотреть ОригиналОтветить0
HackerWhoCares
· 10ч назад
Поняли, как работает ловушка. Новая фраза для неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-74b10196
· 10ч назад
Лучше купить BTC.
Посмотреть ОригиналОтветить0
0xSleepDeprived
· 10ч назад
Это не просто пустая радость, верно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
RunWithRugs
· 11ч назад
Снова новая история о том, как AI будут играть для лохов
Децентрализация Вычислительная мощность экосистема: DePIN способствует интеграции AI и web3
Децентрализованное облачное вычисление: новая глава революции вычислительной мощности ИИ
Благодаря долгосрочному высокоскоростному развитию технологий, рыночная капитализация таких компаний, как OpenAI и NVIDIA, за последние два года увеличилась в несколько раз. Crypto x AI стал центральным нарративом этого цикла, а высокий рыночный настрой и постоянные инвестиции подтверждают формирование сильного консенсуса. В условиях крупной среды AI, Децентрализация действительно является мощным инструментом для развития AI и обладает огромной привлекательностью и пространством для воображения. Несмотря на значительный разрыв между фактическим внедрением бизнеса и централизованными моделями, использование преимуществ web3 для расширения четырех основных аспектов AI (данные, модели, обучение, вывод) и постоянная оптимизация для достижения большего потенциала стали общей целью участников web3.
В настоящее время Децентрализация может предоставить техническую поддержку в четырех вышеперечисленных аспектах. Данные являются сырьем для технологий ИИ, а остальные - это способы обработки. Независимо от того, идет ли речь о маркировке данных или их хранении, Децентрализация играет огромную роль и имеет большую ценность.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность является инструментом для переработки сырья, используемым для максимизации эффективности производства. В данной статье будет проведен поверхностный анализ экосистемной структуры и экономической модели Crypto x AI x DePIN, сосредоточенный на "вычислительной мощности".
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Болевые точки: Высококачественная вычислительная мощность, являющаяся необходимым ресурсом для разработки ИИ, стала дефицитом, который был монополизирован традиционными гигантами, что делает сложным для стартапов и индивидуальных пользователей получение разумной по цене вычислительной мощности. Высокая цена делает её неприемлемой для большинства покупателей.
Децентрализованные решения: В настоящее время проекты DePIN в основном используют P2P экономическую модель для предоставления высококачественных ресурсов потребителям ресурсов, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токен вознаграждения.
С ростом потребности в вычислительной мощности децентрализованного ИИ, для лучшего удовлетворения потребностей клиентов, экосистема поставок децентрализованной вычислительной мощности уже сформировала сбалансированную полную структуру. Некоторые платформы в ведущих проектах играют разные важные роли в экосистеме, и технические барьеры этих проектов и их влияние на будущее развитие децентрализованной вычислительной мощности довольно впечатляют.
Экосистема децентрализованного ИИ с вычислительной мощностью в основном состоит из трех частей, которые выполняют роли агентов ресурсов, поставщиков ресурсов и дистрибьюторов:
Агент по ресурсам
Некоторый децентрализованный вычислительный сеть предлагает высококачественную AI вычислительную мощность по низкой цене, выступая в роли агента по вычислительной мощности. На стороне предложения имеются распределенные по всему миру GPU, в то время как на стороне клиентов в основном находятся стартапы, сосредоточенные на AI-инференции, от посевного раунда до раунда B.
Этот проект DePIN на основе определенной публичной цепи недавно завершил раунд финансирования А на сумму 30 миллионов долларов, в котором участвовали несколько известных инвестиционных учреждений.
В качестве ведущего агентства по вычислительной мощностью ИИ, этот проект нацелен на объединение 1 миллиона GPU для формирования огромной сети DePIN вычислительной мощности, предоставляя клиентам более низкие цены на вычислительную мощность. Пользователи могут вручную вносить неиспользуемую вычислительную мощность GPU/CPU на платформу и получать токеновые вознаграждения. Основная цель состоит в том, чтобы обеспечить высококачественную вычислительную мощность ИИ через децентрализацию контроля цен и помочь стартапам в области ИИ снизить затраты.
Данный проект предоставляет вычислительные услуги с использованием модульного построения кластеров, что позволяет всем GPU оставаться взаимосвязанными и осуществлять массовую координацию в процессе обучения и вывода. При координации GPU можно сосредоточить вычислительную мощность для доступа к более крупным базам данных и вычисления более сложных моделей. Стартапы в области ИИ получают необходимое, в то время как развертывание вычислительного оборудования можно выполнить по цене, в десять раз меньшей, чем централизованное. Еще более примечательно, что проект сосредоточен на агрегации вычислительной мощности машинного обучения, что может помочь другим проектам DePIN формализовать поставку GPU для машинного обучения, обеспечивая наиболее фундаментальную и прямую поддержку ресурсов на уровне технологий.
В настоящее время количество GPU-кластеров, собранных в проекте, является первым в отрасли. В сети доступно более 200 000 GPU, среди которых почти 50 000 GeForce RTX 4090 и более 30 000 GeForce RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов
Как один из самых перспективных поставщиков вычислительной мощности ИИ, данный проект является узлом, предоставляющим услуги вычислительной мощности ИИ, и может обеспечить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Его команда в области традиционных ресурсов вычислительной мощности ИИ действительно выделяется на фоне остальных. Команда ранее была первичным агентом компании-гиганта в области ИИ, благодаря барьерам технологических ресурсов она имеет прямой доступ к сотням серверных комнат, и доступ к машинам A/H100, RTX4090 и A6000 имеется в полном объеме.
Этот проект предоставляет крупномасштабную вычислительную мощность для машинного обучения клиентам web3. По сравнению с тем, что один клиент тратит 140 000 долларов США в месяц на облачные услуги, после перехода на этот проект ежемесячные затраты на облачные услуги снизились до около 40 000 долларов США, что снизило расходы на 70% и повысило эффективность на 30%.
Цель данного проекта заключается в том, чтобы предоставить клиентам самую быструю, самую качественную и самую надежную вычислительную мощность через уникальные каналы поставки мощности. Высококачественная вычислительная мощность может сэкономить затраты пользователей, при этом предлагая широкий выбор услуг.
Качество AI Вычислительной мощности, предоставляемой проектом, было признано несколькими агентами по AI Вычислительной мощности, и в настоящее время достигнуто сотрудничество с несколькими крупными игроками в области вычислительной мощности, стремясь внести вклад в машинное обучение через Децентрализацию.
Поставщик ресурсов
Некоторый проект выступает в качестве канала ресурсов DePIN, предоставляя услуги через соответствие спроса. Используется открытый протокол платформенного типа, который предоставляет базовые агрегированные ресурсы, а затем предоставляет услуги. Цель состоит в том, чтобы стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как 1inch или агрегированную версию Uber для DePIN.
Способы предоставления услуг: получение информации о сетях и стратегиях, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через уровень управления, а затем передача SDK пользователям с помощью алгоритма маршрутизации.
Болевые точки: у всех сетей DePIN есть ограничения на ресурсы и услуги, а глобальный поиск распределения ресурсов приводит к низкому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации по регионам.
Решение: Алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т. д., агрегирование и формирование стратегии, а также предоставление услуг в соответствии с требованиями клиентов. Цель состоит в том, чтобы повысить качество и услуги на уровне приложений DePIN и найти оптимальную ценовую вычислительную мощность сети в условиях нехватки ресурсов.
Ⅱ. Анализ экосистемы децентрализованной вычислительной мощности
Некоторые проекты достигли стратегического сотрудничества, совместно стремясь повысить скорость и стабильность сети. Они единодушно считают, что успех децентрализованной вычислительной отрасли и сочетание web3 с AI может быть достигнут только через тесное сотрудничество ранних лидеров отрасли. С ростом потребности в вычислительной мощности традиционные облачные вычисления сталкиваются с некоторыми проблемами:
Децентрализация вычислительная мощность стремится предоставить открытое, доступное и доступное решение, которое решает основные проблемы централизованных облачных сервисов. В настоящее время, чтобы бросить вызов статусу основных игроков облачных вычислений, инноваторы должны работать вместе и поддерживать друг друга, чтобы сделать революционный шаг.
Режим активов
Модель с тяжелыми активами
Некоторые проекты на стороне поставок имеют в качестве поддержки ведущих производителей GPU, что создает абсолютные барьеры. Машины с вычислительной мощностью для машинного обучения, которые имеют ценность, это только A100, RTX4090 и H100, каждая из которых стоит около 300000 долларов. Эти машины стали крайне дефицитным ресурсом, долгое время монополизированным традиционными гигантами AI. В этих условиях ресурсы, которые проект может подключить на стороне поставок, крайне ценны. Поскольку качество вычислительной мощности, которую могут предложить индивидуальные пользователи за счет своих неиспользуемых GPU, недостаточно для поддержки расчетов и обработки масштабных AI-моделей, этот проект играет жизненно важную и трудно заменимую роль в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности.
Данный проект использует модель с активами, требующую значительных вложений в основные средства, и такой объем капитала и технологических инвестиций делает стартапы трудными для копирования и имитации. Если удастся сотрудничать с большим количеством децентрализованных поставщиков вычислительной мощности и постоянно расширять предложение, обеспечивая необходимыми ресурсами вычислительной мощности для отрасли, это может привести к монополии в области децентрализованной вычислительной мощности B2B и созданию эффекта масштаба.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения значительного капитала не удастся постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей агентов, поэтому возможность масштабной прибыли со стороны поставок крайне зависит от того, смогут ли агенты вычислительной мощности иметь постоянных клиентов. Независимо от того, кто является агентом вычислительной мощности, как только есть клиенты и спрос, ценность этого проекта как стороны поставок будет расти с увеличением спроса.
Легкая модель активов
Некоторые агенты вычислительной мощности полагаются на глобально распределенные GPU, создавая огромную децентрализованную вычислительную сеть. С коммерческой точки зрения, они используют модель легких активов, создавая сильный бренд в области代理 AI вычислительной мощности через управление сообществом и установление высокой степени консенсуса.
Основной бизнес:
С точки зрения бизнеса:
С точки зрения клиента:
Как типичная компания с легкой активной моделью, её главное преимущество заключается в низком уровне риска, при этом команде не нужно заранее вкладывать большие средства в машины, как это делается на стороне поставок. Поскольку капитальные вложения минимальны, компании и инвесторы легче получают более высокую прибыль. В то же время, из-за низкого порога входа в отрасль, бизнес-модель легко копируется, что требует осторожного подхода со стороны долгосрочных инвесторов.
Три, от 10 до 100?
Если некоторые проекты сотрудничества могут помочь экосистеме децентрализованной вычислительной мощности пройти путь от 1 до 10, то привлечение большего количества участников может дать возможность достичь 100.
Цель проекта - стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую ориентируясь на Uber из web2. В качестве каналов сбыта, агрегируя различные ресурсы в реальном времени, мы соединяем клиентов с ресурсами с наилучшим соотношением цены и качества. Используя легкую бизнес-модель B2B2C, первая B-сторона - это поставщики, вторая B-сторона - это агентства по ресурсам, а C-сторона предоставляет клиентам наилучший выбор ресурсов через информацию.
Каналы дистрибуции, выступающие в качестве платформы, если смогут развиться в платформу, способную выпускать активы, сделают продукт более ценным. С помощью SDK, предоставляемого алгоритмом маршрутизации, можно создавать AI-агентов, преобразующих новые финансовые активы, а также динамически помогать клиентам, использующим приложения, в динамическом майнинге, сосредоточившись на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель понимается как "Assets on assets", что может значительно увеличить ликвидность ресурсов и средств.
Для данного проекта хотелось бы видеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы лучше подчеркнуть свои преимущества, расширить бизнес-линию и привлечь больше клиентов. Простым языком, некоторые информационные платформы могут доминировать в области информации, потому что на интернет загружается больше товаров и информации, что создает высокий спрос у клиентов на посредников.
Четыре, будущее обещает быть хорошим
Децентрализация облачных вычислений постепенно развивается. Хотя экологическая структура и модели стали ясными, ведущие роли в экосистеме также исполняют свои обязательства, но еще рано говорить о том, чтобы поколебать позиции традиционных гигантов облачных вычислений. По сравнению с традиционными централизованными облачными вычислениями, децентрализация действительно может концептуально решить многие проблемы клиентов, но общий объем ресурсов и масштаб этого рынка все еще невелик. В условиях недостатка вычислительных ресурсов, поддерживаемых AI, рынок нуждается в новой струе или новой модели, чтобы преодолеть трудности. Мы сейчас видим, что децентрализованные облачные вычисления действительно могут удовлетворить некоторые потребности стартапов в области AI, но куда идти дальше в будущем, давайте вместе будем свидетелями и участниками этого разрушительного пути, следуя за эволюцией революции!