Децентрализация вычислений ИИ: новая эра спроса и эффективности
пятница, февраль 21, 2025 12:00 ночи
4,869
Индустрия ИИ в настоящее время переживает ключевой момент, характеризующийся появлением меньших и более эффективных моделей, таких как DeepSeek. Вопреки ожиданиям, эти достижения не уменьшают спрос на вычислительные ресурсы; наоборот, они усиливают его, что соответствует парадоксу Джевонса, который предполагает, что повышение эффективности может привести к большему общему потреблению. Поскольку модели ИИ становятся дешевле, быстрее и доступнее, спрос на вычислительную мощность продолжает расти, поднимая критические вопросы о том, как поддерживать широкомасштабное использование ИИ без создания новых узких мест в существующей инфраструктуре.
Исторически ИИ зависел от централизованной инфраструктуры крупного масштаба, контролируемой гипермасштабными компаниями, что вызвало опасения по поводу доступности, цен и наличия ресурсов. Однако появление таких моделей, как DeepSeek, бросает вызов этой парадигме, демонстрируя, что приросты эффективности могут создавать новые нагрузки на вычислительные ресурсы. Поскольку все больше людей и организаций принимают технологии ИИ, общий спрос на вычислительные ресурсы стремительно растет, особенно с ростом популярности альтернатив с открытым исходным кодом. Этот сдвиг очевиден в быстром развитии бесплатных и открытых моделей, которые превосходят проприетарные варианты, позволяя стартапам и независимым разработчикам участвовать в ландшафте ИИ без ограничений, накладываемых традиционными облачными провайдерами.
С увеличением спроса на масштабируемую и экономически эффективную инфраструктуру ИИ децентрализованные вычисления становятся жизнеспособным решением. Распределяя рабочие нагрузки по глобальной сети высокопроизводительных графических процессоров, эта модель решает многие неэффективности, связанные с централизованными системами. Децентрализация не только повышает экономическую эффективность и масштабируемость, но и обеспечивает большую конфиденциальность и контроль над данными. Успех моделей, таких как DeepSeek, иллюстрирует необходимость перехода к распределенным вычислениям ИИ, где разработчики и исследователи могут работать независимо от монополизированной облачной инфраструктуры. Будущее вычислений ИИ заключается не в снижении спроса, а в адаптации к постоянно растущей потребности в вычислительной мощности, обеспечивая эволюцию экосистемы ИИ в тандеме с ее достижениями.
Related News
2 дня назад
Искусственный интеллект: Следующий рубеж в спортивной фанатской культуреИскусственный интеллект (ИИ) делает значительные успехи в различных отраслях, но, по словам Митча Лю, генерального директора Theta Labs, сектор спортивной фанатской культуры представляет собой особенно многообещающий рубеж. В отличие от других областей, где ИИ в основном автоматизирует задачи, спорт предлагает уникальную возможность для ИИ улучшить опыт фанатов. С помощью структурированных данных, таких как статистика, расписания и показатели производительности, ИИ может анализировать и представлять информацию так, чтобы она резонировала с фанатами. Циклическая природа спортивных сезонов позволяет непрерывно собирать данные и тестировать функции, что делает эту среду идеальной для интеграции ИИ.
Недавние исследования показывают, что ИИ уже трансформирует спортивный ландшафт благодаря улучшенной аналитике и персонализированным взаимодействиям с фанатами. Например, программа NFL Digital Athlete использует машинное обучение для оценки данных игроков и прогнозирования рисков травм, что не только защищает спортсменов, но и обогащает понимание игры фанатами. Кроме того, команды NHL, такие как Vegas Golden Knights и New Jersey Devils, сотрудничали с Theta Labs для создания чат-ботов на базе ИИ, которые помогают фанатам с вопросами о играх, билетах и новостях команды. Эти инновации улучшают опыт фанатов, предоставляя своевременную и точную информацию через интерактивные платформы.
Потенциал ИИ в спорте выходит за рамки традиционных лиг и охватывает киберспорт, где цифровые среды предлагают еще большие возможности для вовлечения. ИИ может способствовать гиперперсонализированным опытам, ориентированным как на случайных, так и на преданных фанатов, предоставляя индивидуальные инсайты на основе данных о реальном времени игры. Однако спортивным организациям необходимо внедрять эти технологии продуманно, обеспечивая их дополнение, а не замену основным эмоциональным элементам фанатства. Поскольку ИИ продолжает развиваться, спортивная индустрия стоит на пороге трансформационной эпохи, с потенциалом переопределить, как фанаты взаимодействуют со своими любимыми командами и улучшить общий опыт потребления спорта.
6 дней назад
Исследовательская лаборатория ИИ Стэнфорда сотрудничает с Theta EdgeCloud для улучшения исследованийИсследовательская лаборатория ИИ доцента Стэнфордского университета Эллен Витерцик собирается использовать гибридную облачную инфраструктуру Theta EdgeCloud для улучшения своих исследований в области дискретной оптимизации и алгоритмического рассуждения. Это сотрудничество позволит лаборатории использовать децентрализованный GPU EdgeCloud, который предлагает масштабируемую и высокопроизводительную вычислительную мощность по конкурентоспособной цене. Ожидается, что интеграция этой технологии значительно ускорит обучение моделей ИИ и облегчит проведение передовых исследовательских инициатив. Другие известные учебные заведения, такие как Сеульский национальный университет, KAIST и Университет Орегона, также используют инфраструктуру EdgeCloud для повышения продуктивности своих исследований в области ИИ.
Эллен Витерцик специализируется на машинном обучении, алгоритмическом рассуждении и пересечении вычислений и экономики. Ее исследовательская лаборатория сосредоточена на нескольких ключевых областях, включая применение больших языковых моделей (LLM) для оптимизации, алгоритмического выбора контента и обобщения алгоритмов кластеризации на различных размерах наборов данных. Используя ресурсы Theta EdgeCloud, лаборатория стремится исследовать, как ИИ может улучшить процессы принятия решений в экономических контекстах, таких как стратегии ценообразования и целевой маркетинг.
Гибридная GPU инфраструктура Theta EdgeCloud разработана для обеспечения вычислительной мощности по запросу, которая является как масштабируемой, так и экономически эффективной, что делает ее идеальным решением для академических исследований. Сотрудничество с лабораторией Витерцик иллюстрирует растущую тенденцию интеграции передовых технологий облачных вычислений в академические исследования, особенно в области ИИ. Это партнерство не только обещает продвинуть исследовательские цели Витерцик, но и способствует более широкому ландшафту исследований в области ИИ в различных учреждениях по всему миру.
13 дней назад
Сеть Phala и Streamr объединяют усилия для революции в области децентрализованного ИИСеть Phala и Streamr объявили о захватывающем новом партнерстве, направленном на революцию в области децентрализованного ИИ. Это сотрудничество объединяет надежную вычислительную инфраструктуру Phala с децентрализованными возможностями потоковой передачи данных в реальном времени от Streamr. Цель заключается в создании нового класса ИИ-агентов, которые могут обрабатывать живые данные безопасно и конфиденциально, без зависимости от централизованных посредников. Объединив эти технологии, видение децентрализованного ИИ в реальном времени становится реальностью, открывая путь для инновационных приложений в различных секторах.
Streamr работает на децентрализованной сети, специально разработанной для потоковой передачи данных в реальном времени, используя архитектуру peer-to-peer и модель публикации/подписки. Эта структура позволяет производителям данных транслировать потоки, которые могут быть мгновенно использованы приложениями и узлами, значительно снижая задержку и повышая устойчивость. Интеграция технологии блокчейн в Streamr поддерживает монетизацию и контроль доступа через его родной токен DATA, способствуя созданию надежной открытой экономики данных для приложений Web3. Это партнерство подчеркивает общую миссию по созданию более открытого и контролируемого пользователями веба, отказываясь от зависимости от традиционных облачных услуг.
Сотрудничество использует защищенные вычислительные среды (TEE) Phala и Phat Contracts, которые обеспечивают безопасные, зашифрованные анклавы для вычислений ИИ. Это гарантирует, что даже владелец машины не может получить доступ к данным или логике, создавая прочную основу для проверяемых вычислений ИИ. Объединив потоковую передачу данных в реальном времени от Streamr с безопасным вычислительным слоем Phala, разработчики могут создавать ИИ-системы, которые обрабатывают живые данные, сохраняя конфиденциальность и сопротивляясь цензуре. Это партнерство не только демонстрирует потенциал децентрализованной инфраструктуры, но и открывает новые возможности для разработчиков создавать инновационные решения ИИ, соответствующие основным ценностям Web3 — конфиденциальности, прозрачности и децентрализации.
15 дней назад
Фарткойн: Удивительный рост мемкойна в AI-секторе SolanaВ постоянно меняющемся мире криптовалют немногие токены привлекли столько внимания, как Фарткойн, мемкойн на базе Solana. Несмотря на свой начальный статус, Фарткойн быстро зарекомендовал себя на платформах социальных сетей, особенно в Twitter, где его воспринимают как сигнал к покупке со стороны опытных инвесторов. Этот мемкойн, родом из Беларуси, быстро занял лидирующие позиции в экосистеме Solana, опередив многих своих более известных конкурентов. С рыночной капитализацией в 455,2 миллиона долларов, Фарткойн теперь контролирует 32,1% от общей рыночной капитализации AI-токенов на Solana, которая составляет примерно 1,1148 миллиарда долларов по 772 проектам.
Рост Фарткойна особенно примечателен, учитывая, что у него нет типичной полезности или технологических заявлений, связанных со многими AI-токенами. Вместо этого он использовал текущий энтузиазм вокруг искусственного интеллекта, чтобы занять значительную нишу на рынке. Его результаты затмили результаты таких устоявшихся токенов, как #ai16z, при этом рыночная капитализация Фарткойна превышает рыночную капитализацию ближайшего конкурента почти на 250%. Этот неожиданный успех ставит под сомнение будущее AI-токенов на блокчейне Solana, предполагая потенциальный сдвиг интереса инвесторов к более легким, мемо-ориентированным проектам вместо более традиционных технологически насыщенных решений.
Привлекательность Фарткойна среди институциональных инвесторов, часто называемых "умными деньгами", является ключевым фактором его успеха. Эти инвесторы привлекаются уникальной позицией Фарткойна на рынке, где его мем-культура и вовлеченность сообщества оказались мощными активами. Поскольку Фарткойн продолжает привлекать значительные инвестиции и внимание, его будущее остается неопределенным, но его текущая траектория указывает на то, что он зарекомендовал себя как серьезный игрок в AI-секторе на Solana. В конечном итоге Фарткойн иллюстрирует непредсказуемую природу мира криптовалют, где даже мемкойн может доминировать в сегменте рынка, традиционно зарезервированном для более серьезных проектов.
20 дней назад
Криптовалюты, ориентированные на ИИ, сталкиваются с значительным падением на фоне замедления расширения дата-центров MicrosoftНедавний спад на рынке криптовалют, особенно для токенов, ориентированных на ИИ, был значительно обусловлен решением Microsoft замедлить свои планы по расширению дата-центров. За последние 24 часа токен Bittensor упал на 10%, с потрясающим снижением на 24% за последнюю неделю. Токены Render (RNDR) и Grass также столкнулись с падением на 10% и 20% соответственно, что способствовало снижению общей рыночной капитализации токенов ИИ, отслеживаемых CoinGecko, на 10%. Эта тенденция отражает динамику крупных акций, связанных с ИИ, с NVIDIA, которая испытала падение более чем на 30% от своего пика 2024 года, и AMD, упавшей на 47% от своих максимумов в этом году.
Влияние объявления Microsoft, которое включает приостановку или задержку развития дата-центров в нескольких странах, вызывает опасения по поводу темпов роста сектора ИИ. Эта новость особенно примечательна, учитывая ключевую роль Microsoft в коммерциализации ИИ через сотрудничество с OpenAI, создателем ChatGPT. Аналитики из TD Cowen выразили опасения по поводу потенциального избытка дата-центров, предполагая, что спрос может не успевать за быстрым расширением, которое ранее ожидалось.
Бум ИИ привлек множество разработчиков в криптопространстве, проекты, такие как Bittensor, предлагают децентрализованные рынки для моделей обучения ИИ, где майнеры зарабатывают токены TAO, предоставляя вычислительные ресурсы. Render работает на Solana, предоставляя платформу для пользователей, чтобы арендовать мощность GPU, в то время как Grass поощряет пользователей зарабатывать токены через установки приложений. Кроме того, падение мем-токенов ИИ, особенно в экосистеме Virtuals Protocol, подчеркивает более широкую рыночную коррекцию, при этом токены, такие как GAME, увидели, как их оценки упали с 350 миллионов долларов до всего лишь 13 миллионов долларов с января.
месяц назад
Phoenix ведет рост и инновации в секторе DePIN-AIСектор децентрализованной физической инфраструктурной сети (DePIN) быстро развивается, демонстрируя значительный потенциал в различных технологических областях. Согласно недавнему отчету Messari, DePIN в настоящее время находится на начальной стадии роста, занимая менее 0,1% рыночной доли, но обладая рыночной капитализацией в 50 миллиардов долларов, поддерживаемой более чем 13 миллионами устройств, которые вносят свой вклад ежедневно. Устраняя централизованные посредники, DePIN способствует более эффективному и инклюзивному обмену физическими активами, что имеет решающее значение для разработки и эксплуатации критической инфраструктуры в области вычислений, ИИ, беспроводных технологий и энергетических услуг.
С момента своего создания DePIN привлек внимание крупных технологических компаний, особенно в 2023 году, когда мировые производители начали интегрировать блокчейн в реальные инфраструктуры. Сектор можно разделить на сети физических ресурсов, которые сосредоточены на устройствах, и сети цифровых ресурсов, которые акцентируют внимание на вычислительных ресурсах, таких как CDN и ИИ. Эта двойственность позволяет владельцам отдельных устройств делиться данными и зарабатывать вознаграждения, предоставляя доступные вычислительные ресурсы. Применения DePIN охватывают телекоммуникации, управление данными и облачное хранилище, предлагая масштабируемые альтернативы традиционным централизованным системам и улучшая функциональные возможности ИИ.
На переднем крае этой инновации находится Phoenix, децентрализованная сеть вычислений ИИ, которая использует инфраструктуру DePIN для предоставления масштабируемых решений для приложений ИИ. Платформа SkyNet от Phoenix использует глобально распределенную сеть высокопроизводительных графических процессоров, включая как NVIDIA, так и альтернативные модели, для оптимизации операций ИИ. Их сотрудничество с такими компаниями, как TandemAI и Origin Quantum, направлено на демократизацию доступа к передовым вычислительным ресурсам, позволяя исследовательским организациям проводить сложные анализы с минимальными затратами. Поскольку ожидается, что сектор DePIN-AI достигнет рыночного размера в 3,5 триллиона долларов к 2028 году, Phoenix готов возглавить эту трансформационную волну, объединяя децентрализованную инфраструктуру с передовыми технологиями ИИ.
Подпишитесь на последние новости и обновления DePIN