Aethir: гравець у децентралізовані хмарні обчислення з трьома напрямками

Розвиток і прогрес великих моделей LLM та ШІ є надзвичайно великим технологічним досягненням в історії людства, людство з цього моменту увійшло в еру ШІ, у цьому новому світі "обчислювальна потужність" є найрідкіснішим ресурсом.

Тенденція розвитку обчислювальної потужності — це крайове обчислення, цей метод обчислення може ефективно зменшити фізичну затримку, ставши основою для розвитку галузей з низькими вимогами до затримки, таких як метaverse; децентралізоване розподілене хмарне обчислення має переваги в гнучкості, низькій ціні та стійкості до цензури, перспектива розвитку є надзвичайно широкою.

Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу на мережі Arbitrum, яка об'єднує GPU з високою обчислювальною потужністю, такими як H100, для надання послуг корпоративних обчислень для ігор, штучного інтелекту та інших підприємств.

Aethir вже співпрацює з провідними проектами хмарних обчислень в індустрії, такими як io.net, Theta, а також з кількома провідними ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями. Очікується, що річний регулярний дохід за перший квартал 2024 року перевищить 20 мільйонів доларів.

Aethir Edge значно знизив бар'єри для звичайних користувачів, щоб продавати надлишкову обчислювальну потужність, і значно розширив географічне покриття мережі Aethir.

Aethir через продаж NFT вузлів перевірки вже отримав 80 мільйонів доларів США, що доводить привабливість його проекту та економічної моделі для широкої аудиторії користувачів.

Витрати на використання A100 мережі Aethir щогодини значно нижчі за інших конкурентів, що надає очевидну конкурентну перевагу.

Зміни в процесі розвитку людського суспільства зазвичай відбуваються завдяки кільком надзвичайно великим науковим винаходам та досягненням. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову епоху, яка є більш ефективною та процвітаючою.

Промислова революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими науково-технічними досягненнями в історії людства, які кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли небачене раніше підвищення продуктивності та зміни в способах життя. Тепер ми вже не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів за допомогою кінних візків. Відтак з народженням GPT людство вступило в іншу велику нову еру.

LLM поетапно визволяє людський інтелект, дозволяючи людям спрямовувати свої обмежені сили та інтелект на більш креативні роздуми та практики, в результаті чого люди вступили у більш ефективний світ.

Ми вважаємо GPT ще одним технологічним проривом, який змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT у розумінні та генерації природної мови, а й тому, що людство під час еволюції GPT зрозуміло закономірності зростання можливостей великих мовних моделей ------ а саме, що шляхом постійного розширення параметрів моделі та навчальних даних, можна досягти експоненціального підвищення можливостей LLM моделей, і при достатній обчислювальній потужності цей процес поки що не має видимих перешкод.

Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогу, навпаки, це лише початок. Як тільки машини отримують здатність розуміти мову, це схоже на відкриття ящика Пандори, що вивільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних революційних функцій.

Наразі, у різних перехресних технологічних сферах, моделі LLM вже демонструють свої можливості. Від відеовиробництва, художнього створення та інших гуманітарних областей до розробки лікарських препаратів, біотехнологій та інших жорстких технологічних галузей, нас чекають кардинальні зміни.

У цей час обчислювальна потужність вважається дефіцитним ресурсом, великі технологічні гіганти володіють багатими ресурсами, тоді як нові розробники стикаються з бар'єрами входу через нестачу обчислювальних ресурсів. У нову еру штучного інтелекту обчислювальна потужність — це сила, і ті, хто володіє обчислювальною потужністю, мають можливість змінювати світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.

У швидко розвиваючійся сфері штучного інтелекту (AI) ми повинні усвідомлювати подвійний аспект розвитку: навчання моделей і висновки. Висновки стосуються функцій і виходу AI моделей, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для створення інтелектуальних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних і обчислювальні потужності.

В якості прикладу GPT4, якщо ви хочете отримати високоякісні висновки, розробникам потрібно отримати повний базовий набір даних та величезні обчислювальні потужності для навчання ефективної моделі ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках галузевих гігантів, таких як NVIDIA, Google, Microsoft і AWS.

Високі витрати на обчислення та бар'єри для входження заважають більшій кількості розробників вступати, а також роблять лідерів ще сильнішими. Вони володіють великими базами даних і значними обчислювальними потужностями, здатні постійно збільшувати свої масштаби та знижувати свої витрати, що призводить до ще більшої міцності бар'єрів у галузі.

Але ми не можемо не задуматися, чи існує спосіб знизити обчислювальні витрати та бар'єри входу в галузь шляхом впровадження технології блокчейну? Відповідь однозначна. Децентралізована розподілена хмарна обробка саме в цьому контексті пропонує нам таке рішення.

Незважаючи на те, що обчислювальна потужність наразі є дорогою та рідкісною, GPU не використовуються в повній мірі. Це головним чином пов'язано з тим, що досі не з'явився готовий спосіб інтеграції цієї розподіленої обчислювальної потужності та організації її роботи в комерційний спосіб. Ось типові цифри використання GPU для різних навантажень:

Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до перших трьох категорій, а саме вільні ( щойно запустилися в Windows операційну систему ):

• Використання GPU становить: 0-2%;
• Загальні виробничі завдання ( написання, простий перегляд ):0-15%;
• Відео відтворення: 15 - 35%.

Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів є вкрай низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Crypto та економіка блокчейну, можливо, є саме тією ліками, яка допоможе вирішити цю проблему. Криптоекономіка створила вкрай ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токеноміці та характеристикам децентралізованої системи, що робить ціноутворення, обіг ресурсів та відповідність попиту і пропозиції на ринку надзвичайно ефективними.

Розвиток ШІ впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток ШІ. Від моменту винаходу першого комп'ютера у сорокових роках двадцятого століття обчислювальні моделі зазнали кількох змін. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованих серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. Перш ніж з'явився хмарний обчислення, підприємствам доводилося самостійно закуповувати сервери і постійно оновлювати їх у міру розвитку технологій, але поява хмарного обчислення повністю змінила цю модель.

Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що замовник орендує сервери, отримує віддалений доступ і платить відповідно до використаного обсягу. Зараз традиційні підприємства зазнають змін під впливом хмарних обчислень. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї галузі. Віртуалізовані сервери можуть розділяти потужний сервер на невеликі сервери для оренди і динамічно переміщувати різні ресурси.

Ця модель радикально змінила бізнес-ландшафт індустрії обчислювальної потужності, раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби в обчислювальній потужності; але тепер потрібно лише сплатити оренду на сайті, і можна насолоджуватися якісними послугами обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень - це крайові обчислення. Через те, що традиційні централізовані системи знаходяться занадто далеко від користувачів, це може спричинити певний рівень затримки. Хоча затримку можна оптимізувати, але через обмеження швидкості світла затримку завжди неможливо подолати.

Проте нові галузі, такі як метасвіт, автономне водіння, телемедицина, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому необхідно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, в результаті чого все більше малих дата-центрів розміщується поруч з користувачами, і це є краєм обчислень.

В порівнянні з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень полягають головним чином у:

• Доступність та гнучкість: Отримати доступ до обчислювальних чіпів на платформах, таких як AWS, GCP або Azure, зазвичай потребує кілька тижнів, і високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100, часто відсутні в наявності. Крім того, щоб отримати обчислювальні потужності, споживачам зазвичай потрібно укладати довгострокові, нееластичні контракти з цими великими компаніями, що не лише призводить до втрат часу, але й робить бізнес-операції більш незграбними, втрачаючи певну гнучкість. На відміну від цього, дистрибутивні платформи обчислювальних потужностей можуть забезпечити доступ до обчислень в будь-який час і пропонують гнучкий вибір апаратного забезпечення, що має більшу доступність.
• Ціна нижча: Завдяки використанню невикористовуваних чіпів та додатковим токенам, які надають мережеві протоколи постачальникам чіпів і обчислювальної потужності, розподілена обчислювальна мережа може запропонувати більш дешеву обчислювальну потужність.
• Стійкість до цензури: Деякі системи не позиціонують себе як безліцензійні. У фазах запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами були вирішені питання відповідності, такі як GDPR і HIPAA.

З розвитком ШІ та безперервною диспропорцією попиту та пропозиції на графічні процесори (GPU) все більше розробників перейде до Децентралізації хмарних обчислень. Одночасно, під час бика, через зростання цін на крипто токени постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, створюючи позитивний ефект маховика.

(# Технічні проблеми

1. Проблема паралелізації

Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує постачання чіпів з довгого хвоста, що означає, що окремий постачальник чіпів майже не може в короткий термін самостійно завершити складні завдання з навчання або інференції AI-моделей. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна розбивати та розподіляти завдання за допомогою паралельних методів, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальну спроможність платформи.

Однак у процесі паралелізації виникає ряд проблем, зокрема, як розділити завдання ), особливо для складних завдань глибокого навчання ###, залежність даних, а також додаткові витрати на комунікацію між пристроями тощо.

2. Ризик заміни новими технологіями

З огляду на величезні капіталовкладення в дослідження ASIC( спеціалізованих інтегральних схем) та нові винаходи, такі як одиниці обробки тензорів( TPU), це може вплинути на GPU-кластери децентралізованих обчислювальних платформ.

Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і при цьому врахувати витрати, то ринок GPU, який наразі монополізований великими AI-організаціями, може повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.

3. Регуляторний ризик

Оскільки децентралізована система хмарних обчислень працює в кількох юрисдикціях і може підпадати під різні закони та регулювання, можуть виникнути унікальні правові та регуляторні виклики. Вимоги щодо виконання, такі як закони про захист даних і конфіденційність, також можуть бути складними і викликами.

На даний момент користувачами хмарних обчислювальних платформ в основному є професійні розробники та організації, які віддають перевагу тривалому використанню однієї платформи, не змінюючи її без потреби. Використання децентралізованої платформи чи централізованої — це лише один з факторів, ці користувачі більше цінують стабільність сервісу. Тому, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну достатню обчислювальну потужність, їй буде легше завоювати прихильність цих клієнтів, отримати тривалі партнерські відносини та стабільний грошовий потік.

Нижче я представлю новий дистрибуційний обчислювальний проект Aethir, зосереджений на ігровій візуалізації та ШІ, і на основі поточних AI проектів та дистрибуційних обчислювальних проектів на ринку розрахую можливу оцінку після виходу на ринок.

Aethir Cloud є децентралізованою платформою для реального рендерингу, що базується на мережі Arbitrum, яка допомагає ігровим та штучним інтелектом компаніям безпосередньо доставляти свої продукти споживачам шляхом агрегації та розумного перерозподілу нових і незайнятих GPU від підприємств, дата-центрів, криптовалютного майнінгу та споживачів.

Однією з ключових інновацій цього проєкту є ресурсний пул, який об'єднує розподілених учасників обчислювальної потужності під єдиним інтерфейсом для надання послуг глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє підприємствам або дата-центрам з незавантаженим обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників та використання обладнання.

Операція екосистеми Aethir базується на трьох основних інфраструктурах:

• Контейнер(Container): Ключова функція контейнера полягає в наданні послуг віддаленого рендерингу в реальному часі, забезпечуючи "нульову затримку" досвід. Контейнер є фактичним місцем для хмарних обчислень, він виконує роль віртуальної точки доступу, виконуючи та рендеряючи програми. Це переміщує навантаження з локальних пристроїв на контейнер.
• Перевірник(Checker): Перевірник вузлів перевіряє контейнер і його службові процеси.