Phi tập trung khả năng tính toán nền tảng: kết nối doanh nghiệp AI với mô hình kinh doanh mới từ card đồ họa nhàn rỗi

Gần đây, hai dự án khái niệm trí tuệ nhân tạo đã lần lượt diễn ra sự kiện tạo mã thông báo, gây ra một số suy nghĩ.

Đây thực sự là một mô hình kinh doanh rất kinh điển: một bên là một số công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo và các công ty xử lý đồ họa trò chơi, bên kia là những cá nhân sở hữu tài nguyên card đồ họa hiệu suất cao nhàn rỗi. Nếu có một nền tảng có thể kết nối nhu cầu và tài nguyên của hai bên này, thì sẽ hình thành một mô hình kinh doanh nền tảng điển hình.

Một số nền tảng đã phát hiện ra cơ hội thị trường này và chuẩn bị xây dựng cầu nối giữa các card đồ họa nhàn rỗi và các công ty trí tuệ nhân tạo hoặc render. Ý tưởng này rất hợp lý, vì nhiều công ty trí tuệ nhân tạo có thể không có khả năng tự mình mua sắm số lượng lớn card đồ họa.

Các công ty trí tuệ nhân tạo không muốn tự mình mua số lượng lớn card đồ họa, chủ yếu có hai lý do: đầu tiên, chi phí quá cao, họ mong muốn có thể linh hoạt thuê card đồ họa bất cứ lúc nào. Thứ hai, hiện tại nguồn cung card đồ họa trên thế giới đang căng thẳng, thậm chí có một số trường hợp cấm vận. Do đó, nhiều công ty buộc phải chọn một số tổ chức bên thứ ba ở nước ngoài để làm trung gian, điều này cũng mang lại nhiều chi phí và rủi ro tiềm tàng. Trong trường hợp này, một cơ sở hạ tầng phi tập trung trở nên đặc biệt quan trọng.

Tuy nhiên, mô hình nền tảng này đang đối mặt với một vấn đề kinh điển "con gà có trước hay quả trứng có trước". Các công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo tham gia vào nền tảng vì họ tin rằng có đủ tài nguyên card đồ họa trên nền tảng, trong khi những người sở hữu card đồ họa sẵn sàng cung cấp tài nguyên trên nền tảng vì họ tin rằng sẽ có đủ đơn hàng. Nếu nền tảng bắt đầu từ con số không, không có đủ card đồ họa và công ty tham gia, việc khởi động sẽ rất khó khăn.

Đó là lý do tại sao các nền tảng này cần tiền điện tử, vì tiền điện tử có thể giúp họ phá vỡ vòng lặp này. Một số nền tảng chọn con đường "gà" trước. Ngay cả khi không có đơn hàng, họ cũng có thể tích lũy tài nguyên card đồ họa trước thông qua việc trợ cấp Token. Họ đã khởi động chương trình khuyến khích, vào thời điểm cao điểm có hàng trăm ngàn card đồ họa treo trên nền tảng.

Các nền tảng tính toán phi tập trung này thường áp dụng một cách làm thông thường và hiệu quả: nền tảng của họ hỗ trợ việc sử dụng tiền pháp định hoặc stablecoin làm phương thức thanh toán, đồng thời cũng cung cấp tùy chọn thanh toán bằng mã thông báo của nền tảng, điều này giúp miễn một số phí giao dịch. Cách làm này không bắt buộc người dùng phải sử dụng mã thông báo của nền tảng, nhưng cũng mang lại cho mã thông báo một số chức năng thực tế. Bất kể mức giảm giá như thế nào, điều này sẽ khuyến khích những người dùng cần thanh toán nắm giữ những mã thông báo này, điều này rất có lợi cho việc phân tán mã thông báo.

Trong việc xây dựng hệ sinh thái, suy nghĩ của các nền tảng khác nhau có thể khác nhau. Một số nền tảng đã chọn một cách tiếp cận khác, vì hiện nay có rất nhiều nền tảng phân loại trí tuệ nhân tạo, cạnh tranh rất gay gắt. Để có được lợi thế trong cuộc cạnh tranh, họ đã cho ra mắt các sản phẩm như máy khai thác ảo và máy khai thác thực. Cách làm này rất hiệu quả trong việc duy trì cơ sở cộng đồng, vì khi người dùng có một số chi phí chìm trên nền tảng, họ có xu hướng ở lại cộng đồng này hơn.

Một số nền tảng còn giới thiệu vai trò của kiểm tra viên, liên tục kiểm tra tình trạng hoạt động của card đồ họa và tình trạng xử lý đơn hàng, thông qua việc kiểm tra để nhận thưởng mã thông báo. Cách làm này có thể nâng cao độ tin cậy và tính ổn định của nền tảng.

Tổng thể, các nền tảng tính toán phi tập trung này đều đang thử nghiệm các chiến lược khác nhau để thu hút người dùng và tài nguyên, xây dựng hệ sinh thái riêng của mình. Sự phát triển của chúng sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain.