Explicación detallada de Aethir: un jugador potente en la nube descentralizada con tres pistas.

El desarrollo y avance de los grandes modelos LLM y la IA son los logros tecnológicos más grandes en la historia de la humanidad. La humanidad ha entrado en la era de la IA, donde en este nuevo mundo, la «potencia de cálculo» es el recurso más escaso.

La tendencia del desarrollo de la potencia de cálculo es la computación en el borde, un método de cómputo que puede reducir efectivamente la latencia física, convirtiéndose en la piedra angular del desarrollo de industrias con demanda de baja latencia como el metaverso; la computación en la nube descentralizada y distribuida tiene ventajas de flexibilidad, bajo costo y resistencia a la censura, lo que le otorga un amplio potencial de desarrollo.

Aethir es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que reúne GPU de alta capacidad de cálculo como la H100, para proporcionar servicios de potencia de cálculo a empresas de videojuegos, inteligencia artificial y más.

Aethir ya ha establecido colaboraciones con proyectos de computación en la nube líderes en la industria como io.net, Theta, así como con varios estudios de juegos de primer nivel y compañías de telecomunicaciones. Se espera que los ingresos recurrentes anuales (ARR) superen los 20 millones de dólares en el primer trimestre de 2024.

Aethir Edge ha reducido significativamente la barrera para que los usuarios comunes vendan su potencia de cálculo sobrante y ha ampliado enormemente el alcance geográfico de la red Aethir.

Aethir ha obtenido 80 millones de dólares mediante la venta de NFT de nodos de verificación, demostrando que su perspectiva de proyecto y modelo económico son extremadamente atractivos para una amplia gama de usuarios.

El costo de uso por hora de A100 de la red Aethir es significativamente más bajo que el de otros competidores, lo que le brinda una clara ventaja competitiva.

El cambio en el proceso de desarrollo de la sociedad humana a menudo se logra a través de varios grandes inventos y avances científicos. Cada avance tecnológico crea directamente una nueva era más eficiente y próspera.

La revolución industrial, la revolución eléctrica y la revolución de la información son avances tecnológicos extremadamente grandes en la historia de la humanidad, que han cambiado por completo el rostro de la sociedad humana, trayendo consigo una transformación de la productividad y el estilo de vida sin precedentes. Ahora, ya no podemos volver a la era de la iluminación con lámparas de queroseno y el transporte de cartas en carruajes. Con el nacimiento de GPT, la humanidad ha entrado en otra gran nueva era.

LLM está liberando la inteligencia humana paso a paso, permitiendo que las personas utilicen su energía e inteligencia limitadas en pensamientos y prácticas más creativas, llevando a la humanidad a un mundo más eficiente.

Vemos a GPT como otro gran avance tecnológico que cambia el mundo, no solo por el enorme progreso de GPT en la comprensión y generación del lenguaje natural, sino también porque la humanidad ha comprendido las reglas del crecimiento de la capacidad de los grandes modelos de lenguaje en la evolución de GPT: es decir, al ampliar continuamente los parámetros del modelo y los datos de entrenamiento, se puede lograr un aumento exponencial en la capacidad del modelo LLM; en condiciones de suficiente potencia de cálculo, este proceso aún no muestra signos de estancamiento.

El uso de los grandes modelos de lenguaje no se limita únicamente a entender el lenguaje humano y mantener diálogos, por el contrario, esto es solo el comienzo. Una vez que las máquinas tienen la capacidad de entender el lenguaje, es como abrir una caja de Pandora, liberando un espacio de imaginación infinito. Las personas pueden utilizar esta capacidad de la IA para desarrollar diversas funciones disruptivas.

Actualmente, en diversos campos tecnológicos interseccionales, los modelos LLM ya están mostrando su poder. Desde la producción de videos y la creación artística en campos humanísticos, hasta el desarrollo de fármacos y biotecnología en el ámbito de las hard tech, seguramente se avecinan cambios radicales.

En esta era, la potencia de cálculo se considera un recurso escaso, los grandes gigantes tecnológicos dominan ricos recursos, mientras que los nuevos desarrolladores enfrentan barreras de entrada debido a la falta de recursos de cálculo. En la nueva era de la IA, la potencia de cálculo es poder, quienes controlan la potencia de cálculo tienen la capacidad de cambiar el mundo. La GPU, como la piedra angular del aprendizaje profundo y el cálculo científico, juega un papel crucial en esto.

En el campo de la inteligencia artificial en rápido desarrollo (AI), debemos reconocer los dos aspectos del desarrollo: el entrenamiento del modelo y la inferencia. La inferencia implica las funciones y salidas del modelo de IA, mientras que el entrenamiento incluye el complejo proceso necesario para construir modelos inteligentes, que involucra algoritmos de aprendizaje automático, conjuntos de datos y capacidad de cálculo.

Tomando como ejemplo GPT-4, si se desea obtener razonamientos de alta calidad, los desarrolladores necesitan acceder a conjuntos de datos básicos completos y una enorme capacidad de cálculo para entrenar modelos de IA eficaces. Y estos recursos están principalmente concentrados en manos de gigantes de la industria como Nvidia, Google, Microsoft y AWS.

Los altos costos de computación y las barreras de entrada han impedido que más desarrolladores entren, lo que a su vez ha fortalecido a los jugadores principales. Ellos cuentan con grandes conjuntos de datos y una gran capacidad de cómputo, con la capacidad de aumentar continuamente su escala y reducir sus costos, lo que ha llevado a que las barreras de la industria sean aún más sólidas.

Pero no podemos evitar preguntarnos, ¿hay alguna manera de reducir los costos de computación y las barreras de entrada a la industria mediante la adopción de la tecnología blockchain? La respuesta es afirmativa. La Descentralización de la computación en la nube distribuida nos ofrece una solución así en este contexto temporal.

A pesar de que en la actualidad la potencia de cálculo es costosa y escasa, las GPU no se están utilizando de manera óptima. Esto se debe principalmente a que aún no ha surgido una forma lista para usar para integrar esta potencia de cálculo descentralizada y hacer que funcione de manera comercial. A continuación se presentan los números típicos de utilización de GPU para diferentes cargas de trabajo:

La mayoría de los dispositivos de consumo con GPU pertenecen a las tres primeras categorías, es decir, inactivo ( acaba de iniciar el sistema operativo Windows ):

• La tasa de utilización de GPU es: 0-2%;
• Tareas generales de producción ( redacción, navegación simple ):0-15%;
• Reproducción de video: 15 - 35%.

Los datos anteriores indican que la utilización de los recursos computacionales es extremadamente baja, y en el mundo de Web2 no hay medidas efectivas para recopilar e integrar estos recursos. Pero la economía Crypto y la tecnología de blockchain podrían ser la solución a este desafío. La economía criptográfica ha construido un mercado global muy eficiente; debido a su economía de tokens única y a las características de un sistema sin Descentralización, la fijación de precios de recursos, su circulación y la correspondencia de la oferta y demanda del mercado son extremadamente eficientes.

El desarrollo de la IA está afectando el futuro de la humanidad, y el progreso de la potencia de cálculo determina el desarrollo de la IA. Desde la invención de la primera computadora en la década de 1940, los modelos de computación han experimentado múltiples transformaciones. Desde grandes computadoras pesadas hasta laptops ligeras, desde la compra de servidores centralizados hasta el alquiler de potencia de cálculo, la barrera de entrada para obtener potencia de cálculo ha ido disminuyendo gradualmente. Antes de la aparición de la computación en la nube, las empresas tenían que comprar sus propios servidores y actualizarlos constantemente con el avance de la tecnología, pero la aparición de la computación en la nube cambió completamente este modelo.

El concepto básico de la computación en la nube es que la parte demandante alquila servidores, accede de forma remota y paga según la cantidad utilizada. Ahora, las empresas tradicionales están siendo desafiadas por la computación en la nube. En el campo de la computación en la nube, la tecnología de virtualización es el núcleo de este ámbito. Los servidores virtualizados pueden dividir un servidor potente en servidores más pequeños para alquilarlos y pueden movilizar dinámicamente diversos recursos.

Este modelo ha transformado por completo el panorama comercial de la industria de la potencia de cálculo. Antes, la gente necesitaba comprar sus propios equipos de potencia para satisfacer sus necesidades de cálculo; pero ahora solo es necesario pagar un alquiler en el sitio web para disfrutar de servicios de potencia de calidad. La dirección futura del desarrollo de la computación en la nube es la computación en el borde. Dado que los sistemas centralizados tradicionales están demasiado alejados de los usuarios, esto puede causar un cierto grado de retraso. Aunque el retraso puede ser optimizado, debido a la limitación de la velocidad de la luz, el retraso siempre será insuperable.

Sin embargo, las nuevas industrias emergentes como el metaverso, la conducción autónoma y la telemedicina tienen requisitos de latencia extremadamente bajos, por lo que es necesario trasladar los servidores de computación en la nube más cerca de los usuarios, lo que ha llevado a que cada vez más pequeños centros de datos se ubiquen alrededor de los usuarios, esto es computación en el borde.

En comparación con los proveedores de potencia de cálculo en la nube centralizados, las ventajas de la computación en la nube descentralizada radican principalmente en:

• Accesibilidad y flexibilidad: Obtener acceso a chips de potencia computacional a través de proveedores de servicios en la nube suele llevar varias semanas, y modelos de GPU de alto rendimiento, como A100, H100, etc., a menudo están fuera de stock. Además, para obtener potencia computacional, los consumidores generalmente deben firmar contratos a largo plazo y poco flexibles con estas grandes empresas, lo que no solo causa pérdidas de tiempo, sino que también rigidiza las operaciones empresariales, perdiendo cierta flexibilidad. En comparación, las plataformas de potencia computacional descentralizada pueden acceder a potencia computacional en cualquier momento y ofrecen opciones de hardware flexibles, con una mayor accesibilidad.
• Precios más bajos: Debido a que se utilizan chips inactivos, sumado a los subsidios en tokens que los proveedores de protocolos de red ofrecen a los proveedores de chips y potencia de cálculo, la red de potencia de cálculo distribuida podría proporcionar una potencia de cálculo más económica.
• Anticensura: Algunos sistemas Web3 no se posicionan como sistemas sin permisos. Se abordaron problemas de cumplimiento como GDPR y HIPAA durante las fases de lanzamiento de GPU, carga de datos, compartición de datos y compartición de resultados.

Con el desarrollo adicional de la IA y el continuo desequilibrio en la oferta y la demanda de GPU, se impulsará a más desarrolladores a optar por plataformas de computación en la nube descentralizadas. Al mismo tiempo, durante el mercado alcista, debido al aumento en los precios de los tokens criptográficos, los proveedores de GPU obtendrán mayores ingresos, lo que estimulará a más proveedores de GPU a ingresar a este mercado, creando un efecto de rueda positiva.

Desafíos técnicos

1. Problema de paralelización

Las plataformas de computación distribuida suelen reunir un suministro de chips de larga cola, lo que significa que un solo proveedor de chips casi no puede completar de manera independiente tareas complejas de entrenamiento o inferencia de modelos de IA en un corto período de tiempo. Si una plataforma de computación en la nube desea ser competitiva, debe descomponer y distribuir tareas mediante paralelización para acortar el tiempo total de finalización y mejorar la capacidad de cálculo de la plataforma.

Sin embargo, durante el proceso de paralelización se enfrentarán a una serie de problemas, incluyendo cómo descomponer las tareas (, especialmente para tareas complejas de aprendizaje profundo ), la dependencia de datos, así como los costos de comunicación adicionales entre dispositivos.

2. Riesgo de sustitución de nuevas tecnologías

Con la gran inversión de capital en la investigación de circuitos integrados específicos para aplicaciones ASIC( y nuevas invenciones como las unidades de procesamiento tensorial TPU), podría haber un impacto en los clústeres de GPU de las plataformas de computación Descentralización.

Si estos ASIC pueden ofrecer un buen rendimiento y equilibrar los costos, el mercado de GPU actualmente monopolizado por grandes organizaciones de IA podría volver al mercado. Esto resultará en un aumento en la oferta de GPU, lo que afectará el ecosistema de las plataformas de computación en la nube de Descentralización.

3. Riesgo regulatorio

Debido a que el sistema de computación en la nube descentralizada opera en múltiples jurisdicciones y puede estar sujeto a diferentes leyes y regulaciones, pueden existir desafíos legales y regulatorios únicos. Los requisitos de cumplimiento, como las leyes de protección de datos y privacidad, también pueden ser complejos y desafiantes.

En la actualidad, los usuarios de las plataformas de computación en la nube son principalmente desarrolladores profesionales e instituciones, que prefieren utilizar una plataforma a largo plazo y no cambian de forma arbitraria. La elección entre plataformas de Descentralización o centralizadas es solo uno de los factores a considerar; estos usuarios valoran más la estabilidad del servicio. Por lo tanto, si una plataforma Descentralización posee una fuerte capacidad de integración y una capacidad de cálculo estable y suficiente, será más fácil ganar la preferencia de estos clientes, estableciendo relaciones de cooperación a largo plazo y generando ingresos de flujo de caja estables.

A continuación, presentaré el nuevo proyecto de computación distribuida Aethir, que se centra en la renderización de juegos y la IA en este ciclo, y calcularé la posible valoración después de su salida al mercado, basándome en los proyectos de IA y computación distribuida actuales en el mismo campo.

Introducción al proyecto Aethir

Aethir Cloud es una plataforma de renderizado en tiempo real descentralizada basada en la red Arbitrum, que ayuda a las empresas de juegos e inteligencia artificial a entregar sus productos directamente a los consumidores mediante la agregación y redistribución inteligente de nuevas y ociosas GPU provenientes de empresas, centros de datos, negocios de minería de criptomonedas y consumidores.

Una de las innovaciones clave de este proyecto es el recurso pool, que agrupa a los contribuyentes de poder computacional descentralizado en una interfaz unificada para servir a clientes globales. Una de las características del recurso pool es que los proveedores de GPU pueden conectarse o desconectarse libremente de la red, lo que permite a las empresas o centros de datos con dispositivos inactivos participar en la red durante los tiempos de inactividad, aumentando la flexibilidad de los proveedores y la utilización de los dispositivos.

La operación del ecosistema Aethir se basa en tres infraestructuras fundamentales:

• Contenedor(Container): La función clave del contenedor es proporcionar servicios de renderizado remoto en tiempo real, ofreciendo una experiencia de "cero latencia". El contenedor es el lugar físico de la computación en la nube, actuando como un punto final virtual que ejecuta y renderiza aplicaciones. Esto traslada la carga de trabajo de los dispositivos locales al contenedor.
• Verificador(Checker): El nodo verificador revisa el Container y