Децентрализованное облачное вычисление: новый подход к обеспечению вычислительной мощности для ИИ
С учетом стремительного развития технологий, рыночная капитализация таких компаний, как OpenAI и NVIDIA, значительно возросла в последние годы. Слияние искусственного интеллекта и криптографических технологий стало центральным нарративом текущего рынка, привлекая значительные инвестиции и внимание. На фоне развития ИИ, Децентрализация как мощный инструмент демонстрирует огромный потенциал и пространство для воображения. Несмотря на существующие различия в практическом применении по сравнению с централизованными моделями, использование преимуществ Web3 для расширения основных областей ИИ стало общей целью участников отрасли.
Развитие технологий ИИ в основном касается четырех аспектов: данных, модели, обучения и вывода. При этом данные являются наиболее ключевым элементом и могут рассматриваться как сырьё для технологий ИИ, тогда как другие аспекты представляют собой способы обработки данных. Децентрализация технологий играет важную роль и ценность в таких областях, как аннотирование и хранение данных.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность - это инструмент для обработки этих сырьевых материалов, используемый для максимизации производственной эффективности. В данной статье будет рассмотрена тема "Вычислительная мощность", проанализирована экосистема и экономическая модель Crypto x AI x DePIN.
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Существующая проблема: Высококачественная вычислительная мощность, являющаяся необходимым ресурсом для разработки ИИ, в настоящее время монополизирована традиционными гигантами, что делает затруднительным для стартапов и индивидуальных пользователей получение вычислительных ресурсов с разумным соотношением цены и качества, а высокая цена становится основным препятствием для большинства потребителей.
Децентрализация решения: текущие проекты в области DePIN в основном используют P2P экономическую модель, предоставляя высококачественные ресурсы для потребителей ресурсов, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токен-вознаграждение.
С ростом спроса на децентрализованную вычислительную мощность сформировалась всеобъемлющая сбалансированная экосистема децентрализованной вычислительной мощности. В ней ведущие проекты, такие как Io.net, Exabit и PingPong, играют разные важные роли в экосистеме, и их технологические барьеры, а также планы по будущему развитию децентрализованной вычислительной мощности вызывают внимание.
Децентрализованный AI вычислительная мощность экосистема состоит из трех частей, каждая из которых выполняет роль агента ресурсов, поставщика ресурсов и канала.
Ресурсный агент - Io.net
Io.net является децентрализованной вычислительной сетью, выступающей в роли агента вычислительной мощности, предлагая клиентам высококачественные AI вычислительные мощности по низким ценам. На стороне поставки имеются глобально распределенные ресурсы GPU, а клиентами являются в основном стартапы на стадии посевного финансирования до стадии B, сосредоточенные на AI вывода.
Этот проект DePIN, основанный на цепочке Solana, недавно завершил раунд финансирования A на сумму 30 миллионов долларов, в котором лидировала Hack VC, а также участвовали Multicoin Capital, Foresight Ventures и Solana Labs.
В качестве ведущего агента ресурсов вычислительной мощности ИИ, Io.net планирует агрегировать 1 миллион GPU, создавая обширную сеть вычислительной мощности DePIN, с целью предоставления клиентам более низких цен на вычислительную мощность. Пользователи могут внести свои неиспользуемые GPU и CPU вычислительную мощность на платформу io.net и получить вознаграждение в виде токенов $IO. Его основной целью является контроль цен в децентрализованной среде, предоставление высококачественной вычислительной мощности ИИ и помощь стартапам в области ИИ в снижении затрат.
Служба вычислений IO Cloud от Io.net использует модульную кластерную конструкцию, которая поддерживает взаимосвязанное состояние всех GPU, что позволяет осуществлять крупномасштабную координацию в процессе обучения и вывода. Это позволяет GPU централизованно получать доступ к большим базам данных и вычислять более сложные модели, при этом стартапы в области ИИ могут развертывать вычислительное оборудование, используя продукты io.net, за одну десятую от централизованной цены. Более того, io.net сосредоточена на агрегации вычислительной мощности машинного обучения и может форматировать GPU для поставок машинного обучения для таких гигантов DePIN, как Render Network и FileCoin, обеспечивая самую основную и прямую поддержку ресурсов для технической основы.
В настоящее время количество агрегированных кластеров GPU от io.net занимает первое место в отрасли, а доступное количество GPU в сети превышает 200 000, из которых почти 50 000 составляют GeForce RTX 4090, а более 30 000 — GeForce RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов - Exabit
Exabit как самый перспективный поставщик AI вычислительной мощности способен предоставить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Команда Exabit в области традиционных ресурсов для AI является уникальной. Будучи первым дистрибьютором AI-гиганта NVIDIA, Exabit имеет прямой доступ к сотням дата-центров и доступ к машинам A/H100, RTX4090 и A6000.
Exabit предоставляет масштабную вычислительную мощность для гигантов Web3. В сравнении с этим, некоторые клиенты тратят более 140000 долларов в месяц на облачные услуги, а после перехода на Exabit ежемесячные расходы на облачные услуги снижаются до около 40000 долларов, что не только сокращает затраты более чем на 70%, но и повышает эффективность на 30%.
Основная цель Exabit заключается в предоставлении клиентам самой быстрой, качественной и надежной вычислительной мощности через уникальные каналы поставки. Высококачественная вычислительная мощность не только позволяет сократить затраты пользователей, но и предоставляет клиентам широкий выбор услуг.
Качество вычислительной мощности, предоставляемой Exabit, было признано несколькими агентами по вычислительной мощности AI. В настоящее время компания уже заключила партнерство с такими гигантами вычислительной мощности, как Renders Network и Io.net, стремясь внести вклад в сферу машинного обучения с помощью децентрализации.
Поставщик ресурсов - PingPong
PingPong как ресурсный канал DePIN предоставляет услуги через соответствие спроса. PingPong использует платформенный открытый протокол, предоставляя базовые агрегированные ресурсы, а затем предлагает услуги. Его цель — стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как 1inch или агрегированного Uber в области DePIN.
PingPong получает информацию о различных сетях и стратегиях, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через контрольный уровень, предоставляет SDK, а затем с помощью алгоритма маршрутизации передает SDK пользователю.
Больная точка: ограниченные ресурсы и услуги в различных сетях DePIN, поиск ресурсов на глобальном уровне приводит к плохому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации в регионах.
Решение: алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т.д., агрегирование и формирование стратегии, а также соответствие предоставляемых услуг требованиям клиентов. Цель состоит в том, чтобы повысить качество и уровень обслуживания приложения DePIN, находя оптимальные цены на вычислительную мощность в условиях нехватки ресурсов.
II. Анализ экосистемы децентрализованной вычислительной мощности
Io.net и Exabit достигли стратегического сотрудничества, Exabit, обладая обширным парком машин GPU, стремится повысить скорость и стабильность сети io.net. Io.net позволяет клиентам напрямую закупать и арендовать высококачественную вычислительную мощность, предоставляемую Exabit, в качестве агента. Обе стороны согласны с тем, что успех децентрализованной вычислительной отрасли и сочетание Web3 и ИИ возможно только при тесном сотрудничестве ранних лидеров отрасли.
С увеличением спроса на вычислительную мощность традиционное облачное вычисление в настоящее время сталкивается с некоторыми проблемами:
Ограниченная доступность: использование облачных сервисов, таких как AWS, GCP и Azure, обычно требует несколько недель для получения доступа к оборудованию, и часто используемые модели GPU часто недоступны.
Ограничения выбора: пользователи ограничены в выборе аппаратного обеспечения GPU, местоположения, уровня безопасности, задержки и других факторов.
Высокие затраты: цены на качественные GPU высоки, и расходы проекта на обучение и вывод могут легко достигать десятков тысяч долларов в месяц.
Видение децентрализованного вычисления заключается в предоставлении открытой, доступной и недорогой альтернативы для решения основных проблем централизованных облачных провайдеров. Однако, чтобы бросить вызов статусу основных игроков облачных вычислений, необходимо совместное усилие и взаимная поддержка инноваторов, чтобы сделать революционный шаг.
Режим активов
Модель тяжелых активов
Exabit, выступая в качестве поставщика, имеет абсолютный барьер с поддержкой Nvidia. В вычислительной мощности машинного обучения ценными машинами являются A100, RTX4090 и H100, каждая из которых стоит около 300 тысяч долларов. Эти машины стали крайне дефицитными ресурсами, которые долгое время контролируются традиционными гигантами AI. Ресурсы, доступные Exabit на стороне поставки, крайне ценны. Поскольку качество несанкционированной совместной вычислительной мощности персональных GPU недостаточно для поддержки вычислений и обработки крупных AI моделей, роль Exabit в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности крайне важна и не подлежит замене.
Модель тяжелых активов, которую использует Exabit, требует значительных вложений в основные средства, и такой масштаб капитальных и технологических вложений делает стартапам трудно копировать или подражать. Если Exabit сможет сотрудничать с большим количеством децентрализованных агентств вычислительной мощности, постоянно расширяя предложение и удовлетворяя потребности отрасли в ресурсах вычислительной мощности, это может привести к монополизации в области децентрализованной вычислительной мощности B2B и созданию эффекта масштаба.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения большого капитала невозможно будет постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей агентов. Возможность получения прибыли с боку поставок в больших масштабах в значительной степени зависит от того, смогут ли агенты вычислительных мощностей постоянно получать клиентов. Независимо от того, кто является агентом вычислительных мощностей, если есть клиенты и спрос, ценность Exabit как стороны поставок будет расти вместе со спросом.
Легкая资产模式
Io.net как один из лучших代理ров вычислительной мощности в настоящее время, полагается на глобально распределенные GPU для формирования обширной децентрализованной вычислительной сети. С коммерческой точки зрения, io.net использует модель легкой собственности, создавая сильный бренд в области AI-агентства вычислительной мощности через операцию сообщества и построение высокой согласованности.
Основной бизнес Io.net:
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:
Покупать вычислительную мощность низко и продавать высоко с высоким качеством для конечных клиентов.
Помогите пользователям зарабатывать токены, делясь неиспользуемой вычислительной мощностью GPU.
Предоставление клиентам платформы для добычи и стейкинга вычислительной мощности, но на начальном этапе необходимо вложить около 4000 долларов, чтобы получить хорошие доходы.
С точки зрения клиента:
Цены на вычислительную мощность сети Io.net примерно на 80% ниже, чем у других централизованных облачных вычислительных услуг.
Модели заработка через стекинг и совместный заработок
Клиенты могут реализовать сложные проценты после вложения определенного капитала.
Как типичная компания с легкой моделью активов, io.net имеет главное преимущество в низком уровне риска, так как команде не нужно вкладывать значительные средства в машины до начала работы, как это требуется на стороне предложения. Поскольку финансовые вложения невелики, компании и инвесторам легче достичь высокой рентабельности. Однако, из-за низкого барьера входа в отрасль, бизнес-модель легко поддается копированию, что требует от долгосрочных инвесторов тщательного рассмотрения.
Три, от 10 до 100?
Если сотрудничество Exabit и Io.net может помочь Децентрализации Вычислительной мощности экосистеме пройти путь от 1 до 10, то добавление PingPong может дать шанс дойти до 100.
Цель PingPong - стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую конкурируя с Uber в Web2. В качестве канального партнера, агрегируя информацию о различных ресурсах в реальном времени, мы соединяем клиентов с ресурсами, которые предлагают наилучшие цены и качество. PingPong использует легкую бизнес-модель B2B2C, где первая сторона B - это поставщики, вторая сторона B - это агентства ресурсов, а C - это клиенты, которым предоставляется оптимальный выбор ресурсов через информацию.
Как платформа, если дистрибьюторы смогут развиться в платформы, способные выпускать активы, это сделает продукты более ценными. PingPong предоставляет SDK через маршрутизационный алгоритм для вычисления ресурсов для создания AI Agent, преобразования новых финансовых активов, а также динамически помогает клиентам, использующим приложение, осуществлять динамическое майнинг, сосредотачиваясь на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель "активов на активах" может значительно повысить ликвидность ресурсов и капитала.
Для PingPong они хотят видеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы подчеркнуть свои преимущества, расширить бизнес-линии и привлечь больше клиентов. Как Baidu и Dazhong Dianping могут доминировать в области информации, так и большее количество торговцев и информации, загруженной в интернет, создает высокий спрос клиентов на канальные компании.
Четыре, будущее многообещающее
Децентрализованное облачное вычисление постепенно развивается. Хотя его экосистемная структура и модель стали ясными, а лидеры различных ролей выполняют свои экологические обязательства, ещё рано говорить о подрыве позиций традиционных облачных гигантов. В отличие от традиционного централизованного облачного вычисления, децентрализация действительно может хорошо решать многие проблемы клиентов на концептуальном уровне, но общие ресурсы и масштаб этого рынка по-прежнему...
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
20 Лайков
Награда
20
7
Поделиться
комментарий
0/400
Blockblind
· 07-16 18:34
Делал два года, а все равно чувствую, что слишком тормозит.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LucidSleepwalker
· 07-16 14:27
Будущее, в котором можно заработать, определенно связано с поставкой вычислительной мощности AI!
Посмотреть ОригиналОтветить0
CoffeeOnChain
· 07-14 03:30
Как хорошо иметь деньги, посмотри на Nvidia.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityHunter
· 07-14 03:30
Обновил кривую глубины DEX, эта идея действительно имеет шанс, возникла ликвидностная ниша на новом рынке.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketSurvivor
· 07-14 03:29
英伟达真 бык，ликвидирован ликвидирован
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketBard
· 07-14 03:29
Мусорные риги для майнинга, чтобы обмануть дураков.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWaster
· 07-14 03:24
фух, еще один L2, обещающий низкие комиссии... потратил 2.3 эфира на неудачные транзакции в прошлом месяце, пытаясь сделать что-то подобное, смх
Децентрализация облачных вычислений: новое направление и экосистема поставки вычислительной мощности AI
Децентрализованное облачное вычисление: новый подход к обеспечению вычислительной мощности для ИИ
С учетом стремительного развития технологий, рыночная капитализация таких компаний, как OpenAI и NVIDIA, значительно возросла в последние годы. Слияние искусственного интеллекта и криптографических технологий стало центральным нарративом текущего рынка, привлекая значительные инвестиции и внимание. На фоне развития ИИ, Децентрализация как мощный инструмент демонстрирует огромный потенциал и пространство для воображения. Несмотря на существующие различия в практическом применении по сравнению с централизованными моделями, использование преимуществ Web3 для расширения основных областей ИИ стало общей целью участников отрасли.
Развитие технологий ИИ в основном касается четырех аспектов: данных, модели, обучения и вывода. При этом данные являются наиболее ключевым элементом и могут рассматриваться как сырьё для технологий ИИ, тогда как другие аспекты представляют собой способы обработки данных. Децентрализация технологий играет важную роль и ценность в таких областях, как аннотирование и хранение данных.
Если данные являются сырьем, то вычислительная мощность - это инструмент для обработки этих сырьевых материалов, используемый для максимизации производственной эффективности. В данной статье будет рассмотрена тема "Вычислительная мощность", проанализирована экосистема и экономическая модель Crypto x AI x DePIN.
Один. DePIN и экосистема децентрализованной вычислительной мощности
Существующая проблема: Высококачественная вычислительная мощность, являющаяся необходимым ресурсом для разработки ИИ, в настоящее время монополизирована традиционными гигантами, что делает затруднительным для стартапов и индивидуальных пользователей получение вычислительных ресурсов с разумным соотношением цены и качества, а высокая цена становится основным препятствием для большинства потребителей.
Децентрализация решения: текущие проекты в области DePIN в основном используют P2P экономическую модель, предоставляя высококачественные ресурсы для потребителей ресурсов, позволяя каждому пользователю выступать в качестве поставщика физических ресурсов и одновременно получать токен-вознаграждение.
С ростом спроса на децентрализованную вычислительную мощность сформировалась всеобъемлющая сбалансированная экосистема децентрализованной вычислительной мощности. В ней ведущие проекты, такие как Io.net, Exabit и PingPong, играют разные важные роли в экосистеме, и их технологические барьеры, а также планы по будущему развитию децентрализованной вычислительной мощности вызывают внимание.
Децентрализованный AI вычислительная мощность экосистема состоит из трех частей, каждая из которых выполняет роль агента ресурсов, поставщика ресурсов и канала.
Ресурсный агент - Io.net
Io.net является децентрализованной вычислительной сетью, выступающей в роли агента вычислительной мощности, предлагая клиентам высококачественные AI вычислительные мощности по низким ценам. На стороне поставки имеются глобально распределенные ресурсы GPU, а клиентами являются в основном стартапы на стадии посевного финансирования до стадии B, сосредоточенные на AI вывода.
Этот проект DePIN, основанный на цепочке Solana, недавно завершил раунд финансирования A на сумму 30 миллионов долларов, в котором лидировала Hack VC, а также участвовали Multicoin Capital, Foresight Ventures и Solana Labs.
В качестве ведущего агента ресурсов вычислительной мощности ИИ, Io.net планирует агрегировать 1 миллион GPU, создавая обширную сеть вычислительной мощности DePIN, с целью предоставления клиентам более низких цен на вычислительную мощность. Пользователи могут внести свои неиспользуемые GPU и CPU вычислительную мощность на платформу io.net и получить вознаграждение в виде токенов $IO. Его основной целью является контроль цен в децентрализованной среде, предоставление высококачественной вычислительной мощности ИИ и помощь стартапам в области ИИ в снижении затрат.
Служба вычислений IO Cloud от Io.net использует модульную кластерную конструкцию, которая поддерживает взаимосвязанное состояние всех GPU, что позволяет осуществлять крупномасштабную координацию в процессе обучения и вывода. Это позволяет GPU централизованно получать доступ к большим базам данных и вычислять более сложные модели, при этом стартапы в области ИИ могут развертывать вычислительное оборудование, используя продукты io.net, за одну десятую от централизованной цены. Более того, io.net сосредоточена на агрегации вычислительной мощности машинного обучения и может форматировать GPU для поставок машинного обучения для таких гигантов DePIN, как Render Network и FileCoin, обеспечивая самую основную и прямую поддержку ресурсов для технической основы.
В настоящее время количество агрегированных кластеров GPU от io.net занимает первое место в отрасли, а доступное количество GPU в сети превышает 200 000, из которых почти 50 000 составляют GeForce RTX 4090, а более 30 000 — GeForce RTX 3090 Ti.
Поставщик ресурсов - Exabit
Exabit как самый перспективный поставщик AI вычислительной мощности способен предоставить достаточное количество чипов для глубокого машинного обучения. Команда Exabit в области традиционных ресурсов для AI является уникальной. Будучи первым дистрибьютором AI-гиганта NVIDIA, Exabit имеет прямой доступ к сотням дата-центров и доступ к машинам A/H100, RTX4090 и A6000.
Exabit предоставляет масштабную вычислительную мощность для гигантов Web3. В сравнении с этим, некоторые клиенты тратят более 140000 долларов в месяц на облачные услуги, а после перехода на Exabit ежемесячные расходы на облачные услуги снижаются до около 40000 долларов, что не только сокращает затраты более чем на 70%, но и повышает эффективность на 30%.
Основная цель Exabit заключается в предоставлении клиентам самой быстрой, качественной и надежной вычислительной мощности через уникальные каналы поставки. Высококачественная вычислительная мощность не только позволяет сократить затраты пользователей, но и предоставляет клиентам широкий выбор услуг.
Качество вычислительной мощности, предоставляемой Exabit, было признано несколькими агентами по вычислительной мощности AI. В настоящее время компания уже заключила партнерство с такими гигантами вычислительной мощности, как Renders Network и Io.net, стремясь внести вклад в сферу машинного обучения с помощью децентрализации.
Поставщик ресурсов - PingPong
PingPong как ресурсный канал DePIN предоставляет услуги через соответствие спроса. PingPong использует платформенный открытый протокол, предоставляя базовые агрегированные ресурсы, а затем предлагает услуги. Его цель — стать агрегатором услуг DePIN, что можно понять как 1inch или агрегированного Uber в области DePIN.
PingPong получает информацию о различных сетях и стратегиях, ресурсах, производительности, стабильности и других аспектах через контрольный уровень, предоставляет SDK, а затем с помощью алгоритма маршрутизации передает SDK пользователю.
Больная точка: ограниченные ресурсы и услуги в различных сетях DePIN, поиск ресурсов на глобальном уровне приводит к плохому качеству обслуживания из-за чрезмерной концентрации в регионах.
Решение: алгоритм маршрутизации - получение данных, основной информации о сети и информации о машинах и т.д., агрегирование и формирование стратегии, а также соответствие предоставляемых услуг требованиям клиентов. Цель состоит в том, чтобы повысить качество и уровень обслуживания приложения DePIN, находя оптимальные цены на вычислительную мощность в условиях нехватки ресурсов.
II. Анализ экосистемы децентрализованной вычислительной мощности
Io.net и Exabit достигли стратегического сотрудничества, Exabit, обладая обширным парком машин GPU, стремится повысить скорость и стабильность сети io.net. Io.net позволяет клиентам напрямую закупать и арендовать высококачественную вычислительную мощность, предоставляемую Exabit, в качестве агента. Обе стороны согласны с тем, что успех децентрализованной вычислительной отрасли и сочетание Web3 и ИИ возможно только при тесном сотрудничестве ранних лидеров отрасли.
С увеличением спроса на вычислительную мощность традиционное облачное вычисление в настоящее время сталкивается с некоторыми проблемами:
Видение децентрализованного вычисления заключается в предоставлении открытой, доступной и недорогой альтернативы для решения основных проблем централизованных облачных провайдеров. Однако, чтобы бросить вызов статусу основных игроков облачных вычислений, необходимо совместное усилие и взаимная поддержка инноваторов, чтобы сделать революционный шаг.
Режим активов
Модель тяжелых активов
Exabit, выступая в качестве поставщика, имеет абсолютный барьер с поддержкой Nvidia. В вычислительной мощности машинного обучения ценными машинами являются A100, RTX4090 и H100, каждая из которых стоит около 300 тысяч долларов. Эти машины стали крайне дефицитными ресурсами, которые долгое время контролируются традиционными гигантами AI. Ресурсы, доступные Exabit на стороне поставки, крайне ценны. Поскольку качество несанкционированной совместной вычислительной мощности персональных GPU недостаточно для поддержки вычислений и обработки крупных AI моделей, роль Exabit в экосистеме децентрализованной вычислительной мощности крайне важна и не подлежит замене.
Модель тяжелых активов, которую использует Exabit, требует значительных вложений в основные средства, и такой масштаб капитальных и технологических вложений делает стартапам трудно копировать или подражать. Если Exabit сможет сотрудничать с большим количеством децентрализованных агентств вычислительной мощности, постоянно расширяя предложение и удовлетворяя потребности отрасли в ресурсах вычислительной мощности, это может привести к монополизации в области децентрализованной вычислительной мощности B2B и созданию эффекта масштаба.
Однако наибольший риск заключается в том, что после вложения большого капитала невозможно будет постоянно предоставлять ресурсы для вычислительных мощностей агентов. Возможность получения прибыли с боку поставок в больших масштабах в значительной степени зависит от того, смогут ли агенты вычислительных мощностей постоянно получать клиентов. Независимо от того, кто является агентом вычислительных мощностей, если есть клиенты и спрос, ценность Exabit как стороны поставок будет расти вместе со спросом.
Легкая资产模式
Io.net как один из лучших代理ров вычислительной мощности в настоящее время, полагается на глобально распределенные GPU для формирования обширной децентрализованной вычислительной сети. С коммерческой точки зрения, io.net использует модель легкой собственности, создавая сильный бренд в области AI-агентства вычислительной мощности через операцию сообщества и построение высокой согласованности.
Основной бизнес Io.net:
С точки зрения бизнеса:
С точки зрения клиента:
Как типичная компания с легкой моделью активов, io.net имеет главное преимущество в низком уровне риска, так как команде не нужно вкладывать значительные средства в машины до начала работы, как это требуется на стороне предложения. Поскольку финансовые вложения невелики, компании и инвесторам легче достичь высокой рентабельности. Однако, из-за низкого барьера входа в отрасль, бизнес-модель легко поддается копированию, что требует от долгосрочных инвесторов тщательного рассмотрения.
Три, от 10 до 100?
Если сотрудничество Exabit и Io.net может помочь Децентрализации Вычислительной мощности экосистеме пройти путь от 1 до 10, то добавление PingPong может дать шанс дойти до 100.
Цель PingPong - стать крупнейшим агрегатором услуг DePIN, напрямую конкурируя с Uber в Web2. В качестве канального партнера, агрегируя информацию о различных ресурсах в реальном времени, мы соединяем клиентов с ресурсами, которые предлагают наилучшие цены и качество. PingPong использует легкую бизнес-модель B2B2C, где первая сторона B - это поставщики, вторая сторона B - это агентства ресурсов, а C - это клиенты, которым предоставляется оптимальный выбор ресурсов через информацию.
Как платформа, если дистрибьюторы смогут развиться в платформы, способные выпускать активы, это сделает продукты более ценными. PingPong предоставляет SDK через маршрутизационный алгоритм для вычисления ресурсов для создания AI Agent, преобразования новых финансовых активов, а также динамически помогает клиентам, использующим приложение, осуществлять динамическое майнинг, сосредотачиваясь на добыче вычислительной мощности, полезной для вычислительных ресурсов. Эта модель "активов на активах" может значительно повысить ликвидность ресурсов и капитала.
Для PingPong они хотят видеть больше поставщиков и агентов, входящих в экосистему децентрализованной вычислительной мощности, чтобы подчеркнуть свои преимущества, расширить бизнес-линии и привлечь больше клиентов. Как Baidu и Dazhong Dianping могут доминировать в области информации, так и большее количество торговцев и информации, загруженной в интернет, создает высокий спрос клиентов на канальные компании.
Четыре, будущее многообещающее
Децентрализованное облачное вычисление постепенно развивается. Хотя его экосистемная структура и модель стали ясными, а лидеры различных ролей выполняют свои экологические обязательства, ещё рано говорить о подрыве позиций традиционных облачных гигантов. В отличие от традиционного централизованного облачного вычисления, децентрализация действительно может хорошо решать многие проблемы клиентов на концептуальном уровне, но общие ресурсы и масштаб этого рынка по-прежнему...