Детальний аналіз Aethir: гравець в децентралізованих хмарних обчисленнях з трьома напрямками

Розвиток та прогрес великих моделей LLM і ШІ є надзвичайно великим науково-технічним досягненням в історії людства, людство з цього моменту вступило в епоху ШІ, у цьому новому світі «обчислювальна потужність» є найдефіцитнішим ресурсом.

Тенденція розвитку обчислювальної потужності – це краєва обробка, цей метод обробки може ефективно знизити фізичну затримку, ставши основою для розвитку галузей з низькими вимогами до затримки, таких як метавсесвіт; децентралізовані розподілені хмарні обчислення мають переваги гнучкості, низької ціни та опору цензурі, їх перспективи розвитку дуже широкі.

Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу, що базується на мережі Arbitrum, яка об'єднує GPU з високою обчислювальною потужністю, такими як H100, щоб надавати підприємствам ігрових, штучного інтелекту та інших галузей послуги обчислювальної потужності на рівні підприємства.

Aethir вже співпрацює з провідними проектами хмарних обчислень в індустрії, такими як io.net, Theta, а також з багатьма провідними ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями. Очікується, що у першому кварталі 2024 року щорічний регулярний дохід (ARR) перевищить 20 мільйонів доларів.

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

Aethir вже отримав 80 мільйонів доларів США завдяки продажу NFT для вузлів перевірки, що підтверджує, що його проект має великий потенціал і економічна модель є дуже привабливою для широкого кола користувачів.

Вартість використання A100 мережі Aethir за годину значно нижча за інших конкурентів, що надає явну конкурентну перевагу.

Зміни в процесі розвитку людського суспільства часто є результатом кількох надзвичайно великих наукових винаходів і досягнень. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову еру, що 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 безпрецедентну продуктивність і зміни в способі життя. Тепер ми вже не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів на конях. З народженням GPT людство вступило в нову велику еру.

LLM поступово звільняє людський розум, дозволяючи людям використовувати свою обмежену енергію та інтелект для більш креативного мислення та практики, в результаті чого людство вступає в більш ефективний світ.

Ми вважаємо GPT ще одним технологічним проривом, що змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT у розумінні та генерації природної мови, а також тому, що людство в еволюції GPT зрозуміло закони зростання можливостей великих мовних моделей ------ тобто, постійно розширюючи параметри моделі та навчальні дані, можна досягти експоненціального підвищення можливостей LLM моделей; за наявності достатньої обчислювальної потужності цей процес поки що не має видимих обмежень.

Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогами, навпаки, це лише початок. Як тільки машини отримують здатність розуміти мову, це схоже на те, що відкривається ящик Пандори, вивільняючи безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю можливість штучного інтелекту для розробки різноманітних руйнівних функцій.

Наразі, в різних перехресних технологічних сферах, моделі LLM вже демонструють свої можливості. Від відеовиробництва, художнього творчості та інших гуманітарних областей до розробки ліків, біотехнологій та інших жорстких технологічних областей, нас неодмінно очікують 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 брак обчислювальної потужності. В епоху нової AI обчислювальна потужність — це сила, а ті, хто володіє обчислювальною потужністю, мають можливість змінити світ. GPU, як основа для глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.

У швидко розвивається сфері штучного інтелекту (AI) ми повинні визнати подвійний аспект розвитку: навчання моделей і висновок. Висновок стосується функціональності та виходу AI-моделей, тоді як навчання охоплює складний процес, необхідний для створення розумних моделей, до яких входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні потужності.

Наприклад, якщо говорити про GPT4, для отримання високоякісного висновку розробникам необхідно отримати всебічний базовий набір даних та величезну обчислювальну потужність для навчання ефективної моделі ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках галузевих гігантів, таких як NVIDIA, Google, Microsoft та AWS.

Високі витрати на обчислення та бар'єри для входу заважають більшій кількості розробників приєднатися, також це робить лідерів ринку ще сильнішими. Вони володіють великими базами даних та значними обчислювальними потужностями, мають здатність постійно збільшувати свої масштаби та знижувати свої витрати, що призводить до ще більшої міцності галузевих бар'єрів.

Але ми не можемо не задуматися, чи існують рішення, які можуть знизити витрати на обчислення та бар'єри входу в галузь за допомогою впровадження технології блокчейн? Відповідь однозначна. Децентралізована розподілена хмарна обробка якраз у цьому контексті пропонує нам такі рішення.

Незважаючи на те, що в даний час обчислювальна потужність є дорогою та дефіцитною, GPU не були використані в повній мірі. Це в основному пов'язано з тим, що ще не з'явився готовий спосіб інтеграції цих розподілених обчислювальних потужностей і приведення їх до комерційної діяльності. Нижче наведені типові цифри використання GPU для різних навантажень:

Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до трьох основних категорій, а саме вільний ( щойно запустився в операційну систему Windows ):

• Використання GPU становить: 0-2%;
• Загальні виробничі завдання ( написання, просте перегляд ):0-15%;
• Відтворення відео: 15 - 35%.

Вищезазначені дані свідчать: використання обчислювальних ресурсів є вкрай низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Crypto та блокчейн-економіка, можливо, є саме тим ліками для вирішення цього виклику. Криптоекономіка створює надзвичайно ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токенізованій економіці, характеристикам децентралізованої системи, ціноутворення, обіг ресурсів та відповідність ринкового попиту та пропозиції є надзвичайно ефективними.

Розвиток штучного інтелекту впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток штучного інтелекту. Відтоді, як у сорокових роках двадцятого століття була винайдена перша комп'ютерна машина, обчислювальні моделі зазнали численних змін. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованого придбання серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень підприємствам доводилося самостійно закуповувати сервери та постійно оновлювати їх відповідно до технологічних інновацій, але поява хмарних обчислень радикально змінила цю модель.

Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що замовник орендує сервери, здійснює віддалений доступ та сплачує відповідно до обсягу використання. Зараз традиційні підприємства зазнають розладу через хмарні обчислення. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї області. Віртуалізація серверів дозволяє розділити потужний сервер на дуже маленькі сервери для оренди та динамічно розподіляти різні ресурси.

Ця модель кардинально змінила бізнес-ландшафт індустрії обчислювальної потужності: раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби; але тепер достатньо сплачувати оренду на сайті, щоб користуватися якісними послугами обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень - це децентралізація. Через те, що традиційні централізовані системи віддалені від користувачів, це може призвести до певної затримки. Хоча затримку можна оптимізувати, але через обмеження швидкості світла її завжди не можна подолати.

Однак нові галузі, такі як метавсесвіт, автономне водіння, телемедицина, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому потрібно переносити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, внаслідок чого все більше малих дата-центрів розміщується поблизу користувачів, це і є крайні обчислення.

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

• Доступність та гнучкість: Отримання доступу до обчислювальних чіпів у постачальників хмарних послуг зазвичай займає кілька тижнів, і високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100 та інші, часто є у відсутності. Крім того, для отримання обчислювальної потужності споживачі зазвичай повинні підписати довгострокові, нееластичні контракти з цими великими компаніями, що не лише призводить до витрат часу, але й робить діяльність компаній більш жорсткою, втрачаючи певну гнучкість. На відміну від цього, дистрибутивні платформи обчислювальної потужності можуть забезпечити доступ до обчислювальної потужності в будь-який час і пропонують гнучкі варіанти апаратного забезпечення, що забезпечує більшу доступність.
• Ціна нижча: Завдяки використанню невикористаних чіпів, а також додатковим токенам, які надають постачальники чіпів та обчислювальної потужності, розподілена обчислювальна мережа може запропонувати дешевшу обчислювальну потужність.
• Стійкість до цензури: Деякі системи Web3 не позиціонують себе як безліцензійні. Під час етапів запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами вирішуються питання відповідності, такі як GDPR та HIPAA.

З розвитком штучного інтелекту та постійною диспропорцією між попитом і пропозицією графічних процесорів, все більше розробників буде переходити на децентралізовані платформи хмарних обчислень. Водночас, під час бичачого ринку, через зростання цін на криптовалюти, постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, формуючи позитивний ефект маховика.

Технічні проблеми

1. Проблема паралелізації

Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує довгий хвіст постачання чіпів, що означає, що окремий постачальник чіпів практично не може самостійно виконати складні завдання навчання або висновку AI-моделей за короткий час. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, їй необхідно розділити та розподілити завдання за допомогою паралелізації, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальну потужність платформи.

Однак у процесі паралелізації виникає низка проблем, зокрема, як розділити завдання (, особливо для складних завдань глибокого навчання ), залежність даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями тощо.

2. Ризик заміни новими технологіями

З огляду на значні інвестиції в дослідження ASIC( спеціалізованих інтегральних схем) та нові винаходи, такі як тензорні процесори( TPU), це може вплинути на GPU-кластер децентралізованих обчислювальних платформ.

Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і при цьому буде компроміс у витратах, то нинішній ринок GPU, що контролюється великими організаціями у сфері ШІ, може повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.

3. Регуляторний ризик

Оскільки децентралізовані системи хмарних обчислень працюють у кількох юрисдикціях і можуть підпадати під дію різних законів та регуляцій, можуть виникати унікальні юридичні та регуляторні виклики. Вимоги щодо дотримання, такі як закони про захист даних і конфіденційність, також можуть бути складними та складними.

На даному етапі користувачами хмарних платформ переважно є професійні розробники та установи, які віддають перевагу тривалому використанню однієї платформи і не змінюють її без особливої потреби. Вибір між децентралізованою платформою та централізованою є лише одним із факторів, які враховуються, оскільки ці користувачі більше цінують стабільність послуг. Тому, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну достатню обчислювальну потужність, їй буде легше завоювати прихильність цих клієнтів, забезпечити довгострокові партнерські відносини та стабільний грошовий потік.

Нижче я представлю новий розподілений обчислювальний проект Aethir, який зосереджений на рендерингу ігор та ШІ в цьому циклі, а також розрахую можливу оцінку після виходу на ринок на основі нинішніх проектів ШІ та розподілених обчислень на цьому ж ринку.

Огляд проекту Aethir

Aethir Cloud є децентралізованою платформою для реального рендерингу, заснованою на мережі Arbitrum, яка допомагає компаніям у сфері ігор та штучного інтелекту доставляти свої продукти безпосередньо споживачам, агрегуючи та розумно перерозподіляючи нові та незайняті GPU від підприємств, дата-центрів, бізнесу з видобутку криптовалюти та споживачів.

Однією з ключових інновацій цього проєкту є ресурсний пул, який об'єднує розподілених учасників обчислювальної потужності в єдиному інтерфейсі, щоб надавати послуги глобальним клієнтам. Однією з головних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключати або відключати мережу, що дозволяє підприємствам або дата-центрам з невикористовуваним обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників і використання обладнання.

Операція екосистеми Aethir базується на трьох основних інфраструктурах:

• Контейнер(Container): Ключовою функцією контейнера є надання послуг реального часу для віддаленого рендерингу, забезпечуючи "нульову затримку" досвід. Контейнер є фактичним місцем хмарних обчислень, він виконує роль віртуальної точки, яка запускає та рендерить програми. Це дозволяє перемістити навантаження з локальних пристроїв на контейнер.
• Перевірник(Checker): Вузол перевірки перевіряє Container та