La Crypto peut être une couche de coordination pour l'intelligence artificielle

Les avancées de l'IA générative au cours des 12 derniers mois ont commencé à transformer nos modes de vie et de travail. Les modèles de langage sont utilisés pour élaborer des stratégies juridiques dans les affaires judiciaires ; les modèles de diffusion d'images sont utilisés pour améliorer les flux de travail des grands studios de divertissement ; et les progrès de la vision par ordinateur ont permis à des flottes massives de voitures autonomes de circuler sur les routes.

Il est bien connu que le principal obstacle à la mise à l'échelle de ces systèmes réside dans l'accès aux ressources de calcul. Les délais d'attente et les tarifs horaires pour les instances ponctuelles des puces A100 et H100 de Nvidia ont constamment augmenté tout au long de 2023, et la capacité de production de puces ne suffit tout simplement pas à KEEP à la demande. La pénurie persistante de cartes graphiques résulte d'une situation complexe. contraintes matérielles,perturbations de la chaîne d'approvisionnement,demande croissante,tensions géopolitiques, et lecycles de production longsLes contraintes inhérentes à la fabrication de GPU complexes. De plus, des matériaux clés, comme le silicium avancé utilisé dans les puces GPU, les substrats spécialisés pour les circuits imprimés et les puces mémoire, sont également confrontés à des pénuries en raison des déséquilibres entre l'offre et la demande.

Les revenus des centres de données associés aux charges de travail d'IA étaient d'environ100 milliards de dollarsEn 2023, les centres de données nécessitent des investissements initiaux considérables, notamment en termes de terrain, d'électricité et de matériel informatique de qualité professionnelle. Les nouveaux centres de données dépendent de financements externes pour leur installation et leur exploitation, mais les tarifs sont élevés et les capitaux sont limités. Les modèles d'IA gagnent en taille et en complexité, et bien que le prix unitaire de performance de calcul diminue de moitié tous les trente mois, les besoins en calcul spécifiques à l'IA doublent tous les six mois. La demande est en bonne voie pouraugmenter les ordres de grandeur plus rapidementque l'offre.

C'est un rêve dont rêvent les investisseurs : un bouleversement tectonique de l'innovation qui impacterait pratiquement toutes les entreprises du jour au lendemain, alimenté par une ressource limitée et une demande fulgurante, provoquant une flambée des prix des matières premières. Le rendement annuel de NVIDIA, de 231,5 % sur les 12 derniers mois, en est un parfait indicateur, mais même cela ne reflète pas l'opportunité qui se présente. Nous n'en sommes qu'aux prémices de la renaissance de l'IA. Toutes les entreprises du Fortune 500 définissent actuellement leur stratégie en matière d'IA, et la demande actuelle est bien loin de celle de demain. L'IA va augmenter et remplacer les effectifs, stimuler la productivité et transformer fondamentalement le fonctionnement des entreprises. L'informatique est le nouveau pétrole.

Les GPU sont la monnaie de l'IA, et les DePIN sont là pour la fournir

Il existe une réponse au problème croissant de pénurie de ressources informatiques : trouver des ressources inutilisées.

Une nouvelle forme de réseau Crypto , appelée « Réseaux d'infrastructure physique décentralisés », ou « DePIN », vient à la rescousse. On estime qu'il existe 1,5 milliardGPU grand public disponibles gratuitement dans le monde entier, et un autresix millions de GPU de centre de donnéesDans les centres de données déployés dans le monde entier, en dehors des hyperscalers (AWS, GCP, Azure, Oracle), les cartes matérielles grand public offrent souvent un débit de calcul comparable à celui des cartes d'entreprise.

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Par exemple, la RTX 3090 grand public est capable d'atteindre 83 TFLOPS FP32, tandis que les A100 professionnelles n'en ont que 19,5. Actuellement, il y a plus de330 millions de GPU grand public dans les ordinateurs personnels (joueurs, concepteurs, monteurs vidéo, ETC) et des centres de données pouvant être mis en ligne. Le problème est qu'il T été possible d'inciter ou de coordonner ces GPU disparates en clusters utilisables.

Récemment, des DePIN spécialisés et axés sur l'IA, tels queRéseau de rendu et IO.netont résolu ce problème. Premièrement, ils incitent les opérateurs de GPU latents à contribuer leurs ressources à un réseau partagé en échange de récompenses. Deuxièmement, ils créent une couche réseau décentralisée qui représente les GPU disparates sous forme de clusters utilisables par les développeurs d'IA. Ces marchés de calcul décentralisés offrent désormais des centaines de milliers de ressources de calcul.ressourcesde différents types, créant une nouvelle voie pour répartir les charges de travail de l'IA sur une cohorte de matériel qualifié auparavant indisponible.

En plus de créer un nouvel approvisionnement net en GPU, les réseaux DePIN sont souvent nettement moins chers –jusqu'à 90 % moins cher– que les fournisseurs de cloud traditionnels. Ils parviennent à ces coûts en externalisant la coordination et les frais généraux des GPU vers la blockchain. Les fournisseurs de cloud majorent les coûts d'infrastructure en raison des frais de personnel, de maintenance du matériel et des frais généraux des centres de données. Les réseaux DePIN n'ont pas ces dépenses, ce qui leur permet de répercuter les coûts de calcul pratiquement au prix coûtant (avec des frais de coordination réseau négligeables en sus) sur les clients finaux.

Pour l'année à venir, nous nous attendons à ce que ces réseaux décentralisés deviennent des acteurs clés de la course à l'IA. Il n'y a tout simplement pas assez de GPU (et encore moins de GPU abordables) actuellement pour répondre à la demande de toutes les grandes entreprises mondiales.

Les GPU sont la monnaie de l’IA, et les DePIN sont là pour la fournir.