La Cripto può essere un livello di coordinamento per l'intelligenza artificiale

Gli sviluppi nell'intelligenza artificiale generativa degli ultimi 12 mesi hanno iniziato a trasformare il modo in cui le persone vivono e lavorano. I modelli linguistici vengono utilizzati per sviluppare strategie legali nei casi giudiziari; i modelli di diffusione delle immagini vengono utilizzati per aumentare i flussi di lavoro dei principali studi di intrattenimento; e i progressi della visione artificiale hanno portato flotte di auto a guida autonoma sulle strade in massa.

È ben noto che il principale collo di bottiglia per la scalabilità di questi sistemi è l'accesso alle risorse di elaborazione. I tempi di attesa e le tariffe orarie per le istanze spot dei chip A100 e H100 di Nvidia hanno registrato un andamento costantemente in aumento per tutto il 2023 e la capacità di produzione dei chip semplicemente non riesce a KEEP il passo con la domanda. La continua carenza di schede grafiche deriva da una tempesta perfetta di vincoli sui materiali,interruzioni della catena di fornitura,domanda in aumento,tensioni geopolitiche, e illunghi cicli di produzioneinerente alla fabbricazione di GPU complesse. Inoltre, materiali chiave, come il silicio avanzato utilizzato nei chip GPU, substrati specializzati per i PCB e chip di memoria, stanno tutti affrontando carenze in mezzo a squilibri tra domanda e offerta.

I ricavi del data center associati ai carichi di lavoro di intelligenza artificiale erano circa100 miliardi di dollarinel 2023. I data center richiedono enormi investimenti iniziali in termini di terreno, elettricità e hardware di livello aziendale. I nuovi data center si affidano a finanziamenti esterni per l'installazione e il funzionamento, ma le tariffe sono elevate e il capitale è scarso. I modelli di intelligenza artificiale stanno aumentando in termini di dimensioni e complessità e, sebbene il prezzo per unità di prestazioni computazionali si dimezzi ogni trenta mesi, i requisiti di elaborazione specifici dell'intelligenza artificiale raddoppiano ogni sei mesi. La domanda è sulla buona strada peraumentare gli ordini di grandezza più velocementerispetto all'offerta.

Questo è qualcosa che gli investitori sognano: un cambiamento tettonico nell'innovazione che ha un impatto praticamente su ogni attività da un giorno all'altro, guidato da una risorsa finita e da una domanda alle stelle, che fa impennare i prezzi delle materie prime. I rendimenti YTD di NVIDIA del 231,5% negli ultimi 12 mesi sono un perfetto indicatore di ciò, ma anche questo non riesce a rappresentare l'opportunità a portata di mano. Siamo ancora agli inizi del rinascimento dell'intelligenza artificiale. Ogni azienda Fortune 500 sta elaborando la propria strategia di intelligenza artificiale in questo momento e la domanda che vediamo oggi non è minimamente vicina alla domanda che vedremo domani. L'intelligenza artificiale aumenterà e sostituirà la forza lavoro, guiderà la produttività e rimodellerà radicalmente il modo in cui operano le aziende. L'informatica è il nuovo petrolio.

Le GPU sono la valuta dell'intelligenza artificiale e i DePIN sono qui per fornirla

Esiste una soluzione al problema sempre più vasto della carenza di risorse informatiche: trovare le risorse inutilizzate.

Una nuova forma di rete Cripto , chiamata "Decentralized Physical Infrastructure Networks" o "DePIN" in breve, sta arrivando in soccorso. Si stima che ci siano 1,5 miliardiGPU per i consumatori disponibili gratuitamente a livello globale e un altrosei milioni di GPU per data centernei data center distribuiti in tutto il mondo al di fuori degli hyperscaler (AWS, GCP, Azure, Oracle). Le schede hardware consumer hanno spesso una capacità di elaborazione paragonabile alle schede di livello enterprise.

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Ad esempio, la RTX 3090 di livello consumer è in grado di raggiungere 83 FP32 TFLOPS, mentre le A100 di livello enterprise hanno solo 19,5 FP32 TFLOPS. Attualmente, ci sono oltre330 milioni di GPU di livello consumer nei personal computer (giocatori, designer, video editor, ETC.) e data center che potrebbero essere portati online. Il problema è che storicamente T è stato possibile incentivare o coordinare queste GPU disparate in cluster utilizzabili.

Di recente, DePIN specializzati e focalizzati sull'intelligenza artificiale, comeRete di rendering E Io.net, hanno risolto questo problema. Innanzitutto, stanno offrendo incentivi agli operatori di GPU latenti per contribuire con le loro risorse a una rete condivisa in cambio di ricompense. In secondo luogo, stanno creando un livello di rete decentralizzato che rappresenta GPU disparate come cluster che gli sviluppatori di IA possono utilizzare. Questi mercati di elaborazione decentralizzati ora offrono centinaia di migliaia di elaborazionirisorsedi vario tipo, creando una nuova strada per distribuire i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale su una serie di hardware qualificati precedentemente non disponibili.

Oltre a creare una nuova fornitura di GPU netta, le reti DePIN sono spesso significativamente più economiche –fino al 90% più economico– rispetto ai tradizionali provider cloud. Raggiungono questi costi esternalizzando il coordinamento e le spese generali della GPU alla blockchain. I provider cloud aumentano i costi infrastrutturali perché hanno spese per i dipendenti, manutenzione hardware e spese generali del data center. Le reti DePIN non hanno nessuna di queste spese, quindi possono trasferire i costi di elaborazione praticamente al costo (con commissioni di coordinamento di rete insignificanti in aggiunta) ai clienti finali.

Guardando all'anno a venire, ci aspettiamo che queste reti decentralizzate emergano come ONE dei principali attori nella corsa all'intelligenza artificiale. Semplicemente non ci sono abbastanza GPU (e tanto meno GPU a prezzi accessibili) in questo momento per soddisfare la domanda di ogni grande azienda al mondo.

Le GPU sono la valuta dell'intelligenza artificiale e i DePIN sono qui per fornirla.