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科技的每一次飛躍都在重新塑造世界,而近年來,跨越式的科技革新再次引發了深刻的變革,那就是人工智慧(AI)。
人工智慧已然超越了先前所有技術的概念,成為了繼網路之後的下一個巨大浪潮。從自動駕駛汽車到個人化推薦,從機器學習到生成式大語言模型,AI已經逐漸滲透到我們的生活的方方面面,也引發了社會的極度關注和投資熱潮。
產業和企業都在積極尋找使用AI賦能提升效率的可能,他們都明白AI的價值並期待利用AI來提升自己的生產力和競爭力。然而,AI的應用並非易事,企業必須初期投入大量的資源,包括時間,人力和資金來建立和維護。
不同於傳統的研發投資與產品價值之間的次線性關係,AI的發展顯示出一種獨特的特性:增加計算資源直接導致產品性能的提升,如大模型的訓練,遊戲領域的AI輔助開發和雲端遊戲都需要大量的算力資源,最大的挑戰就是取得算力成本的高昂。
在AI模型的計算過程中,GPU(圖形處理單元)扮演了核心角色。目前,高效率的GPU供應幾乎被Nvidia等巨頭壟斷,使得中小型企業很難取得所需的算力資源。雖然許多企業急於嘗試AI賦能,但事實上,供應和需求的差距日益增加。
根據CAPEX分析預測,2024年僅北美四大雲端廠商(Amazon、Microsoft、Google、Meta)的GPU採購需求已在300萬片量級。由於供不應求導致GPU價格難以下降且交付週期不斷延長,許多公司在算力資源上的開支超過了其在AI領域投入資本總量的80%,算力的短缺已成為限制行業發展的關鍵因素。
特斯拉創辦人馬斯克曾公開表示,隨著人工智慧技術的快速發展,特別是在深度學習、自然語言處理等領域,對算力的需求呈現爆炸性成長。然而,目前全球範圍內的AI算力供應卻難以滿足此需求,這將對AI技術的發展和應用產生深遠影響。 AI算力短缺的問題不僅存在於商業領域,還涉及安全、醫療健康等重要領域。因此,解決AI算力短缺問題,不僅是科技企業和研究機構的責任,更是全社會共同面臨的挑戰。
正是基於以上的問題,算力租賃(雲端算力)也成為了解決問題的關鍵。較少的前期成本、能夠上下擴展的能力、區域可用性以及避免自建資料中心的分心,對於大多數新創公司甚至部分大型公司來說都很有吸引力。不同的組織和公司能夠按需租用算力,而不必承受購買硬體的投入和維護的沉重負擔。
目前市面上關於雲端運算的服務商也五花八門,如亞馬遜網路服務(AWS)、微軟Azure和Google雲端平台(GCP)都提供GPU實例,但這些國際巨頭往往因為處於市場壟斷地位而定價高企。雖然也有一些專門針對AI工作負載的新服務商,但競爭力往往不強。
尤其是目前美國等在AI領域處於領先地位的國家為了保護自己的優勢,限制頂級晶片出口和算力的供應,導致部分國家和地區的客戶既無法購買到足夠的GPU,也無法在服務商處獲得服務。
Aethir:建構AI時代去中心化雲端基礎設施
Aethir作為新一代的雲端算力解決方案供應商,採用AI雲算力+GPU DePIN的解決方案,來解決現有AI領域算力缺損的問題。 Aethir透過建立一套全新的、分散式的、基於人工智慧的雲端算力網絡,為全球範圍內的企業和個人提供按需求匹配的高效、可擴展、靈活的算力租用服務。
Aethir可以優化運算密集型領域如AI、ML和雲端遊戲的GPU利用率:一是透過資源池,讓擁有者將未充分利用的GPU貢獻到網路中,形成強大的運算資源集體池,實現GPU全球分發,降低成本,民主化高階運算能力;二是透過去中心化所有權,超越傳統所有權結構的限制,實現分散式資源佔有,培育公平開放的技術格局,消除新消費者和創業家使用AI的壁壘,為全球互聯的數位生態系統做出貢獻。
簡單來說,在目前全球算力短缺、GPU供不應求的情況下,如何利用好閒置的GPU資源是關鍵。 Aethir透過DePin的運作模式,激勵使用者或節點貢獻出自己閒置的GPU算力並實現規模化,為所需的企業提供算力支持,滿足對算力的需求。
技術架構&代幣經濟
我們都知道,人工智慧大模型訓練需要使用“整塊的高性能算力”,目前的解決策略主要是利用多張GPU配合高性能卡間相互連接構成所需的算力。然而對比之下,民間的算力往往是零散的,而且網絡條件也普遍較為糟糕,這使得怎樣讓零散的算力高效地服務於AI訓練成為了一個難題。
在這個環境下,Aethir要滿足需求,就需要解決這兩個問題:如何保證算力的質量,以及如何解決網路問題。借助於Aethir的自有H100算力集群,以及優秀的架構和代幣經濟模型,兩個問題都得到了有效解決。
NVIDIA的H100 GPU是Aethir去中心化雲端基礎架構的核心元素。超過4000張H100 可供AI企業客戶按需使用,預計在未來半年內,該平台將再增設數千張NVIDIA H100還會增加部署大量NVIDIA H100。
每一塊加入到Aethir網路中的H100,都經過了嚴密的偵測和篩選,包括效能參數配置、模型的可使用性、頻寬的吞吐量、穩定性等等,以確保其在高速訓練和推理任務中的性能表現。
而Aethir的優點不僅在於可用H100的數量。傳統的雲端運算服務將GPU資源集中在集中式伺服器中心,因此無法有效地將GPU功率傳輸到遠離資料中心的客戶端。另一方面,由於Aethir分散式網路基礎設施,可以有效覆蓋全球大多數地區網路邊緣的客戶。每個客戶端都由最接近的可用H100晶片提供服務,消除了延遲問題。
除了分散式部署H100保證算力的穩定,Aethir的架構和經濟模型保證了零散算力的品質和網路的穩定。Aethir的架構設計包含了五個基本角色:礦工、開發者、使用者、代幣持有者和Aethir DAO。最核心的三個部分則是Container容器、Indexer索引器和Checker檢查器:
Container是Aethir的核心計算單元,負責執行和渲染應用程序,每一個任務被封裝在一個獨立的Container中,每一個Container作為一個相對隔離的環境來運行用戶的任務,避免了任務間互相干擾的情況。如有用到大數據處理或機器學習等運算資源密集型應用,它們可以在Container裡順利執行並最終得出結果。即實現了所要求的高性能算力。
Indexer主要用於即時匹配並調度使用者的任務需求和可用資源。即時匹配和調度是為了確保用戶的需求可以在最短的時間內被滿足,而存在的容錯與冗餘設計是為了應對可能的服務故障,可以選擇其他備用節點進行任務調度,以防止任務進度中斷。同時,動態資源調整能夠根據系統的負載情況,動態將資源分配給不同的任務,以達到最佳化整體效能的目標。
Checker則負責即時監控和評估Container的效能,它可以即時監控和評估整個系統的狀態,並對可能出現的問題做出及時的反應。如需應對網路攻擊等安全事件,在偵測到異常行為後,能夠及時發出警告並啟動防護措施。同樣的,當系統效能出現瓶頸或其他問題時,Checker也可以及時發出提醒,以便問題能夠被及時解決,保證了服務品質和網路安全。
同時,Aethir建立了嚴格的節點獎懲機制,對符合品質的高標準節點進行獎勵,不符合服務品質標準的節點進行經濟處罰,保證了整個網路的穩定性和可用性。此機制有效保護了客戶權益,提高了節點的服務意識。
Aethir的代幣經濟以ATH代幣為核心,用於雲端運算服務的交易、平台治理、激勵與開發。代幣總量為420億,透過購買GPU運算能力和質押機制,ATH代幣促進了生態系統的去中心化管理和成長,同時為新節點營運商和用戶提供了一種承諾和經濟保障。
代幣經濟模型的關鍵之處還在於其共識機制(Proof of Rendering),由兩個主要組成部分構成:Proof of Rendering Capacity(渲染能力證明)和Proof of Rendering Work(渲染工作證明)。
Proof of Rendering Capacity:此策略為每一個Container進行定向評估,其代幣投資(節點質押的ATH代幣數量)、算力水平和在線時長被合計考慮,以估算該Container的有效算力。這種機制使得所有節點能夠公正地參與網路中,並鼓勵節點運營商去質押更多的ATH代幣。
Proof of Rendering Work:當容器在提供算力服務時,Checker會進行工作情況的監督,並將服務具體情況(例如,延遲、解析度、幀率等)提交至鏈上。根據工作品質和工作時長來分配Proof of Rendering Work獎勵。
Aethir的服務費(Service Fee)以ATH代幣支付,價格錨定法幣,以確保服務費的穩定性。若因Container故障導致服務中斷,用戶將會獲得對應的退款,同時發生故障的Container將會被罰款。
為了滿足不同規模和需求的客戶需求,Aethir也設計了零售(Retail)和批發(Wholesale)兩種營運模式。批發模式犧牲了一定的彈性,以提供較低的服務費用、偏向長期的服務保證和交易結算方便性。零售模式更靈活,可以隨時根據需求提供服務,無需預定或承諾。
Aethir引入了法幣定價機制,允許客戶以法幣支付算力服務,大大降低了其進入門檻和財務風險,增強了客戶黏性和合規性。
總的來看,Aethir透過優秀的架構和代幣經濟模型,從技術架構和製度上具備充分調動高品質零散算力的可能,解決了在當前商業環境下AI需求場景最大的大模型訓練所需的高性能算力問題,這使得Aethir在大模型訓練場景下,有著極高的商業可用性。
在遊戲領域的應用
在過去的幾年裡,我們已經見證了AI在遊戲領域中的廣泛應用,如新手引導和NPC文本生成等。隨著科技的發展,未來AI在遊戲產業的應用將更加深入,需要大量的算力來訓練與學習。 除了AI算力的分享,雲端遊戲領域是Aethir另一個大擅長的領域。
在GPU和儲存技術瘋狂進化的20年中,隨著家用PC設備算力的提升,開發人員對遊戲的畫面和遊戲空間的追求也不斷擴大。例如GTA把算力用到了城市生成,極品飛車把算力用到了賽車碰撞和畫質的提升,因此也誕生了精美的遊戲畫面和超大真實的城市,最終結果是動輒幾百G的容量和對顯示卡效能的要求,大量玩家的電腦難以負載。
雲端遊戲是指以雲端運算為基礎的遊戲方式,在雲端遊戲的運行模式下,所有遊戲都在伺服器端運行,並將渲染完畢後的遊戲畫面壓縮後透過網路傳送給使用者。在客戶端,使用者的遊戲設備不需要任何高階處理器和顯示卡,只需要基本的視訊解壓縮能力即可。
Aethir通过其分布式网络,为云游戏领域带来了显著价值,包括提供低成本的高端GPU计算能力,优化游戏体验实现设备的即时访问和低延迟,服务游戏开发商提供新的发布方式和游戏移植服务,扩大玩家基础规模,提高游戏升级效率,提升游戏安全性。
生態發展
Aethir與IO網達成了策略夥伴關係,二者聯合進行技術研發與對接,打通了Aethir的H100與IO網路之間的連結。這樣,Aethir的H100就能自動連接IO網絡,為IO網路的客戶提供穩定的企業級服務。透過聯合的技術研發與對接,Aethir的H100可以自動加入IO網絡,為IO的客戶提供穩定的企業級服務。 Aethir的H100提供者,在獲得Aethir獎勵的同時,將可以同時獲得IO網路的Token獎勵。
同時,Aethir正在推動叢集與邊緣運算的整合。簡單的說,透過Aethir的邊緣運算,客戶可以配對到就近的節點,保證了算力和網路的暢通。
Aethir Edge是專為Aethir邊緣運算服務的硬體設備。它將打破遠離使用者的單一集中化的GPU叢集部署方式,將算力部署到邊緣。這樣遠離集中伺服器叢集的客戶也能夠享受穩定無縫的GPU雲端運算服務。
APhone是Aethir推出的一款Web 3.0雲端電話。它採用了Aethir的分散式雲端架構,實現了安全、設備無關同時跨越通訊服務供應商地理邊界的Web3通訊體驗。作為Aethir網路的一部分,APhone不僅支援無縫的dApp訪問,還整合了Web 3.0的應用程式商店。截至目前,Aphone用戶量超過3.6萬人。
總結
在當前AI成為重要的技術革新的背景下,AI算力的短缺問題已成為阻礙產業發展的主要束縛。身為新興的雲端運算解決方案供應商的Aethir意在透過建立分散式算力網路來解決這個問題,為全球企業和個人提供高效且可擴展的算力。
Aethir的架構設計和代幣經濟模型,以及在遊戲領域和邊緣運算方面的應用,都顯示了其在技術架構和商業佈局方面具備潛力。 Aethir透過激勵機制保證網路的穩定性和可用性,為AI和遊戲等領域提供了商用層級的解決方案。
整體來看,Aethir不論是在專案基本面、技術架構,還是產品與生態上都表現得可圈可點。其代幣ATH也即將TGE,值得我們關注。
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