Desentralisasi cloud computing: sebuah revolusi yang muncul diam-diam
Dengan pesatnya perkembangan teknologi, nilai pasar perusahaan raksasa di bidang kecerdasan buatan telah menunjukkan pertumbuhan yang eksplosif dalam beberapa tahun terakhir. Crypto x AI telah menjadi narasi sentral dari siklus pasar saat ini, dan konsensus ini dikonfirmasi oleh antusiasme investor dan masuknya dana yang berkelanjutan. Di bawah gelombang AI, desentralisasi sebagai alat untuk mempromosikan pengembangan AI telah menunjukkan daya tarik dan imajinasi yang besar. Meskipun masih ada kesenjangan dengan model terpusat dalam hal aplikasi praktis, telah menjadi tujuan bersama bagi peserta web3 untuk memanfaatkan keunggulan web3 untuk memperluas empat area inti AI (data, model, pelatihan, dan inferensi) dan terus mengoptimalkan untuk mencapai potensi yang lebih besar.
Saat ini, teknologi Desentralisasi dapat memberikan dukungan di keempat aspek yang disebutkan di atas. Data sebagai bahan dasar teknologi AI, tidak diragukan lagi adalah elemen paling inti, sementara model, pelatihan, dan inferensi adalah cara-cara berbeda untuk mengolah data. Baik itu penandaan data maupun penyimpanan, Desentralisasi memainkan peran penting di bidang-bidang ini.
Jika data adalah bahan mentah, maka daya komputasi adalah alat untuk mengolah bahan mentah ini, yang digunakan untuk memaksimalkan efisiensi output. Artikel ini akan fokus pada "daya komputasi", menganalisis kerangka ekosistem Crypto x AI x DePIN dan model ekonominya.
Satu, DePIN dan kerangka ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi
Pain Point: Kekuatan komputasi berkualitas tinggi sebagai kebutuhan dalam pengembangan AI, sumber daya langka ini telah didominasi oleh raksasa tradisional, menyebabkan perusahaan rintisan dan pengguna individu kesulitan untuk mendapatkan kekuatan komputasi dengan rasio harga yang wajar, harga yang tinggi menjadi penghalang bagi sebagian besar pembeli.
Solusi desentralisasi: Proyek-proyek di bidang DePIN saat ini banyak menggunakan model ekonomi P2P, yang menyediakan sumber daya berkualitas tinggi bagi pihak yang membutuhkan sumber daya, memungkinkan setiap pengguna menjadi penyedia sumber daya fasilitas fisik, sambil mendapatkan imbalan token.
Seiring dengan lonjakan permintaan untuk kekuatan komputasi AI desentralisasi, untuk lebih baik memenuhi kebutuhan pelanggan, ekosistem penyedia kekuatan komputasi AI desentralisasi telah membentuk kerangka kerja yang seimbang secara menyeluruh. Proyek-proyek terkemuka seperti Io.net, Exabit, dan PingPong memainkan peran penting yang berbeda dalam ekosistem, dan hambatan teknologi serta rencana mereka untuk perkembangan masa depan kekuatan komputasi desentralisasi sangat mengesankan.
Ekosistem kekuatan komputasi AI desentralisasi terutama terdiri dari tiga bagian, yang berperan sebagai agen sumber daya, penyedia sumber daya, dan saluran.
Agen Sumber Daya - Io.net
Io.net adalah jaringan komputasi desentralisasi yang berfungsi sebagai agen daya komputasi, menyediakan daya AI berkualitas tinggi kepada pelanggan dengan harga terjangkau. Di sisi pasokan, memiliki GPU yang tersebar di seluruh dunia, dengan pelanggan utama adalah perusahaan rintisan AI tahap awal hingga tahap B.
Proyek DePIN yang berbasis di rantai Solana ini baru-baru ini menyelesaikan pendanaan putaran A sebesar 30 juta dolar AS, dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi dari Multicoin Capital, Foresight Ventures, Solana Labs, dan lainnya.
Sebagai agen sumber daya komputasi AI terkemuka, Io.net berkomitmen untuk menggabungkan 1 juta GPU, membentuk jaringan komputasi DePIN yang besar, untuk menyediakan sumber daya komputasi dengan harga lebih rendah bagi pelanggan. Pengguna dapat menyumbangkan sumber daya GPU/CPU yang tidak terpakai ke platform io.net dan mendapatkan imbalan token $IO. Tujuan inti adalah untuk menyediakan sumber daya komputasi AI berkualitas tinggi dengan kontrol harga yang Desentralisasi, membantu perusahaan rintisan AI mengurangi biaya.
IO Cloud, layanan komputasi yang disediakan oleh Io.net, menggunakan blok bangunan cluster untuk menjaga semua GPU tetap saling terhubung, memungkinkan koordinasi skala besar antara pelatihan dan inferensi. Hal ini memungkinkan GPU untuk memusatkan daya komputasi untuk mengakses database yang lebih besar dan menghitung model yang lebih kompleks, memungkinkan startup AI untuk menerapkan perangkat keras komputasi dengan sepersepuluh biaya harga terpusat menggunakan produk io.net. Perlu dicatat bahwa io.net berfokus pada agregasi daya komputasi pembelajaran mesin, yang dapat membantu raksasa DePIN seperti GPU format Render Network dan FileCoin untuk pembelajaran mesin, memberikan dukungan sumber daya paling langsung untuk implementasi teknologi yang mendasarinya.
Saat ini, jumlah kluster GPU yang digabungkan oleh io.net berada di peringkat pertama industri. GPU yang tersedia secara online lebih dari 200.000, di antaranya hampir 50.000 GeForce RTX 4090, dan lebih dari 30.000 GeForce RTX 3090 Ti.
Penyedia Sumber Daya - Exabit
Exabit sebagai penyedia daya komputasi AI yang paling potensial, berfungsi sebagai node layanan daya komputasi AI, menyediakan chip yang cukup untuk pembelajaran mesin mendalam. Tim Exabit sangat unik dalam sumber daya komputasi AI tradisional, sebelumnya menjadi agen utama untuk raksasa AI Nvidia. Berkat penghalang sumber daya teknologi ini, Exabit dapat langsung mengakses ratusan pusat data, mendapatkan hak penggunaan mesin A/H100, RTX4090, dan A6000.
Exabit menyediakan kekuatan komputasi pembelajaran mesin skala besar untuk raksasa web3. Dibandingkan dengan pelanggan tertentu yang menghabiskan lebih dari 140.000 USD per bulan untuk layanan cloud, setelah berpindah ke Exabit, biaya layanan cloud rata-rata bulanan turun menjadi sekitar 40.000 USD, tidak hanya mengurangi pengeluaran sebesar 70%, tetapi juga meningkatkan efisiensi sebesar 30%.
Exabit bertujuan untuk menyediakan daya komputasi tercepat, berkualitas terbaik, dan paling andal bagi pelanggan melalui saluran penyediaan daya komputasi yang unik. Daya komputasi berkualitas tinggi tidak hanya menghemat biaya pengguna, tetapi juga dapat menawarkan berbagai pilihan layanan bagi pelanggan.
Kualitas daya komputasi AI yang disediakan oleh Exabit telah diakui oleh banyak agen daya komputasi AI, dan saat ini telah mencapai kerjasama dengan Renders Network, Io.net, dan raksasa daya komputasi lainnya, berkomitmen untuk memberikan kontribusi pada pembelajaran mesin melalui Desentralisasi.
Penyedia Saluran Sumber Daya - PingPong
PingPong sebagai penyedia saluran sumber daya DePIN, menyediakan layanan melalui pencocokan permintaan. Menggunakan protokol terbuka berbasis platform, menyediakan sumber daya agregasi dasar sebelum memberikan layanan. Tujuan PingPong adalah menjadi agregator layanan DePIN, mirip dengan 1inch di bidang DePIN atau versi agregator Uber.
Cara penyediaan layanan: PingPong memperoleh informasi tentang berbagai jaringan dan strategi, kondisi sumber daya, kinerja, stabilitas, dan aspek lainnya melalui lapisan kontrol, menyediakan SDK, dan kemudian memberikan SDK kepada pengguna melalui algoritma routing.
Titik sakit: Sumber daya dan layanan di setiap jaringan DePIN terbatas, dan pengaturan sumber daya global yang terlalu terpusat menyebabkan kualitas layanan yang buruk.
Solusi: Algoritma Routing - Mengambil data, informasi dasar jaringan, dan informasi mesin, kemudian mengagregasi untuk menghasilkan strategi, serta mencocokkan layanan sesuai dengan permintaan pelanggan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas dan layanan lapisan aplikasi DePIN, serta mencari jaringan komputasi dengan harga optimal dalam kondisi sumber daya yang terbatas.
Dua, Menganalisis Ekosistem Kekuatan Desentralisasi
Io.net dan Exabit telah menjalin kemitraan strategis, yang berkomitmen untuk meningkatkan kecepatan dan stabilitas jaringan io.net sebagai pemasok dengan perpustakaan mesin GPU yang kaya. Reseller Io.net memungkinkan pelanggan untuk membeli dan menyewa daya komputasi berkualitas tinggi yang disediakan oleh Exabit langsung di jaringan io.net. Kedua belah pihak percaya bahwa keberhasilan industri komputasi terdesentralisasi dan kombinasi web3 dan AI akan membutuhkan kolaborasi yang erat antara para pemimpin industri awal.
Seiring dengan meningkatnya permintaan akan kemampuan komputasi, komputasi awan tradisional menghadapi beberapa masalah:
Keterbatasan ketersediaan: Menggunakan layanan cloud seperti AWS, GCP, dan Azure biasanya memerlukan waktu beberapa minggu untuk mendapatkan akses ke perangkat keras, dan model GPU yang umum biasanya tidak tersedia.
Batasan: Pengguna dibatasi dalam hal perangkat keras GPU, lokasi, tingkat keamanan, latensi, dan sebagainya.
Biaya tinggi: Harga GPU berkualitas tinggi mahal, dan biaya pelatihan dan inferensi proyek dapat mencapai puluhan ribu dolar per bulan.
Visi dari komputasi desentralisasi adalah untuk menyediakan alternatif yang terbuka, dapat diakses, dan terjangkau, untuk menyelesaikan masalah inti dari penyedia layanan cloud terpusat. Saat ini, tantangan untuk posisi raksasa cloud masih memerlukan upaya bersama dan dukungan satu sama lain dari para inovator untuk mencapai terobosan revolusioner.
Mode Aset
Model Aset Berat
Exabit sebagai sisi pasokan, memiliki penghalang absolut yang didukung oleh Nvidia. Dalam kekuatan komputasi pembelajaran mesin, mesin yang bernilai utama adalah A100, RTX4090, dan H100, dengan harga per unit sekitar 300 ribu dolar. Mesin-mesin ini telah menjadi sumber daya yang sangat langka, lama didominasi oleh raksasa AI tradisional. Sumber daya yang dihubungkan Exabit di sisi pasokan sangat berharga. Karena kualitas kekuatan komputasi GPU pribadi yang dibagikan oleh individu tidak cukup untuk mendukung perhitungan dan pemrosesan model AI skala besar, Exabit memainkan peran kunci yang sulit tergantikan dalam ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi.
Exabit mengambil model aset berat yang memerlukan investasi aset tetap yang besar, investasi modal dan teknologi dalam skala ini membuat perusahaan pemula sulit untuk meniru. Jika Exabit dapat bekerja sama dengan lebih banyak agen kekuatan komputasi desentralisasi, terus memperluas sisi pasokan, dan memenuhi kebutuhan sumber daya kekuatan komputasi industri, ada harapan untuk mencapai monopoli industri dan efek skala di bidang kekuatan komputasi desentralisasi B2B.
Namun, risiko terbesar terletak pada ketidakmampuan untuk terus menyediakan sumber daya bagi agen kekuatan setelah menginvestasikan banyak modal. Kemampuan sisi pasokan untuk mendapatkan keuntungan secara besar-besaran sangat bergantung pada permintaan pelanggan agen kekuatan. Siapa pun agen kekuatan itu, selama ada pelanggan dan permintaan, nilai Exabit sebagai sisi pasokan akan meningkat seiring dengan pertumbuhan permintaan.
Model Aset Ringan
Io.net sebagai agen kekuatan komputasi terbaik saat ini, mengandalkan GPU yang tersebar di seluruh dunia untuk membentuk jaringan komputasi terdesentralisasi yang besar. Dari sudut pandang bisnis, io.net mengadopsi model operasi aset ringan, membangun merek yang kuat di bidang agen kekuatan AI melalui operasi komunitas dan membangun konsensus yang tinggi.
Layanan inti Io.net:
Mengagregasi kekuatan GPU ritel dan memberikan hadiah token
Mengambil daya komputasi berkualitas tinggi dari sisi pasokan untuk dijual kepada perusahaan startup AI
Dari sudut pandang perusahaan:
Membeli dan menjual daya komputasi berkualitas tinggi dengan harga rendah dari sisi pasokan kepada pelanggan di sisi C.
Membantu pengguna untuk menghasilkan token dengan membagikan kekuatan GPU yang tidak terpakai
Menyediakan platform penambangan dan staking untuk pelanggan, di mana investasi awal sekitar 4000 dolar diperlukan untuk mendapatkan hasil yang baik. Berdasarkan ini, Exabit juga menyediakan penyewaan mesin H100 yang dapat dipecah, meningkatkan likuiditas.
Sudut pandang pelanggan:
Harga daya komputasi jaringan Io.net sekitar 80% lebih murah dibandingkan dengan layanan cloud computing terpusat lainnya.
Staking dan Penambangan Bersama
Setelah pelanggan menginvestasikan sejumlah modal, dapat menghasilkan bunga majemuk.
Sebagai perusahaan dengan model aset ringan yang khas, keuntungan terbesar adalah risiko yang lebih rendah, tim tidak perlu mengeluarkan banyak biaya mesin di awal seperti di sisi pasokan. Karena investasi modal yang lebih sedikit, perusahaan dan investor lebih mudah mendapatkan margin keuntungan yang tinggi. Sementara itu, karena ambang masuk industri yang rendah, model bisnis mudah untuk ditiru dan disalin, hal ini perlu dipertimbangkan dengan hati-hati oleh investor nilai jangka panjang.
Tiga, dari 10 ke 100?
Jika kolaborasi Exabit dan Io.net dapat membantu ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi dari 1 ke 10, maka bergabung dengan PingPong mungkin memiliki kesempatan untuk mencapai 100.
Tujuan PingPong adalah menjadi agregator layanan DePIN terbesar, secara langsung menandingi Uber di web2. Sebagai distributor, melalui penggabungan berbagai sumber daya dalam situasi waktu nyata, akan menghubungkan pelanggan dengan sumber daya yang memiliki harga dan kualitas terbaik. PingPong mengadopsi model bisnis aset ringan B2B2C, di mana B pertama adalah sisi pemasok, B kedua adalah agen sumber daya, dan C adalah memberikan pilihan sumber daya terbaik kepada pelanggan melalui informasi.
Sebagai platform, jika distributor dapat berkembang menjadi platform yang dapat menerbitkan aset, maka produk akan menjadi lebih berharga. PingPong menyediakan SDK melalui algoritma routing yang dapat menghitung sumber daya untuk membuat AI Agent, sekaligus mengonversi aset keuangan baru, dengan bantuan dinamis dari SDK untuk membantu pelanggan yang menggunakan aplikasi dalam penambangan dinamis, fokus pada挖掘 kekuatan komputasi yang berguna bagi sumber daya komputasi. Model "aset di atas aset" ini dapat secara signifikan meningkatkan likuiditas sumber daya dan dana.
Bagi PingPong, mereka berharap melihat lebih banyak pemasok dan agen masuk ke ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi, untuk menonjolkan keunggulan mereka, memperluas lini bisnis, dan mendapatkan lebih banyak pelanggan. Secara sederhana, alasan mengapa Baidu dan Dianping dapat mendominasi bidang informasi adalah karena ada lebih banyak pedagang dan informasi yang diunggah ke internet, sehingga menciptakan permintaan yang tinggi dari pelanggan terhadap saluran.
Empat, Masa Depan yang Menjanjikan
Desentralisasi cloud computing sedang berkembang secara bertahap. Meskipun kerangka ekosistem dan modelnya telah menjadi jelas, para pemimpin dari berbagai peran juga sedang menjalankan tanggung jawab ekosistem, tetapi masih terlalu dini untuk menggoyahkan posisi raksasa cloud computing tradisional. Dibandingkan dengan cloud computing terpusat tradisional, desentralisasi memang dapat secara konseptual menyelesaikan banyak masalah pelanggan, tetapi keseluruhan sumber daya dan ukuran pasar ini masih sangat kecil. Dalam keadaan sumber daya komputasi yang mendukung perkembangan AI jauh dari cukup.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ekosistem Daya Komputasi AI Desentralisasi: Terobosan revolusioner dalam pengadaan, pasokan, dan saluran sumber daya.
Desentralisasi cloud computing: sebuah revolusi yang muncul diam-diam
Dengan pesatnya perkembangan teknologi, nilai pasar perusahaan raksasa di bidang kecerdasan buatan telah menunjukkan pertumbuhan yang eksplosif dalam beberapa tahun terakhir. Crypto x AI telah menjadi narasi sentral dari siklus pasar saat ini, dan konsensus ini dikonfirmasi oleh antusiasme investor dan masuknya dana yang berkelanjutan. Di bawah gelombang AI, desentralisasi sebagai alat untuk mempromosikan pengembangan AI telah menunjukkan daya tarik dan imajinasi yang besar. Meskipun masih ada kesenjangan dengan model terpusat dalam hal aplikasi praktis, telah menjadi tujuan bersama bagi peserta web3 untuk memanfaatkan keunggulan web3 untuk memperluas empat area inti AI (data, model, pelatihan, dan inferensi) dan terus mengoptimalkan untuk mencapai potensi yang lebih besar.
Saat ini, teknologi Desentralisasi dapat memberikan dukungan di keempat aspek yang disebutkan di atas. Data sebagai bahan dasar teknologi AI, tidak diragukan lagi adalah elemen paling inti, sementara model, pelatihan, dan inferensi adalah cara-cara berbeda untuk mengolah data. Baik itu penandaan data maupun penyimpanan, Desentralisasi memainkan peran penting di bidang-bidang ini.
Jika data adalah bahan mentah, maka daya komputasi adalah alat untuk mengolah bahan mentah ini, yang digunakan untuk memaksimalkan efisiensi output. Artikel ini akan fokus pada "daya komputasi", menganalisis kerangka ekosistem Crypto x AI x DePIN dan model ekonominya.
Satu, DePIN dan kerangka ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi
Pain Point: Kekuatan komputasi berkualitas tinggi sebagai kebutuhan dalam pengembangan AI, sumber daya langka ini telah didominasi oleh raksasa tradisional, menyebabkan perusahaan rintisan dan pengguna individu kesulitan untuk mendapatkan kekuatan komputasi dengan rasio harga yang wajar, harga yang tinggi menjadi penghalang bagi sebagian besar pembeli.
Solusi desentralisasi: Proyek-proyek di bidang DePIN saat ini banyak menggunakan model ekonomi P2P, yang menyediakan sumber daya berkualitas tinggi bagi pihak yang membutuhkan sumber daya, memungkinkan setiap pengguna menjadi penyedia sumber daya fasilitas fisik, sambil mendapatkan imbalan token.
Seiring dengan lonjakan permintaan untuk kekuatan komputasi AI desentralisasi, untuk lebih baik memenuhi kebutuhan pelanggan, ekosistem penyedia kekuatan komputasi AI desentralisasi telah membentuk kerangka kerja yang seimbang secara menyeluruh. Proyek-proyek terkemuka seperti Io.net, Exabit, dan PingPong memainkan peran penting yang berbeda dalam ekosistem, dan hambatan teknologi serta rencana mereka untuk perkembangan masa depan kekuatan komputasi desentralisasi sangat mengesankan.
Ekosistem kekuatan komputasi AI desentralisasi terutama terdiri dari tiga bagian, yang berperan sebagai agen sumber daya, penyedia sumber daya, dan saluran.
Agen Sumber Daya - Io.net
Io.net adalah jaringan komputasi desentralisasi yang berfungsi sebagai agen daya komputasi, menyediakan daya AI berkualitas tinggi kepada pelanggan dengan harga terjangkau. Di sisi pasokan, memiliki GPU yang tersebar di seluruh dunia, dengan pelanggan utama adalah perusahaan rintisan AI tahap awal hingga tahap B.
Proyek DePIN yang berbasis di rantai Solana ini baru-baru ini menyelesaikan pendanaan putaran A sebesar 30 juta dolar AS, dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi dari Multicoin Capital, Foresight Ventures, Solana Labs, dan lainnya.
Sebagai agen sumber daya komputasi AI terkemuka, Io.net berkomitmen untuk menggabungkan 1 juta GPU, membentuk jaringan komputasi DePIN yang besar, untuk menyediakan sumber daya komputasi dengan harga lebih rendah bagi pelanggan. Pengguna dapat menyumbangkan sumber daya GPU/CPU yang tidak terpakai ke platform io.net dan mendapatkan imbalan token $IO. Tujuan inti adalah untuk menyediakan sumber daya komputasi AI berkualitas tinggi dengan kontrol harga yang Desentralisasi, membantu perusahaan rintisan AI mengurangi biaya.
IO Cloud, layanan komputasi yang disediakan oleh Io.net, menggunakan blok bangunan cluster untuk menjaga semua GPU tetap saling terhubung, memungkinkan koordinasi skala besar antara pelatihan dan inferensi. Hal ini memungkinkan GPU untuk memusatkan daya komputasi untuk mengakses database yang lebih besar dan menghitung model yang lebih kompleks, memungkinkan startup AI untuk menerapkan perangkat keras komputasi dengan sepersepuluh biaya harga terpusat menggunakan produk io.net. Perlu dicatat bahwa io.net berfokus pada agregasi daya komputasi pembelajaran mesin, yang dapat membantu raksasa DePIN seperti GPU format Render Network dan FileCoin untuk pembelajaran mesin, memberikan dukungan sumber daya paling langsung untuk implementasi teknologi yang mendasarinya.
Saat ini, jumlah kluster GPU yang digabungkan oleh io.net berada di peringkat pertama industri. GPU yang tersedia secara online lebih dari 200.000, di antaranya hampir 50.000 GeForce RTX 4090, dan lebih dari 30.000 GeForce RTX 3090 Ti.
Penyedia Sumber Daya - Exabit
Exabit sebagai penyedia daya komputasi AI yang paling potensial, berfungsi sebagai node layanan daya komputasi AI, menyediakan chip yang cukup untuk pembelajaran mesin mendalam. Tim Exabit sangat unik dalam sumber daya komputasi AI tradisional, sebelumnya menjadi agen utama untuk raksasa AI Nvidia. Berkat penghalang sumber daya teknologi ini, Exabit dapat langsung mengakses ratusan pusat data, mendapatkan hak penggunaan mesin A/H100, RTX4090, dan A6000.
Exabit menyediakan kekuatan komputasi pembelajaran mesin skala besar untuk raksasa web3. Dibandingkan dengan pelanggan tertentu yang menghabiskan lebih dari 140.000 USD per bulan untuk layanan cloud, setelah berpindah ke Exabit, biaya layanan cloud rata-rata bulanan turun menjadi sekitar 40.000 USD, tidak hanya mengurangi pengeluaran sebesar 70%, tetapi juga meningkatkan efisiensi sebesar 30%.
Exabit bertujuan untuk menyediakan daya komputasi tercepat, berkualitas terbaik, dan paling andal bagi pelanggan melalui saluran penyediaan daya komputasi yang unik. Daya komputasi berkualitas tinggi tidak hanya menghemat biaya pengguna, tetapi juga dapat menawarkan berbagai pilihan layanan bagi pelanggan.
Kualitas daya komputasi AI yang disediakan oleh Exabit telah diakui oleh banyak agen daya komputasi AI, dan saat ini telah mencapai kerjasama dengan Renders Network, Io.net, dan raksasa daya komputasi lainnya, berkomitmen untuk memberikan kontribusi pada pembelajaran mesin melalui Desentralisasi.
Penyedia Saluran Sumber Daya - PingPong
PingPong sebagai penyedia saluran sumber daya DePIN, menyediakan layanan melalui pencocokan permintaan. Menggunakan protokol terbuka berbasis platform, menyediakan sumber daya agregasi dasar sebelum memberikan layanan. Tujuan PingPong adalah menjadi agregator layanan DePIN, mirip dengan 1inch di bidang DePIN atau versi agregator Uber.
Cara penyediaan layanan: PingPong memperoleh informasi tentang berbagai jaringan dan strategi, kondisi sumber daya, kinerja, stabilitas, dan aspek lainnya melalui lapisan kontrol, menyediakan SDK, dan kemudian memberikan SDK kepada pengguna melalui algoritma routing.
Titik sakit: Sumber daya dan layanan di setiap jaringan DePIN terbatas, dan pengaturan sumber daya global yang terlalu terpusat menyebabkan kualitas layanan yang buruk.
Solusi: Algoritma Routing - Mengambil data, informasi dasar jaringan, dan informasi mesin, kemudian mengagregasi untuk menghasilkan strategi, serta mencocokkan layanan sesuai dengan permintaan pelanggan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas dan layanan lapisan aplikasi DePIN, serta mencari jaringan komputasi dengan harga optimal dalam kondisi sumber daya yang terbatas.
Dua, Menganalisis Ekosistem Kekuatan Desentralisasi
Io.net dan Exabit telah menjalin kemitraan strategis, yang berkomitmen untuk meningkatkan kecepatan dan stabilitas jaringan io.net sebagai pemasok dengan perpustakaan mesin GPU yang kaya. Reseller Io.net memungkinkan pelanggan untuk membeli dan menyewa daya komputasi berkualitas tinggi yang disediakan oleh Exabit langsung di jaringan io.net. Kedua belah pihak percaya bahwa keberhasilan industri komputasi terdesentralisasi dan kombinasi web3 dan AI akan membutuhkan kolaborasi yang erat antara para pemimpin industri awal.
Seiring dengan meningkatnya permintaan akan kemampuan komputasi, komputasi awan tradisional menghadapi beberapa masalah:
Visi dari komputasi desentralisasi adalah untuk menyediakan alternatif yang terbuka, dapat diakses, dan terjangkau, untuk menyelesaikan masalah inti dari penyedia layanan cloud terpusat. Saat ini, tantangan untuk posisi raksasa cloud masih memerlukan upaya bersama dan dukungan satu sama lain dari para inovator untuk mencapai terobosan revolusioner.
Mode Aset
Model Aset Berat
Exabit sebagai sisi pasokan, memiliki penghalang absolut yang didukung oleh Nvidia. Dalam kekuatan komputasi pembelajaran mesin, mesin yang bernilai utama adalah A100, RTX4090, dan H100, dengan harga per unit sekitar 300 ribu dolar. Mesin-mesin ini telah menjadi sumber daya yang sangat langka, lama didominasi oleh raksasa AI tradisional. Sumber daya yang dihubungkan Exabit di sisi pasokan sangat berharga. Karena kualitas kekuatan komputasi GPU pribadi yang dibagikan oleh individu tidak cukup untuk mendukung perhitungan dan pemrosesan model AI skala besar, Exabit memainkan peran kunci yang sulit tergantikan dalam ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi.
Exabit mengambil model aset berat yang memerlukan investasi aset tetap yang besar, investasi modal dan teknologi dalam skala ini membuat perusahaan pemula sulit untuk meniru. Jika Exabit dapat bekerja sama dengan lebih banyak agen kekuatan komputasi desentralisasi, terus memperluas sisi pasokan, dan memenuhi kebutuhan sumber daya kekuatan komputasi industri, ada harapan untuk mencapai monopoli industri dan efek skala di bidang kekuatan komputasi desentralisasi B2B.
Namun, risiko terbesar terletak pada ketidakmampuan untuk terus menyediakan sumber daya bagi agen kekuatan setelah menginvestasikan banyak modal. Kemampuan sisi pasokan untuk mendapatkan keuntungan secara besar-besaran sangat bergantung pada permintaan pelanggan agen kekuatan. Siapa pun agen kekuatan itu, selama ada pelanggan dan permintaan, nilai Exabit sebagai sisi pasokan akan meningkat seiring dengan pertumbuhan permintaan.
Model Aset Ringan
Io.net sebagai agen kekuatan komputasi terbaik saat ini, mengandalkan GPU yang tersebar di seluruh dunia untuk membentuk jaringan komputasi terdesentralisasi yang besar. Dari sudut pandang bisnis, io.net mengadopsi model operasi aset ringan, membangun merek yang kuat di bidang agen kekuatan AI melalui operasi komunitas dan membangun konsensus yang tinggi.
Layanan inti Io.net:
Dari sudut pandang perusahaan:
Sudut pandang pelanggan:
Sebagai perusahaan dengan model aset ringan yang khas, keuntungan terbesar adalah risiko yang lebih rendah, tim tidak perlu mengeluarkan banyak biaya mesin di awal seperti di sisi pasokan. Karena investasi modal yang lebih sedikit, perusahaan dan investor lebih mudah mendapatkan margin keuntungan yang tinggi. Sementara itu, karena ambang masuk industri yang rendah, model bisnis mudah untuk ditiru dan disalin, hal ini perlu dipertimbangkan dengan hati-hati oleh investor nilai jangka panjang.
Tiga, dari 10 ke 100?
Jika kolaborasi Exabit dan Io.net dapat membantu ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi dari 1 ke 10, maka bergabung dengan PingPong mungkin memiliki kesempatan untuk mencapai 100.
Tujuan PingPong adalah menjadi agregator layanan DePIN terbesar, secara langsung menandingi Uber di web2. Sebagai distributor, melalui penggabungan berbagai sumber daya dalam situasi waktu nyata, akan menghubungkan pelanggan dengan sumber daya yang memiliki harga dan kualitas terbaik. PingPong mengadopsi model bisnis aset ringan B2B2C, di mana B pertama adalah sisi pemasok, B kedua adalah agen sumber daya, dan C adalah memberikan pilihan sumber daya terbaik kepada pelanggan melalui informasi.
Sebagai platform, jika distributor dapat berkembang menjadi platform yang dapat menerbitkan aset, maka produk akan menjadi lebih berharga. PingPong menyediakan SDK melalui algoritma routing yang dapat menghitung sumber daya untuk membuat AI Agent, sekaligus mengonversi aset keuangan baru, dengan bantuan dinamis dari SDK untuk membantu pelanggan yang menggunakan aplikasi dalam penambangan dinamis, fokus pada挖掘 kekuatan komputasi yang berguna bagi sumber daya komputasi. Model "aset di atas aset" ini dapat secara signifikan meningkatkan likuiditas sumber daya dan dana.
Bagi PingPong, mereka berharap melihat lebih banyak pemasok dan agen masuk ke ekosistem kekuatan komputasi desentralisasi, untuk menonjolkan keunggulan mereka, memperluas lini bisnis, dan mendapatkan lebih banyak pelanggan. Secara sederhana, alasan mengapa Baidu dan Dianping dapat mendominasi bidang informasi adalah karena ada lebih banyak pedagang dan informasi yang diunggah ke internet, sehingga menciptakan permintaan yang tinggi dari pelanggan terhadap saluran.
Empat, Masa Depan yang Menjanjikan
Desentralisasi cloud computing sedang berkembang secara bertahap. Meskipun kerangka ekosistem dan modelnya telah menjadi jelas, para pemimpin dari berbagai peran juga sedang menjalankan tanggung jawab ekosistem, tetapi masih terlalu dini untuk menggoyahkan posisi raksasa cloud computing tradisional. Dibandingkan dengan cloud computing terpusat tradisional, desentralisasi memang dapat secara konseptual menyelesaikan banyak masalah pelanggan, tetapi keseluruhan sumber daya dan ukuran pasar ini masih sangat kecil. Dalam keadaan sumber daya komputasi yang mendukung perkembangan AI jauh dari cukup.