AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağı'nın Yükselişi

2023 yılından itibaren, AI ve DePIN, Web3 alanında hızlı bir gelişim göstermektedir. AI'nin piyasa değeri 30 milyar dolara ulaşırken, DePIN'in piyasa değeri yaklaşık 23 milyar dolardır. Bu iki alan, çeşitli ihtiyaçlara hizmet eden birçok farklı protokolü kapsamaktadır. Bu makalede, her iki alanın kesişim alanlarını keşfedecek ve bu alandaki protokollerin gelişimini inceleyeceğiz.

AI teknoloji yelpazesinde, DePIN ağı hesaplama kaynakları aracılığıyla AI'ya pratiklik sağlamaktadır. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi, GPU kıtlığına yol açarak AI modelleri inşa eden diğer geliştiricilerin yeterli GPU'ya erişimini zorlaştırmaktadır. Bu genellikle geliştiricileri merkezi bulut sağlayıcılarını seçmeye zorlar, ancak esnek olmayan uzun vadeli yüksek performanslı donanım sözleşmeleri imzalamak zorunda kalmaları verimliliği düşürmektedir.

DePIN, esasen, ağ hedeflerine uygun kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri kullanan daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunmaktadır. Yapay zeka alanındaki DePIN, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplamakta ve donanıma erişim ihtiyacı olan kullanıcılar için birleşik bir tedarik oluşturmaktadır. Bu DePIN ağları, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan geliştiricilere özelleştirme ve talep üzerine erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir imkanı sunmaktadır.

Piyasada birçok AI DePIN ağı bulunmaktadır. Bu makalede her bir protokolün rolü ve hedefleri ile birlikte, onların gerçekleştirdiği bazı somut öne çıkan özellikler incelenecektir.

AI DePIN Ağı Genel Görünümü

Render, GPU hesaplama kapasitesi sunan P2P ağının öncüsüdür. Öncelikle içerik oluşturma için grafik renderleme üzerine odaklanmışken, daha sonra Stable Diffusion gibi araçların entegrasyonu ile kapsamını, sinir yansıtma alanlarından (NeRF)'ye kadar ve üretken AI hesaplama görevlerini içerecek şekilde genişletmiştir.

Render'ın özellikleri:

1. Oscar ödüllü teknolojiye sahip bulut grafik şirketi OTOY tarafından kuruldu
2. GPU Ağı, Paramount Pictures, PUBG, Star Trek gibi büyük eğlence sektöründeki şirketler tarafından kullanılmaktadır.
3. Stability AI ve Endeavor ile işbirliği yaparak, Render'ın GPU'sunu kullanarak AI modellerini 3D içerik render iş akışına entegre etme
4. Birden fazla hesaplama istemcisini onaylayın, daha fazla DePIN ağı GPU'sunu entegre edin.

Akash, kendisini depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen geleneksel platformların "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırıyor. Akash konteyner platformu ve Kubernetes yönetimli hesaplama düğümleri gibi geliştirici dostu araçları kullanarak, yazılımları ortamlar arasında sorunsuz bir şekilde dağıtabilmekte ve böylece herhangi bir bulut yerel uygulamayı çalıştırabilmektedir.

Akash'ın özellikleri:

1. Genel hesaplamadan ağ barındırmaya yönelik geniş hesaplama görevleri
2. AkashML, GPU ağını Hugging Face'te 15.000'den fazla model çalıştırmasına izin verir ve aynı zamanda Hugging Face ile entegre olur.
3. Akash, Mistral AI'nin LLM modeli sohbet robotu, Stability AI'nin SDXL metinden görüntüye model ve Thumper AI'nin yeni temel modeli AT-1 gibi dikkate değer uygulamaları barındırıyor.
4. Metaverse'in, yapay zeka dağıtımının ve federated öğrenmenin platformu Supercloud'u kullanıyor.

io.net, AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtılmış GPU bulut kümelerine erişim sağlar. Veri merkezleri, kripto madencileri ve diğer Merkeziyetsizlik ağları gibi alanlardan gelen GPU'ları bir araya getirir.

io.net'in özellikleri:

1. IO-SDK'sı PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur, çok katmanlı mimarisi hesaplama gereksinimlerine göre otomatik olarak dinamik olarak genişleyebilir.
2. 3 farklı türde küme oluşturmayı destekler, 2 dakika içinde başlatılabilir.
3. Diğer DePIN ağlarının GPU'larını, Render, Filecoin, Aethir ve Exabits dahil olmak üzere, entegre etmek için güçlü bir işbirliği çabası.

Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan GPU hesaplama gücü sunmaktadır. Öğrenme kanıtları gibi iş doğrulama için kullanılan, doğrulama işlerini yeniden çalıştırmak için grafik tabanlı hassas konumlandırma protokolleri ve hesaplama sağlayıcılarını içeren stake ve kesinti ile ilgili Truebit tarzı teşvik oyunları gibi kavramların birleşimini kullanarak daha verimli bir doğrulama mekanizması sağladığını iddia etmektedir.

Gensyn'in özellikleri:

1. V100 eşdeğer GPU'nun saatlik maliyetinin yaklaşık 0,40 $/saat olması bekleniyor, bu da maliyeti önemli ölçüde azaltacak.
2. Kanıt yığınları aracılığıyla, önceden eğitilmiş temel modelin ince ayarını yaparak daha spesifik görevleri tamamlamak mümkündür.
3. Bu temel modeller merkeziyetsiz, küresel olarak sahiplenilecek, donanım hesaplama ağının yanı sıra ek işlevler de sağlayacak.

Aethir, kurumsal GPU'ları özel olarak barındırmaktadır ve hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır; başlıca yapay zeka, makine öğrenimi (ML), bulut oyunları vb. Ağındaki konteynerler, bulut tabanlı uygulamaları çalıştıran sanal uç noktalar olarak işlev görmektedir ve yükleri yerel cihazlardan konteynerlere aktararak düşük gecikme deneyimi sağlamaktadır. Kullanıcılara kaliteli hizmet sunmak için, GPU'ları talep ve konuma göre veri kaynaklarına yakın hale getirerek kaynakları ayarlamaktadırlar.

Aethir'in özellikleri:

1. Yapay zeka ve bulut oyunlarının yanı sıra, Aethir bulut telefon hizmetlerine de genişliyor ve Merkeziyetsizlik bir bulut akıllı telefon sunmak için APhone ile işbirliği yapıyor.
2. NVIDIA, Super Micro, HPE, Foxconn ve Well Link gibi büyük şirketlerle geniş bir işbirliği ilişkisi kuruldu.
3. Web3'teki birçok ortak, örneğin CARV, Magic Eden, Sequence, Impossible Finance vb.

Phala Network, Web3 AI çözümleri için bir yürütme katmanı olarak hizmet eder. Blok zinciri, güvene dayanmayan bir bulut bilişim çözümüdür ve gizlilik sorunlarını ele almak için tasarlanmıştır, güvenilir yürütme ortamı (TEE) kullanılarak gerçekleştirilir. Yürütme katmanı, AI modellerinin hesaplama katmanı olarak kullanılmaz, bunun yerine AI ajanlarının zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesine olanak tanır.

Phala Network'in özellikleri:

1. Doğrulanabilir hesaplama ko-protokolü olarak hareket ederken, aynı zamanda AI ajanlarının zincir üzerindeki kaynaklara erişimini sağlar.
2. Yapay zeka ajan sözleşmeleri Redpill aracılığıyla OpenAI, Llama, Claude ve Hugging Face gibi önde gelen büyük dil modellerine erişebilir.
3. Gelecek, zk-proofs, çok taraflı hesaplama (MPC), tamamen homomorfik şifreleme (FHE) gibi çoklu kanıt sistemlerini içerecektir.
4. Gelecekte H100 ve diğer TEE GPU'ları destekleyerek hesaplama gücünü artırma.

Proje Karşılaştırması

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | Donanım | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU & CPU | GPU | GPU | CPU | | İş Alanı | Grafik Renderleme ve AI | Bulut Bilişim, Renderleme ve AI | AI | AI | Yapay Zeka, Bulut Oyun ve Telekomünikasyon | Zincir Üstü AI Uygulama | | AI Görev Türü | Çıkarım | Eğitim ve Çıkarım | Eğitim ve Çıkarım | Eğitim | Eğitim | Uygulama | | Çalışma Fiyatlandırması | Performansa Dayalı Fiyatlandırma | Ters Açık Artırma | Piyasa Fiyatlandırması | Piyasa Fiyatlandırması | İhale Sistemi | Hak Hesaplama | | Blok Zinciri | Solana | Cosmos | Solana | Gensyn | Arbitrum | Polkadot | | Veri gizliliği | Şifreleme&hash | mTLS kimlik doğrulama | Veri şifreleme | Güvenli Haritalama | Şifreleme | TEE | | İşlem Ücreti | Her işlem %0.5-5 | %20 USDC, %4 AKT | %2 USDC, %0.25 Hazırlık Ücreti | Düşük ücretler | Her oturum %20 | Staking miktarına orantılı | | Güvenlik | Render Kanıtı | Hak Sahipliği Kanıtı | Hesaplama Kanıtı | Hak Sahipliği Kanıtı | Render Kapasite Kanıtı | Ara Zincirden Miras Kaldı | | Tamamlama Kanıtı | - | - | Zaman Kilidi Kanıtı | Öğrenim Kanıtı | Render İş Kanıtı | TEE Kanıtı | | Kalite Güvencesi | İhtilaf | - | - | Doğrulayıcılar ve İhbarcılar | Kontrol Düğümleri | Uzaktan Kanıt | | GPU Kümesi | Hayır | Evet | Evet | Evet | Evet | Hayır |

Küme ve paralel hesaplamanın kullanılabilirliği, karmaşık AI modellerinin eğitimi için hayati öneme sahiptir. Çoğu proje artık paralel hesaplama sağlamak için kümeleri entegre etmiştir. io.net, Render, Filecoin ve Aethir gibi diğer projelerle iş birliği yaparak ağlarına daha fazla GPU dahil etmiş ve 24. yılın birinci çeyreğinde 3,800'den fazla kümeyi başarıyla dağıtmıştır.

Veri gizliliği, AI model geliştirmede önemli bir konudur. Çoğu proje, veri gizliliğini korumak için bir tür veri şifreleme kullanmaktadır. io.net, yakın zamanda Mind Network ile iş birliği yaparak tamamen homomorfik şifreleme (FHE)'yi tanıttı; bu, şifreli verileri öncelikle çözmeden işleme imkanı tanır. Phala Network, dış süreçlerin verilere erişimini veya değiştirmesini önleyebilen güvenilir yürütme ortamı (TEE)'yi tanıttı.

Tamamlanan hesaplamaların kanıtı ve kalite kontrolü, iş kalitesini sağlamak için hayati öneme sahiptir. Gensyn ve Aethir, işin tamamlandığını göstermek için kanıtlar üretir ve tamamlanan hesaplamalar üzerinde kalite kontrolü gerçekleştirir. Render, inceleme komitesinin düğümde bir sorun tespit etmesi durumunda, o düğümün kesilmesi için ihtilaf çözüm sürecinin kullanılmasını önerir.

Donanım İstatistik Verileri

| | Render | Akash | io.net | Gensyn | Aethir | Phala | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | GPU Sayısı | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | CPU Sayısı | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | H100/A100 Miktarı | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | H100 Ücreti/Saat | - | $1.46 | $1.19 | - | - | - | | A100 Ücreti/Saat | - | $1.37 | $1.50 | $0.55 ( tahmini ) | $0.33 ( tahmini ) | - |

Yüksek performanslı GPU'lar, AI model eğitimi için hayati öneme sahiptir. io.net ve Aethir, H100 ve A100 GPU sayısı açısından önde gelerek büyük model hesaplamaları için daha uygun hale gelmiştir. Merkeziyetsizlik GPU ağı maliyetleri, merkezi GPU hizmetlerinden çok daha düşük hale geldi ve daha fazla AI ve ML kullanım durumları oluşturma için bir oligopol durumu açtı.

Tüketici sınıfı GPU/CPU'lar da bu ağlarda önemli bir rol oynamaktadır. Render, Akash ve io.net gibi projeler bu pazarın bir kısmına hizmet edebilir ve geliştiricilere daha fazla seçenek sunabilir.

Sonuç

AI DePIN alanı hala nispeten yeni olmasına rağmen, güçlü bir gelişim ivmesi göstermiştir. Bu merkeziyetsiz GPU ağlarında gerçekleştirilen görevler ve donanım sayısı sürekli artmakta, Web2 bulut sağlayıcılarının donanım kaynakları için alternatiflere olan talebin giderek arttığını vurgulamaktadır. Geleceğe baktığımızda, bu dağıtık GPU ağları geliştiricilere maliyet etkin hesaplama alternatifleri sunma konusunda kritik bir rol oynayacak ve yapay zeka ile hesaplama altyapısının gelecekteki manzarasına önemli katkılarda bulunacaktır.