Warum ist DePIN der kürzeste Weg, um eine Brücke von Web2 zu Web3 zu schlagen? ​ "KI präsentiert einen 200-Billionen-Dollar-Markt, der fast 2x cur. globales BIP", das in @0xCheeezzyyyy Thread erwähnt wird. ​ DePIN löst das Problem der Verteilung von Ressourcen über die Blockchain. ​ Unterschätzen Sie nicht die Macht der Dezentralisierung, es ist wie bei den Ameisen - klein, aber stark genug, um das bis zu 50-fache ihres Gewichts zu tragen. ​ ▸ @ionet - Pionierarbeit bei der Dezentralisierung von GPUs ​ Der Besitz von GPUs erfordert eine starke finanzielle Basis. ​ Vor dem Buzzword "KI" waren GPUs bereits gefragt, um dem Krypto-Mining zu dienen, insbesondere für BTC oder ETH. ​ Warum GPUs? Für technisch nicht versierte Benutzer sind GPUs in der Lage, parallel zu verarbeiten, was ideal für die Lösung kryptografischer Gleichungen ist. ​ Inmitten des Mining-Wahns (im Laufe des Jahres 2017) schossen die GPU-Preise in die Höhe. ​ Zum Beispiel stiegen die Preise einer beliebten GPU - Nvidias GTX 1070 Ti - aufgrund der hohen Nachfrage von Bitcoin-Rigs um 100 %. Und jetzt ist das Mining super schwierig. GPUs haben jedoch eine ultimative Mission zu erfüllen: KI. ​ Bis 2022 und Anfang 2023, als ChatGPT und insbesondere generative KI eingeführt wurden, ist die KI offiziell in die goldene Ära eingetreten. ​ ➜ Dies hat die GPU-Preise erneut drastisch in die Höhe getrieben. ​ Darüber hinaus macht Hardware, wie in meinem allerletzten Beitrag erwähnt, die Hardware (GPUs) den größten Anteil beim Training eines KI-Modells aus. ​ GPT-3 erfordert beispielsweise Tausende von NVIDIA V100s, die jeweils 10.000 US-Dollar kosten. ​ Bei diesen Kosten können es sich die meisten KMU nicht leisten, zu bauen. ​ 👉 Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verlagerung all dieser GPUs in die Cloud erforderlich ist, um die GPU-Kosten zu senken - und genau das bietet @ionet an. ▸ Dezentrale GPUs Anbieter Vergleich: ​ Laut einem Bericht von Fortune Insights wird der Marktwert von GPUaaS (GPU as a Service) im Jahr 2024 auf 4,31 Mrd. $ geschätzt. ​ Und diese Zahl wird im Jahr 2032 voraussichtlich fast 50 Milliarden US-Dollar erreichen. ​ Somit scheint diese Nische ein leckeres Kinderspiel zu sein, wenn Anbieter ihre GPU-Fixkosten optimieren können. ​ Hier ist eine Liste der jüngsten Akteure in diesem Bereich: ​ Lassen Sie uns die Marktkapitalisierung und den FDV beiseite lassen und über die Größe der einzelnen Akteure sprechen. ​ + @AethirCloud und @ionet haben die höchste GPU-Kapazität. ​ + @ionet und @akashnet_ sind in der Lage, den Einzelhandelsmarkt zu erschließen. ​ + Zählt man die Anzahl der hochwertigen GPUs (wie H100s): Große Maßstäbe gehören zu @ionet und @AethirCloud. ​ Tatsächlich arbeiten IOnet und Aethir schon seit einiger Zeit zusammen, um einfach zu skalieren und einen breiten Bereich von Marktanteilen abzudecken. ▸ @ionet - die perfekte Lösung für KI-Built ​ Wenn Sie über alle Dienste von IOnet sprechen, können Sie meine vorherigen Beiträge durchgehen. ​ In diesem Beitrag wollen wir uns mit der Überlappungszone zwischen ihnen befassen: ​ + IO Cloud: Wo Bauherren GPUs mieten + IO Worker: Hier registrieren Besitzer ihre GPUs zur Vermietung + IO Staking: Hier setzen GPU-Besitzer ein, um sich für ihre Angebote zu engagieren ​ ➜ Somit steht IOnet in der Mitte, eröffnet einen GPU-Marktplatz, um Mietgebühren zu erheben und zahlt die Besitzer (in Bezug auf $IO). Darüber hinaus können $IO-Inhaber seit der Einführung der Co-Staking-Funktion am Staking teilnehmen, ohne ein Stück GPU zu besitzen. ​ + IO Intelligence: ein KI-Hub für den Einzelhandel, einschließlich gebrauchsfertiger KI-Modelle, APIs und integrierter Agenten. ​ 👉 Fazit: @ionet Team hat einen großen Schritt nach vorne gemacht, um den Marktbedarf an GPU-as-a-Service zu decken. Die Dezentralisierung von GPUs ist ein Muss. ​ Ich muss zugeben, dass IOnet bereits ein nachhaltiges Wachstumsmodell aufgebaut hat, das zu solide ist, um zu scheitern.