Pourquoi DePIN est-il le chemin le plus court pour faire le lien entre le Web2 et le Web3 ? ​ « L’IA représente un marché de 200 milliards de dollars, soit près de 2 fois le prix de l’IA. PIB mondial@0xCheeezzyyyy. ​ DePIN résout le problème de la distribution des ressources sur la blockchain. ​ Ne sous-estimez pas le pouvoir de la décentralisation, c’est comme les fourmis - petites mais assez fortes pour porter jusqu’à 50 fois leur poids. ​ ▸ @ionet - pionnier de la décentralisation des GPU ​ Posséder des GPU nécessite une base financière solide. ​ Avant le mot à la mode « IA », les GPU étaient déjà recherchés pour servir le minage de cryptomonnaies, en particulier pour le BTC ou l’ETH. ​ Pourquoi les GPU ? Pour les utilisateurs non techniques, les GPU sont capables d’un traitement parallèle, ce qui est idéal pour résoudre des équations cryptographiques. ​ En plein engouement pour le minage (en 2017), les prix des GPU ont grimpé en flèche. ​ Par exemple, un GPU populaire - le GTX 1070 Ti de Nvidia - a vu ses prix grimper de 100 % en raison de la forte demande des plates-formes Bitcoin. Et maintenant, l’exploitation minière est très difficile. Cependant, les GPU ont une mission ultime à accomplir : l’IA. ​ Jusqu’en 2022 et au début de 2023, lorsque ChatGPT et surtout l’IA générative ont été introduits, l’IA est officiellement entrée dans l’âge d’or. ​ ➜ Ceci, une fois de plus, a fait grimper les prix des GPU de façon spectaculaire. ​ De plus, comme je l’ai mentionné dans mon tout dernier billet, le matériel (GPU) représente la plus grande proportion lors de l’entraînement d’un modèle d’IA. ​ Par exemple, GPT-3 nécessite des milliers de NVIDIA V100, coûtant 10 000 $ chacun. ​ À ce coût, la plupart des PME n’ont pas les moyens de construire. ​ 👉 En résumé, il est nécessaire de mettre tous ces GPU sur le cloud pour réduire les coûts des GPU, ce qui est exactement ce que @ionet propose. ▸ Comparaison des fournisseurs de GPU décentralisés : ​ Selon un rapport de Fortune Insights, la valeur marchande du GPUaaS (GPU as a service) est estimée à 4,31 milliards de dollars en 2024. ​ Et ce chiffre devrait atteindre près de 50 milliards de dollars en 2032. ​ Ainsi, ce créneau semble être un délicieux jeu d’enfant si les fournisseurs peuvent optimiser leurs coûts fixes GPU. ​ Voici un tableau des joueurs récents dans le domaine : ​ Mis à part la capitalisation boursière et le FDV, parlons de l’échelle de chaque acteur. ​ + @AethirCloud et @ionet ont la plus grande capacité GPU. ​ + @ionet et @akashnet_ sont en mesure d’exploiter le marché de détail. ​ + En comptant le nombre de GPU de haute qualité (comme les H100) : la grande échelle appartient à @ionet et @AethirCloud. ​ En fait, IOnet et Aethir collaborent depuis un certain temps pour se développer facilement et couvrir un large éventail de parts de marché. ▸ @ionet - la solution parfaite pour ​ En parlant de tous les services d’IOnet, vous pouvez parcourir mes articles précédents. ​ Dans cet article, couvrons la zone de chevauchement entre eux : ​ + IO Cloud : où les constructeurs louent des GPU + IO Worker : où les propriétaires enregistrent leurs GPU pour la location + IO Staking : où les propriétaires de GPU misent pour s’engager dans leurs offres ​ ➜ Ainsi, IOnet se situe au milieu, ouvre une place de marché GPU pour facturer les frais de location et rémunère les propriétaires (en termes de $IO). De plus, depuis le lancement de la fonctionnalité de co-jalonnement, $IO détenteurs peuvent rejoindre le jalonnement sans posséder un morceau de GPU. ​ + IO Intelligence : un hub d’IA exploitant le marché de la vente au détail, y compris des modèles d’IA prêts à l’emploi, des API et des agents intégrés. ​ 👉 Conclusion : @ionet’équipe a fait un énorme pas en avant pour répondre aux besoins du marché en matière de GPU as a Service. La décentralisation des GPU est indispensable. ​ Je dois admettre qu’IOnet a déjà construit un modèle de croissance durable qui est trop solide pour échouer.