Perché DePIN è il modo più breve per collegare il Web2 al Web3? ​ "L'intelligenza artificiale presenta un mercato da 200 trilioni di dollari che quasi 2 volte cur. PIL globale." menzionato in @0xCheeezzyyyy thread. ​ DePIN risolve il problema della distribuzione delle risorse attraverso la blockchain. ​ Non sottovalutare il potere della decentralizzazione, è come le formiche: piccole ma abbastanza forti da trasportare fino a 50 volte il loro peso. ​ ▸ @ionet - pioniere nella decentralizzazione delle GPU ​ Possedere GPU richiede una solida base finanziaria. ​ Prima della parola d'ordine "AI", le GPU erano già state ricercate per servire il mining di criptovalute, in particolare per BTC o ETH. ​ Perché le GPU? Per gli utenti non tecnologici, le GPU sono in grado di eseguire l'elaborazione parallela, ideale per risolvere equazioni crittografiche. ​ Nel bel mezzo della mania del mining (nel 2017), i prezzi delle GPU sono saliti alle stelle. ​ Ad esempio, una popolare GPU, la GTX 1070 Ti di Nvidia, ha visto i suoi prezzi aumentare del 100% a causa dell'elevata domanda da parte dei piattaforme Bitcoin. E ora, l'estrazione mineraria è super difficile. Tuttavia, le GPU hanno una missione finale da compiere: l'intelligenza artificiale. ​ Fino al 2022 e all'inizio del 2023, quando sono stati introdotti ChatGPT e in particolare l'intelligenza artificiale generativa, l'intelligenza artificiale è ufficialmente entrata nell'era dell'oro. ​ ➜ Questo, ancora una volta, ha fatto salire notevolmente i prezzi delle GPU. ​ Inoltre, come accennato nel mio ultimo post, l'hardware (GPU) rappresenta la percentuale maggiore durante l'addestramento di un modello di intelligenza artificiale. ​ Ad esempio, GPT-3 richiede migliaia di NVIDIA V100, che costano $ 10k ciascuna. ​ A questo costo, la maggior parte delle PMI non può permettersi di costruire. ​ 👉 Per riassumere, mettere tutte queste GPU sul cloud è necessario per ridurre i costi delle GPU, che è esattamente ciò che offre @ionet. ▸ Confronto tra i fornitori di GPU decentralizzate: ​ Secondo un rapporto di Fortune Insights, il valore di mercato delle GPUaaS (GPU as a service) è stimato a 4,31 miliardi di dollari nel 2024. ​ E si prevede che questa cifra raggiungerà quasi 50 miliardi di dollari nel 2032. ​ Pertanto, questa nicchia sembra essere un delizioso gioco da ragazzi se i fornitori possono ottimizzare i costi fissi della GPU. ​ Ecco una bacheca dei giocatori recenti in campo: ​ Mettiamo da parte la capitalizzazione di mercato e l'FDV, parliamo della scala di ciascun giocatore. ​ + @AethirCloud e @ionet hanno la massima capacità della GPU. ​ + @ionet e @akashnet_ sono in grado di attingere al mercato al dettaglio. ​ + Contando il numero di GPU di alta qualità (come le H100): la grande scala appartiene a @ionet e @AethirCloud. ​ In effetti, IOnet e Aethir collaborano da un po' di tempo per scalare facilmente e coprire un'ampia gamma di quote di mercato. ▸ @ionet - la soluzione perfetta per l'intelligenza artificiale ​ Parlando di tutti i servizi di IOnet, potete ripercorrere i miei post precedenti. ​ In questo post, copriamo la zona di sovrapposizione tra di loro: ​ + IO Cloud: dove i costruttori noleggiano GPU + IO Worker: dove i proprietari registrano le loro GPU per il noleggio + IO Staking: dove i proprietari di GPU fanno staking per impegnarsi nelle loro offerte ​ ➜ Così, IOnet si pone nel mezzo, apre un mercato di GPU per addebitare canoni di noleggio e paga i proprietari (in termini di $IO). Inoltre, da quando è stata lanciata la funzione di co-staking, i titolari di $IO possono partecipare allo staking senza possedere un pezzo di GPU. ​ + IO Intelligence: un hub di intelligenza artificiale che attinge al mercato al dettaglio, inclusi modelli di intelligenza artificiale pronti all'uso, API e agenti integrati. ​ 👉 Conclusione: @ionet team ha fatto un enorme passo avanti per soddisfare le esigenze del mercato di GPU as a Service. La decentralizzazione delle GPU è un must. ​ Devo ammettere che IOnet ha già costruito un modello di crescita sostenibile che è troppo solido per fallire.