Чому DePIN — це найкоротший шлях до переходу Web2 у Web3? ​ «Штучний інтелект представляє ринок вартістю 200 трильйонів доларів, який майже в 2 рази більше. глобальний ВВП», – йдеться у @0xCheeezzyyyy темі. ​ DePIN вирішує проблему розподілу ресурсів по блокчейну. ​ Не варто недооцінювати силу децентралізації, вона схожа на мурах - маленьких, але досить сильних, щоб витримати в 50 разів більше своєї ваги. ​ ▸ @ionet - новаторство в децентралізації графічних процесорів ​ Володіння графічними процесорами вимагає міцної фінансової бази. ​ До появи модного слова «штучний інтелект» графічні процесори вже були затребувані для майнінгу криптовалют, особливо для BTC або ETH. ​ Чому графічні процесори? Для користувачів, які не володіють технологіями, графічні процесори здатні до паралельної обробки, що ідеально підходить для вирішення криптографічних рівнянь. ​ У розпал захоплення майнінгом (протягом 2017 року) ціни на графічні процесори різко зросли. ​ Наприклад, на популярний графічний процесор - GTX 1070 Ti від Nvidia - ціни зросли на 100% через високий попит з боку біткойн-установок. А зараз майнінг – це дуже складно. Однак графічні процесори мають кінцеву місію: штучний інтелект. ​ До 2022 року та початку 2023 року, коли були представлені ChatGPT і особливо генеративний штучний інтелект, штучний інтелект офіційно вступив у золоту еру. ​ ➜ Це, знову ж таки, різко підштовхнуло ціни на графічні процесори. ​ Більше того, як згадувалося в моєму останньому дописі, апаратне забезпечення (GPU) становить найбільшу частку при навчанні моделі штучного інтелекту. ​ Наприклад, для GPT-3 потрібні тисячі NVIDIA V100, кожна з яких коштує $10 тис. ​ За таких витрат більшість МСП не можуть дозволити собі будувати. ​ 👉 Підводячи підсумок, можна сказати, що розміщення всіх цих графічних процесорів у хмарі необхідне для зниження витрат на відеокарти - що саме @ionet пропонує. ▸ Порівняння постачальників децентралізованих графічних процесорів: ​ Згідно зі звітом Fortune Insights, у 2024 році ринкова вартість GPUaaS (GPU як послуга) оцінюється в $4,31 млрд. ​ І ця цифра, за прогнозами, досягне майже $50 млрд у 2032 році. ​ Таким чином, ця ніша здається смачним шматком пирога, якщо провайдери можуть оптимізувати свої фіксовані витрати на GPU. ​ Ось дошка нещодавніх гравців на полі: ​ Відклавши в сторону ринкову капіталізацію і FDV, давайте поговоримо про масштаб кожного гравця. ​ + @AethirCloud і @ionet мають найбільшу кількість ємності графічного процесора. ​ + @ionet і @akashnet_ здатні вийти на роздрібний ринок. ​ + Підраховуючи кількість якісних графічних процесорів (наприклад, H100): великі масштаби належать до @ionet та @AethirCloud. ​ Насправді, IOnet і Aethir співпрацюють вже деякий час, щоб легко масштабуватися і охопити широкий спектр частки ринку. ▸ @ionet - ідеальне рішення для штучного інтелекту ​ Розповідаючи про всі послуги IOnet, ви можете пройтися по моїм попереднім постам. ​ У цій статті ми розглянемо зону перекриття між ними: ​ + IO Cloud: де будівельники орендують відеокарти + IO Worker: де власники реєструють свої GPU для оренди + Стейкінг вводу-виводу: де власники графічних процесорів беруть на себе зобов'язання щодо своїх пропозицій ​ ➜ Таким чином, IOnet стоїть посередині, відкриває маркетплейс GPU для стягнення плати за оренду та платить власникам (у перерахунку на $IO). Крім того, з моменту запуску функції спільного стейкінгу власники $IO можуть приєднатися до стейкінгу, не володіючи частиною графічного процесора. ​ + IO Intelligence: хаб штучного інтелекту, що виходить на ринок роздрібної торгівлі, включаючи готові до використання моделі штучного інтелекту, API та вбудовані агенти. ​ 👉 Висновок: @ionet команда робить величезний крок вперед, щоб задовольнити потребу ринку в графії як послузі. Децентралізація графічних процесорів є обов'язковою. ​ Я повинен визнати, що IOnet вже побудував модель сталого зростання, яка занадто надійна, щоб зазнати невдачі.