Discussão sobre o modelo de negócios da plataforma de Poder de computação AI

Recentemente, dois projetos de conceito de IA completaram eventos de geração de tokens (TGE), gerando uma ampla discussão na indústria sobre o modelo de negócios da plataforma de poder de computação de IA.

Este modelo é essencialmente um clássico modelo de negócio de plataforma. Por um lado, estão as startups de IA e as empresas de renderização de jogos, que precisam de grandes recursos de poder de computação, mas carecem de fundos para adquiri-los; por outro lado, estão indivíduos ou instituições que possuem placas gráficas de alto desempenho ociosas (, como 4090, 3090, A100, H100, etc. ), que desejam obter rendimento através do aluguer. Se existir uma plataforma que consiga conectar estas duas demandas, poderá formar um ecossistema comercial saudável.

Este modelo é especialmente atraente para startups de IA. Em primeiro lugar, o custo de construir instalações de poder de computação em larga escala é excessivo, e alugar é mais adequado para as necessidades flexíveis das startups. Em segundo lugar, com a escassez global de placas gráficas e algumas regiões enfrentando até sanções, obter recursos de poder de computação através da plataforma pode evitar muitos riscos legais e operacionais. Portanto, plataformas de instalações de poder de computação descentralizadas surgiram.

No entanto, esta plataforma enfrenta o típico dilema "primeiro veio o ovo ou primeiro veio a galinha". As empresas de IA precisam que a plataforma tenha recursos de poder de computação suficientes para se juntarem, enquanto os detentores de placas gráficas precisam de pedidos suficientes para disponibilizar os recursos na plataforma. Para romper este ciclo, algumas plataformas introduziram mecanismos de criptomoeda.

Por exemplo, certa plataforma adotou a estratégia do "primeiro vem o ovo", atraindo uma grande quantidade de recursos de placas gráficas através de incentivos em tokens. De acordo com relatos, essa plataforma atraiu perto de 300 mil placas gráficas em períodos de pico.

Estas plataformas geralmente projetam alguns cenários de aplicação de tokens, como permitir que os usuários paguem taxas de serviço com tokens da plataforma e desfrutem de descontos. Esta abordagem não força os usuários a usar os tokens da plataforma, mas fornece uma utilidade prática para os tokens, favorecendo a detenção descentralizada dos mesmos.

Na construção ecológica, diferentes plataformas adotaram diferentes estratégias. Algumas plataformas lançaram produtos de máquinas de mineração virtuais e físicas, aumentando a fidelidade dos usuários através da criação de custos irrecuperáveis. Por exemplo, o produto de máquina de mineração virtual lançado por uma plataforma gerou mais de 100 milhões de dólares em vendas em uma rede de blockchain.

Algumas plataformas também introduziram papéis de terceiros, como inspetores de qualidade de rede, responsáveis por monitorar o estado de trabalho das placas gráficas e a situação de processamento de pedidos, e ganham recompensas em tokens por esse trabalho. Este design enriquece ainda mais o ecossistema da plataforma.

De um modo geral, estes projetos de plataformas de poder de computação de IA concentram-se em recursos de poder de computação GPU padronizados, o que lhes permite colaborar com várias partes e expandir a sua influência. Alguns comparam a GPU ao "petróleo" da nova era, esta metáfora ilustra de forma vívida a importância da GPU na era da IA.

Embora diferentes plataformas possam escolher diferentes ecossistemas de blockchain como infraestrutura, elas não são completamente opostas. Há relatos de que algumas plataformas que parecem concorrentes também têm relações de cooperação, e até realizaram trocas de tokens, mostrando uma atmosfera de harmonia dentro da indústria.

Com o contínuo desenvolvimento e popularização da tecnologia de IA, este modelo de plataforma de compartilhamento de poder de computação descentralizado provavelmente desempenhará um papel cada vez mais importante no futuro, fornecendo o suporte de infraestrutura necessário para a inovação em IA.