เมื่อเจาะลึกลงไปในเส้นทางการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ โครงการที่มีศักยภาพใดบ้างที่ควรค่าแก่การใส่ใจ

ผู้เขียนต้นฉบับ: นอนในสายฝน

การคำนวณแบบกระจายอำนาจคืออะไรกันแน่?

นอกจาก io.net $AKT $AR $TAO แล้ว โอกาสอื่นใดที่เราสามารถเข้าร่วมได้?

เนื้อหาต่อไปนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพูดคุยกับคุณเกี่ยวกับวิธีที่ฉันเข้าใจเส้นทางการประมวลผลแบบกระจายอำนาจหลังจากเรียนรู้ความรู้ที่เกี่ยวข้อง

มาดำดิ่งไปด้วยกัน

1. การคำนวณแบบกระจายอำนาจทำหน้าที่อะไรกันแน่?

นั่นคือ "การคำนวณ" โปรโตคอลเหล่านี้คำนวณอะไร?

เพื่อให้เข้าใจง่ายๆ การคำนวณคือการประมวลผลข้อมูลเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามเป้าหมาย

ความต้องการที่ใหญ่ที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบกระจายอำนาจ หรือสิ่งที่ตลาดคิดว่าเป็นความต้องการ คือการฝึกอบรม AI แน่นอนว่าในปัจจุบันเส้นทางนี้ยังมีปัญหามากมายในการซิงโครไนซ์ข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย ตลอดจนความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

ในปัจจุบัน โซลูชั่นที่ใหญ่ที่สุดในตลาดควรเป็น io.net $AKT และ $RNDR อย่างไรก็ตาม ดังที่ Greythorn Asset Management กล่าวไว้ ความซับซ้อนในการสร้างและการจัดการคลัสเตอร์แบบกระจายอำนาจในวงกว้างนั้นเกี่ยวข้องกับความท้าทายทางเทคนิคที่สำคัญ และพวกมันยังคงมีหนทางอีกยาวไกล (คำกล่าวนี้ใช้สำหรับ io.net ใช่ แต่ใช้ได้กับส่วนใหญ่

ลิงก์อ้างอิง: https://0x greythorn.medium.com/io-nets-revolutionary-gpu-cloud-f 18 c 06 b 944 e 4

2. ปรับแต่งทิศทางการใช้งาน

มาดูโดยย่อเกี่ยวกับธุรกิจเฉพาะของโครงการคอมพิวเตอร์แบบกระจายอำนาจที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้⬇️

• io.net มีส่วนร่วมในพลังการประมวลผล GPU และได้ร่วมมือกับ $RNDR ทิศทางการใช้งานคือการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์

• $TAO ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการประมวลผลเพื่อให้ตรงกับความต้องการในการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์

• $AKT สามารถปรับขนาดได้มากกว่า $RNDR รองรับ GPU, CPU และการประมวลผลที่เก็บข้อมูล ดังนั้นฐานลูกค้าจึงสมบูรณ์ยิ่งขึ้นเช่นกัน

• AO ที่เปิดตัวโดย $AR เป็นคอมพิวเตอร์ไฮเปอร์ขนานที่ผสานรวมกับ Arweave AO รับผิดชอบด้านการสื่อสารและการประมวลผลแบบขนาน และ Arweave รับผิดชอบในการจัดเก็บและการตรวจสอบ นอกจากนี้ AO ยังรองรับการผสมผสานแบบโมดูลาร์

ทิศทางการใช้งานของการคำนวณแบบกระจายอำนาจนั้นเชื่อมโยงอย่างมากกับสาขา AI โดยให้บริการกับสาขา AI ในรูปแบบของพลังการประมวลผล โดยพื้นฐานแล้วเราสามารถแบ่ง Crypto+AI ออกเป็น: 1) Crypto สามารถทำอะไรให้กับอุตสาหกรรม AI ได้บ้าง? 2) อุตสาหกรรม AI สามารถเพิ่มศักยภาพให้กับ Crypto ได้อย่างไร? ฉันได้กล่าวถึงมันในบทความก่อนหน้านี้ วิธีที่อุตสาหกรรม AI เสริมศักยภาพ Crypto คือตัวแทน AI เช่น $PRIME $OLAS แนวคิดพื้นฐานสำหรับ Crypto เพื่อรองรับอุตสาหกรรม AI คือการสร้างพลังการประมวลผล

นี่คือเหตุผลว่าทำไมเป้าหมายด้านพลังการประมวลผลในปัจจุบันจึงถูกกระแสเกินจริง และโปรโตคอลด้านพลังการประมวลผลแบบใหม่ก็ถือกำเนิดขึ้น

นอกเหนือจากพลังการประมวลผลและแอปพลิเคชันแล้ว Crypto ยังสามารถทำงานบางอย่างในระดับข้อมูลและระดับอัลกอริทึมได้อีกด้วย

ปัญหาคอขวดในการเติบโตหลักของพวกเขาในขณะนี้คือการยอมรับของลูกค้า Web2 ในรูปแบบการทำงานร่วมกัน ณ จุดนี้ $AKT กำลังทำได้ดีขึ้น

3. สองอัญมณีที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณและข้อมูล

ต่อไป ฉันจะแบ่งปันอัญมณีบางส่วนกับคุณ (ฉันมีตำแหน่งและความสนใจ ดังนั้นคุณควรศึกษาข้อมูลของคุณเองก่อนที่จะซื้อ และอย่ารับช่วงต่อจากฉัน)

FluenceDAO @fluence_project

บทนำอย่างเป็นทางการ: Fluence เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบเนทีฟ Web3 สำหรับการพัฒนาและโฮสต์แอปพลิเคชัน อินเทอร์เฟซ และแบ็กเอนด์บนเครือข่ายเพียร์ทูเพียร์ที่ไม่ได้รับอนุญาต Fluence สามารถอ่านข้อมูลจากแหล่งข้อมูลสาธารณะใดๆ (IPFS, Filecoin, Arweave, Ceramic, Ethereum, Solana, Flow ฯลฯ) คำนวณและจัดเก็บข้อมูลที่คำนวณใหม่กลับเข้าไปในที่เก็บข้อมูลเหล่านี้

บทนำ: FluenceDAO เป็นโปรเจ็กต์ AI+DePin ที่ได้ร่วมมือกับ Filecoin แล้ว Solana Lianchuang ก็ให้ความสนใจโปรเจ็กต์นี้เช่นกัน โครงการนี้นำโดย Multicoin โดยมีส่วนร่วมจาก 1kx และ Signum Capital ด้วยเงินทุน 11 ล้านดอลลาร์สหรัฐ Fluence ได้สร้างเครือข่ายเพื่อให้ผู้ใช้มีแพลตฟอร์ม + ตลาดการประมวลผลแบบไม่มีคลาวด์แบบกระจายศูนย์กลาง และเครือข่ายได้รับการจัดการโดย Fluence DAO และ $FLT

ปัจจุบันราคาของ $FLT คือ 0.6 USD, MC 29.9 M และ FDV 599 M

อ่านเพิ่มเติม: https://twitter.com/ahboyash/status/1770333758522323192

ไอออซ @AIOZNetwork

การแนะนำอย่างเป็นทางการ: AIOZ Network เป็นโซลูชันโครงสร้างพื้นฐานที่ครอบคลุมสำหรับพื้นที่จัดเก็บ Web3, การประมวลผลปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจ, การถ่ายทอดสดและวิดีโอออนดีมานด์ (VOD) แพลตฟอร์ม dCDN ของ AIOZ Network เปลี่ยนแปลงการจัดเก็บและการแจกจ่ายไฟล์ใน Web 3.0 Dapps ซึ่งเป็นโซลูชันที่เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บไฟล์และการสตรีมสื่อ บล็อกเชนของ AIOZ Network ผสมผสานความแข็งแกร่งของ Cosmos เข้ากับความเข้ากันได้ของ Ethereum Virtual Machine (EVM) (ความเข้ากันได้สูงและต้นทุนต่ำ)

ข้อมูลเบื้องต้น: ก่อนหน้านี้ AIOZ มุ่งเน้นไปที่การเป็นแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน DePin หลักสำหรับการจัดเก็บข้อมูลและการสตรีมสื่อ แต่ตอนนี้ AIOZ กำลังเข้าใกล้ AI มากขึ้น เช่นเดียวกับ io.net และ FluenceDAO สร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI+DePin AIOZ ได้เข้าร่วมโปรแกรม NVIDIA Inception เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา

การออกแบบที่โดดเด่นของ AIOZ คือ dCDN (Distributed Content Delivery Network) โหนด Edge ของเครือข่ายมีหน้าที่รับผิดชอบในการรันเครือข่าย และโหนดที่ทำงานบนเครือข่ายจะได้รับรางวัลโทเค็น $AIOZ คุณลักษณะหนึ่งของ dCDN คือช่วยให้เครือข่ายขยายได้อย่างไร้ขีดจำกัด นั่นคือเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น จำนวน Edge Node ก็ต้องเพิ่มขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด (ปัจจุบันมีโหนด 80,000 ทั่วโลก)

แล้ว AIOZ บูรณาการกับ AI ได้อย่างไร?

AIOZ W 3A I คือโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล AI ที่สามารถช่วยลูกค้าดำเนินการประมวลผล AI แบบกระจายและรับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ลูกค้าสามารถเข้าถึงโมเดล AI ได้มากขึ้นผ่านบริการ AI-as-a-service ที่ AIOZ มอบให้

ที่น่าสนใจในขณะที่อ่านข้อมูล ฉันยังสังเกตเห็นแนวคิดที่ถูกกล่าวถึงหลายครั้ง: การใช้เหตุผลของ AI

ในด้าน AI การอนุมานคือกระบวนการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึก* เพื่อสรุปผลจากข้อมูลใหม่ และโมเดล AI ที่สามารถอนุมานได้โดยไม่ต้องใช้ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่ต้องการ เพื่อให้เข้าใจง่ายๆ การฝึกอบรม AI เป็นขั้นตอนแรกของโมเดล AI และการใช้เหตุผลของ AI คือการประยุกต์ใช้โมเดล AI ที่จริงแล้ว การอนุมาน AI เป็นกระบวนการที่ใช้ในการทดสอบความสามารถของโมเดล AI

W 3A I Marketplace ของ AIOZ ช่วยให้โหนดจัดเก็บข้อมูลผู้ใช้ในลักษณะกระจายอำนาจ และดำเนินงาน AI บนอุปกรณ์ของผู้ใช้ได้โดยตรง สิ่งนี้จะทำให้การอนุมานของ AI คุ้มค่าและเป็นส่วนตัวมากขึ้น

เพื่อให้เข้าใจง่ายๆ AIOZ กำลังให้บริการสำหรับ AI ผ่านการประมวลผลแบบเอดจ์

อ่านเพิ่มเติม: https://route2fi.substack.com/p/aioz-network-at-the-forefront-of

ปัจจุบัน ราคาของ $AIOZ คือ 0.8 ดอลลาร์สหรัฐ, MC 878 M และ FDV 878 M

สุดท้ายนี้ เรามาพูดถึงสิ่งที่ฉันคิดว่าเป็นเทรนด์ของ Crypto AI กันดีกว่า เทรนด์ที่สำคัญในอนาคตของ Crypto AI คือการปรับแต่งแทร็กที่แบ่งย่อย และรายละเอียดจะสูงขึ้น ในขณะที่แข่งขันกันเอง ความร่วมมือแบบโมดูลาร์ก็จะเพิ่มมากขึ้นเช่นกัน