Làm thế nào để hiểu về token sức mạnh tính toán AI? So sánh từ thị trường GPU đến lớp thực thi

Đối với nhiều nhà phát triển AI, thách thức thực sự thường không nằm trong mã code, mà nằm trên hóa đơn.

Đào tạo mô hình cần GPU, triển khai suy luận cũng không thể tách rời GPU. Nhưng khi sức mạnh tính toán lâu dài tập trung trong tay một số ít nền tảng, những gì nhà phát triển phải đối mặt thường là chi phí cao, lịch trình không chắc chắn và thứ tự ưu tiên tài nguyên có thể bị điều chỉnh bất cứ lúc nào. Theo thời gian, bản thân sức mạnh tính toán dần dần trở thành một rào cản vô hình nhưng có thật.

Trong khuôn khổ câu chuyện AI rộng hơn (đã được thảo luận trước đó trong phân tích tổng thể về khu vực AI của XT), lớp cơ sở hạ tầng đang âm thầm định hình lại cách thức phân phối giá trị. Sự xuất hiện của thị trường sức mạnh tính toán AI chính là phản ứng với thực tế này. Nó cố gắng kết nối lại các tài nguyên GPU phân tán trên toàn cầu thông qua cách thức phi tập trung, khiến sức mạnh tính toán không còn chỉ thuộc về một số ít người tham gia tập trung. Dù là sự tập trung sức mạnh tính toán mà io.net (IO) nhấn mạnh, hay hệ sinh thái cơ sở hạ tầng AI đa tầng mà Phoenix Global (PHB) xây dựng, đều đang trả lời cùng một câu hỏi: Sức mạnh tính toán, liệu có thể được tổ chức lại như một thị trường, và không còn bị độc quyền?

TL;DR Tóm tắt nhanh

• Sức mạnh tính toán GPU đã trở thành nút thắt cổ chai cấu trúc hạn chế sự phát triển của ngành công nghiệp AI
• Thị trường sức mạnh tính toán AI thông qua cơ chế mở, thử nghiệm thúc đẩy phi tập trung hóa nguồn cung GPU
• IO, RLC và PHB đại diện cho các con đường kiến trúc thị trường sức mạnh tính toán khác nhau
• So với "số lượng sức mạnh tính toán", tỷ lệ sử dụng, tính ổn định và cơ chế tin cậy của sức mạnh tính toán quan trọng hơn
• Trước khi tham gia vào các tài sản liên quan đến cơ sở hạ tầng AI, hiểu biết cấu trúc nên được ưu tiên hơn đánh giá câu chuyện

Tại sao sức mạnh tính toán đang trở thành nút thắt cổ chai mới của thị trường AI

Trong giai đoạn đầu phát triển AI, tiến bộ công nghệ chủ yếu được thúc đẩy bởi khả năng mô hình mạnh hơn và dữ liệu phong phú hơn. Nhưng ngày nay, yếu tố hạn chế thực sự đã chuyển dịch. Dù là đào tạo mô hình lớn hay triển khai suy luận quy mô, đều phụ thuộc cao vào sức mạnh tính toán GPU liên tục, ổn định, và tốc độ tăng trưởng nhu cầu sức mạnh tính toán đang nhanh hơn rõ rệt so với sự mở rộng nguồn cung.

Hiện tại, tài nguyên GPU cao cấp chủ yếu tập trung trong tay một số ít nhà cung cấp dịch vụ đám mây tập trung, đặc biệt rõ ràng hơn trong thị trường cấp doanh nghiệp. Cơ cấu tập trung này đang tạo ra một loạt tác động dây chuyền:

• Quyền định giá lâu dài nằm trong tay bên nền tảng
• Tài nguyên sức mạnh tính toán được ưu tiên phân bổ cho khách hàng lớn, trưởng thành
• Tính sẵn có theo khu vực của GPU hiệu suất cao có sự khác biệt rõ rệt

Trong môi trường như vậy, các đội ngũ AI quy mô vừa và nhỏ, nhà phát triển độc lập và các dự án giai đoạn đầu thường phải gánh chịu chi phí cao hơn, hoặc đối mặt với vấn đề hạn chế tiếp cận sức mạnh tính toán. Bản thân sức mạnh tính toán đang trở thành một rào cản cạnh tranh ngầm. Việc có thể ổn định, chi phí thấp để có được tài nguyên GPU ngày càng trực tiếp quyết định khả năng triển khai và mở rộng quy mô của sản phẩm AI.

Chính trong bối cảnh mất cân bằng cấu trúc này, thị trường sức mạnh tính toán AI bắt đầu xuất hiện. Chúng thử nghiệm cung cấp con đường tiếp cận sức mạnh tính toán khác với dịch vụ đám mây truyền thống, giảm bớt sự phụ thuộc đơn lẻ vào các nền tảng tập trung, mở ra nhiều khả năng hơn cho nguồn cung sức mạnh tính toán.

Thị trường sức mạnh tính toán AI là gì

Thị trường sức mạnh tính toán AI là một nền tảng kết nối nguồn cung sức mạnh tính toán GPU với khối lượng công việc AI thông qua cơ chế phối hợp thị trường hóa, thay vì phụ thuộc vào một nhà cung cấp dịch vụ tập trung duy nhất để cấu hình sức mạnh tính toán.

Xét về cấu trúc tổng thể, loại nền tảng này chủ yếu tập hợp hai loại người tham gia:

• Bên cung cấp sức mạnh tính toán: Bao gồm trung tâm dữ liệu, doanh nghiệp, thợ đào, hoặc cá nhân có sức mạnh tính toán nhàn rỗi
• Bên có nhu cầu sức mạnh tính toán: Bao gồm đội ngũ khởi nghiệp AI, tổ chức nghiên cứu, nhà cung cấp dịch vụ suy luận và nhà phát triển mô hình

Trong thị trường sức mạnh tính toán, lớp nền tảng chịu trách nhiệm hoàn thành việc phát hiện, định giá, điều phối và thanh toán tài nguyên sức mạnh tính toán. Khác với dịch vụ đám mây truyền thống, cơ sở hạ tầng không còn bị độc quyền bởi một chủ thể duy nhất, quyền sở hữu phần cứng, thực thi nhiệm vụ và quyền định giá được tách ra và phân phối lại.

Trong quá trình này, token có thể đảm nhận nhiều vai trò chức năng, ví dụ:

• Được sử dụng để thanh toán việc sử dụng sức mạnh tính toán
• Là công cụ kiểm soát quyền truy cập
• Được sử dụng để phối hợp cơ chế khuyến khích giữa hai bên cung và cầu

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tầm quan trọng của token trong các nền tảng khác nhau phụ thuộc vào thiết kế kiến trúc cụ thể, không có tiêu chuẩn thống nhất.

Từ góc độ sàn giao dịch và cấu trúc thị trường, thị trường sức mạnh tính toán AI thuộc về một loại cơ sở hạ tầng độc lập. Chúng không phải là ứng dụng AI, cũng không phải sản phẩm hướng đến người tiêu dùng, giá trị cốt lõi của chúng nằm ở việc liệu có thể phối hợp quan hệ cung cầu sức mạnh tính toán một cách liên tục, ổn định trong các kịch bản quy mô hay không.

Thị trường GPU phi tập trung hoạt động như thế nào

Mặc dù các con đường triển khai cụ thể khác nhau, nhưng hầu hết các thị trường sức mạnh tính toán phi tập trung thường xoay quanh một cấu trúc phân lớp tương đối nhất quán. Hiểu được trọng tâm phát triển của dự án trong cấu trúc này là yếu tố then chốt không thể bỏ qua khi đánh giá token sức mạnh tính toán AI.

Lớp Cung cấp (Supply Layer)

Ở lớp cung cấp, nền tảng chịu trách nhiệm kết nối tài nguyên GPU từ các nhà cung cấp sức mạnh tính toán phân tán. Lấy Akash Network làm ví dụ, bằng cách tập hợp sức mạnh tính toán nhàn rỗi của các nhà khai thác độc lập toàn cầu, nó chuyển đổi tài nguyên phần cứng vốn phân tán, chưa được sử dụng hết thành hồ sức mạnh tính toán mở mà nhà phát triển có thể trực tiếp gọi.

Lớp Thị trường (Marketplace Layer)

Chức năng cốt lõi của lớp thị trường là kết hợp nhiệm vụ tính toán cụ thể với GPU có sẵn. Render Network thể hiện hình thái điển hình của cơ chế này, thông qua cách thức phối hợp mạng lưới, nó phân bổ nhiệm vụ GPU dựa trên tính khả dụng và chỉ số hiệu suất của node, thay thế mô hình điều phối tập trung truyền thống.

Lớp Thực thi (Execution Layer)

Ở lớp thực thi, nhiệm vụ tính toán chạy trong môi trường được cách ly với nhau. io.net nhấn mạnh việc phối hợp khối lượng công việc AI trên cơ sở hạ tầng GPU không đồng nhất thông qua thực thi container hóa và hệ thống điều phối thống nhất, đồng thời đảm bảo tính cách ly và ổn định giữa các nhiệm vụ khác nhau.

Lớp Thanh toán (Settlement Layer)

Lớp thanh toán được sử dụng để đo lường tình hình sử dụng sức mạnh tính toán và hoàn thành việc phối hợp thanh toán. Golem cung cấp ví dụ thanh toán dựa trên mức sử dụng thực tế, nền tảng trả thù lao cho bên cung cấp sức mạnh tính toán dựa trên tình hình hoàn thành nhiệm vụ, thay vì dựa trên quy mô sức mạnh tính toán đã tuyên bố trước, từ đó khiến cơ chế khuyến khích gần hơn với kết quả giao hàng thực tế.

io.net (IO): Thị trường sức mạnh tính toán GPU lấy tập hợp làm cốt lõi

io.net (IO) đại diện cho một con đường thị trường sức mạnh tính toán AI ưu tiên tập hợp sức mạnh tính toán. Ý tưởng cốt lõi của nó nằm ở việc tích hợp quy mô lớn các tài nguyên GPU phân tán, và trình bày thống nhất khả năng sức mạnh tính toán này cho bên có nhu cầu theo cách gần với dịch vụ đám mây.

Thiết kế này coi trọng cao độ trải nghiệm sử dụng. Nhà phát triển không cần phải kết nối riêng lẻ với từng nhà cung cấp phần cứng, mà có thể trực tiếp gọi tài nguyên sức mạnh tính toán, từ đó giảm đáng kể ngưỡng sử dụng, tăng tốc nhịp độ kết nối và triển khai.

Những lợi thế chính của mô hình này bao gồm:

• Tốc độ điều phối và giao sức mạnh tính toán nhanh hơn
• Trải nghiệm sử dụng gần với dịch vụ đám mây truy thống, chi phí học tập thấp
• Có cơ hội tiếp cận hồ cung cấp sức mạnh tính toán quy mô, tập trung

Đồng thời, mô hình tập hợp cũng đưa vào các mối quan hệ phụ thuộc mới. Chất lượng của bên cung cấp sức mạnh tính toán, tính ổn định của hoạt động node, và ý chí tham gia lâu dài, đều sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất dịch vụ tổng thể. Ngoài ra, chỉ khi tồn tại liên tục nhu cầu thực tế, m