Mở Khóa AI Giá Rẻ: Hứa Hẹn Từ Mạng Lưới GPU Phi Tập Trung

Sự phi tập trung đang cách mạng hóa AI bằng cách tăng cường khả năng tiếp cận nguồn điện tính toán, làm cho nó trở nên mở rộng và hiệu quả về chi phí hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) phụ thuộc vào sức mạnh tính toán, tương tự như cách bộ não của chúng ta phụ thuộc vào oxy. Các giải pháp tính toán AI truyền thống, như các nền tảng đám mây như AWS và Google Cloud, hoặc các công ty sử dụng GPU và TPU của riêng mình, cung cấp sự linh hoạt và khả năng mở rộng nhưng với chi phí cao và những thách thức kỹ thuật, đặc biệt là đối với các công ty khởi nghiệp.

Các mạng tính toán phi tập trung nổi lên như một lựa chọn hứa hẹn, như được nhấn mạnh bởi Sjoerd Dijkstra, đồng sáng lập của Nosana, trong một phiên AMA trực tiếp. Được ra mắt vào tháng 1 năm 2025, thị trường GPU của Nosana cho phép các nhà phát triển khai thác mạng lưới GPU phi tập trung để đào tạo và suy luận các mô hình AI của họ, đồng thời cho phép chủ sở hữu GPU kiếm tiền từ phần cứng của họ.

"Chúng tôi đang khai thác các nguồn lực chưa được sử dụng trên toàn thế giới, làm cho nó trở nên phải chăng hơn nhiều cho các công ty và nhà phát triển cần khả năng mở rộng mà không làm tăng chi phí quá mức," Dijkstra cho biết. "Khả năng mở rộng là một lợi thế khác. Bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn hơn, chúng tôi giảm thiểu độ trễ và đẩy nhanh quá trình thử nghiệm AI."

Ông còn giải thích thêm về phạm vi ứng dụng rộng rãi của GPU phi tập trung, đặc biệt trong các nhiệm vụ suy luận AI. Các ngành công nghiệp như y tế cho việc khám phá thuốc và chẩn đoán, ô tô cho xe tự lái, tài chính, và các đại lý AI đều có thể hưởng lợi đáng kể từ các mạng này. Trong lĩnh vực Web3, các nền tảng với các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống tạo ảnh là những nền tảng có thể khai thác khả năng tính toán được cải thiện của các mạng lưới GPU phi tập trung.

Nhận thấy tính chất tiêu tốn tài nguyên của việc xây dựng các mô hình AI từ đầu, Nosana cung cấp các mẫu với các mô hình AI được xây dựng trước, được thiết kế cho các nhu cầu ngành khác nhau, bao gồm hỗ trợ cho các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs). "Các doanh nghiệp có thể sử dụng các mẫu của chúng tôi làm điểm khởi đầu, được điều chỉnh theo các nhu cầu phổ biến của ngành," Dijkstra nhấn mạnh. "Đây là các giải pháp AI tiên tiến được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể."

Nhiều dự án đã tận dụng các nguồn lực của Nosana. Ví dụ, Sogni AI trong ngành công nghiệp sáng tạo đã giảm chi phí và mở rộng hoạt động, Ocada tích hợp các đại lý AI với sức mạnh tính toán của Nosana để nâng cao lớp ứng dụng của mình, và AlphaNeural, một thị trường phi tập trung cho các mô hình AI và tập dữ liệu, đã đẩy nhanh việc triển khai mô hình.

Mạng lưới của Nosana được củng cố bởi sự kết hợp giữa các chủ sở hữu GPU độc lập và các nhà cung cấp lớn, với khoảng 75% GPU được đóng góp bởi các cá nhân trên toàn thế giới. Các GPU còn lại đến từ các nhà cung cấp đã được thiết lập như Render và PikNick, đảm bảo tính bảo mật, độ tin cậy và hiệu suất của mạng lưới.

"Sự kết hợp này làm cho mạng lưới của Nosana không chỉ phi tập trung mà còn sẵn sàng cho doanh nghiệp, cho phép chúng tôi phục vụ một loạt khách hàng, từ các công ty khởi nghiệp đến các tổ chức lớn hơn cần các giải pháp tính toán mạnh mẽ và tuân thủ," Dijkstra giải thích.

Các chủ sở hữu GPU trên Nosana được yêu cầu đặt cọc token $NOS để đảm bảo rằng chỉ có những người tham gia đáng tin cậy đóng góp vào mạng lưới. Những chủ sở hữu này được thưởng bằng các ưu đãi và tiền thưởng dựa trên hiệu suất.

"Chúng tôi mới chỉ bắt đầu khám phá tiềm năng rộng lớn của cuộc cách mạng AI, và sự phi tập trung là yếu tố quan trọng để làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn," Dijkstra kết luận. "Tuy nhiên, chúng ta phải xem xét các yếu tố quan trọng như bảo mật, lòng tin, các giao thức và API chuẩn hóa, và các giải pháp có thể mở rộng, đó là những gì chúng tôi đang giải quyết tại Nosana. Cách tiếp cận này sẽ mở đường cho một cảnh quan AI dễ tiếp cận và hiệu quả hơn."

Theo Cointelegraph

Tin khác