AI与区块链融合如何颠覆算力资源分配新趋势

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AI与区块链结合正成为行业热点,主要聚焦三大赛道:1)算力资源共享(如io.net、Aethir),通过分布式网络提升资源利用率;2)AI数据安全与可验证计算(如Arweave),保障隐私同时提供可靠数据源;3)去中心化AI(如Bittensor),降低单点故障风险。io.net以低成本分布式GPU网络著称,算力成本较AWS低90%;Aethir专注闲置GPU资源再利用;Arweave推出AO系统拓展至去中心化云服务;Bittensor构建区块链神经网络促进AI协作。这些项目试图重塑算力分配格局,但技术门槛高,实际落地仍需观察。

AI区块链的融合正在成为科技领域最令人兴奋的发展方向之一,这一创新组合为解决算力资源利用和AI服务普及等难题提供了全新思路。在这个快速发展的赛道上,已经涌现出一批颇具潜力的项目,它们正在重新定义算力资源的分配方式。

今天,Dr.DODO将带您深入探索AI与区块链交汇处的创新实践,了解那些正在重塑算力市场格局的先锋项目。

AI与区块链的协同效应

区块链技术为AI发展提供了独特的价值主张。在算力资源共享方面,io.net和Aethir等创新项目正在构建分布式云计算平台,通过智能合约将闲置计算资源与需求方高效匹配,显著提升了资源利用率并降低了成本。

数据安全领域同样取得了重要突破。Arweave等项目的区块链存储网络不仅确保了数据的安全存储和传输,还为AI提供了可靠的数据来源,在保护用户隐私的同时支持AI模型训练。

去中心化AI则是另一个令人瞩目的方向。Bittensor等项目尝试将AI模型部署到区块链网络上,通过消除单点故障来提高系统的可靠性和稳定性,为人工智能服务开辟了新的可能性。

io.net:去中心化GPU网络的领跑者

近期登陆币安的io.net正在成为算力市场的明星项目。这个创新的去中心化GPU网络致力于为机器学习应用提供海量算力支持。通过整合来自独立数据中心、加密矿工和Filecoin等项目的GPU资源,io.net正在打造一个拥有超过百万GPU的庞大网络。

与传统云计算服务相比,io.net的分布式架构为用户提供了更高的灵活性和控制权。据官方数据显示,其算力成本比AWS等中心化服务商低90%,这种颠覆性的价格优势使其在去中心化计算领域占据了领先地位。

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Source: io.net

Aethir:闲置GPU资源的智能调配者

Aethir提出了一个极具创意的解决方案来优化全球算力资源配置。该网络通过智能算法重新分配来自企业、数据中心和加密矿场的闲置GPU资源,有望将全球GPU计算可用性提升10倍以上。

与需要购置新硬件的传统模式不同,Aethir专注于挖掘现有设备的潜力。研究表明,大多数设备的GPU利用率仅在25%-50%之间,这意味着大量计算资源处于闲置状态。Aethir正是瞄准了这一市场空白,通过代币化激励让这些沉睡的算力重新焕发活力。

目前Aethir代币已在OKX、Bybit等交易所上线,此前该项目完成了由Sanctor Capital和Hashkey领投的900万美元Pre-A轮融资。

AI与区块链融合如何颠覆算力资源分配新趋势
Source: aethir.com

Arweave:从存储到计算的进化

Arweave推出的AO系统标志着其从去中心化存储向更广阔的云计算领域迈进。这个创新的计算系统支持大规模并行处理和开放消息传递,特别适合存储和运行AI模型等需要大量计算资源的应用。

Arweave最近公布了其双代币经济模型。AO代币采用完全公平的发行方式,总量2100万枚,每4年减半。其中36%分配给AR持有者以保障网络安全,64%用于激励桥接用户。这种创新的代币设计为生态系统的发展提供了坚实基础。

AI与区块链融合如何颠覆算力资源分配新趋势
Source: https://ao.arweave.dev/

Bittensor:构建区块链神经网络

Bittensor(TAO)正在尝试建立一个前所未有的区块链神经网络,让参与者可以交换机器学习能力和预测结果。这个雄心勃勃的项目旨在打破大型企业对AI资源的垄断,通过点对点网络促进机器学习模型的共享与合作。

虽然Bittensor在技术上仍面临挑战,但其开创性的理念已经吸引了业界的广泛关注。该项目代表了去中心化AI发展的重要探索方向。

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Source: https://futureproofmarketer.com/blog/what-is-bittensor-tao

未来展望

这些AI与区块链融合的创新项目正在重新定义算力经济的未来图景。通过分散所有权和跨集群协作,它们有望推动新一轮的技术进步和经济发展。在全球数字化转型加速的背景下,这些探索显得尤为重要。

然而,这个领域仍面临技术和资金的双重挑战。项目方需要突破诸多技术瓶颈,同时获得持续的资金支持。虽然目前仍处于早期发展阶段,但这些创新尝试已经为我们勾勒出了一个更加互联、高效和创新的未来算力生态系统的雏形。

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