DePIN x IA : Un aperçu des quatre principaux réseaux de calcul décentralisés
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DePIN x IA : Un aperçu des quatre principaux réseaux de calcul décentralisés
Cet article examine les trois plus grands réseaux de calcul décentralisés généralistes ainsi qu'un projet d'intelligence artificielle décentralisée, dans le but d'aider le lecteur à comprendre les similitudes et différences entre ces projets.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : 0xEdwardyw
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Akash, Render Network et io.net sont les trois plus grands réseaux de calcul décentralisés sur le marché. Bien qu'ils offrent tous des services de calcul décentralisé, chaque réseau possède un domaine d'activité distinct.
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Bittensor est un projet d'intelligence artificielle (IA) décentralisé qui exploite des ressources informatiques distribuées pour l'apprentissage automatique. Son objectif est de rivaliser directement avec des services d'IA centralisés tels qu'OpenAI.
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Du côté de l'offre, Akash dispose d'un réseau matériel diversifié incluant CPU, GPU et stockage, tandis que Render possède une grande quantité de GPU. io.net agrège une importante capacité GPU à partir de son propre réseau ainsi que d'autres plateformes.
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Les réseaux de calcul décentralisés constituent un marché bilatéral, où le jeton de chaque projet sert de moyen d'échange au sein de leur système respectif. Render Network et Bittensor ont mis en œuvre un mécanisme de destruction de jetons afin de renforcer l'accumulation de valeur.
Différents types de réseaux de calcul décentralisés
Les différences entre Akash et Render Network
Akash et Render Network sont deux réseaux de calcul décentralisés fournissant une plateforme permettant aux utilisateurs d’acheter et de vendre des ressources informatiques destinées à diverses tâches.
Akash fonctionne comme un marché ouvert, permettant aux utilisateurs d'accéder à des ressources CPU, GPU et de stockage. Il fournit des ressources informatiques pouvant servir à divers usages, tels que l'hébergement de serveurs de jeux ou l'exécution de nœuds blockchain. Sur le marché Akash, les locataires définissent eux-mêmes le prix et les conditions requis pour le déploiement de leurs applications, puis les fournisseurs de ressources informatiques soumissionnent des offres. Le fournisseur proposant le prix le plus bas remporte le contrat. Ce modèle d'enchères inversées donne aux utilisateurs le pouvoir de fixer les prix et conditions.
En revanche, Render utilise un algorithme de tarification dynamique ajustant les prix selon les conditions du marché. Render Network se concentre sur les services de rendu 3D basés sur GPU et opère comme un réseau GPU distribué. Dans ce modèle, les fournisseurs matériels mettent à disposition des ressources de calcul, tandis que le réseau Render applique un algorithme de tarification multicouche pour déterminer les prix et appairer acheteurs et vendeurs. Contrairement à un marché ouvert, Render n'autorise pas les utilisateurs à fixer librement leurs prix ou conditions.
Io.net – axé sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
io.net est un nouveau réseau de calcul décentralisé qui récupère la puissance de calcul GPU provenant de centres de données dispersés, mineurs de cryptomonnaies et fournisseurs de stockage décentralisés afin de soutenir les calculs liés à l'apprentissage automatique et à l'IA. Il collabore également avec des réseaux de calcul décentralisés existants comme Render, en exploitant les ressources GPU sous-utilisées de Render pour traiter des tâches d'IA et d'apprentissage automatique.
Deux aspects différencient principalement io.net : 1) sa spécialisation dans les tâches d'IA et d'apprentissage automatique ; 2) son accent mis sur les clusters GPU. Un cluster GPU désigne plusieurs GPU travaillant ensemble comme un système unique, capable de gérer des tâches intensives en calcul telles que l'entraînement d'IA ou des simulations scientifiques.
Bittensor – un projet blockchain centré sur l’intelligence artificielle
Contrairement aux autres réseaux de calcul décentralisés, Bittensor est un projet d'IA décentralisé visant à créer un marché d'apprentissage automatique décentralisé, permettant à des applications d'IA décentralisées de concurrencer directement des projets d'IA centralisés comme ChatGPT d'OpenAI. Le réseau est composé de nœuds (mineurs) qui fournissent des ressources informatiques pour entraîner et exécuter des modèles d'IA.
Bittensor exploite une structure de sous-réseaux, chacun fonctionnant comme une chaîne dédiée à une application spécifique. Actuellement, il compte 32 sous-réseaux, chacun spécialisé dans une tâche liée à l'IA, notamment des réseaux d'IA générant du texte à partir de prompts (applications similaires à ChatGPT), des IA générant des images à partir de descriptions textuelles, ainsi qu’un moteur de recherche fondé sur l'IA.
Les mineurs jouent un rôle clé dans l'écosystème Bittensor : ils fournissent des ressources informatiques, hébergent des modèles d'apprentissage automatique et effectuent des calculs d'IA hors chaîne, produisant des résultats. N'importe qui peut rejoindre le réseau en tant que mineur, à condition de respecter les exigences minimales de matériel. Les mineurs s'affrontent pour fournir les meilleurs résultats aux requêtes des utilisateurs.
Capacité et utilisation du réseau
Initialement axé sur le CPU, Akash dispose d'une large capacité CPU au sein de son réseau. Avec la montée en puissance de l'IA, la demande en GPU a fortement augmenté, et depuis le troisième trimestre de l'année dernière, Akash a commencé à intégrer davantage de ressources GPU. Toutefois, comparé à d'autres projets spécialisés dans les GPU, le nombre de GPU haute performance sur Akash reste relativement faible. Render Network, spécialisé dans les solutions de rendu décentralisées basées sur GPU, a accumulé une grande quantité de GPU dans son réseau.
Render Network et Akash sont des projets relativement matures, dont l'utilisation croît année après année. En particulier, Akash a connu une augmentation significative du nombre de locations actives par trimestre depuis qu'il a élargi son activité aux GPU.
io.net est un nouveau réseau de calcul décentralisé ayant lancé son réseau test public en novembre 2023. Malgré son historique limité, io.net a accumulé une grande capacité GPU en intégrant des ressources issues de Render, Filecoin et de son propre réseau. Récemment, io.net a annoncé le support des clusters de puces Apple Silicon, permettant aux utilisateurs Apple d'affecter leur puissance de calcul inutilisée au réseau, augmentant ainsi davantage le volume matériel disponible. De plus, io.net n’a pas encore lancé son jeton de protocole, ce qui explique probablement pourquoi de nombreux fournisseurs matériels rejoignent le réseau en tant que prestataires dans l’espoir d’obtenir potentiellement des airdrops de jetons.
Bittensor est un réseau d'intelligence artificielle décentralisé où les mineurs contribuent activement à la mise à disposition des ressources informatiques. Ces derniers peuvent investir eux-mêmes dans du matériel ou simplement utiliser des ressources cloud. En termes de volume matériel, Bittensor ne peut pas être directement comparé aux réseaux typiques de calcul décentralisé. À ce jour, Bittensor compte plus de 7 000 mineurs.
Économie des jetons
Les plateformes de calcul décentralisé agissent comme des marchés bilatéraux où les utilisateurs paient les fournisseurs de ressources informatiques. Akash, Render Network et Bittensor ont tous émis leurs propres jetons, servant de moyen d’échange de valeur au sein de leurs écosystèmes respectifs. Render et Bittensor ont mis en place un mécanisme de destruction de jetons afin de renforcer l’accumulation de valeur.
Akash
Akash est une blockchain PoS indépendante. Son jeton natif $AKT est utilisé pour la mise en gage afin de sécuriser le réseau et payer les frais. Ce jeton sert également de moyen d’échange dans l’écosystème, étant l’unité principale de tarification lors des transactions ou locations sur Akash. En tant que chaîne PoS, Akash doit émettre des $AKT pour récompenser les validateurs qui produisent des blocs, avec un taux d’inflation actuel d’environ 14 %.
Actuellement, Akash prélève 4 % sur les frais payés en AKT, et 20 % si le paiement est effectué en USDC. Ces frais sont versés dans un pool communautaire. L’utilisation exacte de ces fonds n’est pas encore définie, mais pourrait inclure des subventions publiques, des incitations ou tout simplement la destruction de jetons.
Render Network
Render Network a migré d'Ethereum vers Solana. Son jeton de protocole RNDR sert d’intermédiaire de valeur au sein de l’écosystème Render, utilisé par les créateurs et utilisateurs pour payer les travaux de rendu.
Afin d’équilibrer la dynamique entre offre et demande de ressources informatiques, Render a mis en place un mécanisme de balance « Burn & Mint » (BME). Lorsque la demande (travaux de rendu) excède l’offre de ressources informatiques, des jetons RNDR sont détruits, provoquant un effet déflationniste. Inversement, si l’offre excède la demande, de nouveaux jetons RNDR sont frappés, entraînant une inflation. Étant donné que la demande actuelle en ressources informatiques est insuffisante, le jeton RNDR se trouve actuellement en phase inflationniste.
Bittensor
Le jeton natif de Bittensor, $TAO, sert à accéder aux services du réseau et constitue le principal vecteur de récompense. L’offre maximale de $TAO est fixée à 21 millions, et 7 200 jetons sont générés chaque jour pour récompenser les mineurs et les nœuds validateurs. Bittensor applique un mécanisme de division par deux de l’émission : lorsque la moitié de l’offre totale aura été distribuée, le rythme d’émission sera divisé par deux. Après la première division, la suivante interviendra lorsque la moitié du solde restant aura été distribuée, et ainsi de suite jusqu’à atteindre la limite de 21 millions.
Bien que l’émission actuelle soit fixée à 7 200 TAO par jour, la date de la prochaine division n’est pas prédéterminée en raison du mécanisme de recyclage des jetons. Ce mécanisme prévoit la destruction (burning) de jetons TAO déjà émis, retardant effectivement le moment où la moitié de l’offre totale sera distribuée. Les mineurs et nœuds validateurs doivent brûler des jetons TAO pour s’enregistrer sur le réseau. Ces jetons détruits sont retirés de la circulation et peuvent être regagnés ultérieurement. Le réseau procède régulièrement à la désinscription des mineurs et validateurs incapables de fournir des résultats compétitifs pour les tâches d’IA. Pour réintégrer le réseau, ces derniers doivent à nouveau payer / brûler des TAO, ce qui fait de l’enregistrement un coût récurrent. Ce mécanisme dynamique de destruction crée une demande continue pour le TAO.
La première division était initialement prévue pour janvier 2025, mais elle a été repoussée à octobre 2025, indiquant que de nombreux jetons TAO ont déjà été détruits.
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