À l'exception d'io.net, découvrez en profondeur l'écosystème du secteur DePIN axé sur le calcul
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À l'exception d'io.net, découvrez en profondeur l'écosystème du secteur DePIN axé sur le calcul
Le calcul DePIN permet aux développeurs individuels, aux petits acteurs indépendants et aux startups disposant de fonds et de ressources minimes de revenir en jeu.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : PAUL TIMOFEEV
Traduction : TechFlow
Points clés
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Avec la montée de l'apprentissage profond qui alimente le développement du machine learning et de l'IA générative – deux domaines nécessitant d'importantes charges de calcul intensif – les ressources informatiques sont de plus en plus prisées. Toutefois, en raison de l'accumulation massive de ces ressources par les grandes entreprises et les gouvernements, les startups et développeurs indépendants font aujourd'hui face à une pénurie de GPU sur le marché, entraînant des coûts excessifs et/ou un accès impossible à ces ressources.
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Les DePINs de calcul permettent à toute personne dans le monde de proposer ses ressources inutilisées en échange d'une récompense monétaire, créant ainsi un marché décentralisé pour les ressources informatiques telles que les GPU. Cela vise à aider les utilisateurs mal desservis à accéder à de nouvelles sources d'approvisionnement, obtenant ainsi les ressources nécessaires à leurs tâches à moindre coût et avec moins de contraintes.
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Les DePINs de calcul font encore face à de nombreux défis économiques et techniques lorsqu'ils entrent en concurrence avec les fournisseurs de services centralisés traditionnels ; certains de ces défis se résoudront avec le temps, tandis que d'autres exigeront de nouvelles solutions et optimisations.
Le calcul, c’est le nouveau pétrole
Depuis la révolution industrielle, la technologie a propulsé l'humanité à une vitesse sans précédent, affectant ou transformant presque tous les aspects de la vie quotidienne. Les ordinateurs sont finalement apparus comme le fruit collectif des efforts des chercheurs, universitaires et ingénieurs informatiques. Initialement conçus pour résoudre des problèmes arithmétiques complexes destinés aux opérations militaires avancées, les ordinateurs sont devenus les piliers de la vie moderne. À mesure que l'impact des ordinateurs sur l'humanité continue de croître à un rythme exponentiel, la demande pour ces machines et les ressources qui les animent augmente également, dépassant désormais l'offre disponible. Cela crée une dynamique de marché où la plupart des développeurs et entreprises ne peuvent pas accéder aux ressources critiques, confinant ainsi le développement du machine learning et de l’IA générative – l’une des technologies les plus transformatrices d’aujourd’hui – entre les mains d’un petit nombre d’acteurs bien financés. Parallèlement, une vaste quantité de ressources informatiques inutilisées représente une opportunité lucrative pour atténuer ce déséquilibre entre offre et demande, renforçant ainsi le besoin d’un mécanisme de coordination entre les parties prenantes. Ainsi, nous pensons que les systèmes décentralisés soutenus par la technologie blockchain et les actifs numériques sont essentiels au développement plus large, démocratique et responsable des produits et services d’IA générative.
Ressources informatiques
Le calcul peut être défini comme l'ensemble des activités, applications ou charges de travail diverses qu'un ordinateur effectue pour produire une sortie précise à partir d'une entrée donnée. En fin de compte, cela fait référence à la puissance de calcul et de traitement des ordinateurs, utilité fondamentale de ces machines qui alimente de nombreuses facettes du monde moderne, ayant généré rien qu'au cours de l'année dernière jusqu’à 1 100 milliards de dollars de revenus.
Les ressources informatiques désignent les différents composants matériels et logiciels qui rendent le calcul et le traitement possibles. Alors que le nombre d'applications et de fonctionnalités qu'ils activent continue d'augmenter, ces composants gagnent en importance et deviennent omniprésents dans la vie quotidienne. Cela provoque une course effrénée chez les États et entreprises pour accumuler autant de ces ressources que possible, comme moyen de survie. Cette dynamique se reflète dans la performance boursière des entreprises offrant ces ressources (par exemple, Nvidia, dont la capitalisation boursière a augmenté de plus de 3 000 % au cours des cinq dernières années).
GPU
Le GPU est l'une des ressources les plus importantes du calcul haute performance moderne. La fonction principale d'un GPU est d'accélérer les charges de travail graphiques grâce à un circuit spécialisé utilisant le traitement parallèle. Initialement destiné aux jeux vidéo et aux PC personnels, le GPU s'est développé pour servir de nombreuses technologies émergentes façonnant l'avenir (comme les consoles et PC, appareils mobiles, cloud computing, Internet des objets). Toutefois, avec l'avènement du machine learning et de l'intelligence artificielle, la demande pour ces ressources s'est particulièrement accrue : en exécutant des calculs en parallèle, les GPU accélèrent les opérations ML et IA, améliorant ainsi les capacités de traitement et les performances finales des technologies.
L’essor de l’IA
Le cœur de l’IA consiste à permettre aux ordinateurs et machines d’imiter l’intelligence humaine et les capacités de résolution de problèmes. Les modèles d’IA fonctionnent comme des réseaux neuronaux composés de nombreux blocs de données différents. Ces modèles ont besoin de puissance de traitement pour identifier et apprendre les relations entre ces données, puis s’y référer lorsqu’ils génèrent une sortie à partir d’une entrée donnée.
Bien que largement perçue comme nouvelle, le développement et la production d’IA ne sont pas récents : en 1967, Frank Rosenblatt a construit le Mark 1 Perceptron, le premier ordinateur basé sur un réseau neuronal, capable d’« apprendre » par essais et erreurs. En outre, de nombreuses recherches académiques fondatrices du développement actuel de l’IA ont été publiées à la fin des années 90 et au début des années 2000, et le secteur n’a cessé d’évoluer depuis.
Au-delà de la R&D, les modèles d’IA « étroite » jouent déjà un rôle crucial dans de nombreuses applications puissantes utilisées aujourd’hui. Citons par exemple les algorithmes des réseaux sociaux, Apple Siri, Amazon Alexa, les recommandations personnalisées de produits, etc. Notamment, l’avènement de l’apprentissage profond a transformé le développement de l’intelligence artificielle générale (IAG). Les algorithmes d’apprentissage profond exploitent des réseaux neuronaux plus vastes, ou « plus profonds », que ceux utilisés en machine learning, offrant une alternative plus évolutive et performante. Les modèles d’IA générative « codent une représentation simplifiée de leurs données d’entraînement et s’en inspirent pour générer de nouvelles sorties similaires mais non identiques ».
L’apprentissage profond permet aux développeurs d’étendre les modèles d’IA générative à des types de données complexes comme les images, la voix, etc., et des applications phares telles que ChatGPT ont battu des records de croissance d’utilisateurs, marquant seulement les premières itérations de ce que l’IA générative et l’apprentissage profond peuvent accomplir.
Dans ce contexte, il n’est guère surprenant que le développement de l’IA générative implique plusieurs charges de travail extrêmement gourmandes en calcul, nécessitant d’importantes capacités de traitement.
Selon le trio des exigences des applications d’apprentissage profond, le développement d’IA est limité par plusieurs charges de travail clés :
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Entraînement - Le modèle doit traiter et analyser de grands ensembles de données pour apprendre à répondre à une entrée donnée.
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Ajustement - Le modèle subit une série de processus répétés ajustant et optimisant divers hyperparamètres afin d’améliorer ses performances et sa qualité.
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Simulation - Avant déploiement, certains modèles (ex. : algorithmes d’apprentissage par renforcement) passent par une série de simulations pour être testés.
Tension sur le calcul : la demande dépasse l’offre
Ces dernières décennies, de nombreuses avancées technologiques ont entraîné une hausse sans précédent de la demande en puissance de calcul. Aujourd’hui, la demande en ressources informatiques telles que les GPU dépasse largement l’offre disponible, créant un goulot d’étranglement dans le développement de l’IA, qui ne fera qu’empirer sans solution efficace.
Cette pénurie est exacerbée par l’achat massif de GPU par de nombreuses entreprises au-delà de leurs besoins réels, à la fois comme avantage concurrentiel et comme moyen de survie dans l’économie mondiale moderne. Les fournisseurs de calcul adoptent souvent des contrats exigeant un engagement financier à long terme, accordant à leurs clients des approvisionnements supérieurs à leurs besoins réels.
Des recherches menées par Epoch montrent que le nombre global de modèles d’IA intensifs en calcul publiés augmente rapidement, signalant que la demande en ressources sous-jacentes continuera de croître rapidement.
À mesure que la complexité des modèles d’IA augmente, la demande en puissance de calcul des développeurs d’applications suit le même chemin. Par conséquent, les performances et la disponibilité des GPU prendront une importance croissante. Cela se vérifie déjà, avec la demande croissante pour les GPU haut de gamme (notamment ceux produits par Nvidia), que cette dernière qualifie de « terres rares » ou « or » de l’industrie de l’IA.
La commercialisation rapide de l’IA risque de concentrer le contrôle entre les mains de quelques géants technologiques, à l’instar du secteur des réseaux sociaux aujourd’hui, suscitant des inquiétudes éthiques sur ces modèles. Un exemple célèbre est la controverse récente autour de Google Gemini. Bien que ses réponses inhabituelles à certaines requêtes ne représentaient pas un danger immédiat, cet incident illustre les risques inhérents à une domination de quelques entreprises sur le développement de l’IA.
Les startups technologiques d’aujourd’hui rencontrent de plus en plus de difficultés pour accéder aux ressources informatiques nécessaires à leurs modèles d’IA. Ces applications doivent exécuter de nombreux processus gourmands en calcul avant le déploiement. Pour les petites entreprises, accumuler de nombreux GPU est une démarche fondamentalement insoutenable, tandis que les services de cloud computing traditionnels (comme AWS ou Google Cloud), bien qu’offrant une expérience fluide et pratique, imposent des coûts élevés dus à leur capacité limitée, hors de portée de nombreux développeurs. En fin de compte, tout le monde ne peut pas lever 7 000 milliards de dollars pour couvrir ses frais matériels.
Alors, quelle en est la cause ?
Nvidia estimait qu’il y a plus de 40 000 entreprises dans le monde utilisant des GPU pour l’IA et le calcul accéléré, avec une communauté de développeurs dépassant 4 millions. D’ici l’avenir, le marché mondial de l’IA devrait passer de 515 milliards de dollars en 2023 à 2 740 milliards en 2032, avec une croissance annuelle moyenne de 20,4 %. Parallèlement, le marché des GPU devrait atteindre 400 milliards de dollars d’ici 2032, avec une croissance annuelle moyenne de 25 %.
Pourtant, après la révolution de l’IA, le déséquilibre croissant entre offre et demande en ressources informatiques pourrait mener à un futur assez utopique, dominé par quelques grandes entreprises très riches contrôlant le développement des technologies transformatrices. C’est pourquoi nous pensons que toutes les routes mènent à des solutions alternatives décentralisées, capables de combler l’écart entre les besoins des développeurs d’IA et les ressources disponibles.
Le rôle des DePINs
Qu’est-ce qu’un DePIN ?
DePIN est un terme forgé par l'équipe de recherche Messari, signifiant « Decentralized Physical Infrastructure Networks » (réseaux décentralisés d’infrastructure physique). Plus précisément, « décentralisé » signifie qu’aucune entité unique ne prélève de rente ni ne limite l’accès. L’« infrastructure physique » fait référence aux ressources physiques du « monde réel » exploitées. Le terme « réseau » désigne un ensemble de participants coordonnés travaillant vers un objectif ou une série d’objectifs préétablis. Aujourd’hui, la capitalisation boursière totale des DePINs s’élève à environ 28,3 milliards de dollars.
Au cœur des DePINs se trouve un réseau mondial de nœuds reliant des ressources d’infrastructure physique à une blockchain afin de créer des marchés décentralisés reliant acheteurs et fournisseurs de ressources, où chacun peut devenir fournisseur et être rémunéré pour son service et sa contribution à la valeur du réseau. Dans ce cadre, les intermédiaires centraux qui limitent l’accès via des moyens juridiques, réglementaires ou des frais de service sont remplacés par des protocoles décentralisés composés de contrats intelligents, gérés par leurs détenteurs de jetons respectifs.
La valeur des DePINs réside dans leur capacité à offrir une alternative décentralisée, accessible, peu coûteuse et évolutible aux réseaux traditionnels et fournisseurs de services. Ils permettent aux marchés décentralisés de servir un objectif final spécifique ; le coût des biens et services étant déterminé par la dynamique du marché, tout le monde peut participer à tout moment, ce qui diminue naturellement le coût unitaire grâce à l’augmentation du nombre de fournisseurs et à la minimisation des marges bénéficiaires.
L'utilisation de la blockchain permet aux DePINs de construire des systèmes d'incitation cryptoéconomiques garantissant que les participants soient justement rémunérés, transformant ainsi les fournisseurs de valeur clés en parties prenantes. Toutefois, il est important de noter que les effets de réseau — c’est-à-dire la transformation de petits réseaux individuels en systèmes plus grands et productifs — sont essentiels pour réaliser de nombreux avantages des DePINs. Bien que les récompenses en jetons se soient avérées efficaces pour amorcer un réseau, établir des incitations durables favorisant la rétention des utilisateurs et l’adoption à long terme reste un défi majeur dans le domaine plus large des DePINs.
Comment fonctionnent les DePINs ?
Pour mieux comprendre la valeur des DePINs dans la création de marchés décentralisés de calcul, il est essentiel de reconnaître les composants structurels impliqués et la manière dont ils interagissent pour former un réseau de ressources décentralisé. Examinons donc la structure et les acteurs d’un DePIN.
Protocole
Un protocole décentralisé, constitué d’un ensemble de contrats intelligents construits sur une blockchain « couche de base », facilite les interactions sans confiance entre les participants du réseau. Idéalement, le protocole devrait être géré par un ensemble diversifié de parties prenantes activement engagées dans la réussite à long terme du réseau. Ces parties prenantes utilisent ensuite leurs parts de jetons du protocole pour voter sur les propositions de changement et d’évolution du DePIN. Comme coordonner efficacement un réseau distribué est en soi un défi majeur, l’équipe principale conserve généralement initialement le pouvoir d’implémenter ces changements, transférant progressivement ce pouvoir à une organisation autonome décentralisée (DAO).
Participants du réseau
Les utilisateurs finaux du réseau de ressources sont ses participants les plus précieux, pouvant être classés selon leurs fonctions.
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Fournisseurs : Individus ou entités mettant des ressources à disposition du réseau en échange d’une récompense monétaire payée en jetons natifs du DePIN. Les fournisseurs se connectent au réseau via un protocole natif blockchain, pouvant imposer un processus d’enregistrement sur liste blanche ou un processus sans permission. En recevant des jetons, les fournisseurs acquièrent une participation au réseau, similaire à une action, leur permettant de voter sur diverses propositions et développements du réseau, notamment ceux qu’ils jugent propices à stimuler la demande et la valeur du réseau, créant ainsi à long terme un prix de jeton plus élevé. Naturellement, les fournisseurs peuvent aussi utiliser les DePINs comme source de revenu passif, vendant leurs jetons dès réception.
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Consommateurs : Individus ou entités cherchant activement les ressources fournies par le DePIN, par exemple une startup IA recherchant des GPU, représentant ainsi le côté demande de l’équation économique. Les consommateurs sont attirés par le DePIN s’il présente un avantage réel par rapport aux alternatives traditionnelles (coûts et frais inférieurs), constituant ainsi une demande organique pour le réseau. Les DePINs exigent généralement que les consommateurs paient les frais de ressources en jetons natifs, générant de la valeur et assurant un flux de trésorerie stable.
Ressources
Les DePINs peuvent desservir différents marchés et adopter divers modèles commerciaux pour allouer des ressources. Blockworks propose un excellent cadre : les DePINs à matériel spécialisé, fournissant du matériel propriétaire dédié aux fournisseurs ; les DePINs à matériel standard, permettant de partager des ressources inutilisées existantes, notamment le calcul, le stockage et la bande passante.
Modèle économique
Dans un DePIN idéalement fonctionnel, la valeur provient des revenus générés par les paiements des consommateurs pour les ressources fournies. Une demande continue pour le réseau implique une demande continue pour les jetons natifs, alignant ainsi les incitations économiques des fournisseurs et détenteurs de jetons. Créer une demande organique durable dès les débuts est un défi pour la plupart des startups, c’est pourquoi les DePINs offrent des incitations inflationnistes en jetons pour motiver les fournisseurs précoces et amorcer l’offre du réseau, comme moyen de générer de la demande et donc davantage d’offre organique. Cela rappelle comment les sociétés de capital-risque subventionnaient les trajets Uber au début pour amorcer une base de clients initiale, attirant ainsi davantage de chauffeurs et renforçant l’effet de réseau.
Les DePINs doivent gérer stratégiquement leurs incitations en jetons, car elles jouent un rôle crucial dans le succès global du réseau. Lorsque la demande et les revenus du réseau augmentent, l’émission de jetons devrait diminuer. Inversement, si la demande et les revenus baissent, l’émission de jetons devrait être relancée pour stimuler l’offre.
Pour illustrer davantage l’allure d’un réseau DePIN réussi, considérons la « roulette DePIN », un cercle vertueux servant à amorcer les DePINs. Résumée ci-dessous :
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Le DePIN distribue des récompenses inflationnistes en jetons pour inciter les fournisseurs à mettre des ressources à disposition du réseau, établissant ainsi un niveau de base d’offre disponible à la consommation.
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Supposons que le nombre de fournisseurs commence à croître, une dynamique concurrentielle émerge dans le réseau, améliorant la qualité globale des biens et services offerts, jusqu’à surpasser les solutions existantes sur le marché, obtenant ainsi un avantage concurrentiel. Cela signifie que le système décentralisé dépasse les fournisseurs de services centralisés traditionnels, ce qui n’est pas chose aisée.
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Une demande organique pour le DePIN commence à émerger, offrant aux fournisseurs un flux de trésorerie légitime. Cela offre une opportunité attrayante aux investisseurs et fournisseurs, stimulant davantage la demande pour le réseau et donc le prix du jeton.
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La croissance du prix du jeton augmente les revenus des fournisseurs, attirant davantage de fournisseurs et relançant la roulette.
Ce cadre propose une stratégie de croissance attrayante, bien qu’il soit important de noter qu’elle reste largement théorique et suppose que les ressources offertes par le réseau conservent un attrait compétitif durable.
Les DePINs de calcul
Les marchés décentralisés de calcul s’inscrivent dans un mouvement plus large, celui de l’« économie collaborative », un système économique pair-à-pair basé sur le partage direct de biens et services entre consommateurs via des plateformes en ligne. Ce modèle, initié par des entreprises comme eBay, est aujourd’hui dominé par Airbnb et Uber, et est prêt à être bouleversé à mesure que la prochaine génération de technologies transformatrices envahit les marchés mondiaux. L’économie collaborative valait 150 milliards de dollars en 2023 et devrait atteindre près de 800 milliards d’ici 2031, illustrant une tendance plus large du comportement des consommateurs dont nous pensons que les DePINs tireront profit et joueront un rôle clé.
Fondement
Les DePINs de calcul sont des réseaux pair-à-pair reliant fournisseurs et acheteurs via des marchés décentralisés, facilitant l’allocation de ressources informatiques. Une distinction clé de ces réseaux réside dans leur concentration sur les ressources matérielles standard, déjà détenues par beaucoup aujourd’hui. Comme nous l’avons discuté, l’émergence de l’apprentissage profond et de l’IA générative, en raison de ses charges de travail intensives, a provoqué une flambée de la demande en puissance de traitement, créant un goulot d’étranglement pour l’accès aux ressources critiques dans le développement de l’IA. En termes simples, les marchés décentralisés de calcul visent à atténuer ces goulets d’étranglement en créant un nouvel afflux d’offre — un afflux mondial auquel chacun peut participer.
Dans un DePIN de calcul, tout individu ou entité peut prêter ses ressources inutilisées à tout moment et être justement rémunéré. Simultanément, tout individu ou entité peut accéder aux ressources nécessaires via un réseau mondial sans permission, à moindre coût et avec plus de flexibilité que les produits existants sur le marché. Ainsi, nous pouvons décrire les participants aux DePINs de calcul à travers un cadre économique simple :
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Côté offre : Individus ou entités possédant des ressources informatiques et souhaitant les prêter ou vendre contre une rémunération.
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Côté demande : Individus ou entités ayant besoin de ressources informatiques et prêts à payer pour celles-ci.
Principaux avantages des DePINs de calcul
Les DePINs de calcul offrent de nombreux avantages qui en font une alternative attrayante aux fournisseurs et marchés de services centralisés. Premièrement, l’accès sans permission aux marchés transfrontaliers libère un nouvel afflux d’offre, augmentant ainsi le volume de ressources critiques nécessaires aux charges de travail intensives. Les DePINs de calcul se concentrent sur des ressources matérielles que la majorité possède déjà — toute personne disposant d’un PC de jeu possède déjà un GPU pouvant être loué. Cela élargit la portée des développeurs et équipes capables de contribuer à la construction des prochaines générations de biens et services, bénéficiant ainsi à davantage de personnes à l’échelle mondiale.
Ensuite, l’infrastructure blockchain sous-jacente aux DePINs fournit une voie de règlement efficace et évolutive pour les micropaiements nécessaires aux transactions pair-à-pair. Les actifs financiers natifs de la crypto (jetons) offrent une unité de valeur commune, utilisée par les demandeurs pour payer les fournisseurs, alignant ainsi les incitations économiques via un mécanisme de distribution cohérent avec l’économie mondialisée actuelle. En reprenant la « roulette DePIN » précédemment évoquée, la gestion stratégique des incitations économiques est très favorable à l’accroissement de l’effet de réseau du DePIN (des deux côtés, offre et demande), ce qui intensifie la concurrence entre fournisseurs. Cette dynamique réduit les coûts unitaires tout en améliorant la qualité du service, créant un avantage concurrentiel durable pour le DePIN, dont les fournisseurs, en tant que détenteurs de jetons et contributeurs clés, peuvent bénéficier.
Les DePINs offrent une expérience utilisateur flexible semblable à celle des fournisseurs de services de cloud computing, où les ressources sont accessibles et payables à la demande. Selon les prévisions de Grandview Research, la taille du marché mondial du cloud computing devrait croître à un taux annuel composé de 21,2 %, atteignant plus de 2 400 milliards de dollars d’ici 2030, démontrant la faisabilité de ce modèle économique dans un contexte de demande croissante en ressources informatiques. Les plateformes modernes de cloud computing utilisent des serveurs centraux traitant toutes les communications entre les dispositifs clients et les serveurs, créant ainsi un point de défaillance unique. En revanche, construits sur blockchain, les DePINs peuvent offrir une résilience et une résistance à la censure supérieures à celles des fournisseurs traditionnels. Attaquer une seule organisation ou entité (comme un fournisseur de cloud centralisé) compromettrait l’ensemble du réseau de ressources, alors que les DePINs, par leur nature distribuée, sont conçus pour résister à de tels événements. D’abord, la blockchain elle-même est un réseau mondial de nœuds spécialisés, conçu pour résister à une autorité réseau centralisée. De plus, les DePINs de calcul permettent une participation sans permission, contournant les obstacles juridiques et réglementaires. Selon la nature de la distribution des jetons, les DePINs peuvent adopter des processus de vote équitables pour décider des modifications et évolutions du protocole, éliminant ainsi la possibilité qu’une entité unique ferme brutalement tout le réseau.
État actuel des DePINs de calcul
Render Network
Render Network est un DePIN de calcul reliant acheteurs et vendeurs de GPU via un marché décentralisé, les transactions s’effectuant en jetons natifs. Le marché GPU de Render implique deux parties clés : les créateurs cherchant à accéder à la puissance de traitement, et les opérateurs de nœuds louant leurs GPU inutilisés en échange d’une compensation en jetons natifs Render. Les opérateurs de nœuds sont classés selon un système de réputation, et les créateurs peuvent choisir un GPU parmi un système tarifaire à plusieurs niveaux. L’algorithme de consensus Proof-of-Render (POR) coordonne les opérations : les opérateurs de nœuds engagent leurs ressources informatiques (GPU) pour traiter des tâches, notamment le rendu graphique. Une fois la tâche terminée, l’algorithme POR met à jour l’état de l’opérateur de nœud, incluant une modification du score de réputation basée sur la qualité de la tâche. L’infrastructure blockchain de Render facilite le paiement des travaux, offrant une voie de règlement transparente et efficace pour les transactions entre fournisseurs et acheteurs via le jeton du réseau.
Initialement conçu par Jules Urbach en 2009, le réseau Render a été lancé sur Ethereum en septembre 2020 (RNDR), puis migré vers Solana (RENDER) trois ans plus tard pour améliorer les performances et réduire les coûts opérationnels.
Au moment de la rédaction, Render Network a traité jusqu’à 33 millions de tâches (en nombre de trames rendues), comptant 5 600 nœuds au total depuis sa création. Environ 60 000 jetons RENDER ont été brûlés, lors de l’attribution des récompenses aux opérateurs de nœuds.
IO Net
Io Net lance un réseau GPU décentralisé sur Solana, agissant comme une couche de coordination entre les énormes ressources informatiques inutilisées et les individus ou entités nécessitant cette puissance de traitement. Le principal atout d’Io Net est de ne pas entrer directement en concurrence avec d’autres DePINs du marché, mais plutôt d’agréger des GPU provenant de diverses sources (data centers, mineurs, autres DePINs comme Render Network et Filecoin), tout en utilisant un DePIN propriétaire — Internet-of-GPUs (IoG) — pour coordonner les opérations et aligner les incitations des participants. Les clients d’Io Net peuvent personnaliser leurs clusters de charge de travail sur IO Cloud en choisissant le type de processeur, la localisation, la vitesse de communication, la conformité et les heures de service. Inversement, toute personne possédant un modèle de GPU compatible (12 Go RAM, 256 Go SSD) peut participer en tant qu’IO Worker, prêtant ses ressources informatiques inutilisées au réseau. Bien que les paiements se fassent actuellement en monnaie fiduciaire et USDC, le réseau supportera bientôt aussi les paiements en jeton natif $IO. Le prix des ressources est déterminé par l’offre et la demande, ainsi que par divers algorithmes tenant compte des spécifications et configurations des GPU. L’objectif ultime d’Io Net est de devenir le marché GPU privilégié, offrant des coûts inférieurs et une meilleure qualité de service que les fournisseurs de cloud modernes.
L’architecture multicouche d’Io peut être cartographiée comme suit :
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Couche UI - Composée du site public, de l’espace client et de l’espace Workers.
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Couche sécurité - Composée de pare-feu pour la protection du réseau, de services d’authentification pour la vérification des utilisateurs et de services de journalisation pour le suivi des activités.
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Couche API - Agit comme couche de communication, composée d’API publique (pour le site), API privée (pour les Workers) et API interne (pour la gestion des clusters, analyse et rapports de surveillance).
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Couche backend - Gère les Workers, les opérations des clusters/GPU, les interactions clients, la facturation, la surveillance d’utilisation, l’analyse et l’extension automatique.
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Couche base de données - Repose sur le système de stockage de données, utilisant un stockage principal (données structurées) et un cache (données temporaires fréquemment consultées).
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Messagerie et couche de tâches - Facilite la communication asynchrone et la gestion des tâches.
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Couche infrastructure - Contient le pool de GPU, les outils d’
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