Ngoài io.net, tìm hiểu toàn diện bản đồ hệ sinh thái của phân khúc DePIN tính toán
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Ngoài io.net, tìm hiểu toàn diện bản đồ hệ sinh thái của phân khúc DePIN tính toán
Tính toán DePIN cho phép các nhà phát triển cá nhân, những người xây dựng nhỏ lẻ và các doanh nghiệp khởi nghiệp có ít vốn và nguồn lực nhất quay trở lại.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: PAUL TIMOFEEV
Biên dịch: TechFlow
Các điểm chính
-
Cùng với sự trỗi dậy của học sâu trong phát triển máy học và AI sinh tạo – cả hai đều yêu cầu khối lượng công việc đòi hỏi tính toán cao – tài nguyên tính toán ngày càng trở nên phổ biến. Tuy nhiên, do các công ty lớn và chính phủ tích trữ ồ ạt những nguồn lực này, các startup và nhà phát triển độc lập hiện đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt GPU trên thị trường, dẫn đến chi phí quá cao và/hoặc không thể tiếp cận được.
-
Các mạng DePIN tính toán có khả năng tạo ra một thị trường phi tập trung cho các tài nguyên tính toán như GPU bằng cách cho phép bất kỳ ai trên thế giới cung cấp nguồn lực rảnh rỗi để đổi lấy phần thưởng tiền tệ. Mục tiêu là giúp các bên tiêu dùng GPU – vốn chưa được phục vụ đầy đủ – tiếp cận các kênh cung ứng mới, từ đó giảm chi phí và chi phí vận hành để đạt được các tài nguyên phát triển cần thiết cho khối lượng công việc của họ.
-
Các mạng DePIN tính toán vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức kinh tế và kỹ thuật khi cạnh tranh với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, một số sẽ tự khắc phục theo thời gian, trong khi những thách thức khác cần các giải pháp và tối ưu hóa mới.
Tính toán là dầu mỏ mới
Kể từ Cách mạng Công nghiệp, công nghệ đã thúc đẩy con người tiến lên với tốc độ chưa từng có, gần như mọi khía cạnh của cuộc sống hàng ngày đều bị ảnh hưởng hoặc hoàn toàn thay đổi. Máy tính cuối cùng xuất hiện như thành quả chung của các nhà nghiên cứu, học giả và kỹ sư máy tính. Ban đầu được thiết kế để giải quyết các bài toán số học quy mô lớn phục vụ các hoạt động quân sự nâng cao, máy tính đã phát triển thành trụ cột của đời sống hiện đại. Khi tác động của máy tính đối với con người tiếp tục tăng trưởng với tốc độ chưa từng có, nhu cầu về những chiếc máy này và tài nguyên điều khiển chúng cũng tăng vượt mức cung cấp sẵn có. Điều này ngược lại đã tạo ra một cơ chế thị trường, trong đó phần lớn các nhà phát triển và doanh nghiệp không thể tiếp cận các tài nguyên then chốt, khiến việc phát triển học máy và trí tuệ nhân tạo sinh tạo – một trong những công nghệ mang tính cách mạng nhất ngày nay – nằm trong tay một vài đối thủ có tiềm lực tài chính mạnh. Đồng thời, lượng cung dồi dào về tài nguyên tính toán đang rảnh rỗi mở ra cơ hội hấp dẫn để giúp làm giảm sự mất cân bằng giữa cung và cầu tính toán, đồng thời gia tăng nhu cầu về một cơ chế phối hợp giữa hai nhóm người tham gia. Do đó, chúng tôi tin rằng các hệ thống phi tập trung được hỗ trợ bởi công nghệ blockchain và tài sản kỹ thuật số là rất quan trọng để phát triển rộng rãi hơn, dân chủ hơn và có trách nhiệm hơn các sản phẩm và dịch vụ AI sinh tạo.
Tài nguyên tính toán
Tính toán có thể được định nghĩa là các hoạt động, ứng dụng hoặc khối lượng công việc khác nhau mà máy tính thực hiện để đưa ra đầu ra rõ ràng dựa trên đầu vào nhất định. Cuối cùng, nó đề cập đến khả năng tính toán và xử lý của máy tính, đây là lợi ích cốt lõi của các cỗ máy này, thúc đẩy nhiều lĩnh vực của thế giới hiện đại, chỉ riêng năm ngoái đã tạo ra doanh thu lên tới 1.1 nghìn tỷ USD.
Tài nguyên tính toán đề cập đến các thành phần phần cứng và phần mềm khác nhau làm cho việc tính toán và xử lý trở nên khả thi. Khi số lượng ứng dụng và chức năng mà chúng kích hoạt tiếp tục tăng lên, những thành phần này trở nên ngày càng quan trọng và xuất hiện thường xuyên hơn trong cuộc sống hàng ngày. Điều này dẫn đến một cuộc đua giữa các cường quốc và doanh nghiệp nhằm tích lũy càng nhiều tài nguyên này càng tốt như một phương tiện sinh tồn. Điều này được phản ánh trong hiệu suất thị trường của các công ty cung cấp những tài nguyên này (ví dụ: Nvidia, vốn giá trị thị trường đã tăng hơn 3000% trong 5 năm qua).
GPU
GPU là một trong những tài nguyên quan trọng nhất trong tính toán hiệu suất cao hiện đại. Chức năng cốt lõi của GPU là một mạch chuyên dụng, tăng tốc các khối lượng công việc đồ họa máy tính thông qua xử lý song song. Ban đầu phục vụ ngành game và PC cá nhân, GPU đã phát triển để phục vụ nhiều công nghệ mới nổi định hình tương lai (như máy chủ và PC, thiết bị di động, điện toán đám mây, Internet vạn vật). Tuy nhiên, nhu cầu về tài nguyên này đặc biệt gia tăng do sự trỗi dậy của học máy và trí tuệ nhân tạo — thông qua việc thực hiện song song các phép tính, GPU tăng tốc các thao tác ML và AI, từ đó nâng cao khả năng xử lý và năng lực của công nghệ cuối cùng.
Sự trỗi dậy của AI
Lõi của AI là khả năng cho phép máy tính và máy móc mô phỏng trí tuệ và khả năng giải quyết vấn đề của con người. Các mô hình AI hoạt động như mạng thần kinh, bao gồm nhiều khối dữ liệu khác nhau. Mô hình cần sức mạnh xử lý để nhận diện và học hỏi mối quan hệ giữa các dữ liệu này, sau đó tham chiếu đến những mối quan hệ đó khi tạo ra đầu ra dựa trên đầu vào nhất định.
Mặc dù quan niệm phổ biến, việc phát triển và sản xuất AI không phải là điều mới; năm 1967, Frank Rosenblatt đã xây dựng Mark 1 Perceptron, chiếc máy tính đầu tiên dựa trên mạng thần kinh, "học" thông qua thử sai. Ngoài ra, nhiều nghiên cứu học thuật đặt nền móng cho sự phát triển của AI như chúng ta biết ngày nay đã được công bố vào cuối những năm 90 và đầu những năm 2000, và ngành công nghiệp này đã phát triển kể từ đó.
Ngoài các công việc nghiên cứu và phát triển, các mô hình AI "hẹp" đã đóng vai trò trong nhiều ứng dụng mạnh mẽ được sử dụng hôm nay. Ví dụ bao gồm các thuật toán mạng xã hội như Apple Siri và Amazon Alexa, đề xuất sản phẩm tùy chỉnh, v.v. Đáng chú ý, sự trỗi dậy của học sâu đã thay đổi đáng kể lộ trình phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Các thuật toán học sâu tận dụng các mạng thần kinh lớn hơn hoặc "sâu hơn" so với các ứng dụng học máy, như một giải pháp thay thế khả thi và hiệu suất rộng hơn. Các mô hình AI sinh tạo “mã hóa biểu diễn đơn giản hóa dữ liệu huấn luyện của chúng và tham chiếu đến nó để phát ra đầu ra mới giống nhưng không giống hệt.”
Học sâu cho phép các nhà phát triển mở rộng các mô hình AI sinh tạo sang hình ảnh, giọng nói và các loại dữ liệu phức tạp khác, và các ứng dụng mang tính bước ngoặt như ChatGPT đã lập kỷ lục tăng trưởng người dùng nhanh nhất trong lịch sử hiện đại – tất cả chỉ là những phiên bản sơ khai ban đầu của những gì AI sinh tạo và học sâu có thể đạt được.
Với điều này trong tâm trí, không có gì ngạc nhiên khi việc phát triển AI sinh tạo liên quan đến nhiều khối lượng công việc đòi hỏi tính toán cao, đòi hỏi lượng lớn sức mạnh xử lý và khả năng tính toán.
Theo bộ ba nhu cầu ứng dụng học sâu, việc phát triển các ứng dụng AI bị giới hạn bởi một số khối lượng công việc then chốt:
-
Đào tạo - Mô hình phải xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn để học cách phản hồi với đầu vào nhất định.
-
Tinh chỉnh - Mô hình trải qua một loạt quy trình lặp đi lặp lại, trong đó tinh chỉnh và tối ưu hóa các siêu tham số khác nhau để cải thiện hiệu suất và chất lượng.
-
Mô phỏng - Trước khi triển khai, một số mô hình (ví dụ: thuật toán học tăng cường) trải qua một loạt mô phỏng để kiểm tra.
Thắt chặt tính toán: Cầu lớn hơn cung
Trong vài thập kỷ qua, nhiều bước tiến công nghệ đã thúc đẩy nhu cầu chưa từng có về tính toán và sức mạnh xử lý. Do đó, nhu cầu về các tài nguyên tính toán như GPU ngày nay vượt xa mức cung cấp sẵn có, tạo ra tắc nghẽn trong phát triển AI, nếu không có giải pháp hiệu quả, tình trạng này sẽ tiếp tục gia tăng.
Việc hạn chế cung cấp rộng rãi hơn còn được hỗ trợ bởi thực tế nhiều công ty mua GPU vượt nhu cầu thực tế của họ, vừa như một lợi thế cạnh tranh, vừa như một phương tiện sinh tồn trong nền kinh tế toàn cầu hiện đại. Các nhà cung cấp tính toán thường áp dụng cấu trúc hợp đồng đòi hỏi cam kết vốn dài hạn, cấp cho khách hàng lượng cung vượt yêu cầu nhu cầu của họ.
Nghiên cứu của Epoch cho thấy số lượng mô hình AI đòi hỏi tính toán cao đang tăng trưởng nhanh chóng, cho thấy nhu cầu tài nguyên thúc đẩy các công nghệ này sẽ tiếp tục tăng mạnh.
Khi độ phức tạp của các mô hình AI tiếp tục tăng, nhu cầu về sức mạnh tính toán và xử lý của các nhà phát triển ứng dụng cũng tăng theo. Ngược lại, hiệu suất và tính sẵn có của GPU cũng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Điều này đã bắt đầu xảy ra, vì nhu cầu về GPU cao cấp (ví dụ: GPU do Nvidia sản xuất) đang tăng lên, Nvidia gọi GPU là "kim loại đất hiếm" hay "vàng" của ngành AI.
Việc thương mại hóa nhanh chóng của AI có nguy cơ trao quyền kiểm soát vào tay một vài gã khổng lồ công nghệ, tương tự như ngành công nghiệp mạng xã hội ngày nay, điều này gây lo ngại về cơ sở đạo đức của các mô hình này. Một ví dụ nổi bật là tranh cãi gần đây về Google Gemini. Mặc dù nhiều phản hồi kỳ lạ đối với các gợi ý lúc đó không gây nguy hiểm thực tế, sự kiện này cho thấy rủi ro vốn có khi một vài công ty thống trị và kiểm soát phát triển AI.
Các công ty khởi nghiệp công nghệ ngày nay đang gặp ngày càng nhiều thách thức trong việc tiếp cận tài nguyên tính toán để hỗ trợ các mô hình AI của họ. Những ứng dụng này thực hiện nhiều quy trình đòi hỏi tính toán cao trước khi triển khai mô hình. Đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn, việc tích lũy một lượng lớn GPU là nỗ lực cơ bản không bền vững, trong khi các dịch vụ điện toán đám mây truyền thống (như AWS hoặc Google Cloud), mặc dù mang lại trải nghiệm nhà phát triển liền mạch và thuận tiện, nhưng dung lượng hạn chế cuối cùng dẫn đến chi phí cao, khiến nhiều nhà phát triển không thể chi trả. Cuối cùng, không phải ai cũng có thể huy động 7 nghìn tỷ đô la để thanh toán chi phí phần cứng của mình.
Vậy nguyên nhân là gì?
Nvidia từng ước tính có hơn 40.000 công ty trên toàn thế giới sử dụng GPU cho AI và tính toán tăng tốc, với cộng đồng nhà phát triển vượt quá 4 triệu người. Trong tương lai, thị trường AI toàn cầu được dự đoán sẽ tăng từ 515 tỷ USD năm 2023 lên 2.74 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng hàng năm là 20,4%. Đồng thời, thị trường GPU được dự báo sẽ đạt 400 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng hàng năm là 25%.
Tuy nhiên, sau cuộc cách mạng AI, sự mất cân bằng ngày càng tăng giữa cung và cầu tài nguyên tính toán có thể dẫn đến một tương lai khá u ám, nơi các tập đoàn khổng lồ có vốn mạnh tập trung kiểm soát sự phát triển của các công nghệ mang tính cách mạng. Do đó, chúng tôi tin rằng mọi con đường đều dẫn đến các giải pháp thay thế phi tập trung nhằm giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu của các nhà phát triển AI và tài nguyên sẵn có.
Vai trò của DePIN
DePIN là gì?
DePIN là thuật ngữ do đội nghiên cứu Messari tạo ra, đại diện cho mạng lưới hạ tầng vật lý phi tập trung. Cụ thể, phi tập trung có nghĩa là không có thực thể đơn lẻ nào trích xuất lợi nhuận và hạn chế quyền truy cập. Hạ tầng vật lý đề cập đến các tài nguyên vật lý "trong đời thực" được khai thác. Mạng lưới đề cập đến một nhóm người tham gia phối hợp hoạt động nhằm đạt được mục tiêu hoặc chuỗi mục tiêu đã định. Ngày nay, vốn hóa thị trường tổng thể của DePIN khoảng 28,3 tỷ USD.
Lõi cốt của DePIN là một mạng lưới nút toàn cầu, nối kết các tài nguyên hạ tầng vật lý với blockchain để tạo ra thị trường phi tập trung, kết nối người mua và người cung cấp tài nguyên, nơi bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà cung cấp và được trả thù lao cho dịch vụ và đóng góp giá trị cho mạng lưới. Trong trường hợp này, các trung gian tập trung hạn chế quyền truy cập mạng lưới thông qua các biện pháp pháp lý và quản lý cũng như phí dịch vụ sẽ được thay thế bằng các giao thức phi tập trung gồm các hợp đồng thông minh và mã, do những người nắm giữ token tương ứng quản lý.
Giá trị của DePIN nằm ở việc chúng cung cấp giải pháp thay thế phi tập trung, dễ tiếp cận, chi phí thấp và có thể mở rộng cho các nhà cung cấp dịch vụ và mạng lưới tài nguyên truyền thống. Chúng cho phép thị trường phi tập trung phục vụ mục tiêu cụ thể cuối cùng; chi phí hàng hóa và dịch vụ do động lực thị trường quyết định, bất kỳ ai cũng có thể tham gia bất cứ lúc nào, do đó tự nhiên làm giảm chi phí đơn vị nhờ số lượng nhà cung cấp tăng lên và biên lợi nhuận được tối thiểu hóa.
Việc sử dụng blockchain cho phép DePIN xây dựng các hệ thống khuyến khích mã hóa kinh tế, giúp đảm bảo người tham gia mạng lưới được trả thù lao xứng đáng cho dịch vụ của họ, biến các nhà cung cấp giá trị then chốt thành các cổ đông. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là hiệu ứng mạng, tức là việc biến các mạng cá nhân nhỏ thành hệ thống lớn hơn và năng suất hơn, là chìa khóa để đạt được nhiều lợi ích của DePIN. Hơn nữa, mặc dù phần thưởng token đã chứng minh là công cụ mạnh mẽ để dẫn dắt mạng lưới, nhưng trong phạm vi rộng hơn của DePIN, việc xây dựng các khuyến khích bền vững nhằm hỗ trợ giữ chân người dùng và áp dụng lâu dài vẫn là một thách thức then chốt.
DePIN hoạt động như thế nào?
Để hiểu rõ hơn về giá trị của DePIN trong việc hiện thực hóa thị trường tính toán phi tập trung, điều quan trọng là nhận thức được các thành phần cấu trúc khác nhau liên quan và cách chúng phối hợp để tạo thành mạng lưới tài nguyên phi tập trung. Hãy xem xét cấu trúc và các bên tham gia của DePIN.
Giao thức
Giao thức phi tập trung, tức là một tập hợp các hợp đồng thông minh được xây dựng trên mạng blockchain "lớp nền tảng" cơ bản, nhằm tạo điều kiện cho các tương tác không cần tin cậy giữa các bên tham gia mạng lưới. Trong lý tưởng, giao thức nên do một nhóm các bên liên quan đa dạng quản lý, tích cực đóng góp cho sự thành công lâu dài của mạng lưới. Những bên liên quan này sau đó sử dụng phần token giao thức của họ để bỏ phiếu về các thay đổi và phát triển đề xuất cho DePIN. Vì việc phối hợp một mạng lưới phân tán thành công bản thân đã là một thách thức lớn, nhóm cốt lõi thường giữ quyền lực ban đầu trong việc thực hiện các thay đổi này, sau đó chuyển quyền lực cho tổ chức tự trị phi tập trung (DAO).
Người tham gia mạng lưới
Người dùng cuối của mạng lưới tài nguyên là những người tham gia có giá trị nhất, có thể được phân loại theo chức năng của họ.
-
Nhà cung cấp: Cá nhân hoặc thực thể cung cấp tài nguyên cho mạng lưới để nhận phần thưởng tiền tệ dưới dạng token nội bộ của DePIN. Nhà cung cấp "kết nối" với mạng lưới thông qua giao thức gốc blockchain, giao thức có thể thực thi quy trình niêm yết trên chuỗi hoặc quy trình không cần giấy phép. Bằng cách nhận token, nhà cung cấp có cổ phần trong mạng lưới, tương tự như các cổ đông trong bối cảnh sở hữu cổ phần, cho phép họ bỏ phiếu về các đề xuất và phát triển khác nhau của mạng lưới, ví dụ như các đề xuất họ cho là thúc đẩy nhu cầu và giá trị mạng lưới, từ đó tạo ra giá token cao hơn theo thời gian. Tất nhiên, các nhà cung cấp nhận token cũng có thể coi DePIN như một hình thức thu nhập thụ động và bán token sau khi nhận được.
-
Người tiêu dùng: Đây là những cá nhân hoặc thực thể tích cực tìm kiếm tài nguyên do DePIN cung cấp, ví dụ như một công ty khởi nghiệp AI đang tìm kiếm GPU, đại diện cho phía cầu trong phương trình kinh tế. Nếu sử dụng DePIN mang lại lợi thế thực tế so với các giải pháp thay thế truyền thống (ví dụ: chi phí và chi phí vận hành thấp hơn), người tiêu dùng sẽ bị thu hút sử dụng DePIN, từ đó đại diện cho nhu cầu hữu cơ của mạng lưới. DePIN thường yêu cầu người tiêu dùng thanh toán phí tài nguyên bằng token nội bộ để tạo giá trị và duy trì dòng tiền ổn định.
Tài nguyên
DePIN có thể phục vụ các thị trường khác nhau và áp dụng các mô hình kinh doanh khác nhau để phân bổ tài nguyên. Blockworks đưa ra một khung làm việc tuyệt vời: DePIN phần cứng chuyên dụng, cung cấp phần cứng độc quyền chuyên dụng cho nhà cung cấp phân phối; DePIN phần cứng hàng hóa, cho phép phân phối các tài nguyên rảnh rỗi hiện có, bao gồm nhưng không giới hạn ở tính toán, lưu trữ và băng thông.
Mô hình kinh tế
Trong một DePIN hoạt động lý tưởng, giá trị đến từ doanh thu người tiêu dùng trả cho tài nguyên của nhà cung cấp. Nhu cầu liên tục đối với mạng lưới có nghĩa là nhu cầu liên tục đối với token nội bộ, điều này phù hợp với động lực kinh tế của nhà cung cấp và người nắm giữ token. Việc tạo ra nhu cầu hữu cơ bền vững trong giai đoạn đầu là một thách thức đối với hầu hết các công ty khởi nghiệp, đó là lý do tại sao DePIN cung cấp phần thưởng token lạm phát để khuyến khích nhà cung cấp sớm và dẫn dắt cung cấp mạng lưới, như một phương tiện để tạo ra nhu cầu và do đó thêm cung cấp hữu cơ. Điều này tương tự như cách các công ty đầu tư mạo hiểm trợ giá phí hành khách trong giai đoạn đầu của Uber để dẫn dắt cơ sở khách hàng ban đầu, từ đó thu hút thêm tài xế và tăng cường hiệu ứng mạng lưới của họ.
DePIN cần quản lý phần thưởng token một cách chiến lược nhất có thể vì chúng đóng vai trò then chốt trong thành công tổng thể của mạng lưới. Khi nhu cầu và doanh thu mạng lưới tăng, việc phát hành token nên giảm. Ngược lại, khi nhu cầu và doanh thu giảm, việc phát hành token nên được sử dụng lại để khuyến khích cung cấp.
Để minh họa thêm hình dạng của một mạng lưới DePIN thành công, hãy xem xét "vòng xoáy DePIN", một vòng phản hồi tích cực để dẫn dắt DePIN. Tóm tắt như sau:
-
DePIN phân phối phần thưởng token lạm phát để khuyến khích nhà cung cấp cung cấp tài nguyên cho mạng lưới và xây dựng mức cung cấp cơ bản có thể tiêu dùng.
-
Giả sử số lượng nhà cung cấp bắt đầu tăng, động lực cạnh tranh bắt đầu hình thành trong mạng lưới, nâng cao chất lượng tổng thể của hàng hóa và dịch vụ do mạng lưới cung cấp, cho đến khi dịch vụ do nó cung cấp vượt trội hơn các giải pháp thị trường hiện tại, do đó có lợi thế cạnh tranh. Điều này có nghĩa là hệ thống phi tập trung vượt trội hơn các nhà cung cấp dịch vụ tập trung truyền thống, điều này chắc chắn không dễ dàng.
-
Nhu cầu hữu cơ đối với DePIN bắt đầu hình thành, cung cấp dòng tiền thật cho nhà cung cấp. Điều này mang lại cơ hội hấp dẫn cho các nhà đầu tư và nhà cung cấp, tiếp tục thúc đẩy nhu cầu mạng lưới và do đó giá token.
-
Sự tăng trưởng của giá token làm tăng thu nhập cho nhà cung cấp, thu hút thêm nhà cung cấp và khởi động lại vòng xoáy.
Khung này cung cấp một chiến lược tăng trưởng hấp dẫn, mặc dù cần lưu ý rằng nó phần lớn mang tính lý thuyết và giả định rằng tài nguyên do mạng lưới cung cấp có sức hấp dẫn cạnh tranh liên tục.
Các mạng DePIN tính toán
Các thị trường tính toán phi tập trung thuộc về một phong trào rộng lớn hơn, đó là "nền kinh tế chia sẻ", một hệ thống kinh tế ngang hàng dựa trên người tiêu dùng chia sẻ hàng hóa và dịch vụ trực tiếp với nhau thông qua các nền tảng trực tuyến. Mô hình này do các công ty như eBay khởi xướng, hiện nay do các công ty như Airbnb và Uber dẫn dắt, cuối cùng chuẩn bị cho sự đột phá khi thế hệ công nghệ cách mạng tiếp theo cuốn qua thị trường toàn cầu. Nền kinh tế chia sẻ trị giá 150 tỷ USD vào năm 2023, dự kiến sẽ tăng lên gần 800 tỷ USD vào năm 2031, thể hiện xu hướng hành vi người tiêu dùng rộng lớn hơn, mà chúng tôi tin rằng DePIN sẽ được hưởng lợi và đóng vai trò then chốt.
Cơ sở lý luận
Các mạng DePIN tính toán là các mạng ngang hàng, kết nối nhà cung cấp và người mua thông qua thị trường phi tập trung, tạo điều kiện phân bổ tài nguyên tính toán. Điểm khác biệt then chốt của các mạng này là chúng tập trung vào tài nguyên phần cứng hàng hóa, vốn hiện nay đã nằm trong tay nhiều người. Như đã thảo luận, sự trỗi dậy của học sâu và AI sinh tạo do khối lượng công việc đòi hỏi tài nguyên cao đã dẫn đến nhu cầu bùng nổ về sức mạnh xử lý, tạo ra tắc nghẽn trong việc tiếp cận các tài nguyên then chốt cho phát triển AI. Đơn giản而言, các thị trường tính toán phi tập trung nhằm mục đích làm giảm các tắc nghẽn này bằng cách tạo ra một luồng cung cấp mới – một luồng cung cấp toàn cầu mà bất kỳ ai cũng có thể tham gia.
Trong một DePIN tính toán, bất kỳ cá nhân hoặc thực thể nào cũng có thể cho thuê tài nguyên rảnh rỗi của họ bất cứ lúc nào và nhận được thù lao thích hợp. Đồng thời, bất kỳ cá nhân hoặc thực thể nào cũng có thể truy cập các tài nguyên cần thiết từ mạng lưới không cần giấy phép toàn cầu, với chi phí thấp hơn và linh hoạt hơn so với các sản phẩm thị trường hiện tại. Do đó, chúng ta có thể mô tả các bên tham gia trong DePIN tính toán thông qua một khung kinh tế đơn giản:
-
Phía cung cấp: Cá nhân hoặc thực thể sở hữu tài nguyên tính toán và sẵn sàng cho thuê hoặc bán sức mạnh tính toán của họ để nhận trợ cấp.
-
Phía cầu: Cá nhân hoặc thực thể cần tài nguyên tính toán và sẵn sàng trả giá cho chúng.
Lợi thế chính của các mạng DePIN tính toán
Các mạng DePIN tính toán mang lại nhiều lợi thế khiến chúng trở thành lựa chọn thay thế hấp dẫn cho các nhà cung cấp dịch vụ và thị trường tập trung. Đầu tiên, việc cho phép tham gia thị trường xuyên biên giới không cần giấy phép mở ra một luồng cung cấp mới, tăng số lượng tài nguyên then chốt cần thiết cho các khối lượng công việc đòi hỏi tính toán cao. Các mạng DePIN tính toán tập trung vào tài nguyên phần cứng mà hầu hết mọi người đã sở hữu — bất kỳ ai có PC chơi game đều đã có một GPU có thể cho thuê. Điều này mở rộng phạm vi các nhà phát triển và nhóm có thể tham gia xây dựng hàng hóa và dịch vụ thế hệ tiếp theo, từ đó mang lại lợi ích cho nhiều người hơn trên toàn cầu.
Hơn nữa, cơ sở hạ tầng blockchain hỗ trợ DePIN cung cấp một đường ray thanh toán hiệu quả và có thể mở rộng để tạo điều kiện cho các giao dịch vi mô cần thiết cho các giao dịch ngang hàng. Các tài sản tài chính gốc mã hóa (token) cung cấp một đơn vị giá trị chung, mà các bên tham gia phía cầu sử dụng để thanh toán cho các nhà cung cấp, căn chỉnh động lực kinh tế thông qua cơ chế phân phối phù hợp với nền kinh tế toàn cầu ngày càng gia tăng. Tham chiếu vòng xoáy DePIN mà chúng tôi đã xây dựng trước đó, việc quản lý chiến lược các động lực kinh tế rất có lợi trong việc tăng hiệu ứng mạng lưới của DePIN (ở cả phía cung và cầu), điều này ngược lại làm tăng cạnh tranh giữa các nhà cung cấp. Động lực này làm giảm chi phí đơn vị đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho DePIN, nơi các nhà cung cấp có thể hưởng lợi như những người nắm giữ token và nhà cung cấp giá trị then chốt.
DePIN tương tự như các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây về trải nghiệm người dùng linh hoạt mà chúng nhằm mục đích cung cấp, nơi tài nguyên có thể truy cập và thanh toán theo nhu cầu. Tham chiếu dự báo của Grandview Research, quy mô thị trường điện toán đám mây toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ hàng năm là 21,2%, đạt hơn 2,4 nghìn tỷ USD vào năm 2030, thể hiện khả thi của mô hình kinh doanh như vậy trong bối cảnh nhu cầu về tài nguyên tính toán tăng trong tương lai. Các nền tảng điện toán đám mây hiện đại sử dụng máy chủ trung tâm xử lý mọi giao tiếp giữa thiết bị khách và máy chủ, tạo ra điểm lỗi đơn trong hoạt động của chúng. Tuy nhiên, việc xây dựng trên blockchain cho phép DePIN cung cấp khả năng chống kiểm duyệt và độ đàn hồi mạnh hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ truyền thống. Việc tấn công một tổ chức hoặc thực thể đơn lẻ (ví dụ: nhà cung cấp dịch vụ đám mây trung tâm) sẽ gây nguy hiểm cho toàn bộ mạng lưới tài nguyên cơ bản, trong khi DePIN được thiết kế để chống lại các sự kiện như vậy nhờ bản chất phân tán. Trước hết, bản thân blockchain là một mạng lưới các nút chuyên dụng phân tán toàn cầu, được thiết kế để chống lại quyền lực mạng lưới tập trung. Ngoài ra, các mạng DePIN tính toán còn cho phép tham gia mạng lưới không cần giấy phép, tránh các rào cản pháp lý và quản lý. Tùy theo bản chất phân phối token, DePIN có thể áp dụng quy trình bỏ phiếu công bằng để bỏ phiếu về các thay đổi và phát triển đề xuất cho giao thức, nhằm loại bỏ khả năng một thực thể đơn lẻ đóng cửa toàn bộ mạng lưới một cách đột ngột.
Tình trạng hiện tại của các mạng DePIN tính toán
Render Network
Render Network là một mạng DePIN tính toán, kết nối người mua và người bán GPU thông qua thị trường tính toán phi tập trung, các giao dịch được thực hiện bằng token nội bộ của nó. Thị trường GPU của Render liên quan đến hai bên then chốt — các nhà sáng tạo tìm kiếm quyền truy cập vào sức mạnh xử lý và các nhà điều hành nút cho thuê GPU rảnh rỗi của họ để đổi lấy phần thưởng bằng token RENDER nội bộ. Các nhà điều hành nút được xếp hạng dựa trên hệ thống danh tiếng, và các nhà sáng tạo có thể chọn GPU từ hệ thống định giá nhiều lớp. Thuật toán đồng thuận Proof-of-Render (POR) điều phối hoạt động, các nhà điều hành nút cam kết tài nguyên tính toán (GPU) của họ để xử lý các nhiệm vụ, tức là các công việc kết xuất đồ họa. Sau khi hoàn thành nhiệm vụ, thuật toán POR cập nhật trạng thái của nhà điều hành nút, bao gồm thay đổi điểm danh tiếng dựa trên chất lượng nhiệm vụ. Cơ sở hạ tầng blockchain của Render tạo điều kiện thanh toán công việc, cung cấp đường ray thanh toán minh bạch và hiệu quả để người cung cấp và người mua giao dịch thông qua token mạng.
Render Network ban đầu được Jules Urbach lên ý tưởng vào năm 2009, mạng lưới ra mắt vào tháng 9 năm 2020 trên Ethereum (RNDR), khoảng ba năm sau chuyển sang Solana (RENDER) để cải thiện hiệu suất mạng và giảm chi phí vận hành.
Tại thời điểm viết bài, Render Network đã xử lý tới 33 triệu nhiệm vụ (theo khung hình kết xuất), tổng số nút kể từ khi thành lập đã tăng lên 5.600. Khoảng 60k RENDER đã bị đốt cháy, quá trình này xảy ra trong quá trình phân bổ phần thưởng công việc cho các nhà điều hành nút.
IO Net
Io Net đang triển khai một mạng GPU phi tập trung trên nền tảng Solana, hoạt động như một lớp phối hợp giữa lượng tài nguyên tính toán rảnh rỗi khổng lồ và các cá nhân, thực thể cần sức mạnh xử lý mà những tài nguyên này cung cấp. Điểm bán hàng độc đáo của Io Net là nó không trực tiếp cạnh tranh với các DePIN khác trên thị trường, mà thay vào đó tập hợp GPU từ nhiều nguồn khác nhau (bao gồm trung tâm dữ liệu, thợ đào và các DePIN khác như Render Network và Filecoin), đồng thời tận dụng DePIN chuyên dụng của riêng nó — Internet-of-GPUs (IoG) — để điều phối hoạt động và căn chỉnh động lực cho các bên tham gia thị trường. Khách hàng của Io Net có thể tùy chỉnh cụm khối lượng công việc của họ trên IO Cloud bằng cách chọn loại bộ xử lý, vị trí, tốc độ truyền thông, tuân thủ và thời gian dịch vụ. Ngược lại, bất kỳ ai sở hữu mẫu GPU được hỗ trợ (RAM 12 GB, SSD 256 GB) đều có thể tham gia với tư cách là IO Worker, cho thuê tài nguyên tính toán rảnh rỗi của họ cho mạng lưới. Mặc dù hiện tại việc thanh toán dịch vụ được thực hiện bằng tiền pháp định và USDC, mạng lưới sắp tới cũng sẽ hỗ trợ thanh toán bằng token nội bộ $IO. Giá tài nguyên được xác định bởi cung cầu của chúng cũng như các thuật toán định giá khác nhau dựa trên thông số và cấu hình GPU. Mục tiêu cuối cùng của Io Net là trở thành thị trường GPU hàng đầu bằng cách cung cấp chi phí thấp hơn và chất lượng dịch vụ cao hơn so với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện đại.
Kiến trúc nhiều lớp của IO có thể được ánh xạ như sau:
-
Lớp UI - Gồm trang web công cộng, khu vực khách hàng và khu vực Workers.
-
Lớp bảo mật - Lớp này gồm tường lửa để bảo vệ mạng, dịch vụ xác thực để xác minh người dùng và dịch vụ nhật ký để theo dõi hoạt động.
-
Lớp API - Lớp này hoạt động như lớp truyền thông, gồm API công cộng (cho website), API riêng tư (cho Workers) và API nội bộ (cho quản lý cụm, phân tích và báo cáo giám sát).
-
Lớp backend - Lớp backend quản lý Workers, hoạt động cụm/GPU, tương tác khách hàng, hóa đơn và giám sát sử dụng, phân tích và mở rộng tự động.
-
Lớp cơ sở dữ liệu - Lớp này là kho lưu trữ dữ liệu của hệ thống, sử dụng bộ nhớ chính (cho dữ liệu có cấu trúc) và bộ nhớ cache (cho dữ liệu tạm thời truy cập thường xuyên).
-
Trình trung gian tin nhắn và lớp nhiệm vụ - Lớp này tạo điều kiện cho giao tiếp bất đồng bộ và quản lý nhiệm vụ.
-
Lớp cơ sở hạ tầng - Lớp này chứa nhóm GPU, công cụ điều phối và quản lý triển khai nhiệm vụ.
Thống kê hiện tại/Lộ trình
-
Tại thời điểm viết bài:
-
Tổng doanh thu mạng lưới - 1,08 triệu USD
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@Shoalresearch
