DEPINS : 분산 된 GPU 네트워크는 AI 모델 교육을 변환합니다

기술 비즈니스는 무엇을 원합니까? GPU 계산. 그들은 언제 그것을 원합니까? 지금 바로. 그들은 얼마나 원하는가? 당신이 가진 모든 것. 그들은 얼마를 지불 할 의향이 있습니까?

Tech companies are increasingly turning away from centralized cloud providers in favor of decentralized AI and web3 networks that can meet their needs. They’re not doing it for the decentralization – they're doing it for the significant cost savings it can yield.

기술 회사는 자신의 요구를 충족시킬 수있는 분산 된 AI 및 Web3 네트워크를 선호하여 중앙 집중식 클라우드 제공 업체로부터 점점 더 멀어지고 있습니다. 그들은 탈 중앙화를 위해 그것을하지 않습니다 - 그들은 생산할 수있는 상당한 비용 절감을 위해 그것을하고 있습니다.

Traditional cloud providers like AWS and Google Cloud still dominate the market, but their market share is being nibbled away at by decentralized GPU networks (DePINs).

AWS 및 Google Cloud와 같은 기존 클라우드 제공 업체는 여전히 시장을 지배하지만 탈 중앙화 된 GPU 네트워크 (Depins)에 의해 시장 점유율이 쇠약 해지고 있습니다.

These DePINs are transforming how AI models are trained by delivering on-demand compute with the following five leading the charge.

이 Depins는 다음과 같은 5 개의 충전을 제공하여 주문형 컴퓨팅을 제공하여 AI 모델이 어떻게 훈련되는지 변환하고 있습니다.

1. Render Network

1. 렌더 네트워크

One of the most notable players in the space is Render Network, originally designed for decentralized GPU rendering but now expanding into AI compute. Render Network has built a mature ecosystem, connecting thousands of GPU providers with artists, developers, and data scientists. Its existing pay-as-you-go model, powered by the RENDER token, makes GPU access seamless and affordable.

이 공간에서 가장 주목할만한 플레이어 중 하나는 원래 분산 된 GPU 렌더링을 위해 설계되었지만 이제는 AI 컴퓨팅으로 확장됩니다. Render Network는 성숙한 생태계를 구축하여 수천 명의 GPU 제공 업체를 아티스트, 개발자 및 데이터 과학자와 연결했습니다. 렌더 토큰으로 구동되는 기존의 Pay-as-You-Go 모델은 GPU 액세스를 원활하고 저렴하게 만듭니다.

The network is actively expanding its capabilities to support AI inference and model training, and is betting big on AI agents – a major web3 growth area where it’s eager to provide the GPUs these autonomous bots require. Recent announcements emphasize AI resource allocation and developer-friendly APIs, indicating a deeper push into onchain AI compute.

이 네트워크는 AI 추론 및 모델 교육을 지원하는 기능을 적극적으로 확장하고 있으며 AI 에이전트에 큰 베팅을하고 있습니다. 이는 자율 봇이 필요한 GPU를 제공하기를 간절히 바라는 주요 Web3 성장 영역입니다. 최근 발표는 AI 리소스 할당 및 개발자 친화적 인 API를 강조하여 Onchain AI Compute로 더 깊이 밀어 넣음을 나타냅니다.

2. io.net

One of the best known DePINS operating in the space, io.net aggregates GPU power from data centers and individual contributors across 130 countries to create an on-demand decentralized GPU cloud. io.net significantly reduces costs, offering AI compute at 90% less per TFLOP than centralized alternatives, while ensuring rapid deployment of high-performance clusters, including NVIDIA H100s, in under two minutes.

이 공간에서 가장 잘 알려진 Depins 중 하나 인 IO.NET은 130 개국의 데이터 센터 및 개별 기고자로부터 GPU 전력을 집계하여 주문형 분산 GPU 클라우드를 만들었습니다. IO.NET은 비용을 크게 줄여서 중앙 집중식 대안보다 TFLOP 당 90% 적은 AI 컴퓨팅을 제공하는 동시에 NVIDIA H100을 포함한 고성능 클러스터를 2 분 안에 빠르게 배치 할 수 있도록합니다.

The platform leverages Solana’s blockchain to provide transparent transactions and features a unique Proof of Time-Lock mechanism that guarantees dedicated GPU resources. With growing enterprise adoption, expanded hardware support for models like 4090s, A100s, and H100s, and a scalable cluster rental system, io.net has become a leading choice for AI-powered organizations seeking high-performance compute.

이 플랫폼은 Solana의 블록 체인을 활용하여 투명한 트랜잭션을 제공하고 전용 GPU 리소스를 보장하는 고유 한 시간 잠금 장치 메커니즘을 특징으로합니다. 엔터프라이즈 채택이 증가하고 4090 년대, A100 및 H100과 같은 모델에 대한 하드웨어 지원 확대 및 확장 가능한 클러스터 임대 시스템은 고성능 컴퓨팅을 원하는 AI 기반 조직의 주요 선택이되었습니다.

3. Hypercycle

3. 하이퍼 사이클

For developers seeking web3-native AI inference, Hypercycle is the DePIN they fire up. Unlike traditional decentralized GPU platforms that focus on raw compute power, Hypercycle specializes in AI model inference, allowing dapps to execute machine learning tasks without centralized bottlenecks. The protocol integrates micro-payments for inference tasks, ensuring a seamless and cost-effective billing structure. Hypercycle’s architecture is optimized for low-latency AI execution, making it a valuable resource for real-time applications.

Web3-Native AI 추론을 원하는 개발자에게는 하이퍼 사이클이 발사 된 딥 핀입니다. 원시 컴퓨팅 전력에 중점을 둔 기존의 분산 GPU 플랫폼과 달리 HyperCycle은 AI 모델 추론을 전문으로하여 DAPP가 중앙 집중식 병목 현상없이 머신 러닝 작업을 실행할 수 있습니다. 이 프로토콜은 추론 작업을위한 마이크로 지불을 통합하여 원활하고 비용 효율적인 청구 구조를 보장합니다. HyperCycle의 아키텍처는 낮은 지연 AI 실행에 최적화되어 실시간 응용 프로그램에 귀중한 리소스가됩니다.

Hypercycle is actively forging partnerships with AI-driven dapps and continues to refine its layered AI solutions to enhance speed and efficiency. Like several of the other companies profiled here, Hypercycle is long AI agents and believes it can capture significant market share here.

HyperCycle은 AI 구동 DAPP와의 파트너십을 적극적으로 위조하고 있으며 속도와 효율성을 향상시키기 위해 계층화 된 AI 솔루션을 계속 개선합니다. 여기에서 프로파일 링 된 다른 몇몇 회사들과 마찬가지로, Hypercycle은 긴 AI 요원이며 여기에서 상당한 시장 점유율을 포착 할 수 있다고 생각합니다.

4. Akash Network

4. Akash 네트워크

Akash Network serves as a decentralized cloud marketplace catering to a blend of AI and web3 developers. Its auction-based pricing model ensures that developers get access to computing resources at competitive rates, while its decentralized matching system allows for instant provisioning of GPU instances. Akash has steadily expanded its support for AI training and inference workloads, onboarding new infrastructure providers to meet the growing demands of decentralized applications and machine learning research.

Akash Network는 AI 및 Web3 개발자의 혼합을위한 탈 중앙화 클라우드 마켓 플레이스 역할을합니다. 경매 기반 가격 책정 모델은 개발자가 경쟁력있는 속도로 컴퓨팅 리소스에 액세스 할 수 있도록하는 반면, 분산 된 일치 시스템을 사용하면 GPU 인스턴스를 즉시 프로비저닝 할 수 있습니다. Akash는 AI 교육 및 추론 워크로드에 대한 지원을 꾸준히 확장하여 분산 된 응용 프로그램 및 기계 학습 연구의 증가하는 요구를 충족시키기 위해 새로운 인프라 제공 업체를 차지했습니다.

Its commitment to creating a truly open and developer-friendly cloud infrastructure has made Akash an attractive alternative to traditional centralized providers. Ongoing integrations with AI frameworks have extended Akash’s capabilities beyond general-purpose workloads into specialized GPU-driven tasks for machine learning. Its 2025 roadmap reveals where Akash is headed next with plenty of new products poised to be rolled out.

진정으로 개방적이고 개발자 친화적 인 클라우드 인프라를 만들 겠다는 약속으로 Akash는 전통적인 중앙 집중식 공급자의 매력적인 대안이되었습니다. AI 프레임 워크와의 지속적인 통합으로 인해 Akash의 기능은 일반 목적 워크로드를 넘어 기계 학습을위한 전문 GPU 구동 작업으로 확장되었습니다. 2025 년 로드맵은 Akash가 다음에 출시 될 예정인 많은 신제품으로 다음으로 향하는 곳을 보여줍니다.

5. Gensyn

5. 동창회

Another rising star in the decentralized AI compute space is Gensyn, a blockchain-powered solution designed to facilitate large-scale ML workloads. Unlike other decentralized GPU providers, Gensyn operates on a Proof-of-Compute mechanism that ensures verifiable contributions to AI training tasks. By tokenizing AI compute incentives, Gensyn makes high-performance AI training accessible to organizations of all sizes, democratizing machine learning infrastructure.

분산 된 AI 컴퓨팅 공간의 또 다른 상승 스타는 대규모 ML 워크로드를 용이하게하도록 설계된 블록 체인 구동 솔루션 인 Gensyn입니다. 다른 분산 GPU 제공 업체와 달리 Gensyn은 AI 교육 작업에 대한 검증 가능한 기여를 보장하는 컴퓨터 증명 메커니즘을 사용합니다. Gensyn은 AI Compute 인센티브를 토큰 화함으로써 모든 규모의 조직에 고성능 AI 교육을 이용할 수있게하여 기계 학습 인프라를 민주화합니다.

The company has gained significant industry recognition, securing funding from venture capital giant a16z, which has accelerated its development. Recent pilot projects have demonstrated its potential for decentralized AI model training, and ongoing infrastructure upgrades are enhancing its ability to support large-scale compute operations. Gensyn doesn’t currently have a token but one is on the way, making this a DePIN to watch.

이 회사는 벤처 캐피탈 자이언트 A16Z로부터 자금을 확보하여 업계의 상당한 업계 인정을 받았으며, 이로 인해 개발을 가속화했습니다. 최근 파일럿 프로젝트는 분산 된 AI 모델 교육의 잠재력을 보여 주었고, 지속적인 인프라 업그레이드는 대규모 컴퓨팅 운영을 지원하는 능력을 향상시키고 있습니다. Gensyn은 현재 토큰이 없지만 하나는 길을 가고있어 볼 수있는 딥 핀입니다.

Decentralized Compute Is Just Getting Started

분산 된 컴퓨팅이 막 시작되었습니다

With AI computational requirements escalating, decentralized platforms offer a compelling alternative to traditional cloud services. Whether it’s Render Network’s expansion into AI workloads, io.net’s rapid deployment of high-performance clusters, Hypercycle’s real-time AI inference, Akash Network’s permissionless cloud compute, or Gensyn’s blockchain-based AI training framework, decentralized GPU compute is allowing AI innovation to flourish.

AI 계산 요구 사항이 증가함에 따라 분산 된 플랫폼은 전통적인 클라우드 서비스에 대한 강력한 대안을 제공합니다. IO.NET의 고성능 클러스터, HyperCycle의 실시간 AI 추론, Akash 네트워크의 허가없는 클라우드 컴퓨팅 또는 Gensyn의 블록 체인 기반 AI 교육 프레임 워크를 빠르게 배포하는 IO.Net의 네트워크를 AI 워크로드로 렌더링하는지 여부에 관계없이 AI 혁신이 가능합니다. 융성.