AI 분야의 새로운 지평을 형성하고 있는 최고의 GPU 최강자 DePin 프로젝트

인공지능(AI) 분야에서는 고성능 컴퓨팅 자원, 특히 그래픽처리장치(GPU)에 대한 수요가 급증하고 있다.

Artificial intelligence (AI) is a rapidly growing field that is driving up the demand for high-performance computing resources, especially Graphic Processing Units (GPUs). To meet this demand, several Decentralized Physical Infrastructure (DePin) projects are emerging.

인공 지능(AI)은 고성능 컴퓨팅 리소스, 특히 그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 수요를 증가시키는 빠르게 성장하는 분야입니다. 이러한 수요를 충족하기 위해 여러 DePin(분산형 물리적 인프라) 프로젝트가 등장하고 있습니다.

These platforms aim to decentralize access to GPUs, which are essential for a wide range of AI applications including deep learning, autonomous driving, robotics, and other use cases. Operating through several key stages—data collection and processing, model training, fine-tuning, and model inference—these platforms support a broad spectrum of AI applications.

이러한 플랫폼은 딥 러닝, 자율 주행, 로봇 공학 및 기타 사용 사례를 포함한 광범위한 AI 애플리케이션에 필수적인 GPU에 대한 액세스를 분산시키는 것을 목표로 합니다. 데이터 수집 및 처리, 모델 훈련, 미세 조정, 모델 추론 등 여러 주요 단계를 통해 운영되는 이러한 플랫폼은 광범위한 AI 애플리케이션을 지원합니다.

Crypto researcher Layergg notes that DePin projects can provide GPU resources “over 4 times cheaper” than giants like Google Cloud and Amazon Web Services (AWS).

암호화폐 연구원인 Layergg는 DePin 프로젝트가 Google Cloud 및 Amazon Web Services(AWS)와 같은 거대 기업보다 "4배 이상 저렴하게" GPU 리소스를 제공할 수 있다고 지적합니다.

Layergg highlights six leading projects in this space.

Layergg는 이 분야의 6가지 주요 프로젝트를 강조합니다.

The decentralized computing model provides a significant cost advantage, thus making it an attractive option for AI/ machine learning enterprises that struggle with the high costs of GPU resources. Consequently, there is an increased emphasis on computational power as the primary bottleneck to AI progress.

분산형 컴퓨팅 모델은 상당한 비용 이점을 제공하므로 GPU 리소스의 높은 비용으로 어려움을 겪고 있는 AI/기계 학습 기업에 매력적인 옵션이 됩니다. 결과적으로, AI 진행의 주요 병목 현상이 발생함에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 강조가 증가하고 있습니다.

However, challenges such as transparency in GPU power claims have raised concerns. This points to a broader issue of credibility and accountability in the decentralized computing space.

그러나 GPU 전력 주장의 투명성과 같은 문제로 인해 우려가 제기되었습니다. 이는 분산 컴퓨팅 공간에서 신뢰성과 책임에 대한 더 광범위한 문제를 나타냅니다.

“It’s CePIN.. not DePin if you really can’t prove your GPU count on-chain,” on-chain analyst Hitesh Malviya critiqued.

온체인 분석가인 Hitesh Malviya는 "온체인에서 GPU 수를 실제로 증명할 수 없다면 DePin이 아니라 CePIN입니다."라고 비판했습니다.

Despite these challenges, the potential for decentralized platforms to dominate the market remains high. Furthermore, another analyst, Prithvir believes that among the projects, Aethir, Akash, and io.net are best positioned. However, he notes that Akash, despite being a stalwart in the space, faces challenges in expanding its GPU capacity compared to its counterparts.

이러한 과제에도 불구하고 분산형 플랫폼이 시장을 지배할 가능성은 여전히 ​​높습니다. 게다가 또 다른 분석가인 Prithvir는 프로젝트 중에서 Aethir, Akash 및 io.net이 가장 좋은 위치에 있다고 믿습니다. 그러나 그는 Akash가 해당 분야에 충실함에도 불구하고 경쟁 제품에 비해 GPU 용량을 확장하는 데 어려움을 겪고 있다고 지적합니다.

In terms of market dynamics, IO and ATH are viewed as potential high performers.

시장 역학 측면에서 IO와 ATH는 잠재적으로 높은 성과를 낼 것으로 간주됩니다.

“I believe that IO and ATH could both see massive runs. I think these could be similar trades to Celestia (TIA). $10 billion FDV could be a reasonable ceiling for IO and ATH. The upper limit would be $20 billion,” Prithvir said.

“저는 IO와 ATH 모두 대규모 실행을 볼 수 있다고 믿습니다. 나는 이것이 Celestia(TIA)와 유사한 거래가 될 수 있다고 생각합니다. 100억 달러 규모의 FDV가 IO 및 ATH의 합리적인 한도가 될 수 있습니다. 상한선은 200억 달러가 될 것”이라고 Prithvir는 말했다.