jakiro
المؤلف: Hedy BI
انتهى هونغ كونغ ويب 3.بالمقارنة مع الدورة السابقة ، فإن منطق افتتاح هذه الجولة من السوق الصاعدةيتحول “سرد الابتكار الأصلي” إلى نموذج “الاعتراف السائد ، مدفوع رأس المال”جوهركما لاحظ مرحلة تطوير Web3 من قبل المؤلف من واحد“لقد تطورت الحرية المطلقة للمغلق والمكانة” إلى مرحلة “التسامح حقًا”.
لا تقفز خارج الصندوق لتحليلها في ظل هذا المنطق ،لم يعد بإمكان سرد الابتكار الأصلي لشوشانغ التكيف مع التطور الحالي لـ Web3.منذ امتثال Web3 بأكمله ، تم تركيز Web3 على القطاع المالي ، مدفوعة بحكومة هونغ كونغ.تقوم المؤسسات المالية الرئيسية أيضًا بتسريع مشاركة Web3 من خلال RWA و SPOT ETF.
في هذا المؤتمر ، بالإضافة إلى المؤسسات المالية الرئيسية التي تدخل Web3 ، رأينا أيضًا فرصة للاتصال بـ Web2 و Web3 -The Depin Track.على وجه الخصوص ، جعل تطوير نماذج من الذكاء الاصطناعى الكبيرة قد جعلت الأجزاء الفرعية في Depin -أصبح إعادة توزيع قوة الحوسبة مصدر قلق شعبي مرة أخرى.
>
المصدر: OKG Research
قوة الحوسبة هي طعم ، لكن التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعى ليس هو أفضل مشهد لـ Depin
“يجب على blockchain بناء الثقة من خلال التكنولوجيا ، و AI هي صناعة يجب الوثوق بها للغاية.”
ديبين ليس مسارًا جديدًا ، وقد تم اقتراحه قبل بضع سنوات.إن اندلاع نماذج الذكاء الاصطناعى التي أجرتها الصناعة الكثير من المناقشات حول قوة الحوسبة والبيانات.إن نقص GPU العالمي ، شركات مثل Nvidia لديها قوة أسعار رائعة في الجزء العلوي من السلسلة الغذائية عند الطلب الحالي في السوق.الاحتكار أو اللامركزية هو السبب في أن تكلفة التكلفة أصبحت مناقشة ساخنة على مسار Depin Web3.
على الرغم من أن تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي هو السبب ، فقد تم بناء روما في يوم واحد ،التدريب النموذجي من الذكاء الاصطناعي ليس أفضل مشهد هبوط في Depin في الوقت الحاليجوهرتتراوح متطلبات الطاقة الحاسوبية في إنتاج نماذج كبيرة من الذكاء الاصطناعى حول جانبين: التفكير والتدريب.في الجلسة التدريبية ، من خلال تغذية الكثير من البيانات ، يتم تدريب نموذج الشبكة العصبية المعقدة.في جلسة التفكير ، استخدم كمية كبيرة من البيانات لسبب استخدام نموذج التدريب.
>
المصدر: نفيديا
مزيج من اللامركزية وقوة الحوسبة ، ومعامل الصعوبة من التدريب إلى التدريب الدقيق إلى التفكير هو انخفاض الطبقة حسب الطبقة.في DePin ، يمكنك أن ترى أن المزيد من المشاريع في الصناعة تتركز في التفكير بدلاً من التدريب.الأسباب الرئيسية لمجموعة NVIDA GPU التي تستخدمها تدريب معظم المؤسسات AI هي إمكانات الحوسبة المتوازية القوية الخاصة بها وعرض النطاق الترددي للذاكرة.بالمقارنة مع رابط التفكير ، يتم تقليل متطلبات قوة الحوسبة المتوازية وعرض النطاق الترددي كثيرًا.وقيمة تدريب النماذج الكبيرة ، لأنه بمجرد توقف التدريب ، يجب إعادة التدريب.إذا تم استخدام قوة الحوسبة اللامركزية لـ GPT على Ethereum ، فإن عملية تكاثر مصفوفة واحدة فقط ستستهلك ما يصل إلى 10 مليارات دولار في الغاز وتستغرق شهرًا واحدًا.
بالإضافة إلى ذلك ، يحلل المؤلف العديد من المشاريع الشعبية في هذا المؤتمر.الاتجاه الذي يوضح جانب العرض الذي يتجاوز جانب الطلب ، أي احتياجات مطوري الذكاء الاصطناعى الذين يتم توزيعهم في قوة الحوسبة في العالم أكثر من تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي أو مهام التفكير في جميع أنحاء العالم.لا يعني أن الطلب غير موجود.تُظهر أبحاث جامعة ستانفورد أيضًا أنه بغض النظر عن نموذج اللغة ، عندما يتجاوز حجم معلمات التدريب القيمة الحرجة لهذا المقياس ، زاد أدائه (مثل الدقة) بشكل حاد.هذا عاكس تمامًا لقانون “المعجزات القوية” ، مما يعني أيضًا أنه في الواقع ، هناك العديد من الصعوبات في حل أفكار الحوسبة اللامركزية.
يعود تاريخ “التتبع التاريخي” لمسار Depin إلى “اقتصاد المشاركة”
ليس من الصعب فهم مفهوم Depin نفسه ، ويمكن تتبعه إلى Web2 لمراجعة صناعة الإنترنت على الأقل.إذا تم إعادة تصميمه مباشرة من خلال شكل الأصل غير الملموس (مثل خادم الخمول ، وما إلى ذلك) مباشرة من خلال شكل الأقران (P2P) أو شكل نظير إلى الأعمال (P2B) تحسين علاقات الإنتاج.هذا ما سيفعله ديبين.
لهذا السبب ، أسفل مسار Depin ، فإن حماس الجميع مرتفع.في الواقع ، تراكمت Web2 لفترة طويلة من أجل “إعادة التوزيع” ، ولكن هذه المرة ، تتم إزالة الوسيط مباشرة.في الوقت الحاضر ، ما يقرب من ألف مشاريع Depin ، وخاصة البيئة Solana.فيما يتعلق بالتوزيع الإقليمي ، من المتوقع أن يكون أفضل 10 Depin من آسيا من 2024 إلى 2025.
>
المصدر: Messari
Web3 و AI لديها الكثير من النقاط المتقاطعة.لكن المشهد الهبوط الأكثر منطقية لقوة الحوسبة اللامركزية ليس الأسهل في الهبوط.
عند تقاطع Web3 و AI ، بالإضافة إلى الصعوبات التقنية التي تتغلب عليها تقنيًا واختراق هذه المشكلات باستمرار ،هناك أيضًا العديد من الفروع الأخرى ، مثل وكلاء الذكاء الاصطناعى لمنح المبدعين ملكية ومشاهد طاقة حوسبة النماذج الصغيرة التي تستحق الاستكشاف ، وسيكونون أكثر هبوطًا.سيتم دائمًا موازنة نجاح نموذج العمل واختراق التكنولوجيا.DePin يسارع هذه العملية ، وسوف تعود “رحلة الصيد” Depin بالكامل.
