Détails sur Aethir : un acteur puissant de l'informatique décentralisée avec trois pistes distinctes.

Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé par quelques grandes inventions et avancées scientifiques. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.

La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont des avancées technologiques incroyablement grandes dans l'histoire de l'humanité. Elles ont complètement transformé le visage de la société humaine, apportant une productivité et un mode de vie sans précédent. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des voitures à cheval pour transmettre des lettres. Avec la naissance de GPT, l'humanité entre dans une nouvelle grande ère.

LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à des réflexions et des pratiques plus créatives, les gens entrent ainsi dans un monde plus efficace.

Nous considérons GPT comme une autre avancée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès de GPT dans la compréhension et la génération du langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris les règles de la croissance des capacités des grands modèles linguistiques au cours de l'évolution de GPT------c'est-à-dire qu'en élargissant continuellement les paramètres du modèle et les données d'entraînement, il est possible d'obtenir une amélioration exponentielle des capacités du modèle LLM. Dans des conditions de puissance de calcul suffisante, ce processus ne montre actuellement aucun signe de ralentissement.

Les applications des grands modèles linguistiques ne se limitent pas à la compréhension du langage humain et aux dialogues, au contraire, ce n'est qu'un début. Une fois que les machines ont la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent tirer parti de cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités disruptives.

Actuellement, dans divers domaines technologiques croisés, les modèles LLM commencent à faire leurs preuves. Des domaines humanistes comme la production vidéo et la création artistique, aux domaines des hard tech comme la recherche pharmaceutique et la biotechnologie, des changements radicaux sont inévitables.

À cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grands géants de la technologie détiennent des ressources abondantes, tandis que les développeurs émergents font face à des barrières à l'entrée dues au manque de ressources de calcul. Dans la nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul équivaut à la force, ceux qui maîtrisent la puissance de calcul ont le pouvoir de changer le monde. Les GPU, en tant que pierres angulaires de l'apprentissage profond et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) en rapide développement, nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement du modèle et le raisonnement. Le raisonnement concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles d'IA, tandis que l'entraînement inclut le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, qui comprend des algorithmes d'apprentissage automatique, des ensembles de données et des capacités de calcul.

Prenons GPT-4 comme exemple. Pour obtenir des inférences de haute qualité, les développeurs doivent acquérir un ensemble de données de base complet et une immense capacité de calcul afin de former un modèle d'IA efficace. Ces ressources sont principalement concentrées entre les mains des géants de l'industrie, dont NVIDIA, Google, Microsoft et AWS.

Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs d'entrer, renforçant ainsi la position des principaux acteurs. Ils disposent de grands ensembles de données et d'une quantité importante de capacité de calcul, ayant la capacité d'augmenter leur propre échelle et de réduire leurs propres coûts, ce qui rend les barrières à l'entrée encore plus solides.

Mais nous ne pouvons nous empêcher de penser s'il existe des solutions pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie en adoptant des technologies de blockchain ? La réponse est oui. La Décentralisation de l'informatique en nuage distribuée nous offre une telle solution dans ce contexte actuel.

Malgré le fait que la puissance de calcul soit chère et rare actuellement, les GPU ne sont pas pleinement utilisés. Cela est principalement dû à l'absence d'une méthode prête à l'emploi pour intégrer cette puissance de calcul décentralisée et la faire fonctionner de manière commercialisable. Voici les chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :

La plupart des appareils grand public équipés de GPU appartiennent aux trois premières catégories, à savoir inactif (juste démarré dans le système d'exploitation Windows) :

• Taux d'utilisation du GPU : 0-2 % ;
• Tâches de production générales (écriture, navigation simple) : 0-15 % ;
• Lecture vidéo : 15 - 35 %.

Les données ci-dessus indiquent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et qu'il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources dans le monde du Web2. Cependant, la Crypto et l'économie de la blockchain pourraient être le remède idéal à ce défi. L'économie cryptographique construit un marché mondial très efficace, grâce à sa structure unique de tokens et à ses caractéristiques de système sans Décentralisation, le prix des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande du marché sont extrêmement efficaces.

Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années quarante, les modèles de calcul ont connu de nombreuses révolutions. Des ordinateurs centraux encombrants aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul diminue progressivement. Avant l'avènement du cloud computing, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et les mettre à jour en fonction des innovations technologiques, mais l'émergence du cloud computing a complètement changé ce modèle.

Le concept de base de l'informatique en nuage est que le demandeur loue des serveurs et y accède à distance, en payant en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont en train d'être bouleversées par l'informatique en nuage. Dans le domaine du cloud computing, la virtualisation est au cœur de ce domaine. Les serveurs virtualisés peuvent diviser un serveur puissant en plusieurs petits serveurs à louer et peuvent mobiliser dynamiquement diverses ressources.

Ce modèle a complètement changé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Auparavant, les gens devaient acheter leurs propres installations de puissance de calcul pour répondre à leurs besoins en puissance de calcul ; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site Web pour bénéficier de services de puissance de calcul de haute qualité. La future direction de développement de l'informatique en nuage est le calcul en périphérie. Étant donné que les systèmes centralisés traditionnels sont trop éloignés des utilisateurs, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, elle ne peut jamais être complètement surmontée en raison des limites de la vitesse de la lumière.

Cependant, les nouvelles industries telles que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles. Par conséquent, il est nécessaire de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs, ce qui entraîne le déploiement croissant de petits centres de données autour des utilisateurs. C'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.

Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul cloud centralisés, les avantages du calcul cloud décentralisé résident principalement dans :

• Accessibilité et flexibilité : L'accès aux chips de calcul sur des plateformes telles que AWS, GCP ou Azure prend généralement plusieurs semaines, et des modèles de GPU haute performance, tels que A100, H100, sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir des ressources de calcul, les consommateurs doivent généralement signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rigidifie également le fonctionnement des entreprises, entraînant une certaine perte de flexibilité. En revanche, les plateformes de calcul décentralisées permettent d'accéder aux ressources de calcul à tout moment et offrent des choix matériels flexibles, avec une accessibilité accrue.
• Prix plus bas : Grâce à l'utilisation de puces inactives, et en ajoutant les subventions en jetons des fournisseurs de protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul décentralisé pourrait offrir une puissance de calcul à des prix plus abordables.
• Résistance à la censure : Certains systèmes Web3 ne se positionnent pas comme des systèmes sans permission. Ils ont traité les questions de conformité telles que le RGPD et le HIPAA lors des phases de mise en ligne du GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.

Avec le développement continu de l'IA et le déséquilibre persistant entre l'offre et la demande de GPU, cela incitera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. Parallèlement, pendant un marché haussier, en raison de l'augmentation des prix des tokens cryptographiques, les fournisseurs de GPU réaliseront davantage de bénéfices, ce qui incitera davantage de fournisseurs de GPU à entrer sur ce marché, créant ainsi un effet de roue positive.

Problèmes techniques

1. Problème de parallélisation

Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces de longue traîne, ce qui signifie qu'un fournisseur de puces unique est presque incapable de réaliser de manière indépendante des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation, afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.

Cependant, le processus de parallélisation peut rencontrer une série de problèmes, notamment la façon de décomposer les tâches (en particulier pour les tâches complexes d'apprentissage profond), la dépendance des données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils.

2. Risque de substitution technologique

Avec l'investissement massif dans la recherche sur les ASIC (circuits intégrés spécifiques) et de nouvelles inventions comme les unités de traitement tensoriel (TPU), cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.

Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un compromis sur le coût, le marché des GPU actuellement dominé par de grandes organisations d'IA pourrait revenir sur le marché. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.

3. Risque réglementaire

En raison du système de cloud computing décentralisé opérant dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut exister des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.

À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme sur le long terme et ne changent pas facilement. Que ce soit une plateforme décentralisée ou centralisée, le prix n'est qu'un des facteurs à considérer ; ces utilisateurs attachent une plus grande importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée possède de fortes capacités d'intégration et une puissance de calcul stable et suffisante, elle sera plus susceptible d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et de garantir des revenus de flux de trésorerie stables.

Dans ce qui suit, je vais présenter Aethir, un nouveau projet de puissance de calcul décentralisée axé sur le rendu de jeux et l'IA lors de ce cycle, et évaluer la valorisation potentielle après son introduction en bourse en me basant sur les projets d'IA et de puissance de calcul décentralisée sur le marché actuel.

Introduction à Aethir

Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégeant et en redistribuant intelligemment des GPU neufs et inutilisés provenant d'entreprises, de centres de données, d'activités de minage de cryptomonnaies et de consommateurs.

L'une des innovations clés de ce projet est le pool de ressources, qui regroupe des contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, fournissant des services aux clients du monde entier. Une des caractéristiques majeures du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou aux centres de données disposant d'équipements inactifs de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, augmentant ainsi la flexibilité des fournisseurs et l'utilisation des équipements.

L'exploitation de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures de base clés :

• Conteneur (Container) : La fonction clé d'un conteneur est de fournir un service de rendu à distance en temps réel, offrant une expérience "zéro latence". Le conteneur est le lieu pratique de l'informatique en nuage, servant de point final virtuel, exécutant et rendant des applications. Cela déplace la charge de travail des dispositifs locaux vers le conteneur.
• Vérificateur (Checker) : Le nœud vérificateur s'assure de l'intégrité et de la qualité du service du réseau Aethir en vérifiant les conteneurs et leurs processus de service. Une fois la tâche accomplie, le nœud vérificateur signe le résultat avec sa propre clé privée et transmet le résultat à l'arbitre. L'arbitre recevra 2N+1 résultats pour chaque conteneur, et chaque nœud fournissant un résultat identique à la majorité des résultats recevra une récompense en tokens.
• Indexeur (Indexer) : En tant que noyau du réseau Aethir, l'indexeur associe les consommateurs aux conteneurs appropriés, garantissant un démarrage rapide des applications et services cloud. L'objectif est de fournir un service en "une seconde" - la transition de la demande du consommateur à la livraison réelle (par exemple, la demande d'un joueur à l'écran de jeu) doit se produire dans les plus brefs délais. Cela nécessite des signaux concis et une planification efficace. Pour maintenir la Décentralisation et améliorer l'expérience utilisateur, l'indexeur est choisi de manière aléatoire, afin de réduire les risques de fraude potentielle de l'indexeur et le délai de signal.

Aethir dispose d'une équipe puissante et d'un solide background en ressources, ce qui se reflète dans les réalisations déjà accomplies par Aethir :

• Aethir a conclu un accord de partenariat avec un certain réseau, les deux écosystèmes vont être intégrés, pour