ソラナ上の分散型AIネットワークが課題に直面

PANewsによると、io.netとして知られるSolana上に構築された分散型コンピューティングネットワークが、Mult1C0in CapitalとMoonhill Capitalから資金を調達した。正確な資金調達額は明らかにされていない。このプラットフォームはDepinとAIセクターに属し、GPU上での機械学習トレーニングのために、グローバルなGPUとCPUネットワークへの即時で許可なしのアクセスを提供する。25,000ノードを誇り、GPUクラウドをクラスター化する画期的な技術により、大規模なAIスタートアップのコンピューティングコストを最大90％削減する。 しかし、このプラットフォームが主張するGPUの数は精査されている。7,648（デプロイ時に試行）、11,107（リソースマネージャーから手動で計算）、69,415（説明のつかない一定の数字）、564,306（裏付けも透明性も実質的な情報もない数字）という4つの異なる数字が提示されている。実際のGPU数は320と思われる。 この数字は、すべてのGPUがリソースマネージャーページで「フリー」と表示されているが、1つもレンタルできないという事実に基づいている。実際にレンタルできるGPUは320だけです。レンタルできないGPUは存在しないと考えられます。 分散型AIプロトコルは、いくつかの問題で批判されている。第一に、高度に分散された一般的なハードウェア・アーキテクチャ上で有用なオンライン・トレーニングを実施する費用対効果や時間効率の高い方法がない。これには大きなブレークスルーが必要だ。第二に、一般的なハードウェア上での推論は良いユースケースのように聞こえるが、ハードウェアとソフトウェアの急速な発展は、一般的な分散型アプローチがほとんどの重要なユースケースでうまく機能しないことを意味する。第三に、正しくルーティングされたリクエストから推論し、GPUクラスタと共存し、分散型暗号通貨を使って資本コストを下げ、AWSに対抗し、熱狂的な参加者にインセンティブを与えることは、良いアイデアに聞こえる。しかし、GPUスポット市場には多くのサプライヤーが存在し、流動性も分散しているため、実ビジネスを運営する人たちに十分な供給を統合しているところはありません。最後に、ソフトウェアのルーティングアルゴリズムは非常に優れていなければならず、そうでなければ、消費者事業者の一般的なハードウェアの動作に多くの問題がある。予測不可能な供給は、運用に支障をきたし、需要側の要求者に不確実性をもたらす。 これらはすべて、解決に長い時間を要する厄介な問題である。すべての入札は冗談にすぎない。