Cuộc cách mạng GPU: Cách Aethir tái phát minh cơ sở hạ tầng trò chơi và AI

Tác giả: AYLO; Người biên soạn: Tao Zhu, Golden Finance

Tuần trước, Aethir đã thông báo rằng ARR (Doanh thu định kỳ hàng năm) của họ là 36 triệu USD, điều này sẽ đưa họ vào nhóm doanh thu cao nhất trong năm nay Trong số 20 giao thức mã hóa.

Bây giờ tôi bị thu hút đến Bạn có chú ý không? Tuyệt vời, bài viết này đáng đọc.

Khi trí tuệ nhân tạo nhanh chóng phát triển theo hướng AGI, nhu cầu về tài nguyên máy tính tăng vọt, dẫn đến khoảng cách ngày càng lớn giữa những người có quyền truy cập vào chip GPU mạnh mẽ và những người không thể tiếp cận. Aethir là mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) sáng tạo được thiết kế để dân chủ hóa quyền truy cập vào tài nguyên điện toán đám mây.

Aethir được thành lập với tầm nhìn làm cho điện toán theo yêu cầu trở nên dễ tiếp cận hơn và giá cả phải chăng hơn, đồng thời xây dựng mạng lưới phân phối tổng hợp các chip GPU cấp doanh nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau. Mạng được thiết kế để hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng về trí tuệ nhân tạo, chơi game trên nền tảng đám mây và các ứng dụng chuyên sâu về điện toán khác.

Trong cuộc phỏng vấn này, tôi ngồi lại với Mark Rydon, người đồng sáng lập Aethir, để thảo luận về cách tiếp cận độc đáo của Aethir.

Với sự cạnh tranh ngày càng gia tăng gần đây trong không gian GPU phi tập trung, Aethir khác biệt như thế nào so với những người chơi khác trong không gian này?

Đây là một câu hỏi rất hay. Tôi sẽ trả lời điều này thành hai phần. Đầu tiên, tôi sẽ giải thích vấn đề chúng ta đang cố gắng giải quyết vì đó là chìa khóa để hiểu. Tôi chắc rằng bạn và người nghe đều biết rằng đang có vấn đề khan hiếm máy tính toàn cầu. Những gã khổng lồ công nghệ đang cạnh tranh các nguồn tài nguyên GPU quan trọng. Đó là một cuộc đua lớn nhằm tạo ra trí tuệ nhân tạo ngày càng thông minh hơn cho đến khi chúng ta đạt tới AGI hoặc ASI, và khi đó mọi thứ trên thế giới sẽ thay đổi.

Mục đích của việc này cạnh tranh Điều thú vị là nó được thúc đẩy bởi một nguyên tắc đơn giản. Nếu bạn thêm nhiều GPU và dữ liệu hơn vào hệ sinh thái, AI sẽ thông minh hơn. Nó giống như một đường thẳng từ góc dưới bên trái đến góc trên bên phải khi trí thông minh của AI tăng lên. Loại GPU cần thiết cho việc này là rất quan trọng. Bạn không thể thực hiện việc này trên GPU cấp độ người tiêu dùng hoặc card đồ họa có công suất thấp. Tất cả những ông lớn trong cuộc đua AI, cả về đào tạo lẫn ứng dụng, đều sử dụng GPU cấp doanh nghiệp. Mẫu cụ thể mà họ đã xem xét trong một năm rưỡi đến hai năm qua là GPU H100 của Nvidia.

Điểm mấu chốt là các công ty doanh nghiệp là những công ty có nhu cầu rất lớn về điện toán AI. Họ đang xây dựng doanh nghiệp của mình trên cơ sở hạ tầng máy tính này. Vì vậy, chúng tôi phải hỏi họ muốn loại điện toán nào, loại GPU nào cũng như những yêu cầu về chất lượng, hiệu suất và thời gian hoạt động mà họ cần để đáp ứng các chỉ số nội bộ của họ. Điều này giống như Netflix yêu cầu các máy chủ có thời gian hoạt động đảm bảo cao để tránh tình trạng ngừng dịch vụ. Điều tương tự cũng xảy ra với GPU và bất kỳ nhà cung cấp điện toán nào; chúng phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về dịch vụ, chất lượng, thời gian hoạt động và hiệu suất.

Thật không may, hầu hết các mạng điện toán trong không gian Web3 đều tổng hợp GPU tiêu dùng. Đây là cách đơn giản nhất để xây dựng mạng - cung cấp mã thông báo cho cộng đồng những người đóng góp GPU chơi game nhàn rỗi. Điều này sẽ nhanh chóng thu hút một số lượng lớn GPU và xây dựng một cộng đồng mạnh mẽ hào hứng với phần thưởng mã thông báo. Đây là lý do tại sao nhiều mạng máy tính tồn tại ngày nay tổng hợp GPU tiêu dùng.

Thách thức là để có một doanh nghiệp thực sự, bạn cần bán máy tính tổng hợp. Tuy nhiên, mạng GPU tiêu dùng nhanh chóng đạt mức trần thấp vì 99,9% công ty không muốn mua máy tính từ mạng phi tập trung của người tiêu dùng. Họ không thể đảm bảo rằng GPU sẽ không tắt vào ban đêm hoặc băng thông đó sẽ không bị giới hạn bởi các hoạt động gia đình như phát trực tuyến Netflix. Điều này dẫn đến sự mất kết nối đáng kể giữa nhu cầu của doanh nghiệp và những gì mạng GPU của người tiêu dùng có thể cung cấp.

Nguồn: Layer.gg

Ngay từ ngày đầu tiên, chúng tôi đã quyết định không tổng hợp bất kỳ GPU cấp độ người tiêu dùng nào. Mọi GPU được kết nối với Aethir đều là cấp doanh nghiệp, được tích hợp thông qua cơ sở hạ tầng mạng doanh nghiệp và được đặt trong trung tâm dữ liệu phù hợp với khối lượng công việc của doanh nghiệp. Các công ty AI, công ty viễn thông và công nghệ lớn nhất có thể sử dụng mạng của chúng tôi để làm bất cứ điều gì họ cần mà không phải hy sinh hiệu suất hoặc chất lượng. Trên thực tế, họ có được hiệu suất cao hơn và trải nghiệm tổng thể tốt hơn.

Ví dụ: IO.net cần phải vượt qua rất nhiều FUD về mạng lưới GPU tiêu dùng khổng lồ của mình. Khi họ muốn chứng minh mạng của mình có thể xử lý hoạt động kinh doanh trong thế giới thực, họ đã thuê GPU doanh nghiệp từ Aethir. Do đó, tất cả GPU doanh nghiệp trên IO.net đều do Aethir cung cấp. Đây là kiến ​​thức công cộng trong hệ sinh thái.

Điều quan trọng là Aethir phải cam kết phục vụ khách hàng doanh nghiệp ngay từ ngày đầu.

Một điều nữa: điều này từng khiến những người trong lĩnh vực AI bối rối khi tôi giải thích những gì chúng tôi làm. Theo định nghĩa, GPU phân tán có nghĩa là chúng tôi không sở hữu bất kỳ GPU nào. Chúng tôi có khoảng 43.000 GPU trong trung tâm dữ liệu của mình nhưng chúng tôi không sở hữu bất kỳ GPU nào trong số đó. Trong số này, chúng tôi có hơn 3.000 H100, đây là bộ sưu tập H100 lớn nhất trong Web3 cho đến nay và lớn hơn gần 10 lần so với đối thủ cạnh tranh gần nhất của chúng tôi. Đó là lý do tại sao rất nhiều công ty AI lớn sử dụng cơ sở hạ tầng của chúng tôi, bởi vì chúng tôi thực sự có thể phục vụ họ.

Một số công ty AI cảm thấy Điểm gây nhầm lẫn là tầm quan trọng của cái mà chúng tôi gọi là "máy cùng vị trí". Nếu bạn đang thực hiện đào tạo quy mô lớn, như OpenAI hoặc các dự án tương tự và bạn cần 500 H100 trở lên, thì những GPU đó phải nằm trong cùng một trung tâm dữ liệu. Bạn không thể có một chiếc H100 ở Nhật Bản, một chiếc ở Mỹ và 200 chiếc ở Ấn Độ. AI không thể được đào tạo hiệu quả trên phần cứng phân tán. Đây là một thách thức kỹ thuật lớn mà các công ty DePin khác đang phải đối mặt và nó vẫn là một vấn đề còn bỏ ngỏ. Tôi nghĩ đó là một cơ hội lớn, nhưng nó rất phức tạp.

Vì Aethir ngay từ đầu đã tập trung vào doanh nghiệp nên chúng tôi hiểu rằng việc phục vụ khách hàng doanh nghiệp không chỉ có ý nghĩa nhiều hơn là chỉ có một loạt GPU cấp doanh nghiệp bị ngắt kết nối. Chúng ta cũng cần xem xét vị trí chung của các máy trong mạng của mình. Kết quả là Aethir có một số lượng lớn các cụm GPU hiệu suất cao lớn, được đặt cùng vị trí. Điều này có nghĩa là chúng tôi không chỉ là một mạng phân tán có GPU cấp doanh nghiệp trên khắp thế giới; mạng của chúng tôi có các cụm lớn cùng vị trí cho phép chúng tôi xử lý các công việc AI lớn đó cho các công ty cần máy đặt cùng vị trí.

Điều gì đã truyền cảm hứng cho việc tạo ra Aethir? 

Vì vậy, thực sự, chính mạng trò chơi đám mây đã khiến chúng tôi hào hứng với điện toán GPU phân tán. Nhóm gặp nhau khi tôi sống ở Bắc Kinh khoảng bảy năm. Tôi chuyển đến đó để thành lập công ty đầu tiên của mình và cuối cùng bắt đầu mở rộng mạng lưới trò chơi trên nền tảng đám mây.

Tóm lại, chúng tôi có ý tưởng có thể giải quyết các thách thức về hiệu suất và khả năng mở rộng của mạng trò chơi trên nền tảng đám mây bằng cách phân phối phần cứng theo cách phi tập trung. Ở mức độ cao, tiền đề là độ trễ là kẻ giết chết các mạng này. Người dùng càng ở xa máy tính thì trải nghiệm người dùng càng tệ do độ trễ tăng lên. Ý tưởng là nếu bạn loại bỏ động cơ tập trung hóa tính toán, bạn có thể có một mạng lưới phân tán hơn. Khi các mạng trở nên lớn hơn và phân tán hơn, khả năng người dùng tiến gần hơn đến máy tính sẽ tăng lên, giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất.

Các giải pháp tập trung tập trung vào việc đưa tất cả nguồn lực vào một địa điểm để đạt được hiệu quả kinh tế nhờ quy mô, nhưng điều này không tăng thêm giá trị từ góc độ người dùng. Nó thực sự hạn chế hiệu suất mạng. Nếu bạn xây dựng một mạng được tối ưu hóa cho trải nghiệm người dùng, bạn sẽ phân phối tính toán ở mọi nơi để người dùng luôn ở gần nó. Chúng tôi tin rằng nếu có thể giải quyết các thách thức về phân phối và kinh tế đơn vị, chúng tôi có thể giải quyết các vấn đề ngăn cản việc triển khai các dịch vụ như Google Stadia ở những nơi cần thiết.

Đó là nơi chúng tôi bắt đầu, chúng tôi nhanh chóng nhận ra sự liên quan của mình với không gian AI và bắt đầu xây dựng sản phẩm ở đó.

Một thứ khác đáng trả tiền chú ý đến Tin tốt là dân số chơi game toàn cầu là khoảng 3,3 tỷ người. Phần lớn những người này (khoảng 2,8 tỷ người) chơi game trên các thiết bị cấp thấp, có nghĩa là họ không thể chơi các game AAA phổ thông và tương tự, các nhà phát triển AAA không thể tiếp cận những người chơi này.

Giải pháp khả thi nhất để khai thác toàn bộ số vốn này là sử dụng cloud game để loại bỏ yêu cầu về phần cứng cho người dùng. Chỉ cần sử dụng công nghệ chúng tôi đã có và làm cho nó có hiệu quả hơn về mặt chi phí khi mở rộng quy mô. Bây giờ bạn có một công nghệ có thể mở khóa 2 tỷ người chơi đó, bất kể họ ở đâu. Đây chính xác là những gì việc xây dựng mạng lưới theo cách phi tập trung thực hiện.

Các số liệu chơi game Aethir hiện tại

Chúng tôi đang mang trải nghiệm chơi game không cần phần cứng đến hàng tỷ game thủ trên khắp thế giới , căn bản là không thể đạt được. Đó là lý do tại sao tôi rất lạc quan về trò chơi; đó là tầm nhìn ban đầu của chúng tôi.

Bạn có nghĩ nhu cầu về điện toán phi tập trung sẽ tăng đáng kể không? Hay bạn cho rằng chúng ta đã đạt đến điểm này nhưng khách hàng cần thêm thời gian để áp dụng công nghệ?

Thành thật mà nói, tôi nghĩ nếu chúng ta đang nói về các giải pháp đám mây phi tập trung hoặc chỉ nói về Aethir thì chủ yếu là về giáo dục. Bạn không cần biết rằng Aethir là nhà cung cấp đám mây phi tập trung để hợp tác với chúng tôi. Chúng tôi rất vui khi được làm việc với các công ty Web2 - 90% khách hàng của chúng tôi là các công ty Web2 và họ rất hài lòng với dịch vụ mà chúng tôi cung cấp.

Nhìn vào hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo rộng lớn hơn, đâu là điểm uốn? Có một số thống kê điên rồ.

Cách đây vài tuần, tôi đã đọc một bài nghiên cứu nói rằng dựa trên sự gia tăng dự kiến ​​về nhu cầu điện toán, đến năm 2030, trên Trái đất sẽ không có đủ điện để đáp ứng nhu cầu điện toán của trí tuệ nhân tạo. Điều này là điên.

Những con số vĩ mô này cho thấy rất nhiều vốn đang được triển khai vào hệ sinh thái. Những con số này gần như không thể hiểu được. Nhưng nếu phóng to lên một chút, bạn sẽ thấy có hai loại nhu cầu tính toán: huấn luyện và suy luận. Đào tạo là quá trình làm cho trí tuệ nhân tạo trở nên thông minh hơn, chẳng hạn như nâng cấp từ ChatGPT-4 lên ChatGPT-5. Lý luận là quá trình trí tuệ nhân tạo thực hiện công việc của nó, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi.

Những người như bạn và tôi chủ yếu sử dụng ChatGPT hoặc các mô hình lớn khác phải không? Ví dụ: ChatGPT thông qua hệ sinh thái Microsoft hoặc Gemini thông qua Google. Hầu hết các tương tác của chúng tôi là với các mô hình ngôn ngữ lớn có mục đích chung từ một số rất ít công ty. Nhưng nếu chúng ta mong đợi sang năm tới, với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của ngành, tôi đoán là bạn sẽ tương tác với AI ở nhiều nơi hơn hiện tại.

Chúng ta sẽ sớm tương tác với trí tuệ nhân tạo theo những cách có ý nghĩa và hiệu quả hơn. Trí tuệ nhân tạo sẽ làm được nhiều việc hơn cho chúng ta, chẳng hạn như đặt vé máy bay, cung cấp dịch vụ hỗ trợ và xử lý các cuộc gọi dịch vụ khách hàng. Nó sẽ nhiều hơn bây giờ.

Nếu bạn nhìn vào điện toán ngược dòng, trừ khi một công ty chỉ sử dụng API ChatGPT để tạo ứng dụng, thì có thể họ đang xây dựng sản phẩm AI của riêng mình, nghĩa là họ có nhu cầu cơ sở hạ tầng điện toán của riêng mình. Do đó, khi không gian suy luận tăng lên, nó sẽ được phân tán nhiều hơn. Hiện nay, hầu hết cơ sở hạ tầng phục vụ đào tạo đều đến từ một số ít công ty lớn. Trong khi một số công ty đang phát triển các đối thủ cạnh tranh mới cho các mô hình ngôn ngữ lớn này, thì sự bùng nổ của các ứng dụng AI trong suy luận sẽ dẫn đến một thị trường điện toán bị phân mảnh hơn.

Điều này có nghĩa là chúng ta sẽ thấy nhu cầu đáng kể từ các nguồn có giá cả cạnh tranh và các hợp đồng thân thiện với doanh nghiệp nhỏ và khởi nghiệp. Đây có lẽ là bước ngoặt sắp xảy ra nhất mà tôi từng thấy.

Một sản phẩm khác trong hệ sinh thái Aethir là A-phone. Bạn có thể cho chúng tôi biết thêm về sản phẩm này và đối tượng mục tiêu của nó là ai không?

A-Phone trực tiếp Xây dựng và mở rộng quy mô trên cơ sở hạ tầng của chúng tôi. Nó sử dụng công nghệ chơi game trên nền tảng đám mây của chúng tôi để cung cấp kết xuất theo thời gian thực cho thiết bị với độ trễ thấp. Điều này thực sự thú vị vì tất cả đều liên quan đến quyền truy cập. Ví dụ: bạn có thể sở hữu một chiếc điện thoại thông minh trị giá 150 đô la, tải xuống ứng dụng Aethir và sau đó mở nó để truy cập số tiền tương đương 1.500 đô la. Tất cả các giới hạn phần cứng của thiết bị cục bộ đều biến mất vì bạn có khả năng đám mây hỗ trợ ứng dụng.

Bạn có thể mở số lượng ứng dụng gần như không giới hạn trên điện thoại Aethir của mình mà không làm hao pin. Tất cả việc tính toán, xử lý và lưu trữ đều được thực hiện trên đám mây, về cơ bản mang đến cho bạn một siêu điện thoại mà bạn có thể gọi bất kỳ lúc nào để chạy bất kỳ ứng dụng nào bạn muốn.

Cho dù đó là một trò chơi hay một nền tảng giáo dục có tính năng hội nghị truyền hình thì nó đều khá thú vị. Nó loại bỏ các rào cản phần cứng trong việc truy cập nội dung, công cụ hoặc tiện ích, đặc biệt đối với người dùng di động chiếm đại đa số người dùng Internet.

Bạn nghĩ điều gì là chìa khóa thành công của Aethir cho đến nay: giải pháp công nghệ hay nỗ lực phát triển kinh doanh của bạn?

Tôi nghĩ có hai lĩnh vực mà công ty chúng tôi tập trung vào. Đầu tiên là yếu tố doanh nghiệp mà tôi đã đề cập trước đó. Điều đó có nghĩa là phải đưa ra một số quyết định rất khó khăn ngay từ đầu. Như tôi đã nói, việc tổng hợp GPU tiêu dùng sẽ dễ dàng hơn nhiều. Việc tổng hợp các GPU cấp doanh nghiệp này, những GPU mà chúng ta đã biết là khó tìm và truy cập, lại khó hơn nhiều. Chúng tôi đã sớm đi theo con đường khó khăn hơn, điều này khiến chúng tôi sớm gặp rủi ro trong hoạt động của mình. Nhưng nhờ đó mà chúng tôi đã làm việc chăm chỉ và bây giờ khá hơn. Không có nhiều công ty có quyết tâm thực hiện điều gì đó đầy rủi ro ngay từ đầu và điều đó rất quan trọng đối với chúng tôi.

Thứ hai, chúng tôi rất tập trung vào hoạt động kinh doanh thực tế - mức sử dụng thực tế, hợp đồng thực tế, doanh thu thực tế. Trọng tâm này đã rất quan trọng đối với chúng tôi ngay từ đầu. Đó là lý do tại sao chúng tôi chọn con đường doanh nghiệp. Chúng tôi muốn tận dụng tối đa công nghệ Web3 và cung cấp các giải pháp thay đổi ngành, không chỉ các giải pháp Web3 mà còn là các giải pháp công nghiệp tốt nhất về AI và trò chơi.

Nhóm phát triển kinh doanh của chúng tôi đóng vai trò quan trọng trong việc thuyết phục các đối tác tham gia hệ sinh thái của chúng tôi, đặc biệt là từ rất sớm. Về mặt công nghệ, chúng tôi làm cho quá trình kết nối tài nguyên máy tính trở nên liền mạch. Hiện tại, có nhiều nguồn cung muốn tham gia vào hệ sinh thái của chúng tôi hơn mức chúng tôi có thể đáp ứng. Trong tương lai, mục tiêu của chúng tôi là trở thành một hệ sinh thái thực sự không cần cấp phép, hoàn toàn phi tập trung và chúng tôi sẽ đạt được điều đó. Nhưng ban đầu, chúng ta phải thực dụng. Việc mở ra các cửa xả lũ máy tính và để hàng tấn GPU tiêu hao mã thông báo của bạn không phải là một động thái kinh doanh tốt.

Chúng tôi tự coi mình là một tổ chức dẫn đầu về cung ứng. Chúng tôi luôn cố gắng để có nhiều cung hơn cầu. Chúng tôi không muốn từ chối nhu cầu, nhưng chúng tôi cũng không muốn có khoảng cách quá lớn giữa cung và cầu. Chúng tôi muốn phát triển cung và cầu một cách khôn ngoan và ổn định. Chúng tôi không chỉ bổ sung số lượng GPU không giới hạn để khoe khoang về số lượng của mình; đó không phải là điều đúng đắn.

Chúng tôi dự định đưa ra một số thông báo quan trọng trong những tuần tới để thể hiện cam kết của mình về tính minh bạch. Điều này thực sự thú vị đối với mọi người và cho thấy Aethir là một công ty mà mọi người muốn tham gia.

Bạn có thể cho chúng tôi biết về mã thông báo Aethir không? Làm thế nào nó phù hợp với hệ sinh thái và tạo ra giá trị như thế nào?

Đây thực sự là A phiên bản lớn hơn của chủ đề mà bạn sẽ sớm thấy. Tôi không thể nói về chủ đề này nữa nhưng điều tôi có thể nói là trước đây nhiều dự án gặp khó khăn khi làm việc với các thực thể Web2 lớn do nhu cầu xử lý token.

Đây là một thách thức đang diễn ra trong lĩnh vực này và chúng tôi có một giải pháp rất thú vị và mới lạ. Tôi nghĩ mọi người sẽ rất lạc quan khi nhìn thấy nó. Do đó, nó sẽ cho phép chúng tôi mang lại khối lượng giao dịch đáng kể cho đồng tiền này.

Khách hàng lớn nhất của chúng tôi là khách hàng Web2 và tôi không thấy điều đó thay đổi. Chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi tham gia vào lĩnh vực kinh doanh này và cho phép giá trị đó tích lũy vào mã thông báo Aethir và hệ sinh thái mà nó hỗ trợ. Đó là cam kết của chúng tôi và tôi nghĩ bạn sẽ thấy một số nội dung thực sự thú vị vào tuần tới về cách biến điều đó thành hiện thực.