O diretor da Render Network afirma que o DePIN pode aliviar os constrangimentos da IA

Fonte: CryptoNewsNet Título Original: Diretor da Render Network diz que DePIN pode aliviar gargalos de IA Link Original: À medida que a inteligência artificial (IA) se torna mais poderosa, a infraestrutura necessária para executá-la atingirá seus limites, e esses limites podem abrir a porta para redes de infraestrutura física descentralizadas (DePINs), afirmou Trevor Harries-Jones, diretor da Fundação Render Network.

Harries-Jones afirmou que redes descentralizadas de GPU não visam substituir os data centers tradicionais, mas sim complementá-los, resolvendo alguns dos desafios mais prementes de escalabilidade da IA.

DePIN não se trata de substituir infraestruturas centralizadas

Em palavras simples, DePIN permite que pessoas ao redor do mundo compartilhem infraestrutura de rede do mundo real em troca de recompensas, de modo que não haja dependência ou controle por parte de uma empresa centralizada.

Um desses projetos é a Render Network. Na verdade, é uma plataforma descentralizada de renderização de GPU projetada para democratizar o processo de criação digital e libertar os criadores do controle de entidades centralizadas.

Exemplos recentes do mundo centralizado de IA incluem aplicativos de geração de vídeo onde o uso precisou ser limitado devido às restrições de GPU.

Harries-Jones rejeitou a ideia de uma substituição completa:

“Não acho que seja uma questão de substituir. Na verdade, acho que é uma questão de utilização de ambos.”

Clusters de GPU centralizados continuam sendo essenciais para treinar grandes modelos de IA, que se beneficiam de enormes pools de memória e hardware altamente integrado. Mas o treinamento é apenas uma fração da carga de trabalho computacional total em IA.

Harries-Jones explicou que a inferência—a execução dos modelos de IA—representa quase 80% do trabalho com GPU.

Essa distinção é onde entram em jogo redes descentralizadas como a Render. Enquanto as versões iniciais de modelos de IA são pesadas em recursos, Harries-Jones disse que eles se tornam mais eficientes rapidamente à medida que engenheiros os otimizam e comprimem.

Com o tempo, modelos que antes exigiam infraestrutura massiva podem rodar em dispositivos muito mais simples, como smartphones.

“Então, tendemos a ver isso em todos os modelos que surgem. Eles começam sendo muito pesados e pouco refinados, e em um período muito curto, eles são aprimorados para que possam rodar em dispositivos descentralizados e simples.”

Do ponto de vista de custos, essa mudança torna as redes de GPU descentralizadas cada vez mais atraentes. Em vez de depender exclusivamente de data centers caros e de alta performance, as cargas de trabalho de inferência podem ser distribuídas por GPUs ociosas ao redor do mundo.

“Vai ser mais barato executá-las em nós consumidores ociosos descentralizados do que em nós centralizados.”

Harries-Jones é otimista em relação ao setor DePIN

Harries-Jones enquadrou os DePINs como uma forma de aliviar os crescentes gargalos de IA tanto na infraestrutura de computação quanto na de energia.

Quando os sistemas de energia centralizados enfrentam sobrecarga, o compute descentralizado oferece uma solução paralela ao aproveitar recursos subutilizados globalmente.

“Então, estou muito otimista em relação ao setor como um todo.”

Harries-Jones destacou que a demanda global por GPU supera amplamente a oferta. “Hoje, não há GPUs suficientes no mundo”, afirmou.

Portanto, a chave é utilizar todas as GPUs ociosas, e não lutar pelas GPUs de alta performance que estão em escassez.

Segundo Harries-Jones, o futuro da infraestrutura de IA não é redes centralizadas ou DePIN. Em vez disso, é uma utilização flexível de ambos para atender à demanda explosiva por IA.