Origins Network 已與 PinGo AI 這個去中心化實體基礎設施網絡(DePIN)項目合作,將全球閒置的計算資源連接到越來越多的 AI 開發者和去中心化應用(dApps)。
隨著人工智慧的不斷發展,它正朝著越來越先進的能力邁進,這些能力需要大量的計算能力。同時,主要科技公司正在收購大量昂貴的硬體,以支持這一發展,這使得較小的參與者更難獲取資源。
因此,小型開發者和初創公司經常資源短缺。這一合作旨在通過提供額外的分散式計算能力來源來解決這些資源限制。
通過 DePIN 基礎設施實現計算民主化
這次合作展現了雙方的共識,即未來的 AI 系統將在開放的基礎設施上運行,通過分散式網絡,採用完全不同的模型來協調資源。PinGo AI 從全球範圍內收集閒置的 CPU/GPU 資源,這些資源由個人捐贈(稱為“Pins”)。
在點對點的方式下,基於 TON 區塊鏈,PinGo 使節點(CPU/GPU)能夠組成集群,無需中央權威。由於這種完全去中心化的雲端模型,運營成本和機器學習的安全性/位置參數都可以根據個別客戶的需求進行調整。
解決 AI 瓶頸問題
AI 應用快速增長,但傳統的集中式雲端開始顯示出成本上升和訪問受限的問題。由 Pluang 發布的市場洞察指出,越來越多的 DEPIN 生態系統正在放棄高通脹的代幣模型,轉而採用更可持續的解決方案,這是由於商業需求的直接推動。
PinGo AI 利用其用戶友好的敘事,通過其本地高效實用資產和互動渠道,提供一個易於使用的迷你機器人(Telegram 上),來吸引硬體貢獻者。這使普通用戶能夠貨幣化他們的閒置設備,並創建一個高度可擴展的去中心化替代方案,對抗大型科技公司的伺服器壟斷。
Web3 協同的日益增長趨勢
Origins Network 與 PinGo AI 的合作代表了行業中新興的一個重要趨勢,即將 DePIN 與 AI 結合。類似的基礎設施模型在 Web3 領域正變得越來越普遍。
最近,Adventure Layer 與 WeNodeIO 的合作也引起了關注,因為他們正轉向去中心化的 GPU 網絡,用於托管完全由 AI 驅動的鏈上遊戲,擺脫傳統的中心伺服器。通過允許所有處理能力以無許可的方式進行處理,這些合作提供了更高的效率,同時實現了抗審查性。
結論
這次合作使全球範圍內獲取計算資源變得更容易、更快速、更實用。合作雙方將閒置的全球硬體轉化為開源的分散式計算中心,旨在為全球用戶提供一種公平、平等、負擔得起且可持續的方式來開發 AI 應用。
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Origins Network 與 PinGo AI 合作,革新去中心化計算基礎設施以……
Origins Network 已與 PinGo AI 這個去中心化實體基礎設施網絡(DePIN)項目合作,將全球閒置的計算資源連接到越來越多的 AI 開發者和去中心化應用(dApps)。
隨著人工智慧的不斷發展,它正朝著越來越先進的能力邁進,這些能力需要大量的計算能力。同時,主要科技公司正在收購大量昂貴的硬體,以支持這一發展,這使得較小的參與者更難獲取資源。
因此,小型開發者和初創公司經常資源短缺。這一合作旨在通過提供額外的分散式計算能力來源來解決這些資源限制。
通過 DePIN 基礎設施實現計算民主化
這次合作展現了雙方的共識,即未來的 AI 系統將在開放的基礎設施上運行,通過分散式網絡,採用完全不同的模型來協調資源。PinGo AI 從全球範圍內收集閒置的 CPU/GPU 資源,這些資源由個人捐贈(稱為“Pins”)。
在點對點的方式下,基於 TON 區塊鏈,PinGo 使節點(CPU/GPU)能夠組成集群,無需中央權威。由於這種完全去中心化的雲端模型,運營成本和機器學習的安全性/位置參數都可以根據個別客戶的需求進行調整。
解決 AI 瓶頸問題
AI 應用快速增長,但傳統的集中式雲端開始顯示出成本上升和訪問受限的問題。由 Pluang 發布的市場洞察指出,越來越多的 DEPIN 生態系統正在放棄高通脹的代幣模型,轉而採用更可持續的解決方案,這是由於商業需求的直接推動。
PinGo AI 利用其用戶友好的敘事,通過其本地高效實用資產和互動渠道,提供一個易於使用的迷你機器人(Telegram 上),來吸引硬體貢獻者。這使普通用戶能夠貨幣化他們的閒置設備,並創建一個高度可擴展的去中心化替代方案,對抗大型科技公司的伺服器壟斷。
Web3 協同的日益增長趨勢
Origins Network 與 PinGo AI 的合作代表了行業中新興的一個重要趨勢,即將 DePIN 與 AI 結合。類似的基礎設施模型在 Web3 領域正變得越來越普遍。
最近,Adventure Layer 與 WeNodeIO 的合作也引起了關注,因為他們正轉向去中心化的 GPU 網絡,用於托管完全由 AI 驅動的鏈上遊戲,擺脫傳統的中心伺服器。通過允許所有處理能力以無許可的方式進行處理,這些合作提供了更高的效率,同時實現了抗審查性。
結論
這次合作使全球範圍內獲取計算資源變得更容易、更快速、更實用。合作雙方將閒置的全球硬體轉化為開源的分散式計算中心,旨在為全球用戶提供一種公平、平等、負擔得起且可持續的方式來開發 AI 應用。