Обзор Gplusck: Зеленый двигатель вычислительной мощности в мире Web3
В последнее время нарратив в пространстве Web3 начал смещаться к "AI +", особенно после запуска Sora от OpenAI. Многие ясно почувствовали, что ИИ — это не просто мимолетная тенденция в рамках хайп-цикла, а действительно имеет потенциал стать следующим основным технологическим слоем, так же как это было с мобильным интернетом. В конечном итоге, будь то генерация текста, создание изображений или вывод и обучение больших моделей, суть ИИ по-прежнему вращается вокруг одного ключевого термина: вычислительная мощность.
Это как раз там, где заключается проблема. AI-сервисы, которые мы используем сегодня, могут казаться «бесплатными» и «умными», но за кулисами они построены на крайне централизованной ресурсной структуре: высокопроизводительные GPU монополизируются крупными корпорациями, оставляя обычным разработчикам мало доступа; суверенитет данных теряется в момент загрузки данных, а «тревога по поводу потребления энергии» стала новым источником цифрового загрязнения. Web3 всегда утверждал, что «переформатирует ценностные отношения», так есть ли какой-либо проект в области AI, который предлагает по-настоящему искреннее решение?
Случайно, я недавно попробовал новый проект под названием Gplusck. Вместо того чтобы позиционировать себя как «AI платформа», Gplusck вводит концепцию «децентрализованной AI операционной системы», что мне показалось довольно интригующим. Я хотел бы поделиться своим опытом и пониманием использования и исследования этого проекта.
Первоначально меня привлекла функция «NFT углеродного следа». Проще говоря, каждый раз, когда вы вносите вычислительную мощность, система генерирует отслеживаемый углеродный сертификат на основе вашего местного типа электроэнергии (, такой как солнечная, гидро- или тепловая энергия ). Этот углеродный сертификат можно торговать, уничтожать или использовать в качестве зеленого стимула для участия в DeFi. Впервые в Web3 я увидел «зеленую энергию» не просто как слоган, а действительно написанную в смарт-контрактах на блокчейне.
При более глубоком исследовании я обнаружил, что Gplusck осуществил несколько технических архитектурных инноваций. Например, его механизм шардирования вычислительной мощности разбивает большие задачи обучения ИИ на "вычислительные микросоты", которые интеллектуально планируются в зависимости от производительности узлов, задержки и типа энергии. Передача данных использует квантовое шифрование и невидимое шардирование, с встроенными песочницами для соблюдения требований к данным для различных юрисдикций — это значительное преимущество для соблюдения проектных норм. Даже обучение моделей включает AutoML и федеративное обучение, что гарантирует, что данные "никогда не покидают локальную среду."
Кроме того, Gplusck — это не только идеалы. Проект предлагает инструмент низкого кода под названием GemForge. Я протестировал его и обнаружил, что вы действительно можете создать dApp «предсказательный рынок + AI оракул», просто перетаскивая компоненты — очень удобно для пользователей без технического опыта. Я также просматривал официальную библиотеку моделей ModelVerse, которая уже предоставляет более 800 предобученных моделей для использования, охватывающих такие области, как здравоохранение, финансы и модерация контента.
Конечно, есть еще области для улучшения. В настоящее время в сети нет большого числа узлов доступа, и вычислительная задержка в некоторых сценариях оставляет желать лучшего, особенно при координации нескольких узлов — остается пространство для оптимизации. Команда утверждает, что в этом году они развернут солнечный вычислительный центр мощностью 50 МВт в Сахаре, что мне интересно увидеть на практике. Кроме того, с точки зрения токеномики, GPUCK использует типичную дефляционную модель управления с стекингом. Хотя дизайн надежен, его успех зависит от фактического рынка вычислительной мощности и сценариев торговли данными — в противном случае он рискует попасть в ловушку "много разговоров, мало пользы".
В целом, Gplusck — это не тот проект, который сразу же впечатляет меня, но чем больше я исследую, тем больше ценю его прочную архитектуру и потенциал в реальном мире. Если вас интересуют ИИ и вычислительная мощность, или инфраструктура Web3, я рекомендую уделить время, чтобы узнать о нем больше.
Наконец, вопрос к вам: Следите ли вы за какими-либо проектами "AI + Web3" в последнее время? Есть ли такие, которые, по вашему мнению, действительно решают фундаментальные проблемы? Не стесняйтесь делиться своими мыслями в комментариях!
(Отказ от ответственности: Эта статья отражает только личные мнения и не является инвестиционным советом. DYOR.)
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Обзор Gplusck: Зеленый двигатель вычислительной мощности в мире Web3
В последнее время нарратив в пространстве Web3 начал смещаться к "AI +", особенно после запуска Sora от OpenAI. Многие ясно почувствовали, что ИИ — это не просто мимолетная тенденция в рамках хайп-цикла, а действительно имеет потенциал стать следующим основным технологическим слоем, так же как это было с мобильным интернетом. В конечном итоге, будь то генерация текста, создание изображений или вывод и обучение больших моделей, суть ИИ по-прежнему вращается вокруг одного ключевого термина: вычислительная мощность.
Это как раз там, где заключается проблема. AI-сервисы, которые мы используем сегодня, могут казаться «бесплатными» и «умными», но за кулисами они построены на крайне централизованной ресурсной структуре: высокопроизводительные GPU монополизируются крупными корпорациями, оставляя обычным разработчикам мало доступа; суверенитет данных теряется в момент загрузки данных, а «тревога по поводу потребления энергии» стала новым источником цифрового загрязнения. Web3 всегда утверждал, что «переформатирует ценностные отношения», так есть ли какой-либо проект в области AI, который предлагает по-настоящему искреннее решение?
Случайно, я недавно попробовал новый проект под названием Gplusck. Вместо того чтобы позиционировать себя как «AI платформа», Gplusck вводит концепцию «децентрализованной AI операционной системы», что мне показалось довольно интригующим. Я хотел бы поделиться своим опытом и пониманием использования и исследования этого проекта.
Первоначально меня привлекла функция «NFT углеродного следа». Проще говоря, каждый раз, когда вы вносите вычислительную мощность, система генерирует отслеживаемый углеродный сертификат на основе вашего местного типа электроэнергии (, такой как солнечная, гидро- или тепловая энергия ). Этот углеродный сертификат можно торговать, уничтожать или использовать в качестве зеленого стимула для участия в DeFi. Впервые в Web3 я увидел «зеленую энергию» не просто как слоган, а действительно написанную в смарт-контрактах на блокчейне.
При более глубоком исследовании я обнаружил, что Gplusck осуществил несколько технических архитектурных инноваций. Например, его механизм шардирования вычислительной мощности разбивает большие задачи обучения ИИ на "вычислительные микросоты", которые интеллектуально планируются в зависимости от производительности узлов, задержки и типа энергии. Передача данных использует квантовое шифрование и невидимое шардирование, с встроенными песочницами для соблюдения требований к данным для различных юрисдикций — это значительное преимущество для соблюдения проектных норм. Даже обучение моделей включает AutoML и федеративное обучение, что гарантирует, что данные "никогда не покидают локальную среду."
Кроме того, Gplusck — это не только идеалы. Проект предлагает инструмент низкого кода под названием GemForge. Я протестировал его и обнаружил, что вы действительно можете создать dApp «предсказательный рынок + AI оракул», просто перетаскивая компоненты — очень удобно для пользователей без технического опыта. Я также просматривал официальную библиотеку моделей ModelVerse, которая уже предоставляет более 800 предобученных моделей для использования, охватывающих такие области, как здравоохранение, финансы и модерация контента.
Конечно, есть еще области для улучшения. В настоящее время в сети нет большого числа узлов доступа, и вычислительная задержка в некоторых сценариях оставляет желать лучшего, особенно при координации нескольких узлов — остается пространство для оптимизации. Команда утверждает, что в этом году они развернут солнечный вычислительный центр мощностью 50 МВт в Сахаре, что мне интересно увидеть на практике. Кроме того, с точки зрения токеномики, GPUCK использует типичную дефляционную модель управления с стекингом. Хотя дизайн надежен, его успех зависит от фактического рынка вычислительной мощности и сценариев торговли данными — в противном случае он рискует попасть в ловушку "много разговоров, мало пользы".
В целом, Gplusck — это не тот проект, который сразу же впечатляет меня, но чем больше я исследую, тем больше ценю его прочную архитектуру и потенциал в реальном мире. Если вас интересуют ИИ и вычислительная мощность, или инфраструктура Web3, я рекомендую уделить время, чтобы узнать о нем больше.
Наконец, вопрос к вам: Следите ли вы за какими-либо проектами "AI + Web3" в последнее время? Есть ли такие, которые, по вашему мнению, действительно решают фундаментальные проблемы? Не стесняйтесь делиться своими мыслями в комментариях!
(Отказ от ответственности: Эта статья отражает только личные мнения и не является инвестиционным советом. DYOR.)