Огляд Gplusck: Зелений двигун обчислювальної потужності у світі Web3
Останнім часом наратив у просторі Web3 почав зміщуватися в бік "AI +", особливо після запуску Sora від OpenAI. Багато людей чітко відчули, що AI - це не лише мимолетна тенденція в рамках циклу хайпу, а справді має потенціал стати наступним основним технологічним шаром, подібно до мобільного інтернету. Врешті-решт, чи йдеться про генерацію тексту, створення зображень або інференцію та навчання великих моделей, суть AI все ще обертається навколо одного ключового терміна: обчислювальна потужність.
Саме тут і полягає проблема. Послуги ІІ, які ми використовуємо сьогодні, можуть здаватися "безкоштовними" та "інтелектуальними", але за лаштунками вони побудовані на надзвичайно централізованій структурі ресурсів: високопродуктивні GPU монополізовані великими корпораціями, залишаючи звичайним розробникам мало доступу; суверенітет даних втрачається в момент завантаження даних, а "тривога щодо споживання енергії" стала новим джерелом цифрового забруднення. Web3 завжди стверджував, що "переформатовує ціннісні відносини", тож чи є якийсь проект у сфері ІІ, який пропонує дійсно щире рішення?
Випадково, я нещодавно спробував новий проект під назвою Gplusck. Замість того, щоб позиціонувати себе як «AI платформа», Gplusck представляє концепцію «децентралізованої AI операційної системи», що мені здалося досить цікавим. Я хотів би поділитися своїм досвідом та думками щодо використання та дослідження цього проекту.
Спочатку мене зацікавила його функція "NFT вуглецевого сліду". Простими словами, щоразу, коли ви вносите обчислювальну потужність, система генерує відстежуваний вуглецевий сертифікат на основі вашого місцевого типу електрики (, такого як сонячна, гідро- або термальна енергія ). Цей вуглецевий сертифікат можна торгувати, знищувати або використовувати як зелений стимул для участі в DeFi. Вперше в Web3 я побачив "зелену енергію" не лише як слоган, а справді закріпленою в смарт-контрактах на блокчейні.
Після глибшого вивчення я виявив, що Gplusck здійснив кілька технічних архітектурних інновацій. Наприклад, його механізм шардінгу обчислювальної потужності розбиває великі завдання з навчання AI на «обчислювальні мікроклітини», які інтелектуально плануються на основі продуктивності вузлів, затримки та типу енергії. Передача даних використовує квантове шифрування та невидимий шардінг, з вбудованими пісочницями для дотримання вимог даних для різних юрисдикцій — значний плюс для дотримання вимог проекту. Навіть навчання моделей включає AutoML та федеративне навчання, забезпечуючи, щоб дані «ніколи не залишали локальне середовище».
Більше того, Gplusck не лише про ідеали. Проект пропонує інструмент з низьким кодом під назвою GemForge. Я його протестував і виявив, що ви дійсно можете створити dApp "ринок прогнозів + AI oracle", просто перетягуючи компоненти — дуже зручно для нетехнічних користувачів. Я також переглянув офіційну бібліотеку моделей ModelVerse, яка вже надає понад 800 попередньо навчальних моделей для використання, охоплюючи такі сфери, як охорона здоров'я, фінанси та модерація контенту.
Звичайно, є ще області для вдосконалення. Наразі мережа не має великої кількості вузлів доступу, а обчислювальна затримка в деяких сценаріях є менш ніж ідеальною, особливо при мультивузловій координації — залишається простір для оптимізації. Команда стверджує, що в цьому році вони розгорнуть сонячний обчислювальний центр потужністю 50 МВт у Сахарі, чого я з нетерпінням чекаю на практиці. Крім того, з точки зору токеноміки, GPUCK використовує типовий дефляційний та стейкінговий модель управління. Хоча дизайн є обґрунтованим, його успіх залежить від реального ринку обчислювальної потужності та сценаріїв торгівлі даними — інакше він ризикує потрапити в пастку "багато розмов, мало користі".
В цілому, Gplusck не є проектом, який відразу мене вражає, але чим більше я досліджую, тим більше я ціную його міцну архітектуру та реальний потенціал. Якщо вас цікавить штучний інтелект та обчислювальна потужність, або інфраструктура Web3, я рекомендую витратити трохи часу, щоб дізнатися про це більше.
Нарешті, питання до вас: Чи слідкували ви останнім часом за будь-якими проектами "AI + Web3"? Чи є такі, які, на вашу думку, дійсно вирішують фундаментальні проблеми? Не соромтеся поділитися своїми думками в коментарях!
(Застереження: Ця стаття відображає лише особисті думки і не є інвестиційною порадою. Досліджуйте самостійно.)
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Огляд Gplusck: Зелений двигун обчислювальної потужності у світі Web3
Останнім часом наратив у просторі Web3 почав зміщуватися в бік "AI +", особливо після запуску Sora від OpenAI. Багато людей чітко відчули, що AI - це не лише мимолетна тенденція в рамках циклу хайпу, а справді має потенціал стати наступним основним технологічним шаром, подібно до мобільного інтернету. Врешті-решт, чи йдеться про генерацію тексту, створення зображень або інференцію та навчання великих моделей, суть AI все ще обертається навколо одного ключового терміна: обчислювальна потужність.
Саме тут і полягає проблема. Послуги ІІ, які ми використовуємо сьогодні, можуть здаватися "безкоштовними" та "інтелектуальними", але за лаштунками вони побудовані на надзвичайно централізованій структурі ресурсів: високопродуктивні GPU монополізовані великими корпораціями, залишаючи звичайним розробникам мало доступу; суверенітет даних втрачається в момент завантаження даних, а "тривога щодо споживання енергії" стала новим джерелом цифрового забруднення. Web3 завжди стверджував, що "переформатовує ціннісні відносини", тож чи є якийсь проект у сфері ІІ, який пропонує дійсно щире рішення?
Випадково, я нещодавно спробував новий проект під назвою Gplusck. Замість того, щоб позиціонувати себе як «AI платформа», Gplusck представляє концепцію «децентралізованої AI операційної системи», що мені здалося досить цікавим. Я хотів би поділитися своїм досвідом та думками щодо використання та дослідження цього проекту.
Спочатку мене зацікавила його функція "NFT вуглецевого сліду". Простими словами, щоразу, коли ви вносите обчислювальну потужність, система генерує відстежуваний вуглецевий сертифікат на основі вашого місцевого типу електрики (, такого як сонячна, гідро- або термальна енергія ). Цей вуглецевий сертифікат можна торгувати, знищувати або використовувати як зелений стимул для участі в DeFi. Вперше в Web3 я побачив "зелену енергію" не лише як слоган, а справді закріпленою в смарт-контрактах на блокчейні.
Після глибшого вивчення я виявив, що Gplusck здійснив кілька технічних архітектурних інновацій. Наприклад, його механізм шардінгу обчислювальної потужності розбиває великі завдання з навчання AI на «обчислювальні мікроклітини», які інтелектуально плануються на основі продуктивності вузлів, затримки та типу енергії. Передача даних використовує квантове шифрування та невидимий шардінг, з вбудованими пісочницями для дотримання вимог даних для різних юрисдикцій — значний плюс для дотримання вимог проекту. Навіть навчання моделей включає AutoML та федеративне навчання, забезпечуючи, щоб дані «ніколи не залишали локальне середовище».
Більше того, Gplusck не лише про ідеали. Проект пропонує інструмент з низьким кодом під назвою GemForge. Я його протестував і виявив, що ви дійсно можете створити dApp "ринок прогнозів + AI oracle", просто перетягуючи компоненти — дуже зручно для нетехнічних користувачів. Я також переглянув офіційну бібліотеку моделей ModelVerse, яка вже надає понад 800 попередньо навчальних моделей для використання, охоплюючи такі сфери, як охорона здоров'я, фінанси та модерація контенту.
Звичайно, є ще області для вдосконалення. Наразі мережа не має великої кількості вузлів доступу, а обчислювальна затримка в деяких сценаріях є менш ніж ідеальною, особливо при мультивузловій координації — залишається простір для оптимізації. Команда стверджує, що в цьому році вони розгорнуть сонячний обчислювальний центр потужністю 50 МВт у Сахарі, чого я з нетерпінням чекаю на практиці. Крім того, з точки зору токеноміки, GPUCK використовує типовий дефляційний та стейкінговий модель управління. Хоча дизайн є обґрунтованим, його успіх залежить від реального ринку обчислювальної потужності та сценаріїв торгівлі даними — інакше він ризикує потрапити в пастку "багато розмов, мало користі".
В цілому, Gplusck не є проектом, який відразу мене вражає, але чим більше я досліджую, тим більше я ціную його міцну архітектуру та реальний потенціал. Якщо вас цікавить штучний інтелект та обчислювальна потужність, або інфраструктура Web3, я рекомендую витратити трохи часу, щоб дізнатися про це більше.
Нарешті, питання до вас: Чи слідкували ви останнім часом за будь-якими проектами "AI + Web3"? Чи є такі, які, на вашу думку, дійсно вирішують фундаментальні проблеми? Не соромтеся поділитися своїми думками в коментарях!
(Застереження: Ця стаття відображає лише особисті думки і не є інвестиційною порадою. Досліджуйте самостійно.)