การแนะนำ
เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePIN) เป็นแนวคิดล้ำสมัยที่ผสมผสานเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ากับ Internet of Things (IoT) ซึ่งค่อยๆ ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางทั้งภายในและภายนอกอุตสาหกรรม DePIN กำหนดนิยามใหม่ให้กับรูปแบบการจัดการและการควบคุมของอุปกรณ์ทางกายภาพผ่านสถาปัตยกรรมแบบกระจายอำนาจ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่จะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ก่อกวนในพื้นที่โครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิม เช่น ระบบส่งไฟฟ้าและระบบการจัดการขยะ โครงการโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมได้รับการควบคุมจากส่วนกลางโดยรัฐบาลและองค์กรขนาดใหญ่มายาวนาน และมักประสบปัญหาต่างๆ เช่น ต้นทุนการบริการที่สูง คุณภาพการบริการที่ไม่สอดคล้องกัน และนวัตกรรมที่จำกัด DePin นำเสนอโซลูชันใหม่ล่าสุดที่ออกแบบมาเพื่อบรรลุการจัดการแบบกระจายอำนาจและการควบคุมอุปกรณ์ทางกายภาพผ่านบัญชีแยกประเภทแบบกระจายและเทคโนโลยีสัญญาอัจฉริยะ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงความโปร่งใส ความน่าเชื่อถือ และความปลอดภัยของระบบ
กำหนดคุณสมบัติและคุณประโยชน์
การจัดการแบบกระจายอำนาจและความโปร่งใส: DePIN ตระหนักถึงการจัดการแบบกระจายอำนาจของอุปกรณ์ทางกายภาพผ่านบัญชีแยกประเภทแบบกระจายและสัญญาอัจฉริยะของเทคโนโลยีบล็อกเชน ช่วยให้เจ้าของอุปกรณ์ ผู้ใช้ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้องสามารถตรวจสอบอุปกรณ์ผ่านกลไกฉันทามติและการดำเนินงาน ซึ่งไม่เพียงแต่ปรับปรุงความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์เท่านั้น แต่ยังรับประกันความโปร่งใสในการปฏิบัติงานของระบบอีกด้วย ตัวอย่างเช่น ในด้าน Virtual Power Plant (VPP) DePIN สามารถเปิดเผยและทำให้ข้อมูลการตรวจสอบย้อนกลับของซ็อกเก็ตมีความโปร่งใส ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจกระบวนการผลิตและการหมุนเวียนของข้อมูลได้อย่างชัดเจน
การกระจายความเสี่ยงและความต่อเนื่องของระบบ: ด้วยการแจกจ่ายอุปกรณ์ทางกายภาพไปยังตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันและอยู่ในมือของผู้เข้าร่วมหลายคน DePIN ช่วยลดความเสี่ยงในการรวมศูนย์ของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหลีกเลี่ยงผลกระทบของจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวบนทั้งระบบ แม้ว่าโหนดจะล้มเหลว โหนดอื่นๆ ก็สามารถทำงานและให้บริการต่อไปได้ เพื่อให้มั่นใจว่าระบบมีความต่อเนื่องและมีความพร้อมใช้งานสูง
การดำเนินการอัตโนมัติของสัญญาอัจฉริยะ: DePIN ใช้สัญญาอัจฉริยะเพื่อทำให้การทำงานของอุปกรณ์เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำในการดำเนินงาน กระบวนการดำเนินการของสัญญาอัจฉริยะสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้บนบล็อกเชน และทุกขั้นตอนของการดำเนินการจะถูกบันทึกไว้ ช่วยให้ใครก็ตามสามารถตรวจสอบการดำเนินการตามสัญญาได้ กลไกนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพของการดำเนินการตามสัญญาเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของระบบอีกด้วย
การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมห้าชั้นของ DePIN
ภาพรวม
แม้ว่าอุปกรณ์คลาวด์มักจะมีลักษณะแบบรวมศูนย์สูง แต่ DePIN (เครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ) ประสบความสำเร็จในการจำลองฟังก์ชันการประมวลผลแบบคลาวด์แบบรวมศูนย์ผ่านการออกแบบสแต็กเทคโนโลยีโมดูลาร์หลายชั้น สถาปัตยกรรมประกอบด้วยชั้นแอปพลิเคชัน ชั้นการกำกับดูแล ชั้นข้อมูล ชั้นบล็อกเชน และชั้นโครงสร้างพื้นฐาน แต่ละชั้นมีบทบาทสำคัญในทั้งระบบเพื่อให้มั่นใจถึงการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และกระจายอำนาจของเครือข่าย สถาปัตยกรรมห้าชั้นนี้จะได้รับการวิเคราะห์โดยละเอียดด้านล่าง
ชั้นแอปพลิเคชัน
ฟังก์ชัน: เลเยอร์แอปพลิเคชันเป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ DePIN ที่ติดต่อกับผู้ใช้โดยตรง และมีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดหาแอปพลิเคชันและบริการเฉพาะต่างๆ ผ่านเลเยอร์นี้ เทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานที่ซ่อนอยู่จะถูกแปลงเป็นฟังก์ชันที่ผู้ใช้สามารถใช้ได้โดยตรง เช่น แอปพลิเคชัน Internet of Things (IoT) พื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจาย บริการทางการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) เป็นต้น
ความสำคัญ:
ประสบการณ์ผู้ใช้: เลเยอร์แอปพลิเคชันจะกำหนดวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับเครือข่าย DePIN ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อประสบการณ์ผู้ใช้และความนิยมของเครือข่าย
ความหลากหลายและนวัตกรรม: เลเยอร์นี้สนับสนุนแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ก่อให้เกิดความหลากหลายและการพัฒนานวัตกรรมของระบบนิเวศ และดึงดูดนักพัฒนาและผู้ใช้จากสาขาต่างๆ ให้เข้าร่วม
การตระหนักถึงคุณค่า: ชั้นแอปพลิเคชันจะเปลี่ยนข้อได้เปรียบทางเทคนิคของเครือข่ายให้เป็นมูลค่าที่แท้จริง ส่งเสริมการพัฒนาที่ยั่งยืนของเครือข่าย และตระหนักถึงประโยชน์ของผู้ใช้
เลเยอร์การกำกับดูแล
ฟังก์ชัน: เลเยอร์การกำกับดูแลสามารถทำงานแบบออนไลน์ ออฟไลน์ หรือในโหมดไฮบริด และมีหน้าที่รับผิดชอบในการกำหนดและบังคับใช้กฎเครือข่าย รวมถึงการอัพเกรดโปรโตคอล การจัดสรรทรัพยากร และการแก้ไขข้อขัดแย้ง กลไกการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ เช่น DAO (องค์กรอิสระแบบกระจายอำนาจ) มักใช้เพื่อให้เกิดความโปร่งใส ยุติธรรม และประชาธิปไตยในกระบวนการตัดสินใจ
ความสำคัญ:
การตัดสินใจแบบกระจายอำนาจ: โดยการกระจายอำนาจในการตัดสินใจ ชั้นการกำกับดูแลจะช่วยลดความเสี่ยงของการควบคุมจุดเดียว และปรับปรุงความต้านทานการเซ็นเซอร์และความเสถียรของเครือข่าย
การมีส่วนร่วมของชุมชน: เลเยอร์นี้ส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันของสมาชิกในชุมชน เพิ่มความรู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของผู้ใช้ และส่งเสริมการพัฒนาที่ดีของเครือข่าย
ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัว: กลไกการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้เครือข่ายตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอกและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีได้อย่างรวดเร็ว และรักษาความสามารถในการแข่งขัน
ชั้นข้อมูล
ฟังก์ชัน: ชั้นข้อมูลมีหน้าที่ในการจัดการและจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในเครือข่าย รวมถึงข้อมูลธุรกรรม ข้อมูลผู้ใช้ และสัญญาอัจฉริยะ ช่วยให้มั่นใจในความสมบูรณ์ของข้อมูล ความพร้อมใช้งาน และการปกป้องความเป็นส่วนตัว ในขณะเดียวกันก็ให้ความสามารถในการเข้าถึงและประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
ความสำคัญ:
ความปลอดภัยของข้อมูล: ด้วยการเข้ารหัสและการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ ชั้นข้อมูลจะปกป้องข้อมูลผู้ใช้จากการเข้าถึงและการดัดแปลงโดยไม่ได้รับอนุญาต
ความสามารถในการปรับขนาด: กลไกการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพรองรับการขยายเครือข่าย จัดการคำขอข้อมูลจำนวนมากพร้อมกัน และรับประกันประสิทธิภาพและความเสถียรของระบบ
ความโปร่งใสของข้อมูล: การจัดเก็บข้อมูลแบบเปิดและโปร่งใสช่วยเพิ่มความไว้วางใจในเครือข่าย และช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้
เลเยอร์บล็อคเชน
ฟังก์ชัน: เลเยอร์บล็อกเชนเป็นแกนหลักของเครือข่าย DePIN และมีหน้าที่รับผิดชอบในการบันทึกธุรกรรมและสัญญาอัจฉริยะทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลไม่เปลี่ยนแปลงและตรวจสอบย้อนกลับได้ เลเยอร์นี้จัดเตรียมกลไกฉันทามติแบบกระจายอำนาจ เช่น PoS (Proof of Stake) หรือ PoW (Proof of Work) เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความสม่ำเสมอของเครือข่าย
ความสำคัญ:
การกระจายอำนาจความไว้วางใจ: เทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยลดการพึ่งพาตัวกลางที่รวมศูนย์ และสร้างกลไกความไว้วางใจผ่านบัญชีแยกประเภทแบบกระจาย
ความปลอดภัย: กลไกการเข้ารหัสและข้อตกลงที่แข็งแกร่งช่วยปกป้องเครือข่ายจากการโจมตีและการฉ้อโกง โดยรักษาความสมบูรณ์ของระบบ
สัญญาอัจฉริยะ: เลเยอร์บล็อกเชนรองรับตรรกะทางธุรกิจแบบอัตโนมัติและแบบกระจายอำนาจ ปรับปรุงการทำงานและประสิทธิภาพของเครือข่าย
ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน
ฟังก์ชัน: เลเยอร์โครงสร้างพื้นฐานประกอบด้วยโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพและทางเทคนิคที่รองรับการทำงานของเครือข่าย DePIN ทั้งหมด เช่น เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์เครือข่าย ศูนย์ข้อมูล และอุปกรณ์พลังงาน เลเยอร์นี้รับประกันความพร้อมใช้งาน ความเสถียร และประสิทธิภาพของเครือข่ายสูง
ความสำคัญ:
ความน่าเชื่อถือ: โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งช่วยให้มั่นใจได้ถึงการทำงานอย่างต่อเนื่องของเครือข่าย และหลีกเลี่ยงความไม่พร้อมใช้งานของบริการเนื่องจากความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์หรือการหยุดชะงักของเครือข่าย
การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: โครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพช่วยเพิ่มความเร็วและการตอบสนองในการประมวลผลเครือข่าย ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
ความสามารถในการปรับขนาด: การออกแบบโครงสร้างพื้นฐานที่ยืดหยุ่นช่วยให้เครือข่ายขยายได้ตามต้องการ รองรับผู้ใช้มากขึ้นและสถานการณ์แอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้น
ชั้นการเชื่อมต่อ
ในบางกรณี ชั้นการเชื่อมต่อจะถูกเพิ่มระหว่างชั้นโครงสร้างพื้นฐานและชั้นแอปพลิเคชัน ซึ่งจัดการการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์อัจฉริยะและเครือข่าย เลเยอร์การเชื่อมต่ออาจเป็นบริการคลาวด์แบบรวมศูนย์หรือเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ ซึ่งรองรับโปรโตคอลการสื่อสารที่หลากหลาย เช่น HTTP(s), WebSocket, MQTT, CoAP เป็นต้น เพื่อให้มั่นใจในการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้
AI เปลี่ยนแปลง DePin อย่างไร
การจัดการอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติ
การจัดการและการตรวจสอบอุปกรณ์: เทคโนโลยี AI ทำให้การจัดการและการตรวจสอบอุปกรณ์มีความชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบดั้งเดิม การจัดการอุปกรณ์และการบำรุงรักษามักจะอาศัยการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอและการซ่อมแซมเชิงรับ ซึ่งไม่เพียงแต่มีค่าใช้จ่ายสูง แต่ยังมีแนวโน้มที่จะเกิดความล้มเหลวของอุปกรณ์ซึ่งไม่พบทันเวลาอีกด้วย ด้วยการแนะนำ AI ระบบสามารถบรรลุการปรับให้เหมาะสมในด้านต่อไปนี้:
การคาดการณ์และการป้องกันความล้มเหลว: อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้นได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานในอดีตของอุปกรณ์และข้อมูลการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ AI สามารถตรวจจับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นในหม้อแปลงหรืออุปกรณ์ผลิตไฟฟ้าในระบบส่งไฟฟ้าล่วงหน้า จัดเตรียมการบำรุงรักษาล่วงหน้า และหลีกเลี่ยงปัญหาไฟฟ้าดับในวงกว้าง
การตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการเตือนอัตโนมัติ: AI สามารถตรวจสอบอุปกรณ์ทั้งหมดในเครือข่ายแบบเรียลไทม์ได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน และแจ้งเตือนทันทีเมื่อตรวจพบความผิดปกติ ซึ่งรวมถึงไม่เพียงแต่สถานะฮาร์ดแวร์ของอุปกรณ์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพการทำงานของอุปกรณ์ด้วย เช่น การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ที่ผิดปกติ เช่น อุณหภูมิ ความดัน และกระแสไฟฟ้า ตัวอย่างเช่น ในระบบบำบัดน้ำแบบกระจายอำนาจ AI สามารถตรวจสอบพารามิเตอร์คุณภาพน้ำได้แบบเรียลไทม์ เมื่อตรวจพบมลพิษเกินมาตรฐาน เจ้าหน้าที่ซ่อมบำรุงจะได้รับแจ้งเพื่อทำการบำบัดทันที
การบำรุงรักษาและการเพิ่มประสิทธิภาพอัจฉริยะ: AI สามารถปรับแผนการบำรุงรักษาแบบไดนามิกตามการใช้งานและสถานะการทำงานของอุปกรณ์ เพื่อหลีกเลี่ยงการบำรุงรักษามากเกินไปและการบำรุงรักษาน้อยเกินไป ตัวอย่างเช่น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานของกังหันลม AI สามารถกำหนดรอบการบำรุงรักษาและมาตรการบำรุงรักษาที่เหมาะสมที่สุด เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตไฟฟ้าและอายุการใช้งานของอุปกรณ์
การจัดสรรทรัพยากรและการเพิ่มประสิทธิภาพ: การประยุกต์ใช้ AI ในการจัดสรรทรัพยากรและการเพิ่มประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของเครือข่าย DePin ได้อย่างมาก การจัดสรรทรัพยากรแบบดั้งเดิมมักจะอาศัยการจัดกำหนดการด้วยตนเองและกฎคงที่ ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะรับมือกับสถานการณ์จริงที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้ AI สามารถปรับกลยุทธ์การจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมเพื่อให้บรรลุเป้าหมายต่อไปนี้:
การปรับสมดุลโหลดแบบไดนามิก: ในเครือข่ายการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ AI สามารถปรับการจัดสรรงานและตำแหน่งการจัดเก็บข้อมูลแบบไดนามิกตามเงื่อนไขโหลดและตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพของโหนด ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย AI สามารถจัดเก็บข้อมูลที่มีความถี่ในการเข้าถึงสูงกว่าบนโหนดที่มีประสิทธิภาพดีกว่า ขณะเดียวกันก็กระจายข้อมูลที่มีความถี่ในการเข้าถึงต่ำกว่าบนโหนดที่มีโหลดน้อยกว่า ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูลของเครือข่ายทั้งหมดและความเร็วในการเข้าถึง
การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน: AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการใช้พลังงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลการใช้พลังงานและโหมดการทำงานของอุปกรณ์ ตัวอย่างเช่น ในกริดอัจฉริยะ AI สามารถปรับกลยุทธ์การเริ่มต้นและหยุดการสร้างหน่วยและแผนการจ่ายพลังงานให้เหมาะสมตามพฤติกรรมการใช้พลังงานและความต้องการพลังงานของผู้ใช้ ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานและการปล่อยก๊าซคาร์บอน
การใช้ทรัพยากรที่ได้รับการปรับปรุง: AI สามารถเพิ่มการใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุดผ่านการเรียนรู้เชิงลึกและอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายโลจิสติกส์แบบกระจายอำนาจ AI สามารถปรับเส้นทางการกระจายสินค้าและแผนการจัดตารางเวลายานพาหนะแบบไดนามิกโดยอิงตามสภาพการจราจรแบบเรียลไทม์ ตำแหน่งของยานพาหนะ และความต้องการของสินค้า ปรับปรุงประสิทธิภาพการกระจายสินค้า และลดต้นทุนด้านลอจิสติกส์
การวิเคราะห์ข้อมูลและการสนับสนุนการตัดสินใจ
การรวบรวมและประมวลผลข้อมูล: ในเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePin) ข้อมูลเป็นหนึ่งในทรัพย์สินหลัก อุปกรณ์ทางกายภาพและเซ็นเซอร์ต่างๆ ในเครือข่าย DePin ยังคงสร้างข้อมูลจำนวนมากต่อไป รวมถึงการอ่านเซ็นเซอร์ ข้อมูลสถานะอุปกรณ์ ข้อมูลการรับส่งข้อมูลเครือข่าย ฯลฯ เทคโนโลยี AI แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่สำคัญในการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูล:
การรวบรวมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: วิธีการรวบรวมข้อมูลแบบเดิมอาจประสบปัญหา เช่น การกระจายตัวของข้อมูลและคุณภาพของข้อมูลต่ำ ด้วยเซ็นเซอร์อัจฉริยะและการประมวลผลแบบเอดจ์ AI สามารถรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูงแบบเรียลไทม์ภายในอุปกรณ์ และปรับความถี่และขอบเขตของการรวบรวมข้อมูลตามความต้องการแบบไดนามิก
การประมวลผลล่วงหน้าและการล้างข้อมูล: ข้อมูลดิบมักประกอบด้วยสัญญาณรบกวน ความซ้ำซ้อน และค่าที่ขาดหายไป เทคโนโลยี AI สามารถปรับปรุงคุณภาพข้อมูลผ่านการล้างข้อมูลอัตโนมัติและการประมวลผลล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรใช้ในการตรวจจับและแก้ไขข้อมูลที่ผิดปกติและเติมค่าที่หายไปเพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ในภายหลัง
การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์: เครือข่าย DePin ต้องการการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในโลกทางกายภาพอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยี AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประมวลผลแบบสตรีมมิ่งและเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกระจาย ทำให้การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เป็นไปได้
การตัดสินใจและคาดการณ์อย่างชาญฉลาด: ในเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePin) การตัดสินใจและคาดการณ์อย่างชาญฉลาดถือเป็นหนึ่งในส่วนหลักของแอปพลิเคชัน AI เทคโนโลยี AI สามารถตระหนักถึงการตัดสินใจอันชาญฉลาดและการทำนายที่แม่นยำของระบบที่ซับซ้อนผ่านการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และแบบจำลองการคาดการณ์ และปรับปรุงความเป็นอิสระและความเร็วในการตอบสนองของระบบ:
โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและการทำนาย: โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกมีความสามารถในการจัดการความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อน และแยกรูปแบบแฝงออกจากข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานของอุปกรณ์และข้อมูลเซ็นเซอร์ผ่านโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก ระบบสามารถระบุสัญญาณที่อาจเกิดความล้มเหลว ดำเนินการบำรุงรักษาเชิงป้องกันล่วงหน้า ลดการหยุดทำงานของอุปกรณ์ และปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต
อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพและการกำหนดเวลา: อัลกอริธึมการเพิ่มประสิทธิภาพและการกำหนดเวลาเป็นอีกแง่มุมที่สำคัญของ AI ที่ทำให้การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในเครือข่าย DePin ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรและโซลูชันการกำหนดเวลา AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบได้อย่างมากและลดต้นทุนการดำเนินงาน
ความปลอดภัย
การตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการตรวจจับความผิดปกติ: ในเครือข่ายโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจ (DePin) การรักษาความปลอดภัยถือเป็นปัจจัยสำคัญ เทคโนโลยี AI สามารถค้นพบและตอบสนองต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัยต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ทันทีผ่านการตรวจสอบแบบเรียลไทม์และการตรวจจับความผิดปกติ โดยเฉพาะระบบ AI สามารถวิเคราะห์การรับส่งข้อมูลเครือข่าย สถานะอุปกรณ์ และพฤติกรรมผู้ใช้แบบเรียลไทม์เพื่อระบุกิจกรรมที่ผิดปกติ ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายการสื่อสารแบบกระจายอำนาจ AI สามารถตรวจสอบการไหลของแพ็กเก็ตข้อมูล และตรวจจับการรับส่งข้อมูลที่ผิดปกติและการโจมตีที่เป็นอันตราย ด้วยเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและการจดจำรูปแบบ ระบบสามารถระบุและแยกโหนดที่ติดไวรัสได้อย่างรวดเร็ว เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของการโจมตีเพิ่มเติม
การตอบสนองภัยคุกคามอัตโนมัติ: AI ไม่เพียงแต่ตรวจจับภัยคุกคามเท่านั้น แต่ยังตอบสนองอัตโนมัติอีกด้วย แม้ว่าระบบรักษาความปลอดภัยแบบเดิมๆ มักจะอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ แต่ระบบรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็สามารถดำเนินการได้ทันทีที่ตรวจพบภัยคุกคาม ซึ่งช่วยลดเวลาตอบสนอง ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายพลังงานแบบกระจายอำนาจ หาก AI ตรวจพบกิจกรรมที่ผิดปกติบนโหนด AI จะสามารถตัดการเชื่อมต่อของโหนดโดยอัตโนมัติ และเริ่มระบบสำรองข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานของเครือข่ายมีความเสถียร นอกจากนี้ AI ยังสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการตรวจจับภัยคุกคามและการตอบสนองผ่านการเรียนรู้และการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
การบำรุงรักษาและการป้องกันเชิงคาดการณ์: ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและแบบจำลองการคาดการณ์ AI สามารถคาดการณ์ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยและความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้น และใช้มาตรการป้องกันล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น ในระบบการขนส่งอัจฉริยะ AI สามารถวิเคราะห์การไหลของการจราจรและข้อมูลอุบัติเหตุ คาดการณ์พื้นที่ที่อาจเกิดอุบัติเหตุจราจรได้ และใช้มาตรการฉุกเฉินล่วงหน้าเพื่อลดโอกาสที่จะเกิดอุบัติเหตุ ในทำนองเดียวกัน ในเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย AI สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงของความล้มเหลวของโหนดการจัดเก็บข้อมูล และดำเนินการบำรุงรักษาล่วงหน้าเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูลและความพร้อมใช้งาน
DePin กำลังเปลี่ยนแปลง AI อย่างไร
ข้อดีของแอปพลิเคชัน DePin ใน AI
การแบ่งปันทรัพยากรและการเพิ่มประสิทธิภาพ: DePin อนุญาตให้ใช้การประมวลผล การจัดเก็บ และข้อมูลทรัพยากรระหว่างหน่วยงานต่างๆ นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่การฝึกอบรมและการอนุมาน AI ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์และข้อมูลจำนวนมาก กลไกการแบ่งปันทรัพยากรแบบกระจายอำนาจสามารถลดต้นทุนการดำเนินงานของระบบ AI ได้อย่างมาก และปรับปรุงการใช้ทรัพยากร
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: ในระบบ AI แบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม ข้อมูลมักจะถูกจัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์กลาง ซึ่งนำไปสู่ปัญหาการรั่วไหลของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว DePin รับประกันความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวผ่านพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายและเทคโนโลยีการเข้ารหัส ผู้ถือข้อมูลสามารถแบ่งปันข้อมูลกับโมเดล AI สำหรับการประมวลผลแบบกระจายโดยที่ยังคงความเป็นเจ้าของข้อมูลไว้
ความน่าเชื่อถือและความพร้อมใช้งานที่เพิ่มขึ้น: ด้วยโครงสร้างเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ DePin ปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความพร้อมใช้งานของระบบ AI แม้ว่าโหนดจะล้มเหลว ระบบก็ยังคงทำงานต่อไป โครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจช่วยลดความเสี่ยงของความล้มเหลวจุดเดียวและปรับปรุงความยืดหยุ่นและเสถียรภาพของระบบ
กลไกสิ่งจูงใจที่โปร่งใส: เศรษฐศาสตร์โทเค็นใน DePin มอบกลไกสิ่งจูงใจที่โปร่งใสและยุติธรรมสำหรับการทำธุรกรรมระหว่างผู้ให้บริการทรัพยากรและผู้ใช้ ผู้เข้าร่วมสามารถรับรางวัลโทเค็นได้โดยการบริจาคทรัพยากรการคำนวณ ทรัพยากรการจัดเก็บข้อมูล หรือข้อมูล เพื่อสร้างวงจรที่มีคุณธรรม
สถานการณ์การใช้งานที่เป็นไปได้ของ DePin ใน AI
การฝึกอบรม AI แบบกระจาย: การฝึกอบรมโมเดล AI ต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลจำนวนมาก โหนดประมวลผลต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างเครือข่ายการฝึกอบรมแบบกระจายผ่าน DePin ซึ่งช่วยเร่งการฝึกอบรมได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น เครือข่าย GPU แบบกระจายอำนาจสามารถให้การสนับสนุนการฝึกอบรมสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
การประมวลผลแบบ Edge: ด้วยความนิยมของอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) การประมวลผลแบบ Edge ได้กลายเป็นทิศทางสำคัญสำหรับการพัฒนา AI DePin สามารถจัดสรรงานการประมวลผลให้กับอุปกรณ์ Edge ใกล้กับแหล่งข้อมูล ปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลและความเร็วในการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น อุปกรณ์สมาร์ทโฮมสามารถใช้ DePin เพื่อนำการใช้เหตุผลของ AI ไปใช้เป็นภาษาท้องถิ่น และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้
ตลาดข้อมูล: ประสิทธิภาพของโมเดล AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลคุณภาพสูงจำนวนมาก DePin สามารถสร้างตลาดข้อมูลแบบกระจายอำนาจ ช่วยให้ผู้ให้บริการข้อมูลและผู้ใช้สามารถทำธุรกรรมข้อมูลพร้อมทั้งรับประกันความเป็นส่วนตัว กระบวนการธุรกรรมข้อมูลมีความโปร่งใสและน่าเชื่อถือผ่านสัญญาอัจฉริยะ ช่วยให้มั่นใจในความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล
แพลตฟอร์มบริการ AI แบบกระจายอำนาจ: DePin สามารถทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้การสนับสนุนแพลตฟอร์มบริการ AI แบบกระจายอำนาจ ตัวอย่างเช่น ในแพลตฟอร์มบริการการจดจำรูปภาพ AI แบบกระจายอำนาจ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพ จากนั้นแพลตฟอร์มจะประมวลผลและส่งคืนผลลัพธ์ผ่านโหนดการคำนวณแบบกระจาย แพลตฟอร์มประเภทนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความน่าเชื่อถือของบริการเท่านั้น แต่ยังสนับสนุนให้นักพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริธึมอย่างต่อเนื่องผ่านกลไกโทเค็น
โครงการ AI + DePin
ในส่วนนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับโครงการ DePin ที่เกี่ยวข้องกับ AI หลายโครงการ โดยมุ่งเน้นไปที่พื้นที่จัดเก็บไฟล์แบบกระจายอำนาจและแพลตฟอร์มการเข้าถึง Filecoin, แพลตฟอร์มเช่าพลังประมวลผล GPU แบบกระจายอำนาจ Io.net และการปรับใช้โมเดล AI แบบกระจายอำนาจและแพลตฟอร์มการเข้าถึง Bittensor ทั้งสามบทบาทตามลำดับมีบทบาทสำคัญในการเข้าถึงการจัดเก็บข้อมูล การฝึกอบรมการสนับสนุนพลังการประมวลผล และการปรับใช้โมเดลและการใช้งานในด้าน AI
ไฟล์คอยน์
Filecoin เป็นเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและแบบจำลองทางเศรษฐกิจของสกุลเงินดิจิทัลเพื่อให้เกิดการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายในระดับโลก Filecoin พัฒนาโดย Protocol Labs มีเป้าหมายเพื่อสร้างตลาดการจัดเก็บข้อมูลสาธารณะแบบเปิดที่ผู้ใช้สามารถซื้อพื้นที่เก็บข้อมูลในเครือข่ายโดยการจ่ายโทเค็น Filecoin (FIL) หรือรับ FIL จากการให้บริการจัดเก็บข้อมูล
การทำงาน
พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ: Filecoin จัดเก็บข้อมูลในลักษณะกระจายอำนาจ หลีกเลี่ยงข้อเสียแบบรวมศูนย์ของระบบจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์แบบดั้งเดิม เช่น จุดล้มเหลวเพียงจุดเดียวและความเสี่ยงในการเซ็นเซอร์ข้อมูล
ขับเคลื่อนด้วยตลาด: ตลาดการจัดเก็บข้อมูลของ Filecoin ถูกกำหนดโดยอุปสงค์และอุปทาน ราคาและคุณภาพการบริการด้านการจัดเก็บมีการปรับแบบไดนามิกผ่านกลไกตลาดเสรี ผู้ใช้สามารถเลือกโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดได้ตามความต้องการ
พื้นที่เก็บข้อมูลที่ตรวจสอบได้: Filecoin ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะถูกจัดเก็บและสำรองข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพที่ผู้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลผ่านกลไกต่างๆ เช่น Proof-of-Spacetime (PoSt) และ Proof-of-Replication (PoRep)
กลไกแรงจูงใจ: ด้วยกลไกการขุดและการให้รางวัลธุรกรรม Filecoin สนับสนุนให้ผู้เข้าร่วมเครือข่ายให้บริการจัดเก็บและเรียกค้น ซึ่งจะช่วยเพิ่มความจุและความพร้อมใช้งานของเครือข่าย
ความสามารถในการปรับขนาด: เครือข่าย Filecoin รองรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และการเข้าถึงที่รวดเร็วโดยการแนะนำการแบ่งส่วนและวิธีการทางเทคนิคอื่น ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการการเติบโตของข้อมูลจำนวนมหาศาลในอนาคต
จุดปวดแก้ไขได้
ต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลสูง: ด้วยตลาดการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจของ Filecoin ผู้ใช้สามารถเลือกผู้ให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น และลดต้นทุนการจัดเก็บข้อมูล
ปัญหาด้านความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: เทคโนโลยีการจัดเก็บและการเข้ารหัสแบบกระจายอำนาจช่วยให้มั่นใจในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูลที่เกิดจากการจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์
ความน่าเชื่อถือของการจัดเก็บข้อมูล: กลไกการพิสูจน์กาลอวกาศและการพิสูจน์การจำลองที่ Filecoin ให้ไว้ ช่วยให้มั่นใจในความสมบูรณ์และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในระหว่างกระบวนการจัดเก็บข้อมูล ปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการจัดเก็บข้อมูล
ปัญหาด้านความน่าเชื่อถือในแพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม: Filecoin บรรลุความโปร่งใสในการจัดเก็บข้อมูลผ่านเทคโนโลยีบล็อกเชน ลดการผูกขาดและการจัดการข้อมูลโดยองค์กรบุคคลที่สาม และเพิ่มความไว้วางใจของผู้ใช้ในบริการจัดเก็บข้อมูล
ผู้ใช้เป้าหมาย
ผู้ให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูล: ตอบสนองต่อคำขอพื้นที่เก็บข้อมูลของผู้ใช้และรับโทเค็นโดยให้พื้นที่ดิสก์ว่างในการเข้าถึงแพลตฟอร์ม ผู้ให้บริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลจำเป็นต้องวางเดิมพันโทเค็น และหากไม่สามารถแสดงหลักฐานการจัดเก็บที่ถูกต้องได้ พวกเขาจะถูกลงโทษและสูญเสียโทเค็นที่วางเดิมพันบางส่วน
ตัวดึงไฟล์: เมื่อผู้ใช้ต้องการเข้าถึงไฟล์ ให้เรียกคืนตำแหน่งของไฟล์เพื่อรับโทเค็น ผู้ดึงไฟล์ไม่จำเป็นต้องเดิมพันโทเค็น
ผู้จัดเก็บข้อมูล: ส่งราคาที่คุณยินดีจ่ายผ่านกลไกตลาด จากนั้นส่งข้อมูลไปยังผู้จัดเก็บหลังจากจับคู่แล้ว ทั้งสองฝ่ายลงนามในคำสั่งธุรกรรมและส่งไปที่บล็อคเชน
ผู้ใช้ข้อมูล: โดยการส่งตัวระบุไฟล์ที่ไม่ซ้ำกันและชำระราคา ผู้เรียกไฟล์จะค้นหาตำแหน่งที่จัดเก็บของไฟล์ ตอบสนองต่อคำขอพื้นที่จัดเก็บ และให้ข้อมูล
ระบบเศรษฐกิจโทเค็น
การหมุนเวียนของโทเค็น FIL: FIL เป็นสกุลเงินดิจิทัลดั้งเดิมในเครือข่าย Filecoin และใช้เพื่อชำระค่าธรรมเนียมการจัดเก็บ ให้รางวัลแก่นักขุด และทำธุรกรรมในเครือข่าย การหมุนเวียนของโทเค็น FIL ช่วยรักษาการทำงานปกติของเครือข่าย Filecoin
รางวัลสำหรับนักขุดการจัดเก็บข้อมูลและนักขุดค้นคืน: ผู้ให้บริการการจัดเก็บข้อมูลจะได้รับโทเค็น FIL โดยการจัดหาพื้นที่เก็บข้อมูลและบริการเรียกค้นข้อมูล รางวัลของนักขุดนั้นเกี่ยวข้องกับพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่พวกเขามอบให้ ความถี่ในการเข้าถึงข้อมูล และการมีส่วนร่วมของพวกเขาต่อฉันทามติของเครือข่าย
ค่าธรรมเนียมเครือข่าย: ผู้ใช้ต้องชำระโทเค็น FIL เพื่อซื้อบริการพื้นที่เก็บข้อมูลและเรียกค้น ค่าธรรมเนียมจะพิจารณาจากความสัมพันธ์ระหว่างอุปสงค์และอุปทานในตลาดพื้นที่เก็บข้อมูลได้อย่างอิสระ
การออกโทเค็นและอัตราเงินเฟ้อ: อุปทานทั้งหมดของ Filecoin คือ 2 พันล้าน และโทเค็น FIL ใหม่จะค่อยๆ ออกผ่านรางวัลการขุด เมื่อจำนวนนักขุดเพิ่มขึ้น อัตราเงินเฟ้อของเครือข่ายจะค่อยๆ ลดลง
ไอโอ.เน็ต
Io.net เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผล GPU แบบกระจายที่ให้การกำหนดเวลาพลังงานการประมวลผลและการเสริมชั่วคราวแก่ตลาดโดยการรวบรวมและจัดกลุ่มพลังการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งาน แทนที่จะแทนที่ทรัพยากรการประมวลผลบนคลาวด์ที่มีอยู่ แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้ซัพพลายเออร์ปรับใช้ฮาร์ดแวร์ที่รองรับสำหรับผู้ใช้เช่าผ่านคำสั่ง Docker แบบง่าย ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการในการกระจายงานและการประมวลผล ด้วยโมเดลการแบ่งปันพลังการประมวลผลแบบกระจาย Io.net หวังว่าจะสร้างผลกระทบที่ใกล้เคียงกับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ ในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนการบริการได้อย่างมาก
การทำงาน
การปรับใช้ที่ง่ายดาย: ซัพพลายเออร์สามารถปรับใช้ฮาร์ดแวร์ได้อย่างง่ายดายผ่านคำสั่ง Docker และผู้ใช้สามารถเช่าคลัสเตอร์ฮาร์ดแวร์ผ่านแพลตฟอร์มได้อย่างง่ายดายเพื่อรับพลังการประมวลผลที่ต้องการ
พลังการประมวลผลแบบคลัสเตอร์: ด้วยการรวมกลุ่มพลังการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งาน แพลตฟอร์มจะทำหน้าที่เป็นตัวกระจายและเสริมพลังการประมวลผลในตลาดชั่วคราว ปรับปรุงการใช้ทรัพยากรการประมวลผลโดยรวม
การส่งข้อมูลที่ปลอดภัยและการจัดเก็บข้อมูลแบบออนไลน์: แพลตฟอร์มนี้ใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบ end-to-end เพื่อรับรองความปลอดภัยของข้อมูลผู้ใช้ ในเวลาเดียวกัน ข้อมูลการปฏิบัติงานจะถูกจัดเก็บไว้ในห่วงโซ่เพื่อให้เกิดการจัดเก็บบันทึกที่โปร่งใสและถาวร
การตรวจสอบความสมบูรณ์ของโหนด: แพลตฟอร์มจะบันทึกและเปิดเผยสถานะความสมบูรณ์ของแต่ละโหนด รวมถึงเวลาออฟไลน์ ความเร็วเครือข่าย และการดำเนินการ เพื่อให้มั่นใจในเสถียรภาพและความน่าเชื่อถือของระบบ
จุดปวดแก้ไขได้
พลังการประมวลผลไม่เพียงพอ: เนื่องจากโมเดลขนาดใหญ่มีจำนวนเพิ่มขึ้น ความต้องการของตลาดสำหรับพลังการประมวลผล GPU ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก Io.net เติมเต็มช่องว่างด้านพลังการประมวลผลโดยการผสานรวมทรัพยากร GPU ส่วนตัวที่ไม่ได้ใช้งาน
ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มคลาวด์ขนาดใหญ่ เช่น AWS และ Google Cloud มีข้อกำหนด KYC ที่เข้มงวดสำหรับผู้ใช้ ในขณะที่ Io.net หลีกเลี่ยงปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนดผ่านแนวทางการกระจายอำนาจ ทำให้ผู้ใช้สามารถเลือกใช้ทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น
ต้นทุนสูง: ราคาบริการของแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ค่อนข้างสูง ในขณะที่ io.net ลดต้นทุนได้อย่างมากผ่านการแบ่งปันพลังงานการประมวลผลแบบกระจาย และในขณะเดียวกันก็บรรลุคุณภาพการบริการที่ใกล้เคียงกับแพลตฟอร์มคลาวด์ผ่านเทคโนโลยีการทำคลัสเตอร์
ผู้ใช้เป้าหมาย
ผู้ให้บริการพลังงานคอมพิวเตอร์: เชื่อมต่อ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานเข้ากับแพลตฟอร์มเพื่อให้ผู้อื่นใช้งาน รางวัลโทเค็นสามารถรับได้ตามประสิทธิภาพและความเสถียรของอุปกรณ์ที่มอบให้
ผู้ใช้ที่มีพลังในการประมวลผล: เช่า GPU หรือคลัสเตอร์ GPU โดยใช้โทเค็นเพื่อส่งงานหรือฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่
ผู้ให้คำมั่นสัญญา: ผู้ให้คำมั่นสัญญาโทเค็นแพลตฟอร์มเพื่อรองรับการดำเนินงานที่มั่นคงในระยะยาวของแพลตฟอร์ม และรับรายได้จากการจำนำจากการเช่าอุปกรณ์ ซึ่งช่วยปรับปรุงอันดับอุปกรณ์ที่ยอดเยี่ยม
ระบบเศรษฐกิจโทเค็น
การใช้โทเค็น: ธุรกรรมทั้งหมดภายในแพลตฟอร์มใช้โทเค็นดั้งเดิม $IO เพื่อลดความขัดแย้งในการทำธุรกรรมในสัญญาอัจฉริยะ ผู้ใช้และผู้ขายสามารถชำระเงินเป็น USDC หรือ $IO ได้ แต่จะมีค่าธรรมเนียมการบริการ 2% สำหรับการใช้ USDC
อุปทานโทเค็นทั้งหมด: อุปทานสูงสุดของ $IO คือ 800 ล้าน โดย 500 ล้านจะถูกออกเมื่อเปิดตัว และส่วนที่เหลืออีก 300 ล้านจะถูกนำมาใช้เพื่อให้รางวัลแก่ซัพพลายเออร์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย โทเค็นจะค่อยๆ ปล่อยออกมาในระยะเวลา 20 ปี โดยเริ่มต้นที่ 8% ของจำนวนเงินทั้งหมดในปีแรกและลดลง 1.02% ในแต่ละเดือน
การทำลายโทเค็น: รายได้ส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มจะถูกใช้เพื่อซื้อคืนและทำลาย $IO โดยมีค่าธรรมเนียมรวมถึงค่าธรรมเนียมการจองทวิภาคี 0.25% และค่าบริการ 2% ที่เรียกเก็บสำหรับการชำระเงินโดยใช้ USDC
การกระจายโทเค็น: โทเค็นจะถูกแจกจ่ายให้กับนักลงทุนระดับเริ่มต้น นักลงทุนระดับซีรีส์ A ทีม ระบบนิเวศและชุมชน และรางวัลจากซัพพลายเออร์
บิทเทนเซอร์ (TAO)
Bittensor เป็นตลาดโมเดล AI แบบเพียร์ทูเพียร์ที่มีการกระจายอำนาจ ซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อส่งเสริมการผลิตและการหมุนเวียนของโมเดล AI โดยอนุญาตให้ระบบอัจฉริยะต่างๆ ประเมินและให้รางวัลซึ่งกันและกัน ด้วยสถาปัตยกรรมแบบกระจาย Bittensor จะสร้างตลาดที่สามารถสร้างโมเดลใหม่ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง และให้รางวัลแก่ผู้ร่วมให้ข้อมูลด้วยคุณค่าของข้อมูล แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนามีแพลตฟอร์มในการปรับใช้โมเดล AI เพื่อหารายได้ ในขณะที่ผู้ใช้สามารถใช้โมเดล AI และฟังก์ชันต่างๆ ผ่านทางแพลตฟอร์มได้
การทำงาน
ตลาดแบบกระจาย: Bittensor ได้สร้างตลาดโมเดล AI แบบกระจายอำนาจ ช่วยให้วิศวกรและระบบ AI ขนาดเล็กสามารถสร้างรายได้จากงานของตนได้โดยตรง ทำลายการผูกขาดของบริษัทขนาดใหญ่ในด้าน AI
การกำหนดมาตรฐานและการทำให้เป็นโมดูล: เครือข่ายรองรับหลายโหมด (เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง) ช่วยให้โมเดล AI ที่แตกต่างกันสามารถโต้ตอบและแบ่งปันความรู้ และสามารถขยายไปยังระบบหลายโมดัลที่ซับซ้อนมากขึ้น
การจัดอันดับระบบ: แต่ละโหนดได้รับการจัดอันดับตามการมีส่วนร่วมในเครือข่าย เกณฑ์การวัดการมีส่วนร่วมประกอบด้วยประสิทธิภาพของโหนดในงาน การประเมินเอาต์พุตของโหนดอื่น และ ความไว้วางใจที่ได้รับในเครือข่าย โหนดที่มีอันดับสูงกว่าจะได้รับน้ำหนักเครือข่ายและผลตอบแทนมากขึ้น ซึ่งเป็นแรงจูงใจให้โหนดให้บริการคุณภาพสูงต่อไปในตลาดที่มีการกระจายอำนาจ กลไกการจัดอันดับนี้ไม่เพียงแต่รับประกันความเป็นธรรมของระบบเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผลโดยรวมและคุณภาพของโมเดลของเครือข่ายอีกด้วย
จุดปวดแก้ไขได้
การรวมศูนย์การผลิตอัจฉริยะ: ระบบนิเวศ AI ในปัจจุบันกระจุกตัวอยู่ในบริษัทขนาดใหญ่เพียงไม่กี่แห่ง ทำให้ยากสำหรับนักพัฒนาอิสระในการสร้างรายได้ Bittensor ช่วยให้นักพัฒนาอิสระและระบบ AI ขนาดเล็กมีโอกาสทำกำไรโดยตรงผ่านตลาดที่มีการกระจายอำนาจแบบ peer-to-peer
การใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ต่ำ: การฝึกอบรมโมเดล AI แบบดั้งเดิมอาศัยงานเดียวและไม่สามารถใช้ระบบอัจฉริยะที่หลากหลายได้อย่างเต็มที่ Bittensor ช่วยให้ระบบอัจฉริยะประเภทต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของการใช้ทรัพยากรการประมวลผล
ผู้ใช้เป้าหมาย
ผู้ดำเนินการโหนด: เชื่อมต่อพลังการประมวลผลและโมเดลเข้ากับเครือข่าย Bittensor และรับรางวัลโทเค็นโดยการเข้าร่วมในการประมวลผลงานและการฝึกอบรมโมเดล ผู้ดำเนินการโหนดอาจเป็นนักพัฒนาอิสระ บริษัท AI ขนาดเล็ก หรือแม้แต่นักวิจัยรายบุคคล โดยจัดหาทรัพยากรและแบบจำลองการประมวลผลคุณภาพสูงเพื่อปรับปรุงอันดับและผลกำไรในเครือข่าย
ผู้ใช้โมเดล AI: ผู้ใช้ที่ต้องการทรัพยากรการประมวลผล AI และบริการโมเดลเช่าพลังการประมวลผลและโมเดลอัจฉริยะในเครือข่าย Bittensor โดยการจ่ายโทเค็น ผู้ใช้สามารถเป็นองค์กร สถาบันวิจัยทางวิทยาศาสตร์ หรือนักพัฒนาแต่ละรายที่ใช้แบบจำลองคุณภาพสูงในเครือข่ายเพื่อทำงานเฉพาะด้าน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การใช้เหตุผลของแบบจำลอง ฯลฯ
ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: ผู้ใช้ที่ถือโทเค็น Bittensor จะสนับสนุนการดำเนินงานที่มั่นคงในระยะยาวของเครือข่ายผ่านการปักหลักและรับรางวัลจากการปักหลัก ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียไม่เพียงแต่จะได้รับประโยชน์จากการขยายตัวของเครือข่ายเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงอันดับของโหนดที่พวกเขาสนับสนุนผ่านการปักหลัก ซึ่งส่งผลทางอ้อมต่อประสิทธิภาพการประมวลผลโดยรวมและการกระจายรายได้ของเครือข่าย
ระบบเศรษฐกิจโทเค็น
การใช้โทเค็น: ธุรกรรมและสิ่งจูงใจทั้งหมดภายในเครือข่าย Bittensor ดำเนินการผ่านโทเค็นดั้งเดิม ซึ่งช่วยลดความขัดแย้งในกระบวนการทำธุรกรรม ผู้ใช้สามารถใช้โทเค็นเพื่อชำระค่าทรัพยากรการประมวลผลและบริการโมเดลได้ และผู้ดำเนินการโหนดจะได้รับโทเค็นจากการให้บริการ
การสร้างโทเค็น: บล็อกจะถูกสร้างขึ้นทุกๆ 12 วินาที และสร้างโทเค็น TAO 1 รายการ ซึ่งกระจายตามประสิทธิภาพของซับเน็ตและประสิทธิภาพของโหนดในนั้น อัตราส่วนการกระจายของโทเค็นคือ: 18% ได้รับการจัดสรรให้กับเจ้าของเครือข่ายย่อย และนักขุดเครือข่ายย่อยและผู้ตรวจสอบความถูกต้องแต่ละคนจะได้รับ 41% ปริมาณโทเค็นสูงสุดคือ 21 ล้าน
ความท้าทายและข้อสรุปสำหรับ DePin
ในฐานะสถาปัตยกรรมเครือข่ายที่เกิดขึ้นใหม่ DePIN ประสบความสำเร็จในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแบบกระจายอำนาจโดยการรวมเทคโนโลยีบล็อกเชน นวัตกรรมนี้ไม่เพียงแต่แก้ปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การหยุดชะงักของบริการ และค่าใช้จ่ายในการขยายที่สูงซึ่งโครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมต้องเผชิญ แต่ยังช่วยให้ผู้เข้าร่วมเครือข่ายสามารถควบคุมและมีส่วนร่วมได้มากขึ้นผ่านกลไกการสร้างแรงจูงใจโทเค็นและโมเดลการจัดระเบียบด้วยตนเอง แม้ว่า DePIN จะแสดงศักยภาพที่แข็งแกร่ง แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายบางประการ
ความสามารถในการปรับขนาด: ปัญหาความสามารถในการปรับขนาดของ DePIN เกิดขึ้นจากลักษณะการกระจายอำนาจที่อาศัยเทคโนโลยีบล็อกเชน เมื่อจำนวนผู้ใช้และขนาดเครือข่ายเพิ่มขึ้น ปริมาณธุรกรรมบนเครือข่ายบล็อกเชนก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเชื่อมต่อระหว่างแอปพลิเคชัน DePIN และโลกทางกายภาพจำเป็นต้องมีข้อกำหนดการส่งข้อมูลที่สูงขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การยืนยันธุรกรรมที่ยาวนานขึ้นและค่าธรรมเนียมการทำธุรกรรมที่สูงขึ้น ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพเครือข่ายโดยรวมและประสบการณ์ผู้ใช้
การทำงานร่วมกัน: ระบบนิเวศ DePIN สร้างขึ้นบนบล็อกเชนหลายรายการ ซึ่งต้องใช้แอปพลิเคชัน DePIN เพื่อให้สามารถรองรับการเปลี่ยนสถานะที่เป็นเนื้อเดียวกันหรือต่างกัน และบรรลุการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นกับเครือข่ายบล็อกเชนอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม โซลูชันการทำงานร่วมกันในปัจจุบันมักถูกจำกัดอยู่ในระบบนิเวศบล็อกเชนที่เฉพาะเจาะจง หรือมาพร้อมกับต้นทุนข้ามสายโซ่ที่สูง ทำให้ยากต่อการตอบสนองความต้องการของ DePIN อย่างเต็มที่
การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศ Web 3.0 DePIN เผชิญกับความท้าทายด้านกฎระเบียบหลายประการ ลักษณะการกระจายอำนาจและไม่เปิดเผยตัวตนทำให้ยากสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลในการตรวจสอบการไหลของเงินทุน ซึ่งอาจนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของการระดมทุนที่ผิดกฎหมาย แผนการปิรามิด และกิจกรรมการฟอกเงิน นอกจากนี้ ในด้านการควบคุมดูแลภาษี เนื่องจากบัญชีไม่เปิดเผยตัวตน จึงเป็นเรื่องยากสำหรับรัฐบาลในการรวบรวมหลักฐานที่จำเป็นสำหรับการเก็บภาษี ซึ่งเป็นความท้าทายต่อระบบภาษีที่มีอยู่
ในอนาคต การพัฒนา DePIN จะขึ้นอยู่กับการแก้ไขปัญหาสำคัญเหล่านี้ และคาดว่าจะมีบทบาทสำคัญในสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย และปรับรูปแบบการทำงานของโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพใหม่
