Децентралізовані GPU-мережі: Новий підхід до здешевлення обчислень для штучного інтелекту

Штучний інтелект залежить від обчислювальної потужності так само, як наш мозок від кисню — без цього AI-системи просто не можуть працювати й розвиватися. Популярні рішення для обчислень у сфері AI спираються на хмарні платформи, такі як AWS і Google Cloud, або використовують GPU та TPU у власних датацентрах. Хоча це забезпечує гнучкість і масштабованість, проте може бути дороговартісно та технічно складно, особливо для стартапів.

🚨 Пропустили наше AMA із @nosana_ai? Дивіться запис — дізнайтеся, як децентралізовані GPU-мережі знижують витрати для розробників і бізнесу і як стати хостом GPU. [Партнер проєкту Nosana] https://t.co/P4vtUQbzzL

— CryptoAcademy (@CryptoAcademy) 11 лютого 2025

Децентралізовані обчислювальні мережі можуть бути вигідною альтернативою, розповів Сьорд Дейкстра, співзасновник Nosana, під час AMA-сесії CryptoAcademy Live.

У січні 2025 року Nosana запустила свій GPU-маркетплейс, який дозволяє розробникам отримувати доступ до потужностей децентралізованої GPU-мережі для навчання і використання їхніх AI-моделей, водночас GPU-власники мають змогу здавати в оренду свої потужності.

«Ми використовуємо недовантажені ресурси по всьому світу, роблячи це значно доступнішим для компаній і розробників, які потребують масштабування без великих витрат», — сказав Дейкстра. «Масштабованість — ще одна перевага. Також, обробляючи дані ближче до джерела, ми мінімізуємо затримки та прискорюємо тестування AI-систем».

Він продовжив: «Децентралізовані GPU мають широкий спектр застосувань в різних галузях і особливо гарно підходять для задач інференсу AI. У Web3 ми бачимо багато платформ з великими мовними моделями та системами генерації зображень, які отримують переваги від покращених обчислювальних можливостей децентралізованих GPU-мереж». Інші сфери застосування, які він відмітив, включають охорону здоров’я — для виявлення ліків і діагностики, автомобільну галузь — для автономних автомобілів, фінанси, а також AI-агентів.

Створення AI-моделей з нуля часто вимагає багато часу та ресурсів, тому платформа пропонує набір шаблонів із попередньо створеними AI-моделями, які підтримують великі мовні моделі (LLMs) для різних потреб. «Компанії можуть використовувати наші шаблони як точку старту, адаптовану до поширених потреб галузі», — підкреслив Дейкстра. «Це сучасні AI-рішення, які вже оптимізовані для вашого конкретного випадку використання».

Він також зазначив деякі активні проєкти, які користуються ресурсами Nosana: платформа для творчої індустрії Sogni AI зменшила витрати і масштабувала операції; Ocada працює з AI-агентами, інтегрованими з обчислювальними потужностями Nosana для оптимізації свого застосункового шару; децентралізований маркетплейс AI-моделей і наборів даних AlphaNeural пришвидшив розгортання моделей.

Мережа Nosana підтримується як незалежними власниками GPU, так і великими провайдерами: близько 75% GPU в мережі надходять від індивідуальних учасників по всьому світу, решта — від провайдерів, таких як Render і PikNick. Це покращує безпеку, надійність і продуктивність Nosana.

«Вони роблять мережу Nosana не лише децентралізованою, але й готовою для використання в бізнесі, що дозволяє нам обслуговувати ширше коло клієнтів — від стартапів до великих організацій, які потребують масштабованих і відповідних нормативам рішень», — зазначив Дейкстра.

Хости GPU на платформі Nosana зобов’язані стейкати $NOS, щоб забезпечити участь лише надійних користувачів у наданні обчислювальної потужності. Вони отримують стимули та бонуси, залежні від продуктивності.

«Ми лише на початку AI-революції, і децентралізація — ключ до доступності AI», — підсумував Дейкстра. «Але варто враховувати важливі моменти — забезпечення безпеки і довіри, встановлення стандартизованих протоколів і API, а також використання масштабованих рішень, що й стало основою підходу Nosana. Саме таким чином ми можемо прокласти шлях до більш доступного та ефективного AI-середовища».