Kaisar 了解 DePIN 和 AI 之间的组合-Autonomys 中文社区

随着世界变得越来越互联，人工智能（AI）区块链和分布式计算形式的技术正在从根本上改变许多行业的流程。

人工智能被认为是现代创新的支柱，提供各种应用程序来驱动数据的智能操作，而区块链和分布式计算产生了去中心化物理基础设施网络（DePIN），它改变了物理基础设施系统的规划和运营，无论是能源网、计算能力还是硬件。

DePIN an AI 共同致力于在完全去中心化、可扩展的基础设施上实现创新和智能的未来。本文将详细说明这两种技术如何融合，以及它们为技术领域带来了哪些巨大好处。

什么是 DePIN、AI 以及它们如何协同工作 DePIN

DePIN 是一种分布式网络模型，专为基础设施密集型任务而设计。DePIN 不同于传统的集中式网络模型，在传统的集中式网络模型中，一个组织处理所有服务器以处理大量数据。

使用 DePIN，用户可以将他们的计算能力、带宽或存储空间出租给小型或大型实体，这些实体将共同形成一个网络。

人工智能（AI）依靠算法来自动化决策、进行预测和优化跨行业的流程。AI 流程需要大量的计算机处理能力来进行模型训练、数据分析和操作。

目前，大多数 AI 流程都依赖于集中式云计算服务提供商，例如 AWS 或 Google Cloud。但是，DePIN 可以为 AI 的基础设施需求提供去中心化的替代方案。

DePIN 和 AI 的交叉点为所有行业提供了许多机会，从优化的资源管理到民主化的计算能力访问。下面概述了一些用例：

物联网设备必然会产生更大量的数据，这些数据需要由 AI 驱动的边缘计算解决方案进行处理。DePIN 网络非常适合此类场景。

想象一下，一个带有 AI 的智能摄像头网络可以分析交通事件，使用集中计算时可能会有处理延迟，而使用本地 DePIN 资源可以更快、更高效地完成处理。

训练 AI 模型需要大量的数据和计算资源。DePIN 可以提供去中心化的计算能力，贡献者可以腾出他们的 GPU 或 CPU 资源来集体训练模型。这将提供对 AI 技术的民主化访问，并帮助小型企业和研究机构。

DePIN 或去中心化基础设施在去中心化能源网中提供基于区块链的资源管理，人工智能可用于通过预测能源需求、供应和消除浪费来优化这些电网。在分散式基础设施无法满足预期容量的情况下，AI 将部署更多的能源系统。

下面提到的是存在于 DePIN 和 AI 交叉点的一些实际解决方案：

Kaisar 是一个 DePIN，它聚合了用于 AI 计算的空闲 GPU 资源。利用分布式网络原则，Kaisar Network 支持跨分布式 GPU 网络进行分布式模型训练，从而在不依赖集中式云提供商的情况下实现对 AI 的访问和可扩展性的民主化。

在此处了解有关 Kaisar Network 的更多信息。

IO Net 专注于创建一个去中心化网络，聚合来自各种系统的闲置资源，为 AI 工作负载提供计算能力。这种方法通过利用分布式生态系统中未充分利用的硬件资源，降低了 AI 模型训练和推理的基础设施成本。

在此处了解有关 IO Net 的更多信息。

Render Network 专注于 GPU 渲染，允许用户贡献空闲的 GPU 能力来渲染 AI 驱动的任务。虽然最初设计用于渲染图形，但其 GPU 容量可以轻松地重新用于 AI 工作负载。

在此处了解有关 Render Network 的更多信息。

Helium Network 倾向于去中心化无线网络，越来越多地尝试使用 AI 来改进去中心化基础设施。Helium 可以通过分析所有节点的实时数据、带宽需求和最佳性能，利用 AI 来管理网络