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AI Infrastruktur im Wandel: Top DePin-Projekte versprechen Lösung für GPU-Not

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IN KÜRZE

  • Die Nachfrage nach GPUs im AI-Sektor treibt DePin-Projekte voran, die eine kosteneffiziente dezentralisierte Infrastruktur bieten.
  • Render, Nosana, Akash, Netmind, Aethir und Io.net sind führend in der Bereitstellung erschwinglicher GPU-Ressourcen.
  • Herausforderungen in Bezug auf Transparenz und Expansion beeinflussen die Glaubwürdigkeit und das Wachstum in der dezentralen Datenverarbeitung.
  • promo

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (AI) steigt die Nachfrage nach leistungsstarken Rechenressourcen, insbesondere Grafikprozessoren (GPUs), rasant an. Diese Nachfrage prägt eine neue Grenze für die Dezentralisierten physischen Infrastruktur (DePin)-Projekte, die darauf abzielen, den Zugang zu GPUs zu dezentralisieren.

Diese Plattformen erleichtern eine breitere Web3 Adoption und bieten eine kostengünstige Alternative zu traditionellen Cloud-Diensten.

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GPU-Powerhouse DePin-Projekte sollen AI helfen

Durch mehrere Schlüsselphasen – Datensammlung und -verarbeitung, Modelltraining, Feinabstimmung und Modellinferenz – unterstützen diese Plattformen eine breite Palette von AI Anwendungen. Zu diesen Anwendungen gehören Deep Learning, autonomes Fahren, Robotik und andere Einsatzgebiete.

Der Krypto Forscher Layergg merkt an, dass DePin-Projekte GPU-Ressourcen “über viermal günstiger” als Giganten, wie Google Cloud und Amazon Web Services (AWS), bereitstellen können.

Layergg hebt sechs führende Projekte in diesem Bereich hervor.

  • Render (RNDR) verfügt über eine vollständig verwässerte Bewertung (FDV) von 4,8 Milliarden USD und über 1.000 GPUs.
  • Io.net (IO) hat über 22.000 GPUs und eine FDV von 4,5 Milliarden USD.
  • Aethir (ATH) hat eine GPU-Kapazität von über 40.000 und eine FDV von 3,3 Milliarden USD.
  • Akash (AKT) hat eine FDV von 1,4 Milliarden USD und 400 GPUs.
  • Netmind (NMT) verfügt über 1.956 GPUs und eine FDV von 1 Milliarde USD.
  • Nosana (NOS) hat eine FDV von 360 Millionen USD und 500 GPUs.
Vergleich der DePin GPU-Projekte
Vergleich der DePin GPU-Projekte. Quelle: Layergg

Das dezentralisierte Rechenmodell bietet einen erheblichen Kostenvorteil und stellt daher eine attraktive Option für AI-/Maschinenlernunternehmen dar, die mit den hohen Kosten für GPU-Ressourcen zu kämpfen haben. Folglich liegt ein verstärkter Schwerpunkt auf der Rechenleistung als Hauptengpass für den Fortschritt der AI.

Herausforderungen wie die Transparenz bei GPU-Leistungsangaben haben jedoch Bedenken geweckt. Dies weist auf ein breiteres Problem der Glaubwürdigkeit und Verantwortlichkeit im Bereich des dezentralen Rechnens hin. On-Chain Analyst Hitesh Malviya erklärte dazu:

“Es ist CePIN … nicht DePin, wenn man seine GPU-Anzahl nicht on-chain nachweisen kann.”

Trotz dieser Herausforderungen bleibt das Potenzial für dezentrale Plattformen, den Markt zu dominieren, hoch. Ein weiterer Analyst, Prithvir, glaubt, dass Aethir, Akash und io.net unter diesen Projekten am besten positioniert sind.

Er merkte jedoch an, dass Akash, obwohl es eine feste Größe in diesem Bereich ist, Herausforderungen bei der Erweiterung seiner GPU-Kapazität im Vergleich zu seinen Mitbewerbern hat. In Bezug auf die Marktdynamik würden IO und ATH als potenzielle Hochleister angesehen:

„Ich glaube, dass IO und ATH beide massive Kursanstiege erleben könnten. Ich denke, diese könnten ähnliche Geschäfte wie Celestia (TIA) sein. Eine FDV von 10 Milliarden USD könnte eine vernünftige Obergrenze für IO und ATH sein. Die obere Grenze wäre 20 Milliarden USD.”

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Julian Brandalise
Julian Brandalise absolvierte 2009 sein Bachelorstudium in Betriebswirtschaftslehre an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Sein ausgeprägtes Interesse an Blockchain und Kryptowährungen führte ihn ab 2014 zu Blockchain-Programmierkursen bei Udacity, mit einem Schwerpunkt auf Solidity. Von 2020 bis 2022 war er als Social Media Manager für den deutschen Bereich bei BeInCrypto tätig und beteiligte sich auch an verschiedenen NFT- und DAO-Projekten. Aktuell leitet er das deutschsprachige...
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