利用去中心化计算网络释放AI潜力
realtime news May 18, 2025 08:44
探索去中心化计算网络如何应对AI应用日益增长的需求，通过消费者级别的GPU提供可扩展的解决方案。了解真实案例和行业合作伙伴关系。
根据Render Network的说法，人工智能（AI）应用的快速发展凸显了对重新构想计算能力的需求。当AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等传统云提供商在满足AI需求上面临挑战时，去中心化计算网络正成为可行的替代方案。
中心化瓶颈
AI使用的激增，由OpenAI的ChatGPT在2025年初每周用户超过4亿的例子即能说明，凸显了对计算资源的巨大需求。然而，对中心化基础设施的依赖导致了高成本和供应的限制。通过消费者级别的GPU驱动的去中心化计算网络，提供了一个可扩展且经济实惠的解决方案，适用于离线学习和边缘机器学习等各类AI任务。
消费者级GPU为何重要
分布式的消费者级GPU提供了AI应用所需的并行计算能力，而无需中心化系统的负担。Render网络成立于2017年，在这一转变的最前沿，帮助组织在全球GPU网络上高效运行AI任务。Manifest Network、Jember和THINK等合作伙伴正在利用这一基础设施开发创新的AI解决方案。
一种新型合作伙伴关系：模块化、分布式计算
Manifest Network与Render Network之间的合作展示了去中心化计算的优势。通过结合Manifest的安全基础设施与Render Network的去中心化GPU层，他们提供了一种优化资源使用并降低成本的混合计算模型。此方法已经投入使用，Jember利用Render Network用于异步工作流，而THINK则支持链上AI代理。
未来展望：迈向大规模去中心化AI
去中心化计算网络正在为在边缘训练大型语言模型（LLM）铺平道路，使得小团队和初创公司能够获得经济实惠的计算能力。Stability AI的创始人Emad Mostaque强调了将训练工作负载分布到全球的潜力，提高效率和可及性。
RenderCon展示了这些进展，业界领导者如NVIDIA的Richard Kerris参与了关于AI计算未来的讨论。活动强调了分布式基础设施在塑造数字格局中的重要性，提供模块化计算、可扩展性，以及对抗中心化瓶颈的韧性。
塑造未来的数字基础设施
RenderCon不仅仅是展示GPU能力，而是重新定义对计算基础设施的控制。Render Network Foundation的Trevor Harries-Jones强调了去中心化网络在赋能创作者和确保高质量产出方面的作用。Render Network、Manifest、Jember和THINK的合作展示了去中心化计算在转变AI开发方面的潜力。
通过这些合作伙伴关系和创新，AI计算的未来将变得更加分布式、可及和开放，随着AI革命的需求增加，以更高效和可扩展的方式应对。
欲了解更多信息，请访问Render Network。
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