
Il calcolo decentralizzato è una narrativa in ascesa nel settore delle criptovalute. Scopri di più su come funziona il calcolo decentralizzato e i progetti più popolari.
Le reti di calcolo decentralizzato utilizzano la tecnologia blockchain per fornire servizi di calcolo in modo distribuito e sicuro. Invece di affidarsi a un server o a un centro elaborazione dati centralizzato, queste reti distribuiscono le attività di calcolo su più nodi, consentendo l’elaborazione parallela e migliorando la scalabilità.
Le reti di calcolo decentralizzato offrono diversi vantaggi fondamentali per chi sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale (AI), quali:
Efficienza dei costi: sebbene possa essere necessario un numero maggiore di macchine, queste reti sfruttano risorse poco costose e inattive in tutto il mondo, offrendo una significativa riduzione dei costi grazie all’accesso a capacità di calcolo e di archiviazione sottoutilizzate.
Resilienza contro la censura: un vantaggio fondamentale delle reti di calcolo decentralizzato è la loro resistenza alla censura, che funge da contromisura alla crescente concentrazione dello sviluppo dell’AI all’interno di una piccola cerchia di grandi aziende tecnologiche.
Utilizzo delle risorse: queste reti mirano a sfruttare la potenza di calcolo non utilizzata disponibile a livello globale, favorendo la creazione di modelli open-source attraverso l’incentivazione del calcolo.
Il mercato delle reti di calcolo decentralizzato ha registrato una crescita notevole a partire dal 2023, trainato da un interesse crescente per l’AI e da significativi progressi nel settore. Questa impennata è evidente nel drammatico aumento della capitalizzazione di mercato dei token delle reti di calcolo decentralizzato, che è salita del 507% nell’ultimo anno.
Durante questo periodo, Render Network ha raggiunto il più alto valore di mercato, superando i 4,19 miliardi di dollari. Nel frattempo, Akash Network ha registrato la crescita più consistente, passando da 487 milioni di dollari nel febbraio 2023 a 1,3 miliardi di dollari odierni, con un aumento del 1.217%.
Attualmente esistono tre categorie emergenti all’interno del settore, principalmente il calcolo decentralizzato, l’addestramento dell’apprendimento automatico (ML) decentralizzato, nonché l’apprendimento automatico zero-knowledge (zkML) e i coprocessori.
Le reti di calcolo decentralizzato sfruttano le risorse di calcolo inutilizzate, come le unità di elaborazione grafica (GPU), creando mercati computazionali aperti. Queste reti si concentrano principalmente sullo sviluppo e sull’offerta di infrastrutture che liberano un’ampia disponibilità di GPU e potenza di calcolo, consentendo ai singoli individui di diventare fornitori di risorse a livello globale.
Render Network e Akash Network si distinguono come due delle principali soluzioni di calcolo decentralizzato attualmente disponibili, grazie alla loro offerta esclusiva di servizi GPU alimentati da una rete distribuita di GPU.
Oltre al mercato più ampio dell’informatica, alcune reti sono particolarmente dedicate all’aspetto della formazione dell’apprendimento automatico (ML), che è un’applicazione specializzata nel più vasto campo dell’AI. Questo include lo sviluppo di programmi informatici in grado di prendere decisioni autonome. I ML si concentrano specificamente su programmi che imparano a prendere queste decisioni in base ai dati che elaborano, funzionando in modo indipendente.
In questo contesto, i “modelli” si riferiscono ai programmi che eseguono le decisioni e l'”addestramento” è il processo attraverso il quale questi modelli acquisiscono conoscenza. Bittensor e Gensyn sono due progetti di rilievo che si concentrano specificamente sulla formazione dei ML.
Combinando tecniche di ML e AI con Zero-Knowledge proof (ZK), zkML consente di verificare modelli e algoritmi ML complessi senza esporre i loro dettagli o i dati di addestramento sottostanti.
Oggi, le soluzioni zkML si concentrano sulla verifica dell’inferenza piuttosto che sulla fase di addestramento, principalmente a causa della complessità computazionale della verifica dell’addestramento in-circuit. Questo approccio porta le ZK proof alla parte di inferenza del modello ML. Sono stati sviluppati vari tipi di sistemi ZK, anche se nella maggior parte dei casi, con zkML ci si riferisce solitamente ai ZK-SNARKS.
Lanciata nel 2020, Render Network offre una delle più grandi reti di GPU distribuite a livello globale, con oltre 100.000 operatori di nodi (fornitori di servizi di rendering GPU) in lista d’attesa. La rete facilita le capacità di rendering AI e 3D avanzate, grazie alle sue GPU decentralizzate che offrono risorse di calcolo inestimabili.
Per i creatori (clienti) che necessitano di potenza di calcolo aggiuntiva per il rendering delle loro scene, Render Network (RNDR) li connette agli operatori dei nodi, che ricevono token RNDR in cambio della loro potenza GPU. I token ERC-20 RNDR sono fondamentali per le operazioni della rete, richiesti sia dai creatori che dagli operatori dei nodi.
Golem Network (GLM) è un mercato di calcolo decentralizzato, che istituisce una rete peer-to-peer (P2P) in cui i proprietari di applicazioni e gli utenti possono affittare le risorse delle macchine di altri fornitori. Parte della sua visione è quella di creare un supercomputer globale che offra potenza di calcolo acquistabile attraverso una rete di computer distribuita a livello globale. Per dimostrare le capacità di Golem Network, i ricercatori sono stati in grado di affittare 20.000 core di CPU per simulare oltre 11 miliardi di reazioni chimiche.
Golem Network sta amplificando i propri sforzi per espandere il proprio ecosistema e sviluppare un’infrastruttura fisica decentralizzata per gli sviluppatori open-source e le aziende AI, principalmente attraverso il suo GPU Beta Testing Programme. Il token GLM svolge un ruolo fondamentale nella rete, in quanto è il principale metodo di pagamento e riserva di valore della rete. Viene inoltre utilizzato nel sistema di ricompense per incentivare i fornitori.
Akash Network (AKT) è una piattaforma di cloud computing decentralizzata open-source che fornisce elaborazione e archiviazione decentralizzate agli utenti che cercano alternative a Google e Amazon Web Services (AWS). È dotata di Akash ML, un supercloud per l’AI progettato per fornire un accesso decentralizzato e aperto alla commodity più richiesta per le GPU di apprendimento automatico.
Nel dicembre 2023, Akash Network ha presentato Akash Chat, la propria versione alternativa di ChatGPT che gira su una versione open-source del modello ChatGPT (Mistral-7B open-source large language model). AKT è il token di utilità di Akash Network utilizzato per la governance, la sicurezza, gli incentivi e lo scambio di valore all’interno della rete.
NEAR Protocol è stato creato da NEAR Collective come piattaforma di cloud computing gestita dalla community che può raggiungere fino a 100.000 transazioni al secondo (tps). È inoltre dotato di indirizzi leggibili dall’uomo e di un processo di onboarding più semplice per gli sviluppatori di applicazioni decentralizzate (DApp).
Il token nativo, NEAR, funge da mezzo di scambio principale all’interno dell’ecosistema della piattaforma ed è utilizzato principalmente dai validatori per lo staking; NEAR viene distribuito come ricompensa ai validatori in cambio del servizio alla rete.
Internet Computer (ICP) è una rete blockchain pubblica che combina la potenza dei singoli computer in un universo senza soluzione di continuità. È progettata per ospitare smart contract sviluppati su un protocollo decentralizzato avanzato, noto come Internet Computer Protocol (ICP). Il suo token nativo, ICP, è un token di utilità con molteplici funzioni.
Come token di governance, ICP può essere messo in stake per esercitare i diritti di governance. Come token di utilità, può essere bruciato per ottenere “cicli”; è utilizzato come gas per il calcolo e l’archiviazione nei smart contract canister. Inoltre, i token ICP possono essere coniati per ricompensare i fornitori di “macchine nodo” per la fornitura di calcolo e storage, oltre a essere utilizzati per partecipare agli swap.
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Le reti di calcolo decentralizzato rappresentano una soluzione promettente per affrontare le sfide di scalabilità, gestione delle risorse e contenimento dei costi nel campo dell’intelligenza artificiale. Utilizzando infrastrutture distribuite, questi sistemi consentono agli sviluppatori di accedere a GPU aggiuntive in modo conveniente e di sfruttare risorse computazionali inutilizzate, permettendo di sviluppare e espandere infrastrutture e applicazioni AI.
Mentre lo sviluppo dell’AI si sposta sempre più verso la decentralizzazione e la blockchain, è probabile che emergano nuovi settori e nuovi attori significativi nel mercato.
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