对话Aise Network CEO Henry:探索GPU与Web3技术的未来

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-23Terakhir diperbarui pada 2024-07-23

币界网报道:

GwkvhWOnnW2RnXXgP7LttVhelwc277vIa74zuwAf.png

在与中国社区的一次深度交流中,Aise Network的首席执行官Henry分享了他对GPU计算资源租赁服务的愿景以及Web3技术在这一领域的应用。Aise Network是一家致力于提供高性能GPU计算资源租赁服务的平台,通过创新技术和灵活服务模式,为多个行业提供高效、便捷的计算资源支持。Henry详细阐述了GPU在人工智能(AI)和机器学习领域的关键作用,以及Aise Network如何利用Web3技术确保其服务的透明和安全。

Henry指出,GPU(图形处理单元)以其强大的并行计算能力,在AI和机器学习任务中发挥着至关重要的作用。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU能够同时处理大量数据,从而大大加速了大规模数据处理和复杂计算的速度。这使得GPU在训练AI模型和提升算法性能方面变得不可或缺。随着AI技术的不断发展,计算资源的需求也在迅速增长,而高昂的硬件成本和复杂的维护管理却成为了许多企业和个人的障碍。

Aise Network通过其平台,提供高效、灵活且经济的GPU算力租赁服务,旨在解决这一难题。Henry介绍道,无论是初创企业、科研机构还是个人开发者,只需简单几步,就能以最低的成本获取最强大的计算资源。Aise Network的平台采用了尖端的区块链技术,确保每一笔交易的透明与安全。用户可以根据需求灵活选择不同的GPU型号和计算时长,实现资源的最优配置。同时,平台还提供全天候的技术支持,确保用户在使用过程中无后顾之忧。

Henry特别强调了Web3技术在Aise Network中的应用。通过区块链技术,Aise Network确保了所有计算资源的分配和收入分配记录在不可篡改的区块链上。智能合约自动执行和验证这些交易,消除了中介机构的参与,提高了效率和信任度。这种透明和安全的机制,使得用户能够清晰地看到每一笔交易和资源使用情况,大大提升了用户体验。

在展望未来时,Henry表示,GPU技术将与AI和Web3生态系统进一步融合,推动更多创新应用的出现。GPU的高效计算能力将继续支撑AI的发展,帮助实现更加复杂和智能的应用。同时,Web3技术将为这些应用提供去中心化和透明的基础设施,确保数据和计算的安全和可信。Henry相信,未来我们将看到更多基于区块链的去中心化AI应用,通过GPU提供强大的计算支持,从而推动技术和应用的创新发展。例如:AI、GPU和Web3的结合将彻底改变不同行业的运作方式和效率。在金融行业,AI可以提供更准确的风险评估和市场预测,GPU加速计算过程,Web3技术确保交易的透明和安全;在医疗领域,AI辅助诊断和治疗方案优化,GPU处理大量医疗数据,区块链确保患者数据的隐私和安全;在娱乐行业,AI生成个性化内容推荐,GPU处理高质量图像和视频渲染,Web3技术推动数字版权和收益分配的透明化。这种多技术的结合将推动各行各业的数字化转型,提高效率和创新能力。

Henry还介绍了Aise Network的四个核心功能,这些功能确保了用户的算力和收益。首先是Aise Roulette 24算力集群系统,通过24层不同算力权重比公平分配用户的质押算力。其次是Aise MProtocol,将20%的算力租赁质押奖励分配给$sAise和$rsAise持有者。第三是算力凝聚系统,每年减少50%的区块奖励,用户可以通过质押GPU NFT卡获取$sAise代币。最后是Restaking Proof系统,通过$sAise、$Aise和$rAise的相互转换加速算力。

Q5em31I4DponqCL6JbnfIe88ep60eN2yy8LQGFss.png 

目前,Aise Network计划在八月份正式推出产品,并为用户提供更多有趣的功能,例如任务系统和合成系统,以提升用户的计算体验和参与感。Henry期待在八月三日的胡志明市会议上与更多合作伙伴和用户深入交流,共同探讨更多创新想法和合作机会。

Aise Network致力于打造一个共享计算资源的生态系统,让更多的人都能以最低的成本,实现最高效的算力应用。Henry坚信,通过技术的不断创新和用户体验的优化,Aise Network将在未来创造一个全新的GPU算力模式,更好地服务算力提供者和需求者,共同推动科技进步,创造美好未来。

Bacaan Terkait

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto2j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto2j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit3j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit3j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit4j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit4j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit4j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit4j yang lalu

Trading

Spot
活动图片