基于近期的体验,简单聊聊DePIN和io net

MarsBit发布于2024-04-28更新于2024-06-11

文章摘要

DePIN和io net是最近热门的项目,通过共享闲置的硬件/算力/技能来获得收益。io net是分布式GPU算力云,可为AI大模型提供算力。接入门槛低,只需一台本地电脑即可,推荐观看视频教程和解决文档。IO的TGE延迟,5月将有新一轮活动,有闲置显卡或M1/M2/M3芯片的MacBook用户可参与。降低门槛的方法包括设计易于接入的硬件。

基于近期的体验,简单聊聊DePIN和io net
先是一个更新,在 @ionet 遭遇安全事件后,创始人Shadid宣布已经恢复所有设备数据,并增加了Okta Auth0授权,使得数据更加安全


简单说就是在运行自己的设备之前,增加了一道安全身份验证,使得黑客无法轻易攻击


我的MacBook已经成功连接


步骤如下:
在终端重新运行命令,这次会得到一个安全代码和验证网页


打开验证网页,输入安全代码,用户身份和网络环境都没有问题后,就会验证成功


算力

Worker 开始下载和运行,成功后终端会显示相应信息


算力


不得不说,「安全」必须是所有项目的第一优先级
————————————————————————


然后简单聊聊 DePIN 和 io net


DePIN


DePIN = Decentralized Physical Infrastructure Network, 去中心化物理基础设施网络,简单理解其实就是「共享经济」(Uber / Airbnb),出售自己闲置的硬件/算力/技能…来换顿饭钱
最火热的时候,出现了一堆 Uber for X 项目


但 Web2「共享经济」 最大的问题有 2 个:
- 平台需要花费大量成本来构建「信任」
- 平台的抽成率太高,对真正参与的个体不公平


而 DePIN or Web3「共享经济」,在这 2 方面有更优的解
- 基于区块链降低信任成本
- 基于可组合性、数据 ownership、Tokenomics等特性,一方面协议层的成本会更低,另一方面个体/社区的话语权更大,可以取得更公平的收益


DePIN 在本轮有 3 个机会点
1. 非常刚性的需求:AI 算力 / ZK 算力
2. 用户:比上一轮更多的链上用户可以作为存量启动,同时硬件设备非常适合去做新用户 onboarding
3. 大量的深圳制造,可以支撑各类智能硬件


有需求,有用户,有供应链,具体就看哪个项目方可以跑出来了


————————————————————————


io net


io net 绝对是目前最热门的 AI + DePIN 项目,简单理解就是「分布式 GPU 算力云」,集合个人的 GPU/CPU 为旺盛的 AI 大模型提供算力


根据官推 4.27 的最新数字,接入的 GPU 已经超过 55w 张,已经是这个赛道的龙头,预估 FDV 已经到了50 亿美金以上


更多详细资料可以参考 MintVentures 的这篇研报


https://research.mintventures.fund/2024/04/08/zh-a-new-solana-based-ai-depin-project-a-brief-analysis-of-upcoming-tokenlaunch-io-net…


我这里重点提一下通过 io net「共享算力」 的体验,非常丝滑


DePIN 项目里,硬件的接入和用户的 onboarding 非常关键,如果硬件要求太高,或者接入过程太过麻烦,天然就会把大量用户拒之门外,特别是对技术不熟悉的小伙伴一听到「共享算力」、「跑节点」就头疼,难以撬动供给侧


这里必须赞一下io net, 只需要一台本地电脑(M1/M2/M3 芯片的 MacBook符合条件这个点非常妙),门槛非常低,10 分钟不到就可以跑起来,推荐体验


视频教程:https://youtube.com/watch?v=_Db9EedSqtY…


遇到Error Code 的解决文档:https://medium.com/@andreanpratama2017/troubleshooting-workers-on-io-net-b7b0b476a5f2…


(这里面使用了命令行和第三方工具 docker, 如果后续io net可以打包成一个工具,门槛就更低了)


因为 $IO 的TGE会延迟到 4.28 之后(准确的时间会在 4.29 公布),5.1 -5.31 开始会有新一轮的活动,感兴趣的小伙伴如果有闲置的显卡或者 M1/M2/M3 芯片的 MacBook, 可以体验一下这个当下最热门的 DePIN 项目,通过共享自己的 GPU/CPU 闲置算力来获得奖励


另外一种降低门槛的方法是,自己设计出非常容易接入的硬件,比如 @cysic_xyz 的便携式 ZK 加速硬件ZK Air, @GMNetwork_AI 的智能穿戴硬件,值得关注


算力


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