Криптовалюта и вычисления. Зачем блокчейн продает мощности для ИИ

Криптовалюта и вычисления. Зачем блокчейн продает мощности для ИИ Повсеместное применение искусственного интеллекта требует огромных мощностей на поддержание работы. Это активно используют блокчейн-проекты, которые отдают в аренду часть оборудования

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

Развитие искусственного интеллекта превратило графические процессоры в дефицитный ресурс. Блокчейн-проекты предлагают объединять оборудование разных владельцев и сдавать его разработчикам через открытый рынок. Разбираемся, где такая модель действительно снижает расходы, почему она не заменит крупные центры обработки данных и как оценивать связанные с ней токены.

Спрос на вычисления растет вместе с размерами и числом моделей. Выручка NVIDIA от решений для центров обработки данных достигла $75,2 млрд, увеличившись на 92% год к году. Эти цифры отражают не только продажи оборудования, но и масштаб инвестиций бизнеса в инфраструктуру ИИ.

rbc.group

Крупные облачные платформы расширяют предложение, но доступ к нужным ускорителям по-прежнему зависит от модели оборудования, региона, квот и предварительного резервирования. На этом разрыве возник отдельный сегмент крипторынка: проекты пытаются превратить свободные мощности центров обработки данных, майнинговых площадок и частных операторов в единую сеть.

Как из оборудования собирают открытый рынок

В обычном облаке один оператор устанавливает цены и решает, какие ресурсы доступны клиенту. В распределенной модели несколько поставщиков предлагают процессоры, память, хранилище и графические ускорители. Блокчейн фиксирует заказ и расчеты, а программное обеспечение распределяет задачи между исполнителями.

Например, Akash использует модель торговой площадки: клиент описывает необходимую конфигурацию, а провайдеры конкурируют за размещение его приложения. Проект не создает новые вычислительные мощности, а помогает продавать уже существующую инфраструктуру через общий рынок.

Render Network начинала с распределенного рендеринга трехмерной графики. Теперь сеть развивает направление вычислений для обучения, настройки и запуска моделей. Этот пример показывает, как инфраструктура, созданная для одной ресурсоемкой задачи, может быть переориентирована на рынок ИИ.

io.net предлагает собирать из подключенных ускорителей кластеры для обработки данных и запуска моделей. Aethir делает ставку на оборудование центров обработки данных и корпоративных операторов, включая NVIDIA H100, H200 и A100. Один проект расширяет доступ к разрозненным мощностям, другой пытается приблизить распределенную сеть к качеству корпоративного облака.

Зачем рынку еще один вид облака

Главное обещание таких сетей — не децентрализация сама по себе, а более широкий выбор поставщиков. Заказчик может искать нужную конфигурацию сразу на нескольких площадках, а владелец оборудования — получать доход от ускорителей, которые иначе простаивали бы.

Проблема доступности существует и в крупнейших облаках. Google Cloud применяет отдельные региональные и глобальные квоты на графические процессоры. AWS предлагает заранее резервировать ускорители через Capacity Blocks, чтобы гарантировать доступ к ним в конкретный период.

Однако продажа свободной мощности — не изобретение блокчейна. AWS Spot Instances позволяют использовать незагруженные ресурсы со скидкой до 90%, но облако может прервать работу с предупреждением за две минуты. Криптопроекты меняют не принцип, а структуру рынка: вместо одного владельца инфраструктуры появляется несколько независимых поставщиков.

Распределенная модель особенно удобна для задач, которые можно разделить на независимые части: рендеринга, обработки изображений, настройки небольших моделей и пакетного запуска запросов. Если один узел отключится, его работу можно перенести без остановки всего процесса.

Почему крупнейшие модели остаются в центрах обработки данных

Объединить тысячи видеокарт недостаточно. При обучении крупных моделей ускорители постоянно обмениваются данными. Для этого NVIDIA использует NVLink и InfiniBand — соединения с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Набор устройств в разных странах не дает того же результата, что кластер, собранный в одном центре обработки данных.

Поэтому заявления о числе подключенных графических процессоров мало говорят о реальной производительности. Важно, какие это модели, где они находятся, насколько быстро связаны между собой и можно ли гарантировать непрерывную работу. Слабое соединение способно свести на нет экономию от дешевой аренды.

Вторая проблема — проверка результата. Площадка должна убедиться, что оператор действительно предоставил заявленное оборудование и выполнил расчет корректно. Повторная обработка той же задачи у другого поставщика повышает надежность, но удваивает расходы. Универсального и дешевого способа проверки сложных вычислений пока нет.

Третий риск связан с данными. Внешний оператор потенциально получает доступ к запросам, обучающей выборке и параметрам модели. Некоторые сети внедряют доверенные аппаратные среды и подтверждение конфигурации. Например, io.net предлагает защищенный запуск моделей с шифрованием данных в памяти, но такая функция зависит от совместимого оборудования.

Для корпоративного клиента важна и ответственность за сбой. Крупное облако продает не только сервер, но и договор, техническую поддержку, резервирование и гарантии доступности. Распределенной сети приходится воспроизводить эти механизмы между несколькими поставщиками, юрисдикциями и программными компонентами.

Зачем вычислительной сети токен

Токен может использоваться для оплаты, залога, вознаграждения операторов и управления. Но его наличие не делает рынок эффективнее автоматически. Главный вопрос — связывает ли экономика токена платящих клиентов с поставщиками оборудования или только субсидирует рост сети новой эмиссией.

В Render действует модель сжигания и выпуска. Клиент сжигает RENDER и получает расчетные кредиты, а операторам начисляются токены за выполненную работу. Такая схема создает связь между использованием сервиса и оборотом актива, хотя выплаты исполнителям все равно зависят от параметров эмиссии.

В io.net клиент может платить за вычисления в USDC или обычной валюте, тогда как поставщики получают IO. Поэтому рост заказов не означает, что пользователи самостоятельно покупают токен на рынке. Значение имеет то, как клиентские платежи конвертируются в актив и какая часть дохода остается внутри его экономики.

В Aethir поставщик должен заблокировать ATH на весь период работы оборудования. Залог дисциплинирует операторов, но повышает порог входа и создает дополнительный спрос на токен. Одновременно поставщики получают выплаты в ATH, поэтому инвестору важно разделять доход от клиентов и вознаграждения, сформированные эмиссией.

Какие показатели важнее числа видеокарт

Первый показатель — оплаченная загрузка оборудования. Проект может подключить десятки тысяч ускорителей, но большая часть из них будет простаивать. Реальный спрос показывают объем выполненных заказов, выручка от вычислений, продолжительность аренды и число клиентов, которые возвращаются за услугой.

Второй показатель — состав заказчиков. Бесплатные тесты, гранты и субсидированные партнерства помогают запустить сеть, но не доказывают устойчивость бизнеса. Сильнее выглядит проект, мощности которого регулярно арендуют независимые разработчики, исследовательские команды и компании.

Третий показатель — источник дохода поставщиков. Если клиентские платежи покрывают только небольшую часть вознаграждений, сеть зависит от курса и эмиссии токена. При падении цены операторы могут отключить оборудование, даже если технически платформа продолжает работать.

Четвертый показатель — тип нагрузки. Рендеринг, пакетная обработка данных и запуск небольших моделей хорошо распределяются между независимыми узлами. Обучение крупнейших моделей требует тесно связанных кластеров, стабильного электроснабжения и высокоскоростной сети. Количество подходящих задач определяет реальный размер рынка.

Наконец, нужно учитывать разблокировки токенов. Даже рост выручки не гарантирует роста цены, если команда, фонды и ранние инвесторы регулярно получают крупные объемы активов. Эмиссию следует сопоставлять не с числом устройств, а с доходами сети и спросом на вычисления.

Распределенные сети не заменят AWS, Google Cloud и корпоративные центры обработки данных. Их реальная ниша — дополнительный рынок гибких вычислений, где заказчик может быстро найти свободные ускорители и не зависеть от одного поставщика.

Поэтому такие проекты следует оценивать как инфраструктурный бизнес. Блокчейн здесь важен лишь как средство координации и расчетов. Ценность появляется тогда, когда сеть загружает оборудование реальными заказами, сохраняет качество услуги и превращает платежи клиентов в устойчивый доход, а не только распределяет токены между поставщиками.

Авторы Теги Иван Дядько
Источник