ความต้องการ AI ขับเคลื่อนการขาดแคลน GPU ทำให้ Render และ Bittensor ได้รับประโยชน์

KuCoinFlash

เวลาเผยแพร่: 30/05/2569 01:54:08

แชร์

สรุป

ดัชนีความกลัวและโลภแสดงถึงความต้องการพลังงานการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากการฝึกโมเดล AI ทำให้แหล่งจัดหา GPU ทั่วโลกขาดแคลน โดย NVIDIA ประสบปัญหาการจัดส่งล่าช้าหลายสัปดาห์ เครือข่ายแบบกระจายอำนาจเช่น Render (RENDER), Bittensor (TAO) และอื่นๆ กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นด้วยการเสนอทางเลือกที่ถูกกว่า AWS และ Azure Render ตอนนี้รองรับการประมวลผล AI ขณะที่ Bittensor ให้รางวัลผู้ใช้สำหรับการมีส่วนร่วมในเครือข่าย AI ของตน ด้วย altcoin ที่ต้องจับตาที่แสดงการเติบโตของกรณีการใช้งานอย่างแข็งแกร่ง ตลาดจึงกำลังเปลี่ยนไปสู่โซลูชันที่อิงบนบล็อกเชน นักวิเคราะห์ชี้ว่าโครงการเหล่านี้อาจได้รับข้อได้เปรียบด้านต้นทุนระหว่าง 50% ถึง 90% เมื่อเทียบกับผู้ให้บริการแบบดั้งเดิม

ME AI ข่าว ตามความต้องการที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างมากสำหรับการฝึกอบรมและสรุปผลแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ ปริมาณ GPU ประสิทธิภาพสูงทั่วโลกยังคงขาดแคลน ช่วงเวลาการจัดส่งชิประดับสูงของ NVIDIA ได้ยืดออกไปเป็นหลายสัปดาห์ การวิเคราะห์ตลาดเชื่อว่าโครงการคริปโตที่สามารถรวมพลังการประมวลผลที่ไม่ได้ใช้งานและให้บริการ GPU แบบกระจายศูนย์ มีแนวโน้มจะเป็นผู้ได้รับประโยชน์หลักในวัฏจักรการขยายตัวของพลังงานการประมวลผล AI โครงการคริปโตที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในขณะนี้ได้แก่: · Render (RENDER): เริ่มต้นด้วยการเน้นการคำนวณแบบเรนเดอร์ ปัจจุบันได้ขยายไปสู่ด้านการสรุปผล AI ผ่านกลไก Burn-and-Mint ที่เชื่อมโยงความต้องการพลังงานการประมวลผลกับมูลค่าโทเค็น · Akash Network (AKT): แพลตฟอร์มคลาวด์แบบกระจายศูนย์ ซึ่งมีค่าใช้จ่ายด้านพลังงานการประมวลผลสูงสุดถึง 5 ล้านดอลลาร์สหรัฐในไตรมาสแรกของปี 2026 และให้บริการเช่า GPU ราคาถูกสำหรับบริษัท AI · io.net (IO): รวม GPU หลายหมื่นหน่วยทั่วโลก โดยอ้างว่าสามารถลดต้นทุนพลังงานการประมวลผล AI ได้สูงสุด 70% และได้กลายเป็นโครงการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญในเส้นทาง DePIN AI · Bittensor (TAO): ใช้กลไก "การพิสูจน์ปัญญา" เพื่อจูงใจผู้มีส่วนร่วมในแบบจำลอง ข้อมูล และพลังงานการประมวลผล เพื่อสร้างเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์ การวิเคราะห์ระบุว่า ตามความต้องการที่เติบโตอย่างรวดเร็วของ AI Agent, ตัวแทนอัตโนมัติ และการสรุปผล เครือข่ายพลังงานการประมวลผลแบบกระจายศูนย์มีศักยภาพในการรองรับความต้องการบางส่วนที่ผู้ให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์อย่าง AWS และ Azure ไม่สามารถตอบสนองได้ เมื่อเทียบกับบริการแบบรวมศูนย์เหล่านี้ แพลตฟอร์มเหล่านี้มักสามารถเสนอข้อได้เปรียบด้านต้นทุนระหว่าง 50% ถึง 90% และดึงดูดทรัพยากร GPU ที่ไม่ได้ใช้งานทั่วโลกให้เข้าร่วมเครือข่ายผ่านแรงจูงใจจากโทเค็น (ที่มา: BlockBeats)

แหล่งที่มา:แสดงต้นฉบับ

คำปฏิเสธความรับผิดชอบ: ข้อมูลในหน้านี้อาจได้รับจากบุคคลที่สาม และไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงมุมมองหรือความคิดเห็นของ KuCoin เนื้อหานี้จัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลทั่วไปเท่านั้น โดยไม่มีการรับรองหรือการรับประกัน และจะไม่ถูกตีความว่าเป็นคำแนะนำทางการเงินหรือการลงทุน KuCoin จะไม่รับผิดชอบต่อความผิดพลาดหรือการละเว้นในเนื้อหา หรือผลลัพธ์ใดๆ ที่เกิดจากการใช้ข้อมูลนี้ การลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลอาจมีความเสี่ยง โปรดประเมินความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์และความเสี่ยงที่คุณยอมรับได้อย่างรอบคอบตามสถานการณ์ทางการเงินของคุณเอง โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ข้อกำหนดการใช้งานและเอกสารเปิดเผยข้อมูลความเสี่ยงของเรา