Rede descentralizada Gensyn desafia serviços tradicionais de nuvem, de olho nos chips de silício da Apple
Summary:
A Gensyn, uma rede descentralizada que conecta dispositivos em toda a web para treinamento de modelos de aprendizado de máquina, tem como objetivo desafiar serviços tradicionais, como o Amazon Web Services. O cofundador Harry Grieve discutiu o potencial das redes de computação peer-to-peer no evento ETHGlobal em Londres. A empresa, que levantou US$ 50 milhões da Andreessen Horowitz em 2023, se concentra em resolver um problema triplo com a tecnologia blockchain. Ele é inspirado no protocolo Bitcoin e planeja criar uma rede que recompensa diretamente seus participantes. O lançamento inicial será focado em usuários com Unidades de Processamento Gráfico, com planos futuros de expansão. A Gensyn também pode explorar chips de silício da Apple para reforçar seus recursos de computação.
O crescente interesse em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) resultou em uma escassez de recursos de hardware e custos crescentes para serviços em nuvem, que podem ser abordados por infraestrutura descentralizada, quebrando a dependência de soluções centralizadas. Discussões exclusivas com o cofundador da Gensyn, Harry Grieve, no evento ETHGlobal em Londres, revelaram o potencial das redes de computação peer-to-peer como concorrentes de serviços on-line tradicionais, como a Amazon Web Services. A Gensyn, uma startup que está desenvolvendo uma rede descentralizada que permite que as pessoas se conectem com vários dispositivos de internet para treinar modelos de aprendizado de máquina, obteve o apoio de vários capitalistas de risco da Web3 e garantiu um investimento de US$ 50 milhões da Andreessen Horowitz em 2023. De acordo com Grieve, a rede possui um enorme potencial à medida que a internet evolui para uma plataforma de informação dinâmica que reforça a autogovernança online e a liberdade computacional.
Desde 2020, Grieve e seu parceiro Ben Fielding trabalham no projeto Gensyn, focando suas pesquisas em computação de aprendizado de máquina para treinamento e sistemas verificáveis descentralizados. A dupla tinha como objetivo resolver um problema de três partes com a tecnologia baseada em blockchain. Seu litepaper identifica o protocolo como um mecanismo de camada 1 sem confiança projetado para cálculos de aprendizagem intensa. Essa rede premia os participantes direta e instantaneamente por fornecer à rede recursos de computação e executar tarefas de ML. A construção dessa rede apresenta desafios, principalmente na verificação de tarefas de ML concluídas, que se cruzam com a teoria da complexidade, teoria dos jogos, criptografia e otimização.
O protocolo Bitcoin inspira fortemente Gensyn. Grieve adere fortemente à fase inicial de mineração de Bitcoin, narrando que ela concedia às pessoas o controle sobre suas finanças ao transformar eletricidade em dinheiro. Quanto ao Gensyn, seu objetivo final transcende além de habilitar apenas usuários de GPU; ele busca ajudar uma ampla base de usuários e uma infinidade de hardwares a fornecer ou utilizar recursos de computação para treinamento de ML. No entanto, o lançamento inicial atenderia predominantemente aos usuários de GPU para garantir feedback rápido e extenso.
Os chips de silício da Apple prometem desbloquear uma imensa capacidade de computação em todo o mundo. Grieve mencionou que estudos sobre os chips M2 e M3 da Apple indicam que eles estão no mesmo nível das GPUs Nvidia RTX intermediárias da geração atual. Isso abre duas possibilidades significativas para a Gensyn, pois poderia mobilizar uma ampla gama de dispositivos para contribuir com seu supercluster global. Além disso, os chips de silício da Apple são conhecidos por sua versatilidade, pois funcionam como um "sistema em um chip" que poderia ser reproduzido por outros fabricantes.
Assim como a Gensyn, a rede descentralizada baseada em Solana io.net pretende utilizar o hardware da Apple Silicon para seus serviços de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML).
Published At
3/22/2024 2:09:42 PM
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