GPU 革命：Aethir 如何重塑 AI 和游戲基礎設施

作者：AYLO；編譯：陶朱，金色財經

上周，Aethir 宣布他們的 ARR（年度經常性收入）為 3600 萬美元，這將使他們在今年的收入排名前 20 的加密協(xié)議之列。

現(xiàn)在我吸引到你的注意力了嗎？很好，這篇文章值得一讀。

隨著人工智能快速向 AGI 發(fā)展，對計算資源的需求猛增，導致能夠使用強大 GPU 芯片的人與無法使用的人之間的差距越來越大。Aethir 是一個創(chuàng)新的去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN)，旨在實現(xiàn)云計算資源的民主化訪問。

Aethir 的成立愿景是讓按需計算更易于訪問且價格更實惠，它構建了一個分布式網絡，可聚合來自各種來源的企業(yè)級 GPU 芯片。該網絡旨在支持人工智能、云游戲和其他計算密集型應用日益增長的需求。

在這次采訪中，我與 Aethir 的聯(lián)合創(chuàng)始人 Mark Rydon 坐下來討論 Aethir 的獨特方法。

鑒于最近去中心化 GPU 領域的競爭日益激烈，Aethir 與該領域的其他參與者有何不同？

這是一個非常好的問題。我將分兩部分來回答。首先，我將解釋我們要解決的問題，因為這是理解的關鍵。我相信您和您的聽眾都知道，全球存在計算稀缺問題。科技巨頭正在爭奪關鍵的 GPU 資源。這是一場創(chuàng)造越來越智能的人工智能的大規(guī)模競賽，直到我們達到 AGI 或 ASI，然后世界上的一切都將改變。

這場競賽的有趣之處在于，它是由一個簡單的原則驅動的。如果你在生態(tài)系統(tǒng)中添加更多的 GPU 和數據，人工智能就會變得更聰明。這就像一條從左下角到右上角的線，隨著人工智能智慧的增加。這所需的 GPU 類型至關重要。你不能在消費級 GPU 或低功耗顯卡上做到這一點。人工智能競賽中的所有大公司，無論是在訓練方面還是在應用方面，都使用企業(yè)級 GPU。在過去一年半到兩年的時間里，他們一直在尋找的具體型號是 Nvidia 的 H100 GPU。

關鍵點在于，企業(yè)公司是主要對 AI 計算有巨大需求的公司。他們正在這種計算基礎設施上建立業(yè)務。因此，我們必須問他們想要什么樣的計算、什么類型的 GPU，以及他們需要什么樣的質量、性能和正常運行時間要求才能滿足其內部指標。這就像 Netflix 需要具有高正常運行時間保證的服務器以避免服務中斷一樣。GPU 和任何計算提供商也是如此；它們必須滿足嚴格的服務、質量、正常運行時間和性能要求。

不幸的是，Web3 空間中的大多數計算網絡都聚合了消費者 GPU。這是構建網絡的最簡單方法——向人們貢獻閑置游戲 GPU 的社區(qū)提供代幣。這將迅速吸引大量 GPU 并建立一個對代幣獎勵感到興奮的強大社區(qū)。這就是為什么當今存在的許多計算網絡都聚合了消費者 GPU。

挑戰(zhàn)在于，要想擁有真正的業(yè)務，你需要出售聚合計算。然而，消費者 GPU 網絡很快就達到了低上限，因為 99.9% 的公司不想從消費者分散式網絡購買計算。他們無法保證 GPU 不會在晚上關閉，或者帶寬不會受到流媒體 Netflix 等家庭活動的限制。這導致企業(yè)需求與消費者 GPU 網絡所能提供的內容之間存在相當大的脫節(jié)。

資料來源: Layer.gg

從第一天起，我們就決定不聚合任何消費級 GPU。連接到 Aethir 的每個 GPU 都是企業(yè)級的，通過企業(yè)網絡基礎設施集成，并位于適合企業(yè)工作負載的數據中心。最大的 AI 公司、電信公司和科技公司可以使用我們的網絡做任何他們需要的事情，而不會犧牲性能或質量。事實上，他們獲得了更高的性能和更好的整體體驗。

例如，IO.net 需要克服對其龐大的消費級 GPU 網絡的大量 FUD。當他們想證明他們的網絡可以處理實際業(yè)務時，他們從 Aethir 租用企業(yè) GPU。因此，IO.net 上的所有企業(yè) GPU 均由 Aethir 提供。這是生態(tài)系統(tǒng)內的公共知識。

Aethir 從第一天起就致力于服務企業(yè)客戶，這一點至關重要。

還有一件事：當我解釋我們做什么時，這曾讓 AI 領域的人們感到困惑。根據定義，分布式 GPU 意味著我們不擁有任何 GPU。我們的數據中心有大約 43,000 個 GPU，但我們不擁有任何一個 GPU。其中，我們擁有 3,000 多個 H100，這是 Web3 中迄今為止最大的 H100 集合，幾乎是我們最接近的競爭對手的 10 倍。這就是為什么有這么多大型 AI 公司使用我們的基礎設施，因為我們可以真正為他們提供服務。

一些 AI 公司感到困惑的一點是我們所謂的“共置機器”的重要性。如果你正在進行大規(guī)模訓練，比如 OpenAI 或類似項目，并且需要 500 個或更多 H100，那么這些 GPU 必須位于同一個數據中心。你不可能在日本有一臺 H100，在美國有一臺，在印度有 200 臺。AI 無法在分布式硬件上進行有效訓練。這是其他 DePin 公司一直在努力解決的一大技術挑戰(zhàn)，目前仍是一個未解決的問題。我認為這是一個巨大的機會，但它非常復雜。

由于 Aethir 從一開始就專注于企業(yè)，我們明白，為企業(yè)客戶提供服務不僅僅意味著擁有一堆斷開連接的企業(yè)級 GPU。我們還需要考慮我們網絡中機器的共置。因此，Aethir 擁有大量大型共置高性能 GPU 集群。這意味著我們不僅僅是一個擁有全球企業(yè)級 GPU 的分布式網絡；我們的網絡擁有大型的共置集群，使我們能夠為需要共置機器的公司處理那些大型人工智能工作。

是什么啟發(fā)創(chuàng)建了Aethir??

所以實際上，正是云游戲網絡讓我們對分布式 GPU 計算感到興奮。團隊是在我住在北京大約七年的時候認識的。我搬到那里創(chuàng)辦了我的第一家公司，并最終開始致力于擴展云游戲網絡。

長話短說，我們有一個想法，即我們可以通過以分散的方式分發(fā)硬件來解決云游戲網絡的性能和可擴展性挑戰(zhàn)。從高層次來看，前提是延遲是這些網絡的殺手。用戶距離計算越遠，由于延遲增加，用戶體驗就越差。這個想法是，如果你消除集中計算的動機，你就可以擁有一個更加分布式的網絡。隨著網絡變得越來越大、越來越分散，用戶更接近計算的可能性就會增加，從而減少延遲并提高性能。

中心化解決方案專注于將所有資源集中到一個位置以實現(xiàn)規(guī)模經濟，但這并沒有從用戶角度增加價值。它實際上限制了網絡性能。如果您要構建一個針對用戶體驗進行優(yōu)化的網絡，您會將計算分布到各處，以便用戶始終靠近它。我們認為，如果我們能夠解決分布和單位經濟挑戰(zhàn)，我們就可以解決阻止 Google Stadia 等服務在需要的地方部署的問題。

這就是我們的起點，我們很快意識到我們與人工智能領域的相關性，并開始在那里構建產品。

另一個值得關注的利好消息是全球游戲人口約為 33 億。其中大多數人（約 28 億）使用低端設備玩游戲，這意味著他們無法玩主流 AAA 游戲，同樣，AAA 開發(fā)商也無法接觸到這些玩家。

解鎖所有這些資本的最可行解決方案是使用云游戲來消除用戶的硬件要求。只需采用我們已有的技術，并使其更具成本效益即可擴展?，F(xiàn)在，您擁有了一項可以解鎖這 20 億玩家的技術，無論他們身在何處。這正是以去中心化方式構建網絡的作用。

當前的 Aethir 游戲指標

我們正在為全球數十億游戲玩家?guī)砼c硬件分離的游戲體驗，而這種方式從根本上來說不可能實現(xiàn)。這就是我如此看好游戲領域的原因；這是我們最初的愿景。

您是否認為對去中心化計算的需求會大幅增加？或者您認為我們已經到了這個地步，但客戶需要更多時間來采用這項技術？

我認為，說實話，如果我們談論的是去中心化云解決方案，或者只是談論 Aethir，那么主要都是關于教育的。您不需要知道 Aethir 是一家去中心化云提供商，就可以與我們合作。我們與 Web2 公司合作得很愉快——90% 的客戶都是 Web2 公司，他們對我們提供的服務非常滿意。

縱觀更廣泛的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，拐點在哪里？有一些瘋狂的統(tǒng)計數據。

幾周前，我讀了一篇研究論文，上面說，根據對計算需求的預測增長，到 2030 年，地球上的電力將不足以滿足人工智能的計算需求。這太瘋狂了。

這些宏觀數字表明，大量資本被部署到生態(tài)系統(tǒng)中。這些數字大得幾乎讓人無法理解。但如果你稍微放大一點，就會發(fā)現(xiàn)有兩種類型的計算需求：訓練和推理。訓練是讓人工智能變得更加智能的過程，例如從 ChatGPT-4 升級到 ChatGPT-5。推理是人工智能完成其工作的過程，例如回答問題。

像你我這樣的人大多使用 ChatGPT 或其他大型模型，對吧？例如通過微軟生態(tài)系統(tǒng)的 ChatGPT 或通過谷歌的 Gemini。我們的大多數互動都是與來自極少數公司的通用大型語言模型進行的。但如果我們展望未來一年，考慮到該行業(yè)的指數級增長，我猜你會在比現(xiàn)在更多的地方與人工智能互動。

很快我們將以更有意義、更具代理性的方式與人工智能互動。人工智能將為我們做更多的事情，例如預訂機票、提供援助服務和處理客戶服務電話。它將比現(xiàn)在多得多。

如果你關注計算上游，除非某家公司只是使用 ChatGPT API 來創(chuàng)建應用程序，否則他們很可能正在構建自己的 AI 產品，這意味著他們有自己的計算基礎設施需求。因此，隨著推理空間的增長，它將變得更加分散。目前，大多數用于訓練的基礎設施都來自少數大公司。雖然有些公司正在開發(fā)這些大型語言模型的新競爭對手，但推理方面的 AI 應用程序的爆炸式增長將導致計算市場更加分散。

這意味著我們將看到來自具有競爭力的價格和對初創(chuàng)企業(yè)和小型企業(yè)友好合同的渠道的大量需求。這可能是我看到的最迫在眉睫的轉折點。

Aethir 生態(tài)系統(tǒng)中的另一款產品是 A-phone。您能否向我們詳細介紹一下這款產品以及其目標受眾是誰？

A-Phone 直接在我們的基礎設施上構建和擴展。它使用我們的云游戲技術以低延遲的方式將實時渲染傳輸到設備。這非?？幔驗樗耆c訪問有關。例如，您可以擁有一部 150 美元的智能手機，下載 Aethir 應用程序，然后打開它以訪問相當于 1,500 美元的設備。本地設備的所有硬件限制都消失了，因為您擁有支持該應用程序的云功能。

您可以在 Aethir 手機上打開幾乎無限的應用程序，而且不會耗盡您的電池。所有計算、處理和存儲都在云端完成，基本上為您提供了一部超級手機，您可以隨時調用它來運行所需的任何應用程序。

無論是游戲還是帶有視頻會議的教育平臺，它都非?？帷Ｋ擞布θ藗冊L問內容、工具或實用程序的障礙，尤其是對于占互聯(lián)網用戶絕大多數的移動用戶而言。

您認為迄今為止 Aethir 成功的關鍵是什么：您的技術解決方案，還是您的業(yè)務發(fā)展努力？

我認為，作為一家公司，我們重點關注兩個方面。首先是我之前提到的企業(yè)元素。這意味著在早期做出一些非常艱難的決定。正如我所說，聚合消費級 GPU 要容易得多。聚合這些我們已經知道很難找到和訪問的企業(yè)級 GPU 要困難得多。我們早期走的是一條更艱難的道路，這使我們在運營初期面臨風險。但正因為如此，我們做了艱苦的工作，現(xiàn)在情況更好了。沒有多少公司有決心在早期做如此冒險的事情，這對我們來說意義重大。

其次，我們一直非常專注于實際業(yè)務——實際利用率、實際合同、實際收入。從一開始，這種關注對我們來說就非常重要。這就是我們選擇企業(yè)路徑的原因。我們希望充分利用 Web3 技術，提供改變行業(yè)的解決方案，不僅僅是 Web3 解決方案，而是 AI 和游戲領域一流的行業(yè)解決方案。

我們的業(yè)務開發(fā)團隊在說服合作伙伴加入我們的生態(tài)系統(tǒng)方面發(fā)揮了至關重要的作用，尤其是在早期。在技術方面，我們使連接計算資源的過程變得無縫。目前，有比我們所能接受的更多的供應希望進入我們的生態(tài)系統(tǒng)。在未來，我們的目標是成為一個真正無需許可、完全去中心化的生態(tài)系統(tǒng)，我們會實現(xiàn)這一目標。但一開始，我們必須務實。打開計算的閘門，讓大量的 GPU 耗盡你的代幣，這不是一個好的商業(yè)舉措。

我們將自己視為一個供應主導的組織。我們總是試圖讓供應多于需求。我們不想拒絕需求，但我們也不希望供需之間出現(xiàn)巨大的差距。我們希望明智而穩(wěn)步地發(fā)展供需關系。我們不只是為了吹噓我們的數字而加入無限量的 GPU；這不是正確的做法。

我們計劃在未來幾周內發(fā)布一些重大公告，以表明我們對透明度的承諾。這對人們來說真的很有趣，并且表明 Aethir 是一家人們想要參與的公司。

您能向我們介紹一下 Aethir 代幣嗎？它如何融入生態(tài)系統(tǒng)以及如何產生價值？

這實際上是一個更大的版本的主題，你們很快就會看到。我現(xiàn)在不能再談論這個話題了，但我可以說的是，由于需要處理代幣，很多項目以前很難與大型 Web2 實體合作。

這是該領域的一個持續(xù)挑戰(zhàn)，我們有一個非常令人興奮和新穎的解決方案。我認為人們看到它時會非常樂觀。因此，它將使我們能夠為代幣帶來大量交易量。

我們最大的客戶是 Web2 客戶，我認為這不會改變。我們需要確保我們從事這項業(yè)務，并允許該價值累積到 Aethir 代幣及其支持的生態(tài)系統(tǒng)中。這是我們的承諾，我認為下周您將看到一些關于如何實現(xiàn)這一點的非常有趣的東西。