Decentraliserede fysiske infrastrukturnetværk (DePin) transformerer teknologien ved at muliggøre decentraliserede projekter i reel infrastruktur.
Her er hvad der for nylig er sket i DePIN-sektoren: io.net og Flock.io begyndte at samarbejde om Proof-of-AI, Aethir indgik partnerskab med Auros for at forbedre ATH token-transaktioner, og Space and Time (SxT) sikrede en investeringsrunde på 20 millioner dollars for at videreudvikle deres AI og blockchain integration.
io.net lancerer Proof-of-AI konsensus
io.net og Flock.io har slået sig sammen for at skabe Proof of AI (PoAI), en AI-fokuseret Proof of Work og konsensusmekanisme. Dette system kræver, at noder i decentrale netværk udfører AI-træningsopgaver for at verificere deres integritet. Noder, der succesfuldt udfører disse opgaver, kan tjene belønninger fra både DePIN og AI-træningsnetværk.
PoAI fungerer ved løbende at udfordre noder med opgaver, indsamle deres svar og levere kritiske data (f.eks. latenstid, scoreafvigelse og datakorrekthed) for at danne vurderinger. Denne mekanisme sikrer, at noder fungerer korrekt og bidrager meningsfuldt til AI-træning.
“Introduktionen af Proof of AI vil medføre betydelige forbedringer i AI-modeltræning og inferens over decentrale beregningsnetværk. Jeg er overbevist om, at GPU nodeoperatører og det bredere AI/ML-udviklerfællesskab vil tage godt imod Proof of AI — det har vi bestemt,” sagde io.net CEO og medstifter Tory Green.
Læs mere: Hvad er DePIN (Decentraliserede Fysiske Infrastrukturnetværk)?
Flock er ansvarlig for at levere løbende udfordringer, såsom at generere syntetiske data gennem inferens på store sprogmodeller (LLMs), hvilket hjælper med at bestemme den forventede adfærd fra GPU-enheder baseret på faktorer som TFLOPS og VRAM. Denne proces tillader decentrale AI-økosystemudbydere at verificere deltageres ærlighed i deres netværk og opretholde højkvalitets AI-træningsinput.
PoAI-tjenesten vil skabe en selvopretholdende cyklus, der forbinder Flocks decentrale træningsplatform med AI-fokuserede DePIN-platforme. Over tid planlægger Flock at udvide PoAIs verifikationskapaciteter til at omfatte ikke kun beregningsopgaver, men også AI-træning og fødereret læring. Der er endda diskussioner om potentialet for en dedikeret AI-blockchain i fremtiden.
Aethir indgår partnerskab med Auros for at øge effektiviteten af ATH token-transaktioner
Aethir, en førende udbyder af GPU’er som en tjeneste, har indgået partnerskab med Auros, en top krypto-native algoritmisk handelsvirksomhed, for at øge gennemsigtigheden og effektiviteten i ATH token-transaktioner for Aethirs decentrale cloudcomputinginfrastruktur. Dette partnerskab sigter mod at tackle den almindelige udfordring med transaktionsgennemsigtighed og effektivitet, når virksomheder overgår til decentral cloudcomputing. Ved at implementere regelmæssige, on-chain transaktioner sikrer begge virksomheder, at hvert trin er synligt og verificerbart.
Aethir rapporterer $36 millioner i årlige tilbagevendende indtægter fra erhvervskunder, hvilket omdannes til ATH tokens for databehandlingstjenester. Denne proces opbygger tillid inden for Aethir-fællesskabet og blandt erhvervskunder ved at give klare indsigter i, hvordan ATH tokens driver økosystemet.
“At samarbejde med Auros sikrer, at vores finansielle transaktioner udføres med gennemsigtighed og effektivitet. Dette styrker tilliden inden for vores fællesskab og strømliner integrationsprocessen for vores erhvervskunder,” sagde Aethir medstifter og CSO Mark Rydon.
Læs mere: Top 12 krypto-virksomheder at holde øje med i 2024
Auros’ ekspertise spiller en afgørende rolle i partnerskabet ved at sikre, at køb af ATH tokens udføres effektivt, hvilket reducerer omkostninger og maksimerer værdi. Som resultat af dette samarbejde har Aethir succesfuldt integreret store aktører inden for telekommunikation, spil og forlagsvirksomhed i sin decentrale infrastruktur. Disse virksomheder kan nu få adgang til cloud gaming, cloud telefon og AI-træningstjenester uden de typiske integrationsudfordringer.
Space and Time sikrer 20 millioner dollars i finansiering
Space and Time (SxT) Labs har sikret 20 millioner dollars i Serie A-finansiering for at styrke sin position i skæringspunktet mellem AI og blockchain, hvilket bringer deres samlede finansiering op på 50 millioner dollars. Runden blev ledet af Framework Ventures, Lightspeed Faction og andre, herunder Microsofts M12 Ventures. Midlerne vil fremskynde ingeniørarbejde, produktudvikling og økosystemvækst.
SxT bygger et verificerbart beregningslag og tilbyder værktøjer som blockchain-indeksering, et data warehouse og Proof of SQL ZK coprocessor for at sikre sikker, manipulationssikker databehandling. Denne teknologi giver udviklere mulighed for at skabe avancerede applikationer, der kombinerer AI og blockchain.
“Blockchain-teknologi lægger grundlaget for en fremtid, hvor enhver kan bygge en applikation, implementere den i deres fællesskab og skabe en tokeniseret økonomi omkring den, uden nogen centraliserede mellemmænd som banker eller regeringer på vejen. Men i dag er designrummet for blockchain-apps stadig meget begrænset. At realisere en bedre tokeniseret fremtid kræver to ting: nemme AI-værktøjer, der gør det muligt for enhver at bygge en onchain-app, og en pålidelig kilde, der leverer ZK-verificerbare, realtidsdata til dine smarte kontrakter. Det er det, vi leverer med Space and Time,” fortalte Space and Time CEO og medstifter Nate Holiday til BeInCrypto.
Læs mere: Hvordan investerer man i kunstig intelligens (AI) kryptovalutaer?
SxT har indgået partnerskab med Microsofts AI Co-Innovation Lab for at fremskynde generative AI-værktøjer med fokus på udvikling af AI-drevne apps. Virksomhedens arbejde inden for blockchain og AI anses for afgørende af dens investorer, som mener, det vil drive nye anvendelsesmuligheder i decentraliseret finans (DeFi), traditionel finans (TradFi) og AI.
Mens DePIN stadig er i sine tidlige stadier og har nogle mangler, tillader det udveksling af tokens mellem syntetiske og reelle aktiver. Dette understøtter traditionel infrastruktur ved at tilvejebringe sidste-mile dækning i områder, hvor konventionelle modeller ikke er økonomisk gennemførlige.
