Grayscale отслеживает криптовалюту с ростом 580% на ИИ-вычислениях

Рост PEARL на 580% привлекает внимание к вознаграждениям за вычислительные ресурсы в сфере ИИ

Блокчейн-проекты разрабатывают способы получения дохода от инфраструктуры искусственного интеллекта, и PEARL входит в число трех примеров, выделенных компанией Grayscale 23 октября. Зак Пандл, руководитель отдела исследований компании по управлению цифровыми активами, рассмотрел PEARL, DATA Network и USD.AI как примеры применения блокчейна в инфраструктуре искусственного интеллекта.

PEARL — блокчейн-проект, ориентированный на вычисления в области ИИ, — стремится позволить графическим процессорам (GPU) выполнять задачи ИИ, одновременно обеспечивая безопасность блокчейна с алгоритмом «доказательство работы» (PoW). Эти чипы выполняют множество вычислений параллельно. Операторы могут получать вознаграждения в блокчейне наряду с оплатой за услуги ИИ.

В анализе сообщается о росте стоимости PEARL на 580% за три месяца со ссылкой на данные Coingecko по состоянию на 22 октября. Пандл дал оценку перспективам проектов:

«Их долгосрочная актуальность будет зависеть от уровня внедрения и конкурентоспособности экономической модели».

DATA нацелена на платные вклады в обучение ИИ

Фотографии, видео и голосовые записи, предоставленные людьми, составляют основу подхода DATA Network к обеспечению материалами для развития ИИ. Проект разрабатывает инструменты для сбора, лицензирования и отслеживания данных. Приложения, использующие его инфраструктуру, смогут лицензировать наборы данных лабораториям ИИ, одновременно вознаграждая людей, предоставивших информацию.

Обучающие данные — это материал, который модели обрабатывают для изучения закономерностей, поэтому их качество и разнообразие напрямую влияют на возможности моделей. 12 октября DATA объявила о планах перенести свой протокол — программное обеспечение и правила, регулирующие его работу — на блокчейн Sui и использовать Walrus, децентрализованную сеть хранения файлов, в качестве основного уровня хранения.

USD.AI связывает финансирование блокчейна с кредитами под залог графических процессоров

Дорогостоящее вычислительное оборудование создает потребности в финансировании, которые USD.AI — платформа кредитования на основе блокчейна — удовлетворяет посредством кредитов, обеспеченных графическими процессорами (GPU) и связанными с ними денежными потоками. Условия финансирования GPU предусматривают покрытие до 80 % затрат на внедрение при условии прохождения кредитной проверки и соответствия критериям. Заемщики самостоятельно вносят не менее 20 % стоимости и погашают основную сумму в течение трех–пяти лет.

Объединенный капитал может финансировать эти кредиты и потенциально приносить доход участникам. В более широком смысле децентрализованное кредитование использует программное обеспечение блокчейна для управления финансовыми транзакциями. Участники по-прежнему подвержены риску дефолта заемщиков, потери залога и сбоев в работе программного обеспечения.

Институциональная поддержка этого подхода включает кредитную линию криптовалютной биржи Bullish (NYSE: BLSH) на сумму 100 млн долларов для USD.AI, объявленную в августе для финансирования кредитов, обеспеченных графическими процессорами. Данная сделка связывает капитал в стабильных монетах с физическим оборудованием, обеспечивающим работу сервисов искусственного интеллекта.

Финансирование оборудования также лежит в основе соглашения на сумму 43 млн долларов между Vertical Data и Alpha Compute Corp. (Nasdaq: ALP), ранее называвшейся Alphaton Capital. Соглашение, заключенное в апреле, охватывало инфраструктуру с использованием чипа Nvidia B300, разработанного для рабочих нагрузок ИИ, а также операционные услуги для вычислений с сохранением конфиденциальности.

Предлагаемое компанией Nvidia (Nasdaq: NVDA) партнерство с шестью финансовыми учреждениями нацелено на привлечение более 500 млрд долларов в инфраструктуру искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе. Согласно объявлению от 10 августа, при условии заключения окончательных соглашений, эти платформы будут оставлять принятие решений о финансировании на усмотрение учреждений, оценивающих спрос клиентов, денежные потоки, коэффициент использования и остаточную стоимость оборудования.