Daya komputasi seperti catu daya AI, tanpanya, model paling mutakhir tidak dapat menjadi iklim. Dalam beberapa tahun terakhir, dengan skala parameter AI yang meroket, arsitektur daya komputasi terpusat tradisional menjadi semakin sulit - biayanya sangat tinggi, ekspansi tidak dapat mengimbangi, dan pemborosan mesin yang menganggur juga serius.

Ada ide yang perlu diperhatikan: masukkan GPU menganggur dunia ke dalam jaringan dan secara otomatis menetapkan tugas melalui algoritme. Kumpulan daya komputasi terdistribusi ini memiliki keunggulan yang jelas dibandingkan solusi terpusat lama - biaya pelatihan dan inferensi dapat sangat berkurang, dan pasokan daya komputasi menjadi lebih fleksibel dan mampu mengatasi lonjakan permintaan yang tiba-tiba. Pekerjaan yang memakan daya komputasi seperti rendering film dan televisi dan pemodelan 3D, atau persyaratan frekuensi tinggi seperti pelatihan model AI dan penalaran waktu nyata, semuanya bisa mendapatkan dukungan kuat dari jaringan ini.

Ada kasus praktis yang cukup informatif: solusi akselerasi rendering AI yang dikerjasamakan oleh Ruiyun dan HUAWEI CLOUD telah meningkatkan efisiensi rendering lebih dari 40% melalui daya komputasi terdistribusi yang dikombinasikan dengan pengoptimalan AI. Ide ini menjadi semakin banyak digunakan dalam ekosistem daya komputasi terdesentralisasi.

Ke depan, skala industri AI akan mencapai $860 miliar, dan kesenjangan permintaan daya komputasi hanya akan lebih besar. Melalui integrasi terdesentralisasi, model terdistribusi memecahkan masalah ketidakcocokan antara penawaran dan permintaan daya komputasi di satu sisi, dan di sisi lain, itu membuat daya komputasi menjadi faktor produksi yang benar-benar dapat diperdagangkan dan dikonfigurasi. Ini memberi pengembang dari perusahaan besar dan tim kecil kesempatan untuk mendapatkan sumber daya komputasi yang mereka butuhkan dengan biaya lebih rendah.