Анотація

Akash - це децентралізована обчислювальна платформа, розроблена для з'єднання недовикористаних графічних процесорів з користувачами, які потребують обчислень на GPU, з метою стати "Airbnb" для обчислень на GPU. На відміну від інших конкурентів, вони зосереджені на загальних обчисленнях на графічних процесорах корпоративного рівня. З моменту запуску GPU-мейннету у вересні 2023 року в їхній мережі було 150-200 графічних процесорів, коефіцієнт використання яких сягав 50-70%, а загальна річна вартість транзакцій становила від 500 000 до 1 мільйона доларів. Як і на мережевому ринку, Akash стягує 20% комісію за транзакцію для платежів USDC.

Ми перебуваємо на початку масштабної трансформації інфраструктури, коли паралельна обробка на GPU стає дедалі популярнішою. Прогнозується, що штучний інтелект збільшить світовий ВВП на 7 трильйонів доларів, автоматизувавши при цьому 300 мільйонів робочих місць. Nvidia, виробник графічних процесорів, очікує, що її дохід збільшиться з $27 млрд у 2022 році до $60 млрд у 2023 році, досягнувши приблизно $100 млрд до 2025 року. Капітальні витрати провайдерів хмарних обчислень (AWS, GCP, Azure тощо) на чіпи Nvidia зросли з однозначних цифр до 25% і, як очікується, перевищать 50% у найближчі роки. (Джерело: Koyfin)

За оцінками Morgan Stanley, до 2025 року можливості надмасштабної інфраструктури графічних процесорів як послуги (IaaS) досягнуть 40-50 мільярдів доларів. Наприклад, якщо 30% обчислень на графічних процесорах буде перепродано з 30% знижкою на вторинному ринку, це дасть можливість отримати дохід у розмірі 10 мільярдів доларів. Якщо додати ще 5 мільярдів доларів, які можуть бути отримані з не надвеликих джерел, то загальна можливість отримання доходу становитиме 15 мільярдів доларів. Якщо припустити, що Akash зможе захопити 33% ринку цієї можливості (загальна вартість транзакції - $5 млрд) і стягувати комісію за транзакцію в розмірі 20%, то це дасть $1 млрд чистого доходу. Якщо ми помножимо це число на 10, то отримаємо майже 10 мільярдів доларів ринкової капіталізації.

Огляд ринку:

У листопаді 2022 року OpenAI запустив ChatGPT, встановивши рекорд за найшвидшим зростанням користувацької бази, досягнувши 100 мільйонів користувачів до січня 2023 року і 200 мільйонів користувачів до травня. Вплив цього є величезним: за оцінками, підвищення продуктивності та автоматизація 3 мільйонів робочих місць збільшить світовий ВВП на 7 трильйонів доларів.

Штучний інтелект швидко перетворився з нішевої сфери досліджень на найбільшу статтю витрат компаній. Вартість створення GPT-4 становить $100 млн, а щорічні експлуатаційні витрати - $250 млн. GPT-5 потребує 25 000 графічних процесорів A100 (що еквівалентно 2,25 мільярдам доларів на апаратне забезпечення Nvidia) і може потребувати загальних інвестицій в апаратне забезпечення в розмірі 10 мільярдів доларів. Це спричинило гонку озброєнь між компаніями, щоб забезпечити достатню кількість графічних процесорів для підтримки корпоративних робочих навантажень, керованих штучним інтелектом.

Революція штучного інтелекту спричинила колосальні зміни в інфраструктурі, прискоривши перехід від паралельної обробки на CPU до GPU. Історично склалося так, що графічні процесори використовуються для одночасного великомасштабного рендерингу та обробки зображень, в той час як центральні процесори призначені для послідовного виконання і не здатні виконувати такі одночасні операції. Завдяки високій пропускній здатності пам'яті, графічні процесори поступово еволюціонували для виконання інших паралельних обчислень, таких як навчання, оптимізація та вдосконалення моделей штучного інтелекту.

Nvidia, піонер технології графічних процесорів у 1990-х роках, об'єднала своє першокласне обладнання зі стеком програмного забезпечення CUDA, що дозволило їй на довгі роки зайняти лідируючу позицію серед конкурентів (в першу чергу AMD та Intel). Стек CUDA від Nvidia був розроблений у 2006 році, що дозволило розробникам оптимізувати графічні процесори Nvidia для прискорення робочих навантажень і спрощення програмування на GPU. З 4 мільйонами користувачів CUDA і понад 50 000 розробників, що використовують CUDA для розробки, вона може похвалитися потужною екосистемою мов програмування, бібліотек, інструментів, додатків і фреймворків. З часом ми очікуємо, що графічні процесори Nvidia випередять процесори Intel та AMD у центрах обробки даних.

Витрати на графічні процесори Nvidia з боку гігантських постачальників хмарних сервісів і великих технологічних компаній стрімко зросли з низьких однозначних відсотків на початку 2010-х років до середніх однозначних чисел з 2015 по 2022 рік і до 25% у 2023 році. Ми вважаємо, що на Nvidia припадатиме понад 50% капітальних витрат постачальників хмарних послуг у найближчі роки. Очікується, що це збільшить дохід Nvidia з $25 млрд у 2022 році до $100 млрд у 2025 році (Джерело: Koyfin).

За оцінками Morgan Stanley, до 2025 року обсяг ринку GPU-інфраструктури як послуги (IaaS) для постачальників гіпермасштабних хмарних сервісів досягне 40-50 мільярдів доларів. Це все ще лише невелика частина загального доходу постачальників гігантських хмарних сервісів, оскільки три найбільші постачальники хмарних сервісів наразі генерують дохід у розмірі понад 250 мільярдів доларів.

Враховуючи високий попит на графічні процесори, про дефіцит графічних процесорів широко повідомляли такі ЗМІ, як The New York Times та The Wall Street Journal. Генеральний директор AWS заявив: "Попит перевищує пропозицію, і це справедливо для всіх". Ілон Маск заявив під час фінансового звіту Tesla за 2 квартал 2023 року: "Ми продовжимо використовувати - ми отримаємо обладнання Nvidia якнайшвидше".

Index Ventures довелося купувати мікросхеми для своїх портфельних компаній. Придбати чіпи від Nvidia поза мейнстрімними технологічними компаніями майже неможливо, а отримання чіпів від гігантських провайдерів хмарних сервісів також займає багато часу.

Нижче наведено ціни на графічні процесори для AWS та Azure. Як показано нижче, при бронюванні на 1-3 роки надається знижка 30-65%. Оскільки провайдери гіпермасштабних хмарних сервісів інвестують мільярди доларів у розширення потужностей, вони шукають інвестиційні можливості, які забезпечать видимість доходів. Якщо клієнти очікують, що коефіцієнт використання перевищить 60%, найкраще обрати зарезервовану ціну на 1 рік. Якщо очікуваний коефіцієнт використання перевищує 35%, обирайте 3 роки. Будь-які невикористані потужності можна перепродати, значно знизивши їхню загальну вартість.

Якщо надмасштабний постачальник хмарних послуг створить бізнес з оренди обчислень на графічних процесорах вартістю 50 мільярдів доларів, перепродаж невикористаних обчислювальних потужностей стане величезною можливістю. Якщо припустити, що 30% обчислювальних потужностей буде перепродано з 30% знижкою, це створить ринок перепродажу обчислювальних потужностей GPU супермасштабних постачальників хмарних сервісів обсягом 10 мільярдів доларів.

Однак, окрім надмасштабних провайдерів хмарних сервісів, є й інші джерела постачання, зокрема великі підприємства (такі як Meta, Tesla), конкуренти (CoreWeave, Lambda тощо) та добре фінансовані стартапи зі штучного інтелекту. Очікується, що з 2022 по 2025 рік Nvidia отримає приблизно 300 мільярдів доларів доходу. Якщо припустити, що за межами надмасштабних постачальників хмарних послуг є ще 70 мільярдів доларів чипів, то перепродаж 20% обчислювальних потужностей з 30% знижкою додасть ще 10 мільярдів доларів, що в сумі становитиме 200 мільярдів доларів.

Огляд акашу

Akash - це децентралізований обчислювальний маркетплейс, заснований у 2015 році, який запустив свою мейннет-мережу як мережу додатків Cosmos у вересні 2020 року. Її бачення полягає в тому, щоб демократизувати хмарні обчислення, пропонуючи обчислювальні ресурси значно дешевше, ніж супермасштабні провайдери хмарних сервісів.

Блокчейн займається координацією та розрахунками, зберігаючи записи запитів, торгів, лізингу та розрахунків, тоді як виконання відбувається поза ланцюжком. На Akash розміщені контейнери, в яких користувачі можуть запускати будь-які хмарні додатки. Akash створив набір сервісів хмарного управління, включаючи Kubernetes, для організації та управління цими контейнерами. Розгортання передається з приватної однорангової мережі, ізольованої від блокчейну.

Перша версія Akash була орієнтована на процесорні обчислення. На піку свого розвитку бізнес мав річний загальний обсяг транзакцій близько $200 000, здаючи в оренду 4-5 тисяч процесорів. Однак існувало дві основні проблеми: вхідні бар'єри (необхідність створення гаманця Cosmos і використання токенів AKT для оплати робочого навантаження) і відтік клієнтів (необхідність поповнювати гаманець AKT, і якщо AKT закінчуються або ціна змінюється, робота припиняється без альтернативних провайдерів).

За останній рік Akash перейшов від обчислень на центральному процесорі до обчислень на графічному процесорі, скориставшись цією зміною парадигми в обчислювальній інфраструктурі та дефіцитом поставок.

Постачання графічних процесорів Akash

Мережа графічних процесорів Akash буде запущена в основну мережу у вересні 2023 року. З того часу Akash масштабувався до 150-200 графічних процесорів і досягнув рівня використання 50-70%.

Нижче наведено порівняння цін на Nvidia A100 від декількох постачальників. Ціни Акаша на 30-60% дешевші, ніж у конкурентів.

У мережі Акаш є приблизно 19 унікальних постачальників, розташованих у 7 країнах, які постачають понад 15 видів чіпів. Найбільшим провайдером є компанія Foundry, підтримувана DCG, яка також займається майнінгом і стейкінгом криптовалют.

Akash фокусується в першу чергу на корпоративних чіпах (A100), які традиційно використовуються для підтримки робочих навантажень ШІ. Хоча вони також пропонують деякі споживчі чіпи, в минулому їх було важко використовувати для ШІ через проблеми з енергоспоживанням, програмним забезпеченням і затримками. Кілька компаній, таких як FedML, io.net і Gensyn, намагаються створити рівень оркестрування, щоб уможливити периферійні обчислення ШІ.

Оскільки ринок все більше зміщується в бік виведення, а не навчання, графічні процесори споживчого класу можуть стати більш життєздатними, але наразі ринок зосереджений на використанні чіпів корпоративного класу для навчання.

З точки зору пропозиції, Akash фокусується на публічних постачальниках гіпермасштабних хмарних сервісів, приватних постачальниках графічних процесорів, крипто-майнерах і підприємствах, що володіють недозавантаженими графічними процесорами.

1. Гіпермасштабні публічні хмарні провайдери: Найбільший потенціал полягає в тому, щоб дозволити великим провайдерам публічних хмарних сервісів (Azure, AWS, GCP) дозволити своїм клієнтам перепродавати недовикористані потужності на ринку Akash. Це дало б їм можливість бачити доходи від капітальних інвестицій. Як тільки великі провайдери хмарних сервісів дозволять це, іншим, можливо, доведеться наслідувати їхній приклад, щоб зберегти конкурентну частку. Як згадувалося раніше, великі постачальники хмарних послуг можуть мати можливість надавати інфраструктуру як послугу (IaaS) на суму 50 мільярдів доларів, створюючи масштабну вторинну торгову можливість для ринку акашів.
2. Конкуренти приватних хмар: На додаток до гіпермасштабних публічних хмарних сервісів, кілька приватних хмарних компаній (CoreWeave, Lambda Labs та ін.) також надають послуги оренди графічних процесорів. Враховуючи конкурентну динаміку, коли постачальники гіпермасштабних хмарних сервісів намагаються створювати власні ASIC як замінне обладнання, Nvidia надала більше поставок деяким приватним компаніям. Приватні конкуренти часто коштують дешевше, ніж гігантські хмарні провайдери (наприклад, A100 коштує до 50% дешевше). CoreWeave, один з найвідоміших приватних конкурентів, колись була компанією з майнінгу криптовалют, яка у 2019 році перейшла на будівництво дата-центрів та надання графічної інфраструктури. Він збирає гроші на суму 7 мільярдів доларів і підтримується компанією Nvidia. CoreWeave стрімко зростає: у 2023 році дохід компанії досягне 500 мільйонів доларів, а у 2024 році очікується дохід у розмірі 1,5-2 мільярдів доларів. CoreWeave має 45 000 чіпів Nvidia і оцінює, що ці приватні конкуренти можуть мати загалом понад 100 000 графічних процесорів. Створення вторинних ринків для своєї клієнтської бази може дозволити цим приватним конкурентам завоювати частку у порівнянні з державними постачальниками гіпермасштабних хмарних послуг.
3. Криптомайнери: Криптомайнери історично були основними споживачами графічних процесорів Nvidia. Через обчислювальну складність обчислення криптографічних доказів графічні процесори стали домінуючим обладнанням для мереж доказу роботи. З переходом Ethereum від proof-of-work до proof-of-stake це призвело до значного надлишку потужностей. За оцінками, приблизно 20% вивільнених чіпів можуть бути перепрофільовані під робочі навантаження ШІ. Крім того, майнери біткоїнів також прагнуть диверсифікувати свої потоки доходів. За останні кілька місяців Hut 8, Applied Digital, Iris Energy, Hive та інші майнери біткоїнів оголосили про стратегії штучного інтелекту/машинного навчання. Foundry є найбільшим постачальником на Akash і одним з найбільших майнерів біткоїнів.
4. Підприємства: Як вже згадувалося раніше, Meta має велику кількість графічних процесорів: 15 000 A100 з коефіцієнтом використання 5%. Аналогічно, Tesla також має 15 000 A100. Коефіцієнт використання корпоративних обчислювальних ресурсів зазвичай не перевищує 50%. З огляду на значні венчурні інвестиції в цю сферу, багато стартапів у галузі ШІ/ММ також мають заздалегідь придбані мікросхеми. Можливість перепродажу невикористаних потужностей знизить загальну вартість володіння для цих невеликих компаній. Цікаво, що лізинг старих графічних процесорів може мати потенційні податкові переваги.

Попит на графічний процесор Акаша

Протягом більшої частини 2022 і 2023 років, до запуску мережі GPU, річна валова вартість товару (GMV) для процесорів становила приблизно $50 000. З моменту впровадження мережі графічних процесорів GMV досяг щорічного рівня від 500 000 до 1 000 000 доларів США, при цьому коефіцієнт використання мережі графічних процесорів коливається від 50% до 70%.

Akash працює над тим, щоб зменшити тертя між користувачами, покращити користувацький досвід та розширити можливості використання.

1. Платежі за допомогою USDC: Нещодавно Акаш дозволив стабільні платежі з використанням USDC, звільнивши клієнтів від цінових коливань при купівлі AKT і утримуючи AKT до моменту оплати.
2. Підтримка гаманців Metamask: Akash також реалізував Metamask Snap, щоб полегшити початок роботи без необхідності створювати спеціальний гаманець для Cosmos.
3. Підтримка на рівні підприємства: Overclock Labs, творці мережі Akash, запустили AkashML, щоб полегшити залучення користувачів до мережі Akash за допомогою підтримки корпоративного рівня.
4. Самообслуговування: Cloudmos, нещодавно придбаний Akash, також представив зручний інтерфейс самообслуговування для розгортання графічних процесорів. Раніше розгортання виконувалося за допомогою коду командного рядка.
5. Вибір: Хоча основна увага приділяється корпоративним чіпам Nvidia, Akash також пропонує споживчі чіпи, а з кінця 2023 року додала підтримку чіпів AMD.

Akash також перевіряє варіанти використання через мережу. Під час GPU Test Network спільнота продемонструвала, що може використовувати мережу для розгортання та запуску виведення на багатьох популярних моделях ШІ. Додатки Akash Chat і Stable Diffusion XL демонструють здатність Акашу виконувати висновок. Ми віримо, що з часом ринок висновків стане набагато більшим, ніж ринок навчання. Сьогодні пошук на основі штучного інтелекту коштує $0,02 (у 10 разів більше, ніж у Google). Враховуючи, що за рік здійснюється 3 трильйони пошукових запитів, це становить 60 мільярдів доларів на рік. Для порівняння, навчання моделі OpenAI коштує приблизно 100 мільйонів доларів. Хоча витрати, ймовірно, будуть нижчими в обох випадках, це підкреслює значну різницю в довгострокових пулах доходів.

Враховуючи, що більша частина попиту на висококласні чіпи сьогодні зосереджена на навчанні, Akash також працює над тим, щоб продемонструвати, що вони можуть використовувати мережу Akash для навчання моделі, яку вони планують запустити на початку 2024 року. Після використання однорідних пластин від одного постачальника, наступним проектом буде використання різнорідних пластин від декількох постачальників.

Дорожня карта Акаша величезна. Серед постійних функцій продукту - підтримка управління конфіденційністю, надання екземплярів на вимогу/резервованих екземплярів та покращення можливості виявлення.

Модель токенів та стимули

Акаш стягує 4% комісію за обробку платежів AKT і 20% комісію за обробку платежів USDC. Ставка у розмірі 20% подібна до тієї, що ми бачимо на традиційних онлайн-маркетах (напр. Uber - 30%).

В обігу знаходиться приблизно 58% токенів Акашу (225 млн. в обігу, максимальна пропозиція 388 млн.). Річний рівень інфляції зріс з 8% до 13%. Наразі 60% токенів, що перебувають в обігу, заблоковано, період блокування становить 21 день.

Ставка комісії в розмірі 40% (раніше 25%) від інфляції і GMV також піде в пул спільноти, в якому на даний момент знаходиться $10 млн токенів AKT.

Призначення цих коштів ще не визначено, але вони будуть розподілені між державними фондами, стимулюванням постачальників послуг, ставками, потенційним спалюванням та пулами спільнот.

19 січня Akash запустив пілотну програму заохочення вартістю $5 млн, спрямовану на залучення 1 000 A100 на платформу. З часом метою є забезпечення прозорості доходів з боку пропозиції (наприклад, 95% ефективного використання) для постачальників, які беруть участь у ринку.

Оцінка та аналіз сценаріїв

Ось кілька сценаріїв та ілюстративних припущень щодо ключових драйверів розвитку Акашу:

Короткостроковий сценарій: За нашими оцінками, якщо Акаш зможе досягти 15 000 одиниць A100, це принесе близько 150 мільйонів доларів США ВДВ. При ставці комісії 20% це принесло б Акашу $30 млн комісійних за укладення угод. Враховуючи траєкторію зростання, помноживши цю цифру на 100 (з урахуванням оцінок ШІ), це буде коштувати $3 млрд.

Базовий сценарій: Ми припускаємо, що можливості ринку IaaS відповідають оцінці Morgan Stanley у $50 млрд. Припускаючи 70% використання, це $15 млрд потужностей, які можна перепродати. Припускаючи 30% знижку на цю потужність, ми отримуємо $10 млрд, плюс $10 млрд з інших негіпермасштабованих джерел. Враховуючи, що ринки, як правило, мають сильні рови, ми припускаємо, що Akash може досягти 33% частки (20% частки ринку оренди житла для відпустки Airbnb, 75% частки ринку спільних поїздок Uber і 65% частки ринку доставки їжі Doordash). При ставці комісії в 20% це принесло б 1 мільярд доларів у вигляді плати за протокол. Помноживши його на 10, Акаш отримав би результат у 10 мільярдів доларів.

Висхідний сценарій: Наш висхідний сценарій використовує ту саму структуру, що й базовий сценарій. Ми припускаємо можливість перепродажу на суму $20 млрд завдяки можливості проникнення на більшу кількість унікальних джерел графічних процесорів та вищому зростанню частки.

Довідкова інформація: Nvidia - компанія, акції якої котируються на біржі, з ринковою капіталізацією 1,2 трильйона доларів США, в той час як OpenAI оцінюється на приватному ринку в 80 мільярдів доларів США, Anthropic - в 20 мільярдів доларів США, а CoreWeave - в 7 мільярдів доларів США. У криптопросторі Render і TAO оцінюються в понад $2 млрд і понад $5,5 млрд відповідно.

Ризики та заходи щодо їх мінімізації:

Концентрація попиту та пропозиції: В даний час більша частина попиту на GPU надходить від великих технологічних компаній для навчання надзвичайно великих і складних LLM (великих мовних моделей). З часом ми очікуємо більшого інтересу до навчання менших моделей ШІ, які є дешевшими і краще підходять для обробки приватних даних. Точне налаштування буде ставати все більш важливим, оскільки моделі переходять від універсальних до вертикально-специфічних. Зрештою, з прискоренням використання та прийняття, висновок буде ставати все більш важливим.

Конкуренція: Багато криптовалютних та некриптовалютних компаній намагаються вивільнити недовикористані графічні процесори. Деякі з найбільш відомих протоколів шифрування:

1. Render та Nosana випускають споживчі графічні процесори для виведення.
2. Разом ми створюємо навчальні моделі з відкритим вихідним кодом, що дозволяє розробникам будувати на їх основі.
3. Ritual будує мережу для розміщення моделей.

Проблеми затримки та технічні виклики: Враховуючи, що навчання ШІ є надзвичайно ресурсномістким завданням, а також те, що всі чіпи розміщені в центрі обробки даних, незрозуміло, чи можна навчати моделі на децентралізованих стеках графічних процесорів, які не розташовані в одному місці. OpenAI планує побудувати свій наступний навчальний центр з більш ніж 75 000 графічних процесорів в Арізоні. Всі ці проблеми вирішуються за допомогою шарів планування, таких як FedML, Io.net та Gensyn.

Відмова від відповідальності:.

1. Ця стаття передрукована з[Foresight News]. Всі авторські права належать оригінальному автору[Вінсенту Джоу]. Якщо у вас є заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв'яжіться з командою Gate Learn, і вони оперативно його опрацюють.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є інвестиційною порадою.
3. Переклади статті іншими мовами виконані командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонені.