Що таке DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) - децентралізована високопродуктивна мережа обчислювання на графічних процесорах, яка може нескінченно розширюватися. Вона інтегрує та надає невикористану обчислювальну потужність та ресурси даних з усього світу, надаючи безпечну та економічну гарантію для розвитку програм штучного інтелекту. Її мета - стати найбільш використовуваною інфраструктурою обчислювання на графічних процесорах в глобальній епохі штучного інтелекту та метавсвіту.

Фон проекту

DeepBrain Chain була офіційно запущена в 2017 році, завершила збір коштів і була занесена до списку на біржі Huobi в 2018 році. До 2020 року вона надавала послуги більше ніж 500 університетам та лабораторіям зі штучного інтелекту по всьому світу. У 2021 році був офіційно запущений головний вузол мережі. У цьому році DeepBrain Chain планує розробити модель короткострокової оренди GPU та досягти взаємодії токенів в мережі.

Члени основної команди

Хе Йонг: Голова та Генеральний директор Фонду DeepBrain Chain, експерт у галузі штучного інтелекту та інноваційна постать у комп'ютерній індустрії Шанхая. Він почав досліджувати Bitcoin та технологію блокчейн в 2014 році. Він володіє великим досвідом у дизайні продукту та алгоритмах машинного навчання, а також є винахідником інтелектуального двигуна корекції семантичних помилок, який широко використовується в гральній перекладі. Хе Йонг також є одним з перших підприємців у галузі штучного інтелекту Китаю та керував розробкою першого в світі штучного інтелектуального динаміка.

Ван Донгьян: головний інженер зі штучного інтелекту DeepBrain Chain. Він є експертом з майже 20-річним досвідом у галузі штучного інтелекту, бізнес-інтелекту та науки про дані в Силіконовій Долині. Доктор Ван Донгьян очолював провідні технічні команди для компаній Fortune 500 (Cisco, NetApp, Midea Group, Samsung) та отримував безліч нагород.

Брейн Шу: Головний науковець з даних DeepBrain Chain. З 1998 року він має великий досвід роботи з понад 48 продуктами (ШІ, МО, аналіз даних тощо) в галузі програмного забезпечення. Він розробив 20 проектів для основних клієнтів (Boeing, DARPA тощо), автор 38 технічних статей і патентів США, та створив 76 технічних звітів.

Джейсон Пай: Старший експерт з продукції та директор відділу штучного інтелекту для майнінгу в Silicon Valley Labs. Він має ступінь магістра з бізнес-аналітики в Stern School of Business Нью-Йоркського університету та ступінь магістра з інженерії в Fulton School of Engineering Аризонського університету, зосереджений на управлінні технологіями та операційному дослідженні. Перед приєднанням до DeepBrain Chain, Джейсон мав 15 років досвіду у апаратному науково-дослідному відділі та управлінні продуктом, працюючи в Supermicro, IBM та Ford Motor Company.

Дані DeepBrain Chain

Джерело: DeepBrain Chain

На 30 липня 2024 року в мережі обчислювальної потужності було 810 відеокарт, участь у якій брали 11 пулів обчислення. Загальна потужність обчислення досягла 272 731,31. Ці відеокарти загалом виставили на кон ставку 80 544 779 $DBC, з рівнем оренди відеокарт у розмірі 77,41%. Понад 200 000 адрес мають $DBC, приблизно 1,3 мільярда жетонів виставлено на кон ставку.

Структура і оптимізація DeepBrain Chain

Структура мережі DeepBrain Chain:

1. Вся мережева структура поділяється на головний ланцюжок (DeepBrain Chain), реле-вузли та робочі ланцюжки / побічні ланцюжки.
2. DeepBrain Chain, як головний ланцюг, буде відповідальний за всі транзакції (крос-ланцюжкові) робочих ланцюгів / бічних ланцюгів.
3. Реле вузли з'єднують головний ланцюг та робочі ланцюги / бічні ланцюги.
4. Робочі ланцюги та бічні ланцюги незалежно оброблятимуть свої відповідні бізнес-застосування й комерційні потреби. Через вузли реле головний ланцюг, робочі ланцюги та бічні ланцюги можуть досягти двостороннього якісного зафіксування та конвертації.

Джерело: DeepBrain Chain

DeepBrain Chain в основному будує інфраструктуру для ери 5G+AI як розподілена високопродуктивна обчислювальна мережа. Поточні блокчейни стикаються з недостатньою продуктивністю, масштабованістю, складнощами оновлення та відсутністю інфраструктури. DeepBrain Chain здійснив численні технічні оптимізації, щоб вирішити ці проблеми, що існують у блокчейні.

1. Матрична платформа та специфічна архітектура програмного забезпечення: DeepBrain Chain використовує платформу Matrix та унікальну архітектуру програмного забезпечення Topic.
2. Архітектура блокчейну з рівнями: архітектура поділена на рівні зберігання, мережі та обчислення, кожен з яких обробляється шаровим, канальним способом. Кожен рівень використовує високомасштабовану архітектуру, що підтримує еластичне масштабування.
3. Багатоланцюжкова структура: складається з одного головного ланцюжка та кількох робочих ланцюжків. Головний ланцюжок включає в себе схеми визначень для всіх робочих ланцюжків, без обмежень на кількість робочих ланцюжків. Робочі ланцюжки складаються з фрагментованих блокчейнів, що підтримують необмежену фрагментацію.
4. Компресія транзакцій: підтримує стисле зберігання та передачу даних транзакцій, покращуючи ефективність передачі на 40%.
5. Протокол подвійного шарування передачі: Використовує самокодуючий протокол подвійного шарування передачі або протокол подвійного шифрування передачі, що зменшує мережову пропускну здатність. Протокол кодування різних пакетів повідомлень на одному й тому ж посиланні може бути вільно змінений, що робить передачу більш безпечною.
6. Багатошарова мережа: Побудована на P2P мережі, вводить реле-вузли та використовує багатошаровий механізм маршрутизації повідомлень, що покращує загальну ефективність передачі мережі та її зв'язку.
7. Механізм згоди AI-POC (доказ участі): Цей механізм використовує алгоритм штучного інтелекту для підтвердження внеску на основі активів користувача та рівня участі.

Екосистема додатків DeepBrain Chain

Будь-хто може побудувати свою власну платформу хмарних обчислень на базі мережі DeepBrain. DeepBrain Chain націлюється на створення всеосяжної екосистеми, що генерує платформи торгівлі даними штучного інтелекту, платформи торгівлі алгоритмами штучного інтелекту, платформи торгівлі моделями штучного інтелекту, платформи торгівлі контейнерами штучного інтелекту та платформи торгівлі застосунками штучного інтелекту.

Навчання штучного інтелекту
Навчання штучного інтелекту включає в себе використання великих обсягів даних та алгоритмів для навчання мереж. Метою є отримання моделі, здатної робити прогнози. Розмір ринку серверів з графічними процесорами, використовуваних для навчання штучного інтелекту, очікується досягти 12 мільярдів доларів до 2024 року та продовжувати зростати.

Інференція штучного інтелекту
Інференція ШІ дозволяє навчені моделі ШІ робити передбачення на основі нових даних. Ринок очікує досягнення 8 мільярдів доларів цього року та продовжуватиме зростати.

Хмарне геймінг
Хмарні сервіси гри дозволяють рендерити та обробляти ігри через хмарні сервери GPU, зі стрімінговими зображеннями ігор на пристрої гравців. Хмарне геймінг дозволяє запускати будь-яку AAA-гру на будь-якому пристрої.

Візуальне відтворення
Візуальні рішення для візуальної рендерингу в основному використовуються в кіноіндустрії та індустрії 3D-анимації. Глобальний розмір ринку досяг $ 723,7 мільйона у 2023 році і очікується швидкий ріст у цьому році.

Хмарний кафе
Хмарні кав'ярні - це новий сервіс інтернет-кафе на основі технології хмарних обчислень. У хмарних кав'ярнях ігри та додатки працюють на віддалених серверах GPU і транслюються на комп'ютери кав'ярні в реальному часі. Операторам інтернет-кафе не потрібно інвестувати в високопродуктивне обладнання GPU, що значно зменшує витрати на обладнання. На 2023 рік у всьому світі було понад 200 000 інтернет-кафе з 10 мільйонами комп'ютерів.

ZK Майнінг
ZK Mining відноситься до проектів, таких як Filecoin, Aleo та мережі Ethereum Layer 2, які потребують серверів з графічними процесорами для обчислень доказів знань нуля.

Модель економіки токену $DBC

Нативний токен DeepBrain Chain, $DBC, має загальний обсяг емісії 10 мільярдів токенів. 40% від загального постачання генерується шляхом майнінгу, і очікується, що весь обсяг буде повністю випущений протягом 100 років. $DBC використовує дефляційну модель: коли загальна кількість GPU в мережі DeepBrain Chain більша за 5 000, 30% платежів користувачів-орендарів згорають. Коли кількість перевищує 5 000, швидкість знищення збільшується до 70%; коли перевищує 10 000, вона досягає 100%.

$DBC Розподіл (Джерело: DeepBrain Chain)

• 15% на ранні продажі
• 17.35% для Фонду DBC
• 10% для команди
• 10% для стимулювання обчислювальної потужності перед запуском основної мережі
• 7,65% для Ради DBC
• 8% для супернод
• 32% для нагород вузлів

Використання токену $DBC

• Оренда GPU: Кожного разу, коли користувачі орендують GPU, вони повинні придбати $DBC на біржах, а потім заплатити певну кількість $DBC DeepBrain Chain, щоб отримати право на використання GPU. Токен включає в себе власне плату за оренду.
• Право голосу: Кожен токен $DBC надає один голос, дозволяючи власникам брати участь у прийнятті управлінських рішень.
• Транзакції даних: $ DBC можна використовувати для купівлі та продажу даних, які можуть охоплювати такі області, як навчання штучного інтелекту та аналіз ринку.
• Винагороди Екосистеми: $DBC можна використовувати для винагородження учасників екосистеми, таких як розробники, майнери та оператори вузлів, за сприяння розвитку та функціонуванню платформи.

Як отримати токени $DBC

Для отримання токенів $DBC ви можете придбати їх через криптовалютні біржі. Наприклад, популярна біржа Gate.io підтримує покупку $DBC. Вам просто потрібно створити обліковий запис Gate.io, пройти процес KYC та поповнити кошти на свій рахунок, щоб придбати токени $DBC безпосередньо.

Майбутній розвиток

DeepBrain Chain активно розширюється на зарубіжні ринки. Недавнє зустріч у Сеулі привернула численних інвесторів, розробників медіа та фахівців індустрії, що призвело до успішної події. Компанія також розширюється на зарубіжні ринки застосування, такі як Сінгапур та В'єтнам. Після створення DBC-IDC в Кореї, розгортання хмарних кафе вже відбувається.

Крім того, DeepBrain Chain має на меті сприяти глобальному прийняттю децентралізованого штучного інтелекту та можливостей GPU. Вона стимулює співпрацю між розробниками штучного інтелекту, постачальниками GPU та інвесторами, створюючи і підтримуючи живий та інноваційний екосистему. Цей підхід не тільки адаптується до майбутнього штучного інтелекту, але й активно його формує, приводячи глобальну інновацію та ефективність.

Висновок

DeepBrain Chain допомагає практикам штучного інтелекту, підприємствам, університетам, науково-дослідним установам, хмарним іграм, обробці та користувачам блокчейну знизити витрати на обчислення, покращити обчислювальну ефективність та покращити виробничі досвіди. Значний прогрес досягнуто в області хмарних платформ GPU, розподілених обчислювальних мереж та головної мережі.

DeepBrain Chain надає швидкі, економічні та безпечні послуги глобальній спільноті штучного інтелекту. Інтеграція технології Web3 ефективно вирішує кілька викликів у галузі застосування штучного інтелекту, таких як конфіденційність та високі витрати, та продовжує розширювати свої можливості застосування. Команда DeepBrain Chain, яка має високу репутацію та великий досвід у галузі штучного інтелекту, зараз активно розширюється на зарубіжні ринки та розвиває мережеву екосистему. Якщо ви оптимістично ставитеся до майбутньої галузі штучного інтелекту, то варто розглянути можливість раннього інвестування в DeepBrain Chain.