Hardware-Level-Kollaboration: NVIDIA unterstützt Vanar-Knoten mit AI-Inferenzbeschleunigungslösungen
Gerade habe ich eine Nachricht gesehen, dass Vanar plant, NVIDIA's AI-Beschleunigungskarten direkt in den Knoten zu integrieren. Diese Idee ist wirklich interessant – anstatt die Anwendungsebene selbst mit AI zu beschäftigen, verwandelt sie die gesamte Kette in eine fertige AI-Inferenzmaschine.
Ich habe viele so genannte "AI+Blockchain"-Projekte ausprobiert, die meisten davon haben nur ein Token erstellt und ein AI-Konzept gebunden, aber echte Inferenz auf der Kette funktioniert einfach nicht. Doch Vanars Ansatz integriert die AI-Rechenleistung in die Infrastruktur. In Zukunft müssen Entwickler, die eine AI-Funktion auf der Kette implementieren möchten, keinen eigenen Server einrichten, sondern können direkt auf die Fähigkeiten der Kette zugreifen.
Das erinnert mich an ein früheres Spielprojekt, bei dem wir NPCs etwas intelligente Dialoge geben wollten, aber festgestellt haben, dass auf der Kette einfach keine anständigen Modelle laufen konnten, sodass wir nur einen sehr einfachen Entscheidungsbaum erstellen konnten. Hätte es zu dieser Zeit eine Architektur wie Vanars gegeben, hätten wir vielleicht wirklich seelenvolle NPCs erstellen können – jeder NPC könnte sich an die vorherigen Gespräche mit den Spielern erinnern, und diese Daten könnten auf der Kette zu einzigartigen digitalen Vermögenswerten werden.
Am praktischsten ist es wahrscheinlich für die Schöpfer. In Virtua 3D-Modelle zu erstellen, ist ziemlich mühsam. Wenn es AI auf der Kette gäbe, die basierend auf Textbeschreibungen direkt Grundmodelle generieren könnte und dann die Details verfeinert, könnte die Einstiegshürde erheblich gesenkt werden. Und da es sich um auf der Kette generierte Inhalte handelt, sind Urheberrecht und Rückverfolgbarkeit klar.
Um ehrlich zu sein, viele Ketten behaupten, wie gut sie für AI geeignet sind, aber nur wenige haben tatsächlich auf der Hardware-Ebene angepackt. Wenn Vanar diesen Weg erfolgreich geht, könnte es wirklich eine Gruppe von Entwicklern anziehen, die tatsächlich etwas erreichen wollen und nicht nur Konzepte aufwärmen. Schließlich ist für die Entwickler von Anwendungen eine stabile, nutzbare und kosteneffiziente AI-Fähigkeit eine Grundbedürfnis.
Wie genau dies jedoch umgesetzt wird, hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. wie man AI-Berechnungen und Konsensaufgaben ausbalanciert und wie man diese Dienste preislich gestaltet. Aber zumindest ist diese Richtung richtig – die komplexen technischen Probleme auf der Ebene der Infrastruktur zu belassen, ermöglicht es den Menschen darüber, sich auf Innovationen zu konzentrieren.
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