io.net真实GPU数量成迷？去中心化AI协议存在哪些问题？
本文作者：@rargulati，MartinShkreli；编译：白话区块链
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近日，io.net作为建立在Solana上的去中心化算力网络，涉足Depin和AI领域，并宣布获得Mult1C0in Capital和Moonhill Capital的投资，投资金额未曝光。
io.net是一家基于Solana平台的去中心化云平台，专注于GPU上的机器学习训练，用户可即时、无需许可地接入全球GPU和CPU网络。该平台目前拥有25000个节点，并采用颠覆性技术将GPU云集群联结起来，为大规模AI初创公司节省高达90%的计算成本。
作为目前炙手可热的Depin和AI板块，io.net在Solana上的崛起引发了广泛关注，今日我们聚焦于X平台上两位专家对其GPU数量及相关问题的分析：
@ionet拥有多少个GPU（图形处理单元，用于图形处理的芯片）？
X平台的@MartinShkreli对此提出了四个答案的分析：
1）7648（部署时的尝试）
2）11107（手动计算得出）
3）69415（数字来源无法解释，保持不变？）
4）564306（缺乏支持、透明度或实质性信息，即使CoreWeave或AWS也未曾达到此规模）
然而，真实答案据称仅为320个。
为什么是320个呢？
让我们一同来看看资源管理页面。所有的GPU都标注为“免费”，但你依然无法租用任何一个。既然它们是免费的，为何不能租用呢？因为人们期待着获得回报，不是吗？
据称实际可租用的只有320个。
如果你无法租用，那它们便不是真实存在的。即便可租用，这也会...
据@rargulati透露，Martin对此事提出的质疑完全正确。针对去中心化的人工智能协议存在以下问题：
没有一种成本效益高且时间有效的方式来在高度分布式的通用硬件架构上进行有用的在线训练。这需要一个目前未知的重大突破。这也是为什么FANG花费的资金比加密货币的所有流动性还要多，用于购买昂贵的硬件、网络连接、数据中心维护等。
在通用硬件上进行推断听起来是一个很好的应用案例，但是硬件和软件方面的发展如此迅速，以至于通用的去中心化方式在大多数关键用例上表现不佳。可以参考最新的OpenAI延迟和Groq的增长。
从正确路由的请求上进行推断，与请求紧密共存的GPU集群，并利用去中心化加密货币来压低资金成本，以与AWS竞争并激励爱好者参与。听起来是个不错的主意，但由于供应商众多，GPU现货市场的流动性分散，没有人整合出足够的供应来提供给运营真正业务的人。
软件路由算法必须非常好，否则消费者运营商的通用硬件在操作上会出现很多问题。忘掉网络突破和拥塞控制，如果有人决定玩游戏或使用任何使用WebGL的内容，你可能会遇到某个运营商的服务中断。不可预测的供应端会给运营带来困扰，并给需求方请求者带来不确定性。
这些都是棘手的问题，需要很长很长的时间来解决。所有的投标都只是梗而已。
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