Mark Rydon von Aethir: Dezentralisierung des KI-Computings

Das dezentrale Graphics Processing Unit (GPU)-Netzwerk von Aethir begann zunächst mit einem Fokus auf Cloud-Gaming, doch laut Mitbegründer Mark Rydon hat das Unternehmen seinen Schwerpunkt auf künstliche Intelligenz verlagert. Dieser Bereich erlebt einen massiven Anstieg der Nachfrage nach Rechenleistung, was den Wert von GPUs steigert und zu einem Konflikt mit der geopolitischen Dynamik zwischen den USA und China führt.

Aethir wurde 2022 gegründet und hat aufgrund seiner praktischen Anwendungen in der realen Welt große Aufmerksamkeit im Bereich der dezentralen physischen Infrastruktur (DePIN) auf sich gezogen.

DePIN-Protokolle sind Netzwerke, in denen Menschen zusammenarbeiten, um im Austausch gegen einen Token einen Dienst anzubieten.

Im vergangenen Jahr war der Raumfahrtsektor außergewöhnlich dynamisch, da DePIN-Münzen laut CoinGecko eine atemberaubende Marktkapitalisierung von 33 Milliarden US-Dollar erreicht haben. Bemerkenswert ist, dass DePIN-Tokens in einer Vielzahl von Bereichen auftauchen, von Flugverfolgungsdaten bis hin zu Karten, wobei es in jeder Kategorie Hunderte davon gibt.

Als eine der bemerkenswertesten Initiativen im Bereich der dezentralen Datenverarbeitung demonstriert Aethir die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, in verteilten Computernetzwerken zu laufen, anstatt sich ausschließlich auf riesige, zentralisierte Rechenzentren zu verlassen.

Aethirs Reise

Als auf diesem Gebiet spezialisierter Forscher muss ich anmerken, dass Grafikprozessoren (GPUs) ursprünglich in erster Linie auf Gaming-Enthusiasten ausgerichtet waren. Führende Unternehmen wie Nvidia und AMD waren in einen harten Wettbewerb um die Entwicklung leistungsstärkerer GPU-Chips verwickelt. Ihr ultimatives Ziel war es, Spielern ein immersives Erlebnis mit höherer Wiedergabetreue und Auflösung in ihren virtuellen Umgebungen zu bieten.

Ungefähr im Jahr 2006 stellten Wissenschaftler bei Nvidia eine interessante Überschneidung fest: Die leistungsstarke Fähigkeit von Grafikprozessoren (GPUs), mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, was die Grafikleistung steigert, erwies sich auch bei der Verarbeitung großer Datenmengen als vorteilhaft und beschleunigte so die herkömmliche Geschwindigkeit Rechenaufgaben.

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Es war jedoch das Jahr 2006, und Technologien wie künstliche Intelligenz waren noch nicht allgemein anerkannt oder beliebt. Trotzdem wurde Nvidia weiterhin zu einem relativ niedrigen Preis gehandelt.

Heute konkurriert Nvidia mit Apple um die Position des wertvollsten Unternehmens der Welt. In den letzten Jahren haben sich Grafikprozessoren (GPUs) zum Rückgrat der Revolution der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt und ermöglichen eine breite Palette von Anwendungen, darunter innovative KI-Modelle und hochentwickelte Algorithmen für maschinelles Lernen.

So wie sich Nvidia zunächst auf den Einsatz von GPUs zur Verbesserung von Cloud-Gaming-Diensten konzentrierte und später eine größere Rentabilität in der künstlichen Intelligenz (KI) feststellte, begann Aethir damit, ungenutzte GPUs aus Rechenzentren zu nutzen, um Cloud-Gaming-Plattformen zu stärken. Wie Mitbegründer Mark Rydon jedoch in einem Interview mit CoinDesk mitteilte, erkannten sie schließlich, dass das erhebliche Umsatzpotenzial in der KI lag.

Laut Rydon wurde Aethir ursprünglich im Bereich Gaming konzipiert. Es dauerte jedoch nicht lange, bis uns klar wurde, dass die robuste GPU-Cloud, die wir entwickelten, erhebliche Auswirkungen auf die KI-Branche hatte. Kunden im KI-Runtime-Bereich sind bereit, deutlich mehr zu zahlen als Gamer, und der Bedarf an Rechenleistung im KI-Bereich ist schlichtweg gigantisch.

Es ist wirklich bemerkenswert. Laut TrendForce, einem Forschungsunternehmen, wird der Markt für KI-Server voraussichtlich ein erstaunliches Volumen von 205 Milliarden US-Dollar erreichen. Was diese Zahl noch beeindruckender macht, ist die Tatsache, dass sie den Gesamtwert aller Server auf über 300 Milliarden US-Dollar prognostizieren.

Aethir fungiert als Plattform, die GPU-Computing erleichtert und ungenutzte GPUs für Unternehmen verfügbar macht, die flexible On-Demand-Kapazität suchen, und umgeht dabei den Besitz- und Wartungsaufwand, der mit dem Besitz eigener Hardware verbunden ist.

Dies ist ein erheblicher Vorteil für Forscher, die nicht an Eliteinstitutionen angeschlossen sind. Sie können auf leistungsstarke Rechenressourcen zurückgreifen, ohne große Summen für den Kauf einer eigenen Infrastruktur ausgeben zu müssen.

In einem aktuellen Interview bei Devcon in Bangkok erklärte Rydon, dass die Rechenleistung, mit der wir arbeiten, unglaublich kostspielig sei und eine ineffiziente Verwaltung dieser Ressource zu erheblichen finanziellen Verlusten führen könnte. Unser dezentrales Modell ermöglicht es uns jedoch, in Bereiche zu expandieren, in denen ein hoher Bedarf an Rechenleistung besteht, die Ressourcen jedoch begrenzt sind, um diese zu leisten.

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Aufgrund der Dominanz von Nvidia in der Technologie der künstlichen Intelligenz sind chinesische Forscher sehr daran interessiert, diese hochentwickelten Chips zu erwerben, da sie die derzeit im Inland verfügbare Leistung um mehrere Generationen übertreffen.

Allerdings kamen geopolitische Probleme hinzu. Um einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Peking zu wahren, hat das US-Handelsministerium den Verkauf von Nvidias Spitzenchips wie dem H100 nach China verboten.

Im August 2024 las ich im Wall Street Journal über chinesische Unternehmen, die die US-Exportkontrollen umgehen. Dies erreichten sie durch die Vermietung dezentraler GPU-Rechenleistung im Ausland, eine Strategie, die an Dienstleistungen von Firmen wie Aethir erinnert.

Als Forscher muss ich klarstellen, dass unsere Hochleistungsrechnerressourcen aufgrund spezifischer Einschränkungen für Regionen wie China nicht zugänglich sind. Dies gilt insbesondere für H100-Systeme, die nicht für den Einsatz in China konzipiert sind. Um die Einhaltung dieser Vorschriften sicherzustellen, setzen wir Geofencing-Technologie ein und gestatten die Einbindung solcher Rechenressourcen in China nicht.

Im Hinblick auf den anhaltenden Wandel hin zur Dezentralisierung in der Web3-Landschaft stellte Rydon klar, dass Aethir ohne Genehmigung oder Einschränkungen keine völlige Freiheit bietet.

„Das ist notwendig, damit 100-Millionen-Dollar-Deals zustande kommen“, sagte Rydon.

Auf Web2-Ebene sollte ein System zur Überwachung von Serviceverträgen vorhanden sein, das die Leistungs- und Zuverlässigkeitserwartungen für Unternehmenskunden darlegt, sowie Know Your Customer (KYC)-Verfahren, die die Identität der beteiligten Parteien bestätigen, um regulatorische Anforderungen einzuhalten.

Er erklärte: „Es scheint, dass noch niemand herausgefunden hat, wie man Hardware-Netzwerke aufbauen kann, die völlig erlaubnisfrei sind. Dies stellt eine erhebliche Bedrohung für die Rentabilität eines Unternehmens dar, da es anderen ermöglicht, dem Netzwerk nach Belieben beizutreten und es zu verlassen, ohne dass dies Konsequenzen hat.“

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2025-01-08 18:15