人工智能面临硬件危机：去中心化云如何解决这个问题

凭借其专有技术，这个去中心化云计算平台旨在实现 GPU 和计算资源的民主化，以释放人工智能的真正潜力。

去中心化云计算平台 Exabits 将未充分利用的消费级 GPU 优化为企业级硬件，实现人工智能计算行业和供应的民主化。

在人工智能 (AI)蓬勃发展的背景下，一场无声的危机以硬件稀缺的形式出可能会搁置无数开发者的愿望和创新。

计算能力集中在科技巨头手中带来的风险超出了市场价格上涨的范围，例如人工智能安全的弱点、对“创新”的垄断以及潜在的不道德使用。为了应对稀缺性和中心化，去中心化的云计算平台成为潜在的救星。这些平台解决了 GPU 资源未充分利用和当前聚合模型效率低下的挑战，实现了人工智能开发的民主化。

尽管解决了中心化模型效率低下的问题，但去中心化平台面临的现实是，大多数企业级 GPU 已经是专用的，并且只能提供有限的功能。然而，近 90% 的消费级 GPU 潜力尚未开发。由于消费级 GPU 主要是为游戏而设计的，因此对其进行优化以满足人工智能计算需求至关重要，因为传统的聚合方法是不够的。

用于人工智能计算的去中心化云

Exabits是一个去中心化云计算平台，通过聚合、加速和稳定消费级 GPU，使其与企业级 GPU 接近，克服了标准去中心化平台作为人工智能计算基础层和全栈解决方案的局限性。这为大量尚未开发的消费级 GPU 提供了储备，有可能解决 GPU 短缺危机。

io.net、Render Network、Akash、Aethir、EMC 和 Solana 等项目已与 Exabits 合作建立了一个庞大的、互连的去中心化计算网络。

由于 Exabits 在数据中心业务方面拥有数十年的经验，因此可以独特地访令垂涎的企业级 H100 和 A100 GPU（以及即将推出的新 B200），从而进一步实现人工智能开发的民主化。

Exabits 可使用超过 350,000 个 GPU，充分利用未充分利用的消费类 GPU，并将其转变为 AI 计算解决方案。为了获得最佳性能，该平台利用其博士团队开发的尖端技术来加速、连接和平衡硬件。研究人员。

AI资源的可持续模型

虽然 Exabits 并不是唯一的 GPU 市场，但它在扩大能够进行有意义的 AI 计算的芯片总供应方面的能力是独一无二的，并且正在与其他计算市场合作以扩大其供应。

世界各地的市场参与者都被激励将其计算资源贡献给网络以换取代币。这些代币还可用于支付生态系统内的服务费用。

企业级GPU集群

Exabits 团队由哈佛大学和普林斯顿大学的博士领导，他们在 BitMain、爱立信、QuickNode、The White House、Plug and Play、TikTok 和 Meta 等组织中拥有丰富的经验。他们的集体专业知识包括全球数据中心建设、管理和运营方面超过 20 亿美元的交易。该团队丰富的经验和关系有助于引导 Exabits 的企业级 GPU 集群网络。

该平台确保客户拥有必要的计算能力来大规模有效地训练杂的器学习模型。它使开发人员能够构建复杂的人工智能项目，而无需面临传统的进入壁垒，为有限的高端企业 GPU 提供了一种经济高效的替代方案。

在与 Web3 基础设施平台 Nebula Block 合作后，Exabits 报告称，与传统的 Amazon Web Services (AWS) 平台相比，成本节省了 71%，性能提高了 30%。

展望未来，打造更具包容性的人工智能基础设施的必要性是不可否认的。通过培育社区驱动的方法并实施可扩展且高效的解决方案，技术行业可以克服当前的限制。像 Exabits 这样的解决方案可以为每个人都可以进行人工智能开发的未来铺平道路。