Einführung

Die Integration von künstlicher Intelligenz und Blockchain-Technologie wird zu einem neuen Schwerpunkt in der sich rasch entwickelnden Welle der Technologie. Die Erzählung vom Aufbau eines Rechenleistungs-DePin basierend auf Grafikprozessoren (GPUs) beginnt, eine neue Welle im Web3-Raum zu schaffen.

In den letzten Jahren hat die weitreichende Anwendung der KI-Technologie zu einer wachsenden Nachfrage nach Rechenleistungsressourcen in verschiedenen Branchen geführt. Allerdings hat das Monopol der leistungsstarken GPUs auf dem Markt es vielen kleinen und mittleren Unternehmen schwer gemacht, die notwendige Rechenunterstützung zu erhalten. Basierend auf diesem Nachfragetrend wurde das EMC (Edge Matrix Computing)-Projekt ins Leben gerufen, das darauf abzielt, das Problem der unzureichenden Ressourcenallokation für Rechenleistung zu lösen, indem ungenutzte Grafikkartenressourcen aus der ganzen Welt integriert werden.

Das EMC-Team hat das Konzept des „DeAI“ pioniert und es von herkömmlichen GPU-Cloud-Diensten abgegrenzt. Das Projekt bietet ein effizientes KI-Schulungsmodell durch seine Computing-Power-Scheduling-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, zu niedrigen Kosten auf Computing-Ressourcen zuzugreifen. Diese Innovation fördert die Integration von KI und Blockchain bei der Ressourcennutzung und dem Datenaustausch, stärkt die Entwicklung des Web3-Ökosystems und schafft einen realen Anwendungswert.

Was ist EMC?

Projektübersicht

EMC (Edge Matrix Computing) wurde 2022 als leistungsstarkes, dezentrales KI-Computing-Anwendungsnetzwerk gegründet, um die Reibung zwischen der Entwicklung von KI-Technologie und GPU-Rechenleistungsressourcen zu überwinden. Bis Oktober 2024 hat das Unternehmen ein Rechenleistungsnetzwerk und eine KI + Web3-Community in über 30 Ländern und Regionen weltweit aufgebaut. Sie setzt sich für mehr Chancengleichheit und -offenheit für Unternehmer und Entwickler ein.

Als erste Plattform im Web3-Bereich, die eine nahtlose Integration von GPU-Computing-Assets und KI-Anwendungen erreicht hat, bieten EMC's Kernprodukte verschiedene AI- und Web3-Anwendungsszenarien, die den Aufbau verteilter Hochleistungs-Computing-DePIN-Services ermöglichen. Zum Beispiel ist EMC Hub für die dezentrale Computing-Planung verantwortlich und stellt globale Computing-Ressourcen zur Verfügung, um AI-Entwicklern zu helfen, ihre Aufgaben effizient abzuschließen. JarvisBot konzentriert sich auf eine breite Palette von AI-Service-Anwendungen, optimiert Benutzererfahrungen durch Deep Learning und bietet intelligente Unterstützung für verschiedene Geschäftsszenarien. OmniMuse ist eine innovative Plattform zur Förderung der Forschung und des Einsatzes von AI-Technologie.

In diesem Zusammenhang verpflichtet sich EMC, den Aufbau eines dezentralen KI-Ökosystems zu fördern, das Entwicklern kostengünstige und effiziente Rechenressourcen bietet und gleichzeitig neue Möglichkeiten für innovative Anwendungen in verschiedenen Branchen eröffnet. Durch die Integration von verteiltem Computing, Smart Contracts und KI-Services strebt EMC danach, eine bedeutende treibende Kraft für die zukünftige Integration von KI und Blockchain zu werden und so breitere Entwicklungsmöglichkeiten für globale Entwickler und Unternehmer zu schaffen.

Gründungsteam

Quelle: Edge Matrix Chain

Das EMC-Kernteam umfasst mehrere Branchenveteranen mit umfangreicher Erfahrung in Cloud Computing, KI und Marketing:

• Alex Goh

Der Mitbegründer von EMC und Vorsitzender der EMC Foundation hat einen MBA von der Macquarie University. Er verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der globalen Marktentwicklung und war zuvor General Manager für Großchina bei Improbable.io und Global GM bei AWS (Amazon). Derzeit konzentriert er sich auf die Kommerzialisierung und weltweite Vermarktung von EMC in Singapur.

• BK Khur

Co-Gründer und CTO von EMC, Absolvent des College of Engineering an der Nanyang Technological University (NTU) und war Forscher an der NTU. Er verfügt über einen reichen technischen Hintergrund und arbeitet bei Deloitte Consulting an der digitalen Transformation. Er gründete Unternehmen wie JuzToday und ShopperBoard und bringt umfangreiche Management- und technische Erfahrungen aus verschiedenen innovativen Projekten mit.

• Allen Foo

Vorstandsmitglied der EMC Foundation und Produkt- und Technologieberater. Er ist Gründer und CEO von UCCVR, einem Risikokapitalfonds in der Frühphase, und VooX. Zuvor leitete er die Geschäftsentwicklung für Unity und Microsoft in Großchina mit umfangreicher Führungserfahrung im Cloud-Services-Sektor.

• Terrence Ngu

Vorstandsmitglied der EMC Foundation und Berater für die globale Marktförderungsstrategie. Er gründete Hashmeta und war zuvor Chief Community Officer bei StarNgage. Terrence hat Schlüsselpositionen in mehreren High-Tech-Unternehmen innegehabt, die sich auf globale Markstrategie und Community-Aufbau konzentrieren.

Aktuelle Finanzierungssituation

Derzeit hat das EMC-Projekt mehrere Runden bedeutender Finanzierung abgeschlossen und zeigt sein starkes Entwicklungspotenzial in den globalen AI- und Web3-Sektoren. Die erste Finanzierungsrunde wurde im Januar 2024 abgeschlossen, mit namhaften Investoren, darunter Swiss Bochsler Group, Future3 Campus, 1783 Labs, Frontier Research, DMC, VOFO Corp, Exabits.ai, Hashmeta, CEEX Labs und andere Institutionen und Family Offices.

Im Februar 2024 kündigte das EMC-Team den Abschluss einer zweiten Runde strategischer Finanzierung an, angeführt von der Faculty Group und Flow Capital in Höhe von mehreren Millionen Dollar. Die Finanzierung stammte aus der globalen Web3-Community, DAOs und AI-Entwicklergemeinschaften, was die Bereitstellung und Entwicklung von EMC-Computing-Knotenpunkten weiter beschleunigte.

Am 30. August 2024 gab EMC die erfolgreiche Abschluss einer 20 Millionen US-Dollar umfassenden Serie-A-Finanzierungsrunde bekannt, die von Amber Group und P2 Ventures geleitet wurde. Weitere Teilnehmer waren bekannte Investitionsinstitutionen wie One Comma, Kapley Judge und Associated Corporations sowie der Cyberrock Venture Fund. Dies stärkte die Position von EMC als dezentrale Rechenplanungsplattform und Brancheninnovator in der KI weiter.

Verwandte Ressourcen

Projektvorteil

Verteilte GPU

Angesichts des dominierenden Marktanteils von Giganten wie NVIDIA im Hochleistungs-GPU-Markt adressiert EMC effektiv das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage nach Rechenleistung, indem es sein einzigartiges verteiltes dezentrales Rechennetzwerk nutzt und ungenutzte GPU-Ressourcen weltweit einsetzt. Insbesondere nach dem Zusammenschluss von Ethereum hat die Schließung zahlreicher Mining-Farmen zu vielen ungenutzten GPU-Geräten geführt, was EMC ermöglicht, kostengünstige Rechenunterstützung für KI-Entwickler anzubieten.

Das EMC-Netzwerk hat über 100 GPU-Knoten in mehreren Ländern und Regionen bereitgestellt, darunter A100, H100, RTX 4090 und 3090. Diese Rechenressourcen werden von Internet-Rechenzentren (IDC), Cloud-Service-Anbietern (CSP), Mining-Farmen und speziell für die KI-Entwicklung konzipierten EMC-KI-Arbeitsstationen bereitgestellt. Das EMC-Netzwerk verwendet einen Mechanismus, der Proof of Work (PoW) und Proof of Stake (PoS) kombiniert und es den Teilnehmern ermöglicht, Token-Belohnungen zu verdienen, indem sie Rechenleistung beitragen und staken. Dadurch erzielen sie doppelte Einnahmen aus dem Mining und Staking.

Aus der Perspektive der Benutzererfahrung ist die EMC AI Workstation auf einfache Plug-and-Play-Bedienung ausgelegt. Die erste Charge der Produkte ist mit leistungsstarker Hardware ausgestattet, wie z. B. Intel Core i7 CPUs, 2TB Solid-State-Laufwerken, 32GB DDR5 6400Hz-Speicher und RTX 4090-Grafikkarten, um sicherzustellen, dass die erforderlichen Rechenressourcen und Datenverarbeitungsfähigkeiten für komplexe KI-Aufgaben erfüllt werden. Dies bietet den Benutzern eine effiziente Arbeitsumgebung, die Innovation und Entwicklung im gesamten Ökosystem fördert.

Quelle:Geomap

Innovatives DeAI-Ökosystem

EMC hat durch sein einzigartiges dezentrales KI-Ökosystem (DeAI) ein vollständiges System von der Infrastruktur bis zur Anwendungsentwicklung aufgebaut. Seine Kernphilosophie ist Offenheit, Transparenz und Demokratisierung, um die Probleme der traditionellen zentralisierten KI durch dezentrale Modelle, Daten und Rechenleistung zu lösen. Zum Beispiel kontrollieren wenige Unternehmen oft traditionelle KI-Modelle, was zur Einhausung von Daten und Algorithmen führt. In EMCs DeAI-System werden Algorithmen und Daten über ein verteiltes Netzwerk geteilt, was es den Benutzern ermöglicht, ihre Daten autonom zu verwalten, wodurch das Datensystem erheblich bereichert wird und die Beiträge und Kontrolle der Benutzer über KI-Modelle verbessert werden.

Mit dem Beginn des Bullenmarktes ist die Nachfrage nach neuen Technologien und innovativen Modellen besonders dringend, und die Kombination von KI und Web3 ist ein bedeutender Trend für den zukünftigen Markt. Durch die Integration dieser beiden heißen Bereiche hat EMC eine neue Marktgeschichte geschaffen und bietet Investoren frische Investitionsmöglichkeiten, insbesondere im dezentralen KI-Entwicklungs- und Anwendungsmarkt, der voraussichtlich eine neue Investitionswelle auslösen wird.

Dual Token + Dual Deflation

EMC übernimmt ein Modell des „Dual Token + Dual Deflation“: Ein Token wird zur Governance und Teilnahme an ökosystemischen Entscheidungen verwendet, während der andere als primäres Tauschmittel dient. Dieses Design verbessert die Flexibilität des Projekts, indem es den Tokens ermöglicht, unterschiedliche Rollen in verschiedenen Funktionen zu spielen.

Darüber hinaus verringert der Dual-Deflationsmechanismus von EMC den Umlauf von Token durch spezifische wirtschaftliche Gestaltungen, um deren Knappheit zu gewährleisten. Konkret beinhaltet dies regelmäßige Rückkäufe von Token, um den Marktuflauf zu verringern, und eine weitere Verringerung des Umlaufs durch die Vernichtung eines Teils der Token (z. B. gesammelte Transaktionsgebühren). Dieser Mechanismus erhält nicht nur die Knappheit der Token, sondern erhöht auch ihren langfristigen Wert.

In der EMC-Community können Benutzer aktiv am EMC-Ökosystem durch verschiedene Methoden teilnehmen, wie z.B. das Aufladen von Token, die Teilnahme an Transaktionen mit realen Vermögenswerten (RWA) und den Verkauf von KI-Modellen, um so den Umlauf und die Nutzung von Token zu fördern. Zusammenfassend etabliert dieses Modell der „Dual Token + Dual Deflation“ eine solide wirtschaftliche Grundlage für EMC und Anreize für mehr Entwickler und Benutzer, durch vielfältige Einnahmemodelle am EMC-Ökosystem teilzunehmen.

Quelle: Edge Matrix Chain

Niedrige technische Hürde

EMC hat die technischen Barrieren für die Entwicklung von AI DApps erheblich gesenkt, indem es das EMC Hub-Tool eingeführt hat. Entwickler können mithilfe seines umfangreichen SDK und Toolsets problemlos KI-Anwendungen erstellen und bereitstellen. Diese offene und benutzerfreundliche Entwicklungsplattform zieht mehr Entwickler an, um sich dem EMC-Ökosystem anzuschließen. Sie fördert die weit verbreitete Nutzung der KI-Technologie im Web3-Ökosystem und ebnet den Weg für die schnelle Anwendung intelligenter KI-Technologien.

EMC Ökosystem Einführung

Als ein Projekt, das künstliche Intelligenz und Web3-Technologie kombiniert, ist das gesamte EMC-Ökosystem in vier Schichten unterteilt: Protokollschicht, Netzwerkschicht, Anwendungsschicht und Vermögensschicht. Technisch bietet es den Benutzern effiziente KI-Computing-Lösungen durch eine einzigartige Netzwerktopologie, Edge-Computing-Zeitplanung und ein mehrschichtiges Knotendesign.

Quelle: Kanten-Matrix-Kette

EMC-Protokoll

EMC-Protokoll ist eine verteilte KI-Berechnungsleistungsplanungslösung, die auf dem EVM-Ökosystem basiert. Es nutzt die leistungsstarke Infrastruktur der Arbitrum One-Hauptkette, um die Einreichung und Validierung von Zustandsmaschinen zu ermöglichen. Das Ziel besteht darin, weltweit ungenutzte Rechenressourcen einzuplanen, um den hohen Rechenanforderungen von KI-Trainingsaufgaben gerecht zu werden.

Wie im Diagramm dargestellt, kann die Netzwerktopologie von EMC in vier Arten von Knoten unterteilt werden: Berechnungsknoten, Routerknoten, Validierungsknoten und Transaktionsspeicher. Diese Knoten, die für verschiedene Funktionen verantwortlich sind, werden einheitlich geplant, um die Einreichung und Bestätigung von ausgeführten Transaktionen zu erleichtern. Sie arbeiten zusammen, um KI-Modelltraining und Inferenzaufgaben abzuschließen. Letztendlich werden alle Transaktionsstatus und Rechenaufgabenergebnisse in der Transaktionsspeicherschicht von Arbitrum One gespeichert, um die langfristige Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten.

Quelle: cryptoviet.info

Die Kerntechnologieimplementierung des EMC-Protokolls beruht auf seinem effizienten Einreichungs- und Bestätigungsmechanismus, der einzigartige Vorteile bei der Planung der Rechenleistung und dem Management der Validierungsknoten bietet. Zunächst verpackt der Einreichungsmechanismus die Zustandsmaschine in eine Commitment-Struktur, die an die Hauptkette von Arbitrum zur Aufzeichnung gesendet wird, bekannt als "Einreichung". In diesem Stadium können Benutzer sofort zum nächsten Schritt übergehen, ohne auf die tatsächliche Bestätigung warten zu müssen. Sobald eine Transaktion an den Smart Contract übermittelt wird, gilt sie als abgeschlossen, und der Prozess ist asynchron. Obwohl einige Zeit benötigt wird, wird die Wahrnehmung des Benutzers von Verzögerungen erheblich reduziert.

Unter dem PoS-Mechanismus erfüllen Validierungsknoten ihre Aufgaben, indem sie EMC-Token setzen, um Fairness und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Die gesetzten Vermögenswerte können verwirkt werden, wenn die Validierung fehlschlägt, was die Sicherheit des Systems weiter erhöht. Der Anreizmechanismus ist mit der Menge an gesetzten EMC verknüpft, wobei Knoten, die am meisten setzen, Vorrang haben, um Validatoren zu werden. Auch die intelligente Routenführung beruht auf dem Setzen, um eine Prioritätenzuweisung und Aufgabenstabilität zu gewährleisten. Rechenknoten haben zwei Optionen: EMC setzen für höhere Belohnungen oder Aufgaben ausführen, die keine langfristige Rechenleistung erfordern, um die Betriebsflexibilität und den Gewinn zu erhöhen, was besonders für kleinere Knoten geeignet ist.

Gleichzeitig verbessert das EMC-Protokoll die Effizienz der Nutzung von Rechenleistung durch die Planung der Edge-Berechnung erheblich. Im Vergleich zu herkömmlichen zentralisierten Rechenzentren nutzt das EMC-Netzwerk weltweit ungenutzte GPU-Ressourcen und optimiert die Zuweisung von Rechenkapazität. Durch die Zusammenarbeit mit dem EMC Partner Network (EPN) erreicht EMC eine globale dezentrale Rechenunterstützung und gewährleistet die Stabilität und Skalierbarkeit des Systems unter groß angelegten gleichzeitigen Situationen. Diese Konstruktion ermöglicht es dem EMC-Protokoll, die Herausforderungen der komplexen Rechenumgebungen von heute effektiv anzugehen und eine solide Grundlage für KI- und Echtzeit-Anwendungen zu bieten.

EMC Hub

Die EMC HUB-Plattform verbessert die Entwicklung und Bereitstellungseffizienz, indem sie die KI-Modellbibliothek mit Rechenressourcen integriert. Entwickler können KI-Modelle in Docker-Container verpacken und diese zusammen mit Beispielcode und Parameterbeschreibungen auf die Plattform hochladen, um Belohnungen von der Plattform zu erhalten. Dieser Mechanismus reduziert die Belastung der Entwickler hinsichtlich der Modellveröffentlichung und -verteilung erheblich. Benutzer müssen lediglich Computing-Knoten abonnieren und können diese Modell-Docker-Container mit einem Klick bereitstellen, um schnell vollständige KI-Instanzen zu starten. Das System konfiguriert auch automatisch die entsprechenden APIs.

Quelle:EMCHub

In Bezug auf die Planung der Rechenleistung verlässt sich EMC Hub auf die Zusammenarbeit von intelligentem Routing und Knoten: Ersteres optimiert Pfade und Datenübertragung, während Letzteres Rechenaufgaben ausführt. Dies beinhaltet die dynamische Planung von GPU-Ressourcen innerhalb des Rechenpools und deren intelligente Zuweisung basierend auf Aufgabenlast und Priorität. Im Vergleich zu traditionellen Methoden vermeidet dieses Modell die umständlichen Prozesse des Cloud-Service-Kaufs, der Modellauswahl und der Umgebungsbereitstellung und ermöglicht es Entwicklern, sich stärker auf Innovationen zu konzentrieren.

In Bezug auf Sicherheit und Effizienz verwendet EMC Hub einen hybriden Konsensalgorithmus aus PoS und PoW, wobei insgesamt 3F + 1 Validator-Knoten den Mechanismus aufrechterhalten. Die Verifizierung erfolgt mit einem IBFT-Algorithmus (Byzantine Fault Tolerance), der Transaktionen mit einer 2/3-Mehrheit bestätigt. PoS gewährleistet die Sicherheit der Knoten und verhindert böswillige Angriffe, während PoW für die Überprüfung der Erledigung von Rechenaufgaben verantwortlich ist. Dieser hybride Mechanismus erhöht die Sicherheit der Plattform und verkürzt die KI-Trainingszyklen. Statistiken zeigen, dass dieser Ansatz nur 30 % der herkömmlichen Methoden kostet und den Arbeitsaufwand auf nur wenige Stunden reduziert.

Quelle: EMV-Protokoll (EMV) · GitHub

JarvisBot

EMCs KI-Assistent Jarvis ist eine revolutionäre KI-Entwicklungsplattform, die das EMC-Netzwerk und die dezentrale Architektur nutzt und Deep-Learning-Algorithmen integriert. Dadurch ist es mehr als nur ein KI-Chatbot; es verbessert die Genauigkeit der Ressourcenzuweisung durch Deep Learning und behält gleichzeitig starke Konversationsfähigkeiten bei. Es automatisiert komplexe Berechnungsaufgaben und Modelltraining und optimiert den KI-Bereitstellungsprozess.

In Bezug auf die Funktionalität bietet JarvisBot eine Vielzahl von KI-Anwendungen, einschließlich Inhalteerstellung, Bildgenerierung, Übersetzung und Artikelneuschreibung. Benutzer können maßgeschneiderte Bots für den Kundensupport, Lead-Generierung, Bestellaktualisierungen und personalisierte Empfehlungen erstellen. Durch die Integration eines Web3-Wirtschaftsmodells können Benutzer Belohnungen verdienen, indem sie Ressourcen bereitstellen und gleichzeitig KI-Dienste genießen. Dies unterscheidet JarvisBot von herkömmlichen KI-Anwendungen, die in der Regel auf Benutzerabonnements angewiesen sind, und teilt wirklich die Entwicklung und Erstellung von KI. Dieses Modell hat auf dem Markt erhebliche Aufmerksamkeit erregt.

Darüber hinaus ist JarvisBot darauf ausgelegt, den Bereitstellungsprozess von KI-Modellen erheblich zu vereinfachen. Mit den von JarvisBot bereitgestellten Web3-Tools können Entwickler ganz einfach auf seine Funktionen zugreifen und KI-Modelle schnell starten, ohne umständliche manuelle Konfigurationen durchführen zu müssen. Dies verbessert die Effizienz des Modelltrainings und bietet eine effektivere und wirtschaftlichere Lösung für KI und dezentralisierte KI (DeAI), was es zu einer dezentralisierten Version von „ChatGPT“ macht.

Quelle: docs.jarvisbot.ai

OmniMuse

OmniMuse ist eine innovative Plattform, die die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) durch dezentrale KI (DeAI) fördert. Sie bietet eine Reihe von Funktionen, einschließlich anpassbarer Smart-Vertragsvorlagen und Frameworks, die speziell für das Modellprägen, den Handel und den Datenaustausch entwickelt wurden und den Entwicklungsprozess von KI-Anwendungen erheblich beschleunigen. Darüber hinaus integriert OmniMuse beliebte Blockchain-Entwicklungstools, um die Erstellung von dezentralen Anwendungen zu vereinfachen.

OmniMuse verwendet dezentrale Speicherlösungen wie IPFS, um die Dauerhaftigkeit und Unveränderlichkeit von Datenbeständen zu gewährleisten und den sicheren Datenaustausch und -handel zu erleichtern und gleichzeitig den Datenschutz in den Vordergrund zu stellen. Die fortschrittlichen Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen profitieren von modernsten Verschlüsselungstools wie homomorpher Verschlüsselung, sicherer Mehrparteienberechnung und überprüfbarer Berechnung, wodurch die Sicherheit der Plattform weiter verbessert wird.

Darüber hinaus wird der in Entwicklung befindliche DeAI Store eine innovative Plattform sein, auf der dezentralisierte KI-Anwendungen gesammelt werden, um Benutzern dabei zu helfen, die neuesten intelligenten Technologieanwendungen zu entdecken und darauf zuzugreifen. Der DeAI Store bietet dezentrale KI-Datenspeicherung, Smart-Contract-Vorlagen und Entwicklungsframeworks und integriert gleichzeitig Verschlüsselungstools, um die Privatsphäre und Sicherheit der Benutzer zu gewährleisten. Das Ziel der Plattform besteht darin, eine kollaborative Umgebung ohne technische „Grenzen“ zu schaffen, damit jeder das enorme Potenzial der KI freisetzen und zahlreiche KI-Entwickler, Kreatoren und Benutzer gewinnen kann, um gemeinsam Innovation und Entwicklung in der KI-Technologie voranzutreiben.

Quelle: OmniMuse

Openverse-Framework

Aufbauend auf EMC Hub erweitert Openverse seine Funktionalität durch die Integration mehrerer Entwicklertools und SDKs. Dies verbessert die Fähigkeiten von Entwicklern in einer dezentralen Umgebung und ermöglicht eine nahtlose Integration mit EMC Hub, um AI-Anwendungen schnell bereitzustellen.

Openverse ist funktional eine Plattform, die verschiedene SDK-Tools für Web3-Entwickler integriert, darunter EMC SDK, Web3 SDK, 3D Scene SDK und DID SDK. Diese Tools unterstützen Kern-Web3-Funktionen. Zum Beispiel ermöglicht das 3D Scene SDK den schnellen Aufbau virtueller 3D-Welten, während das DID SDK eine Identitätsüberprüfung auf Blockchainebene bietet, um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.

Entwickler können KI-Modelle auf die Plattform hochladen und KI-Instanzen über die Ein-Klick-Bereitstellungsfunktion von Openverse einfach starten und verwalten, was den Entwicklungsprozess vereinfacht. Diese integrierte Plattform senkt die Hürden für die Web3-Entwicklung erheblich und ermöglicht es Entwicklern, sich auf Anwendungsinnovationen und Geschäftswachstum zu konzentrieren.

Quelle: EMCprotocol (EMC) · GitHub

Überblick über verwandte Token.

Tokenverteilung

$EMC ist ein Token, das auf der öffentlichen Arbitrum One-Blockchain ausgegeben wird und eine Gesamtversorgung von 1 Milliarde hat. Die Verteilung dieser Token deckt verschiedene Zwecke ab, einschließlich Community-Belohnungen, Entwicklungs-Fonds und Liquidität. Das Design zielt darauf ab, Entwicklern und Benutzern die Teilnahme am dezentralen Computing-Ökosystem zu ermöglichen, um eine effiziente Nutzung von Computing-Power und wirtschaftlichem Umlauf zu fördern.

Quelle: Token-Verteilung | EMC Whitepaper

Modell der Renditedeflation

EMC stellt ein duales Token-ökonomisches Modell vor, das das grundlegende $EMC-Token und einen Stablecoin namens Credits umfasst, der als Medium für Transaktionen innerhalb des EMC-Marktes dient. Der Kern dieses Mechanismus liegt in der Anforderung, dass Benutzer Credits mit $EMC kaufen müssen, was während dieses Prozesses zur vollständigen Zerstörung von $EMC führt und damit dessen Knappheit und Wert erhöht. Dieses Design hilft dabei, das stabile Wachstum des $EMC-Preises aufrechtzuerhalten und mehr Benutzer in das EMC-Ökosystem zu locken.

EMCs Yield-Deflationsmodell besteht aus spezifischer Rendite-Deflation und Rechenleistungs-Deflation, die darauf abzielen, das Gleichgewicht von Token-Angebot und -Nachfrage aufrechtzuerhalten.

1. Im Yield-Deflationsmechanismus werden Transaktionen mit Stablecoins oder anderen Tokens abgewickelt, während Rechenleistungskluster über das Rechenleistungsprotokoll geleast werden. Transaktionsgebühren auf der RWA-Plattform werden in $EMC umgewandelt und zerstört, wobei 80% des Mieteinkommens an den Vermieter gehen und 20% zerstört werden. Darüber hinaus erhalten beide Parteien der Transaktion $EMC als Belohnung, was die Verwendung und Zerstörung des Tokens weiter fördert.
2. Im Mechanismus der Deflation des Rechenleistungsverbrauchs bietet EMC Hub eine reichhaltige Auswahl an Rechenleistung und Anwendungssubskriptionsdiensten, für die Benutzer andere Kryptowährungen setzen müssen, um auf diese Dienste zugreifen zu können. In diesem Fall werden die gesetzten Vermögenswerte in $EMC umgewandelt, die nach der Einzahlung nicht von dem Verbrauchskonto abgehoben werden können, sondern nach der Nutzung des Dienstes zerstört werden, was den Verbrauch von $EMC erhöht und seinen Wert steigert.

Release-Modell

Das anfängliche Token-Generierungsevent (TGE) für das EMC-Token wird am 9. November 2023 starten, wobei der gesamte Token-Veröffentlichungsplan 24 bis 48 Monate dauern wird und Investoren sowie das Projektteam umfasst. Bei der Token-Verteilung machen Ökosystem-Belohnungen (einschließlich Governance-Token) 47% des Gesamtangebots aus. Darüber hinaus umfasst das EMC-Wirtschaftssystem deflationäre Mechanismen und einen Verbrennungsplan, der darauf abzielt, das Ökosystem zu betreiben und den langfristigen Wert des Tokens zu steigern.

Quelle: Token-Erwerb | EMC Whitepaper

Zukunftswertanalyse

Das EMC-Projekt ist eine Kombination aus traditionellem Web2 und Web3. Im Vergleich zu Web2-Projekten liegt sein Vorteil darin, verteilte GPU-Knoten zur effektiven Aggregierung von verteilten Rechenressourcen zu nutzen und das durch traditionelle zentralisierte Systeme verursachte Ungleichgewicht von Angebot und Nachfrage zu mildern. Im Gegensatz zu anderen Web3-Projekten bietet EMC eine kostengünstige Lösung für das Training von KI-Modellen, indem es KI und DePIN tief integriert, einen Markt für den Austausch von Wissen, Daten und Rechenressourcen schafft. Darüber hinaus beschleunigt sein einzigartiger Credits-Mechanismus den wirtschaftlichen Umlauf und bietet neue Einnahmequellen und Chancen für Investoren.

In Bezug auf zukünftige Anwendungen macht EMC High-Performance Computing zugänglich und wirtschaftlich und öffnet die Tür für KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen.

Im Gesundheitswesen beispielsweise kann EMC seine leistungsstarken Computing-Fähigkeiten nutzen, um umfangreiche medizinische Daten zu verarbeiten und so die personalisierte Medizin und präzise Diagnostik voranzutreiben. KI-Modelle können effektivere Behandlungspläne formulieren, indem sie die historischen Daten und genetischen Informationen der Patienten analysieren. Die Rechenleistung von EMC in der Finanzbranche ist in der Lage, komplexe Finanztransaktionen und Risikobewertungen zu bewältigen, Kosten zu senken und gleichzeitig Datensicherheit und Transparenz zu gewährleisten.

Die vielversprechendsten Anwendungen konzentrieren sich auf Smart Cities und das Internet der Dinge (IoT). Die verteilte Architektur von EMC kann die Echtzeit-Datenverarbeitung für zahlreiche Geräte unterstützen und so die Optimierung von Systemen wie intelligentem Transport- und Energiemanagement erleichtern und so die Effizienz und Nachhaltigkeit des städtischen Betriebs verbessern.

Derzeit ist die Engineering-Technologie für große Modelle relativ ausgereift, aber die Stabilität der Rechenleistung und die Zuverlässigkeit der Codekapselung erfordern noch große Aufmerksamkeit und kontinuierliche Optimierung. Da sich das EMC-Projekt in einem heißen Segment von DePIN befindet, besitzt es zunächst die Machbarkeit im Bereich Customer Experience (CX). Auf der anderen Seite ist auf der Grundlage der offengelegten Informationen der chinesische Hintergrund des Projekts offensichtlich, was darauf hindeutet, dass eine zukünftige Marktexpansion eine Diversifizierungsstrategie erfordern könnte, um den globalen Einfluss zu erhöhen.


Referenzen

1. https://docs.emc.network/whitepaper
2. https://docs.jarvisbot.ai/
3. https://twitter.com/EMCprotocol
4. https://linktr.ee/emcnetwork
5. https://emchub.ai/#/home
6. https://coinmarketcap.com/currencies/edge-matrix-computing/