Was ist DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) ist ein dezentrales Hochleistungs-GPU-Computernetzwerk, das sich unendlich erweitern kann. Es integriert und stellt ungenutzte Rechenleistung und Datenressourcen aus der ganzen Welt zur Verfügung und bietet eine sichere und wirtschaftliche Garantie für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Ziel ist es, die am weitesten verbreitete GPU-Computing-Infrastruktur im globalen KI- und Metaverse-Zeitalter zu werden.

Projekthintergrund

DeepBrain Chain wurde offiziell 2017 gestartet, hat die Finanzierung abgeschlossen und wurde 2018 an der Huobi-Börse gelistet. Bis 2020 hatte es Dienstleistungen für über 500 KI-bezogene Universitäten und Labore weltweit bereitgestellt. Im Jahr 2021 wurde das Mainnet für Knotenpunkte offiziell gestartet. In diesem Jahr plant DeepBrain Chain die Entwicklung eines kurzfristigen GPU-Vermietungsmodells und die Realisierung von Token-Interaktionen innerhalb des Netzwerks.

Kernteammitglieder

He Yong: Vorsitzender und CEO der DeepBrain Chain Foundation, KI-Experte und eine innovative Persönlichkeit in der Computerindustrie in Shanghai. Er begann 2014 mit der Erforschung von Bitcoin und Blockchain-Technologie. Er ist versiert in Produktgestaltung und maschinellen Lernalgorithmen und ist der Erfinder eines intelligenten semantischen Fehlerkorrekturmotors, der häufig bei der Spielübersetzung verwendet wird. He Yong ist auch einer der ersten Unternehmer im KI-Bereich Chinas und leitete die Entwicklung des weltweit ersten KI-Lautsprechers.

Wang Dongyan: Chief AI Officer von DeepBrain Chain. Er ist ein Experte mit fast 20 Jahren Erfahrung in künstlicher Intelligenz, Business Intelligence und Datenwissenschaft im Silicon Valley. Dr. Wang Dongyan hat führende technische Teams für Fortune 500 Unternehmen (Cisco, NetApp, Midea Group, Samsung) geleitet und zahlreiche Auszeichnungen gewonnen.

Brain Xu: Chief Data Scientist der DeepBrain Chain. Seit 1998 hat er umfangreiche Erfahrungen mit über 48 Produkten (KI, ML und Datenanalyse usw.) im Softwarebereich gesammelt. Er hat 20 Projekte für große Kunden (Boeing, DARPA usw.) entwickelt, 38 technische Papiere und US-Patente verfasst und 76 technische Berichte erstellt.

Jason Pai: Senior Product Expert und Direktor für AI Mining Machines bei Silicon Valley Labs. Er hat einen Master in Business Analytics von der Stern School of Business der New York University und einen Master in Industrietechnik von der Fulton School of Engineering der Arizona State University mit Schwerpunkt auf Technologiemanagement und Operationsforschung. Vor seinem Eintritt bei DeepBrain Chain hatte Jason 15 Jahre Erfahrung in der Hardware-Forschung und im Produktmanagement und arbeitete bei Supermicro, IBM und Ford Motor Company.

DeepBrain Chain Daten

Quelle: DeepBrain Chain

Bis zum 30. Juli 2024 befanden sich 810 GPUs im Computing Power Mainnet, an dem 11 Computing Pools teilnehmen. Der Gesamtwert der Rechenleistung hat 272.731,31 erreicht. Diese GPUs haben insgesamt 80.544.779 $DBC gestaked, mit einer GPU-Mietrate von 77,41%. Über 200.000 Adressen halten $DBC, wobei fast 1,3 Milliarden Token gestaked sind.

DeepBrain Chain Struktur und Optimierung

DeepBrain Chain Netzwerkstruktur:

1. Die gesamte Netzwerkstruktur ist in die Hauptkette (DeepBrain Chain), Relaisknoten und Arbeitsketten/Nebenketten unterteilt.
2. Die DeepBrain Chain, als Hauptkette, wird für alle Transaktionen (Cross-Chain) der Arbeitsketten/Nebenketten verantwortlich sein.
3. Relaisknoten verbinden die Hauptkette und die Arbeitsketten/Nebenketten.
4. Arbeitsketten und Nebenketten werden unabhängig ihre jeweiligen Geschäftsanwendungen und kommerziellen Bedürfnisse handhaben. Über Relaisknoten können die Hauptkette, die Arbeitsketten und Nebenketten eine bidirektionale Verankerung und Konvertierung erreichen.

Quelle: DeepBrain Chain

DeepBrain Chain baut im Wesentlichen die Infrastruktur für das 5G+AI-Zeitalter als verteiltes Hochleistungsrechnernetzwerk auf. Aktuelle Blockchains stehen vor unzureichender Leistung, Skalierbarkeit, Upgrade-Schwierigkeiten und mangelnder Infrastruktur. DeepBrain Chain hat zahlreiche technische Optimierungen vorgenommen, um diese bestehenden Blockchain-Probleme zu lösen:

1. Matrix-Plattform und themenspezifische Software-Architektur: DeepBrain Chain nutzt die Matrix-Plattform und die einzigartige Software-Architektur von Topic.
2. Schichtarchitektur der Blockchain: Die Architektur ist in Speicher-, Netzwerk- und Rechenschichten unterteilt, die jeweils schichtweise und pipelined verarbeitet werden. Jede Schicht verwendet eine hoch skalierbare Architektur, die elastisches Skalieren unterstützt.
3. Multi-Chain-Framework: Besteht aus einer Hauptkette und mehreren Arbeitsketten. Die Hauptkette umfasst die Schema-Definitionen für alle Arbeitsketten, ohne Begrenzung der Anzahl der Arbeitsketten. Arbeitsketten bestehen aus geschichteten Blockchains und unterstützen unbegrenztes Sharding.
4. Transaktionskompression: Unterstützt die komprimierte Speicherung und Übertragung von Transaktionsdaten und verbessert die Übertragungseffizienz um 40%.
5. Dual-Layer-Übertragungsprotokoll: Verwendet ein selbstkodierendes Dual-Layer-Übertragungsprotokoll oder ein Dual-Layer-Verschlüsselungsübertragungsprotokoll, um die Netzwerkbandbreite zu reduzieren. Das Kodierungsprotokoll verschiedener Nachrichtenpakete auf derselben Verbindung kann frei geändert werden, was die Übertragung sicherer macht.
6. Mehrschichtiges Netzwerk: Auf dem P2P-Netzwerk aufgebaut, führt Relaisknoten ein und verwendet einen mehrschichtigen Nachrichtenrouting-Mechanismus, der die Gesamtnetzwerkübertragungseffizienz und -verbindung verbessert.
7. AI-POC (Proof of Contribution) Konsensmechanismus: Dieser Mechanismus verwendet einen AI-Algorithmus, um Beiträge basierend auf Benutzer-Assets und Beteiligungsniveaus zu beweisen.

DeepBrain Chain Anwendungsumgebung

Jeder kann seine eigene GPU-Cloud-Service-Plattform auf Basis des DeepBrain-Netzwerks aufbauen. DeepBrain Chain zielt darauf ab, ein umfassendes Ökosystem zu schaffen, das KI-Datenhandelsplattformen, KI-Algorithmenhandelsplattformen, KI-Modellhandelsplattformen, KI-Containerhandelsplattformen und KI-Anwendungshandelsplattformen generiert.

AI-Training
Beim KI-Training werden große Mengen an Daten und Algorithmen verwendet, um Netzwerke zu trainieren. Das Ziel besteht darin, ein Modell zu erhalten, das in der Lage ist, Vorhersagen zu treffen. Die Marktentwicklung für GPU-Server, die für das KI-Training verwendet werden, wird voraussichtlich bis 2024 12 Milliarden US-Dollar erreichen und weiter wachsen.

AI-Inferenz
KI-Inferenz ermöglicht es trainierten KI-Modellen, Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen. Es wird erwartet, dass der Markt in diesem Jahr 8 Milliarden US-Dollar erreicht und weiter wachsen wird.

Cloud-Gaming
Cloud-Gaming-Dienste ermöglichen es, Spiele über Cloud-basierte GPU-Server zu rendern und zu verarbeiten, wobei die Spielbilder an die Geräte der Spieler gestreamt werden. Cloud-Gaming ermöglicht es, dass jedes AAA-Spiel auf jedem Gerät ausgeführt werden kann.

Visuelle Darstellung
Visuelle Rendering-Lösungen werden hauptsächlich in der Film- und 3D-Animationsindustrie eingesetzt. Die weltweite Marktgrosse erreichte im Jahr 2023 723,7 Millionen US-Dollar und wird in diesem Jahr voraussichtlich schnell wachsen.

Cloud Cafe
Cloud-Cafés sind ein neuer Internetcafé-Service, der auf Cloud-Computing-Technologie basiert. In Cloud-Cafés laufen Spiele und Anwendungen auf entfernten GPU-Servern und werden in Echtzeit auf die Computer des Cafés gestreamt. Internetcafé-Betreiber müssen nicht in leistungsstarke GPU-Hardware investieren, was die Hardware-Investitionskosten erheblich reduziert. Bis 2023 gab es weltweit über 200.000 Internetcafés mit 10 Millionen Computern.

ZK Mining
ZK Mining bezieht sich auf Projekte wie Filecoin, Aleo und Ethereum Layer 2-Netzwerke, die für Nullwissen-Beweisberechnungen GPU-Server erfordern.

$DBC Token Wirtschaftsmodell

Die einheimische Token von DeepBrain Chain, $DBC, hat eine Gesamtausgabe von 10 Milliarden Tokens. 40% der Gesamtmenge wird durch Mining generiert, wobei erwartet wird, dass die gesamte Menge innerhalb von 100 Jahren vollständig ausgegeben wird. $DBC folgt einem deflationären Modell: Wenn die Gesamtzahl der GPUs im DeepBrain Chain-Netzwerk unter 5.000 liegt, werden 30% der Nutzer-Mietgebühren verbrannt. Wenn die Zahl 5.000 übersteigt, steigt die Verbrennungsrate auf 70%; wenn sie 10.000 übersteigt, erreicht sie 100%.

$DBC-Zuteilung (Quelle: DeepBrain Chain)

• 15% für frühen Verkauf
• 17,35 % für die DBC-Stiftung
• 10% für das Team
• 10% für Anreize zur Rechenleistung vor dem Start des Hauptnetzes
• 7,65% für den DBC-Rat
• 8 % für Supernodes
• 32% für Knotenbelohnungen

$DBC Token Anwendungsfälle

• GPU-Vermietung: Wenn Benutzer GPUs mieten, müssen sie $DBC von Börsen kaufen und dann eine bestimmte Menge $DBC an DeepBrain Chain zahlen, um die GPU-Nutzungsrechte zu erlangen. Der Token umfasst im Wesentlichen die Mietgebühren.
• Stimmrechte: Jeder $DBC-Token gewährt eine Stimme und ermöglicht es den Inhabern, an Governance-Entscheidungen teilzunehmen.
• Daten Transaktionen: $DBC kann zum Kauf und Verkauf von Daten verwendet werden, die Bereiche wie KI-Training und Marktanalyse abdecken können.
• Ecosystem-Belohnungen: $DBC kann verwendet werden, um die Teilnehmer des Ökosystems, wie Entwickler, Miner und Node-Betreiber, für die Förderung der Entwicklung und Betrieb der Plattform zu belohnen.

Wie man $DBC-Token erhält

Um $DBC-Token zu erhalten, können Sie sie über Kryptowährungsbörsen kaufen. Zum Beispiel unterstützt die renommierte Gate.io-Börse $DBC-Käufe. Sie müssen lediglich ein Gate.io-Konto erstellen, den KYC-Prozess abschließen und Geld auf Ihr Konto einzahlen, um $DBC-Token direkt zu kaufen.

Zukünftige Entwicklung

DeepBrain Chain expandiert aktiv in ausländische Märkte. Ein kürzlich stattgefundenes Treffen in Seoul zog zahlreiche Investoren, Medienentwickler und Branchenprofis an und führte zu einer erfolgreichen Veranstaltung. Das Unternehmen dringt auch in ausländische Anwendungsmärkte wie Singapur und Vietnam vor. Nach der Gründung von DBC-IDC in Korea läuft die Einführung von Cloud-Cafés bereits.

Zusätzlich strebt DeepBrain Chain danach, die weltweite Akzeptanz dezentralisierter KI- und GPU-Fähigkeiten zu fördern. Es sucht die Förderung der Zusammenarbeit zwischen KI-Entwicklern, GPU-Anbietern und Investoren, um ein lebendiges und innovatives Ökosystem zu schaffen und zu erhalten. Dieser Ansatz passt sich nicht nur an die Zukunft der KI an, sondern gestaltet sie auch aktiv, treibt globale Innovation und Effizienz voran.

Schlussfolgerung

DeepBrain Chain unterstützt KI-Praktiker, Unternehmen, Universitäten, Forschungseinrichtungen, Cloud-Gaming, Rendering und Blockchain-Benutzer dabei, die Rechenkosten zu senken, die Rechenleistung zu verbessern und die Produkterfahrungen zu optimieren. Es wurden bedeutende Fortschritte bei GPU-Cloud-Plattformen, verteilten Rechnernetzwerken und dem Mainnet erzielt.

DeepBrain Chain bietet der globalen KI-Community schnelle, wirtschaftliche und sichere Dienstleistungen. Die Integration der Web3-Technologie adressiert effektiv mehrere Herausforderungen im KI-Anwendungsbereich, wie Datenschutz und hohe Kosten, und erweitert kontinuierlich ihren Anwendungsbereich. Das Team von DeepBrain Chain, mit seinem hohen Ruf und umfangreicher Erfahrung in der KI-Branche, erweitert aktiv die Märkte im Ausland und entwickelt das Netzwerk-Ökosystem. Wenn Sie optimistisch in Bezug auf die Zukunft der KI-Branche sind, könnte es sich lohnen, eine frühe Investition in DeepBrain Chain in Betracht zu ziehen.