Аннотация

Akash - это децентрализованная вычислительная платформа, призванная соединить недоиспользуемые запасы GPU с пользователями, нуждающимися в GPU-вычислениях, стремясь стать "Airbnb" для GPU-вычислений. В отличие от других конкурентов, они в первую очередь ориентированы на общие вычисления на GPU корпоративного уровня. С момента запуска мейннета GPU в сентябре 2023 года в их сети было 150-200 GPU, коэффициент использования достигал 50-70%, а ежегодная общая стоимость транзакций составляла от $500 000 до $1 млн. В соответствии с требованиями сетевого рынка, Akash взимает 20% комиссию за транзакцию при платежах в долларах США.

Мы находимся в начале масштабной трансформации инфраструктуры, и параллельная обработка данных с помощью GPU находится на подъеме. По прогнозам, искусственный интеллект увеличит мировой ВВП на 7 триллионов долларов, при этом автоматизировав 300 миллионов рабочих мест. Компания Nvidia, производитель графических процессоров, ожидает, что ее доход увеличится с $27 млрд. в 2022 году до $60 млрд. в 2023 году и достигнет примерно $100 млрд. к 2025 году. Капитальные затраты поставщиков облачных вычислений (AWS, GCP, Azure и т.д.) на чипы Nvidia выросли с однозначных цифр до 25% и, как ожидается, превысят 50% в ближайшие годы. (Источник: Koyfin)

По оценкам Morgan Stanley, к 2025 году объем возможностей инфраструктуры как услуги (IaaS) для сверхбольших GPU достигнет 40-50 миллиардов долларов. Например, если 30% вычислений на GPU будут перепродаваться со скидкой в 30% на вторичном рынке, это даст возможность получить доход в размере $10 млрд. Если добавить еще 5 миллиардов долларов дохода от источников, не являющихся сверхкрупными, то общий доход составит 15 миллиардов долларов. Если предположить, что Akash сможет занять 33% рынка (общая стоимость транзакций - $5 млрд.) и взимать комиссию за транзакцию в размере 20%, то это составит $1 млрд. чистого дохода. Если умножить это число на 10, то в результате рыночная капитализация составит почти 10 миллиардов долларов.

Обзор рынка:

В ноябре 2022 года OpenAI запустил ChatGPT, установив рекорд по самому быстрому росту пользовательской базы, достигнув 100 миллионов пользователей к январю 2023 года и 200 миллионов пользователей к маю. Влияние этого фактора огромно: по оценкам, повышение производительности труда и автоматизация 3 миллионов рабочих мест увеличат мировой ВВП на 7 триллионов долларов.

Искусственный интеллект быстро превратился из нишевой области исследований в крупнейшую сферу расходов компаний. Стоимость создания GPT-4 составляет 100 миллионов долларов, а ежегодные эксплуатационные расходы - 250 миллионов долларов. Для GPT-5 требуется 25 000 графических процессоров A100 (что эквивалентно $2,25 млрд. на оборудование Nvidia), а общие инвестиции в оборудование могут составить $10 млрд. Это вызвало гонку вооружений среди компаний, стремящихся получить достаточное количество графических процессоров для поддержки корпоративных рабочих нагрузок, основанных на искусственном интеллекте.

Революция в области искусственного интеллекта вызвала монументальные изменения в инфраструктуре, ускорив переход от параллельной обработки данных на CPU к GPU. Исторически сложилось так, что графические процессоры используются для одновременного крупномасштабного рендеринга и обработки изображений, в то время как центральные процессоры предназначены для последовательного выполнения и не способны выполнять такие одновременные операции. Благодаря высокой пропускной способности памяти, графические процессоры постепенно стали использоваться для других вычислений с параллельными задачами, таких как обучение, оптимизация и улучшение моделей искусственного интеллекта.

Компания Nvidia, пионер технологии GPU в 1990-х годах, объединила свое первоклассное оборудование с программным стеком CUDA и на долгие годы заняла лидирующие позиции по сравнению с конкурентами (в первую очередь AMD и Intel). Стек CUDA компании Nvidia был разработан в 2006 году, позволяя разработчикам оптимизировать графические процессоры Nvidia для ускорения рабочих нагрузок и упрощения программирования на GPU. С 4 миллионами пользователей CUDA и более 50 000 разработчиков, использующих CUDA для разработки, она может похвастаться мощной экосистемой языков программирования, библиотек, инструментов, приложений и фреймворков. Со временем мы ожидаем, что графические процессоры Nvidia превзойдут процессоры Intel и AMD в центрах обработки данных.

Расходы на графические процессоры Nvidia со стороны провайдеров облачных сервисов и крупных технологических компаний быстро увеличились с низких однозначных процентов в начале 2010-х годов до средних однозначных цифр в период с 2015 по 2022 год, и до 25% в 2023 году. Мы считаем, что в ближайшие годы на долю Nvidia будет приходиться более 50% капитальных затрат поставщиков облачных услуг. Ожидается, что это увеличит доход компании Nvidia с 25 миллиардов долларов в 2022 году до 100 миллиардов долларов в 2025 году (Источник: Koyfin).

По оценкам Morgan Stanley, к 2025 году объем рынка инфраструктуры GPU как услуги (IaaS) для поставщиков гипермасштабных облачных сервисов достигнет 40-50 миллиардов долларов. Это все еще лишь небольшая часть общего дохода провайдеров гипермасштабных облачных сервисов, при этом доход трех крупнейших провайдеров гипермасштабных облачных сервисов в настоящее время составляет более 250 миллиардов долларов.

Учитывая высокий спрос на графические процессоры, о нехватке GPU много писали такие СМИ, как The New York Times и The Wall Street Journal. Генеральный директор AWS заявил: "Спрос превышает предложение, и это верно для всех". Элон Маск сказал во время отчета о прибылях Tesla за 2 квартал 2023 года: "Мы будем продолжать использовать - мы получим оборудование Nvidia как можно скорее".

Index Ventures пришлось закупать чипы для своих портфельных компаний. Приобрести чипы Nvidia за пределами крупных технологических компаний практически невозможно, а получение чипов от поставщиков гипермасштабных облачных услуг также занимает много времени.

Ниже приведены цены на GPU для AWS и Azure. Как показано ниже, скидка 30-65% предоставляется при бронировании на 1-3 года. Поскольку поставщики гипермасштабных облачных услуг вкладывают миллиарды долларов в расширение мощностей, они ищут возможности для инвестиций, которые обеспечивают видимость доходов. Если клиенты ожидают, что коэффициент использования превысит 60%, лучше выбрать цену с резервированием на 1 год. Если предполагаемый коэффициент использования превышает 35%, выберите 3 года. Любые неиспользованные мощности можно перепродать, что значительно снижает их общую стоимость.

Если провайдер сверхмасштабных облачных услуг создаст бизнес по аренде вычислений на GPU стоимостью $50 млрд, перепродажа неиспользуемых вычислительных мощностей станет огромной возможностью. Если предположить, что 30% вычислительной мощности будет перепродаваться со скидкой в 30%, то это создаст рынок перепродажи вычислительной мощности GPU супермасштабных облачных сервисов объемом $10 млрд.

Однако, помимо сверхмасштабных поставщиков облачных услуг, существуют и другие источники поставок, включая крупные предприятия (такие как Meta, Tesla), конкурентов (CoreWeave, Lambda и т.д.) и хорошо финансируемые стартапы в области ИИ. Ожидается, что с 2022 по 2025 год доход компании Nvidia составит около 300 миллиардов долларов. Если предположить, что за пределами поставщиков сверхмасштабных облачных услуг имеется еще 70 миллиардов долларов чипов, то перепродажа 20% вычислительной мощности с 30%-ной скидкой добавит еще 10 миллиардов долларов, что в итоге составит 200 миллиардов долларов.

Обзор Akash

Akash - это децентрализованная вычислительная площадка, основанная в 2015 году и запустившая свой мейннет в виде цепочки приложений Cosmos в сентябре 2020 года. Ее концепция заключается в демократизации облачных вычислений путем предоставления вычислительных ресурсов значительно дешевле, чем у супермасштабных поставщиков облачных услуг.

Блокчейн управляет координацией и расчетами, храня записи о запросах, торгах, аренде и расчетах, в то время как исполнение происходит вне цепочки. Akash размещает контейнеры, в которых пользователи могут запускать любые облачные приложения. Компания Akash создала набор сервисов управления облаком, включая Kubernetes, для организации и управления этими контейнерами. Развертывание передается из частной одноранговой сети, изолированной от блокчейна.

Первая версия Akash была ориентирована на вычисления на центральном процессоре. На пике своей деятельности общий объем транзакций составлял около 200 000 долларов в год, при этом в аренду сдавалось 4-5 тысяч процессоров. Однако существовали две основные проблемы: входные барьеры (требовалось завести кошелек Cosmos и использовать токены AKT для оплаты рабочих нагрузок) и отток клиентов (приходилось пополнять кошелек с помощью AKT, а если AKT заканчивались или менялась цена, рабочие нагрузки прекращались без альтернативных поставщиков).

За последний год компания Akash перешла от вычислений на CPU к вычислениям на GPU, воспользовавшись этой сменой парадигмы в вычислительной инфраструктуре и дефицитом поставок.

Akash GPU Supply

Сеть GPU Akash будет запущена в мейннете в сентябре 2023 года. С тех пор Akash масштабировался до 150-200 GPU и достиг коэффициента использования 50-70%.

Ниже приведено сравнение цен на Nvidia A100 от нескольких продавцов. Цены Akash на 30-60% дешевле, чем у конкурентов.

В сети Akash насчитывается около 19 уникальных поставщиков, расположенных в 7 странах и поставляющих более 15 видов чипов. Крупнейшим провайдером является Foundry, компания, поддерживаемая DCG, которая также занимается добычей криптовалют и ставками.

Компания Akash специализируется в основном на корпоративных чипах (A100), которые традиционно используются для поддержки рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Хотя они также предлагают некоторые потребительские чипы, в прошлом их было сложно использовать для ИИ из-за энергопотребления, проблем с программным обеспечением и задержками. Несколько компаний, таких как FedML, io.net и Gensyn, пытаются создать уровень оркестровки для обеспечения вычислений на границе ИИ.

По мере того, как рынок будет все больше смещаться в сторону выводов, а не обучения, графические процессоры потребительского класса могут стать более жизнеспособными, но в настоящее время рынок ориентирован на использование чипов корпоративного класса для обучения.

Что касается предложения, то компания Akash ориентируется на публичных поставщиков гипермасштабных облачных услуг, частных поставщиков GPU, криптовалютных майнеров и предприятия, у которых есть недоиспользуемые GPU.

1. Гипермасштабные провайдеры публичных облачных сервисов: Наибольший потенциал заключается в том, чтобы дать возможность основным провайдерам публичных облачных сервисов (Azure, AWS, GCP) позволить своим клиентам перепродавать недоиспользуемые мощности на рынке Akash. Это обеспечит им видимость доходов от капитальных вложений. Как только основные поставщики облачных услуг разрешат это, другим, возможно, придется последовать их примеру, чтобы сохранить конкурентную долю. Как уже упоминалось ранее, крупные поставщики облачных услуг могут предложить инфраструктуру как услугу (IaaS) на сумму 50 миллиардов долларов, что создаст масштабные возможности для вторичной торговли на рынке Akash.
2. Конкуренты частных облаков: Помимо поставщиков услуг гипермасштабных публичных облаков, несколько частных облачных компаний (CoreWeave, Lambda Labs и т.д.) также предоставляют услуги аренды GPU. Учитывая конкурентную динамику поставщиков гипермасштабных облачных сервисов, пытающихся создавать собственные ASIC в качестве сменного оборудования, Nvidia предоставила больше поставок некоторым частным компаниям. Частные конкуренты часто стоят дешевле, чем поставщики гипермасштабных облаков (например, A100 стоит до 50% дешевле). CoreWeave, один из самых известных частных конкурентов, когда-то был компанией по добыче криптовалют, которая в 2019 году перешла к строительству центров обработки данных и предоставлению инфраструктуры для GPU. Компания привлекает деньги, оцениваемые в 7 миллиардов долларов, и поддерживается компанией Nvidia. Компания CoreWeave быстро растет: в 2023 году ее доход достигнет 500 миллионов долларов, а в 2024 году ожидается, что он достигнет 1,5-2 миллиардов долларов. CoreWeave имеет 45 000 чипов Nvidia и считает, что у этих частных конкурентов может быть более 100 000 GPU в общей сложности. Создание вторичных рынков для своей клиентской базы может позволить этим частным конкурентам выиграть долю у публичных поставщиков гипермасштабных облаков.
3. Криптомайнеры: Криптомайнеры исторически были основными потребителями графических процессоров Nvidia. Из-за вычислительной сложности решения криптографических доказательств, графические процессоры стали преобладающим оборудованием для сетей proof-of-work. Поскольку Ethereum переходит от proof-of-work к proof-of-stake, это привело к значительному избытку мощностей. По оценкам, около 20% освободившихся чипов могут быть использованы для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Кроме того, майнеры биткоинов также стремятся диверсифицировать свои источники дохода. За последние несколько месяцев Hut 8, Applied Digital, Iris Energy, Hive и другие майнеры биткоинов объявили о стратегиях искусственного интеллекта/машинного обучения. Foundry - крупнейший поставщик на Akash и один из крупнейших майнеров биткоинов.
4. Предприятия: Как уже говорилось ранее, компания Meta располагает большим количеством графических процессоров: 15 000 A100 с коэффициентом использования 5%. Аналогичным образом, у Tesla также есть 15 000 автомобилей A100. Коэффициент использования корпоративных компьютеров обычно ниже 50%. Учитывая значительные венчурные инвестиции в эту область, многие AI/ML-стартапы также предварительно закупили чипы. Возможность перепродажи неиспользуемых мощностей снизит общую стоимость владения для таких небольших компаний. Интересно, что аренда старых графических процессоров может иметь потенциальные налоговые преимущества.

Akash GPU со стороны спроса

В течение большей части 2022 и 2023 годов, до запуска сети GPU, годовая валовая товарная стоимость (GMV) процессоров составляла примерно 50 000 долларов. С момента внедрения сети GPU годовой показатель GMV достиг уровня от $500 000 до $1 000 000, а коэффициент использования сети GPU составляет от 50% до 70%.

Акаш работает над снижением трения между пользователями, улучшением пользовательского опыта и расширением сфер применения.

1. Платежи с использованием USDC: Недавно Akash разрешил стабильные платежи с использованием USDC, избавив клиентов от колебаний цен при покупке AKT и удержании AKT до оплаты.
2. Поддержка кошельков Metamask: Akash также реализовал Metamask Snap, чтобы облегчить начало работы без необходимости создавать специфический для Cosmos кошелек.
3. Поддержка корпоративного уровня: Overclock Labs, создатели сети Akash Network, запустили AkashML, чтобы облегчить привлечение пользователей в сеть Akash Network с поддержкой корпоративного уровня.
4. Самообслуживание: Компания Cloudmos, недавно приобретенная Akash, также представила удобный интерфейс самообслуживания для развертывания GPU. Раньше развертывание приходилось выполнять с помощью кода командной строки.
5. Выбор: Хотя основное внимание уделяется корпоративным чипам Nvidia, Akash также предлагает потребительские чипы и, начиная с конца 2023 года, добавляет поддержку чипов AMD.

Akash также проверяет варианты использования сети. Во время тестирования сети GPU сообщество продемонстрировало, что может использовать сеть для развертывания и проведения вычислений на многих популярных моделях ИИ. Приложения Akash Chat и Stable Diffusion XL демонстрируют способность Akash делать выводы. Мы считаем, что со временем рынок выводов станет намного больше, чем рынок обучения. Сегодня поиск, управляемый искусственным интеллектом, стоит $0,02 (в 10 раз больше, чем сейчас стоит Google). Учитывая, что в год происходит 3 триллиона поисковых запросов, это составит 60 миллиардов долларов в год. Для сравнения, обучение модели OpenAI стоит примерно 100 миллионов долларов. Хотя затраты, скорее всего, будут ниже в обоих случаях, это подчеркивает существенную разницу в долгосрочных пулах доходов.

Учитывая, что сегодня большая часть спроса на высококлассные чипы направлена на обучение, компания Akash в настоящее время также работает над демонстрацией возможности использования сети Akash для обучения модели, которую они планируют запустить в начале 2024 года. После использования однородных пластин от одного поставщика, следующим проектом будет использование разнородных пластин от нескольких поставщиков.

Дорожная карта Акаша огромна. Среди текущих функций продукта - поддержка управления конфиденциальностью, резервные/потребительские экземпляры и улучшенная открываемость.

Модель токенов и стимулы

Akash взимает 4% за обработку платежей AKT и 20% за обработку платежей USDC. Эта ставка в 20% схожа с той, которую мы видим на традиционных онлайн-рынках (например. Uber's 30%).

В обращении находится около 58% токенов Akash (225 миллионов в обращении, максимальное предложение - 388 миллионов). Годовой уровень инфляции увеличился с 8% до 13%. В настоящее время 60% обращающихся токенов заблокированы, а срок блокировки составляет 21 день.

Комиссия в размере 40% (ранее 25%) от инфляции и GMV также будет направлена в пул сообщества, в котором в настоящее время находится 10 миллионов долларов в токенах AKT.

Назначение этих средств еще не определено, но они будут распределены между государственными фондами, стимулами для поставщиков, ставками, потенциальным сжиганием и общественными пулами.

19 января компания Akash запустила пилотную программу стимулирования стоимостью $5 млн, цель которой - привлечь на платформу 1 000 A100. Со временем цель состоит в том, чтобы обеспечить поставщикам, участвующим в рынке, видимость доходов со стороны предложения (например, 95% эффективное использование).

Оценка и анализ сценариев

Вот несколько сценариев и иллюстративных предположений о ключевых факторах Akash:

Краткосрочный сценарий: По нашим оценкам, если Akash сможет достичь 15 000 единиц A100, это принесет около 150 миллионов долларов в GMV. При ставке комиссионных в 20% это принесет компании Akash 30 миллионов долларов в качестве платы за заключение договора. Учитывая траекторию роста, умножьте это число на 100 (с учетом оценки стоимости AI), и это будет стоить 3 миллиарда долларов.

Базовый вариант: Мы предполагаем, что возможности рынка IaaS соответствуют оценке Morgan Stanley в 50 миллиардов долларов. Предполагая 70%-ную загрузку, можно перепродать 15 миллиардов долларов. Предполагая 30%-ную скидку на эту мощность, мы получим $10 млрд. плюс $10 млрд. из других негипермасштабируемых источников. Учитывая, что рынки, как правило, имеют сильные рвы, мы предполагаем, что Akash сможет достичь 33% доли (20% от доли рынка аренды жилья Airbnb, 75% от доли рынка совместного использования поездок Uber и 65% от доли рынка доставки еды Doordash). При 20%-ной ставке комиссионных это принесет $1 млрд. протокольных сборов. Умножив его на 10, Акаш получит результат в 10 миллиардов долларов.

Восходящий случай: В нашем "восходящем" варианте используется та же схема, что и в базовом варианте. Мы предполагаем, что возможности перепродажи составят $20 млрд. благодаря возможности проникновения в более уникальные источники GPU и более высокому росту доли.

Справочная информация: Nvidia - котирующаяся на бирже компания с рыночной капитализацией в 1,2 триллиона долларов США, в то время как OpenAI оценивается в 80 миллиардов долларов США на частном рынке, Anthropic - в 20 миллиардов долларов США, а CoreWeave - в 7 миллиардов долларов США. В криптовалютном пространстве Render и TAO оцениваются более чем в $2 млрд. и более чем в $5,5 млрд. соответственно.

Риски и меры по их снижению:

Концентрация спроса и предложения: В настоящее время большая часть спроса на GPU приходится на крупные технологические компании для обучения очень больших и сложных LLM (Large Language Models). Со временем мы ожидаем роста интереса к обучению небольших моделей ИИ, которые дешевле и лучше подходят для работы с закрытыми данными. Тонкая настройка будет становиться все более важной по мере того, как модели будут переходить от моделей общего назначения к вертикально специфическим. В конечном итоге, по мере ускорения использования и внедрения, выводы будут становиться все более важными.

Конкуренция: Множество криптовалютных и некриптовалютных компаний пытаются высвободить недоиспользуемые GPU. Некоторые из наиболее известных протоколов шифрования::

1. Render и Nosana выпускают потребительские GPU для выводов.
2. Компания Together создает модели обучения с открытым исходным кодом, позволяя разработчикам создавать их на основе.
3. Ritual создает сеть для размещения моделей.

Проблемы с задержками и технические трудности: Учитывая, что обучение ИИ - чрезвычайно ресурсоемкая задача, и принимая во внимание, что все чипы размещаются в центрах обработки данных, неясно, можно ли обучать модели на децентрализованных, не расположенных рядом стеках GPU. OpenAI планирует построить свой следующий учебный центр с более чем 75 000 графических процессоров в Аризоне. Все эти проблемы решаются такими уровнями планирования, как FedML, Io.net и Gensyn.

Отказ от ответственности：

1. Эта статья перепечатана с сайта[Foresight News]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору[Винсенту Джоу]. Если у Вас есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с командой Gate Learn, и они незамедлительно рассмотрят их.
2. Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно автору и не являются инвестиционным советом.
3. Перевод статьи на другие языки осуществляется командой Gate Learn. Если не указано, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.