O que é DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) é uma rede de computação de GPU de alto desempenho descentralizada que pode se expandir infinitamente. Ele integra e fornece energia de computação ociosa e recursos de dados de todo o mundo, oferecendo uma garantia segura e econômica para o desenvolvimento de aplicativos de IA. Seu objetivo é se tornar a infraestrutura de computação de GPU mais amplamente utilizada na era global de IA e metaverso.

Antecedentes do projeto

DeepBrain Chain foi oficialmente lançado em 2017, concluiu sua captação de recursos e foi listado na Huobi Exchange em 2018. Até 2020, havia fornecido serviços para mais de 500 universidades e laboratórios relacionados à IA em todo o mundo. Em 2021, a mainnet para nós foi oficialmente lançada. Este ano, a DeepBrain Chain planeja desenvolver um modelo de aluguel de GPU a curto prazo e alcançar interações de token dentro da rede.

Membros do Núcleo da Equipe

He Yong: Presidente e CEO da Fundação DeepBrain Chain, especialista em IA e uma figura inovadora na indústria de informática de Xangai. Ele começou a pesquisar Bitcoin e tecnologia blockchain em 2014. Ele é proficiente em design de produtos e algoritmos de aprendizado de máquina e é o inventor de um mecanismo de correção de erros semânticos inteligente comumente usado na tradução de jogos. He Yong também é um dos primeiros empresários no campo de IA da China e liderou o desenvolvimento do primeiro alto-falante de IA do mundo.

Wang Dongyan: Diretor de Inteligência Artificial da DeepBrain Chain. Ele é um especialista com quase 20 anos de experiência em inteligência artificial, inteligência de negócios e ciência de dados no Vale do Silício. O Dr. Wang Dongyan liderou equipes técnicas de ponta para empresas Fortune 500 (Cisco, NetApp, Midea Group, Samsung) e ganhou inúmeros prêmios.

Brain Xu: Cientista de dados-chefe da DeepBrain Chain. Desde 1998, ele tem ampla experiência com mais de 48 produtos (IA, ML e análise de dados, etc.) no campo de software. Ele desenvolveu 20 projetos para clientes importantes (Boeing, DARPA, etc.), escreveu 38 artigos técnicos e patentes dos EUA e produziu 76 relatórios técnicos.

Jason Pai: Especialista Sênior em Produtos e Diretor de Máquinas de Mineração de IA no Silicon Valley Labs. Ele possui um mestrado em Análise de Negócios pela Stern School of Business da Universidade de Nova York e um mestrado em Engenharia Industrial pela Fulton School of Engineering da Universidade Estadual do Arizona, com foco em gerenciamento de tecnologia e pesquisa operacional. Antes de ingressar na DeepBrain Chain, Jason possuiu 15 anos de experiência em P&D de hardware e gerenciamento de produtos, tendo trabalhado na Supermicro, IBM e Ford Motor Company.

Dados da Cadeia de DeepBrain

Fonte: DeepBrain Chain

Em 30 de julho de 2024, 810 GPUs estavam na rede principal de poder de computação, com 11 pools de computação participando. O valor total do poder computacional atingiu 272.731,31. Essas GPUs apostaram coletivamente 80.544.779 $DBC, com uma taxa de aluguel de GPU de 77,41%. Mais de 200.000 endereços possuem $DBC, com quase 1,3 bilhão de tokens apostados.

Estrutura e Otimização da DeepBrain Chain

Estrutura da Rede DeepBrain Chain:

1. A estrutura de toda a rede é dividida em cadeia principal (DeepBrain Chain), nós de retransmissão e cadeias de trabalho/cadeias laterais.
2. A DeepBrain Chain, como a cadeia principal, será responsável por todas as transações (cross-chain) das cadeias de trabalho/cadeias laterais.
3. Nós de retransmissão conectam a cadeia principal e as cadeias de trabalho/cadeias laterais.
4. As cadeias de trabalho e as cadeias laterais lidarão independentemente com suas respectivas aplicações comerciais e necessidades comerciais. Através de nós de relé, a cadeia principal, as cadeias de trabalho e as cadeias laterais podem alcançar ancoragem e conversão bidirecionais.

Origem: Cadeia de Cérebro Profundo

DeepBrain Chain essencialmente constrói a infraestrutura para a era 5G+AI como uma rede distribuída de computação de alto desempenho. As blockchains atuais enfrentam desempenho insuficiente, escalabilidade, dificuldades de atualização e falta de infraestrutura. DeepBrain Chain fez inúmeras otimizações técnicas para enfrentar esses problemas existentes das blockchains.

1. Plataforma Matrix e Arquitetura de Software Específica do Tópico: DeepBrain Chain adota a plataforma Matrix e uma arquitetura de software única do Tópico.
2. Arquitetura em Camadas de Blockchain: A arquitetura é dividida em camadas de armazenamento, rede e computação, cada uma processada de forma escalonada e em camadas. Cada camada utiliza uma arquitetura altamente escalável que suporta escalonamento elástico.
3. Estrutura Multichain: Consiste em uma cadeia principal e várias cadeias de trabalho. A cadeia principal inclui as definições do esquema para todas as cadeias de trabalho, sem limite para o número de cadeias de trabalho. As cadeias de trabalho são compostas por blockchains fragmentados, suportando fragmentação ilimitada.
4. Compactação de Transação: Suporta armazenamento e transmissão comprimidos de dados de transação, melhorando a eficiência de transmissão em 40%.
5. Protocolo de transmissão de camada dupla: Usa um protocolo de transmissão de camada dupla de autocodificação ou protocolo de transmissão de criptografia de camada dupla, reduzindo a largura de banda da rede. O protocolo de codificação de diferentes pacotes de mensagens no mesmo link pode ser alterado livremente, tornando a transmissão mais segura.
6. Rede de várias camadas: Construída na rede P2P, introduz nós de relé e adota um mecanismo de roteamento de mensagens em várias camadas, melhorando a eficiência geral de transmissão e conectividade da rede.
7. Mecanismo de Consenso AI-POC (Proof of Contribution): Esse mecanismo utiliza um algoritmo de IA para comprovar contribuições com base nos ativos do usuário e nos níveis de participação.

Ecossistema de Aplicação da DeepBrain Chain

Qualquer pessoa pode construir sua própria plataforma de serviço de nuvem GPU baseada na rede DeepBrain. A DeepBrain Chain tem como objetivo estabelecer um ecossistema abrangente, gerando plataformas de negociação de dados de IA, plataformas de negociação de algoritmos de IA, plataformas de negociação de modelos de IA, plataformas de negociação de contêineres de IA e plataformas de negociação de aplicativos de IA.

Treinamento de IA
O treinamento de IA envolve o uso de grandes quantidades de dados e algoritmos para treinar redes. O objetivo é obter um modelo capaz de fazer previsões. O tamanho do mercado de servidores GPU usados para treinamento de IA deverá alcançar US$ 12 bilhões até 2024 e continuar a crescer.

Inferência de IA
A inferência de IA permite que modelos de IA treinados façam previsões com base em novos dados. Espera-se que o mercado atinja US$ 8 bilhões este ano e continue a crescer.

Jogos na Nuvem
Serviços de jogos em nuvem permitem que os jogos sejam renderizados e processados através de servidores de GPU baseados na nuvem, com as imagens do jogo transmitidas para os dispositivos dos jogadores. Os jogos em nuvem permitem que qualquer jogo AAA seja executado em qualquer dispositivo.

Renderização Visual
As soluções de renderização visual são principalmente usadas nas indústrias de filmes e animações 3D. O tamanho do mercado global atingiu US$ 723,7 milhões em 2023 e espera-se um rápido crescimento este ano.

Café na Nuvem
As cafeterias na nuvem são um novo serviço de cafeterias na internet com base na tecnologia de computação em nuvem. Nas cafeterias na nuvem, jogos e aplicativos são executados em servidores remotos de GPU e são transmitidos para os computadores da cafeteria em tempo real. Os operadores de cafeterias na internet não precisam investir em hardware de GPU de alto desempenho, reduzindo significativamente os custos de investimento em hardware. Em 2023, havia mais de 200.000 cafeterias na internet em todo o mundo com 10 milhões de computadores.

Mineração ZK
A mineração ZK refere-se a projetos como Filecoin, Aleo e redes Ethereum Layer 2 que exigem servidores GPU para cálculos de prova de conhecimento zero.

$DBC Modelo Econômico do Token

O token nativo da DeepBrain Chain, $DBC, possui uma emissão total de 10 bilhões de tokens. 40% do fornecimento total é gerado por meio de mineração, com todo o fornecimento esperado para ser totalmente emitido dentro de 100 anos. $DBC segue um modelo deflacionário: quando o número total de GPUs na rede DeepBrain Chain estiver abaixo de 5.000, 30% das taxas de aluguel do usuário são queimadas. Quando o número excede 5.000, a taxa de queima aumenta para 70%; quando excede 10.000, ela atinge 100%.

$ DBC Alocação (Fonte: DeepBrain Chain)

• 15% para vendas antecipadas
• 17,35% para a Fundação DBC
• 10% para a equipe
• 10% para incentivos de poder computacional antes do lançamento da mainnet
• 7.65% para o Conselho DBC
• 8% para super nodos
• 32% para recompensas de nós

Casos de uso do token $DBC

• Aluguel de GPU: sempre que os usuários alugam GPUs, eles devem comprar $DBC de exchanges e depois pagar uma certa quantidade de $DBC para a DeepBrain Chain para obter direitos de uso da GPU. O token essencialmente inclui as taxas de aluguel.
• Direitos de Voto: Cada token $DBC concede um voto, permitindo que os detentores participem de decisões de governança.
• Transações de Dados: $DBC pode ser usado para comprar e vender dados, que podem abranger áreas como treinamento de IA e análise de mercado.
• Recompensas do ecossistema: $DBC pode ser usado para recompensar os participantes do ecossistema, como desenvolvedores, mineradores e operadores de nós, por promover o desenvolvimento e operação da plataforma.

Como obter tokens $DBC

Para obter tokens $DBC, você pode comprá-los através de exchanges de criptomoedas. Por exemplo, a reputada exchange Gate.io suporta compras de $DBC. Você só precisa criar uma conta Gate.io, completar o processo de KYC e depositar fundos em sua conta para comprar tokens $DBC diretamente.

Desenvolvimento futuro

A DeepBrain Chain está expandindo ativamente para mercados internacionais. Um recente encontro em Seul atraiu numerosos investidores, desenvolvedores de mídia e profissionais da indústria, resultando em um evento bem-sucedido. A empresa também está avançando em mercados de aplicativos no exterior, como Singapura e Vietnã. Após o estabelecimento do DBC-IDC na Coreia, a implantação de cafés em nuvem está em andamento.

Além disso, a DeepBrain Chain tem como objetivo promover a adoção global de capacidades descentralizadas de IA e GPU. Ela busca fomentar a colaboração entre desenvolvedores de IA, provedores de GPU e investidores, criando e mantendo um ecossistema vibrante e inovador. Essa abordagem não apenas se adapta ao futuro da IA, mas também o molda ativamente, impulsionando a inovação e eficiência globais.

Conclusão

DeepBrain Chain auxilia praticantes de IA, empresas, universidades, instituições de pesquisa, jogos em nuvem, renderização e usuários de blockchain a reduzir custos de computação, melhorar a eficiência computacional e aprimorar as experiências de produto. Houve progresso significativo em plataformas de nuvem GPU, redes de computação distribuída e mainnet.

DeepBrain Chain oferece serviços rápidos, econômicos e seguros para a comunidade global de IA. A integração efetiva da tecnologia Web3 aborda vários desafios no domínio da aplicação de IA, como privacidade e altos custos, e continua a expandir seu escopo de aplicação. A equipe da DeepBrain Chain, com sua alta reputação e extensa experiência na indústria de IA, está agora expandindo ativamente para mercados no exterior e desenvolvendo o ecossistema da rede. Se você é otimista em relação ao futuro da indústria de IA, pode valer a pena considerar um investimento inicial na DeepBrain Chain.