O que é a DeepBrain Chain?

DeepBrain Chain ($DBC) é uma rede de computação GPU descentralizada de alto desempenho 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 aplicações de IA. Seu objetivo é se tornar a infraestrutura de computação GPU mais amplamente utilizada na era global de IA e metaverso.

Antecedentes do Projeto

A DeepBrain Chain foi oficialmente lançada em 2017, completou sua angariação de fundos e foi listada na Huobi Exchange em 2018. Até 2020, havia prestado serviços a 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 planeia desenvolver um modelo de aluguer de GPU a curto prazo e alcançar interações de token dentro da rede.

Membros da Equipa Principal

He Yong: Presidente e CEO da Fundação DeepBrain Chain, especialista em IA e uma figura inovadora na indústria de computadores de Xangai. Ele começou a pesquisar Bitcoin e tecnologia blockchain em 2014. Ele é proficiente em design de produto e algoritmos de aprendizado de máquina e é o inventor de um mecanismo inteligente de correção de erros semânticos comumente usado na tradução de jogos. He Yong também é um dos primeiros empreendedores 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 empresarial 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: Chief Data Scientist da DeepBrain Chain. Desde 1998, ele tem uma vasta experiência com mais de 48 produtos (IA, ML e análise de dados, etc.) no campo do 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 Sénior de 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 Iorque e um Mestrado em Engenharia Industrial pela Fulton School of Engineering da Universidade do Estado do Arizona, com foco em gestão de tecnologia e pesquisa operacional. Antes de ingressar na DeepBrain Chain, Jason tinha 15 anos de experiência em P&D de hardware e gestão de produtos, tendo trabalhado na Supermicro, IBM e Ford Motor Company.

Dados da Cadeia de DeepBrain

Origem: DeepBrain Chain

Até 30 de julho de 2024, 810 GPUs estavam na rede principal de potência de computação, com 11 pools de computação participantes. O valor total da potência de computação 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 Cadeia DeepBrain

Estrutura de Rede DeepBrain Chain:

1. A estrutura de toda a rede está dividida na cadeia principal (DeepBrain Chain), nós de retransmissão e cadeias de trabalho/paralelas.
2. A DeepBrain Chain, como cadeia principal, será responsável por todas as transações (cross-chain) das cadeias de trabalho/cadeias laterais.
3. Os 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 as suas respetivas aplicações comerciais e necessidades comerciais. Através de nós de retransmissão, a cadeia principal, as cadeias de trabalho e as cadeias laterais podem alcançar ancoragem e conversão bidirecionais.

Fonte: DeepBrain Chain

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

1. Matriz da Plataforma e Arquitetura de Software Específica do Tópico: A DeepBrain Chain adota a plataforma Matrix e uma arquitetura de software única do tópico.
2. Arquitetura de Blockchain em Camadas: A arquitetura é dividida em camadas de armazenamento, rede e computação, cada uma processada de forma escalonada e em pipeline. Cada camada utiliza uma arquitetura altamente escalável que suporta escalonamento elástico.
3. Estrutura Multi-cadeia: 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 fragmentadas, suportando fragmentação ilimitada.
4. Compactação de transações: Suporta armazenamento e transmissão comprimida de dados de transação, melhorando a eficiência de transmissão em 40%.
5. Protocolo de Transmissão de Dupla Camada: Utiliza um protocolo de transmissão de dupla camada de auto-criptografia ou protocolo de transmissão de criptografia de dupla camada, 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 retransmissão e adota um mecanismo de roteamento de mensagens de várias camadas, melhorando a eficiência geral de transmissão e conectividade da rede.
7. Mecanismo de Consenso AI-POC (Proof of Contribution): Este mecanismo utiliza um algoritmo de IA para provar contribuições com base nos ativos do usuário e nos níveis de participação.

Ecossistema de Aplicações da DeepBrain Chain

Qualquer pessoa pode construir sua própria plataforma de serviço de nuvem de GPU com base 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.

Treino de IA
O treino 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 o treino de IA deverá atingir 12 mil milhões de dólares 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. O mercado deve atingir 8 bilhões de dólares este ano e continuará a crescer.

Jogos na Nuvem
Os serviços de jogos na 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 na nuvem permitem que qualquer jogo AAA seja executado em qualquer dispositivo.

Renderização Visual
As soluções de renderização visual são principalmente usadas nas indústrias de cinema e animação 3D. O tamanho do mercado global atingiu $723.7 milhões em 2023 e espera-se que cresça rapidamente este ano.

Café na Nuvem
Os cafés em nuvem são um novo serviço de cyber café baseado na tecnologia de computação em nuvem. Nos cafés em nuvem, os jogos e aplicativos são executados em servidores remotos de GPU e são transmitidos em tempo real para os computadores do café. Os operadores de cyber café não precisam investir em hardware de GPU de alto desempenho, reduzindo significativamente os custos de investimento em hardware. Até 2023, havia mais de 200.000 cyber cafés em todo o mundo com 10 milhões de computadores.

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

Modelo Económico do Token $DBC

O token nativo da DeepBrain Chain, $DBC, tem uma emissão total de 10 bilhões de tokens. 40% do fornecimento total é gerado através da mineração, esperando-se que todo o fornecimento seja emitido completamente 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, atinge 100%.

$DBC Alocação (Fonte: DeepBrain Chain)

• 15% para vendas antecipadas
• 17,35% para a Fundação DBC
• 10% para a equipe
• 10% de incentivos de potência de computação antes do lançamento da mainnet
• 7.65% para o Conselho DBC
• 8% para supernós
• 32% para recompensas de nó

Casos de Uso do Token $DBC

• Aluguer de GPU: Sempre que os utilizadores alugam GPUs, devem comprar $DBC nas bolsas e depois pagar uma certa quantidade de $DBC à DeepBrain Chain para obter direitos de utilização da GPU. O token inclui essencialmente as taxas de aluguer.
• Direitos de Voto: Cada token $DBC concede um voto, permitindo que os detentores participem nas 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 nó, por promover o desenvolvimento e a operação da plataforma.

Como obter tokens $DBC

Para obter tokens $DBC, você pode comprá-los por meio de trocas de criptomoedas. Por exemplo, a respeitável troca Gate.io suporta compras de $DBC. Você só precisa criar uma conta Gate.io, concluir o processo de KYC e depositar fundos em sua conta para comprar tokens $DBC diretamente.

Desenvolvimento Futuro

A DeepBrain Chain está a expandir-se ativamente nos mercados internacionais. Um recente encontro em Seul atraiu numerosos investidores, desenvolvedores de mídia e profissionais da indústria, resultando num evento bem-sucedido. A empresa também está a avançar nos mercados de aplicativos internacionais, como Singapura e Vietnã. Após o estabelecimento do DBC-IDC na Coreia, o lançamento dos cafés na nuvem está em andamento.

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

Conclusão

A DeepBrain Chain ajuda os profissionais de AI, 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 do produto. Progressos significativos foram feitos em plataformas em nuvem GPU, redes de computação distribuída e na mainnet.

A DeepBrain Chain fornece serviços rápidos, económicos e seguros à comunidade global de IA. A integração efetiva da tecnologia Web3 resolve vários desafios no domínio da aplicação de IA, como privacidade e altos custos, e continua a expandir o seu âmbito de aplicação. A equipa da DeepBrain Chain, com a sua elevada reputação e vasta experiência na indústria de IA, está agora a expandir-se ativamente para mercados internacionais e a desenvolver o ecossistema de rede. Se está otimista em relação ao futuro da indústria de IA, pode valer a pena considerar um investimento inicial na DeepBrain Chain.