与什么同行作文600字
原文作者:blockbeats
原文来源:blockbeats
2024 香港 Web3 区块链周于 4 月 6 日至 9 日在香港会展中心举办。本次活动涵盖 4 个会场,围绕 Web3 各个赛道的核心议题展开讨论。这几天,全球最聪明、最具创新能力的大脑都汇集在香港共同分享和探讨最新的 Web3 的技术方案。(具体活动流程可阅读:《活动速递丨 2024 香港 Web3 嘉年华 4 月 6 日即将开幕,周边活动汇总》。)与此同时,许多知名投资机构、加密 KOL 也参与其中。香港的活动已经接近尾声,BlockBeats 小编为大家整理了几篇香港 Web3 嘉年华「小作文」,看看他们的最新发现与感悟,让你没去现场也不错过前沿热点。
大葱 Fred(加密投资人):
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最近来到香港后,和一些投资人同行聊了聊,发现大家对于 AI 和 DePIN 赛道的关注度还是蛮高的。分享下最近关于 AI 和 DePIN 的思考,和大家一起交流讨论。
核心讨论四个问题:
1、为什么大部分去中心化算力项目都选择做 AI 推理而不是 AI 训练?
2、英伟达究竟牛在哪里?去中心化算力训练难做的原因在哪?
3、去中心化算力(Render、Akash 等)的终局会是什么样?
4、去中心化算法(Bittensor)的终局会是什么样?
接下来咱们层层抽丝剥茧:
1)纵观这个赛道,除了 Gensyn 之外,大部分的去中心化算力项目都选择做 AI 推理而不是训练,核心在于对于算力和带宽的要求不同。
为了帮助大家的简单理解,我们来把 AI 比作一个学生:
- AI 训练:如果我们把人工智能比作一个学生,那么训练就类似于给人工智能提供了大量知识、示例也可以理解为我们常说的数据,人工智能从这些知识示例中进行学习。由于学习的本质需要理解和记忆大量的信息,这个过程需要大量的计算能力和时间。
- AI 推理:那什么是推理呢?可以理解为利用所学的知识去解决问题或者参加考试,在推理的阶段中人工智能是利用学到的知识去解答,而不是活动新知识,所以在推理过程所需要的计算量是较小的。
容易发现,两者的难度差本质上在于大模型 AI 训练需要极大的数据量,以及对数据高速通信需要的带宽需求极高,所以目前去中心化算力用作训练的实现难度极大。而推理对于数据和带宽的需求小的多,实现可能性更大。
2)那么数据和带宽的卡点究竟在哪?为什么去中心化训练难以实现?
这就涉及到大模型训练的两个关键要素:单卡算力和多卡并联。
- 单卡算力:目前所有的需要训练大模型的中心,我们把它叫做超算中心。为了方便大家的理解,我们可以以人体作为比喻,超算中心就是人体的组织,底层单元 GPU 就是细胞。如果单个细胞(GPU)的算力很强,那么整体的算力(单个细胞×数量)也可能会很强。
- 多卡并联:而一个大模型的训练动辄就是千亿 GB,对于训练大模型的超算中心来说,至少需要万级别个 A100 打底。所以就需要调动这几万张卡来进行训练,然而大模型的训练并不是简单的串联,并不是在第一个 A100 卡上训练完之后再在第二张卡上训练,而是模型的不同部分,在不同的显卡上训练,训练 A 的时候可能需要 B 的结果,所以涉及到多卡并行。
为什么英伟达这么厉害,市值一路腾飞,而 AMD 和国内的华为、地平线目前很难追上。核心并不是单卡算力本身,而是在于两个方面:CUDA 软件环境和 NVLink 多卡通信。
- 一方面,有没有软件生态能适配硬件是非常重要的,如英伟达的 CUDA 系统,而构建一个新的系统是很难的,就像构建了一个新的语言,替换成本非常高。
- 另一方面,就是多卡通信,本质上多卡之间的传输就是信息的输入和输出,怎么并联,怎么传输。因为 NVLink 的存在,没有办法把英伟达和 AMD 卡打通;另外,NVLink 会限制显卡之间的物理距离,需要显卡在同一个超算中心中,这就导致去中心化的算力如果分布在世界各地就比较难实现。
第一点解释了为什么 AMD 和国内的华为、地平线目前很难追上;第二点解释了为什么去中心化训练很难实现。
3)去中心化算力的终局会是什么样?
- 去中心化算力目前难以进行大模型训练,核心在于大模型训练最看重的是稳定性,如果训练中断,需要重新训练,沉没成本很高。其对于多卡并联的要求是很高的,而带宽是受物理距离的限制的。英伟达通过 NVLink 来实现多卡通信,然而在一个超算中心里面,NVLink 会限制显卡之间的物理距离,因此分散的算力无法形成一个算力集群去进行大模型训练。
- 但另一方面,对于算力要求相对较低的需求是可以实现的,例如 AI 推理,或者是一些特定场景的垂类中小型的模型训练是有可能实现的,在去中心化算力网络中有一些相对大的节点服务商时,是有潜力为这些相对大的算力需求服务的。以及像渲染这类边缘计算的场景也是相对容易实现的。
4)去中心化算法模型的终局会是什么样?
去中心化算法模型的终局取决于对未来 AI 的终局,我认为未来 AI 之战可能会是有 1-2 个闭源模型巨头(如 ChatGPT),再加上百花齐放的模型,在这种背景下,应用层产品没有必要和一个大模型绑定,而是与多个大模型合作,在这种背景下来看,Bittensor 的这种模式潜力还是非常大的。
Dov Wo(加密投资人):
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VC 视角香港参会小作文(充满偏见):
1. 牛市产品不重要,叙事和情绪更重要。Meme 已经在反复反复证明这一点。融资的钱至少一半拿来拉盘。
2. 本轮牛市最核心的能力:操盘能力和喊单能力。如果你没有操盘能力,请去练习喊单能力,我也在帮一些项目方找 KOL 做推广,欢迎来接我给的商单。有很多 binance、OKX 都投了的项目找不到合适的国内/海外推广渠道,虚假繁荣/买盘就是刚需。
3. VC 的地位越来越差,解锁慢、估值高,散户不认。如果不能给项目方带来额外的资源(如交易所关系、某特定地区的资源和社区、经济模型设计、推广能力等),大部分纯财投 VC 只能当大怨种。
拿最近找我的某个项目举例,给 KOL 轮的额度估值比 VC 还低,且解锁比 VC 还好。(本项目由西方某顶级 VC 领投)
KOL > VC 不是空穴来风,是真实存在的。所以我也在做一个小的精品的 KOL agency 来卖卖铲子。
4. 最火的活动是 Berachain、Solana、BTC;ETH 生态相对不太活跃,很大的一个 Meme 梗为 Layer 69(Solana 自己拍的搞怪恶搞 ETH 的视频)
5. Side Event 人非常多,这次活动可能有几百场 Side Event。反而主会场没有什么人;项目方们或许需要反思昂贵的主会场展台是否还值得;比如 Berachain、Solana 都是没有主会场展台的,而是自己办活动。OKX 是展台活动全都有,最顶级状态,反观 Binance 继续是一个活动没有。
6. 普通人一定要当 KOL,找好自己的定位,比如喊土狗就只喊土狗,好好做分析就好好做分析。都能接到不错的商单的。我找喊土狗的 KOL 喊单,每条价格从 200U-2000U 不等。不会喊单的 VC 活不下去,不会喊单的 KOL 赚不到钱。你有流量,会有大量的项目方主动找你合作,你会有更好的信息和更多的资源。请再看一遍第二条。质疑带单老师,理解带单老师,成为带单老师。
7. 今年 HK 聊合规、牌照的少了,聊操盘和攒资源多了(也可能是因为我走到了更高的阶段能听懂和参与了)。主会场一进门最大的是 OKX 和 DWF 的展台,谁有资源和谁有钱大家都知道了吧。
ABCDE 联创杜均在该条推文下做出了评论,称「没有核心投研能力的机构会很难」。
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Ethan yu(AC Capital 合伙人):
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喝了 2 天,听了听牛逼:
1. 华人机构 Fomo 比特币生态和 Restaking,欧美/海外基因的机构 Fomo Solana 上的 DePin,少量机构 Fomo Cosmos 生态相关的 Bearchain,部分机构因为上轮被套在 GameFi,所以现在只能继续硬头皮推,不过所有最后都殊途同归都要大割,估值简直都离谱到家了。
2. 几乎所有共识是 Solana 上金狗真的太多了,暴富效应一直在持续,这几天去 Base 的土狗流水盘又转回 Solana 了。
3. 不是 Kol 作用比 VC 大,是因为 KOL 资金比较灵活也可以随便喊单删推,解锁方式也更友好,让机构官推喊单你肿么办?另外一方面机构也不是人傻钱多,你一上来就 1 亿美金估值,整个 3 年 36 个月才能完全退出,又不上 Binance、OKX , 让我现在投 50 万美金是你傻还是机构傻?
4. 新人和想进行业的确实很多,年轻人又主动热情又好学,也没有行业包袱,看好梭哈就是干,但是新人还不够多,所以牛市还在初期。
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庾汪依5109与你同行作文600字 -
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