容器(Containers)
容器是执行计算任务的地方,确保即时响应的云计算体验。
选择:AI客户根据性能需求选择容器,游戏客户根据服务质量和成本选择容器。
质押(Staking):新节点运营者需要在提供资源之前质押$ATH代币。如果违反质量控制标准或中断网络服务,其质押的代币将被削减。
奖励:容器通过两种方式获得奖励,一是保持高准备状态的奖励(PoC),二是实际使用计算资源的服务奖励(PoD和服务费)。
检查器(Checkers)
检查器的主要职责是确保网络中容器的完整性和性能,在注册、待机和渲染状态进行关键测试。
检查方法:包括直接读取容器性能数据和模拟测试。
索引器(Indexers)
索引器根据用户需求,将其匹配到合适的容器,确保快速、高质量的服务交付。
选择:随机选择索引器以保持去中心化并减少信号延迟。
匹配标准:基于服务费用、体验质量和网络评价指数选择容器。
终端用户(EndUsers):
终端用户是Aethir网络计算资源的消费者,无论是用于AI训练和推理,还是游戏。终端用户提交请求,网络匹配合适的高性能资源来满足需求。
财政库(Treasury):
财政库持有所有质押的$ATH代币,并支付所有的$ATH奖励和费用。
结算层(SettlementLayer):
Aethir利用区块链技术作为其结算层,记录交易,支持扩展性和效率,并使用$ATH进行激励。区块链确保资源消耗跟踪的透明性,并实现近乎实时的支付。
具体的关系可以参考如下的图表:
Source:@AethirCloud
Aethir网络采用独特的机制来操作,其核心是两个主要的工作证明:
渲染容量证明
(ProofofRenderingCapacity):
每15分钟随机选择一组节点来验证交易。
选择节点的概率基于其投资的代币数量、服务质量以及之前被选择的频率。投资越多、质量越好、之前被选择的次数越少,节点被选中的可能性越大。
渲染工作证明(ProofofRenderingWork):
节点的工作性能会被严密监控,以确保提供高质量的服务。
网络会根据用户需求和地理位置调整资源分配,确保最佳服务质量。
Source:@AethirCloud
ATH代币在Aethir生态系统中扮演着多种角色,包括交易媒介、治理工具、激励手段和平台开发支持。具体的用途包括:
交易工具:ATH作为Aethir平台内的标准交易媒介,用于购买计算能力,涵盖AI应用、云计算和虚拟化计算等业务模式。
多样化应用:ATH不仅用于当前业务,还计划随着生态系统的成长,在未来的合并挖矿和集成市场中继续发挥作用。
治理与参与:ATH代币持有者可以参与Aethir的去中心化自治组织(DAO),通过提议、讨论和投票来影响平台决策。
质押:新节点操作员需质押ATH代币,确保其与平台目标一致,并作为对潜在不当行为的防范措施。
具体的分配策略:Aethir项目的代币是$ATH,发行总量是420亿枚。其中最大的份额35%是给到GPU的提供者,比如数据中心和个体的散户,有17.5%的代币给到了团队和顾问,给节点检查和销售团队分别是15%和11.75%的代币。如下图所示:
Source:@AethirCloud
奖励排放
挖矿奖励的排放策略旨在平衡资源提供者的加入和长期奖励的可持续性。通过前期奖励的衰减函数,确保后期加入的参与者仍然受到激励。
Aethir平台选择将大部分总代币供应量(TotalTokenSupply,TTS)用于挖矿奖励,这一分配对于加强生态系统至关重要。这种分配方式的目的是支持节点操作员和坚持容器标准。节点操作员是Aethir的核心,提供必要的计算能力,而容器则是提供计算资源的关键。
挖矿奖励分为两种形式:渲染工作证明和容量证明。渲染工作证明鼓励节点运营商完成计算任务,并专门分发给容器。容量证明则是为了激励计算提供商准备好提供服务,容量证明就是把GPU提供给Aethir即可获得奖励;渲染工作量证明就是有客户用了你的GPU,就会有额外的token奖励。奖励的会以$ATH代币发放。这些奖励不仅是分配,更是对Aethir社区未来可持续性的投资。
Heurist是一个基于ZKStack的Layer2网络,专注于AI模型托管和推断。它的定位类似于Web3版的HuggingFace,为用户提供无服务器的开源AI模型访问。这些模型托管在一个去中心化的计算资源网络上。
Heurist的愿景是利用区块链技术去中心化AI,从而实现技术的普及和公正创新。其目标是通过区块链技术确保AI技术的可访问性和无偏见创新,促进AI和加密货币的融合与发展。
Heurist一词源自heuristics,指的是人类大脑在解决复杂问题时快速达成合理结论或解决方案的过程。这个名字体现了Heurist旨在通过去中心化技术快速、高效地解决AI模型托管和推断问题的愿景。
闭源AI的问题
闭源AI通常遵循美国法律进行审查,但这可能与其他国家和文化的需求不符,导致过度审查或不足的情况。这不仅影响AI模型的表现,还可能侵犯用户的自由表达权。
开源AI的崛起
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