Tính toán phi tập trung - Decentralized Computing trong Crypto

Decentralized Compute là gì?

Tính toán phi tập trung (Decentralized Computing) là một cách tổ chức và xử lý dữ liệu không cần dựa vào một máy chủ trung tâm. Thay vì tập trung vào một nơi, các tài nguyên như CPU, GPU, bộ nhớ và lưu trữ được chia sẻ trên nhiều máy tính (hay còn gọi là các nút mạng). Những máy tính này làm việc cùng nhau để thực hiện các nhiệm vụ mà không cần sự kiểm soát của một tổ chức hay cơ quan trung gian.

Trong thế giới crypto và blockchain, tính toán phi tập trung là nền tảng quan trọng giúp các ứng dụng phi tập trung (dApps) và các hệ thống blockchain hoạt động một cách minh bạch, an toàn và không cần phụ thuộc vào bên thứ ba.

Nói một cách đơn giản, tính toán phi tập trung giống như việc nhiều người cùng góp sức hoàn thành một công việc thay vì chỉ dựa vào một người duy nhất, giúp công việc nhanh hơn, an toàn hơn và giảm chi phí.

Cách hoạt động của mô hình tính toán phi tập trung

Mạng tính toán phi tập trung cung cấp dịch vụ tính toán theo cách phân tán và bảo mật, phân phối nhiệm vụ tính toán qua nhiều nút mạng thay vì dựa vào máy chủ trung tâm. Điều này mang lại các lợi ích sau:

• Phân phối tài nguyên: Sử dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi từ các máy tính, GPU hoặc thiết bị khác trên toàn cầu, tạo ra một hệ thống hiệu quả và giảm lãng phí.
• Chống kiểm duyệt: Loại bỏ sự phụ thuộc vào các công ty công nghệ lớn, giảm nguy cơ bị kiểm duyệt hoặc giới hạn bởi các máy chủ trung tâm.
• Tính minh bạch và bảo mật: Blockchain đảm bảo mọi giao dịch và quy trình đều minh bạch, không thể thay đổi, tăng niềm tin cho người sử dụng.
• Hiệu quả chi phí: Tận dụng tài nguyên dư thừa giúp chi phí dịch vụ thường thấp hơn so với các nền tảng tập trung như AWS hay Google Cloud.

Từ năm 2023, sự quan tâm đến trí tuệ nhân tạo (AI) đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các mạng tính toán phi tập trung. Theo dữ liệu từ CoinMarketCap, các token liên quan đến AI và Big Data đã tăng trưởng đáng kể, với một số token như The Graph (GRT) tăng 171%, SingularityNET (AGIX) tăng 857%, Fetch.ai (FET) tăng 313% và Ocean Protocol (OCEAN) tăng 125% từ đầu năm đến nay.

Người dùng cần sức mạnh tính toán sẽ trả phí bằng token, trong khi những người cung cấp tài nguyên nhận phần thưởng tương ứng với công việc đã xử lý.

Hợp đồng thông minh đảm bảo mọi nhiệm vụ, thanh toán và phần thưởng được tự động hóa và minh bạch. Các nhiệm vụ phức tạp được chia nhỏ và xử lý song song, sau đó kết quả được xác minh bởi cơ chế đồng thuận, đảm bảo độ chính xác và không gian lận.

Kết quả và dữ liệu được lưu trữ trên nền tảng phi tập trung như IPFS, tăng tính bảo mật và minh bạch.

Một số ứng dụng cụ thể:

• Tính toán phi tập trung: Tận dụng GPU nhàn rỗi để tạo thị trường tính toán mở. Các dự án như Render Network (RNDR) và Akash Network (AKT) đã áp dụng thành công mô hình này, cung cấp sức mạnh tính toán cho AI, render đồ họa và các ứng dụng Web3.
• Đào tạo học máy phi tập trung (Decentralised ML Training): Tập trung vào đào tạo AI, giúp các mô hình máy học học từ dữ liệu và tự đưa ra quyết định. Các dự án nổi bật bao gồm Bittensor và Gensyn.
• zkML: Kết hợp học máy với các kỹ thuật Zero-Knowledge Proof, zkML cho phép xác minh các mô hình và thuật toán mà không tiết lộ dữ liệu chi tiết.

Một số dự án Decentralized Compute phổ biến

Decentralised AI Compute and GPU Networks

Render Network tập trung vào việc cung cấp sức mạnh GPU phi tập trung để kết xuất hình ảnh, video và các tác vụ đồ họa 3D phức tạp.

• Ứng dụng thực tế: Render Network phục vụ trực tiếp cho các nhà làm phim, nghệ sĩ kỹ thuật số, và các công ty trò chơi, giúp giảm chi phí và thời gian so với các dịch vụ tập trung.
• Đối tác lớn: Có sự hợp tác với các nhà phát triển nổi tiếng trong ngành công nghiệp đồ họa.
• Khả năng mở rộng: Tận dụng GPU nhàn rỗi trên toàn cầu, mạng lưới này cung cấp tài nguyên mạnh mẽ mà không yêu cầu phần cứng đắt tiền từ phía người dùng.
• Ưu điểm: Tiết kiệm chi phí và cung cấp dịch vụ với hiệu suất cao hơn so với giải pháp tập trung như AWS hoặc Google Cloud.

ZKML (Zero-Knowledge Machine Learning)

RISC Zero là nền tảng xây dựng mô hình Machine Learning bằng cách sử dụng công nghệ Zero-Knowledge Proofs (ZKP), đảm bảo tính bảo mật dữ liệu.

• Bảo mật dữ liệu: RISC Zero hỗ trợ đào tạo và suy luận AI mà không cần tiết lộ dữ liệu nhạy cảm, điều này rất quan trọng trong các ngành như y tế, tài chính.
• Đổi mới công nghệ: Tận dụng ZKP, dự án mang lại tính minh bạch và hiệu quả cao hơn trong xử lý dữ liệu lớn.
• Tiềm năng phát triển: Được sử dụng rộng rãi trong các trường hợp cần tính bảo mật và quyền riêng tư cao, như xác minh danh tính hoặc giao dịch tài chính.
• Ưu điểm: Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật trong AI, điều mà các nền tảng tập trung khó đáp ứng.

Decentralised ML Training

Bittensor (TAO) và Gensyn là hai dự án nổi bật trong lĩnh vực đào tạo Machine Learning phi tập trung.

Mạng lưới phi tập trung Bittensor được phát triển dành cho trí tuệ nhân tạo, kết hợp công nghệ blockchain với AI để tạo ra một hệ sinh thái AI mở và không bị kiểm soát bởi bất kỳ thực thể nào.

Tính đến tháng 11/2024, giá trị của Bittensor đã tăng hơn 105% so với đầu năm, đạt mức cao nhất mọi thời đại vào tháng 4/2024.

Yếu tố thúc đẩy tăng trưởng:

• Mở rộng subnet: Việc mở rộng nhanh chóng của các subnet trong hệ sinh thái Bittensor đã nâng cao năng lực mạng lưới, thu hút nhiều nhà phát triển và người dùng hơn.
• Xu hướng AI: Sự quan tâm ngày càng tăng đối với AI đã thúc đẩy sự phát triển và chấp nhận của Bittensor trên thị trường.

Gensyn đang xây dựng một mạng lưới tính toán phi tập trung, cho phép các nhà phát triển AI truy cập tài nguyên tính toán một cách linh hoạt và tiết kiệm chi phí, đồng thời đảm bảo tính bảo mật và minh bạch thông qua blockchain.

Nhà đầu tư và các vòng gọi vốn:

• Vòng Series A (12/6/2023): Gensyn huy động được 43 triệu USD, dẫn đầu bởi a16z (Andreessen Horowitz), cùng sự tham gia của CoinFund, Canonical Crypto, Protocol Labs và Eden Block.
• Vòng Seed (21/3/2023): Huy động được 6,5 triệu USD từ các quỹ như Eden Block, Galaxy và CoinFund.
• Vòng Pre-Seed (1/1/2021): Huy động được 1,1 triệu USD từ 7percent Ventures, Entrepreneur First và Id4 Ventures.

Ngoài việc dẫn đầu vòng gọi vốn Series A, a16z còn thông báo hợp tác chiến lược với Gensyn, hỗ trợ dự án trong việc phát triển và mở rộng.

ZK Coprocessors

Axiom cung cấp các giải pháp đồng xử lý (coprocessors) dựa trên Zero-Knowledge Proofs để hỗ trợ xử lý dữ liệu phức tạp và bảo mật.

• Khả năng tích hợp: Axiom dễ dàng tích hợp với các blockchain hiện có, mở rộng khả năng xử lý tính toán mà không làm tăng tải cho mạng lưới.
• Bảo mật cao: Dựa trên công nghệ ZKP, Axiom đảm bảo rằng các tính toán có thể được xác minh mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào.
• Hiệu suất: Giảm thiểu chi phí xử lý trên chuỗi bằng cách tận dụng các giải pháp đồng xử lý ngoài chuỗi.
• Giúp cải thiện hiệu suất và bảo mật trong các ứng dụng blockchain, đặc biệt là trong tài chính phi tập trung (DeFi) và quản trị.

Mỗi dự án đều đại diện cho một bước tiến lớn trong tính toán phi tập trung, góp phần định hình tương lai của lĩnh vực này.

Đọc thêm: ZK coprocessor là gì? Tầm quan trọng của ZK coprocessor.