Discussion sur le modèle commercial des plateformes d'IA : exemples d'IO et d'ATH

Récemment, deux projets conceptuels d'IA ont successivement réalisé des émissions de jetons, suscitant une large discussion dans l'industrie sur le modèle commercial des plateformes de puissance de calcul de l'IA. Ce modèle est essentiellement un modèle commercial classique de type plateforme.

D'une part, il y a les startups d'IA et les entreprises de rendu de jeux, qui ont besoin de grandes ressources de puissance de calcul ; d'autre part, il y a des particuliers ou des institutions disposant de cartes graphiques hautes performances inutilisées. Si une plateforme pouvait relier ces deux types de demande, cela formerait un modèle commercial typique de plateforme.

Ce modèle est bénéfique pour les deux parties : les entreprises d'IA peuvent obtenir la puissance de calcul nécessaire à un coût réduit, tandis que les propriétaires de cartes graphiques peuvent tirer profit de ressources inutilisées. C'est en voyant cette opportunité de marché que certaines plateformes ont vu le jour, visant à connecter les ressources de cartes graphiques inutilisées avec les besoins des entreprises d'IA.

Cette mode est populaire principalement pour les raisons suivantes :

1. Considérations de coût : les entreprises d'IA, en particulier les start-ups, ont du mal à supporter le coût élevé de l'achat d'un grand nombre de cartes graphiques.
2. Besoins en flexibilité : ces entreprises préfèrent louer des ressources de Puissance de calcul de manière flexible en fonction de la demande.
3. Restrictions du marché : La pénurie actuelle de cartes graphiques dans le monde, ainsi que certaines restrictions commerciales, rendent l'achat direct plus difficile.

Cependant, ce modèle de plateforme est confronté à un problème typique du "qui est arrivé en premier, de la poule ou de l'œuf" : les entreprises d'IA ont besoin de ressources de puissance de calcul suffisantes sur la plateforme, tandis que les propriétaires de cartes graphiques s'attendent à avoir suffisamment de commandes. Pour briser ce cercle, certaines plateformes ont introduit un mécanisme de cryptomonnaie.

Une plateforme a choisi la stratégie du "poulet avant l'œuf", attirant un grand nombre de cartes graphiques grâce à des subventions en tokens. Une autre plateforme a adopté une méthode différente en lançant des produits de mineurs virtuels et physiques pour maintenir et élargir sa base d'utilisateurs. Cette approche a efficacement augmenté le coût irrécupérable des utilisateurs, renforçant ainsi leur fidélité.

Dans le modèle commercial, ces plateformes permettent généralement de payer en monnaie fiduciaire ou en stablecoins, tout en offrant également la possibilité de payer avec le token de la plateforme, avec une certaine remise. Cette approche n'oblige pas les utilisateurs à utiliser le token de la plateforme, tout en conférant une fonctionnalité réelle au token, ce qui favorise la détention décentralisée du token.

En matière de construction écologique, différentes plateformes ont adopté différentes stratégies. Certaines plateformes ont introduit le rôle d'inspecteur, chargé de surveiller l'état de fonctionnement des cartes graphiques et la gestion des commandes, et de gagner des récompenses en jetons grâce à ce travail. Cette pratique a non seulement accru la fiabilité de la plateforme, mais a également offert aux premiers participants des opportunités de profit.

Il est à noter que, bien que ces plateformes soient en concurrence à certains égards, il existe également des possibilités de coopération entre elles en raison de leur traitement des ressources graphiques normalisées. Certaines plateformes ont même effectué des échanges de jetons, montrant l'esprit de collaboration au sein de l'industrie.

Dans l'ensemble, l'apparition des plateformes de puissance de calcul AI offre de nouvelles opportunités aux startups AI et aux propriétaires de cartes graphiques, tout en insufflant une nouvelle dynamique au développement de l'ensemble de l'industrie AI. Avec l'amélioration et le développement continus de ce modèle, nous pouvons nous attendre à voir plus d'innovations et de percées.