9 月 16 日，「FAT Awards 2024 」年度盛典于在新加坡康莱德酒店盛大开幕。 「FAT」是 Odaily星球日报于 2020 年创办的榜单盛典+高峰论坛品牌，旨在嘉奖 Web3 和加密行业的领航者与创新者、聚焦价值范式与共识时刻。2024 ，值加密行业日新月异、叙事为主流世界认可之际，新鲜叙事涌动、生态百花齐放、优质项目接连上线，Odaily星球日报再次开启 FAT 榜单评选，并举办线下盛典。
活动上，Aethir 联创 Mark 以“Aethir：未来人工智能与游戏基础设施”为主题发表演讲。
Mark 表示，GPU 资源短缺是全球性的核心问题，Aethir 将致力于通过构建去中心化的云基础设施解决这一问题，Aethir 将分散的 GPU 资源有效整合并重新分配给有需求的市场。这种创新的模式不仅提高了资源的利用效率，还为企业提供了一个灵活、高效且成本效益高的解决方案。
Aethir 的产品和服务旨在满足企业客户在 AI 和游戏领域的高性能计算需求。通过提供定制化的计算能力购买选项，客户可以根据具体需求选择 GPU 数量、区域和使用时长，从而实现资源的最优配置。
此外，Aethir 还关注于通过技术创新，将游戏的计算需求从本地设备转移到云端，并通过流式传输技术，使得即使是低配置用户也能享受到高质量的游戏体验。这种模式不仅扩大了游戏公司的潜在用户群，也为全球 28 亿无法访问大型游戏的用户提供了新的解决方案。
以下为 Mark 现场演讲全文，经Odaily星球日报编辑整理，enjoy~
非常感谢邀请我参与此次活动，也感谢 Odaily 举办这场盛会。先简单介绍一下自己，我是 Aethir 的联合创始人 Mark，我们在北京创办了这家公司，我非常喜欢中国的加密社区，非常高兴地在此分享我们在 Aethir 所做的工作。
我相信大家之前可能在媒体报道中看到过这个问题，全球范围内存在着巨大的 GPU 资源短缺。Musk 曾提到，GPU 比药品还难买到；扎克伯格投入了大量资源用于 GPU；马斯克也推出了庞大的数据中心，而这些数据中心对 AI 来说是绝对必要的，没有 GPU 就无法构建 AI 系统。然而，问题不仅仅是单纯的资源稀缺。我们将这个问题分解为四个关键部分。
首先是供应压力，市场上存在着巨大的购买需求。大公司对 GPU 的需求量极大，导致供应端承受着巨大的压力，进而引发了第二个问题——生产限制。
NVIDIA 每年只能生产一定数量的芯片，他们的制造受限于原材料供应，而这些芯片通常会被分配给大型科技公司，使得初创企业难以获取这些资源。
第三个问题是大语言模型（LLM）的复杂性。例如 ChatGPT 3、 4 以及近期发布的 GPT-4 o。随着这些模型性能的提升，它们的训练成本也在呈指数级增长。ChatGPT 4 的训练成本比 ChatGPT 3 高出很多，而这种成本上升是由于更多的计算资源和数据需求所导致的。然而，尽管需求呈指数级增长，模型的性能提升却并不是指数级的，而是线性的。因此，当前的处理能力和需求越来越高，但性能提升并不成正比。
最后一点，也是与 Aethir 最相关的问题，就是效率问题。全球各地的数据中心中的 GPU 利用率非常低，芯片的使用率仅为 15% 左右。
那么我们构建了什么？我们构建了一个去中心化的云基础设施，以及一个基础层，使去中心化的 GPU 能够连接起来，并重新分配到市场的需求端，利用那些“丢失的供应”。
像 AWS、Google、Azure 这样的公司有能力将你的资产收集起来，并重新分配给外部用户。就像 Airbnb 的运营方式一样，但没有基础设施的支持，你无法将这些资源推向市场，而这正是我们对 GPU 采用的方式。我们从数据中心、企业等任何拥有高性能 GPU 的地方进行聚合，以满足我们的客户需求。
我们的产品是什么样的呢？它的操作非常简单，用户可以根据自己的需求购买计算能力，选择特定的 GPU 数量、特定的区域和特定的时长。去中心化并不意味着没有集中托管。实际上，大规模训练需要集中托管 GPU，因为这样有着巨大的优势。这也是为什么会有数十亿美元投入到这些数据中心中。整个网络中有很多高质量的集群，能够支持大规模训练在部署结构中的运行。
那么 Aethir 有何不同？从深层角度来看，去中心化的物理基础设施网络的目的是构建一个网络目标，并由中心化组织管理。我们通过聚合 GPU 网络来为客户提供服务，并只聚合企业级的 GPU，因此我们的 GPU 都是企业级的基础设施。这意味着我们的网络在Web3领域内能够满足任何企业客户的需求。
传统的挑战在于，聚合消费者硬件或许是一个更好的选择，通常这些硬件来自于普通用户，他们成为网络的一部分并为其做出贡献。围绕消费者硬件构建网络是很常见的，但存在一个挑战在于这些硬件难以售卖，因为它们来自于社区内的个人电脑（PC），而如何让客户相信这些电脑不会被随时关闭、如何建立信任是一个难题。基于消费者设备构建企业级网络非常困难，而我们的解决方案则从收入角度有着更高的上限。
以下是我们的计算产品，首先是 H 100 GPU，它是目前最顶级的 GPU 之一。右上角是 AI 推理（Inference），这是 AI 执行任务的技术术语，比如 ChatGPT 的运行过程就叫推理。AI 应用主要依赖于这一部分。下方是游戏产业，包括 PC 云游戏、云发布以及虚拟计算等，我们还支持创新的云手机虚拟化服务，例如服务中国手机用户。
很多人知道 Aethir 是因为我们在 AI 领域的成果，但我想谈谈我们在游戏方面的工作。全球绝大多数玩家使用的是低端设备，许多全球最热门的游戏对这些用户来说无法游玩，因为他们的设备性能不足，难以运行这些计算密集型的游戏。这意味着全球 28 亿用户对大型游戏公司来说是无法触及的，这是一个很难解决的问题。
那么如何解决这个问题呢？有三种情况：
给用户更多资金，让他们买得起高性能设备，但这种可能性不大。
提升技术，使得硬件民主化，但这同样不太现实。
使用现有技术，把游戏的计算需求从本地设备转移到云端，并通过流式传输的方式，让用户无需高性能硬件即可玩游戏。但挑战是如何有效扩展这个解决方案。这就是 DePIN 的优势所在，它在可扩展性和经济效益方面远胜于昂贵的集中式计算解决方案。Aethir 从一开始就在构建这一体系，我们已经在亚洲地区扩展了它。我认为这将使所有人都能参与到游戏中来。
以下是近期的重要成果，我们目前有 190 名员工，其中 100 名是负责集中托管的工程师。几周前，我们在韩国交易所上市。
接下来介绍一下 Aethir Edge，这是我们的物理挖矿设备，该设备与 Qualcomm 等世界顶级半导体公司合作生产，它连接到你的 WiFi 并作为边缘计算节点被动运行，允许我们处理用户的企业任务，甚至可以运行一些移动游戏。随着小型语言模型的应用增加，这类设备将变得更加普及。它不仅能运行 Aethir 的代币挖矿，还能为其他项目提供计算资源，让更多项目接触到 Aethir 的计算能力。目前该设备已经售出 25, 000 台，我们正在扩大分销渠道，已获得了进入美国市场的许可。你可以访问 myedge.io 了解更多。我们还租用了 Mandala，能够在未来三天访问和体验。
通过官方申请链接可加入成为 Aethir 算力供应商。
