LONDON (IT BOLTWISE) – In einem bedeutenden Schritt zur Förderung dezentraler Künstlicher Intelligenz hat Planck eine Layer-0-Blockchain eingeführt, die speziell für die Unterstützung dezentraler KI-Netzwerke konzipiert ist.
Planck hat eine Layer-0-Blockchain entwickelt, die als Grundlage für dezentrale KI-Anwendungen dienen soll. Diese Entwicklung zielt darauf ab, die Abhängigkeit von zentralisierten Cloud-Diensten zu reduzieren und stattdessen auf dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke (DePINs) zu setzen. Diese Netzwerke kombinieren Hardware, Token-Anreize und verteilte Verarbeitung, um Alternativen zu zentralisierten Ressourcen zu schaffen.
Der Schritt von Planck steht im Einklang mit einem wachsenden Trend in der Kryptoindustrie, Web3-Prinzipien auf die KI-Entwicklung anzuwenden. Derzeit wird die Hochleistungs-KI-Berechnung von wenigen Technologieriesen wie OpenAI und Google dominiert. Planck ist jedoch nicht allein in seinen Bemühungen, die KI-Dezentralisierung voranzutreiben. Andere Projekte wie Bittensor und Fetch.ai verfolgen ähnliche Ziele, indem sie dezentrales maschinelles Lernen und die Erstellung von KI-Agenten fördern.
Plancks Blockchain generiert Einnahmen durch Transaktionsgebühren, SDK-Nutzung und Entwickler-Tools. GPU-Betreiber, die Rechenressourcen bereitstellen, werden mit dem nativen Token des Protokolls belohnt, basierend auf der Betriebszeit der Maschinen (Proof-of-Connectivity) und der tatsächlichen Nutzung (Proof-of-Delivery).
Ein Großteil der Einnahmen von Planck stammt aus der Vermietung von GPUs und Rechenverträgen. Das Unternehmen behauptet, dass sein stündliches On-Demand-Modell die Kosten im Vergleich zu traditionellen Cloud-Diensten um bis zu 90 % senkt. Seit Februar hat Planck 1,5 Millionen US-Dollar Umsatz generiert, hauptsächlich durch die Vermietung von GPU-Leistung.
Die Konkurrenz in diesem Bereich ist groß, mit Anbietern wie Vast.ai, CoreWeave und Lambda, die alle von dem anhaltenden Mangel an KI-Chips profitieren. Dieser Mangel hat zu einem explosiven Wachstum im GPU-as-a-Service-Sektor geführt. Laut Precedence Research erreichte der Markt 2024 ein Volumen von 4 Milliarden US-Dollar und soll bis 2034 mit einer jährlichen Rate von 23 % auf 32 Milliarden US-Dollar anwachsen.
Planck sieht in der Dezentralisierung der GPU-Netzwerke eine Möglichkeit, erhebliche Kosteneinsparungen zu erzielen. Durch die Verlagerung der KI-Berechnung von zentralisierten auf dezentrale Netzwerke können Unternehmen von bis zu 90 % niedrigeren Kosten profitieren, was die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit von KI-Anwendungen erheblich verbessert.
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