เนื่องจาก AI และบล็อกเชนมีความเกี่ยวพันกันมากขึ้นภายในระบบนิเวศที่มีการกระจายอำนาจ การรักษาความไว้วางใจและการตรวจสอบยืนยันข้ามเครือข่ายแบบกระจายจึงกลายเป็นเรื่องยากมากขึ้น
จากการออกแบบ ระบบกระจายอำนาจทำงานโดยไม่มีจุดศูนย์กลางการควบคุม โดยอาศัยโหนดหลายตัวที่ตรวจสอบธุรกรรมและกระบวนการร่วมกัน แม้ว่าประโยชน์ของการกระจายอำนาจจะปฏิเสธไม่ได้ แต่ก็ยังนำเสนอความท้าทายในการรักษาความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูลที่กำลังประมวลผล
ในสภาพแวดล้อมเหล่านี้ การประมวลผลจะกระจายไปตามโหนด แทนที่จะรวมศูนย์ไว้ในเอนทิตีเดียว แม้ว่าสิ่งนี้จะช่วยให้สามารถปรับขนาดได้ แต่ก็ทำให้งานรักษาความปลอดภัยของข้อมูลมีความซับซ้อนมากขึ้น
ในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและการเงิน มีความเสี่ยงสูงต่อการละเมิดความปลอดภัย การประนีประนอมในด้านเหล่านี้อาจเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลทางการเงิน ซึ่งทำให้ความน่าเชื่อถือของระบบทั้งหมดอ่อนแอลง เหตุการณ์ดังกล่าวทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความไว้วางใจที่เทคโนโลยีกระจายอำนาจได้รับการออกแบบมาเพื่อฟื้นฟูแต่เดิม
อย่างไรก็ตาม มีโซลูชันใหม่ๆ เกิดขึ้นซึ่งเพิ่มระดับการรักษาความปลอดภัยและการป้องกันเพิ่มเติมให้กับข้อมูลที่เปราะบาง ตัวอย่างเช่น Exabits เป็นแพลตฟอร์มเลเยอร์ที่อิงการประมวลผลซึ่งแปลงคลัสเตอร์ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ให้เป็นสินทรัพย์การลงทุนที่สามารถเข้าถึงได้ผ่านโทเค็น และเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้ประกาศการรวม GPU NVIDIA (NASDAQ:) H200 จำนวน 4,000 ตัวเข้ากับเครือข่ายของตน
GPU เหล่านี้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Trusted Execution Environment (TEE) ขั้นสูงเพื่อให้มั่นใจถึงการคำนวณ AI ที่ปลอดภัยและตรวจสอบได้ในขณะที่ยังคงรักษาความลับของข้อมูล การบูรณาการนี้รับประกันการประมวลผลที่ป้องกันการงัดแงะ ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและเป็นกรรมสิทธิ์
โครงสร้างพื้นฐาน GPU ใหม่ของ Exabit ได้รับการติดตั้งทั่วทั้งสหรัฐอเมริกาและยุโรป โดยเชื่อมต่อกันด้วยเครือข่าย InfiniBand 3.2T เพื่อให้เกิดการสื่อสารที่รวดเร็วเป็นพิเศษซึ่งจำเป็นสำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้าโมเดล AI ขนาดใหญ่ ตำแหน่งนี้ Exabits เป็นผู้เล่นเพียงรายเดียวในพื้นที่ crypto ที่มีความเชี่ยวชาญภายในองค์กรในการจัดการและปรับขนาดสถาปัตยกรรม 4,000 GPU H200
ดร. Hoansoo Lee ผู้ร่วมก่อตั้ง Exabits กล่าวว่า “เรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เป็นผู้นำในการบูรณาการระหว่าง AI และบล็อกเชน เนื่องจากเราตระหนักถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ของทั้งสองภาคส่วนนี้”
การบูรณาการ NVIDIA H200 GPU จำนวน 4,000 ตัวเป็นส่วนหนึ่งของความมุ่งมั่นของ Exabits ในการขยายข้อเสนอให้กับบริษัท Web2 และ Web3 AI GPU ที่พร้อมใช้ AI เหล่านี้ช่วยให้ Exabits สามารถรองรับอุตสาหกรรมที่มีความต้องการมากที่สุด เช่น ภาคการขับขี่อัตโนมัติ การดูแลสุขภาพ และการสร้างแบบจำลองทางการเงิน บริษัทยังมีแผนที่จะขยายไปสู่ภาคส่วน DeSci เพื่อสร้างรากฐานสำหรับความก้าวหน้าในสาขาที่กำลังเติบโต
ดร. ลีกล่าวเสริมว่า “ความก้าวหน้าที่สำคัญในโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลของเรานี้ไม่เพียงแต่เป็นก้าวสำคัญสำหรับ Exabits แต่สำหรับชุมชน AI ในวงกว้างด้วย ด้วยพลังของ TEE และเครือข่าย GPU ทั่วโลกของเรา เรากำลังเพิ่มความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยในการคำนวณ AI และขับเคลื่อนนวัตกรรม ในวิทยาศาสตร์แบบกระจายอำนาจ (DeSci), ระบบนิเวศของ AI Agent และอื่นๆ อีกมากมาย”
หลังจากได้รับเงินทุนตั้งต้นมูลค่า 15 ล้านดอลลาร์ Exabits ก็มีรายได้ประจำปี (ARR) ครบ 10 ล้านดอลลาร์ และมีมูลค่า 150 ล้านดอลลาร์ บริษัทยังได้รับการบ่มเพาะจากสถาบันอันทรงเกียรติทั่วสหรัฐอเมริกา เช่น Stanford, Berkeley และ Harvard และเมื่อเร็วๆ นี้ ได้ก่อตั้งความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยแห่งชาติโซลในเกาหลีใต้
ไม่อาจปฏิเสธผลกระทบเชิงบวกที่ AI มีต่อสังคมโดยรวมได้ อย่างไรก็ตาม การมองข้ามข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่มาพร้อมกับการพัฒนานั้นถือเป็นเรื่องสั้น เนื่องจาก AI และบล็อกเชนยังคงถูกบูรณาการในอุตสาหกรรมต่างๆ มาตรการรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุด ในขณะที่ความเสี่ยงต่อบุคคลและสังคมจะลดลง
คำแนะนำการอ่านบทความนี้ : บางบทความในเว็บไซต์ ใช้ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ คำศัพท์เฉพาะบางคำอาจจะทำให้ไม่เข้าใจ สามารถเปลี่ยนภาษาเว็บไซต์เป็นภาษาอังกฤษ หรือปรับเปลี่ยนภาษาในการใช้งานเว็บไซต์ได้ตามที่ถนัด บทความของเรารองรับการใช้งานได้หลากหลายภาษา หากใช้ระบบแปลภาษาที่เว็บไซต์ยังไม่เข้าใจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมโดยคลิกลิ้งค์ที่มาของบทความนี้ตามลิ้งค์ที่อยู่ด้านล่างนี้
Source link
