EMC專訪Alex：去中心化算力的市場定位與應用場景

MBA of Macquarie University，負責EMC商業化、全球推廣以及合作夥伴生態，常駐新加坡。在全球市場开發方面擁有20多年的經驗；曾擔任Improbable.io大中華區總經理和AWS（亞馬遜雲）全球客戶GM。

Q1 ：市場經濟與計劃經濟，一個代表了獨立自主，一個代表着效率。在高效的中心化算力大背景下，EMC為何選擇建立去中心化的算力網絡？

Alex：中心化算力代表了具備集成式計算資源的雲服務提供商。這種經濟模式凸顯了集中管理和規模經濟的效率，但也意味着集中式的權威和控制。 相比之下，去中心化算力涉及多個獨立的計算數據中心和邊緣計算節點網絡。 將數據分散到多個節點進行處理，可以增強彈性、容錯性和數據隱私。

EMC參與者貢獻他們的計算資源和存儲，共同構建點對點計算能力網絡，從而將產生一個由社區建立的完全自治、安全和去中心化的計算能力網絡。EMC 網絡利用 區塊鏈 技術來管理訪問控制、安全性和算力交易。算力的交易完全由市場的供需決定。用戶可以選擇相對穩定的獨立計算數據中心節點，或是離散的邊緣計算節點，以滿足不同的計算需求。

EMC還代表了環保的算力網絡。通過重新利用闲置的計算節點，可以節省大量資源。例如，目前的EMC測試網絡托管了2,800個經過驗證的GPU算力節點，相當於一個擁有了3,600個V100 GPU算力的雲。數據中心建設和服務器費用的綜合成本將超過1億元人民幣。

Q2 ：從傳統 挖礦 到AI算力的過渡變得至關重要。EMC 打算如何吸引用戶成為算力節點並參與算力網絡？

Alex：在美國，Coreweave是行業領先的GPU算力雲提供商，最初專門從事 以太坊 （ ETH ）挖礦的集中式GPU挖礦設施運營。然而，在2020年後，受風險資本推動，由於人工智能對計算需求的指數級增長，Coreweave成功地從挖礦轉向成為GPU算力雲提供商。其當前估值已達到20億美元，其中5.8億美元的資金僅用於集中式數據中心和GPU計算能力雲的發展。這一進展保持了集中式資本動態的趨勢，並反映出在AI快速演變下，催生出了巨大的GPU算力需求和潛力。

由於當今以太坊過渡至權益證明（PoS）共識機制，最初由挖礦投資者（包括個人參與者）用於以太坊挖礦的GPU大部分被闲置了。通過實施EMC協議，這些休眠的GPU可以無縫地加入EMC網絡。EMC協議適應了各種異構計算終端和不同型號的GPU。集成到EMC網絡中的GPU將經過驗證和共識機制。通過完成計算任務，GPU將有助於計算用於認證的計算能力指數。這些經過驗證的指數將可供EMC Hub上的AI模型和應用程序訪問，從而促進算力服務的提供。此外，參與的GPU將參與每日結算，以分配算力獎勵。

在 EMC 主網啓動後，將啓動一個算力市場。那些需要算力的人可以訂閱算力供應商提供的產品。反過來，算力提供商可以通過租賃其算力來產生補充性收入。

Q3 ：算力是新興數字經濟的基石，其規模劃定了各種商業模式的邊界。EMC 的短期和長期的算力規模目標是什么？

Alex: EMC目前處於測試階段，已經上线運行兩個月，擁有超過20,000個注冊節點，其中包括分布在全球20多個國家2,800多個經過驗證的GPU算力節點，這相當於一個擁有3,600個V100 GPU計算能力的雲。EMC已經推出了EMC Hub AI模型訓練市場，以及諸如Chatbox和Ephemeral Metaverse之類的應用。在EMC上部署的所有應用程序都是完全去中心化的，前端組件位於互聯網計算協議（ICP）的去中心化計算單元，也被稱為Canisters。AI模型的推理在EMC的邊緣節點上進行。

鑑於當前算力增長的形勢，我們預計在主網推出後的三個月內，將擁有1萬個經過GPU驗證的算力節點。在接下來的兩年裏，我們的目標是實現5萬個GPU算力節點。EMC已經與兩家現成的ICP節點運營商達成協議，並正在與其他幾家進行談判，以部署和啓動GPU算力數據中心節點。這些EMC GPU算力數據中心節點，將提供安全的數據存儲解決方案和高性能GPU集群，確保數據安全，以及為AI LLM這樣的大模型提供具有成本效益的GPU算力訓練。

Q4 ：AI時代，EMC將如何服務於各類AI企業？

Alex: 在最近推出的EMC Hub和AI模型社區中，AI創業者和开發者可以找到一系列針對圖像、音頻、文本生成以及未來潛在AI能力的AI模型。AI开發者或社區成員可以為社區貢獻預訓練的AI模型，從而獲得EMC Hub开發者獎勵。此外，他們可以將訓練有素的模型封裝成模型NFT，並通過模型市場的NFT交易獲得收入。EMC Hub致力於構建完整的AI生態系統和商業循環，使开發者能夠從他們訓練的模型中獲利，並讓用戶能找到他們需要的AI模型——無論用戶是為了生成出色的圖像、從數據中提取想法，還是用尖端的AI增強他們的現實世界業務。

在整個开發周期中，EMC 還將提供大量的开發工具，為开發人員提供幫助。從 NFT 發行工具到 DApp 框架，再到 DApp 部署平臺和項目賞金系統，EMC 使 AI 开發人員能夠快速高效地實現商業化。

Q5 ：去中心化算力目前競爭激烈，產品種類繁多，這種情況下EMC 打算如何駕馭市場競爭，以及EMC本身有什么優勢？

ALex: EMC的整體目標是建立一個全面綜合的AI生態系統，以基礎算力網絡作為整個平臺的基石。EMC Hub則是模型聚合和开發者協作的核心，而web3經濟系統將整個商業循環相互連接起來。這種協同作用使社區成員能夠高效參與、分享見解、互助合作，並順利完成AI模型訓練。值得注意的是，EMC的AI开發者生態系統，是驅動EMC算力需求的主要因素。隨着EMC Hub中AI模型倉庫的擴展和成熟，以及精細模型的商業採用，這種增長將相互推動EMC算力網絡的擴展。

Q6 ：對於开發者與AI模型持有者，將模型部署到EMC上可以獲得些什么？

Alex: EMC 算力網絡為开發人員和 AI 模型持有者提供了一個動態環境，不僅可以創造收入，還可以積極為蓬勃發展的 AI 社區做出貢獻，同時受益於 EMC 生態系統內更廣泛的機會。

變現機會：通過在 EMC 網絡上部署他們的 AI 模型，开發人員和模型持有者可以將他們的創作變現。 算力網絡允許其他用戶訪問和使用這些模型，為創作者帶來收入。

EMC Hub的曝光：EMC Hub 充當模型聚合和共享的平臺。 部署的模型可在EMC Hub 社區中被更多人看見，擴大覆蓋範圍和潛在用戶群。

开發人員獎勵：EMC 通過獎勵系統，激勵开發人員向 EMC Hub 貢獻預訓練的 AI 模型。，鼓勵开發人員分享他們的模型並與社區互動。

AI模型NFT：模型可以在EMC網絡上封裝為NFT，為模型交易和轉售开闢了途徑，使創作者能夠從模型的使用中獲得持續的收入。

Web3 經濟整合：EMC 與 web3 經濟原則的整合促進了生態系統內透明、高效的價值交換。 這確保了模型創建者的貢獻得到公平的補償。

Q7 ：EMC算力網絡的可擴展性如何，能否有效應對未來更大規模的用戶和計算需求？

Alex: EMC計算能力網絡的可擴展性非常強大，能夠滿足未來更大規模的用戶和算力需求。 以下是 EMC 算力網絡可擴展性方面的一些考慮和策略：

分布式架構：EMC採用分布式架構，將計算任務分布在多個節點上。 這意味着隨着用戶和算力需求的增加，可以毫不費力地添加新的計算節點，從而擴展整個網絡的算力。

水平擴展：網絡可以通過添加更多物理計算節點來進行水平擴展。 這使得 EMC 能夠在需要更強的算力時快速增加資源，有效滿足用戶與不斷增長的算力需求。

異構支持：EMC 支持多種 GPU 類型和型號，增強了不同硬件配置和設備之間的兼容性。 這種異構性使 EMC 能夠為不同規模、不同設置的用戶提供算力。

智能資源管理：EMC算力網絡採用智能資源管理機制，能夠根據實時算力需求和資源供應情況進行動態調整。 這確保了最佳的資源利用和效率。

合作夥伴關系：EMC 將與其他數據中心和計算節點運營商建立合作夥伴關系，促進計算資源共享並擴展網絡功能，以更好地滿足未來需求。

總之，EMC算力網絡的設計和架構，使其能夠靈活地滿足未來預期更大規模的用戶和計算需求。