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THUBA研報(bào)｜render去中心化算力——兼談depin賽道

時(shí)間：2024-02-07 20:21:28

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區(qū)塊鏈

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Render簡介

Render Network是一個(gè)去中心化的渲染平臺，它將需要GPU計(jì)算能力的人與擁有多余計(jì)算能力的提供商連接起來，主要用于人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)以及媒體和內(nèi)容創(chuàng)建。于 2020 年 4 月正式公開推出。
Render Network的定價(jià)模型是動(dòng)態(tài)且具有競爭力的，會(huì)考慮到工作的復(fù)雜性、緊迫性和可用資源。
Render Network通過 RNDR 代幣的點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)在可用的 GPU 提供者之間分配工作負(fù)載，激勵(lì)節(jié)點(diǎn)提供多余的計(jì)算能力。
2023年12月，Render完成了從以太坊到Solana的遷移，為其帶來了新的能力，比如實(shí)時(shí)流和動(dòng)態(tài) NFT，以及狀態(tài)壓縮。

DePIN概念簡介

DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Networks），去中心化物理基礎(chǔ)設(shè)施。Messari的研報(bào)中將DePIN 分為兩個(gè)主要領(lǐng)域：數(shù)字資源網(wǎng)絡(luò)和物理資源網(wǎng)絡(luò)。數(shù)字資源網(wǎng)絡(luò)包括存儲、計(jì)算和帶寬，而物理資源網(wǎng)絡(luò)側(cè)重于與硬件相關(guān)的領(lǐng)域，如無線網(wǎng)絡(luò)、地理空間網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和能源網(wǎng)絡(luò)。

PoPW（Proof of Physical Work），物理工作量證明機(jī)制。激勵(lì)個(gè)體進(jìn)行可驗(yàn)證的工作，從而促進(jìn)真實(shí)世界基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展和高效利用。

按「去中心化物理基礎(chǔ)設(shè)施」的定義，那幾乎所有的分布式網(wǎng)絡(luò)都可以被歸類為 DePIN：

Filecoin，Arweave：去中心化的硬盤

以太坊：去中心化的電腦

比特幣：去中心化的賬本

圖1 DePIN賽道m(xù)apping-1

圖2 DePIN賽道m(xù)apping-2

基于同質(zhì)化與否，概念可再細(xì)分：

DeREN「去中心化資源型網(wǎng)絡(luò)」vsDePIN「去中心化基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)」

DePIN：以地理位置為關(guān)鍵要素的網(wǎng)絡(luò)模型，通過激勵(lì)機(jī)制來部署地理位置特定的硬件設(shè)備，從而生成非同質(zhì)化的資源。非可替代怎么理解？在城市各個(gè)地方都可以看到部署的移動(dòng)電話基站（中國鐵塔）。但同一種基站，A 基站在尖沙咀，B 基站在沙田，但由于地理位置的不同，它們并不能互相替換。在這個(gè)意義上，每個(gè)基站都是獨(dú)一無二非同質(zhì)化的資源。

DeREN：一個(gè)對地理位置依賴性較弱的資源型網(wǎng)絡(luò)，其通過激勵(lì)機(jī)制建立市場，并增加現(xiàn)有或閑置的可替代資源的供應(yīng)。這些資源是由地理位置無關(guān)的硬件生成的。在云服務(wù)領(lǐng)域，DeRENs 類似于云的設(shè)施即服務(wù)（IaaS）。例如，使用 Avware 存儲，用戶體驗(yàn)通常與用戶所在地理位置的關(guān)聯(lián)性較弱，服務(wù)的同質(zhì)化程度高。

DePIN行業(yè)研究

傳統(tǒng)ICT行業(yè)現(xiàn)狀

當(dāng)前的ICT行業(yè)面臨以下兩個(gè)明顯的困境：

1. 進(jìn)入門檻高，競爭不充分，定價(jià)被巨頭壟斷

建設(shè)數(shù)據(jù)存儲和云計(jì)算的集群需要投入大量資金用于硬件購買、場地租賃和人員雇傭，這樣高昂的成本使得幾乎只有巨頭企業(yè)才有能力加入這個(gè)行業(yè)。例如，云計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域的AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Alibaba Cloud共同市場份額接近70%。這導(dǎo)致了高昂的成本。

2. 中心化基礎(chǔ)設(shè)施的資源利用率較低

中心化基礎(chǔ)設(shè)施資源的低利用率在當(dāng)今業(yè)務(wù)運(yùn)營中是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。這個(gè)問題在云計(jì)算環(huán)境中尤為突出，公司通常會(huì)為云服務(wù)分配大量預(yù)算。根據(jù)Flexera最近的報(bào)告（2022），出現(xiàn)了一個(gè)令人擔(dān)憂的趨勢，平均而言，公司云預(yù)算的32％被浪費(fèi)，這意味著公司在云支出后，有三分之一的資源被閑置，從而造成了巨大的財(cái)務(wù)損失。

DePIN的優(yōu)勢

1. 從資本密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)镻2P/P2B的模式

降低企業(yè)參與門檻，打破價(jià)格壟斷，使用戶擁有更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選擇

2. 閑置資源再利用，提高資源利用效率

在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模型中，許多資源處于閑置狀態(tài)，未能發(fā)揮其潛在價(jià)值。許多用戶持有許多閑置資源，無論是存儲、算力還是數(shù)據(jù)，關(guān)鍵在于如何調(diào)動(dòng)這些資源。通過激勵(lì)機(jī)制，DePIN鼓勵(lì)用戶共享和利用他們的資源，最大化了資源的利用率。

以云為例，根據(jù)Flexera的報(bào)告，2022年企業(yè)購買云的有效使用率只有68%，意味著有32%的云資源被浪費(fèi)。考慮到Gartner預(yù)計(jì)2022年云支出將達(dá)到近5000億美元，這意味著粗略估計(jì)有1600億美元的云支出被浪費(fèi)。而這部分浪費(fèi)的資源是可以通過DePIN被利用起來的。

3. 消除中間商，金錢更高效的流動(dòng)

傳統(tǒng)的美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、滴滴等這類O2O項(xiàng)目中，平臺收取了高額的中介費(fèi)用，相當(dāng)于是一個(gè)稅收楔子(Tax Wedge)，社會(huì)效率沒有達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。DePIN賽道上已經(jīng)出現(xiàn)許多項(xiàng)目試圖解決這一問題，如打車應(yīng)用Drife，外賣應(yīng)用devourgo，大眾點(diǎn)評應(yīng)用Ketchup Republic等。

與Solana的關(guān)系

depin協(xié)議常常需要實(shí)時(shí)響應(yīng)和較低的交易費(fèi)用。現(xiàn)在許多協(xié)議傾向于使用現(xiàn)有的生態(tài)系統(tǒng)，而不是建立自己的鏈。目前，許多depin的領(lǐng)先協(xié)議遷移到Solana。

Solana 憑借其高速區(qū)塊鏈和諸如 0.5 秒出塊時(shí)間以及直接處理驗(yàn)證者等特性，非常適合 DePIN / PoPW。此外，Solana 的 cNFT 為 DePIN / PoPW 的節(jié)點(diǎn)提供更具成本效益的授權(quán)證書，這是一種常見做法。

越來越多的 DePIN / PoPW 協(xié)議選擇 Solana 作為其基礎(chǔ)層。幾乎 DePIN / PoPW 協(xié)議的所有細(xì)分領(lǐng)域都已成功與 Solana 集成，為最初對這些協(xié)議抱有疑慮的概念提供了證明。

DePIN市場規(guī)模

從DePIN領(lǐng)域目前市值排名前10的項(xiàng)目來看，大部分都屬于Storage和Computing領(lǐng)域。（Ryze Labs，2023年10月）

Render詳解

1、項(xiàng)目方簡介

Render Network 由 OTOY 創(chuàng)立，OTOY 是一家專注于 3D 渲染技術(shù)的公司，也是世界上第一個(gè)充分利用 GPU 的商業(yè)渲染軟件Octane Render的創(chuàng)建者，OTOY 是一家為好萊塢工作室和藝術(shù)家提供渲染解決方案的云圖形公司。渲染網(wǎng)絡(luò)的想法誕生于 2017 年，當(dāng)時(shí) OTOY 發(fā)布了一份概述網(wǎng)絡(luò)技術(shù)細(xì)節(jié)的白皮書。

通過Octane Render的訂閱賬戶可以直接接入render。（也是使用Render Network算力的唯一途徑）

凡是能用Octane Render實(shí)現(xiàn)gpu渲染的任務(wù)，都可以放到Render Network上渲染，包括電影、動(dòng)畫、游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)場景等等。

2、代幣經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

Render network的架構(gòu)

在當(dāng)前狀態(tài)下，Render Network由兩個(gè)主要層組成：

1. 離鏈渲染網(wǎng)絡(luò)，包括創(chuàng)建者、節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商、渲染網(wǎng)絡(luò)和渲染應(yīng)用程序?qū)庸?yīng)商。節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商是提供網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力的 GPU 節(jié)點(diǎn)。

通過 RENDER 和智能合約處理支付的區(qū)塊鏈層。

2. 節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商和創(chuàng)建者在由服務(wù)器核心網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施仲裁的分布式網(wǎng)絡(luò)模型中相互交互。

OctaneBench是一種專有的基準(zhǔn)測試工具（也是當(dāng)今最流行的GPU渲染基準(zhǔn)測試），用于測量以每小時(shí)OctaneBench點(diǎn)數(shù)（OBh）表示的GPU渲染速度，從而確定渲染任務(wù)的定價(jià)。OctaneBench用于標(biāo)準(zhǔn)化和基準(zhǔn)測試GPU性能，確保創(chuàng)作者在請求節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商進(jìn)行工作時(shí)受到一致的性能定價(jià)。任何任務(wù)的成本都以O(shè)ctaneBench為單位，并由多層定價(jià)（MTP）算法確定。

RENDER代幣

RNDR 充當(dāng)按需 GPU 渲染服務(wù)的實(shí)用代幣。創(chuàng)作者通過 RNDR 支付渲染工作費(fèi)用。他們可以訪問各種具有不同速度、安全性和價(jià)格水平的 GPU 提供商。目前，定價(jià)分為三層：第 1 層（受信任的合作伙伴）、第 2 層（優(yōu)先）和第 3 層（經(jīng)濟(jì)）。Tier 2和Tier 3已經(jīng)可用，Tier 1將在未來推出。
其次，作為GPU提供商的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商可以使用閑置的 GPU 能力在渲染網(wǎng)絡(luò)上渲染作業(yè)并賺取 RNDR 代幣作為回報(bào)。他們賺取的 RNDR 代幣數(shù)量取決于渲染作業(yè)的層級、持續(xù)時(shí)間和復(fù)雜性。節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商還可以質(zhì)押他們的 RNDR 代幣，以提高他們的聲譽(yù)并獲得更多渲染工作。
第三，RNDR是協(xié)議的治理代幣，允許代幣持有者影響渲染網(wǎng)絡(luò)的治理。

代幣分配：

40%用于開發(fā)
25%用于增長
20%用于運(yùn)營
10% 用于儲備
5% 用于創(chuàng)世

代幣經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

動(dòng)態(tài)定價(jià)模型

渲染網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制確保為內(nèi)容創(chuàng)作者提供具有競爭力的服務(wù)成本，并為 GPU 提供商提供公平的補(bǔ)償。定價(jià)模型考慮了工作復(fù)雜性、緊迫性和資源可用性等因素，以確定提供服務(wù)的最佳成本。其動(dòng)態(tài)方法不依賴靜態(tài)或手動(dòng)定價(jià)系統(tǒng)，而是適應(yīng)用戶群和生態(tài)系統(tǒng)的需求。

Render Network渲染服務(wù)的價(jià)格

3、配對算法

采用匹配算法將內(nèi)容創(chuàng)建者與合適的 GPU 提供商聯(lián)系起來。通過評估 GPU 類型、容量、位置和提供商聲譽(yù)等因素，Render Network可確保渲染作業(yè)有效地跨資源分配，從而最大限度地提高渲染服務(wù)的效率、速度和成本效益。

任務(wù)創(chuàng)建者與節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商的聲譽(yù)評分

節(jié)點(diǎn)運(yùn)營商的聲譽(yù)是通過及時(shí)準(zhǔn)確地完成工作來建立的。

創(chuàng)作者通過成功使用網(wǎng)絡(luò)來建立聲譽(yù)分?jǐn)?shù)。隨著創(chuàng)作者積累了一系列成功的工作記錄，并且最小化用戶錯(cuò)誤，他們能夠訪問更多并發(fā)GPU節(jié)點(diǎn)。

聲譽(yù)分?jǐn)?shù)有助于網(wǎng)絡(luò)有效地分配工作，并減少由失敗渲染或惡意Sybil攻擊引起的無意擁塞。聲譽(yù)評分系統(tǒng)定期更新以增加網(wǎng)絡(luò)效率，因?yàn)楣ぷ鲝?fù)雜性和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供在不斷演變。

任務(wù)分配的優(yōu)先級

創(chuàng)建者的聲譽(yù)得分通過兩種方式影響其任務(wù)分配優(yōu)先級：

1.具有較高聲譽(yù)分?jǐn)?shù)的任務(wù)創(chuàng)建者可以在網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行更多并發(fā)任務(wù)。

2.根據(jù)創(chuàng)建者當(dāng)前的聲譽(yù)得分，為每個(gè)作業(yè)添加優(yōu)先級修飾符，使得具有高聲譽(yù)得分的創(chuàng)建者的任務(wù)比低聲譽(yù)得分創(chuàng)建者的同等任務(wù)對節(jié)點(diǎn)“更具吸引力”。

節(jié)點(diǎn)分配的優(yōu)先級

節(jié)點(diǎn)分配是為節(jié)點(diǎn)分配各個(gè)任務(wù)的渲染工作的過程。

當(dāng)任務(wù)發(fā)送到渲染網(wǎng)絡(luò)時(shí)，它們會(huì)根據(jù)所選層、硬件要求、網(wǎng)絡(luò)時(shí)間、用戶信譽(yù)、節(jié)點(diǎn)信譽(yù)評分以及OctaneBench評分等因素分配給節(jié)點(diǎn)操作員。

4、隱私和安全

在渲染或處理任何創(chuàng)意或機(jī)密材料時(shí)，隱私和安全至關(guān)重要。為了保護(hù)網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)作者和資產(chǎn)的隱私，系統(tǒng)使用端到端加密、哈希、虛擬化和安全集中存儲的組合：

每個(gè)場景都被分解成許多單獨(dú)的資產(chǎn)，在上傳到網(wǎng)絡(luò)時(shí)進(jìn)行哈希和加密。

渲染輸出在通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送之前會(huì)進(jìn)行加密。內(nèi)存或磁盤上存儲的任何資產(chǎn)都始終是加密的。

每一幀在下載之前都會(huì)添加水印，確保在下載之前付款已經(jīng)完成。

5、ORBX格式（高兼容性）

Render Network 使用開放的 ORBX 文件格式和流媒體框架來支持完全分布式渲染。ORBX 是一個(gè)容器格式，用于捕獲場景數(shù)據(jù)（資產(chǎn)）和描述場景語義的 XML 渲染圖形。就像網(wǎng)頁一樣，它可以被緩存到歸檔文件（.orbx 文件），或者通過原始 UDP/tcp 或 web wss 或 https 從 URL 或 URI 進(jìn)行流式傳輸。ORBX 格式支持超過 20 種行業(yè)領(lǐng)先的 DCC（數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)建）工具，并包含行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)子格式，如 Alembic、OpenVDB、EXR、Open Shader Language (OSSL) 和 gLTF。ORBX 導(dǎo)出越來越多地被原生集成到 Octane Render 接口中，實(shí)現(xiàn)了簡化的一鍵導(dǎo)出流程到 Render Network 的第三方插件主機(jī)，并改進(jìn)了導(dǎo)出速度以及與擴(kuò)展第三方插件效果和庫的兼容性。

參考資料

研報(bào)

1.Solana 與 DePIN 的雙向奔赴，會(huì)帶來 DePIN 之夏嗎？

https://mp.weixin.qq.com/s/Se4WOYst8-o-JjocjPydxw

2. Ryze Labs萬字研報(bào)：全方位解讀DePIN賽道.

https://mp.weixin.qq.com/s/SBWhxyMTlwsBsVIbHS1CuA

3. Web3+AIoT=DePIN，從OpenAI創(chuàng)始人的Worldcoin項(xiàng)目看DePIN未來發(fā)展.

https://yakihonne.com/article/naddr1qq2kwnmgg424jsm829vhjaee0gkhgs20fuerqq3q08nx6y5gu3dz6urhhlcga0ktxcm9x05pdml2hy3gykrvj0r6qnrqxpqqqp65wzs548q

4. DePIN賽道潛力項(xiàng)目深度解讀.

https://mirror.xyz/0x30bF18409211FB048b8Abf44c27052c93cF329F2/kAQZ7kAdJYHi8ZMma0r6H_A81lM4-zSel2itrDhQk90

5. 一文挖掘Depin賽道投資機(jī)會(huì) | TrendX研究院. https://mirror.xyz/0x901eA9e4c3D637C73a368B2bCD0E708992baE49C/PG9n-yKReNcMdFwRBZHkapKsDW6QuH0hx6oH_b4OoQg

6. Mapping the Landscape of Decentralized Physical Infrastructure Networks.