لووپین: یک پروتکل پین‌فای برای توزیع غیرمتمرکز قدرت محاسباتی

1. مقدمه

مقاله «لووپین: یک پروتکل پین‌فای برای محاسبات غیرمتمرکز» به یک گلوگاه حیاتی در زیرساخت هوش مصنوعی می‌پردازد: توزیع ناکارآمد و پرهزینه قدرت محاسباتی. این مقاله تغییر پارادایم از خدمات هوش مصنوعی متمرکز (مانند ChatGPT شرکت OpenAI) به سمت سیستم‌های غیرمتمرکز و متن‌باز را شناسایی می‌کند، اما خاطرنشان می‌سازد که شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز (DCN) موجود مانند شبکه آکاش و شبکه رندر، به دلیل مدل‌های قیمت‌گذاری و نقدینگی معیوب، از هزینه‌های استقرار بالایی رنج می‌برند. نویسندگان لووپین را نه به عنوان یک DCN دیگر، بلکه به عنوان یک لایه پروتکل اختصاصی مالی زیرساخت فیزیکی (پین‌فای) پیشنهاد می‌دهند که برای حل چالش‌های هماهنگی، قیمت‌گذاری و نقدینگی طراحی شده است و به طور بالقوه می‌تواند هزینه دسترسی به محاسبات را تا حد ۱٪ خدمات فعلی کاهش دهد.

2. اجزای پروتکل پین‌فای

پروتکل لووپین یک بازار غیرمتمرکز ایجاد می‌کند که ارائه‌دهندگان قدرت محاسباتی (ماینرها) و کاربران (مشتریان/توسعه‌دهندگان) را به هم متصل می‌کند.

3. اثبات سهامداری قدرت محاسباتی (PoCPS)

این مکانیسم اجماع و تأیید نوآورانه لووپین است.

4. استخر نقدینگی اتلاف‌پذیر

قلب مدل اقتصادی لووپین.

5. بینش اصلی و دیدگاه تحلیلی

بینش اصلی: لووپین در تب طلای هوش مصنوعی بیل نمی‌فروشد؛ بلکه در حال ساختن بورس کالا برای خود خاک است. شرط اساسی آن این است که شکست هماهنگی، نه کمبود سخت‌افزار، محرک اصلی هزینه در محاسبات غیرمتمرکز است. با انتزاع لایه بازارسازی از لایه زیرساخت فیزیکی، هدف آن تبدیل شدن به TCP/IP برای تخصیص منابع محاسباتی است - یک پروتکل، نه یک پلتفرم.

جریان منطقی: استدلال به طرز قانع‌کننده‌ای تقلیل‌گرایانه است: ۱) هوش مصنوعی به محاسبات عظیم و کشسان نیاز دارد؛ ۲) ابرهای متمرکز نقاط شکست و کنترل واحد هستند؛ ۳) DePINهای موجود اقتصاد شکسته‌ای دارند (نگاه کنید به نرخ استفاده مزمناً پایین آکاش)؛ ۴) بنابراین، یک اولیه مالی بومی (پین‌فای) که محاسبات را به عنوان یک کالای فاسدشدنی، نه یک سرور قابل اجاره، در نظر می‌گیرد، مورد نیاز است. جهش منطقی از AMMهای دی‌فای به «استخرهای اتلاف‌پذیر» برای محاسبات، نوآورانه‌ترین ضربه مقاله است.

نقاط قوت و ضعف: نقطه قوت آن طراحی ظریف و پروتکل‌محور است که یادآور جداسازی اجماع از منطق برنامه توسط اتریوم است. ادعای کاهش ۹۹٪ هزینه، اگرچه اغراق‌آمیز است، بر ناکارآمدی عظیمی که هدف قرار داده است تأکید می‌کند. با این حال، نقاط ضعف قابل توجه هستند. مکانیسم PoCPS به صورت سطحی مطرح شده است - اثبات رمزنگاری در دسترس بودن مداوم و عمومی محاسبات، یک مشکل حل‌نشده عظیم است که به مراتب سخت‌تر از اثبات فضا-زمان (شبکه چیا) یا اثبات کار مفید است. مقاله بر روایت «اعتماد به قراردادهای هوشمند» تکیه می‌کند اما از مشکل اوراکل چشم‌پوشی می‌کند: زنجیره چگونه می‌داند که یک GPU یک استنتاج Stable Diffusion را به درستی تکمیل کرده است؟ بدون یک راه‌حل قوی مانند Truebit یا تکرارهای بعدی Golem، این یک شکاف بزرگ است. علاوه بر این، توکنومیک‌ها خطر ایجاد یک محیط سرمایه‌ای مزدوری را دارند که در آن ارائه‌دهندگان به جای تقاضای واقعی کاربران، به دنبال انتشار توکن هستند، که یک دام مشاهده شده در استقرارهای اولیه Helium است.

بینش‌های عملی: برای سرمایه‌گذاران، بررسی عمیق فنی PoCPS را زیر نظر بگیرید - اگر معتبر باشد، لووپین می‌تواند بنیادی باشد. برای رقبایی مانند io.net، تهدید وجودی است؛ آن‌ها باید یا پروتکل مشابهی را اتخاذ کنند یا خطر حذف واسطه را بپذیرند. برای شرکت‌ها، این نمایانگر یک پوشش بلندمدت در برابر قدرت قیمت‌گذاری ابری است، اما هنوز برای بارهای کاری حیاتی مناسب نیست. بازی فوری برای استنتاج هوش مصنوعی غیرمتمرکز و کارهای دسته‌ای است، نه آموزش مدل. موفقیت پروتکل به دستیابی به تراکم نقدینگی - جذب ارائه‌دهندگان و کاربران کافی در یک استخر - سریع‌تر از رقابت بستگی دارد، که یک نبرد کلاسیک اثرات شبکه است.

6. جزئیات فنی و چارچوب ریاضی

قیمت‌گذاری پویا در استخر اتلاف‌پذیر قابل مدل‌سازی است. فرض کنید $R(t)$ کل منابع محاسباتی سهام‌گذاری شده در استخر در زمان $t$ باشد و $D(t)$ تقاضای لحظه‌ای باشد. یک تابع قیمت‌گذاری ساده‌شده $P(t)$ می‌تواند به این شکل باشد:

$P(t) = P_0 \cdot \left(\frac{D(t)}{R(t)}\right)^\alpha$

که در آن $P_0$ یک قیمت پایه است و $\alpha > 0$ یک پارامتر حساسیت است. هنگامی که یک مشتری $\Delta C$ واحد محاسبه مصرف می‌کند، مبلغی معادل $T$ توکن پرداخت می‌کند:

$T = \int_{t}^{t+\Delta t} P(\tau) \, dC(\tau)$

سپس این توکن‌های $T$ «اتلاف» می‌شوند: بخشی به اندازه $\beta T$ سوزانده می‌شود و $(1-\beta)T$ به عنوان پاداش بین ارائه‌دهندگان سهام‌گذار توزیع می‌شود، که $\beta$ فشار تورم‌زدایی را کنترل می‌کند. این یک حلقه بازخورد ایجاد می‌کند که در آن تقاضای بالا قیمت و پاداش‌ها را افزایش می‌دهد، ارائه‌دهندگان بیشتری را جذب می‌کند، که سپس $R(t)$ را افزایش داده و قیمت را تثبیت می‌کند.

7. نتایج آزمایشی و ادعاهای عملکرد

مقاله ادعاهای عملکردی جسورانه‌ای مطرح می‌کند اما به نظر می‌رسد یک نسخه خطی نظری/طراحی (پیش‌چاپ arXiv) است که فاقد نتایج تجربی از یک شبکه زنده ارائه شده است. ادعاهای کلیدی شامل موارد زیر است:

• کاهش هزینه: پتانسیل کاهش هزینه دسترسی به محاسبات به حدود ۱٪ خدمات متمرکز و غیرمتمرکز موجود. این از مدل‌سازی حذف اجاره واسطه و شکاف‌های قیمت‌گذاری ناکارآمد به دست آمده است.
• بهبود زمان فعالیت: پیشنهاد می‌کند که انتقال یک سرویس مانند مدل LLaMA 70B به یک شبکه غیرمتمرکز پشتیبانی شده توسط لووپین می‌تواند «در مقایسه با جایگزین‌های متمرکز، زمان خرابی را به شدت کاهش دهد» با حذف نقاط شکست واحد.
• تقویت امنیت: مکانیسم سهامداری و جریمه PoCPS برای افزایش امنیت و قابلیت اطمینان شبکه با جریمه مالی بازیگران بد پیشنهاد شده است.

توجه: اینها مزایای پیش‌بینی شده بر اساس طراحی پروتکل هستند. برای اعتبارسنجی، آزمایش‌های دقیق روی یک شبکه آزمایشی و معیارهای مقایسه عملکرد با معیارها (مانند نمونه‌های EC2 اسپات AWS، شبکه آکاش) مورد نیاز است.

8. چارچوب تحلیل: یک مطالعه موردی

سناریو: ارزیابی قابلیت اجرای لووپین برای یک سرویس استنتاج هوش مصنوعی غیرمتمرکز.

کاربرد چارچوب:

1. تحلیل سمت عرضه: انگیزه یک مالک GPU، مثلاً در تگزاس، برای سهام‌گذاری در لووپین در مقابل فروش در رندر چیست؟ ما بازده کل مورد انتظار را مدل می‌کنیم: $E[Return] = (Base Reward Rate * R) + (Utilization Fee * U) - (Hardware OpEx) - (Slashing Risk)$، که در آن $R$ مقدار سهام‌گذاری شده و $U$ نرخ استفاده است. لووپین باید این تابع را بهتر از رقبای موجود بهینه کند.
2. تحلیل سمت تقاضا: برای یک استارت‌آپ که نیاز به اجرای ۱۰۰,۰۰۰ فراخوانی استنتاج Llama 3 در روز دارد، هزینه، تأخیر و قابلیت اطمینان را در لووپین در مقابل AWS SageMaker در مقابل یک DePIN اختصاصی مقایسه می‌کنیم. معیار کلیدی هزینه کل به ازای هر استنتاج صحیح است که کارهای ناموفق را نیز در نظر می‌گیرد.
3. بررسی تعادل بازار: با استفاده از مدل قیمت‌گذاری از بخش ۶، شبیه‌سازی می‌کنیم که آیا قیمت‌گذاری پویا می‌تواند یک تعادل پایدار پیدا کند که در آن عرضه و تقاضا بدون نوسانات شدید قیمتی که کاربران را دلسرد کند، برآورده شود - یک مشکل رایج در بازارهای رمزارزی مرحله اولیه.
4. تست استرس امنیتی: یک آزمایش فکری: اگر قیمت توکن پروتکل دو برابر شود، آیا امنیت سیستم (کل ارزش سهام‌گذاری شده) به تناسب افزایش می‌یابد یا ارائه‌دهندگان برای فروش، سهام خود را آزاد می‌کنند؟ این قدرت مکانیسم پیوند کاربرد را آزمایش می‌کند.

این چارچوب نشان می‌دهد که موفقیت لووپین کمتر به برتری فنی مطلق و بیشتر به دستیابی به یک تعادل اقتصادی برتر سریع‌تر از رقبای آن بستگی دارد.

9. کاربردهای آینده و نقشه راه توسعه

مفهوم پین‌فای فراتر از محاسبات هوش مصنوعی گسترش می‌یابد.

• کوتاه‌مدت (۱-۲ سال): تمرکز بر استنتاج و تنظیم دقیق غیرمتمرکز برای مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز. ادغام با پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face. راه‌اندازی یک شبکه آزمایشی با PoCPS قوی برای یک بار کاری خاص (مانند تولید تصویر).
• میان‌مدت (۳-۵ سال): گسترش به بخش‌های عمودی دیگر DePIN. این پروتکل می‌تواند نقدینگی را برای ذخیره‌سازی غیرمتمرکز (مانند Filecoin)، پهنای باند بی‌سیم (مانند Helium) یا جریان‌های داده حسگر مدیریت کند. هر کدام نیاز به یک مکانیسم «اثبات» سفارشی (اثبات ذخیره‌سازی، اثبات پوشش) دارند.
• چشم‌انداز بلندمدت: تبدیل شدن به لایه نقدینگی بنیادی برای «اقتصاد فیزیکی» روی بلاک‌چین‌ها. فعال‌سازی ترکیب‌پذیری پیچیده و چندمنبعی - به عنوان مثال، یک تراکنش واحد می‌تواند هزینه محاسبه، ذخیره‌سازی و داده را برای آموزش و استقرار خودکار یک عامل هوش مصنوعی پرداخت کند.
• چالش‌های کلیدی توسعه: ۱) ایجاد یک PoCPS به اندازه کافی سبک و مقاوم در برابر تقلب. ۲) طراحی پارامترهای استخر ($\alpha$, $\beta$) که در برابر دستکاری مقاوم باشند. ۳) پرورش نقدینگی اولیه بدون تورم بیش از حد توکن.

10. منابع

1. Mao, Y., He, Q., & Li, J. (2025). LooPIN: A PinFi protocol for decentralized computing. arXiv preprint arXiv:2406.09422v2.
2. Zhu, J., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (CycleGAN).
3. Buterin, V. (2014). A next-generation smart contract and decentralized application platform. Ethereum White Paper.
4. Benet, J. (2014). IPFS - Content Addressed, Versioned, P2P File System. arXiv preprint arXiv:1407.3561.
5. Akash Network. (n.d.). Whitepaper. Retrieved from https://akash.network/
6. Helium. (n.d.). Helium Whitepaper. Retrieved from https://whitepaper.helium.com/
7. Golem Network. (n.d.). Golem Whitepaper. Retrieved from https://www.golem.network/