LooPIN: विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग शक्ति वितरण के लिए एक PinFi प्रोटोकॉल

1. परिचय

शोधपत्र "LooPIN: A PinFi protocol for decentralized computing" AI अवसंरचना परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बाधा को संबोधित करता है: कंप्यूटिंग शक्ति का अक्षम और महंगा वितरण। यह केंद्रीकृत AI सेवाओं (जैसे, OpenAI का ChatGPT) से विकेंद्रीकृत, ओपन-सोर्स सिस्टम की ओर एक प्रतिमान बदलाव की पहचान करता है, लेकिन ध्यान देता है कि Akash Network और Render Network जैसे मौजूदा विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग नेटवर्क (DCNs) दोषपूर्ण मूल्य निर्धारण और तरलता मॉडल के कारण उच्च तैनाती लागत से ग्रस्त हैं। लेखक LooPIN को एक और DCN के रूप में नहीं, बल्कि एक समर्पित Physical Infrastructure Finance (PinFi) प्रोटोकॉल परत समन्वय, मूल्य निर्धारण और तरलता की चुनौतियों को हल करने के लिए डिज़ाइन की गई है, संभावित रूप से कंप्यूटिंग पहुंच लागत को वर्तमान सेवाओं के 1% तक कम कर सकती है।

2. PinFi Protocol Components

LooPIN प्रोटोकॉल एक विकेंद्रीकृत बाज़ार स्थापित करता है जो कंप्यूटिंग शक्ति प्रदाताओं (माइनर्स) और उपयोगकर्ताओं (क्लाइंट्स/डेवलपर्स) को जोड़ता है।

3. Proof-of-Computing-Power-Staking (PoCPS)

यह LooPIN का अभिनव सहमति और सत्यापन तंत्र है।

4. द डिसिपेटिव लिक्विडिटी पूल

LooPIN के आर्थिक मॉडल का केंद्र।

5. Core Insight & Analyst Perspective

मुख्य अंतर्दृष्टि: LooPIN एआई की सोने की दौड़ में फावड़े नहीं बेच रहा है; यह खुद मिट्टी के लिए कमोडिटी एक्सचेंज बना रहा है। इसका मूल दांव यह है कि coordination failure, न कि हार्डवेयर की कमी, विकेंद्रीकृत कंप्यूटिंग में प्राथमिक लागत चालक है। बाजार निर्माण परत को भौतिक अवसंरचना परत से अमूर्त करके, इसका लक्ष्य कम्प्यूटेशनल संसाधन आवंटन के लिए TCP/IP बनना है—एक प्रोटोकॉल, न कि एक प्लेटफ़ॉर्म।

तार्किक प्रवाह: तर्क आकर्षक रूप से संक्षेपवादी है: 1) AI को विशाल, लोचदार कंप्यूट की मांग है; 2) केंद्रीकृत क्लाउड विफलता और नियंत्रण के एकल बिंदु हैं; 3) मौजूदा DePINs की अर्थव्यवस्था टूटी हुई है (अकाश की लगातार कम उपयोगिता देखें); 4) इसलिए, एक मूल वित्तीय आदिम (PinFi) की आवश्यकता है जो कंप्यूट को एक नाशवान वस्तु के रूप में मानता है, न कि किराए के सर्वर के रूप में। DeFi के AMMs से कंप्यूट के लिए "अपक्षयी पूल्स" की ओर तार्किक छलांग इस पेपर का सबसे आविष्कारशील स्ट्रोक है।

Strengths & Flaws: इसकी शक्ति इसकी सुरुचिपूर्ण, प्रोटोकॉल-प्रथम डिज़ाइन है, जो एथेरियम द्वारा सर्वसम्मति को एप्लिकेशन लॉजिक से अलग करने के तरीके की याद दिलाती है। संभावित 99% लागत कटौती का दावा, हालांकि अतिशयोक्तिपूर्ण, उस विशाल अक्षमता को रेखांकित करता है जिसे यह लक्षित करता है। हालाँकि, कमियाँ महत्वपूर्ण हैं। PoCPS तंत्र को सतही तौर पर समझाया गया है—निरंतर, सामान्य कम्प्यूट उपलब्धता को क्रिप्टोग्राफिक रूप से सिद्ध करना एक बहुत बड़ी अनसुलझी समस्या है, जो प्रूफ-ऑफ-स्पेस-टाइम (Chia Network) या प्रूफ-ऑफ-यूज़फुल-वर्क की तुलना में कहीं अधिक कठिन है। पेपर "स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स में विश्वास" के कथन पर निर्भर करता है लेकिन ओरेकल समस्या को नज़रअंदाज़ करता है: चेन को कैसे पता चलेगा कि एक GPU ने Stable Diffusion इन्फ़रेंस सही ढंग से पूरा किया? Truebit या Golem के बाद के पुनरावृत्तियों जैसे मजबूत समाधान के बिना, यह एक बड़ा अंतर है। इसके अलावा, टोकनॉमिक्स एक भाड़े के पूंजी वाले माहौल बनाने का जोखिम पैदा करती है जहां प्रदाता वास्तविक उपयोगकर्ता मांग के बजाय टोकन उत्सर्जन का पीछा करते हैं, जो शुरुआती Helium तैनाती में देखा गया एक खतरा है।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि: निवेशकों के लिए, PoCPS तकनीकी गहन अध्ययन देखें—यदि यह विश्वसनीय है, तो LooPIN मूलभूत हो सकता है। io.net जैसे प्रतिस्पर्धियों के लिए, यह खतरा अस्तित्वगत है; उन्हें या तो एक समान प्रोटोकॉल अपनाना होगा या विच्छेदन का जोखिम उठाना होगा। उद्यमों के लिए, यह क्लाउड मूल्य निर्धारण शक्ति के खिलाफ एक दीर्घकालिक बचाव का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन यह अभी मिशन-क्रिटिकल वर्कलोड के लिए नहीं है। तत्काल खेल विकेंद्रीकृत AI अनुमान और बैच नौकरियों के लिए है, मॉडल प्रशिक्षण के लिए नहीं। प्रोटोकॉल की सफलता तरलता घनत्व प्राप्त करने—एक ही पूल में पर्याप्त प्रदाताओं और उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करने—प्रतिस्पर्धा से तेजी से, एक क्लासिक नेटवर्क प्रभाव लड़ाई पर निर्भर करती है।

6. Technical Details & Mathematical Framework

अपव्ययी पूल में गतिशील मूल्य निर्धारण को मॉडल किया जा सकता है। मान लीजिए $R(t)$ समय $t$ पर पूल में कुल स्टेक की गई कंप्यूटिंग संसाधन है, और $D(t)$ तात्कालिक मांग है। एक सरलीकृत मूल्य निर्धारण फ़ंक्शन $P(t)$ हो सकता है:

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

where $P_0$ is a base price and $\alpha > 0$ is a sensitivity parameter. When a client consumes $\Delta C$ units of compute, they pay an amount in tokens $T$:

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

इन टोकन $T$ को फिर "विसर्जित" किया जाता है: एक भाग $\beta T$ जला दिया जाता है, और $(1-\beta)T$ को स्टेक किए गए प्रदाताओं को पुरस्कार के रूप में वितरित किया जाता है, जहाँ $\beta$ अपस्फीतिकारी दबाव को नियंत्रित करता है। यह एक प्रतिक्रिया लूप बनाता है जहाँ उच्च मांग मूल्य और पुरस्कार बढ़ाती है, जिससे अधिक प्रदाता आकर्षित होते हैं, जो फिर $R(t)$ को बढ़ाता है और मूल्य को स्थिर करता है।

7. Experimental Results & Performance Claims

यह पेपर दमदार प्रदर्शन दावे करता है लेकिन यह एक सैद्धांतिक/डिज़ाइन पांडुलिपि (arXiv प्रीप्रिंट) प्रतीत होता है जिसमें किसी लाइव नेटवर्क से प्राप्त प्रयोगसिद्ध परिणाम प्रस्तुत नहीं किए गए हैं। मुख्य दावों में शामिल हैं:

• लागत में कमी: Potential to reduce computing access costs to ~1% मौजूदा केंद्रीकृत और विकेंद्रीकृत सेवाओं का। यह बिचौलियों के किराए और अक्षम मूल्य प्रसार को हटाने के मॉडलिंग से प्राप्त होता है।
• अपटाइम सुधार: यह सुझाव देता है कि LLaMA 70B मॉडल जैसी सेवा को LooPIN द्वारा समर्थित विकेंद्रीकृत नेटवर्क पर स्थानांतरित करने से, केंद्रीकृत विकल्पों की तुलना में, एकल विफलता बिंदुओं को समाप्त करके "डाउनटाइम में भारी कमी" आ सकती है।
• सुरक्षा संवर्धन: नेटवर्क सुरक्षा और विश्वसनीयता बढ़ाने के लिए PoCPS स्टेकिंग और स्लैशिंग तंत्र प्रस्तावित है, जो दुर्व्यवहार करने वालों को आर्थिक रूप से दंडित करता है।

नोट: ये प्रोटोकॉल डिज़ाइन पर आधारित अनुमानित लाभ हैं। सत्यापन के लिए एक टेस्टनेट पर कठोर परीक्षण और बेंचमार्क्स (जैसे, AWS EC2 स्पॉट इंस्टेंसेस, Akash Network) के विरुद्ध प्रदर्शन की तुलना करने वाले मेट्रिक्स की आवश्यकता होगी।

8. विश्लेषण ढांचा: एक केस स्टडी

परिदृश्य: विकेंद्रीकृत AI अनुमान सेवा के लिए LooPIN की व्यवहार्यता का मूल्यांकन।

फ्रेमवर्क अनुप्रयोग:

1. आपूर्ति-पक्ष विश्लेषण: उदाहरण के लिए, टेक्सास में एक GPU मालिक के लिए Render पर बेचने के बजाय LooPIN पर स्टेक करने का प्रोत्साहन क्या है? हम कुल अपेक्षित रिटर्न का मॉडल तैयार करते हैं: $E[Return] = (Base Reward Rate * R) + (Utilization Fee * U) - (Hardware OpEx) - (Slashing Risk)$, जहाँ $R$ स्टेक की गई राशि है और $U$ उपयोगिता है। LooPIN को यह फ़ंक्शन मौजूदा प्रतिस्पर्धियों से बेहतर ऑप्टिमाइज़ करना होगा।
2. मांग-पक्ष विश्लेषण: एक स्टार्टअप के लिए जिसे प्रतिदिन 100,000 Llama 3 इनफेरेंस कॉल चलाने की आवश्यकता है, हम LooPIN बनाम AWS SageMaker बनाम एक समर्पित DePIN पर लागत, विलंबता और विश्वसनीयता की तुलना करते हैं। प्रमुख मीट्रिक है प्रति सही इनफेरेंस कुल लागत, जिसमें विफल जॉब्स को शामिल किया गया है।
3. Market Equilibrium Check: अनुभाग 6 के मूल्य निर्धारण मॉडल का उपयोग करते हुए, हम अनुकरण करते हैं कि क्या गतिशील मूल्य निर्धारण एक स्थिर संतुलन ढूंढ सकता है जहां आपूर्ति मांग को पूरा करे, बिना उन भारी मूल्य उतार-चढ़ावों के जो उपयोगकर्ताओं को हतोत्साहित करते हैं - प्रारंभिक चरण के क्रिप्टो बाजारों में एक आम समस्या।
4. Security Stress Test: एक विचार प्रयोग: यदि प्रोटोकॉल टोकन की कीमत दोगुनी हो जाती है, तो क्या सिस्टम सुरक्षा (कुल स्टेक्ड मूल्य) आनुपातिक रूप से बढ़ती है, या प्रदाता बेचने के लिए अनस्टेक करते हैं? यह उपयोगिता-बॉन्डिंग तंत्र की मजबूती का परीक्षण करता है।

यह ढांचा दर्शाता है कि LooPIN की सफलता पूर्ण तकनीकी श्रेष्ठता पर कम और अपने प्रतिस्पर्धियों से तेजी से एक श्रेष्ठ आर्थिक संतुलन प्राप्त करने पर अधिक निर्भर करती है।

9. Future Applications & Development Roadmap

PinFi अवधारणा AI कंप्यूट से परे विस्तारित है।

• अल्पकालिक (1-2 वर्ष): ओपन-सोर्स AI मॉडल्स के लिए विकेंद्रीकृत अनुमान और फाइन-ट्यूनिंग पर ध्यान केंद्रित करें। Hugging Face जैसे प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण। किसी विशिष्ट वर्कलोड (जैसे, छवि निर्माण) के लिए मजबूत PoCPS के साथ एक टेस्टनेट का शुभारंभ।
• मध्यम अवधि (3-5 वर्ष): अन्य DePIN क्षेत्रों में विस्तार। यह प्रोटोकॉल विकेंद्रीकृत भंडारण (जैसे Filecoin), वायरलेस बैंडविड्थ (जैसे Helium), या सेंसर डेटा स्ट्रीम के लिए तरलता प्रबंधित कर सकता है। प्रत्येक के लिए एक अनुकूलित "प्रमाण" तंत्र (Proof-of-Storage, Proof-of-Coverage) की आवश्यकता होगी।
• दीर्घकालिक दृष्टि: ब्लॉकचेन पर "भौतिक अर्थव्यवस्था" की मूलभूत तरलता परत बनना। जटिल, बहु-संसाधन संयोजनशीलता को सक्षम करना—उदाहरण के लिए, एक एकल लेनदेन स्वायत्त रूप से एक AI एजेंट को प्रशिक्षित और तैनात करने के लिए कंप्यूट, भंडारण और डेटा का भुगतान कर सकता है।
• प्रमुख विकास चुनौतियाँ: 1) एक पर्याप्त हल्का और धोखाधड़ी-रोधी PoCPS बनाना। 2) पूल पैरामीटर्स ($\alpha$, $\beta$) का डिज़ाइन करना जो हेरफेर के प्रति लचीले हों। 3) अत्यधिक टोकन मुद्रास्फीति के बिना प्रारंभिक तरलता को बढ़ावा देना।

10. References

1. Mao, Y., He, Q., & Li, J. (2025). LooPIN: A PinFi protocol for decentralized computing. arXiv preprint arXiv:2406.09422v2.
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7. Golem Network. (n.d.). Golem Whitepaper. Retrieved from https://www.golem.network/