LooPIN: Протокол PinFi для децентрализованного распределения вычислительных мощностей

1. Введение

Статья «LooPIN: A PinFi protocol for decentralized computing» затрагивает критическое узкое место в инфраструктуре ИИ: неэффективное и дорогое распределение вычислительных мощностей. В ней отмечается смена парадигмы от централизованных ИИ-сервисов (например, ChatGPT от OpenAI) к децентрализованным системам с открытым исходным кодом, но подчёркивается, что существующие децентрализованные вычислительные сети (DCN), такие как Akash Network и Render Network, страдают от высоких затрат на развёртывание из-за несовершенных моделей ценообразования и ликвидности. Авторы предлагают LooPIN не как очередную DCN, а как специализированный протокольный уровень Финансирования Физической Инфраструктуры (PinFi), предназначенный для решения проблем координации, ценообразования и ликвидности, потенциально снижая стоимость доступа к вычислениям до 1% от текущих сервисов.

2. Компоненты протокола PinFi

Протокол LooPIN создаёт децентрализованную торговую площадку, соединяющую поставщиков вычислительных мощностей (майнеров) и пользователей (клиентов/разработчиков).

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

Это инновационный механизм консенсуса и верификации LooPIN.

4. Диссипативный пул ликвидности

Сердце экономической модели LooPIN.

5. Ключевая идея и аналитическая перспектива

Ключевая идея: LooPIN продаёт не лопаты во время золотой лихорадки ИИ, а строит товарную биржу для самой земли. Её фундаментальная ставка заключается в том, что сбой координации, а не дефицит оборудования, является основным драйвером затрат в децентрализованных вычислениях. Абстрагируя уровень маркет-мейкинга от уровня физической инфраструктуры, он стремится стать TCP/IP для распределения вычислительных ресурсов — протоколом, а не платформой.

Логическая цепочка: Аргументация убедительно редукционистская: 1) ИИ требует огромных, эластичных вычислений; 2) Централизованные облака — это единые точки отказа и контроля; 3) Существующие DePIN имеют неработающую экономику (см. хронически низкую утилизацию Akash); 4) Следовательно, требуется нативный финансовый примитив (PinFi), который рассматривает вычисления как скоропортящийся товар, а не арендуемый сервер. Логический скачок от AMM DeFi к «диссипативным пулам» для вычислений — самый изобретательный ход статьи.

Сильные стороны и недостатки: Сильная сторона — это элегантный дизайн, ориентированный в первую очередь на протокол, напоминающий то, как Ethereum отделил консенсус от логики приложений. Заявление о потенциальном снижении затрат на 99%, хотя и гиперболическое, подчёркивает огромную неэффективность, на которую оно нацелено. Однако недостатки значительны. Механизм PoCPS описан поверхностно — криптографическое доказательство непрерывной доступности общих вычислений — это грандиозная нерешённая проблема, гораздо более сложная, чем Proof-of-Space-Time (Chia Network) или Proof-of-Useful-Work. Статья опирается на нарратив «доверия к смарт-контрактам», но умалчивает о проблеме оракула: как блокчейн узнает, что GPU корректно выполнил инференс Stable Diffusion? Без надёжного решения, подобного Truebit или более поздним итерациям Golem, это зияющая дыра. Кроме того, токеномика рискует создать среду наёмного капитала, где поставщики гонятся за эмиссией токенов, а не за реальным спросом пользователей, что наблюдалось в ранних развёртываниях Helium.

Практические выводы: Инвесторам следует следить за техническим углублением в PoCPS — если оно будет убедительным, LooPIN может стать основополагающим. Для конкурентов, таких как io.net, угроза экзистенциальна; они должны либо принять аналогичный протокол, либо рисковать устранением посредников. Для предприятий это представляет собой долгосрочную страховку от ценового давления облачных провайдеров, но пока не подходит для критически важных рабочих нагрузок. Непосредственное применение — децентрализованный инференс ИИ и пакетные задания, а не обучение моделей. Успех протокола зависит от достижения плотности ликвидности — привлечения достаточного количества поставщиков и пользователей в один пул — быстрее, чем конкуренты, что является классической битвой сетевых эффектов.

6. Технические детали и математическая модель

Динамическое ценообразование в диссипативном пуле можно смоделировать. Пусть $R(t)$ — общие застейканные вычислительные ресурсы в пуле в момент времени $t$, а $D(t)$ — мгновенный спрос. Упрощённая функция ценообразования $P(t)$ может быть:

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

где $P_0$ — базовая цена, а $\alpha > 0$ — параметр чувствительности. Когда клиент потребляет $\Delta C$ единиц вычислений, он оплачивает сумму в токенах $T$:

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

Эти токены $T$ затем «диссипируют»: часть $\beta T$ сжигается, а $(1-\beta)T$ распределяется в качестве вознаграждений застейканным поставщикам, где $\beta$ контролирует дефляционное давление. Это создаёт петлю обратной связи, где высокий спрос увеличивает цену и вознаграждения, привлекая больше поставщиков, что затем увеличивает $R(t)$ и стабилизирует цену.

7. Заявленные результаты экспериментов и производительность

В статье делаются смелые заявления о производительности, но она, по-видимому, является теоретической/проектной рукописью (препринт arXiv) без представленных эмпирических результатов из работающей сети. Ключевые заявления включают:

• Снижение затрат: Потенциал снижения стоимости доступа к вычислениям до ~1% от существующих централизованных и децентрализованных сервисов. Это выведено из моделирования устранения ренты посредников и неэффективных спредов ценообразования.
• Улучшение времени безотказной работы: Предполагается, что миграция такого сервиса, как модель LLaMA 70B, в децентрализованную сеть на основе LooPIN может «значительно сократить время простоя» по сравнению с централизованными альтернативами, за счёт устранения единых точек отказа.
• Повышение безопасности: Предлагается, что механизм стейкинга и слэшинга PoCPS повышает безопасность и надёжность сети за счёт финансового наказания злоумышленников.

Примечание: Это прогнозируемые преимущества, основанные на дизайне протокола. Для валидации потребуются тщательные тесты в тестовой сети и метрики, сравнивающие производительность с эталонами (например, AWS EC2 spot instances, Akash Network).

8. Фреймворк анализа: пример использования

Сценарий: Оценка жизнеспособности LooPIN для децентрализованного сервиса инференса ИИ.

Применение фреймворка:

1. Анализ стороны предложения: Каков стимул для владельца GPU, скажем, в Техасе, стейкать на LooPIN по сравнению с продажей на Render? Мы моделируем общую ожидаемую доходность: $E[Return] = (Базовая ставка вознаграждения * R) + (Плата за использование * U) - (Операционные расходы на оборудование) - (Риск слэшинга)$, где $R$ — сумма стейкинга, а $U$ — утилизация. LooPIN должен оптимизировать эту функцию лучше, чем существующие игроки.
2. Анализ стороны спроса: Для стартапа, которому необходимо выполнять 100 000 вызовов инференса Llama 3 в день, мы сравниваем стоимость, задержку и надёжность на LooPIN, AWS SageMaker и выделенном DePIN. Ключевой метрикой является общая стоимость за корректный инференс, учитывая неудачные задания.
3. Проверка рыночного равновесия: Используя модель ценообразования из Раздела 6, мы моделируем, может ли динамическое ценообразование найти стабильное равновесие, где предложение соответствует спросу без резких колебаний цен, отпугивающих пользователей, что является общей проблемой на ранних этапах крипторынков.
4. Стресс-тест безопасности: Мысленный эксперимент: если цена токена протокола удваивается, увеличивается ли безопасность системы (общая застейканная стоимость) пропорционально, или поставщики разстейкивают, чтобы продать? Это проверяет силу механизма утилитарного связывания.

Этот фреймворк показывает, что успех LooPIN зависит меньше от абсолютного технического превосходства и больше от достижения превосходящего экономического равновесия быстрее, чем у конкурентов.

9. Будущие применения и план развития

Концепция PinFi выходит за рамки вычислений для ИИ.

• Краткосрочный период (1-2 года): Фокус на децентрализованный инференс и дообучение для моделей ИИ с открытым исходным кодом. Интеграция с такими платформами, как Hugging Face. Запуск тестовой сети с надёжным PoCPS для конкретной рабочей нагрузки (например, генерация изображений).
• Среднесрочный период (3-5 лет): Расширение на другие вертикали DePIN. Протокол может управлять ликвидностью для децентрализованного хранения (как Filecoin), беспроводной пропускной способности (как Helium) или потоков данных с датчиков. Для каждого потребуется адаптированный механизм «доказательства» (Proof-of-Storage, Proof-of-Coverage).
• Долгосрочное видение: Стать основным уровнем ликвидности для «Физической Экономики» на блокчейнах. Обеспечение сложной композируемости множества ресурсов — например, одна транзакция может оплатить вычисления, хранение и данные для автономного обучения и развёртывания ИИ-агента.
• Ключевые проблемы разработки: 1) Создание достаточно лёгкого и защищённого от мошенничества PoCPS. 2) Проектирование параметров пула ($\alpha$, $\beta$), устойчивых к манипуляциям. 3) Стимулирование начальной ликвидности без чрезмерной инфляции токенов.

10. Ссылки

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/