開源人工智能（AI）開發面臨著諸多挑戰：高性能計算資源的獲取有限，由中心化實體主導，擁有龐大的 GPU 集群等。這些障礙使得小型團隊和獨立研究人員難以競爭。

Prime Intellect 構建了去中心化 AI 開發的規模化基礎設施，解決了這些問題。該平臺聚合了全球的計算資源，允許研究人員和開發人員通過分佈式計算訓練先進的 AI 模型。Prime Intellect 旨在通過去中心化普及人工智能，讓更多人能夠訪問這一先進的技術。

什麼是 Prime Intellect？

來源：Prime Intellect官網

Prime Intellect 是一個去中心化的平臺，提供分佈式 GPU 資源用於 AI 開發。它從全球貢獻者處聚合算力，讓研究人員可協作訓練先進的 AI 模型。該平臺為用戶提供了一個可以租賃或貢獻 GPU 資源的市場。

Prime Intellect 的創立是為解決開源社區對可擴展且高效 AI 開發的日益增長的需求。創始人意識到傳統計算基礎設施所帶來的挑戰，希望建立一個能夠利用去中心化的力量來聚合全球計算資源的平臺。Prime Intellect 通過分佈式計算促進先進 AI 模型的協作訓練。

Prime Intellect 的主要特性

1. 去中心化基礎設施：Prime Intellect 的去中心化基礎設施允許從全球各地的不同貢獻者聚合計算資源。這種方式增強了可擴展性，減少了對中心化數據中心的依賴。
2. 協作訓練：有了該平臺，研究人員和開發人員能夠協作訓練 AI 模型。Prime Intellect 將訓練過程分佈到多個節點，加速了模型開發的速度和效率。
3. 安全性與透明性：Prime Intellect 採用先進的加密技術保護數據和交易的安全。區塊鏈技術確保記錄的透明性和不可篡改性，從而在參與者之間建立了信任。
4. 資源優化：該平臺通過高效分配工作負載優化計算資源，降低了成本，並最大化了現有資源的利用率，讓 AI 開發更容易。

Prime Intellect 如何運作

去中心化計算市場

Prime Intellect 運營一個去中心化計算市場，聚合全球的計算資源，以支持大規模的 AI 開發。這個市場將擁有多餘計算能力的個人和組織與需要大量計算資源進行先進 AI 模型訓練的研究人員和開發人員連接起來。

• 資源聚合：任何擁有閒置 GPU 或 CPU 的人都可以將其計算資源貢獻到網絡中。貢獻者通過基於代幣的系統獲得獎勵，根據他們提供的算力獲得激勵。
• 高效利用：平臺實時匹配 AI 項目的計算需求與可用資源。通過去中心化網絡，減少了傳統中心化雲服務的成本。
• 可擴展性：市場可以根據需求進行擴展或收縮，十分靈活，可適用於不同規模的項目。去中心化確保系統性能良好，避免了中心化系統可能出現的停機風險。

集體所有權

Prime Intellect 獎勵貢獻 GPU 資源或參與平臺活動的參與者，促進了集體所有權。貢獻者通過代幣獲得激勵，用戶使用同一代幣系統支付資源費用。這創造了一個自我維持的生態系統，所有參與者都能從網絡的增長中受益。區塊鏈技術確保獎勵分配是透明的，增強用戶和貢獻者之間的信任。通過對齊激勵機制，Prime Intellect 鼓勵廣泛參與，強化了其去中心化模式。

• 共享經濟模型：計算資源的貢獻者、開發者和用戶在網絡中都擁有份額。代幣經濟確保根據每個參與者的貢獻公平分配獎勵。
• 基於社區的開發：研究人員和開發者共同協作開發 AI 模型，分享知識、代碼和數據集。集體努力加快推動 AI 技術和應用取得進步。

鏈上 AI 模型治理

Prime Intellect 整合了鏈上治理機制，以安全透明的方式管理 AI 模型的開發與部署。區塊鏈技術跟蹤模型的所有權、使用權和更新。關於模型改進或訪問權限的決策由利益相關者通過智能合約中的投票系統共同決定。該治理模式防止了中心化控制，確保所有參與者在 AI 模型演化過程中都有發言權。

Prime Intellect 的主要組件

Prime Intellect 計算

Prime Intellect 計算是平臺的核心，聚合全球的計算資源，以支持大規模的 AI 開發。該組件利用去中心化的 GPU、CPU 以及其他由全球參與者貢獻的硬件資源。通過將這些資源匯聚在一起，Prime Intellect 確保即便是最需要算力的 AI 模型，也能高效且有效地進行訓練。Prime Intellect 計算的去中心化特性提供了可擴展性和韌性，減少了對傳統中心化基礎設施的依賴，降低了整體計算成本。

Prime Intellect 計算的主要特性

• 全球 GPU 聚合：該平臺將來自不同來源的 GPU 聚集在一起，包括按需實例、現貨實例和多節點集群。這種多樣性確保了強大且可靠的計算環境。用戶可根據項目需求靈活地擴展或縮減計算資源，使平臺適用於各種規模的項目。
• 成本效益：Prime Intellect 計算提供市場上最低的價格之一，讓高性能計算更加易於獲取。用戶不依賴單一供應商，能靈活地選擇最合適的資源，而不受限制。平臺不會對像即用容器這樣的功能收取額外費用，避免了隱性成本。
• 易用性：用戶可無縫地部署任何 Docker 鏡像，簡化了設置過程。平臺提供直觀的界面，使得管理和監控計算資源變得更加輕鬆。
• 高性能：Prime Intellect 計算旨在最小化延遲並最大化吞吐量，確保高效訓練 AI 模型。智能調度和資源分配最大化了可用硬件的利用率。
• 安全性和可靠性：平臺採用先進的安全協議，保護數據和模型在計算過程中的安全性。分佈式計算資源減少了停機的風險，增強了平臺的可靠性。

去中心化訓練

去中心化訓練是 Prime Intellect 的核心功能之一。此功能讓 AI 模型能夠在多個節點上協同訓練。該方法將計算負載分佈到多個節點，從而加快模型訓練的速度和效率。通過利用分佈式計算資源的集體力量，Prime Intellect 克服了傳統 AI 開發基礎設施的侷限性。

去中心化訓練的主要特性

• 分佈式工作負載：訓練任務被分配到多個節點上，大大減少了訓練複雜模型所需的時間。此方法最大化了可用計算資源，避免了中心化系統中常見的資源利用不足問題。
• 協作開發：研究人員和開發人員可以在 AI 模型上開展合作，分享見解和改進方法。協作環境促進了創新，因為不同的視角為開發過程貢獻了力量。
• 可擴展性與靈活性：平臺能夠處理不同規模和複雜度的工作負載。計算需求的變化可以實時解決，確保資源與項目需求匹配。
• 克服傳統侷限：去中心化訓練讓用戶能夠訪問單獨無法獲取或成本過高的高性能 GPU。平臺消除了對中心化數據中心的依賴，進而減少了潛在的瓶頸和單點故障。
• 安全性與透明性：安全協議保護數據在不同節點間的傳輸。用戶可實時查看訓練過程，增強了信任與責任感。
• 動態資源分配：平臺智能地將訓練任務與最適合的計算資源進行匹配。用戶從高效的資源分配中受益，與傳統方法相比，這將節省成本。

Prime Intellect 智能

Prime Intellect 智能包括一系列先進的 AI 模型，旨在支持各種應用和用例。該組件包括：

• 大型語言模型（LLMs）：Prime Intellect 開發和訓練能夠高精度理解和生成自然語言的大型語言模型。這些模型應用於自然語言處理（NLP）領域，如聊天機器人、文本摘要和情感分析。通過在多樣化的數據集上訓練 LLMs，Prime Intellect 確保這些模型能夠處理各種語言的細微差別和語境。
• 代理模型：代理模型旨在模擬自主系統中的智能行為。這些模型可用於機器人技術、虛擬助手和自動決策系統。Prime Intellect 的代理模型利用先進的機器學習技術，學習並適應動態環境，適用於廣泛的實際應用。
• 科學模型：Prime Intellect 還專注於開發用於科學研究和應用的 AI 模型。這些模型用於分析複雜數據、模擬科學過程並在醫療、氣候科學、材料科學等領域進行預測。通過利用去中心化計算的力量，Prime Intellect 讓研究人員能夠更高效、精確地解決具有挑戰性的科學問題。

如何在 Prime Intellect 上部署 GPU

在 Prime Intellect 上部署 GPU 快速且具成本效益，通常可在不到一分鐘的時間內完成。

1.註冊賬戶：訪問 app.primeintellect.ai，並創建一個新賬戶，開啟體驗之旅。
2.創建新 GPU 集群

• 這是可選的：選擇您首選的 GPU 位置和安全標準。

• 選擇 GPU 類型和數量：根據項目需求選擇合適的 GPU 類型，並確定您希望部署的 GPU 數量。

• 選擇容器鏡像：從平臺上提供的預構建容器鏡像中進行選擇。這樣可以快速部署環境，無需額外配置。

• 繼續部署：點擊“繼續”進入下一步。

3.選擇提供者：查看不同的提供者選項，更具成本、性能和可用性等因素，選擇最適合您需求的提供者。

4.部署 GPU：點擊“部署 GPU”開始部署。GPU 將會啟動，通常不到一分鐘即可完成。GPU 部署完成後可用後，您會收到通知。

5.訪問您的 GPU：首次使用時需下載所提供的私有 SSH 密鑰。它對於安全訪問 GPU 至關重要。使用私有密鑰建立與 GPU 的 SSH 連接。之後，您就可以開始訓練 AI 模型或執行計算任務了。

如何在已部署的 GPU 上運行 Jupyter Notebook

有了 Prime Intellect，在 GPU 實例上運行 Jupyter Notebook 變得十分簡單，可支持交互式開發和實驗。

1.選擇預配置模板：選擇平臺上提供的預配置 PyTorch 模板之一。這些模板已經預裝了所需的依賴項。

2.部署 GPU 實例：按照標準部署步驟部署您選擇的 GPU 實例。等待安裝過程完成，平臺準備好後會通知您。

3.訪問 Jupyter Notebook：點擊與您的 GPU 實例相關聯的“端口信息”按鈕。平臺將提供具體的連接說明和 URL，您可使用瀏覽器訪問 Jupyter Notebook 界面。

如何在 Prime Intellect 上部署多節點集群

對於需要大量算力的大型 AI 項目，您可部署最多 64 個或更多 H100 GPU 的多節點集群。

1. 進入 Megacluster 標籤：登錄 Prime Intellect 賬戶，進入平臺界面中的“Megacluster”標籤。
2. 選擇配置：在 16 個到 64 個或更多 H100 GPU 中選擇您首選的配置 。點擊“部署集群”開始部署過程。
3. 監控部署進度：平臺將開始部署您的多節點集群。集群完全部署並準備好使用後，您將收到郵件通知。
4. 訪問集群節點：集群中的每個節點將分配一個公共 IP 地址。通常，每個包含 8 個 H100 GPU 的節點會分配一個公共 IP。使用這些公共 IP 和您 SSH 的私有密鑰訪問每個節點，開始在集群中運行多節點 AI 訓練或計算任務。

Prime Intellect 面臨的風險與挑戰

Prime Intellect 去中心化 AI 計算有著遠大願景，但也面臨著多個可能影響其增長和採用的風險與挑戰。

可擴展性問題

在可擴展性方面面臨如何將去中心化網絡擴展到能夠與大型科技公司運營的中心化 GPU 集群競爭。雖然 Prime Intellect 整合了分佈式資源，但確保跨越數千個節點的一致性性能和可靠性將是複雜的。網絡延遲、硬件差異和資源分配低效可能會削弱其有效處理大規模 AI 工作負載的能力。

與中心化系統的競爭

Google、NVIDIA 和 OpenAI 等中心化實體具有充足資金，擁有龐大的資源和完善的基礎設施，是 Prime Intellect 強大的競爭對手。這些組織可以更快、更大規模地部署最先進的模型，讓去中心化平臺很難跟上步伐。說服研究人員和開發人員從可信的中心化系統轉向一個新的去中心化模型仍然是一個難題。

採用難題

對於非技術用戶來說，理解和融入去中心化生態系統可能很難。該平臺要求貢獻者設置自己的硬件，用戶需要在基於區塊鏈的市場中進行操作，這可能會使一些技術不熟練的人感到困惑。此外，建立對新系統的信任並向潛在用戶宣傳其好處，將需要大量的人力和資源投入。

法規不確定性

作為一個基於區塊鏈的平臺，Prime Intellect 運營處於一個法規灰色地帶。加密貨幣法規或對去中心化技術的限制變化可能會影響其運營。特別是在具有嚴格數據隱私法的地區，遵守全球標準可能帶來額外的挑戰。

安全風險

去中心化系統本身更容易受到某些類型的攻擊，例如 Sybil 攻擊或惡意節點破壞網絡。確保強大的安全措施並保持用戶信任將是長期增長的關鍵。

Prime Intellect 的融資之旅

在種子融資輪中，Prime Intellect 成功籌集了 550 萬美元。本輪融資由 Coinfund 和Distributed Global 等知名投資者領投，同時還得到了 Compound、Collab+Currency 以及Protocol Labs 的 Juan Benet 的參與。這筆資金的支持凸顯了該平臺通過去中心化 GPU 資源訪問，顛覆 AI 計算領域的潛力。籌集的資金將用於擴展網絡基礎設施、提升技術棧，並吸引更多的貢獻者和用戶加入。

創始團隊在項目中擁有豐富的專業知識。首席執行官兼聯合創始人 Vincent Weisser 擁有強大的區塊鏈和去中心化系統背景，專注於擴大創新解決方案的規模。首席技術官兼聯合創始人 Johannes Hagemann 是一位經驗豐富的技術專家，在 AI 和分佈式計算領域擁有深厚的經驗，確保平臺夯實堅固的技術基礎，儲備未來發展能力。他們共同領導著團隊，協作致力於開發去中心化 AI、普及 AI 技術。

結語

Prime Intellect 正在將計算資源訪問去中心化，以重塑開源 AI 開發，使研究人員和開發者能夠全球協作。通過其去中心化市場、集體所有權模型和鏈上治理，平臺確保了 AI 創新透明、公平、高效。Prime Intellect 支持大型語言模型、科學研究等多種應用，減少了對中心化基礎設施的依賴，賦能了各行各業的用戶。