Livepeer推出的AI子網路是什麼？如何運作和參與？

編譯：Alex Liu，Foresight News

Livepeer 於 2017 年推出，是第一個完全去中心化的直播視訊串流網路協定。該平台旨在提供一種基於區塊鏈、經濟高效的解決方案來替代傳統集中式廣播。它透過讓製作人在平台上提交作品，然後負責重新格式化和分發內容給用戶和串流媒體平台，旨在改革快速增長的直播視訊串流和廣播行業，引入去中心化生態系統。

簡單點講，透過 DePin 設施，使用 Livepeer 只需要花費傳統解決方案很小一部分的成本，就能夠用去中心化的方式將視訊內容無縫整合到應用中。

DePin 賽道在今年初熱度激增，LPT 也搭上了成長的快車，代幣價格相較年初翻倍。小編作為一年前 10 塊買入 9.8 全部賣出的韭菜，決定痛定思痛，仔細研究 Livepeer 的新動作 —— 推出 AI 子網。

創新求變， Livepeer 推出 AI 子網路

在生成式 AI 時代，影片創作迎來了新的變革。

自從 Open AI 的 Sora 演示展示了透過輸入文字提示即可創建影片的可能性以來，生成影片領域迅速發展。開源 AI 視訊模型 Stable Diffusion 在短短兩個月內用戶量突破了 1000 萬。然而，生成 AI 視訊工具的前景面臨嚴峻挑戰。價值 490 億美元的 GPU 市場由少數全球網路壟斷企業，如 NVIDIA、Microsoft Azure 和 Amazon Web Services（AWS）控制，導致價格上漲，並造成全球 AI 運算瓶頸。

因此，Livepeer 推出了 Livepeer AI 子網路：第一個具有 AI 運算能力的去中心化視訊處理網路。 Livepeer AI 子網路透過利用 Livepeer 的數千個 GPU 開放網絡，提供低成本、高效能的處理服務，解決集中式 AI 運算的結構性問題。基於 Livepeer 的去中心化視訊處理網路架構，子網路提供全球可訪問的、經濟實惠的開放視訊基礎設施，並透過區塊鏈代幣經濟激勵無限擴展。

Livepeer AI 子網路具體是什麼？

AI 子網路是 Livepeer 視訊基礎設施網路的分支，提供安全開發和測試新去中心化 AI 媒體處理市場和工具的沙盒環境。在Livepeer 網路將繼續專注於視訊轉碼和運算的同時， Livepeer AI 子網路將滿足日益增長的AI 運算需求，處理諸如昇級、字幕生成和識別等任務，並支援開發者運行特定視訊和媒體任務的模型。

此子網路可讓影片開發者在其應用中添加一系列生成式 AI 功能，如文字到圖像、圖像到圖像和圖像到影片轉換。

这个 AI 生成输出来自 Tsunameme.ai - 第一个构建在 Livepeer AI 子网上的演示程序。它使用了文本到图像和图像到视频管道。可尝试使用 Livepeer 测试版生成自己的 AI 媒体，网址为 https://tsunameme.ai

建立Livepeer AI 子網路的原因

AI 視訊工具降低了創作門檻，任何人只需透過幾個文字命令即可創建原本需要場地、專業團隊和數小時編輯的畫面。隨著這些工具的普及，全球集中式 AI 運算瓶頸將進一步加劇。此外，去中心化 AI 基礎架構還能解決高度集中的伺服器網路固有的單點故障風險以及 AI 生成內容引發的信任和真實性危機。

Livepeer AI 子網路透過提供全球可存取的超低成本基礎設施、開放和無許可的AI 媒體市場以及內容驗證和真實性解決方案，為創建可持續和盈利的開放AI 視訊基礎設施提供了選擇。

Livepeer AI 子網路的工作原理

Livepeer 採用去中心化的按任務付費模式，允許開發者按需提交和支付任務費用，而無需預訂昂貴的運算容量。開發者可以根據所需效能和網路供應情況自行設定願意支付的價格。

Livepeer AI 網路架構的兩個關鍵元件是：

1. AI 協調節點：這些節點執行AI 任務，保持AI 模型在其GPU 上「預熱」以便即時處理，並能動態載入模型，優化回應時間和資源利用。
2. AI 網關節點：這些節點管理任務流，依據能力和當前負載將任務分配給合適的協調節點，確保高效的任務分配和系統可擴展性。

該圖說明了 Livepeer 如何根據效率將任務分配給分散式 GPU 網絡，而不是透過集中式伺服器引導 AI 處理請求。

無限可擴展性

Livepeer AI 網路基礎設施設計為可無限擴展，可根據需求輕鬆整合額外的協調和網關節點。透過專用的 AI-runner Docker 映像執行 AI 模型，簡化部署並增強新管道的可擴充性。未來的開發將進一步提升效能並擴展容器的能力，以支援越來越複雜的 AI 模型和自訂使用者定義的管道。

在 AI 子网上处理任务的技术工作流。网关节点将任务传递给协调器，协调器可能运行相同或不同管道的多个 AI-Runner Docker 容器。这些管道可能已经拥有所请求的模型，或可以根据需要动态加载它们。

参与 Livepeer AI 子网

硬件提供者：通过贡献 GPU 赚取费用

现有的 Livepeer 协调员可以设置并运行 AI 协调节点，执行文本到图像、图像到图像和图像到视频的推断任务，增加其现有转码收入。

开发者：将模型引入网络作为 AI-Worker

开发者可以定义和部署自定义管道和工作流程，以确保其应用处于 AI 和视频技术的前沿。开发者还可以设置 AI 网关节点，测试和完善其应用，访问 AI 任务的 API。

Livepeer AI 子网的推出标志着该项目的重要里程碑，也是 Livepeer 提供全球开放视频基础设施使命的下一步。随着生成式 AI 将在未来几年大幅增加视频内容的创作量，Livepeer 网络旨在确保其具备支持这一增长浪潮的能力。

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