- Повернутися до менюЦіни
- Повернутися до менюдослідження
- Повернутися до менюКонсенсус
- Повернутися до менюСпонсорський матеріал
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюВебінари та Заходи
Чи обчислювальний сектор переживає сплеск штучного інтелекту?
Крипто пережив нестабільний, але обережно обнадійливий рік: ринковий індекс CoinDesk (CMI) зріс на 63% у 2023 році. Однак на цьому конкретному ринку значну частину цього приросту можна віднести до Bitcoin, який зріс на 76% з початку року. Лише 10% складових CMI перевершили Bitcoin за цей період.
ONE із побічних ефектів помітного зростання вартості біткойна є те, що він може затьмарити інші важливі тенденції, такі як видатна продуктивність кількох обчислювальних активів. The CoinDesk Computing Index (CPU), еталонний індекс для обчислювального сектору, включає обчислювальні протоколи, як визначено Стандарт класифікації цифрових активів (DACS) CoinDesk. DACS прагне класифікувати 500 найкращих цифрових активів за ринковою капіталізацією на сім секторів: валюта, платформи смарт-контрактів, децентралізовані Фінанси (DeFi), культура та розваги, обчислювальна техніка, оцифровка та стейблкойн.
Поки що в 2023 році ми спостерігали, що деякі активи в індексі ЦП перевищують ефективність на тлі недавньої уваги до штучного інтелекту та розподілених обчислень. Як показано нижче, ми розподілили відсоток активів, вартість яких зросла для всіх шести CMI секторні еталонні Індекси (сектор Stablecoin не входить до CMI).

Обчислювальна техніка виділяється серед інших секторів завдяки кількості членів індексу, які не тільки перевершили, але й побили вражаючий приріст BTC. Іншими словами, на цій діаграмі показано, що інвестиції у випадкового члена індексу CPU на початку 2023 року мали б 70% шанс отримати прибуток і 1 із 5 шансів перевищити 76% прибутку біткойна з початку року.

CPU містить проекти, спрямовані на децентралізацію спільного використання, зберігання та передачі даних. Деякі з провідних активів в індексі цього року включають Render Token (RNDR), розподілену мережу візуалізації GPU, що зросла більш ніж на 300%; Fetch.ai (FET), децентралізована мережа машинного навчання, зросла на 137%; ринок даних Ocean Protocol (OCEAN), зростання на 127%; і The Graph (GRT), протокол індексації даних, зріс на 111%. Усі чотири протоколи пов’язані з великими даними та збільшенням обчислювальної потужності, що є двома необхідними для великих мовних моделей, які потребують величезних обчислювальних ресурсів для Навчання складних шаблонів.

Перевищення продуктивності цих конкретних активів відбувається в період стрімкого зростання інтересу громадськості до великих мовних моделей, які значною мірою залежать від обчислювальної потужності та даних. Ця кореляція стає очевидною, коли ми порівнюємо CPU з Google Trends для "Chat GPT", ONE з найбільш широко використовуваних застосувань великих мовних моделей. Оскільки інтерес до пошукового терміну Google різко зріс на початку року, зросла і віддача ЦП, причому пік індексу досяг у лютому 2023 року, безпосередньо перед піком інтересу до «Chat GPT» у березні. Пізніше в цьому році інтерес почав падати, як і продуктивність ЦП. Акцент на збільшенні обчислювальних ресурсів серед протоколів, представлених у ЦП, таких як Render і OCEAN, свідчить про фундаментальний LINK між продуктивністю ЦП і настроями навколо Технології ШІ.
Таким чином, підвищення інтересу до штучного інтелекту та розподілених обчислень цього року збіглося з помітним подорожчанням кількох активів, пов’язаних із ЦП, особливо тих, які пов’язані з Технології ШІ.
Для отримання додаткової інформації про CMI та наші широкі ринкові контрольні показники та сектори, у які можна інвестувати, зокрема CoinDesk Computing Select Index (CPUS), відвідайте нас за адресою coindeskmarkets.com, а для отримання додаткових запитів Контакти за адресою sales@coindesk-indices.com.
Tracy Stephens
Трейсі Стівенс є старшим менеджером з індексів у CoinDesk Індекси, де вона працює над підтримкою високих стандартів надійності та суворості систематичної торгівлі, характерних для традиційних Фінанси у продуктах індексів і даних. Перш ніж перейти на Крипто, вона розробила систематичні стратегії макротрейдингу як кількісний дослідник в Alliance Bernstein, ONE з найбільших менеджерів активів у США, і в Citibank. Трейсі має ступінь бакалавра математики в Барнардському коледжі та ступінь магістра в галузі даних в Університеті Каліфорнії в Берклі.
