Buổi biểu diễn
| 1h | 24h | 7d | 30d | 60d | 90d |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.17% | 3.17% | 29.28% | 29.07% | 27.77% | -- |
So sánh
Chưa công bố việc huy động vốn
Chưa phát hành token
Chưa phát hành token
Chi tiết
Nội dung này do RD AI tạo ra, chỉ mang tính tham khảo
DPHN.ai là một nền tảng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với blockchain để cho phép đào tạo và triển khai mô hình AI phi tập trung. Nền tảng này hỗ trợ chia sẻ dữ liệu an toàn thông qua hợp đồng thông minh và cung cấp cơ chế oracle để tích hợp các nguồn dữ liệu bên ngoài vào hệ sinh thái blockchain.
Top người nắm giữ
Theo dõi cập nhật
Theo dõi danh sách
Nhân vật
Về Dolphin
Dolphin là một mạng lưới suy luận phi tập trung tập hợp các GPU tiêu dùng nhàn rỗi thành một nhóm tính toán dùng chung. Hoạt động cốt lõi của nó cho phép chủ sở hữu GPU chạy phần mềm nút nhẹ trên Windows hoặc Linux, đóng góp sức mạnh tính toán và kiếm token POD, trong khi các nhà phát triển và người dùng có thể truy cập dịch vụ suy luận mô hình AI với chi phí thấp hơn. Lợi thế cạnh tranh chính của nó nằm ở kiến trúc Peer-to-Pool, khác biệt so với mô hình ghép nối 1:1 truyền thống, cho phép các nút tham gia hoặc rời khỏi tự do mà không cần cam kết dài hạn. Mạng lưới sử dụng kiểm tra tính toàn vẹn phần mềm, nút xác thực và trái phiếu kinh tế mật mã để ngăn chặn các nút độc hại can thiệp vào mô hình hoặc trả về kết quả sai, đảm bảo chất lượng đầu ra. Ngoài ra, bằng cách tận dụng sự phân khúc thị trường của Nvidia—GPU tiêu dùng rẻ hơn đáng kể so với GPU trung tâm dữ liệu nhưng mang lại hiệu suất suy luận tương đương—Dolphin giảm chi phí khoảng 30%. Vấn đề đau đớn trên thị trường được giải quyết là chi phí cao và tính tập trung của suy luận AI. Các dịch vụ đám mây truyền thống đắt đỏ và gây lo ngại về quyền riêng tư, trong khi các mạng phi tập trung hiện tại thường yêu cầu thời gian hoạt động nghiêm ngặt của nút và thiếu cơ chế xác minh hiệu quả. Mô hình tham gia linh hoạt và hệ thống xác minh nhiều lớp của Dolphin mang lại một giải pháp thay thế dễ tiếp cận và đáng tin cậy hơn. Trong sáu tháng qua (tháng 3 đến tháng 9 năm 2026), Dolphin đã ra mắt V1 của mạng lưới vào tháng 10 năm 2025 và đang chuẩn bị V2, phiên bản này sẽ giới thiệu tính năng xử lý theo lô cho thông lượng cấp doanh nghiệp và một API công cộng. Lộ trình cũng bao gồm suy luận phân mảnh cho các mô hình lớn (ví dụ: chia nhỏ mô hình 235B trên nhiều GPU), đào tạo LoRA phân tán và mở rộng sang tạo âm thanh. Tuy nhiên, mạng lưới vẫn phải đối mặt với những thách thức chung của các hệ thống phân tán, chẳng hạn như hiệu suất nút không ổn định, xác minh kết quả phức tạp và sự không chắc chắn về quy định liên quan đến mô hình AI mở.
Mạng lưới Dolphin đã từng bước xây dựng một mạng suy luận phi tập trung kể từ vòng hạt giống 886 nghìn đô la vào ngày 20 tháng 6 năm 2024. Các cột mốc quan trọng bao gồm: tạo ra mô hình Dolphin Mistral 24B Venice Edition phục vụ hơn một triệu người dùng Venice.ai; vượt qua 5 triệu lượt tải xuống hàng tháng trên Hugging Face; ra mắt Dolphin Inference Network v1 vào tháng 10 năm 2024 để tận dụng các GPU tiêu dùng nhàn rỗi. Lộ trình phác thảo các nút dài hạn: V2 giới thiệu xử lý theo lô để tăng thông lượng doanh nghiệp; mở rộng hỗ trợ mô hình hình ảnh, video, âm thanh và phiên âm; triển khai đào tạo LoRA phân tán (đã được xác thực qua Llama3.1 405B); thúc đẩy học tăng cường phân tán và SFT toàn tham số; đỉnh cao là đào tạo trước phân tán quy mô lớn, kết hợp với bộ công cụ tạo mô hình và ưu đãi tokenomic.
Tích cực: Doanh thu giao thức 100% dùng để mua lại POD, trực tiếp bù đắp lạm phát; POD tăng 14 lần trong một tháng, vốn hóa thị trường ~15 triệu USD; staking xPOD nhận lãi kép tự động, tín dụng suy luận AI và các đặc quyền đăng ký cao cấp; staking node căn chỉnh lợi ích, vay mượn cơ chế DeFi như Curve; đội ngũ vest 12 năm, không có cổ phần, 99% doanh thu chuyển vào giao thức. Tiêu cực: API công khai chưa mở, doanh thu bên ngoài chưa hiện thực hóa; nguồn cung bị giới hạn ở 800 GPU với phần thưởng thấp; tỷ lệ phân chia mua lại chưa được quyết định; API có thể trễ qua tháng 9; các benchmark độc lập có thể không đạt mức 88% như công bố.
Eric Hartford (Người đóng góp chính) - Người sáng lập Quixi AI, tạo ra dòng mô hình AI nguồn mở Dolphin và Samantha.
- Trước đây là Nhà khoa học trưởng tại Lazarus AI; Nhà nghiên cứu AI Ứng dụng Cấp cao tại TensorWave; Nhà nghiên cứu AI/ML Ứng dụng Cấp cao tại Abacus.AI và Convai.
- Sự nghiệp trước đó: Kỹ sư phần mềm cấp cao tại Microsoft, Nhân viên cấp cao tại eBay, Kỹ sư phát triển phần mềm tại Amazon.
- Hơn 30 bản phát hành mô hình tinh chỉnh trên Hugging Face (ví dụ: Dolphin Llama 3, Mistral, Qwen2).
- Hoạt động trên Twitter (@QuixiAI) và LinkedIn (linkedin.com/in/ehartford). Lưu ý: Không xác định được đồng sáng lập hoặc giám đốc điều hành cấp C nào khác từ các nguồn được cung cấp.