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Exploring Useful Proof of Work Concept
En el video anterior,
hemos analizado el concepto de Useful Proof of Work. Un enfoque que transforma
el poder de cómputo que antes solo se usaba para asegurar la red en
una computación con un propósito más amplio.
Imagina millones de computadoras en todo el mundo conectadas en una sola red.
Cada una aportando una parte de su potencia de CPU para resolver tareas
productivas. Pero ¿cómo funciona realmente este mecanismo?
Y lo que es más importante,
¿se ha logrado realmente esa visión? Analicémoslo.
A diferencia de la minería tradicional que se centra en el cálculo de hashes,
la visión principal es dirigir ese poder de cómputo para ejecutar
trabajos que tengan un valor real.
Como el entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales, que forma parte de
La iniciativa iGuard.
Kubik ha demostrado que el concepto de una red de computación global no es solo teoría.
Como prueba tangible,
la potencia de cómputo acumulada de los participantes de la red se ha utilizado para
minar Monero,
y en ciertos períodos logró alcanzar más del 50 % de la tasa de hash total
de la red Monero.
Además, Kubik también ha demostrado la capacidad de su infraestructura
a través de la minería de otros criptoactivos, como Tari y Dogecoin.
Este logro demuestra que una red de computación descentralizada
a escala global puede coordinarse y aprovecharse para resolver
cargas de trabajo reales.
Sin embargo, esto es solo el comienzo.
Cuantos más participantes se unan y aporten potencia de cómputo,
mayor será la fuerza de la red que se pueda construir.
Una infraestructura más sólida abrirá oportunidades para ejecutar cargas
de computación mucho más complejas en el futuro.
Imaginen si toda la potencia de cómputo de la red se utilizara para
entrenar redes neuronales artificiales.
No solo para construir modelos de lenguaje grandes, sino también
otros tipos de sistemas de inteligencia artificial, desde visión artificial,
reconocimiento de patrones, optimización, hasta sistemas autónomos
que beneficien a la humanidad.
Esto no es asesoramiento financiero ni una recomendación de inversión.
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episodio. Muchas gracias.
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Original transcript (Indonesian)
Pada video sebelumnya, kita telah membahas konsep Useful Proof of Work. Sebuah pendekatan yang mengubah daya komputasi yang sebelumnya hanya digunakan untuk mengamankan jaringan menjadi komputasi yang memiliki tujuan lebih luas. Bayangkan jutaan komputer di seluruh dunia terhubung dalam satu jaringan.
Masing masing menyumbangkan sebagian daya CPU nya untuk menyelesaikan tugas yang produktif. Tetapi bagaimana mekanisme ini sebenarnya bekerja? Dan yang lebih penting, apakah visi tersebut sudah benar benar tercapai? Mari kita bahas. Tidak seperti penambangan tradisional yang berfokus pada perhitungan hash,
visi utamanya adalah mengarahkan daya komputasi tersebut untuk menjalankan pekerjaan yang memiliki nilai nyata. Seperti pelatihan Artificial Neural Networks yang menjadi bagian dari inisiatif iGuard. Kubik telah membuktikan bahwa konsep jaringan komputasi global bukan sekadar teori.
Sebagai bukti nyata, daya komputasi yang terkumpul dari para peserta jaringan telah dimanfaatkan untuk menambang Monero, dan pada periode tertentu berhasil mencapai lebih dari 50 dari total hash rate jaringan Monero.
Selain itu, Kubik juga telah mendemonstrasikan kemampuan infrastrukturnya melalui penambangan aset kripto lain, seperti Tari dan Dogecoin. Pencapaian ini menunjukkan bahwa jaringan komputasi terdesentralisasi dalam skala global dapat dikoordinasikan dan dimanfaatkan untuk menyelesaikan beban kerja yang nyata.
Namun, ini baru permulaan. Semakin banyak peserta yang bergabung dan menyumbangkan daya komputasi, semakin besar pula kekuatan jaringan yang dapat dibangun. Infrastruktur yang lebih kuat akan membuka peluang untuk menjalankan beban komputasi yang jauh lebih kompleks di masa depan.
Bayangkan jika seluruh daya komputasi yang dimiliki jaringan digunakan untuk melatih artificial neural network. Bukan hanya untuk membangun large language models, tetapi juga berbagai jenis sistem kecerdasan buatan lainnya, mulai dari computer vision, pengenalan pola, optimisasi, hingga autonomous systems
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