Livepeer是第一個去中心化的直播視訊串流網路協議，旨在解決傳統中心化廣播的問題。他們推出了AI子網，擴展了去中心化視訊處理網絡，提供高品質的解決方案，解決中心化AI運算架構性問題。使用者可以透過Livepeer測試版產生自己的AI媒體內容。 Livepeer AI子網透過提供全球可訪問的、經濟實惠的開放視訊基礎設施，為創建可持續和盈利的AI視頻提供了選擇。 AI協調節點和AI網關節點是Livepeer AI網路架構的關鍵元件。透過硬體支援與開發者參與，Livepeer AI子網路協助生成式AI在影片內容創作中的發展。
撰稿：Alex Liu，遠見新聞
Livepeer 於2017 年推出，是第一個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、經濟的解決方案，我們的解決方案是傳統的中心化廣播。它透過讓人們在中國提交作品，然後負責重新格式化和分發內容給用戶和串流媒體，旨在實現直播視訊串流和廣播行業的成長，從而促進中心化生態系統的建立。
簡單講，透過DePin設施，使用Livepeer只需要花費傳統解決方案很小的一部分成本，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 的目標是在今年初增，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
在人工智慧時代，影片創作迎來了新的變革。
自從Open AI的Sora演示展示透過輸入文字提示即可創建視訊風險以來，開源AI視訊領域迅速發展。開源AI視訊模型Stable Diffusion在四周兩個月內用戶突破了1000萬。然而，開源AI視訊工具的前景面臨挑戰。 490個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 調用Livepeer AI 子網路：擴展到具有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，提供高品質的解決方案，解決中心化AI 運算架構性問題。基於Livepeer 的去中心化視訊處理網路架構，子網路提供全球可存取的、經濟實惠的開放視訊基礎設施，並透過區塊鏈代幣激發無限擴展。
Livepeer AI 子網路具體是什麼？
AI 子網是Livepeer 視訊向網路的分支，提供安全開發和測試新去中心化的AI 媒體處理市場和工具的沙盒環境。在Livepeer 網路將繼續致力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。
此子網允許視訊開發者在其中提供一系列生成式AI功能，如文字到圖像、圖像到圖像和圖像到視訊轉換。
這個AI 生成輸出來自Tsunameme.ai – 第一個建構在Livepeer AI 子網路上的示範程式。它使用了文字到圖像和圖像到視訊管道。可嘗試使用Livepeer 測試版產生自己的AI 媒體，網址為https://tsunameme.ai
建立Livepeer AI 子網路的原因
人工智慧視訊工具被政府列為城市生活必需品，人們只需通過幾個簡單的步驟即可建立城市中心、志願服務小組和數小時的線上資料庫。此外，人工智慧的普及也將進一步加劇城市人口的貧困，以及人工智慧對城市永續發展的挑戰。
Livepeer AI 子網路透過提供全球可訪問的超預期層面、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 影片提供了選擇。
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，讓開發者可以按需提交和支付任務費用，而無需預訂支付運算容量。開發者可以根據所需效能和網路供應情況設定願意支付費用。
Livepeer AI 網路架構的關鍵元件是：
AI 協調節點：這些節點執行AI任務，保持AI模型在GPU上「預熱」以便即時處理，並能動態載入模型，優化回應的時間和資源利用率。 AI網關節點：這些節點管理任務流程，依據能力和目前主席將任務分配給適當的節點，確保我們的任務分配和系統可擴展性。
此圖的激情Livepeer 如何根據任務分配GPU 網絡，透過中心化伺服器引導AI 處理請求。
無限性
Livepeer AI 網路基礎架構設計為可擴展，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AI 模型，簡化部署並增強新管道的可擴展性。未來的開發將進一步提升效能和擴展容器的能力，以支援越來越流行的AI 模型和自訂使用者定義的管道。
在AI 子網路上處理任務的技術工作流程。網關節點將任務提交的協調器，協調器可能運行相同或不同管道的多個AI-Runner Docker 容器。這些管道可能已經擁有所要求的模型，或者如果需要動態載入它們。
參與Livepeer AI 子網
硬體支援：透過貢獻GPU 收益
現有的Livepeer合作夥伴可以設定並運行AI協調節點，執行文字到圖像、圖像到圖像和圖像到影片的推斷任務，增加其現有的轉碼收入。
開發者：將模型引入網路作為AI-Worker
開發者可以定義和發布自訂管道和流程，以確保其應用程式處於AI和視訊技術之上。此外，還可以設定AI網關節點，並完善其應用，存取AI任務的API。
Livepeer AI 子網路的推出預計成本，也是Livepeer 提供全球開放視訊基礎架構使命的下一步。隨著生成式AI 在今後幾年大幅增加影片內容的創作量，Livepeer 旨在確保其能夠支持這一增長的能力。
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