Kuzco是一個專注於LLM大語言模型算力挖礦的項目，獲得了a16z的支持。與io.net不同，Kuzco注重提供實際價值，而io.net則被視為“空中樓閣”，因其市場預期高於實際表現。 Kuzco利用閒置的GPU資源為大型語言模型提供高效算力，使用者可以透過相容API使用這些模型。目前，Kuzco正在進行階段性測試，未來有潛力因市場的變化和技術的發展而增值，尤其是在AI算力需求日益增長的背景下。
作者：J1N，科技新聞
前言
作者今天分享的Kuzco是一個專門服務LLM大語言模型算力挖礦網絡，今年曾是a16z在紐約啟動的加密貨幣創業加速器（CSX）秋季加速器計劃，被該計劃選中的項目將在8週內至少獲得a16z 50 萬美元的投資，並會得到a16z 營運團隊的指導與支持。目前來說，離該計畫結束大約還剩2 週時間。
Kuzco專案還是一個非常早期的階段，與io.net 同屬於GPU 算力網路領域，但走的是不同的發展方向。而io.net 因為有強大的資金支持和背景，已經比Kuzco 更早完成了對用戶的空投，並成功上線了幣安、Coinbase、Bybit等主流加密貨幣交易所，獲得了更大的市場曝光。
筆者親自參與了io.net 的挖礦費，老實說，整個過程就像是讓顯卡“掛著賺錢”，一般假設顯卡空掛著，它就自動給你生成收益，連電都沒有怎麼辦每台礦機每天消耗電才1.2度，三個月總共才10.8美元電費。加上最終上顯示卡的折舊費和上網工具的零頭，100到200美元的成本輕鬆搞定。獲得4000美元收益，怎麼看都覺得，這個計畫就像是左腳踩右腳螺旋上漲的「空中樓閣」。
而後續代幣價格的下跌驗證了這一點。另外，文人也編譯了一篇文章，標題是《價格暴跌70%：AI算力引導泡沫是如何破滅的？ 》，這篇文章也進一步反映了AI算力市場的泡沫。是租賃市場的價格還是項目代幣的下跌，都是市場在修正這些項目的真實價值，這種價格回檔是符合市場規律的，說明未來可能會朝著更理性的方向發展。
Kuzco 在挖礦機制上與先前的熱門項目io.net 有顯著不同。 io.net 是「空中樓閣」，依靠顯示卡空掛就能輕鬆獲得訂單倍數的收益，背後支撐的實際價值並不明顯。而Kuzco則更加腳踏實地，並且得到了a16z的支持。我花了幾週時間，認真測試了不同配置的礦機，包括單卡、多卡以及不同系統的建造。透過這些實際操作，我支持了大家分享這些實操，讓大家了解一個為用戶提供實際價值的挖礦專案經驗，而不是僅僅依靠泡沫支撐的虛假繁榮。
專門服務LLM大語言算力模型挖礦網絡
Kuzco 是一個Solana 生態的去中心化GPU 網絡，旨在有效利用個人用戶的閒置GPU 資源，為大型語言模型（如Llama3、Mistral、Phi3）提供廉價的算力服務。使用者可以透過與OpenAI 相容的API來使用這些模型。 Kuzco的架構架構能夠靈活配置的算力資源，實現大型語言模型的運行，同時透過獎勵激勵機制提供算力的礦工。
專案營運狀況
10月21日，Kuzco專案有2,000台線上GPU礦機，最高時曾達6,000台。最常用的GPU型號包括3090、3060等。礦工目前獲得的是KZO Point獎勵，但這些積分還不能變現，同時專案也還沒有公佈代幣經濟模型。創作者推測，隨著a16z 加速器計畫的推進，該計畫未來可能會有更多新的進展和更新發布。
如何部署
官方硬體需求
Kuzco專案可以在Mac、Windows 和Linux 作業系統上運行，支援多種不同的硬體配置。系統最低要求是16GB 的運作記憶體、30GB 的可用磁碟空間和至少10MB/s 的網路頻寬。 Kuzco 支援至少有8GB記憶體的NVIDIA（N卡）和AMD（A卡）顯示卡，一般用戶的N卡最低要求是GTX750，而專業的算力顯示卡大部分都支援。
筆者，不建議使用A卡進行力算挖礦，因為AMD 顯示卡的兼容性較差，尤其是在查看AI任務中的表現不如N卡。如果你一定要使用A卡，需要官方的兼容性支援不過列表。在AI 領域，作者必須說一句：AMD，NO
作家的五卡平台，主機板華子Z490
筆者測試了幾款硬體的挖礦效率，但由於網路活躍，效率表現可能會改變。
GTX1070：20托克/秒
RTX2060：30托克/秒
RTX2070S：40托克/秒
RTX3080：80托克/秒
RTX4060Ti：50托克/秒
RTX4070S：70托克/秒
M2：20托克/秒
M3：30托克/秒
單位：Avager代幣/ Second （平均每秒完成的代幣計算量）
即時監測礦機運作狀況
配置方式
Kuzco 提供了客戶應用，使用者可以下載並使用它來啟動挖礦，但這種方式有時會不穩定，可能會斷線，並且不會自動重新啟動。 文獻建議更穩定的做法是使用Linux 系統或Windows 的WSL（Windows Subsystem for Linux）環境，透過命令列（CLI）或Docker 容器來啟動挖礦。如果需要使用多張顯示卡，可以在Linux 中透過Docker 容器指定某個GPU 來進行多卡挖礦。例如要使用多張顯示卡指定GPU0：「docker run –rm –runtime=nvidia –gpus ‘」device=0″’ -d kuzcoxyz/worker:latest –worker –code 」，即可啟動多個圖形處理器
多卡挖礦時請注意以下硬體設備硬體層面需要：
電源：電源是關鍵，不能省錢。建議以「1人民幣=1瓦」的標準來購買，並盡量使用金牌電源。挖礦時根據顯示卡的數量選擇1500W到2000W的電源，或使用多個電源，但多個電源需要額外的啟動線連接主機板才能正常供電。否則無法正常啟動。
消耗資訊
線材：在高功耗的環境下，電源線容易損壞，所以作者建議使用品質較好的電源線。另外，不同品牌的模組電源所使用的線材介面不一樣，不能通用。如果使用不同品牌的線材，可能會導致設備損壞或燒毀。因此，線材必須與電源的品牌保持一致，確保相容性。
電源線老化損壞
主機板：主機板的每個通道（配備x1、x8、x16）只能支援一張顯示卡。例如有幾個通道就可以支援幾張顯示卡。以太坊挖礦時期流行的B85主機板是不錯的選擇。
工匠參與以太坊挖礦時留下的B85平台，已報廢
CPU：因為需要同時處理多個任務，CPU的執行緒越多越好。在使用Docker啟動挖礦時，很少會佔用大量的CPU資源。如果使用多張顯示卡，必須依序逐一啟動，否則系統可能會崩盤或卡住。
要上i9，沒有必要為了面子上e5
顯示卡：一個Docker 程序大約佔用6 GB 記憶體（官方文件寫8 GB，實際6 GB 即可運作），如果顯示卡有12GB 顯示記憶體，你可以在一張顯示卡上執行兩個Docker 程序。挖礦時，顯示卡的工作負載會佔用50%到90%，且顯示卡的溫度應保持在85度以內，才是合理且安全的。
PCIE轉接線：建議使用x1轉x16的PCIE轉接線，x1插主機板，x16插顯示卡。若使用40系列顯示卡，則需要使用x16的延長線。
網路連線品質：網路連線品質對挖礦效率產生很大影響。 文學測試發現，利用新加坡的網路節點接收到的算力任務比提高香港節點更多，轉發，選擇更好的網路節點可以挖礦效率。
挖礦過程中如果發生故障狀況，首先要檢查主機板和軟體的運作狀況。如果問題出現在軟體方面，可以透過查看終端錯誤訊息來判斷，可能是記憶體錯誤，需要重新啟動電腦；或者是因為官方文件更新，本地礦機未及時更新程式碼導致，解決方法是更換節點或更新程式碼。
運行錯誤
在硬體層面，如果礦機無法開機，請先檢查主機板上的故障燈。以華碩主機板為例，最常遇到的是VGA亮白燈，其表示顯示卡電源有問題，遇到這種情況嘗試重新嘗試拔掉PCIE和顯示卡電源線。不過，有時白燈可能會亮起但機器仍正常運作。
總結
雖然有作者把io.net 稱為「空中樓閣」，意指它的市值被嚴重高估，但它確實憑藉10 億美元的估值成功融資了4000 萬美元。然而，io.net 上線後，出現了許多仿盤，這些仿盤的產品和背後的資方都無法經受嚴格考證，說明io.net的成功並不是每個專案都能輕易複製的。
基於這個觀察，作者一直在尋找一個更具實際價值的挖礦計畫。最終，作者發現了Kuzco。 Kuzco 首先獲得了a16z 的授權和支持，這增加了其可信度和潛力。其次，Kuzco 的挖礦機制真正實現是透過GPU提供力算服務。
更重要的是，從宏觀角度來看，Kuzco 所在的領域，大型語言模型（LLM）是當前大眾使用最廣泛的AI 產品，全球每天都有無數人在使用這些模型，而這些模型需要龐大的計算筆者認為，為如此龐大的需求提供算力，不僅非常有意義，而且具有實際的商業價值，因此，Kuzco 是一個值得關注的項目。
再來就是參與GPU算力網路的成本較低，尤其是40系列二手顯示卡在市場的價格穩定，折舊成本低，因此值得購買。不過，作者提醒選擇租用顯示卡，因為租卡的費用比買二手顯示卡高很多。同時，Kuzco 的空投並不明確，如果交易發生大規模租卡將會有更大的風險。
而且礦機本身有很好的擴展性，除了Kuzco之外，還可以用來挖其他GPU項目，或者用它成為區塊鏈的節點驗證者，一些有價值的運行腳本和服務來增加更多的收益。這即使意味著不再挖Kuzco，礦機仍然可以繼續產生。
最後很多人問挖礦一天能獲得多少收益，這個問題沒有明確的答案，除了專案方，沒有人能準確知道最終的收益是多少。挖礦的回報有很多不確定性，可能會有很大的收益，也可能低於預期，所以無法事先確定具體能賺多少錢。
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