撰稿：Alex Liu，远见新闻

Livepeer 于 2017 年推出，是第一个去中心化的直播视频流媒体网络协议。该平台旨在提供一种基于区块链、经济的解决方案，我们的解决方案是传统的中心化广播。它通过让人们在中国提交作品，然后负责重新格式化和分发内容给用户和流媒体，旨在实现直播视频流媒体和广播行业的增长，从而促进中心化生态系统的建设。

简单讲，通过DePin设施，使用Livepeer只需要花费传统解决方案很小的一部分成本，就能够用去中心化的方式将视频内容无缝集成到应用中。

DePin 的目标是在今年初增，LPT 也搭上了增长的快车，代币价格相较年初翻倍。小编作为一年前 10 块买入 9.8 全部卖出的韭菜，决定痛定思痛，仔细研究 Livepeer 的新动作 —— 推出 AI 子网。

创新求变， Livepeer 推出 AI 子网

在人工智能时代，视频创作迎来了新的变革。

自从Open AI的Sora演示展示通过输入文本提示即可创建视频风险以来，开源AI视频领域迅速发展。开源AI视频模型Stable Diffusion在四周两个月内用户突破了1000万。然而，开源AI视频工具的前景面临挑战。490个GPU市场由少数全球互联网垄断企业，如NVIDIA、Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）控制，导致价格上涨，并造成全球AI计算瓶颈。

因此，Livepeer 调用 Livepeer AI 子网：扩展到具有 AI 计算能力的去中心化视频处理网络。Livepeer AI 子网通过利用 Livepeer 的数千个 GPU 开放网络，提供高品质的解决方案，解决中心化 AI 计算架构性问题。基于 Livepeer 的去中心化视频处理网络架构，子网提供全球可访问的、经济实惠的开放视频基础设施，并通过区块链代币激发无限扩展。

Livepeer AI 子网具体是什么？

AI 子网是 Livepeer 视频向网络的分支，提供安全开发和测试新去中心化的 AI 媒体处理市场和工具的沙盒环境。在 Livepeer 网络将继续致力于视频转码和计算的同时，Livepeer AI 子网将满足日益增长的 AI 计算需求，处理诸如升级、字幕生成和识别等任务，并支持开发者运行特定视频和媒体任务的模型。

该子网允许视频开发者在其中提供一系列生成式AI功能，如文本到图像、图像到图像和图像到视频转换。

这个 AI 生成输出来自 Tsunameme.ai – 第一个构建在 Livepeer AI 子网上的演示程序。它使用了文本到图像和图像到视频管道。可尝试使用 Livepeer 测试版生成自己的 AI 媒体，网址为 https://tsunameme.ai

建立Livepeer AI 子网的原因

人工智能视频工具被政府列为城市生活必需品，人们只需通过几个简单的步骤即可创建城市中心、志愿服务小组和数小时的在线数据库。此外，人工智能的普及还将进一步加剧城市人口的贫困，以及人工智能对城市可持续发展的挑战。

Livepeer AI 子网通过提供全球可访问的超预期层面、开放和无许可的 AI 媒体市场以及内容验证和真实性解决方案，为创建可持续和盈利的开放 AI 视频提供了选择。

Livepeer AI 子网的工作原理

Livepeer采用去中心化的按任务付费模式，允许开发者按需提交和支付任务费用，而无需预订支付计算容量。开发者可以根据所需性能和网络供应情况设置愿意支付费用。

Livepeer AI 网络架构的关键组件是：

  1. AI 协调节点：这些节点执行AI任务，保持AI模型在GPU上「预热」以便即时处理，并能动态加载模型，优化响应的时间和资源利用率。
  2. AI网关节点：这些节点管理任务流，依据能力和当前主席将任务分配给合适的节点，确保我们的任务分配和系统可扩展性。

Livepeer 推出的AI子网是什么？如何运行和参与？

该图的激情 Livepeer 如何根据任务分配 GPU 网络，通过中心化服务器引导 AI 处理请求。

无限性

Livepeer AI 网络基础设施设计为可扩展，允许根据需求轻松集成额外的协调和网关节点。通过专用的 AI-runner Docker 镜像 AI 模型，简化部署并增强新管道的可扩展性。未来的开发将进一步提升性能和扩展容器的能力，以支持越来越流行的 AI 模型和自定义用户定义的管道。

Livepeer 推出的AI子网是什么？如何运行和参与？

在 AI 子网上处理任务的技术工作流。网关节点将任务提交的协调器，协调器可能运行相同或不同管道的多个 AI-Runner Docker 容器。这些管道可能已经拥有所请求的模型，或者如果需要动态加载它们。

参与 Livepeer AI 子网

硬件支持：通过贡献 GPU 收益

现有的Livepeer合作伙伴可以设置并运行AI协调节点，执行文本到图像、图像到图像和图像到视频的推断任务，增加其现有的转码收入。

开发者：将模型引入网络作为AI-Worker

开发者可以定义和发布自定义管道和流程，以确保其应用处于AI和视频技术之上。此外，还可以设置AI网关节点，并完善其应用，访问AI任务的API。

Livepeer AI 子网的推出预计成本，也是 Livepeer 提供全球开放视频基础设施使命的下一步。随着生成式 AI 在今后几年大幅增加视频内容的创作量，Livepeer 旨在确保其能够支持这一增长的能力。

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