У швидкому розвитку технологій штучного інтелекту та технології блокчейн поєднуються, що стає новим центром уваги, а побудова Обчислювальна потужність DePin на базі графічних процесорів (Graphics Processing Unit, GPU) починає нову хвилю в галузі Web3.
У останні роки широке застосування штучного інтелекту (AI) призвело до зростання потреби в обчислювальних ресурсах (Обчислювальна потужність) в багатьох галузях. Однак, монополія на високопродуктивні GPU на ринку ускладнює доступ малих і середніх підприємств до необхідної підтримки Обчислювальна потужність. Проект EMC (Edge Matrix Computing) був створений відповідно до цього тенденції попиту з метою вирішення проблеми недостатньої обчислювальної потужності шляхом інтеграції вільних ресурсів відеокарт з усього світу.
Команда EMC вперше впровадила концепцію DeAI, відмінну від традиційних послуг хмарних сервісів GPU, цей проект через свою платформу планування обчислювальної потужності надає ефективну модель навчання штучного інтелекту, спрямовану на те, щоб розробники могли отримувати обчислювальні ресурси за низькою вартістю. Ця інновація сприяє інтеграції штучного інтелекту та блокчейн за участю ресурсів, обміну даними та іншим аспектам, що надає розвиток екосистеми Web3 та створює реальну цінність застосування.
2. Огляд проекту EMC
2.1 Основна інформація про проект
EMC (Edge Matrix Computing) була заснована в 2022 році і є високопродуктивною мережею Децентралізація AI Обчислювальна потужність, спрямованою на вирішення проблеми недостатньої взаємодії між розвитком технологій AI та ресурсами GPU Обчислювальна потужність. На жовтень 2024 року вже було створено мережу Обчислювальна потужність і AI+Web3 спільноту в понад 30 країнах та регіонах світу, які прагнуть забезпечити більш рівні та відкриті можливості для підприємців та розробників.
Як перша платформа в галузі Web3, яка забезпечує безшовне з'єднання Глибина обчислювальної потужностіGPU з активами та застосунками ШІ, основні продукти EMC спрямовані на різноманітні сценарії застосування ШІ та Web3 і створюють розподілені високопродуктивні сервіси DePIN з обчислювальною потужністю. Наприклад, EMC Hub відповідає за планування Децентралізація обчислювальної потужності та надає ресурси обчислювальної потужності з усього світу, щоб допомогти розробникам ШІ ефективно виконувати завдання; JarvisBot спрямований на різноманітні застосунки інтелектуального обслуговування, який оптимізує користувацький досвід за допомогою Глибина навчання; OmniMuse як інноваційна платформа спрямована на просування розробки та впровадження технологій ШІ.
У такому контексті EMC прагне сприяти розвитку децентралізованої екосистеми штучного інтелекту, надаючи розробникам не лише доступні, ефективні обчислювальні ресурси, але й відкриваючи нові можливості для інноваційних застосувань у всіх сферах. Шляхом інтеграції розподіленої Обчислювальної потужності, смартконтрактів та послуг штучного інтелекту EMC сподівається стати важливим каталязатором об'єднання штучного інтелекту та Блокчейну у майбутньому, створюючи більш простори для розвитку для розробників та підприємців по всьому світу.
Ключова команда EMC включає в себе багатьох досвідчених фахівців у галузі хмарних обчислень, штучного інтелекту та маркетингу:
Алекс Гох
MCдійсний співзасник, президент фонду EMC, має ступінь MBA в Макконрі, має більш ніж 20 років пропозицій на глобальному ринку, до цього відповідав посада генерального директора в великий китайській області придбання Improbable.io, раніше працював в AWS (Амазон) глобальний стартап-регіональний директор, на даний момент головний виконавчий директор EMC в Сінгапурі з комерціалізації та глобальної пропаганди
Б. К. Хур
Співзасновник та виконавчий директор з технічних питань EMC, який закінчив Інженерний факультет Наньянського технологічного університету (NTU) і працював дослідником в Наньянському технологічному університеті. Має багатий технічний досвід, колишній консультант в компанії Deloitte з цифрової трансформації, співзасновник таких компаній, як JuzToday та ShopperBoard, і має досвід управління та технічного забезпечення кількох інноваційних проектів.
Аллен Фу
Учасник і радник з продуктів та технологій Фонду EMC, засновник та генеральний директор ризикового венчурного фонду UCCVR та VooX, відповідальний за розширення бізнесу Unity та Microsoft у великому регіоні Китаю, має значний досвід у сфері хмарних послуг.
Терренс Нгу
Член ради EMC Foundation, консультант з глобальної стратегії маркетингу та засновник компанії Hashmeta, колишній головний комуніті-офіцер StarNgage та керівник у численних високотехнологічних компаніях, зосереджений на глобальній стратегії ринку та спільноті.
2.3 Поточний фінансовий стан
На сьогоднішній день проект EMC успішно завершив кілька раундів важливого фінансування, проявивши свій потенціал для сильного розвитку в глобальній сфері штучного інтелекту та Web3. Перший раунд фінансування був завершений у січні 2024 року, а серед основних інвесторів були Swiss Bochsler Group, Future3 Campus, 1783 Labs, Frontier Research, DMC, VOFO Corp, Exabits.ai, Hashm ta, CEEX Labs та інші організації та власні офіси.
У лютому 2024 року команда EMC оголосила про успішне завершення другого раунду стратегічного фінансування на суму мільйонів доларів, очолюючи Faculty Group та Flow Capital, джерелами коштів є глобальна спільнота Web3, DAO та спільнота розробників штучного інтелекту, що знову прискорило розгортання та розвиток обчислювальної потужності та вузлів EMC.
30 серпня 2024 року EMC оголосила про успішне завершення першого раунду фінансування на суму 20 мільйонів доларів США, в якому очолювали Amber Group та P2 Ventures, а також взяли участь інші відомі інвестиційні установи, такі як One Comma, Kapley Judge and Associated Corporations, Cyberrock Venture Fund, що ще більше зміцнює її позицію в галузі як платформи для розподілу обчислювальної потужності з децентралізацією, так і як інноватора в галузі штучного інтелекту.
2.4 Пов'язані ресурси
3. Переваги проекту
3.1 Розподілена GPU
На тлі монополії великих гравців, таких як NVIDIA, на ринку високопродуктивних GPU, EMC завдяки своїй унікальній децентралізованій мережі обчислювальної потужності використовує вакантні GPU ресурси по всьому світу для ефективного вирішення проблеми нерівноваги подання та попиту на обчислювальну потужність. Особливо після злиття ETH багато майнінгових ферм закрилися, що призвело до вільного GPU обладнання та надало EMC можливість за низьку ціну надавати необхідну обчислювальну потужність для розвитку штучного інтелекту.
Наразі на мережі EMC розгорнуто понад 100 вузлів GPU, що охоплюють кілька країн та регіонів світу, основні моделі включають A100, H100, RTX 4090 та 3090 тощо. Ці ресурси обчислювальної потужності надаються спільно Інтернет-центрами даних (IDC), постачальниками хмарних послуг (CSP), майнінговими фермами (Mining farm) та спеціально розробленими робочими станціями EMC AI для розробки штучного інтелекту. Мережа EMC використовує механізм, що поєднує доказ роботи (PoW) та доказ стейкінгу (PoS), учасники отримують винагороду в токенах за внесок обчислювальної потужності та стейкінг, забезпечуючи подвійний прибуток від майнінгу та стейкінгу.
За використання EMС AI Workstation розроблено з огляду на простоту використання, перший партія продуктів оснащена високопродуктивним апаратним забезпеченням (таким як процесор Intel Core i7, 2 ТБ твердотільний накопичувач, 32 ГБ оперативної пам'яті DDR5 6400 Гц та графічна карта RTX 4090), що забезпечує ресурси обчислювальної потужності та обробки даних, необхідні для складних завдань з штучного інтелекту, та надає користувачам ефективне робоче середовище, що сприяє інновації та розвитку всієї екосистеми.
EMC через свою унікальну ДецентралізаціяAI екосистему (DeAI) побудував повну систему від інфраструктури до розробки додатків, що ґрунтується на відкритості, прозорості та демократизації, спрямовану на вирішення проблем централізації в традиційному штучному інтелекті за допомогою Децентралізація моделі, даних та Обчислювальна потужність. Наприклад, традиційні моделі штучного інтелекту часто контролюються кількома компаніями, що призводить до закритості даних та Алгоритм. У DeAI системі EMC, Алгоритм та дані розподіляються через розподілену мережу, користувачі можуть самостійно управляти даними, що значно збагачує екосистему даних, посилює внесок та контроль користувачів над моделями штучного інтелекту.
На момент наступу Бичачого ринку, попит на нові технології та інноваційні моделі на ринку особливо високий, а поєднання AI та Web3 є важливою тенденцією майбутнього ринку. EMC створює нову ринкову історію, поєднуючи ці дві гарячі галузі, надаючи інвесторам нові інвестиційні можливості, зокрема, очікується, що в децентралізованому ринку розробки та застосування AI виникне нова хвиля інвестицій.
3.3 Подвійний токен + Подвійне зменшення
EMC використовує модель "Подвійний Токен + Подвійне зменшення": Один Токен використовується для управління та прийняття рішень в екосистемі, а інший Токен є основним Засіб обміну. Це забезпечує більшу гнучкість проекту та дозволяє Токенам відігравати свої ролі в різних функціях.
Крім того, подвійний механізм скорочення EMC за допомогою спеціального економічного дизайну зменшує Оборотна пропозиція Токену, забезпечуючи його рідкісність. Зокрема, це включає регулярні викупи Токену, щоб зменшити Оборотна пропозиція на ринку, а також подальше падіння Оборотна пропозиція шляхом знищення частини Токену (наприклад, комісійні, зібрані під час торгівлі). Цей механізм не тільки забезпечує рідкісність Токену, але й підвищує його довгострокову цінність.
У спільноті EMC користувачі можуть активно взаємодіяти з екосистемою EMC, депозит01928374656574839201 та брати участь у торгівлі реальними активами (RWA), продавати моделі штучного інтелекту та інші способи, що сприяють обігу та використанню Токен. Загалом така модель «подвійний Токен + подвійне зменшення обсягу» створює міцну економічну базу для EMC та заохочує більше розробників та користувачів до участі в екосистемі EMC завдяки різноманітним моделям отримання прибутку.
EMC, запустивши інструмент EMC Hub, значно знизив поріг технічних навичок для розробки AI DApp. Розробники можуть легко створювати та розгортати AI додатки, використовуючи його багатий набір SDK та інструментів. Ця відкрита та проста в розвитку платформа не лише привертає більше розробників до екосистеми EMC, але й сприяє поширенню технології штучного інтелекту в екосистемі Web3, відкриваючи шлях для швидкого застосування інтелектуальної технології AI.
4. Вступ до екосистеми EMC
Як проект, що поєднує в собі штучний інтелект та технологію Web3, екосистема EMC складається з чотирьох рівнів: рівень протоколу, мережевий шар, рівень застосування та рівень активів. Технічно, завдяки унікальній мережевій топології, розподілу розрахунків Обчислювальна потужність на краю та багаторівневому дизайні Нод, EMC забезпечує користувачам ефективні рішення зі штучним інтелектом Обчислювальна потужність.
Екологічна структура EMC (користувач: Edge Matrix Chain (emc.network)
4.1 Протокол EMC
EMC Protocol - це розподілена схема обчислювальної сили зі США, яка базується на екосистемі EVM та використовує високопродуктивну інфраструктуру основного блокчейну Arbitrum One для здійснення подання та перевірки станів машини, з метою планування незайнятих ресурсів обчислювальної машини у всьому світі та задоволення високих обчислювальних потреб в навчанні ШІ.
Як показано на схемі, мережева топологія EMC може бути розділена на чотири типи Нода: обчислювальні Нода Computing Nodes, РелеНода Router Nodes, валідаторні Нода Validator Nodes, а також рівень зберігання транзакцій Transaction Storage - ці Нода відповідають за різні функції, їх об'єднують для передачі виконання комітів та підтвердження транзакцій, спільно виконують завдання навчання та мудрості штучного інтелекту; в кінцевому підсумку стан транзакцій та результати обчислювальних завдань зберігаються в рівні зберігання транзакцій Arbitrum One, що гарантує довгострокову доступність даних.
Реалізація основних технологій EMC Protocol залежить від ефективного механізму підтвердження та затвердження, що надає йому унікальну перевагу в області планування обчислювальної потужності та управління вузлами. По-перше, механізм підтвердження відправляє становий автомат у вигляді зобов'язаного структури на основний блокчейн Arbitrum для запису, що називається «підтвердженням». На цьому етапі користувач може виконувати наступні кроки без очікування фактичного завершення підтвердження. Коли транзакція вже підтверджена в смарт-контракті, вона вважається завершеною, і весь процес відбувається асинхронно, хоча потребує певного часу, але затримка, відчутна для користувача, значно зменшується.
У системі Pos валідатори Нода виконують свої обов'язки, заставляючи EMC Токен, щоб забезпечити справедливість та надійність. При невдачі валідації, заставлений актив може бути конфіскований, що ще більше зміцнює безпеку системи. Механізм стимулювання пов'язаний з кількістю заставлених EMC Токенів, і валідатор, який найбільше заставляє, пріоритетно стає валідатором, а інтелектуальна маршрутизація також залежить від заставлення для забезпечення пріоритетного розподілу і стабільності завдань. Обчислювальний вузол має два варіанти: заставити EMC для отримання більш високої винагороди або вибрати виконання завдань, які не потребують тривалої обчислювальної потужності, щоб збільшити еластичність та прибуток управління, особливо підходить для менших вузлів.
Одночасно, протокол EMC також значно покращив ефективність використання обчислювальної потужності шляхом розподілу обчислювальної потужності по краю. У порівнянні з традиційними централізованими центрами обробки даних, мережа EMC використовує неактивні ресурси GPU на глобальному рівні, щоб оптимізувати розподіл обчислювальної потужності. Завдяки співробітництву з партнерською мережею EMC (EPN), EMC забезпечує глобальну підтримку обчислювальної потужності з децентралізацією, забезпечуючи стабільність і масштабованість системи в умовах масових одночасних операцій. Цей дизайн дозволяє протоколу EMC ефективно впоратися з сучасним складним обчислювальним середовищем і надати міцну основу для штучного інтелекту та реального застосування.
4.2 EMC Хаб
Платформа EMC HUB ефективно поєднує бібліотеку AI моделей та обчислювальні ресурси, роблячи розробку та розгортання більш ефективними. Для розробників, вони можуть упакувати модель AI у контейнер Docker та завантажити на платформу, додавши приклади кодів та пояснення параметрів, щоб отримати винагороду на платформі. Цей механізм значно зменшує тягар розробників при публікації та розповсюдженні моделей. Тому для користувачів достатньо підписатися на обчислювальні Ноди, щоб запускати контейнери Docker цих моделей за допомогою одного кліку та швидко запускати повне AI-екземпляр, а система автоматично налаштовує відповідні API.
EMC Hub офіційний сайт введення (джерело зображення:EMCHub)
При розподілі Обчислювальна потужність, EMC Hub покладається на спільну роботу розумного маршрутизатора та Нода: перший оптимізує шляхи та передачу даних, другий виконує обчислювальні завдання, динамічно розподіляючи ресурси GPU в обчислювальному пулі відповідно до завантаження завдання та пріоритету. У порівнянні з традиційним методом, такий режим уникне нудних процедур покупки хмарних послуг, вибору моделей та розгортання середовища, що допомагає розробникам сконцентруватись на інноваціях.
У плані безпеки та ефективності EMC Hub використовує гібридний алгоритм консенсусу PoS+PoW. У всій мережі є 3F+1 перевірена нод, які спільно підтримують механізм і завершують перевірку за допомогою алгоритму IBFT, що підтверджується 2/3 підтвердженнями. При цьому PoS гарантує безпеку ноди та запобігає зловмисним атакам, а PoW відповідає за завершення обчислювальних завдань. Цей гібридний механізм не тільки підвищує безпеку платформи, але й скорочує тривалість навчання штучного інтелекту. За статистикою, витрати за таким методом становлять лише 30% від традиційних методів, а робочий обсяг може бути зменшено до кількох годин.
Багаторівневий фреймворк EMC та карта розподілу додатків (Джерело: [EMCprotocol (EMC) ·] GitHub](https://github.com/EMCprotocol))
4.2.1 JarvisBot
EMC штучний інтелектуальний помічник Джарвіс - це революційна платформа розвитку штучного інтелекту, яка базується на архітектурі мережі EMC та Децентралізація, поєднаній з Глибина навчання Алгоритм, що дозволяє йому бути не лише чат-ботом штучного інтелекту, але також підвищувати точність розподілу Обчислювальна потужність за допомогою навчання Глибина навчання Алгоритм. Зберігаючи потужність розмовної функції, він автоматизує складні обчислювальні завдання та навчання моделей, оптимізуючи процеси розгортання штучного інтелекту.
У функціональному плані JarvisBot реалізує різноманітні застосування штучного інтелекту, включаючи генерацію текстів, зображень, перекладів та переписування статей. Крім того, користувачі можуть створювати налаштовані роботи для підтримки клієнтів, генерації потенційних клієнтів, оновлення замовлень та персоналізованих рекомендацій та інших ситуацій. Шляхом поєднання з економічною моделлю Web3 користувачі можуть отримувати прибуток за допомогою внеску ресурсів, отримуючи при цьому послуги штучного інтелекту. Ця концепція відрізняє JarvisBot від традиційних застосунків штучного інтелекту, які працюють тільки за підпискою, і дійсно дозволяє поділитися розробкою та створенням штучного інтелекту. Ця модель використання робить його дуже популярним на ринку.
Крім того, JarvisBot значно спростив процес розгортання моделей штучного інтелекту з точки зору конструкції. За допомогою інструментів Web3, які надає JarvisBot, розробники можуть легко викликати його функції, швидко виводити моделі штучного інтелекту в експлуатацію без необхідності важкого ручного налаштування. Це не лише підвищує ефективність навчання моделей, але також надає більш ефективні та економічні рішення в галузі розробки штучного інтелекту та децентралізованого штучного інтелекту, що робить його версією "ChatGPT" в Децентралізація.
OmniMuse є інноваційною платформою, яка сприяє розвитку технології AI за допомогою децентралізованої штучної інтелекту (DeAI). Ця платформа надає низку функцій, включаючи настроювані шаблони та рамки смарт-контрактів, спеціально розроблені для мінтингу, торгівлі та обміну даними, що значно прискорює процес розробки застосунків штучного інтелекту. Одночасно, OmniMuse інтегрує популярні інструменти розробки блокчейн, що спрощує створення децентралізованих додатків.
OmniMuse використовує рішення зберігання Децентралізація, такі як FIL, для забезпечення постійності та незмінності активів даних, сприяючи безпечному обміну та торгівлі даними при важливості конфіденційності даних. Завдяки передовим функціям конфіденційності та безпеки OmniMuse, які базуються на передових інструментах шифрування, таких як гомоморфне шифрування, безпечні обчислення лонгуючий та перевірка обчислення, безпека платформи ще більше зміцнюється.
Крім того, OmniMuse розробляє інноваційну платформу DeAI Store, яка стане центром для розробки ДецентралізаціяAI-додатків, допомагаючи користувачам знаходити й отримувати останні інтелектуальні технології. DeAI Store надає зберігання даних ДецентралізаціяAI, шаблони Смарт-контрактів та фреймворки розробки, а також інтегрує інструменти шифрування для забезпечення конфіденційності користувачів. Мета цієї платформи - створити співпрацю без технічних "меж", де кожен може спільно використовувати потенціал штучного інтелекту, привертаючи багато розробників, творців та користувачів AI, спільно просуваючи інновації та розвиток AI-технологій.
OmniMuse головна сторінка (джерело зображення: OmniMuse)
4.3 Фреймворк Openverse
На основі EMC Hub Openverse подальші розширює функціональність, інтегрує багато інструментів та SDK для розробників, підвищує можливості розробників в умовах Децентралізація та сприяє безшовній інтеграції з EMC Hub, що дозволяє розробникам швидко розгортати AI-застосунки.
З функціональної точки зору, Openverse - це платформа, яка інтегрує різноманітні набори SDK-інструментів для розробників Web3, включаючи EMC SDK, Web3 SDK, 3D Scene SDK та DID SDK, ці інструменти можуть підтримувати основні функції Web3, наприклад, 3D Scene SDK може швидко побудувати віртуальний 3D світ, а DID SDK надає рівень блокчейн-підтвердження особи, що гарантує конфіденційність даних.
Розробники не тільки можуть завантажувати моделі ШІ на платформу, але й легко запускати та керувати екземплярами ШІ за допомогою функції одноразового розгортання Openverse, спрощуючи процес розробки. Ця інтегрована платформа значно знижує поріг розробки Web3, дозволяючи розробникам зосередитися на інноваціях та зростанні бізнесу.
$EMC - це Токен, який базується на громадському ланцюжку Arbitrum One випуск, загальний обсяг поставок якого становить 10 мільярдів. Розподіл цих Токенів охоплює кілька цілей, включаючи винагороду спільноти, розвиток фонду та Ліквідність, з метою надання можливості розробникам та користувачам брати участь в Децентралізація обчислювального екосистеми, стимулювати активну участь користувачів у будівництві екосистеми, забезпечити ефективне використання Обчислювальна потужність та економічний обіг.
EMC впровадив модель подвійної монети, де крім основної монети $EMC також представлений стейблкоїн Credits як засіб угод на ринку EMC. Основна ідея полягає в тому, що користувачам потрібно придбати Credits за допомогою $EMC, внаслідок чого $EMC буде повністю знищено, що підвищить його рідкісність та вартість. Ця концепція сприяє не лише стабільності ціни $EMC, але й залучає більше користувачів до екосистеми EMC.
Модель звуження доходів EMC включає в себе конкретне звуження доходів та два типи звуження витрат на обчислювальну потужність, призначені для збалансування подання та попиту на Токен.
У механізмі зменшення доходів, торгівля використовує стабільну монету або інші Токен, а потім кластер Обчислювальна потужність через протокол Обчислювальна потужністьпротокол здійснює оренду. Комісія за угоди на платформі RWA буде конвертуватися в $EMC та знищуватися, де 80% орендної плати належить орендодавцю, а 20% знищується. Одночасно, обидві сторони угоди отримають $EMC як винагороду, що додатково стимулює використання та знищення Токен.
Під час механізму зменшення споживання обчислювальної потужності, EMC Hub надає широкий вибір обчислювальної потужності та послуги підписки на застейкані криптовалюти, які користувачі можуть отримати. У цьому випадку застейкані активи будуть конвертовані в $EMC та збережені на рахунку споживання $EMC, які не можуть бути виведені, але знищуються після використання послуг, що збільшує споживання $EMC та підвищує його вартість.
5.3 Звільнення моделі
Перший раунд генерації токенів (TGE) EMCТокен розпочнеться 9 листопада 2023 року, загальна програма релізу токенів триватиме від 24 до 48 місяців і охопить інвесторів та команду проекту. У розподілі токенів екосистемні винагороди (включаючи токени управління) складатимуть 47% від загального обсягу. Крім того, в економічній системі EMC вбудований механізм дефляції та програма знищення, спрямовані на підтримку екосистеми та підвищення довгострокової цінності токенів.
Проект EMC - це поєднання традиційної Web2 та Web3. Порівняно з проектами Web2, його перевага полягає в ефективному об'єднанні розподіленого ресурсу обчислювальної потужності GPUНода, що допомагає згладити дисбаланс між попитом та пропозицією, що виникає від традиційних централізованих систем; порівняно з іншими проектами Web3, EMC надає вигідне рішення для тренування моделей штучного інтелекту за рахунок поєднання штучного інтелекту та Глибина, створюючи ринок для спільного використання знань, даних та обчислювальних активів, разом із унікальним механізмом кредитів, який може прискорити економічний цикл і надати інвесторам нові потоки доходів та можливості.
У майбутньому EMC робить високопродуктивні обчислення доступними та економічними, відкриваючи двері для застосування штучного інтелекту в більшій кількості галузей.
Наприклад, у сфері охорони здоров'я EMC може використовувати свою потужність обчислень, щоб обробляти великі обсяги медичних даних, сприяти реалізації індивідуальної медичної допомоги та точної діагностики, а також більш ефективно розробляти схеми лікування, аналізуючи історичні дані пацієнтів та генетичну інформацію; в фінансовій галузі обчислювальна потужність EMC може використовуватися для обробки складних фінансових транзакцій та оцінки ризиків, знижуючи витрати, при цьому забезпечуючи безпеку та прозорість даних.
Найбільш перспективні застосунки концентруються на розумних містах та інтернеті речей (IoT), розподіленій архітектурі EMC може підтримувати реальний час обробки даних великої кількості пристроїв, що сприяє оптимізації систем інтелектуального транспорту, управління енергією тощо, з метою підвищення ефективності та сталості міста.
Наразі інженерна технологія великої моделі відносно досконала, але стабільність Обчислювальної потужності та надійність упаковки коду все ще потребують підписки та постійного вдосконалення. Враховуючи те, що проект EMC знаходиться в популярному сегменті Depiin, він має потенціал для досягнення клієнтського досвіду (CX). З іншого боку, з відкритої інформації зрозуміло, що проект має виражене китайське походження, тому майбутній розвиток ринку може вимагати розробки стратегії диверсифікації для зміцнення світового впливу.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
EMC: прискорення злиття технології штучного інтелекту та Блокчейну
1. Вступ
У швидкому розвитку технологій штучного інтелекту та технології блокчейн поєднуються, що стає новим центром уваги, а побудова Обчислювальна потужність DePin на базі графічних процесорів (Graphics Processing Unit, GPU) починає нову хвилю в галузі Web3.
У останні роки широке застосування штучного інтелекту (AI) призвело до зростання потреби в обчислювальних ресурсах (Обчислювальна потужність) в багатьох галузях. Однак, монополія на високопродуктивні GPU на ринку ускладнює доступ малих і середніх підприємств до необхідної підтримки Обчислювальна потужність. Проект EMC (Edge Matrix Computing) був створений відповідно до цього тенденції попиту з метою вирішення проблеми недостатньої обчислювальної потужності шляхом інтеграції вільних ресурсів відеокарт з усього світу.
Команда EMC вперше впровадила концепцію DeAI, відмінну від традиційних послуг хмарних сервісів GPU, цей проект через свою платформу планування обчислювальної потужності надає ефективну модель навчання штучного інтелекту, спрямовану на те, щоб розробники могли отримувати обчислювальні ресурси за низькою вартістю. Ця інновація сприяє інтеграції штучного інтелекту та блокчейн за участю ресурсів, обміну даними та іншим аспектам, що надає розвиток екосистеми Web3 та створює реальну цінність застосування.
2. Огляд проекту EMC
2.1 Основна інформація про проект
EMC (Edge Matrix Computing) була заснована в 2022 році і є високопродуктивною мережею Децентралізація AI Обчислювальна потужність, спрямованою на вирішення проблеми недостатньої взаємодії між розвитком технологій AI та ресурсами GPU Обчислювальна потужність. На жовтень 2024 року вже було створено мережу Обчислювальна потужність і AI+Web3 спільноту в понад 30 країнах та регіонах світу, які прагнуть забезпечити більш рівні та відкриті можливості для підприємців та розробників.
Як перша платформа в галузі Web3, яка забезпечує безшовне з'єднання Глибина обчислювальної потужностіGPU з активами та застосунками ШІ, основні продукти EMC спрямовані на різноманітні сценарії застосування ШІ та Web3 і створюють розподілені високопродуктивні сервіси DePIN з обчислювальною потужністю. Наприклад, EMC Hub відповідає за планування Децентралізація обчислювальної потужності та надає ресурси обчислювальної потужності з усього світу, щоб допомогти розробникам ШІ ефективно виконувати завдання; JarvisBot спрямований на різноманітні застосунки інтелектуального обслуговування, який оптимізує користувацький досвід за допомогою Глибина навчання; OmniMuse як інноваційна платформа спрямована на просування розробки та впровадження технологій ШІ.
У такому контексті EMC прагне сприяти розвитку децентралізованої екосистеми штучного інтелекту, надаючи розробникам не лише доступні, ефективні обчислювальні ресурси, але й відкриваючи нові можливості для інноваційних застосувань у всіх сферах. Шляхом інтеграції розподіленої Обчислювальної потужності, смартконтрактів та послуг штучного інтелекту EMC сподівається стати важливим каталязатором об'єднання штучного інтелекту та Блокчейну у майбутньому, створюючи більш простори для розвитку для розробників та підприємців по всьому світу.
2.2 Засновницька команда
Ключова команда EMC включає в себе багатьох досвідчених фахівців у галузі хмарних обчислень, штучного інтелекту та маркетингу:
MCдійсний співзасник, президент фонду EMC, має ступінь MBA в Макконрі, має більш ніж 20 років пропозицій на глобальному ринку, до цього відповідав посада генерального директора в великий китайській області придбання Improbable.io, раніше працював в AWS (Амазон) глобальний стартап-регіональний директор, на даний момент головний виконавчий директор EMC в Сінгапурі з комерціалізації та глобальної пропаганди
Співзасновник та виконавчий директор з технічних питань EMC, який закінчив Інженерний факультет Наньянського технологічного університету (NTU) і працював дослідником в Наньянському технологічному університеті. Має багатий технічний досвід, колишній консультант в компанії Deloitte з цифрової трансформації, співзасновник таких компаній, як JuzToday та ShopperBoard, і має досвід управління та технічного забезпечення кількох інноваційних проектів.
Учасник і радник з продуктів та технологій Фонду EMC, засновник та генеральний директор ризикового венчурного фонду UCCVR та VooX, відповідальний за розширення бізнесу Unity та Microsoft у великому регіоні Китаю, має значний досвід у сфері хмарних послуг.
Член ради EMC Foundation, консультант з глобальної стратегії маркетингу та засновник компанії Hashmeta, колишній головний комуніті-офіцер StarNgage та керівник у численних високотехнологічних компаніях, зосереджений на глобальній стратегії ринку та спільноті.
2.3 Поточний фінансовий стан
На сьогоднішній день проект EMC успішно завершив кілька раундів важливого фінансування, проявивши свій потенціал для сильного розвитку в глобальній сфері штучного інтелекту та Web3. Перший раунд фінансування був завершений у січні 2024 року, а серед основних інвесторів були Swiss Bochsler Group, Future3 Campus, 1783 Labs, Frontier Research, DMC, VOFO Corp, Exabits.ai, Hashm ta, CEEX Labs та інші організації та власні офіси.
У лютому 2024 року команда EMC оголосила про успішне завершення другого раунду стратегічного фінансування на суму мільйонів доларів, очолюючи Faculty Group та Flow Capital, джерелами коштів є глобальна спільнота Web3, DAO та спільнота розробників штучного інтелекту, що знову прискорило розгортання та розвиток обчислювальної потужності та вузлів EMC.
30 серпня 2024 року EMC оголосила про успішне завершення першого раунду фінансування на суму 20 мільйонів доларів США, в якому очолювали Amber Group та P2 Ventures, а також взяли участь інші відомі інвестиційні установи, такі як One Comma, Kapley Judge and Associated Corporations, Cyberrock Venture Fund, що ще більше зміцнює її позицію в галузі як платформи для розподілу обчислювальної потужності з децентралізацією, так і як інноватора в галузі штучного інтелекту.
2.4 Пов'язані ресурси
3. Переваги проекту
3.1 Розподілена GPU
На тлі монополії великих гравців, таких як NVIDIA, на ринку високопродуктивних GPU, EMC завдяки своїй унікальній децентралізованій мережі обчислювальної потужності використовує вакантні GPU ресурси по всьому світу для ефективного вирішення проблеми нерівноваги подання та попиту на обчислювальну потужність. Особливо після злиття ETH багато майнінгових ферм закрилися, що призвело до вільного GPU обладнання та надало EMC можливість за низьку ціну надавати необхідну обчислювальну потужність для розвитку штучного інтелекту.
Наразі на мережі EMC розгорнуто понад 100 вузлів GPU, що охоплюють кілька країн та регіонів світу, основні моделі включають A100, H100, RTX 4090 та 3090 тощо. Ці ресурси обчислювальної потужності надаються спільно Інтернет-центрами даних (IDC), постачальниками хмарних послуг (CSP), майнінговими фермами (Mining farm) та спеціально розробленими робочими станціями EMC AI для розробки штучного інтелекту. Мережа EMC використовує механізм, що поєднує доказ роботи (PoW) та доказ стейкінгу (PoS), учасники отримують винагороду в токенах за внесок обчислювальної потужності та стейкінг, забезпечуючи подвійний прибуток від майнінгу та стейкінгу.
За використання EMС AI Workstation розроблено з огляду на простоту використання, перший партія продуктів оснащена високопродуктивним апаратним забезпеченням (таким як процесор Intel Core i7, 2 ТБ твердотільний накопичувач, 32 ГБ оперативної пам'яті DDR5 6400 Гц та графічна карта RTX 4090), що забезпечує ресурси обчислювальної потужності та обробки даних, необхідні для складних завдань з штучного інтелекту, та надає користувачам ефективне робоче середовище, що сприяє інновації та розвитку всієї екосистеми.
3.2 Інноваційна екосистема DeAI
EMC через свою унікальну ДецентралізаціяAI екосистему (DeAI) побудував повну систему від інфраструктури до розробки додатків, що ґрунтується на відкритості, прозорості та демократизації, спрямовану на вирішення проблем централізації в традиційному штучному інтелекті за допомогою Децентралізація моделі, даних та Обчислювальна потужність. Наприклад, традиційні моделі штучного інтелекту часто контролюються кількома компаніями, що призводить до закритості даних та Алгоритм. У DeAI системі EMC, Алгоритм та дані розподіляються через розподілену мережу, користувачі можуть самостійно управляти даними, що значно збагачує екосистему даних, посилює внесок та контроль користувачів над моделями штучного інтелекту.
На момент наступу Бичачого ринку, попит на нові технології та інноваційні моделі на ринку особливо високий, а поєднання AI та Web3 є важливою тенденцією майбутнього ринку. EMC створює нову ринкову історію, поєднуючи ці дві гарячі галузі, надаючи інвесторам нові інвестиційні можливості, зокрема, очікується, що в децентралізованому ринку розробки та застосування AI виникне нова хвиля інвестицій.
3.3 Подвійний токен + Подвійне зменшення
EMC використовує модель "Подвійний Токен + Подвійне зменшення": Один Токен використовується для управління та прийняття рішень в екосистемі, а інший Токен є основним Засіб обміну. Це забезпечує більшу гнучкість проекту та дозволяє Токенам відігравати свої ролі в різних функціях.
Крім того, подвійний механізм скорочення EMC за допомогою спеціального економічного дизайну зменшує Оборотна пропозиція Токену, забезпечуючи його рідкісність. Зокрема, це включає регулярні викупи Токену, щоб зменшити Оборотна пропозиція на ринку, а також подальше падіння Оборотна пропозиція шляхом знищення частини Токену (наприклад, комісійні, зібрані під час торгівлі). Цей механізм не тільки забезпечує рідкісність Токену, але й підвищує його довгострокову цінність.
У спільноті EMC користувачі можуть активно взаємодіяти з екосистемою EMC, депозит01928374656574839201 та брати участь у торгівлі реальними активами (RWA), продавати моделі штучного інтелекту та інші способи, що сприяють обігу та використанню Токен. Загалом така модель «подвійний Токен + подвійне зменшення обсягу» створює міцну економічну базу для EMC та заохочує більше розробників та користувачів до участі в екосистемі EMC завдяки різноманітним моделям отримання прибутку.
3.4 Низький поріг технічної складності
EMC, запустивши інструмент EMC Hub, значно знизив поріг технічних навичок для розробки AI DApp. Розробники можуть легко створювати та розгортати AI додатки, використовуючи його багатий набір SDK та інструментів. Ця відкрита та проста в розвитку платформа не лише привертає більше розробників до екосистеми EMC, але й сприяє поширенню технології штучного інтелекту в екосистемі Web3, відкриваючи шлях для швидкого застосування інтелектуальної технології AI.
4. Вступ до екосистеми EMC
Як проект, що поєднує в собі штучний інтелект та технологію Web3, екосистема EMC складається з чотирьох рівнів: рівень протоколу, мережевий шар, рівень застосування та рівень активів. Технічно, завдяки унікальній мережевій топології, розподілу розрахунків Обчислювальна потужність на краю та багаторівневому дизайні Нод, EMC забезпечує користувачам ефективні рішення зі штучним інтелектом Обчислювальна потужність.![]()
Екологічна структура EMC (користувач: Edge Matrix Chain (emc.network)
4.1 Протокол EMC
EMC Protocol - це розподілена схема обчислювальної сили зі США, яка базується на екосистемі EVM та використовує високопродуктивну інфраструктуру основного блокчейну Arbitrum One для здійснення подання та перевірки станів машини, з метою планування незайнятих ресурсів обчислювальної машини у всьому світі та задоволення високих обчислювальних потреб в навчанні ШІ.
Як показано на схемі, мережева топологія EMC може бути розділена на чотири типи Нода: обчислювальні Нода Computing Nodes, РелеНода Router Nodes, валідаторні Нода Validator Nodes, а також рівень зберігання транзакцій Transaction Storage - ці Нода відповідають за різні функції, їх об'єднують для передачі виконання комітів та підтвердження транзакцій, спільно виконують завдання навчання та мудрості штучного інтелекту; в кінцевому підсумку стан транзакцій та результати обчислювальних завдань зберігаються в рівні зберігання транзакцій Arbitrum One, що гарантує довгострокову доступність даних.
Реалізація основних технологій EMC Protocol залежить від ефективного механізму підтвердження та затвердження, що надає йому унікальну перевагу в області планування обчислювальної потужності та управління вузлами. По-перше, механізм підтвердження відправляє становий автомат у вигляді зобов'язаного структури на основний блокчейн Arbitrum для запису, що називається «підтвердженням». На цьому етапі користувач може виконувати наступні кроки без очікування фактичного завершення підтвердження. Коли транзакція вже підтверджена в смарт-контракті, вона вважається завершеною, і весь процес відбувається асинхронно, хоча потребує певного часу, але затримка, відчутна для користувача, значно зменшується.
У системі Pos валідатори Нода виконують свої обов'язки, заставляючи EMC Токен, щоб забезпечити справедливість та надійність. При невдачі валідації, заставлений актив може бути конфіскований, що ще більше зміцнює безпеку системи. Механізм стимулювання пов'язаний з кількістю заставлених EMC Токенів, і валідатор, який найбільше заставляє, пріоритетно стає валідатором, а інтелектуальна маршрутизація також залежить від заставлення для забезпечення пріоритетного розподілу і стабільності завдань. Обчислювальний вузол має два варіанти: заставити EMC для отримання більш високої винагороди або вибрати виконання завдань, які не потребують тривалої обчислювальної потужності, щоб збільшити еластичність та прибуток управління, особливо підходить для менших вузлів.
Одночасно, протокол EMC також значно покращив ефективність використання обчислювальної потужності шляхом розподілу обчислювальної потужності по краю. У порівнянні з традиційними централізованими центрами обробки даних, мережа EMC використовує неактивні ресурси GPU на глобальному рівні, щоб оптимізувати розподіл обчислювальної потужності. Завдяки співробітництву з партнерською мережею EMC (EPN), EMC забезпечує глобальну підтримку обчислювальної потужності з децентралізацією, забезпечуючи стабільність і масштабованість системи в умовах масових одночасних операцій. Цей дизайн дозволяє протоколу EMC ефективно впоратися з сучасним складним обчислювальним середовищем і надати міцну основу для штучного інтелекту та реального застосування.
4.2 EMC Хаб
Платформа EMC HUB ефективно поєднує бібліотеку AI моделей та обчислювальні ресурси, роблячи розробку та розгортання більш ефективними. Для розробників, вони можуть упакувати модель AI у контейнер Docker та завантажити на платформу, додавши приклади кодів та пояснення параметрів, щоб отримати винагороду на платформі. Цей механізм значно зменшує тягар розробників при публікації та розповсюдженні моделей. Тому для користувачів достатньо підписатися на обчислювальні Ноди, щоб запускати контейнери Docker цих моделей за допомогою одного кліку та швидко запускати повне AI-екземпляр, а система автоматично налаштовує відповідні API.
При розподілі Обчислювальна потужність, EMC Hub покладається на спільну роботу розумного маршрутизатора та Нода: перший оптимізує шляхи та передачу даних, другий виконує обчислювальні завдання, динамічно розподіляючи ресурси GPU в обчислювальному пулі відповідно до завантаження завдання та пріоритету. У порівнянні з традиційним методом, такий режим уникне нудних процедур покупки хмарних послуг, вибору моделей та розгортання середовища, що допомагає розробникам сконцентруватись на інноваціях.
У плані безпеки та ефективності EMC Hub використовує гібридний алгоритм консенсусу PoS+PoW. У всій мережі є 3F+1 перевірена нод, які спільно підтримують механізм і завершують перевірку за допомогою алгоритму IBFT, що підтверджується 2/3 підтвердженнями. При цьому PoS гарантує безпеку ноди та запобігає зловмисним атакам, а PoW відповідає за завершення обчислювальних завдань. Цей гібридний механізм не тільки підвищує безпеку платформи, але й скорочує тривалість навчання штучного інтелекту. За статистикою, витрати за таким методом становлять лише 30% від традиційних методів, а робочий обсяг може бути зменшено до кількох годин.
4.2.1 JarvisBot
EMC штучний інтелектуальний помічник Джарвіс - це революційна платформа розвитку штучного інтелекту, яка базується на архітектурі мережі EMC та Децентралізація, поєднаній з Глибина навчання Алгоритм, що дозволяє йому бути не лише чат-ботом штучного інтелекту, але також підвищувати точність розподілу Обчислювальна потужність за допомогою навчання Глибина навчання Алгоритм. Зберігаючи потужність розмовної функції, він автоматизує складні обчислювальні завдання та навчання моделей, оптимізуючи процеси розгортання штучного інтелекту.
У функціональному плані JarvisBot реалізує різноманітні застосування штучного інтелекту, включаючи генерацію текстів, зображень, перекладів та переписування статей. Крім того, користувачі можуть створювати налаштовані роботи для підтримки клієнтів, генерації потенційних клієнтів, оновлення замовлень та персоналізованих рекомендацій та інших ситуацій. Шляхом поєднання з економічною моделлю Web3 користувачі можуть отримувати прибуток за допомогою внеску ресурсів, отримуючи при цьому послуги штучного інтелекту. Ця концепція відрізняє JarvisBot від традиційних застосунків штучного інтелекту, які працюють тільки за підпискою, і дійсно дозволяє поділитися розробкою та створенням штучного інтелекту. Ця модель використання робить його дуже популярним на ринку.
Крім того, JarvisBot значно спростив процес розгортання моделей штучного інтелекту з точки зору конструкції. За допомогою інструментів Web3, які надає JarvisBot, розробники можуть легко викликати його функції, швидко виводити моделі штучного інтелекту в експлуатацію без необхідності важкого ручного налаштування. Це не лише підвищує ефективність навчання моделей, але також надає більш ефективні та економічні рішення в галузі розробки штучного інтелекту та децентралізованого штучного інтелекту, що робить його версією "ChatGPT" в Децентралізація.
4.2.2 OmniMuse
OmniMuse є інноваційною платформою, яка сприяє розвитку технології AI за допомогою децентралізованої штучної інтелекту (DeAI). Ця платформа надає низку функцій, включаючи настроювані шаблони та рамки смарт-контрактів, спеціально розроблені для мінтингу, торгівлі та обміну даними, що значно прискорює процес розробки застосунків штучного інтелекту. Одночасно, OmniMuse інтегрує популярні інструменти розробки блокчейн, що спрощує створення децентралізованих додатків.
OmniMuse використовує рішення зберігання Децентралізація, такі як FIL, для забезпечення постійності та незмінності активів даних, сприяючи безпечному обміну та торгівлі даними при важливості конфіденційності даних. Завдяки передовим функціям конфіденційності та безпеки OmniMuse, які базуються на передових інструментах шифрування, таких як гомоморфне шифрування, безпечні обчислення лонгуючий та перевірка обчислення, безпека платформи ще більше зміцнюється.
Крім того, OmniMuse розробляє інноваційну платформу DeAI Store, яка стане центром для розробки ДецентралізаціяAI-додатків, допомагаючи користувачам знаходити й отримувати останні інтелектуальні технології. DeAI Store надає зберігання даних ДецентралізаціяAI, шаблони Смарт-контрактів та фреймворки розробки, а також інтегрує інструменти шифрування для забезпечення конфіденційності користувачів. Мета цієї платформи - створити співпрацю без технічних "меж", де кожен може спільно використовувати потенціал штучного інтелекту, привертаючи багато розробників, творців та користувачів AI, спільно просуваючи інновації та розвиток AI-технологій.
4.3 Фреймворк Openverse
На основі EMC Hub Openverse подальші розширює функціональність, інтегрує багато інструментів та SDK для розробників, підвищує можливості розробників в умовах Децентралізація та сприяє безшовній інтеграції з EMC Hub, що дозволяє розробникам швидко розгортати AI-застосунки.
З функціональної точки зору, Openverse - це платформа, яка інтегрує різноманітні набори SDK-інструментів для розробників Web3, включаючи EMC SDK, Web3 SDK, 3D Scene SDK та DID SDK, ці інструменти можуть підтримувати основні функції Web3, наприклад, 3D Scene SDK може швидко побудувати віртуальний 3D світ, а DID SDK надає рівень блокчейн-підтвердження особи, що гарантує конфіденційність даних.
Розробники не тільки можуть завантажувати моделі ШІ на платформу, але й легко запускати та керувати екземплярами ШІ за допомогою функції одноразового розгортання Openverse, спрощуючи процес розробки. Ця інтегрована платформа значно знижує поріг розробки Web3, дозволяючи розробникам зосередитися на інноваціях та зростанні бізнесу.
5. Огляд Токенів
5.1 Розподіл Токенів
$EMC - це Токен, який базується на громадському ланцюжку Arbitrum One випуск, загальний обсяг поставок якого становить 10 мільярдів. Розподіл цих Токенів охоплює кілька цілей, включаючи винагороду спільноти, розвиток фонду та Ліквідність, з метою надання можливості розробникам та користувачам брати участь в Децентралізація обчислювального екосистеми, стимулювати активну участь користувачів у будівництві екосистеми, забезпечити ефективне використання Обчислювальна потужність та економічний обіг.
5.2 Режим зворотного зменшення прибутку
EMC впровадив модель подвійної монети, де крім основної монети $EMC також представлений стейблкоїн Credits як засіб угод на ринку EMC. Основна ідея полягає в тому, що користувачам потрібно придбати Credits за допомогою $EMC, внаслідок чого $EMC буде повністю знищено, що підвищить його рідкісність та вартість. Ця концепція сприяє не лише стабільності ціни $EMC, але й залучає більше користувачів до екосистеми EMC.
Модель звуження доходів EMC включає в себе конкретне звуження доходів та два типи звуження витрат на обчислювальну потужність, призначені для збалансування подання та попиту на Токен.
5.3 Звільнення моделі
Перший раунд генерації токенів (TGE) EMCТокен розпочнеться 9 листопада 2023 року, загальна програма релізу токенів триватиме від 24 до 48 місяців і охопить інвесторів та команду проекту. У розподілі токенів екосистемні винагороди (включаючи токени управління) складатимуть 47% від загального обсягу. Крім того, в економічній системі EMC вбудований механізм дефляції та програма знищення, спрямовані на підтримку екосистеми та підвищення довгострокової цінності токенів.
6. Аналіз майбутньої вартості
Проект EMC - це поєднання традиційної Web2 та Web3. Порівняно з проектами Web2, його перевага полягає в ефективному об'єднанні розподіленого ресурсу обчислювальної потужності GPUНода, що допомагає згладити дисбаланс між попитом та пропозицією, що виникає від традиційних централізованих систем; порівняно з іншими проектами Web3, EMC надає вигідне рішення для тренування моделей штучного інтелекту за рахунок поєднання штучного інтелекту та Глибина, створюючи ринок для спільного використання знань, даних та обчислювальних активів, разом із унікальним механізмом кредитів, який може прискорити економічний цикл і надати інвесторам нові потоки доходів та можливості.
У майбутньому EMC робить високопродуктивні обчислення доступними та економічними, відкриваючи двері для застосування штучного інтелекту в більшій кількості галузей.
Наприклад, у сфері охорони здоров'я EMC може використовувати свою потужність обчислень, щоб обробляти великі обсяги медичних даних, сприяти реалізації індивідуальної медичної допомоги та точної діагностики, а також більш ефективно розробляти схеми лікування, аналізуючи історичні дані пацієнтів та генетичну інформацію; в фінансовій галузі обчислювальна потужність EMC може використовуватися для обробки складних фінансових транзакцій та оцінки ризиків, знижуючи витрати, при цьому забезпечуючи безпеку та прозорість даних.
Найбільш перспективні застосунки концентруються на розумних містах та інтернеті речей (IoT), розподіленій архітектурі EMC може підтримувати реальний час обробки даних великої кількості пристроїв, що сприяє оптимізації систем інтелектуального транспорту, управління енергією тощо, з метою підвищення ефективності та сталості міста.
Наразі інженерна технологія великої моделі відносно досконала, але стабільність Обчислювальної потужності та надійність упаковки коду все ще потребують підписки та постійного вдосконалення. Враховуючи те, що проект EMC знаходиться в популярному сегменті Depiin, він має потенціал для досягнення клієнтського досвіду (CX). З іншого боку, з відкритої інформації зрозуміло, що проект має виражене китайське походження, тому майбутній розвиток ринку може вимагати розробки стратегії диверсифікації для зміцнення світового впливу.