作者：J1N，Techub News
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，今年入選a16z 在紐約啟動的Crypto Startup Accelerator（CSX）秋季加速器計劃，被該計劃選中的項目會在8 週內獲得a16z 至少50 萬美元的投資，並將得到a16z 營運團隊的指導和支持。目前來說離該計畫結束約剩2 週。
Kuzco 專案還處於非常早期的階段，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。
筆者更是親身參與了io.net 的挖礦，老實說，整個過程就像是讓顯卡「躺著賺錢」，只需要把顯卡空掛著，它就自動給你生成收益，連電費都不怎麼花。每台礦機每天耗電才1.2 度，三個月總共才10.8 美元電費。再加上二手顯示卡的折舊費和上網工具的零頭，100 到200 美元的成本輕輕鬆鬆搞定。最後獲得4000 美元收益，怎麼看都覺得，這項目就像是左腳踩右腳螺旋上升的「空中樓閣」。
而後續代幣價格的下跌驗證了這一點。此外，筆者也編譯了一篇文章，標題是《價格暴跌70%：AI 算力租賃泡沫是如何破滅的？ 》 ，這篇文章也進一步反映了AI 算力市場中的泡沫。無論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數十倍的收益，背後支撐的實際價值並不明顯。而Kuzco 則更為腳踏實地，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，我將為大家分享這些實操經驗，讓大家了解一個為用戶提供實際價值的挖礦項目，而不是僅靠泡沫支撐的虛假繁榮。
專門服務LLM 大語言模型算力挖礦網絡
Kuzco 是一個Solana 生態去中心化的GPU 網絡，旨在利用個人用戶的閒置GPU 資源，為大型語言模型（如Llama3、Mistral、Phi3）提供高效且廉價的算力服務。使用者可以透過與OpenAI 相容的API 來使用這些模型。 Kuzco 的分散式架構能夠整合閒置的算力資源，實現大型語言模型的運行，同時透過獎勵機制激勵提供算力的礦工。
專案營運狀況
截至10 月21 日，Kuzco 專案有2,000 台線上GPU 礦機，最高時曾達到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。筆者推測，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，一般使用者的N 卡最低要求是GTX750，而專業的算力顯示卡大部分都支援。
不過，筆者不建議使用A 卡進行算力挖礦，因為AMD 顯示卡的相容性較差，尤其是在AI 任務中的表現不如N 卡。如果你一定要用A 卡，需要查看官方的相容性支援清單。在AI 領域，筆者必須說一句：AMD，NO！
筆者的五卡平台，主機板華子Z490
筆者測試了幾款硬體的挖礦效率，但因為網路波動，效率表現可能會有波動。
GTX1070：20 tok/s
RTX2060：30 tok/s
RTX2070S：40 tok/s
RTX3080： 80 tok/s
RTX4060Ti：50 tok/s
RTX4070S：70 tok/s
M2：20 tok/s
M3：30 tok/s
單位：Avager Tokens / Second （平均每秒完成的Tokens 計算量）
即時監測礦機運作狀況
部署方式
Kuzco 提供了客戶應用，使用者可以下載並使用它來啟動挖礦，但這種方式有時不穩定，可能會斷線，並且不會自動重新啟動。筆者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。例如要指定GPU0：「docker run --rm --runtime=nvidia --gpus '"device=0"' -d kuzcoxyz/worker:latest --worker <workerid> --code <code>」，即可啟動多個GPU
多卡挖礦時需請注意以下硬體設備硬體層面：
電源：電源是關鍵，不能省錢。建議以「1 人民幣=1 瓦」的標準購買，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。
功耗資訊
線材：在高功耗的環境下，電源線容易損壞，所以筆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是不一樣的，不能通用。如果使用了不同品牌的線材，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（不論x1、x8、x16）只能支援一張顯示卡。例如有幾個通道就能支援幾張顯示卡。以太坊挖礦時期流行的B85 主機板是不錯的選擇。
筆者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。使用Docker 啟動挖礦時，初期會佔用大量的CPU 資源。如果使用多張顯示卡，必須依序逐一啟動，否則系統可能會崩潰或卡住。
年輕人就要上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（官方文檔寫8 GB，實際上6 GB 即可運行），如果顯示卡有12GB 顯示存儲，你可以在一張顯示卡上運行兩個Docker 進程。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。如果使用40 系列顯示卡，則需要使用x16 的延長線。
網路連線品質：網路連線品質會對挖礦效率產生很大影響。筆者測試發現，使用新加坡的網路節點接收到的算力任務比香港節點更多，也就是說，選擇更好的網路節點可以提高挖礦效率。
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層面，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，遇到這種情況可以嘗試重新插拔PCIE 和顯示卡電源線。不過，有時白燈可能會亮起但機器仍然正常運作。
總結
雖然筆者把io.net 稱作「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4,000 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，筆者一直在尋找一個更有實際價值的挖礦計畫。最終，筆者發現了Kuzco。 Kuzco 首先得到了a16z 的孵化和支持，這增加了其的可信度和潛力。其次，Kuzco 的挖礦機制實實在透過GPU 提供算力服務。
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算力支持。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，特別是40 系列顯示卡在二手市場的價格穩定，折舊成本低，因此值得購買。不過，筆者提醒不要選擇租用顯示卡，因為租卡的費用比買二手顯示卡高很多。同時，Kuzco 的空投激勵不明確，如果貿然大規模租卡會有較高的風險。
而礦機本身有很高的實用價值，不僅能用來挖Kuzco ，還比直接投資高風險Altcoin 更穩定可靠。由於礦機有很好的擴展性，除了挖Kuzco 以外，還可以用來挖其他GPU 項目，或用它成為區塊鏈的節點驗證者，運行一些腳本和服務來增加更多的收益。這意味著即使不再挖Kuzco，礦機仍可繼續產生價值。
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，沒人能準確知道最終的收益是多少。挖礦的回報有很大的不確定性，可能會有很高的收益，也可能低於預期，所以無法事先確定具體能賺多少錢。
