近期微软德国首席技术官Andreas Braun在“AI in Focus - Digital Kickoff”活动中宣布，GPT-4将于3月中旬发布，并将提供多模态模型，其中包括视频方向。此前，微软于3月8日发布了Visual ChatGPT，该模型包含不同的视觉基础模型，用户可以通过图像与ChatGPT进行互动，提出复杂的视觉问题或视觉编辑指令。

GPT-4是第四代大型语言模型（LLM），Braun称其为“游戏规则改变者”。这些模型能够教会机器理解自然语言，这意味着人类将不再是唯一能够掌握这项技能的存在。GPT-4是通过GPT技术实现的。它是一种使用人工神经网络的深度学习技术，能够使机器像人一样聊天交流和进行创作。AI方向谷歌自然也不甘落败，几乎同一时间推出了拥有5620亿参数的PaLM-E，是GPT-3 的三倍多，号称史上最大规模视觉语言模型。

 GPT-4和PaLM-E最大的卖点便是多模态，多模态模型指的是未来的大型模型可以接受多种形式的输入，不仅限于文本，还可以包括图像、视频等形式。这些模型还可以输出多种形式的结果，因此在多种任务中具有广泛的适用性。由于多模态模型使用图像、视频等多媒体数据进行训练，因此这些文件的大小远远超过文本。

在GP4发布之前便有许多专业人士担忧OPENAI开放商业API后，传统云服务商们没有足够的算力来满足用户对推出AI视频生成的需求。为了减轻GPU算力的负担，必须对视频编码和解码进行大量的前置处理，特别是对于高清视频。而在这些技术所提供的更高品质的视觉背后， 都会遇到一个关键的环节--图像渲染， 通过概念图和模型渲染成实际的3D画面， AI生成的作品才能够最终展现在用户面前。

而Render Network不仅可以很好解决这个痛点，还可以选择在作品生成后进行二次创作。

Render Network是一个基于GPU云渲染平台的网络，它已经成功渲染了超过1600万帧和近50万个场景，这使得它成为了全球最大的去中心化GPU计算和GPU云渲染网络。Render Network利用OTOY（RNDR母公司）技术来促进GPU提供商和GPU请求者之间的计算市场，这使得全球用户可以享受“指尖即得”的强大渲染功能。Render Network是第一个将GPU计算能力转化为连接3D资产的去中心化经济体的网络。

在全民AI时代，人工智能不仅可以帮助我们创作出一些超越我们审美的作品，而且还能帮助我们成为一个可以和专业人士媲美的艺术家。 AI正在引发一场想象力的革命，然而，你作品的质量依然取决于你的设计能力、构图、用光、色彩和合成能力等方面。特别是对于最耗费计算机硬件资源的3D流程而言，使用Render Network便能够很好地辅助AI生成的前置处理或者作品后期的渲染。** **

Render Network是一个分布式网络，旨在连接需要渲染图形的用户和空闲GPU资源的供应者。RNDR的运作过程是通过让需要渲染作业的用户和拥有空闲GPU的个人或组织相联系。GPU所有者将他们的GPU连接到Render Network以接收和完成渲染作业，这使得GPU所有者成为了“节点运营商”，并可以获得RNDR代币奖励。这种奖励的来源是接受需要渲染工作的用户的工作。Render Network通过收取支付的RNDR代币的一部分，用于维护网络的运行。对于用户来说，他们可以通过为渲染任务贡献空闲GPU算力来赚取RNDR代币回报，并可以在该网络上处理自己的渲染项目或在二级市场上出售。对于创作者来说，他们可以在该网络上创建高分辨率的媒体内容、建立众包项目，并且由于该网络是去中心化的，同时能够给予所有网络中创作的内容唯一的ID和时间戳，以便有效地跟踪和管理数字媒体资产的所有权。

通过去中心化的架构，Render Network已经超越了最大的云提供商的GPU云渲染能力，让GPU渲染的强大功能触手可及。如果您需要强大的GPU渲染功能来处理您的数字媒体资产，Render Network是一个值得信赖的选择。它不仅提供了强大的计算能力，而且还可以帮助你管理和保护你的数字媒体资产。

除了为传统图像渲染领域提供服务之外，Render Network还在积极探索元宇宙和NFT领域的相关应用。通过渲染动作，Render Network可以抢占市场，并在验证和分配方面发挥作用。这种创新或许能为链上和任意元宇宙场景图中的3D NFT提供开放的渲染标准。

需要注意的是，RNDR作为项目的核心通证，其市场价格的波动会对RNDR生态产生影响。

当RNDR的过高时，虽然使用RNDR进行渲染需要付出更多的成本，但同时也将吸引更多的节点来共享算力以换取RNDR奖励，整个Render Network将用于更多算力，创作者的体验也将大幅提升，在全民AI需求大爆发的背景下，创作者使用Render Network的意愿不降反升，共享经济模型的强传播力将会迅速完成量变到质变的累积，进入飞轮效应循环。

相反，当RNDR价格过低时，更多创作者会倾向于来更频繁的使用Render Network进行渲染，在全民AI创作的时代中，供需比是及其失衡的。RNDR需求量增加将会助推价格上升，价格上升将会带动整体经济模型向以上提到的正向飞轮效应演进。

最后值得一提的是，Render Network已经支持Polygon（Matic）PoS跨链桥，借助Polygon网络可以帮助Render缓解长交易时间和高gas价格的问题。使用跨链桥，用户可以轻松地在以太坊和Polygon之间移动资产。此外，Render Network已经在L2中部署了RNDR和托管合约。

令人期待的未来

在过去数年中，云服务成功地解决了由于数据不断增长而导致的存储空间和计算能力等方面的问题。然而，网络带宽的增长速度远远落后于数据增长速度。相比于GPU、CPU等硬件资源成本的下降速度，网络带宽成本的降低速度要慢得多。此外，复杂的网络环境也导致延迟难以得到重大突破，因此传统的云计算很难在短时间内满足AI生成用户对响应时间和安全性的高要求。

Render Network通过资源、算力和数据的协同作用，能够高效地利用端、边、云等各种资源，多个设备共同处理任务的协同作用能够提高计算速度和效率，从而优化AI应用在生成场景下的用户体验。除此之外，Render Network还能够提升AI生成作品的安全性，保护用户隐私和数据不被盗用，同时最大化创作的商业价值。这一全民AI创作时代的到来，为RNDR开启了无限的想象空间。