分散化クラウドコンピューティングの台頭：AIコンピューティングパワー資源の新たな章

世界のテクノロジーが長期にわたって高速で発展している状況を背景に、一部のテクノロジー大手企業の時価総額はここ2年で数倍にも増加しました。人工知能と暗号通貨の結びつきは、このサイクルの核心的なストーリーとなっており、高まる市場の感情と絶え間ない資金投入は強力なコンセンサスが形成されていることを証明しています。AIを目指す大環境の中で、分散化はAIの発展を支える強力なツールとして非常に大きな魅力と想像の余地を持っています。実際のビジネスの実現と中央集権的なモデルとの間にはまだ大きなギャップがありますが、web3の利点を活かしてAIの4つの核心的な側面を拡大し、常に最適化を図ることでより大きな潜在能力を発揮することがweb3の参加者の共通の目標となっています。

この4つの核心的な側面には、

1. データ
2. モデル
3. トレーニング
4. 推論

現在、分散化は技術を通じて前述の4つの側面をサポートすることができます。まず、データは間違いなく最も重要な要素であり、モデル、トレーニング、推論はすべてデータを処理する方法です。したがって、データはAI技術の原材料であり、他はすべて加工方法と言えます。データのラベリングやデータの保存において、分散化はここで非常に大きな役割と価値を持っています。

もしデータが原材料であれば、コンピューティングパワーは原材料を加工するためのツールであり、出力の効率を最大化するために使用されます。次に、"コンピューティングパワー"を中心に、Crypto x AI x DePINのエコシステムフレームワークとその経済モデルについて浅く分析します。

一、DePINと分散化コンピューティングパワーエコシステムフレームワーク

**痛点：**高品質なコンピューティングパワーはAI開発に欠かせないが、この希少な資源は従来の巨頭によって独占されており、スタートアップ企業や個人ユーザーはコストパフォーマンスの良いコンピューティングパワーを購入することが難しい。この高額な価格はほとんどの購入者にとって受け入れがたいものである。

分散化のソリューション：現在DePINトラックのプロジェクトのほとんどはP2P経済モデルを採用してリソース需要者に高品質なリソースを提供し、すべてのユーザーが物理施設リソースの提供者として機能し、同時にトークン報酬を得ることを許可しています。

去中心化AIコンピューティングパワーの需要の暴増に伴い、より良く顧客のニーズを満たすために、去中心化AIコンピューティングパワー供給エコシステムの発展はバランスの取れた包括的なフレームワークを形成しました。トッププロジェクトの中には、エコシステム内で異なる重要な役割を担うプロジェクトがいくつかあり、これらのプロジェクトの技術的障壁と去中心化コンピューティングパワーの未来の発展に対する影響は非常に衝撃的です。

分散化AIコンピューティングパワーエコシステムは、主に3つの部分で構成されており、これらの3つの部分はエコシステム内でそれぞれリソース代理商、リソース提供商、チャネル商の役割を果たします。

リソース代理店

あるプロジェクトは分散化されたコンピューティングネットワークで、算力代理商の役割を果たし、高品質なAIコンピューティングパワーを低価格で顧客に提供します。供給側には世界中に分散したGPUがあり、クライアントは現在シードラウンドからBラウンドまでの、AI推論に特化したスタートアップ企業が中心です。

トップクラスのAIコンピューティングパワーリソース代理店として、このプロジェクトは100万のGPUを統合し、巨大なDePINコンピューティングパワーネットワークを形成することに取り組んでおり、その目的は顧客により低価格のコンピューティングパワーを提供することです。ユーザーは自分の未使用のGPUとCPUのコンピューティングパワーを手動でプラットフォームに寄付し、トークン報酬を得ることができます。核心的な目標は、分散化された価格管理のもとで高品質のAIコンピューティングパワーを提供し、AIスタートアップ企業のコスト削減を支援することです。

このプロジェクトが提供する計算サービスは、集群の構築モジュールを採用してすべてのGPUを相互に接続された状態に保ち、これによりGPUはトレーニングと推論の過程で大規模に調整作業を行うことができます。GPUが協調して作業する際には、コンピューティングパワーを集中させてより大きなデータベースにアクセスし、より複雑なモデルを計算することが可能です。AIスタートアップは必要なものを取得する過程で、この製品を使用することで十分の一の分散化価格で計算ハードウェアの展開を完了することができます。さらに注目すべきは、このプロジェクトが機械学習の算力を集約することに焦点を当てており、他のDePINプロジェクトが機械学習にGPU供給をフォーマットするのを助け、技術の基盤において最も基本的で直接的なリソースサポートを実現することです。

現在、このプロジェクトが集めたGPUクラスターの数は業界をリードしています。オンラインで利用可能なGPUの数は20万を超え、その中で最も利用可能なものはある高性能グラフィックカードが約50,000枚、次に別の高性能グラフィックカードが30,000枚を超えています。

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リソースプロバイダー

最も潜在のあるAIコンピューティングパワー提供者の一つとして、あるプロジェクトはAIコンピューティングパワーサービス型ノードとして、十分なチップを提供し、深層機械学習を行うことができます。このプロジェクトのチームは、従来のAIコンピューティングパワーリソースの面でも群を抜いており、独自の存在です。チームはかつてAI大手企業の一次代理店として、こうした技術リソースの壁を活用し、リソース供給側で数百のデータセンターに直接アクセスでき、多種多様な高性能GPUや機械へのアクセスも豊富に持っています。

このプロジェクトは、クライアントに対してweb3コンピューティングパワーの巨頭に大規模な機械学習コンピューティングパワーを提供します。あるクライアントが毎月14万ドル以上をクラウドサービスの取得に費やす必要があるのに対し、このプロジェクトに移行した後、クライアントの毎月のクラウドサービス利用料は約4万ドルになり、70％以上のコスト削減を実現するとともに、効率も30％向上しました。

このプロジェクトの主旨は、独自のコンピューティングパワー供給チャネルを通じて、顧客に最も速く、最も高品質で、最も信頼性の高いコンピューティングパワーを提供することです。高品質のコンピューティングパワーは、ユーザーコストを節約しながら、顧客に全方位のサービス選択を提供します。

このプロジェクトが提供するAIコンピューティングパワーの品質は、すでに多くのAIコンピューティングパワー代理店に認められており、現在、複数のコンピューティングパワー大手と提携を結び、分散化を通じて機械学習に貢献することに取り組んでいます。

リソースチャンネル業者

あるプロジェクトはDePINリソースの供給者として、サービスを提供するためのマッチングを要求します。このプロジェクトはプラットフォーム型のオープンプロトコルを採用し、基盤となるリソースを集約した後にサービスを提供します。その目標はDePINのサービスアグリゲーターとなることであり、DePINの総合サービスプラットフォームと理解できます。

サービスの提供方法：このプロジェクトは、コントロールレイヤーを介して、各ネットワークや戦略、リソースの状況、性能、安定性などを取得し、SDKを提供します。そして、ルーティングアルゴリズムを介してSDKをユーザーに提供します。

痛点：各DePINネットワークのリソースとサービスには制限があり、地域が過度に集中しているため、グローバルにリソース配置を探すことができず、サービスの質が十分ではありません。

解決策：ルーティングアルゴリズム - データを取得し、ネットワークの基本情報やマシン情報などを集約して戦略を生成し、顧客の要求に基づいてサービスを提供します。目的はDePINのアプリケーション層の質とサービスを向上させ、リソースが不足している場合に最適な価格のコンピューティングパワーネットワークを探すことです。

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二、解析分散化コンピューティングパワーエコシステム

一部のプロジェクトは戦略的提携を結び、豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給側として、ネットワークの速度と安定性を向上させることに取り組んでいます。いくつかのプロジェクトは、他のプロジェクトが提供する最高品質のコンピューティングパワーを代理店の形で顧客がネットワーク上で直接購入およびレンタルできるようにしています。これらのプロジェクトは、分散化計算業界の成功とweb3とAIの統合は、初期の業界リーダーの密接な協力によってのみ実現できると一致して考えています。計算能力の需要が増大する中、従来のクラウドコンピューティングが現在直面しているいくつかの問題があります。

• 限られた可用性：主流のクラウドサービスを使用するには通常、ハードウェアへのアクセス権を取得するのに数週間かかり、最も一般的なGPUモデルは通常利用できません。
• 選択の制限：ユーザーのGPUハードウェア、位置、安全レベル、遅延などの選択が制限される。
• 高コスト：優れたGPUを選択することは高価で、プロジェクトのトレーニングと推論プロセスにおける月々の費用は数十万ドルに達することが容易です。

分散化計算のビジョンは、中央集権的なクラウドサービスプロバイダーの核心的な問題、すなわち限られた可用性、ハードウェアの選択肢の制限、そして高コストのトレーニングと推論費用を解決できる、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替案を提供することです。現在の状況を見ると、クラウドコンピューティングの主要な巨頭の地位に挑戦するためには、イノベーターが共同で努力し、相互に支援を与えることが、革命的な一歩を踏み出す可能性をもたらします。

資産モード

• 重資産モデル

あるプロジェクトは供給側として、トップクラスのGPUメーカーをバックボーンに絶対的な障壁を持っています。機械学習のコンピューティングパワーが価値のある機械は、高級GPUを搭載した数種類しかなく、これらの機械の単体価格は約30万ドル程度です。一方で、これらの機械はすでに高度に希少な資源となり、従来のAI巨大企業によって長期にわたり独占されています。このような状況では、そのプロジェクトが供給側で接続できる資源は非常に貴重です。個人のGPUの余剰コンピューティングパワーを共有する小口投資家の品質自体が大規模AIモデルの計算と処理を支えるには不十分であるため、そのプロジェクトが分散化されたコンピューティングパワーエコシステムで果たす役割は非常に重要であり、簡単に代替されることはありません。

このプロジェクトが採用している重資産モデルは、大量の固定資産投資を必要とし、この規模の資本投入や技術投入は、スタートアップ企業が模倣することを非常に難しくします。したがって、より多くの分散化コンピューティングパワーの代理店と協力し、供給側を継続的に拡大し、業界が求めるコンピューティングパワーのリソース供給を十分に行うことができれば、B2B分散化コンピューティングパワー分野において業界独占を実現し、規模の経済を生み出すのが容易になります。

しかし、最大のリスクは、大量の資本を投入した後、持続的にコンピューティングパワー代理店にリソースを提供できなくなることです。したがって、供給側が大規模に利益を上げるかどうかは、コンピューティングパワー代理店が継続的な顧客を持つことに極度に依存しています。コンピューティングパワー代理店が誰であれ、顧客と需要があれば、供給側の価値は需要の増加とともに増加します。

• ライトアセットモデル

あるプロジェクトは現在、優れたコンピューティングパワーの代理店として、供給側に世界中に分散されたGPUを持ち、大規模な分散化された計算ネットワークを形成しています。ビジネスの観点から見ると、軽資産運営モデルを採用し、コミュニティ運営と高度なコンセンサスの構築を通じて、AIコンピューティングパワーの代理において強力なブランドを確立しています。

コアビジネス：

1. 個人投資家のGPUコンピューティングパワーを集約し、トークンを報酬として提供します。
2. サプライサイドから高品質なコンピューティングパワーをAIスタートアップに販売する

企業の視点から見ると、次のようになります。

1. サプライサイドから低価格で高品質なコンピューティングパワーをC端顧客に販売する
2. ユーザーが余剰のGPUコンピューティングパワーを共有することでトークンを獲得する手助けをします。
3. 顧客にコンピューティングパワーのマイニングとステーキングプラットフォームを提供しますが、初期投資として約4000ドルを投入する必要があります。これに基づいて、一部のプロジェクトは高性能GPUをフラグメンテーションしてレンタルすることを提供し、流動性を向上させます。

お客様の視点から:

1. コンピューティングパワーの価格は他の分散化クラウドコンピューティングサービスよりも約80%安いです。
2. ステーキングによる収益と共有による収益。
3. 顧客が一定の資本を投入した後、利息は利息を生むことができます。

典型的なライトアセットモデルの会社として、最大の利点はリスクが比較的低いことです。チームは供給側のように、開始前に大量の機械コストを投入する必要がありません。資金投入が少ないため、会社や投資家にとってはより高い利益率を得ることが容易になります。一方で、業界への参入障壁が低いため、ビジネスモデルは簡単に模倣される可能性があり、これは長期的な価値投資家が慎重に考慮すべき点です。

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三、10から100？

もし特定のプロジェクトの協力が分散化コンピューティングパワーエコシステムを1から10に引き上げることができるのなら、より多くのプロジェクトと共に進むことで100に到達する機会が得られるかもしれません。

特定のプロジェクトの目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターになることであり、web2の有名なプラットフォームに直接対抗しています。チャネル業者として、さまざまなリソースのリアルタイム状況を統合し、顧客を価格と品質の最も優れたリソースに接続します。これらのプロジェクトはB2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用しており、最初のB端は供給側であり、2番目のB端はリソース代理店に接続し、C端は情報を通じて顧客に最適なリソース選択を提供します。

チャネル業者はプラットフォームとして、できるだけ資産を発行できるプラットフォームに成長することができれば、製品はさらに価値を持つことになります。ルーティングアルゴリズムが提供するSDKを通じて、リソースを計算して独自のAIエージェントを作成し、新しい金融資産を変換しながら、SDKを通じてアプリケーションの顧客が動的にマイニングできるように支援し、マイニングに集中します。