分散化クラウドコンピューティング：AIコンピューティングパワーの新時代を切り開く

技術の急速な発展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどのテクノロジー大手の時価総額は近年爆発的な成長を見せています。AIと暗号通貨の結合は、現在の市場の中心的な物語となり、大量の資金と注目を集めています。AIの波の中で、分散化は強力なツールとして巨大な魅力と発展の可能性を示しています。実際の実装においては中央集権的なモデルとの間にギャップが存在しますが、Web3の利点を活用してAIの4つのコア分野—データ、モデル、トレーニング、推論を拡張することが業界全体の共通の目標となっています。

分散化技術はこの四つの側面でサポートを提供することができます。データはAI技術の核心的な原料であり、データのアノテーションとストレージにおいて、分散化は顕著な利点を持っています。そしてコンピューティングパワーは、これらの原料を処理するための重要なツールであり、生産効率を最大化するために使用されます。本記事では「コンピューティングパワー」というテーマを中心に、Crypto x AI x DePIN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深く探求します。

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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：**高品質のコンピューティングパワーは従来の大手企業によって独占されており、スタートアップや個人がコストパフォーマンスの良いコンピューティングリソースを取得するのが難しく、高額な価格がほとんどのユーザーの主要な障害となっています。

分散化ソリューション：DePINプロジェクトは一般的にP2P経済モデルを採用しており、ユーザーがリソースプロバイダーとしてトークン報酬を得ることを可能にし、同時に需要側に高品質なリソースを提供します。

分散化AIコンピューティングパワーの需要が急増する中、エコシステムは完全にバランスの取れたフレームワークを形成しています。その中で、いくつかの主要プロジェクトはエコシステム内で異なる重要な役割を担っており、彼らの技術的な障壁と将来の発展に対するレイアウトは注目に値します。

分散化AIコンピューティングパワーエコシステムは、主にリソース代理店、リソースプロバイダー、チャネルの役割を担う3つの部分で構成されています:

リソース代理店

ある分散化コンピューティングネットワークプロジェクトがコンピューティングパワー代理店として、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。このプロジェクトは供給側において、世界中に分布したGPUリソースを持ち、顧客は主にAI推論に特化したスタートアップ企業です。

このプロジェクトは、100万のGPUを集約し、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し、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に取り組んでいます。ユーザーは、余剰のGPU/CPUコンピューティングパワーを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。プロジェクトの核心的な目標は、分散化された環境下で高品質かつ低コストの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。

プロジェクトが提供する計算サービスは、クラスターモジュールを採用しており、すべてのGPUが相互接続された状態を維持し、大規模な協調作業を実現しています。これにより、GPUは集中したコンピューティングパワーを使用し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できるようになり、AIスタートアップは従来の方法の十分の一の価格でハードウェアの展開を完了できます。さらに注目すべきは、このプロジェクトが機械学習のコンピューティングパワーの集約に特化しており、他のDePINプロジェクトがGPUを機械学習に使用するためにフォーマットするのを助け、技術基盤に最も直接的なリソースサポートを提供することです。

現在、このプロジェクトが集約しているGPUクラスターの数は業界の先端を行っています。そのオンラインで利用可能なGPUは20万台以上で、その中にはGeForce RTX 4090が約5万台、GeForce RTX 3090 Tiが3万台以上含まれています。

リソースプロバイダー

あるAIコンピューティングパワーサービス型ノードプロジェクトは、最も潜在能力のあるAIコンピューティングパワー提供者として、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。このプロジェクトチームは、従来のAIコンピューティングパワー資源において強力な実力を持ち、あるAIチップの巨大企業の一次代理店を務めたことがあります。技術資源の優位性を活かして、プロジェクトは数百のデータセンターに直接アクセスし、A/H100、RTX4090、A6000などの高級機器の使用権を取得することができます。

このプロジェクトは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。従来のクラウドサービスと比較して、顧客はこのプロジェクトを利用することで毎月70%以上のコストを削減し、同時に30%の効率を向上させることができます。

プロジェクトの目的は、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、顧客に最速、最高品質、最も信頼性の高いコンピューティングパワーを提供し、コストを節約しながら全方位のサービス選択を提供することです。そのAIコンピューティングパワーの品質は多くの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の巨人と提携しており、分散化の方法で機械学習に貢献することに尽力しています。

リソースチャネル業者

あるプロジェクトはDePINリソースプロバイダーとして、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、DePIN分野におけるアグリゲート取引プラットフォームに類似しています。

サービス提供方法：このプロジェクトは、制御層を通じて各ネットワークのポリシー、リソース、パフォーマンス、安定性などの情報を取得し、SDKを提供し、その後、ルーティングアルゴリズムを通じて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が限られており、グローバルにリソースの配置を探すことが地域集中によりサービス品質が低下する。

ソリューション：ルーティングアルゴリズム - データ、ネットワークの基本情報、マシン情報などを取得し、集約後に戦略を生成し、顧客の要求に応じてサービスを提供します。目的はDePIN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時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、分散化コンピューティングパワーエコシステムの解析

あるリソース提供者とあるリソース代理店は戦略的提携に達しました。リソース提供者は豊富なGPUマシンのライブラリを持ち、代理店のネットワークの速度と安定性を向上させることに努めています。代理店は高品質のコンピューティングパワーを代理の形で顧客が直接そのネットワーク上で購入およびレンタルできるようにします。双方は、分散化計算業界の成功とWeb3とAIの融合には、早期の業界リーダーの緊密な協力が必要であると考えています。

計算需要が増大するにつれて、従来のクラウドコンピューティングは以下の問題に直面しています：

1. 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数週間かかり、一般的なGPUモデルはしばしば在庫切れです。
2. 選択の制限：ユーザーはGPUハードウェア、位置、安全レベル、遅延などにおいて選択が制限される。
3. 高コスト：高品質なGPUの価格は高く、プロジェクトの毎月のトレーニングと推論の費用は数十万ドルに達する可能性があります。

分散化コンピューティングは、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替手段を提供し、中央集権型クラウドサービスプロバイダーの核心的な問題を解決することを目指しています。現時点では、クラウドコンピューティングの巨人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、相互にサポートし合う必要があります。

資産モード

重資産モデル

あるリソースプロバイダーは、トップクラスのチップメーカーの支持を受けた絶対的な障壁を持っています。機械学習におけるコンピューティングパワーの中で最も価値のあるマシン、例えばA100、RTX4090、H100は、1台あたり約30万ドルの価格で、希少なリソースとなっており、従来のAI大手によって長期間独占されています。このような状況下で、そのプロバイダーが接続できるリソースは非常に貴重です。個人のGPUの余剰コンピューティングパワーは、大規模なAIモデルの計算や処理を支えるのに十分な質がないため、そのプロバイダーは分散化されたコンピューティングパワーエコシステムにおいて重要かつ代替不可能な役割を果たしています。

このプロバイダーは重資産モデルを採用しており、大量の固定資産投資が必要です。この規模の資本と技術の投入は、スタートアップ企業が模倣するのを難しくしています。より多くの分散化コンピューティングパワー代理店と協力し、供給側を継続的に拡充し、十分なコンピューティングパワーリソースを提供できれば、B2B分散化コンピューティングパワー分野で業界の独占と規模の効果を実現できる可能性があります。

しかし、最大のリスクは、大量の資本を投入した後に、コンピューティングパワー代理店にリソースを持続的に提供できないことです。供給側が大規模に利益を上げられるかどうかは、コンピューティングパワー代理店が顧客を持続的に獲得できるか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に伴って増加します。

ライトアセットモデル

あるコンピューティングパワー代理店は、世界中に分散したGPUネットワークを活用して、巨大な分散化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、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代理分野で強力なブランドを確立しています。

コアビジネス：

1. 小口投資家の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与える
2. 供給側から高品質なコンピューティングパワーを取得し、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. 供給側から低価格で高品質のコンピューティングパワーをC端顧客に売る
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してトークンを稼ぐのを助ける
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ドルが必要で、より良い利益を得ることができます。

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約80%安い
2. ステーキングマイニングと共有マイニングの二重収益
3. 顧客は一定の資本を投入した後、利息が再投資されることができます。

典型的な軽資産モデルの会社として、最大の利点はリスクが低いことであり、チームは供給側のように前期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、会社と投資家はより高い利益率を得やすくなります。同時に、業界への参入障壁が低く、ビジネスモデルが容易にコピーされるため、長期的な価値投資家はこの点を慎重に考慮する必要があります。

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三、10から100？

もしあるリソースプロバイダーとあるリソースエージェン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まで発展させることができるとしたら、あるリソースディストリビューターに参加することで100まで到達するチャンスがあるかもしれません。

このチャネル業者の目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターになることであり、Web2分野のある有名な移動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集約し、顧客を価格と品質が最適なリソースにマッチングさせます。B2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用しており、最初のBは供給側、2番目のBはリソース代理業者、C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。

プラットフォームとしてのチャネル業者が、資産を発行できるプラットフォームに成長すれば、製品の価値が高まります。ルーティングアルゴリズムを通じて提供されるSDKを使用して計算リソースを作成し、AIエージェントを生成します。新しい金融資産を変換する際に、SDKを通じてアプリケーションを使用する顧客を動的に支援し、動的マイニングを行います。計算リソースに有用なコンピューティングパワーを掘り下げることに集中します。この「資産上の資産」モデルは、リソースと資金の流動性を大幅に強化することができます。

このチャネル業者にとって、彼らはより多くの供給者と代理店が分散化コンピューティングパワーエコシステムに参入するのを望んでおり、それによって自社の優位性を際立たせ、ビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を獲得したいと考えています。ある検索エンジンやあるレビューサイトが情報領域を支配できるのは、より多くの商業者と情報がインターネットにアップロードされるためであり、それによって顧客がチャネル業者に対して高い需要を持つようになります。

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四、未来は期待できる

分散化クラウドコンピューティングは着実に発展しています。エコシステムの枠組みとモデルが明確になり、各役割のリーダーもエコシステムの責任を果たしていますが、伝統的なクラウドコンピューティングの巨人の地位を揺るがすにはまだ時間がかかります。従来の集中型クラウドコンピューティングと比較して、分散化は確かに概念的に多くの顧客の問題をうまく解決できますが、全体のリソースと規模は依然として小さいです。AIの発展を支えるコンピューティングパワーのリソースが圧倒的に不足している中、市場には困難を突破するための別のモデルが必要です。現在、分散化クラウドコンピューティングは初期のAI企業の一部のニーズを満たすことができますが、今後の発展がどのようになるのか、この革命的な変革を共に見守りましょう！

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