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革命の新たな章

テクノロジーの長期的な高速発展により、OpenAIやNVIDIAなどの企業の時価総額はここ2年で数倍に増加しています。Crypto x AIは今回のサイクルの中心的なストーリーとなり、市場の感情が高まり、継続的な資金投入が強いコンセンサスの形成を証明しています。AIの大環境の下で、分散化はAI発展の強力なツールとして確かに大きな魅力と想像の余地を持っています。実際のビジネスの展開に関しては、中央集権モデルとの間に依然として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（データ、モデル、トレーニング、推論）を拡張し、不断の最適化を通じてより大きな潜在能力を引き出すことがweb3の参加者の共通の目標となっています。

現在、分散化は上記の4つの側面で技術的なサポートを提供できます。データはAI技術の原材料であり、他のものはすべて加工方法です。データのラベリングやストレージに関しても、分散化は非常に大きな役割と価値を持っています。

データが原材料であるなら、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、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「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考察します。

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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AI開発に不可欠なものであり、この希少な資源は伝統的な巨頭によって独占されているため、新興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入手することが難しく、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となっている。

分散化解決策：現在のDePINプロジェクトは、多くの場合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ており、各ユーザーが物理的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が急増する中、より良く顧客のニーズに応えるために、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。主要プロジェクトの中で、いくつかのプラットフォームはエコシステム内で異なる重要な役割を果たしており、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の構図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、主にリソース代理店、リソース提供者、チャネル業者の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は、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。供給側では、世界中に分布したGPUを保有しており、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。

この特定のパブリックチェーンに基づくDePINプロジェクトは、最近3000万ドルのシリーズA資金調達を完了し、複数の著名な投資機関が参加しました。

トップ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を集約し、大規模な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尽力しています。ユーザーは、プラットフォームに余剰のGPU/CPUコンピューティングパワーを手動で提供し、トークンのインセンティブを得ることができます。核心の目標は、分散化によって価格を制御し、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を削減することです。

このプロジェクトが提供する計算サービスは、クラスター構築モジュールを採用してすべてのGPUを相互接続し、トレーニングと推論の過程で大規模な調整作業を行います。GPUの調整時にコンピューティングパワーを集中して利用することで、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し、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重点を置いており、他のDePINプロジェクトが機械学習用のGPU供給をフォーマットするのを助け、技術的な基盤に対して最も根本的で直接的なリソース支援を実現することです。

現在、このプロジェクトが集合しているGPUクラスターの数は業界第一です。オンラインで利用可能なGPUは20万超、その中でGeForce RTX 4090は約5万枚、GeForce RTX 3090 Tiは3万枚超です。

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。彼らのチームは、従来のAIコンピューティングパワーリソースの面で際立っています。チームはAI大手企業の一次代理店であり、技術リソースの壁を利用して、リソース供給側から数百のデータセンターに直接アクセスできます。A/H100、RTX4090、A6000マシンへのアクセス権はすべて揃っています。

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大な機械学習コンピューティングパワーを提供します。ある顧客が毎月14万ドルを支払ってクラウドサービスを利用するのに対し、このプロジェクトに移行した後、毎月のクラウドサービス使用料は約4万ドルに減少し、70%のコスト削減と同時に30%の効率向上を実現しています。

この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、そして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できると同時に、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質は、複数の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、分散化を通じて機械学習に貢献することに努めています。

リソースチャネル業者

あるプロジェクトはDePINリソースのチャネル業者として、需要のマッチングを通じてサービスを提供します。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。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1inchやアグリゲート版Uberと考えることができます。

サービス提供方式：コントロール層を通じて、各ネットワークと戦略、リソースの状況、パフォーマンス、安定性などの面からSDKを取得し、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ネットワークリソースとサービスに制限があり、グローバルにリソースの配置を探すことが地域に過度に集中しているため、サービスの質が低下しています。

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、顧客の要求にマッチしたサービスを提供します。目的はDePINアプリケーションレイヤーの品質とサービスを向上させ、リソースが不足している状況で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見つけることです。

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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

いくつかのプロジェクトが戦略的な提携を結び、ネットワークの速度と安定性を向上させることに共同で取り組んでいます。彼らは、分散化コンピューティング業界の成功とweb3とAIの統合は、初期の業界リーダーが密接に協力することによってのみ実現できると一致して考えています。コンピューティングパワーの需要が増加し続ける中、従来のクラウドコンピューティングはいくつかの問題に直面しています：

• 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、通常数週間のハードウェアアクセスを得る必要があり、一般的なGPUモデルはしばしば利用できません。
• 選択の制限：ユーザーはGPUハードウェア、位置、安全レベル、遅延などの面で選択が制限されます。
• 高コスト：高品質のGPUは高価で、毎月のプロジェクトのトレーニングと推論のコストは簡単に数十万ドルに達します。

分散化計算のビジョンは、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替案を提供し、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です。現時点では、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、相互にサポートし合う必要があるため、革命的な一歩を踏み出すことが可能になるでしょう。

資産モード

重資産モデル

ある供給側プロジェクトは、トップGPUメーカーをバックに持ち、絶対的なバリアを持っています。機械学習コンピューティングパワーが価値のあるマシンはA100、RTX4090、H100の3つだけで、1台の価格は約30万ドルです。これらのマシンは非常に希少な資源となり、従来のAI大手によって長期間独占されています。この状況下で、そのプロジェクトが接続できる供給側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の質は大規模AIモデルの計算と処理を支えるには不足しているため、そのプロジェクト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非常に重要かつ代替不可能な役割を果たしています。

このプロジェクトは重資産モデルを採用しており、大量の固定資産投入が必要です。このような規模の資本と技術投入は、スタートアップ企業が模倣するのを難しくします。もしもっと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、供給サイドを継続的に拡充し、業界が必要とするコンピューティングパワー資源の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での業界独占と規模の経済を実現す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、コンピューティングパワー代理店に持続的にリソースを提供できないことです。そのため、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継続的に顧客を確保できるかに大きく依存しています。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、このプロジェクトは供給側の価値が需要の増加に伴って成長します。

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を利用して、大規模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を構築することで、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. 個人の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する
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. 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端顧客に提供する
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してトークンを稼ぐのを支援する
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%安いです。
2. ステーキング収益 & 共有収益
3. 顧客が一定の資本を投入した後、利息が複利で増えます。

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はありません。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、業界の参入障壁が低く、ビジネスモデルが模倣されやすいため、長期的な価値投資家は慎重に考慮する必要があります。

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三、10から100へ？

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に進めることができるなら、より多くの参加者が加わることで100に達する可能性があるかもしれません。

ある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、直接的にweb2のUberに対抗しています。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、顧客を価格と品質が最適なリソースに接続します。B2B2Cのライトアセットビジネスモデルを採用し、最初のBは供給側、二番目のBはリソース代理店、Cは情報を通じて顧客に最適なリソースの選択を提供します。

プラットフォームとしてのチャネル業者が、発行可能な資産プラットフォームに成長すれば、製品の価値が向上します。ルーティングアルゴリズムによって提供される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、新しい金融資産に変換します。同時に、SDKを通じてアプリを使用する顧客のダイナミックマイニングを支援し、計算リソースに役立つコンピューティングパワーの掘削に集中します。このモデルは「Assets on assets」と理解され、リソースと資金の流動性を大幅に向上させることができます。

このプロジェクトにとって、より多くの供給業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し、自身の強みをより良く際立たせ、ビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を持つことを望んでいます。簡単に言えば、ある情報プラットフォームが情報分野を支配できるのは、より多くの商業者や情報がインターネットにアップロードされ、顧客がチャネル業者に対して高い需要を持つからです。

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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徐々に発展しています。エコシステムのフレームワークとモデルは明確になり、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頭の地位を揺るがすにはまだ早いです。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は顧客の多くの問題をうまく解決できますが、この市場全体のリソースと規模はそれに比べてまだ非常に小さいです。AIが推進するコンピューティングパワーを支えるにはリソースが遠く不足している状況下で、市場は新たな流れや新しいモデルを必要としています。私たちが現在目にしている分散化クラウドコンピューティングは、確かにスタートアップAI企業の特定のニーズを満たすことができますが、未来がどこに向かうのか、私たちがこの破壊的な道の証人であり参加者として一緒に革命の進化を追いかけましょう！

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