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革命

テクノロジーの急速な発展の背景の中で、OpenAIやNVIDIAなどの企業の時価総額が急上昇しています。Crypto x AIは現在の市場のホットトピックとなり、多くの資金が流入しています。分散化はAIの発展のツールとして、実際の応用においては中央集権的なモデルとのギャップが依然としてありますが、AIの四大コア分野（データ、モデル、トレーニング、推論）を拡張する上で巨大な可能性を秘めています。

データはAI技術の基盤であり、コンピューティングパワーはデータを処理するための重要なツールです。本稿では、Crypto x AI x DePINエコシステムフレームワークの「コンピューティングパワー」部分に焦点を当て、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

ペインポイント

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リソースを入手するのが難しい。

分散型ソリューション

DePINプロジェクトはP2P経済モデルを採用しており、ユーザーはリソース提供者としてトークン報酬を得ることができます。需要が増加するにつれて、分散化されたAIコンピューティングパワー供給エコシステムがバランスの取れたフレームワークを形成しました。

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三つの部分から構成されています：

リソースエージェント - Io.net

Io.netは分散化された計算ネットワークで、低価格で顧客に高品質なAIコンピューティングパワーを提供します。目標は100万のGPUを集約して巨大な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です。ユーザーは、余剰のGPU/CPUコンピューティングパワーを提供することでトークンのインセンティブを得ることができます。Io.netはcluster構築モジュールを採用し、GPUが協調して作業し、計算効率を向上させます。現在、Io.netで利用可能なGPUの数は20万を超え、数多くのGeForce RTX 4090および3090 Tiを含んでいます。

リソースプロバイダー - Exabit

Exabit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サポートします。チームは強力な技術リソースを持ち、数百のデータセンターや高性能GPUに直接アクセスできます。Exabitはweb3コンピューティングパワーの巨人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、顧客コストを大幅に削減し効率を向上させます。Renders Network、Io.netなどのコンピューティングパワーの巨人との協力を達成しています。

リソースチャネル業者 - PingPong

PingPongはDePINリソースチャネル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集約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になることです。ルーティングアルゴリズムを通じて、PingPongは顧客のニーズに基づいて最適なコンピューティングパワーネットワークをマッチングし、DePINアプリケーション層の品質とサービスを向上させます。

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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

Io.netとExabitsは戦略的提携を結び、分散化コンピューティング業界の発展を共同で推進します。分散化コンピューティングは、従来のクラウドサービスの限界、利用可能性の制限、選択肢の制限、高コストの問題を解決することを目的としています。

資産モード

アセットヘビーモデル - Exabits

Exabitsは強力な供給側リソースを持ち、A100、RTX4090、H100などの高性能GPUに特化しています。この重資産モデルは、大量の固定資産投資を必要とし、高い参入障壁を形成します。Exabitsの供給側の優位性は、業界の独占を実現する潜在力を持っています。

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アセットライトモデル - Io.net

Io.netはコンピューティングパワーの代理店として、ライトアセット運営モデルを採用しています。コアビジネスには、個人のGPUコンピューティングパワーの集約、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ことが含まれます。このモデルはリスクが低いですが、コピーされやすいという課題にも直面しています。

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3. 今後の展開

PingPongはDePINサービスアグリゲーターとして、エコシステムを「10から100」へと推進することが期待されています。そのB2B2C軽資産モデルは、供給側、リソース代理店、最終顧客をつなぎます。PingPongはまた、SDKを通じて顧客がAIエージェントを作成し、動的マイニングを行うのを支援し、リソースと資金の流動性を高める計画です。

第四に、見通し

分散化クラウドコンピューティングは徐々に発展しており、すでに明確なエコシステムとモデルが形成されていますが、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時間がかかります。現在、分散化クラウドコンピューティングは一部のスタートアップAI企業のニーズを満たすことができますが、全体的なリソースと規模は相対的に限られています。未来には、市場が現在の困難を突破するための新しいモデルを必要とするかもしれません。私たちはこの破壊的な革命を引き続き目撃し、参加していきます。

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