# 分散化クラウドコンピューティング：AI時代の新しい機会と挑戦テクノロジーの急速な進展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどの企業の時価総額は近年爆発的に成長しています。人工知能と暗号通貨の融合は、現在の市場の中心的な物語となり、多くの資金と注目を集めています。AIの発展という大背景の中で、分散化は強力なツールとして巨大な魅力と想像の余地を示しています。実際の展開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、Web3の利点を利用してAIの核心領域を拡大し、より大きな潜在能力を発揮するために最適化を続けることが業界の参加者の共通の目標となっています。AI技術の4つのコア要素には、データ、モデル、トレーニング、推論が含まれます。現在、分散化技術はこれらの面でサポートを提供できます。その中で、データは最もコアな要素であり、AI技術の原材料と言えますが、他のプロセスは加工方法です。データのアノテーションやストレージにおいても、分散化はここで重要な役割と価値を持っています。データを原材料に例えるなら、算力は加工の道具であり、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「算力」というテーマを中心に、Crypto x AI x DePINのエコシステムフレームワークと経済モデルを分析します。## 一、DePINと分散化した計算力エコシステムフレームワーク**痛点：**高品質な計算力はAI開発に不可欠なものであり、この希少な資源は従来の大手企業によって独占されているため、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計算力を得るのが難しい。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。分散化の解決策：現在、DePIN分野のプロジェクトの多くはP2P経済モデルを採用しており、リソースの需要者に高品質のリソースを提供し、各ユーザーが物理的施設のリソース提供者として機能しながら、トークンの報酬を得ることを許可しています。分散化AI算力の需要が急増する中、顧客のニーズにより良く応えるために、分散化AI算力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ています。Io.net、Exabit、PingPongなどの主要プロジェクトはエコシステムの中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分散化算力の未来発展に対するレイアウトは印象的です。分散化AI算力エコシステムは、主にリソース代理店、リソースプロバイダー、チャネル業者の役割を果たす3つの部分で構成されています。###リソースエージェント - Io.netIo.netは分散化された計算ネットワークであり、計算力の代理商として、高品質のAI計算力を低価格で顧客に提供します。供給側には世界中に分布したGPUがあり、顧客は主に種子ラウンドからBラウンドまでAI推論に焦点を当てたスタートアップ企業です。トップAI計算力リソース代理店として、Io.netは100万のGPUを集約し、大規模なDePIN計算力ネットワークを形成し、顧客により低価格の計算力を提供することに努めています。ユーザーは使用していないGPUやCPUの計算力をio.netプラットフォームに提供し、トークンのインセンティブを得ることができます。核心的な目標は、分散化された価格制御の下で高品質なAI計算力を提供し、AIスタートアップ企業がコストを削減するのを助けることです。Io.netが提供する計算サービスIO Cloudは、クラスター構築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、大規模な調整作業を実現します。これにより、GPUは集中した計算能力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できるようになり、AIスタートアップは分散化された価格の十分の一のコストで計算ハードウェアの展開を行うことができます。現在、io.netが集約したGPUクラスターの数は業界で第一位であり、オンラインで使用可能なGPUの数は20万を超え、その中にはGeForce RTX 4090が近く5万枚、GeForce RTX 3090 Tiが3万枚以上あります。### リソースプロバイダー - ExabitExabitsは最も潜在能力のあるAI計算力プロバイダーとして、十分なチップを提供して深層機械学習を行うことができます。チームはAIの巨人であるNVIDIAの一次代理店であり、強力な技術リソースのバリアを持っています。Exabitは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、A/H100、RTX4090、A6000などの高性能マシンへのアクセス権を持っています。ExabitsはWeb3の計算力の巨人に大規模な機械学習の計算力を提供します。従来のクラウドサービスと比較して、顧客はExabitsを使用後、70%以上のコストを削減できると同時に、30%の効率を向上させることができます。Exabitsの主旨は、独自の算力供給チャネルを通じて、顧客に最も速く、最も高品質で、最も信頼できる算力を提供することです。高品質な算力は、ユーザーのコストを節約するだけでなく、顧客に全方位のサービス選択を提供します。現在、Exabits は Renders Network や Io.net などのコンピューティング大手と提携して、分散化を通じて機械学習に貢献しています。### リソースチャネル業者 - PingPongPingPongはDePINリソースプロバイダーとして、需要をマッチングし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。PingPong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1inchまたはアグリゲート版Uberと理解できます。PingPongは制御層を通じて、各ネットワークおよび戦略、リソースの状況、性能、安定性などの情報を取得し、SDKを提供します。そして、ルーティングアルゴリズムを通じてその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は限られており、地域が過度に集中しているため、グローバルなリソースの配置がサービス品質を低下させています。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アプリケーション層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ネットワークを見つけることです。## 二、分散化算力エコシステムの解析Io.netとExabitsは戦略的提携を結び、Exabitsは豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給元として、io.netネットワークの速度と安定性を向上させることに尽力しています。Io.netはExabitsが提供する高品質な計算力を代理店方式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。双方は、分散化計算業界の成功とWeb3とAIの統合には、初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。計算能力の需要が不断に増加する中で、従来のクラウドコンピューティングは幾つかの問題に直面しています：* 限られた可用性：AWS、GCP、Azureなど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を得るのに数週間かかり、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、遅延などの選択に制限があります。* 高コスト：高品質なGPUの価格は高く、プロジェクトのトレーニングおよび推論プロセスにおける毎月の支出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、中央集権的な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。しかし、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、革新者たちが共同で取り組み、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**Exabitsは供給側として、NVIDIAをバックに持つ絶対的なバリアを有しています。機械学習の計算能力で価値のあるマシンは主にA100、RTX4090、H100で、単台の価格は約30万ドルです。これらのマシンは高度に希少な資源となっており、伝統的なAI大手によって長期間独占されています。Exabitsが供給側で接続している資源は非常に貴重です。個人のGPUの余剰計算能力を共有する小口投資家では、大規模なAIモデルの計算や処理を支えるには品質が不足しているため、Exabitsは分散化された計算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。Exabits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、この規模の資本と技術投入はスタートアップが模倣することを難しくします。もしExabitsがより多くの分散化された計算力代理店と協力し、供給側を継続的に拡充し、業界の計算力資源に対する需要を満たすことができれば、B2B分散化された計算力分野で業界独占を実現し、規模の経済を生み出すことが期待されます。しかし、最大のリスクは、大量の資本を投入した後に、算力代理店にリソースを持続的に提供できなくなることです。供給側の利益は、算力代理店が顧客を持続的に獲得できるかどうかに極度に依存しています。顧客と需要がある限り、Exabitsは供給側の価値が需要の増加に伴って増加します。**ライトアセットモデル**Io.netは現在最も優れた計算力代理商として、世界中に分布したGPUによっ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見ると、io.netは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算力代理分野で強力なブランドを確立しています。Io.netのコアビジネス：1. 小口投資家のGPU計算能力を集約し、トークンを報酬として提供する2. 供給側から高品質な計算力を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. 供給側から安く買って高く売り、高品質な計算力をC端顧客に提供する2. ユーザーが余ったGPU計算力を共有してトークンを獲得するのを支援します。3. 顧客に計算能力のマイニングおよび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、良好な収益を得ることができます。これに基づき、ExabitsはH100マシンのフラグメンテーションレンタルも提供し、流動性を向上させます。お客様の視点から:1. Io.netネットワークの計算力価格は他の分散化クラウド計算サービスより約80%安いです。2. ステークして稼ぐ & シェアして稼ぐ。3. 顧客は一定の資本を投入した後、利息を再投資することができます。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、これは長期的な価値投資家が慎重に考慮すべき点です。! [分散型クラウドコンピューティングの革命は始まったばかりですか? ](4/30/images/ca59406d0ba67b89f8c91144ce7f95fc.png)## 三、10から100？ExabitとIo.netの協力が分散化された計算力エコシステムを1から10に引き上げることができるとすれば、PingPongに参加することで100に到達するチャンスがあるかもしれません。PingPongの目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターとなり、Web2のUberに直接対抗することです。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、顧客を価格と品質の最適なリソースに接続します。PingPongは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はリソース代理店、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パートナーは、資産を発行できるプラットフォームに成長できれば、製品の価値がさらに高まります。PingPongは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、リソースを計算してAIエージェントを作成し、新しい金融資産に変換します。また、SDKを通じてアプリケーションを使用する顧客に動的マイニングを支援し、計算リソースに役立つ計算能力の掘削に集中します。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。PingPongにとって、より多くの供給者や代理店が分散化された計算力エコシステムに参入することを望んでいます。そうすることで、自身の強みをより明確にし、より長いビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を獲得することができます。百度や大衆評判が情報分野を支配している理由は、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ようになるからです。## 四、未来が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非常に明確になり、各役割のリーダーはエコシステム内での責任を果たしていますが、従来の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、分散化は概念的に顧客の多くの問題をうまく解決できるものの、この市場の全体的なリソースと規模はそれに比べて非常に小さいです。AIの発展を支える計算リソースが遠く不十分な状況下で、市場には新たな流れや新しいモデルが必要です。現在、分散化クラウドコンピューティングが確かにスタートアップAI企業のいくつかのニーズを満たすことができることがわかります。未来がどこに向かうかについては、この覆す道の証人であり参加者として共に追っていきましょう。この革命の進化を共に見守ることにしましょう！
分散化クラウドコンピューティング：AI時代のコンピューティングパワー革命
分散化クラウドコンピューティング：AI時代の新しい機会と挑戦
テクノロジーの急速な進展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどの企業の時価総額は近年爆発的に成長しています。人工知能と暗号通貨の融合は、現在の市場の中心的な物語となり、多くの資金と注目を集めています。AIの発展という大背景の中で、分散化は強力なツールとして巨大な魅力と想像の余地を示しています。実際の展開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、Web3の利点を利用してAIの核心領域を拡大し、より大きな潜在能力を発揮するために最適化を続けることが業界の参加者の共通の目標となっています。
AI技術の4つのコア要素には、データ、モデル、トレーニング、推論が含まれます。現在、分散化技術はこれらの面でサポートを提供できます。その中で、データは最もコアな要素であり、AI技術の原材料と言えますが、他のプロセスは加工方法です。データのアノテーションやストレージにおいても、分散化はここで重要な役割と価値を持っています。
データを原材料に例えるなら、算力は加工の道具であり、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「算力」というテーマを中心に、Crypto x AI x DePINのエコシステムフレームワークと経済モデルを分析します。
一、DePINと分散化した計算力エコシステムフレームワーク
**痛点：**高品質な計算力はAI開発に不可欠なものであり、この希少な資源は従来の大手企業によって独占されているため、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計算力を得るのが難しい。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。
分散化の解決策：現在、DePIN分野のプロジェクトの多くはP2P経済モデルを採用しており、リソースの需要者に高品質のリソースを提供し、各ユーザーが物理的施設のリソース提供者として機能しながら、トークンの報酬を得ることを許可しています。
分散化AI算力の需要が急増する中、顧客のニーズにより良く応えるために、分散化AI算力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ています。Io.net、Exabit、PingPongなどの主要プロジェクトはエコシステムの中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分散化算力の未来発展に対するレイアウトは印象的です。
分散化AI算力エコシステムは、主にリソース代理店、リソースプロバイダー、チャネル業者の役割を果たす3つの部分で構成されています。
###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あり、計算力の代理商として、高品質のAI計算力を低価格で顧客に提供します。供給側には世界中に分布したGPUがあり、顧客は主に種子ラウンドからBラウンドまでAI推論に焦点を当てたスタートアップ企業です。
トップAI計算力リソース代理店として、Io.netは100万のGPUを集約し、大規模なDePIN計算力ネットワークを形成し、顧客により低価格の計算力を提供することに努めています。ユーザーは使用していないGPUやCPUの計算力をio.netプラットフォームに提供し、トークンのインセンティブを得ることができます。核心的な目標は、分散化された価格制御の下で高品質なAI計算力を提供し、AIスタートアップ企業がコストを削減するのを助けることです。
Io.netが提供する計算サービスIO Cloudは、クラスター構築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、大規模な調整作業を実現します。これにより、GPUは集中した計算能力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できるようになり、AIスタートアップは分散化された価格の十分の一のコストで計算ハードウェアの展開を行うことができます。
現在、io.netが集約したGPUクラスターの数は業界で第一位であり、オンラインで使用可能なGPUの数は20万を超え、その中にはGeForce RTX 4090が近く5万枚、GeForce RTX 3090 Tiが3万枚以上あります。
リソースプロバイダー - Exabit
Exabitsは最も潜在能力のあるAI計算力プロバイダーとして、十分なチップを提供して深層機械学習を行うことができます。チームはAIの巨人であるNVIDIAの一次代理店であり、強力な技術リソースのバリアを持っています。Exabitは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、A/H100、RTX4090、A6000などの高性能マシンへのアクセス権を持っています。
ExabitsはWeb3の計算力の巨人に大規模な機械学習の計算力を提供します。従来のクラウドサービスと比較して、顧客はExabitsを使用後、70%以上のコストを削減できると同時に、30%の効率を向上させることができます。
Exabitsの主旨は、独自の算力供給チャネルを通じて、顧客に最も速く、最も高品質で、最も信頼できる算力を提供することです。高品質な算力は、ユーザーのコストを節約するだけでなく、顧客に全方位のサービス選択を提供します。
現在、Exabits は Renders Network や Io.net などのコンピューティング大手と提携して、分散化を通じて機械学習に貢献しています。
リソースチャネル業者 - PingPong
PingPongはDePINリソースプロバイダーとして、需要をマッチングし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。PingPong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1inchまたはアグリゲート版Uberと理解できます。
PingPongは制御層を通じて、各ネットワークおよび戦略、リソースの状況、性能、安定性などの情報を取得し、SDKを提供します。そして、ルーティングアルゴリズムを通じてその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は限られており、地域が過度に集中しているため、グローバルなリソースの配置がサービス品質を低下させています。
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アプリケーション層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ネットワークを見つけることです。
二、分散化算力エコシステムの解析
Io.netとExabitsは戦略的提携を結び、Exabitsは豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給元として、io.netネットワークの速度と安定性を向上させることに尽力しています。Io.netはExabitsが提供する高品質な計算力を代理店方式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。双方は、分散化計算業界の成功とWeb3とAIの統合には、初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。
計算能力の需要が不断に増加する中で、従来のクラウドコンピューティングは幾つかの問題に直面しています：
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、中央集権的な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。しかし、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、革新者たちが共同で取り組み、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
Exabitsは供給側として、NVIDIAをバックに持つ絶対的なバリアを有しています。機械学習の計算能力で価値のあるマシンは主にA100、RTX4090、H100で、単台の価格は約30万ドルです。これらのマシンは高度に希少な資源となっており、伝統的なAI大手によって長期間独占されています。Exabitsが供給側で接続している資源は非常に貴重です。個人のGPUの余剰計算能力を共有する小口投資家では、大規模なAIモデルの計算や処理を支えるには品質が不足しているため、Exabitsは分散化された計算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。
Exabits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、この規模の資本と技術投入はスタートアップが模倣することを難しくします。もしExabitsがより多くの分散化された計算力代理店と協力し、供給側を継続的に拡充し、業界の計算力資源に対する需要を満たすことができれば、B2B分散化された計算力分野で業界独占を実現し、規模の経済を生み出すことが期待されます。
しかし、最大のリスクは、大量の資本を投入した後に、算力代理店にリソースを持続的に提供できなくなることです。供給側の利益は、算力代理店が顧客を持続的に獲得できるかどうかに極度に依存しています。顧客と需要がある限り、Exabitsは供給側の価値が需要の増加に伴って増加します。
ライトアセットモデル
Io.netは現在最も優れた計算力代理商として、世界中に分布したGPUによっ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見ると、io.netは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算力代理分野で強力なブランドを確立しています。
Io.netのコアビジネス：
企業の視点から見ると、次のようになります。
お客様の視点から:
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、これは長期的な価値投資家が慎重に考慮すべき点です。
! 分散型クラウドコンピューティングの革命は始まったばかりですか?
三、10から100？
ExabitとIo.netの協力が分散化された計算力エコシステムを1から10に引き上げることができるとすれば、PingPongに参加することで100に到達するチャンスがあるかもしれません。
PingPongの目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターとなり、Web2のUberに直接対抗することです。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、顧客を価格と品質の最適なリソースに接続します。PingPongは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はリソース代理店、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パートナーは、資産を発行できるプラットフォームに成長できれば、製品の価値がさらに高まります。PingPongは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、リソースを計算してAIエージェントを作成し、新しい金融資産に変換します。また、SDKを通じてアプリケーションを使用する顧客に動的マイニングを支援し、計算リソースに役立つ計算能力の掘削に集中します。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。
PingPongにとって、より多くの供給者や代理店が分散化された計算力エコシステムに参入することを望んでいます。そうすることで、自身の強みをより明確にし、より長いビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を獲得することができます。百度や大衆評判が情報分野を支配している理由は、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ようになるからです。
四、未来が期待できる
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非常に明確になり、各役割のリーダーはエコシステム内での責任を果たしていますが、従来の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、分散化は概念的に顧客の多くの問題をうまく解決できるものの、この市場の全体的なリソースと規模はそれに比べて非常に小さいです。
AIの発展を支える計算リソースが遠く不十分な状況下で、市場には新たな流れや新しいモデルが必要です。現在、分散化クラウドコンピューティングが確かにスタートアップAI企業のいくつかのニーズを満たすことができることがわかります。未来がどこに向かうかについては、この覆す道の証人であり参加者として共に追っていきましょう。この革命の進化を共に見守ることにしましょう！
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