Aethirの詳細:三重のトラックを兼ね備えた分散化クラウドコンピューティングの実力プレイヤー

LLM大モデルとAIの発展と進歩は人類の歴史上非常に偉大な科技の進歩であり、人類はこれからAI時代に突入しました。この新しい世界では「計算能力」が最も希少な資源です。

算力の発展のトレンドはエッジコンピューティングであり、この計算方法は物理的な遅延を効果的に低減でき、メタバースなどの低遅延要求の産業発展の基盤となる。分散化された分散型クラウドコンピューティングは柔軟性、低価格、検閲耐性の利点を持ち、発展の見通しは非常に広い。

AethirはArbitrumネットワーク上の分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームで、H100などの高演算能力を持つGPUを集約し、ゲーム、人工知能などの企業にエンタープライズグレードの計算サービスを提供します。

! Aethir:トリプルトラックの分散型クラウドコンピューティングプレーヤー

Aethirは、io.net、Thetaなどの業界内のクラウドコンピューティングのトッププロジェクトや、複数のトップゲームスタジオ、通信会社と協力しており、2024年第1四半期の年間定常収入(ARR)は2000万ドルを超えると予想されています。

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余剰な計算力を販売するためのハードルを大幅に下げ、Aethirネットワークの地理的カバレッジを大きく拡大しました。

AethirはチェックノードNFTの販売を通じて8,000万ドルを獲得し、そのプロジェクトの展望と経済モデルが多くのユーザーにとって非常に魅力的であることを証明しました。

AethirネットワークのA100の毎時使用コストは他の競合他社に比べて著しく低く、明らかな競争優位性を持っています。

人類社会の発展過程の変化は、しばしばいくつかの非常に偉大な科学的発明と進歩によって実現されます。毎回の技術革新は、直接的により効率的で繁栄した新たな時代を創造します。

産業革命、電気革命、情報革命は人類の歴史において非常に偉大な技術の進歩であり、それらは人間社会の姿を根本的に変え、前例のない生産力と生活様式の変化をもたらしました。今や、私たちは石油ランプでの照明や馬車での手紙のやり取りの時代には戻れません。GPTの誕生とともに、人類はもう一つの偉大な新時代に突入しました。

LLMは一歩一歩人間の知能を解放し、人々が限られたエネルギーと知能をより創造的な思考と実践に使えるようにし、人々はこれからより効率的な世界に入っていく。

私たちはGPTをまた一つの世界を変える技術的突破口と見なしています。それは、GPTの自然言語理解と生成における巨大な進歩だけでなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力増加の法則を理解したからです。---つまり、モデルのパラメータとトレーニングデータを継続的に拡大することで、LLMモデルの能力が指数関数的に向上し、十分な計算能力があれば、このプロセスには一時的にボトルネックが見られません。

大規模言語モデルの用途は、人間の言語や対話を理解することに限られず、むしろそれは始まりに過ぎません。機械が言語を理解する能力を持つようになると、それはまるでパンドラの箱を開けるようなもので、無限の想像力の空間が解き放たれます。人々はAIのこの能力を活用して、さまざまな破壊的な機能を開発することができます。

現在、さまざまな交差するテクノロジー分野で、LLMモデルがその力を発揮しています。動画制作、アート創作などの人文分野から、薬剤開発、生物技術などのハードテクノロジー分野に至るまで、劇的な変化が訪れるに違いありません。

この時代において、計算力は希少な資源と見なされており、大手テクノロジー企業は豊富な資源を握っている一方で、新進の開発者は計算力資源不足の参入障壁に直面しています。AIの新時代において、計算力は力であり、計算力を掌握する者は世界を変える能力を持っています。GPUは深層学習と科学計算の分野の基石として、非常に重要な役割を果たしています。

急速に発展している人工知能(AI)の分野では、開発の二重の側面を認識する必要があります: モデルの訓練と推論。推論はAIモデルの機能と出力に関係し、訓練はインテリジェントなモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含んでおり、機械学習アルゴリズム、データセット、計算能力が含まれます。

GPT4を例にとると、高品質な推論を得るためには、開発者が包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を取得し、効果的なAIモデルを訓練する必要があります。これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、AWSなどの業界の巨人に集中しています。

高い計算コストと参入障壁が、より多くの開発者の参入を妨げ、一流のプレイヤーがますます強力になる要因となっています。彼らは大規模な基礎データセットと膨大な計算能力を持ち、自身の規模を拡大しコストを削減する能力を持っているため、業界の壁がさらに堅固になっています。

しかし、私たちは考えざるを得ません。ブロックチェーン技術を採用することで、計算コストや業界参入障壁を低下させる方法はないのでしょうか？答えは肯定的です。分散化された分散型クラウドコンピューティングは、このような時代背景の中で私たちにそのような解決策を提供しています。

現在の計算力が高価で希少であるにもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは主に、これらの分散した計算力を統合し、商業的な方法で運用するための即座の方法がまだ登場していないためです。以下は、さまざまなワークロードの典型的なGPU利用率の数字です:

ほとんどのGPUを搭載した消費者デバイスは、最初の3つのカテゴリに属し、すなわちアイドル(がちょうどWindowsオペレーティングシステム)に入った時です。

• GPU使用率:0-2%;
• 一般的な生産タスク(の執筆、簡単な閲覧):0-15%; *ビデオ再生:15〜35%。

上記のデータは、計算リソースの利用が極めて低いことを示していますが、Web2の世界ではこれらのリソースを収集し統合するための有効な手段がありません。しかし、Cryptoとブロックチェーン経済は、この課題を解決するための良薬かもしれません。暗号経済は、極めて効率的なグローバル市場を構築しており、独自のトークン経済と分散化の特徴により、リソースの価格設定、流通、市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。

AIの発展は人類の未来に影響を与え、計算力の進歩がAIの発展を決定します。1940年代に最初のコンピュータが発明されて以来、計算モデルは何度も変革を遂げてきました。重厚な大型コンピュータから軽量のノートパソコンへ、中央集権型のサーバー購入から計算力のレンタルへと、計算力の獲得のハードルは徐々に下がっています。クラウドコンピューティングが登場する前は、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って常に更新し続ける必要がありましたが、クラウドコンピューティングの登場はこのモデルを根本的に変えました。

クラウドコンピューティングの基本的な概念は、需要側がサーバーをレンタルし、リモートアクセスを行い、使用量に応じて支払うことです。現在、従来の企業はクラウドコンピューティングによって覆されています。クラウドコンピューティングの分野では、仮想化技術がその核心です。仮想化サーバーは、強力なサーバーを小さなサーバーに分割してレンタルし、さまざまなリソースを動的に調整することができます。

このモデルは、算力業界のビジネスの構図を根本的に変えました。以前は、人々が自ら算力設備を購入して、自分の算力ニーズを満たす必要がありました。しかし、今ではウェブサイト上で賃料を支払うだけで、高品質な算力サービスを享受できるようになりました。クラウドコンピューティングの将来の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化システムはユーザーから遠すぎるため、ある程度の遅延を引き起こす可能性があります。遅延は最適化可能ですが、光速の制限により、遅延は常に克服できないのです。

しかし、メタバース、自動運転、遠隔医療などの新興産業は遅延の要求が非常に低いため、クラウドコンピューティングサーバーをユーザーにより近い場所に移動する必要があります。その結果、ますます多くの小型データセンターがユーザーの周囲に配置されるようになり、これがエッジコンピューティングです。

中央集権型のクラウドコンピューティングプロバイダーと比較して、分散化クラウドコンピューティングの利点は主に次のとおりです:

• アクセス性と柔軟性: クラウドサービスプロバイダーから計算力チップへのアクセスを取得するには通常数週間かかり、高性能のGPUモデル（A100、H100など）はしばしば品切れ状態です。さらに、計算力を得るためには、消費者は通常これらの大企業と長期的で柔軟性のない契約を結ぶ必要があり、これは時間の損失を引き起こすだけでなく、企業の運営を硬直化させ、一定の柔軟性を失わせます。それに対して、分散化計算力プラットフォームはいつでも計算力を取得でき、柔軟なハードウェア選択を提供し、より強いアクセス性を持っています。
• 価格がより低い: 余剰チップを利用し、さらにネットワークプロトコル側からチップと計算力供給者へのトークン補助を加えることで、分散化計算力ネットワークはより安価な計算力を提供できる可能性があります。
• 検閲耐性: 一部のWeb3システムは自らを無許可システムとして位置付けていません。GPUのオンライン、データのロード、データの共有、結果の共有の各段階でGDPRやHIPAAなどのコンプライアンス問題に対処しています。

AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の不均衡が続く中で、より多くの開発者が分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームに移行することが促進されるでしょう。同時に、ブルマーケットの間に暗号トークンの価格が上昇することで、GPU供給者はより多くの利益を得ることになり、これがさらに多くのGPU提供者がこの市場に参入する刺激となり、正のフィードバックループを形成するでしょう。

技術的な問題

1. パラレル化の課題

分散化コンピューティングプラットフォームは通常、長尾のチップ供給を集約しています。これは、単一のチップ供給者が短期間で複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを独立して完了することがほぼ不可能であることを意味します。クラウドコンピューティングプラットフォームが競争力を持つためには、並列化の手段を通じてタスクを分解し、配分する必要があり、全体の完了時間を短縮し、プラットフォームの計算能力を向上させる必要があります。

しかし、並列化の過程では、タスクの分解方法(、特に複雑な深層学習タスク)、データ依存性、及びデバイス間の追加通信コストなど、一連の問題に直面することになります。

2. 新技術の代替リスク

大量の資本がASIC(専用集積回路)の研究や、テンソル処理ユニット(TPU)のような新しい発明に投入されることで、分散化計算プラットフォームのGPUクラスターに影響を及ぼす可能性があります。

もしこれらのASICが良好な性能を提供し、コスト面でのバランスが取れれば、現在大規模なAI組織が独占しているGPU市場が再び市場に戻る可能性があります。これによりGPUの供給が増加し、分散化クラウドコンピューティングプラットフォームのエコシステムに影響を与えるでしょう。

3. 規制リスク

分散化クラウドコンピューティングシステムが複数の法域で運営され、異なる法律や規制の影響を受ける可能性があるため、独特の法的および規制上の課題が存在する可能性があります。データ保護やプライバシーに関する法律などのコンプライアンス要件も複雑で挑戦的である可能性があります。

現段階では、クラウドコンピューティングプラットフォームのユーザーは主に専門の開発者と機関であり、彼らは長期間にわたって1つのプラットフォームを使用することを好み、気軽に変更することはありません。分散化プラットフォームを使用するか中央集権プラットフォームを使用するかは、価格は考慮要素の一つに過ぎず、これらのユーザーはサービスの安定性をより重要視しています。したがって、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定して十分な計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得やすく、長期的な協力関係と安定したキャッシュフロー収入を得ることができます。

次に、私は今回のサイクルでゲームレンダリングとAIに焦点を当てた新しい分散化コンピューティングプロジェクトAethirを紹介し、現在市場にある同じ分野のAIプロジェクトと分散化コンピューティングプロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価を算出します。

Aethirプロジェクト紹介

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上に構築された分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、企業、データセンター、暗号通貨マイニングビジネス、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、スマートに再分配することで、ゲームや人工知能の企業がその製品を直接消費者に届けるのを支援します。

このプロジェクトの重要な革新の一つはリソースプールであり、分散化した計算力の提供者を統一されたインターフェースの下に集め、世界中の顧客にサービスを提供します。リソースプールの大きな特徴は、GPUプロバイダーがネットワークに自由に接続または切断できるため、使用されていないデバイスを持つ企業やデータセンターがダウンタイム中にネットワークに参加でき、供給者の柔軟性とデバイス利用率が向上することです。

Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラに基づいています:

• **コンテナ(Container):**コンテナの重要な機能は、リアルタイムのリモートレンダリングサービスを提供し、"ゼロ遅延"体験を実現することです。コンテナはクラウドコンピューティングの実際の場所であり、仮想エンドポイントの役割を果たし、アプリケーションを実行しレンダリングします。これにより、ワークロードがローカルデバイスからコンテナに移行します。
• チェック(Checker): チェッカーノードはContainerを確認することによって