世界のテクノロジーの急速な発展に伴い、人工知能分野の巨大企業の時価総額は近年爆発的な成長を遂げています。Crypto x AIは現在の市場サイクルの中心的なストーリーとなり、市場の感情は高まり、資金が絶えず流入し、強力な合意が形成されていることを示しています。AIの波の背景において、分散化はAIの発展を促進する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。実際の実装においては、中央集権的モデルとまだ顕著な差がありますが、web3の利点を活かしてAIの4つのコア領域——データ、モデル、トレーニング、推論を拡張し、継続的な最適化を通じてより大きな潜在能力を発揮することがweb3の参加者に共通する目標となっています。
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の新しいエコシステムを構築する
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
世界のテクノロジーの急速な発展に伴い、人工知能分野の巨大企業の時価総額は近年爆発的な成長を遂げています。Crypto x AIは現在の市場サイクルの中心的なストーリーとなり、市場の感情は高まり、資金が絶えず流入し、強力な合意が形成されていることを示しています。AIの波の背景において、分散化はAIの発展を促進する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。実際の実装においては、中央集権的モデルとまだ顕著な差がありますが、web3の利点を活かしてAIの4つのコア領域——データ、モデル、トレーニング、推論を拡張し、継続的な最適化を通じてより大きな潜在能力を発揮することがweb3の参加者に共通する目標となっています。
分散化技術は、上記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技術の基礎原材料であり、その重要性は言うまでもなく、モデル、トレーニング、および推論はデータを処理する異なる方法です。データのラベリングやストレージにおいても、分散化は大きな役割と価値を発揮します。
データが原材料であるならば、計算能力はこれらの原材料を加工するための重要なツールであり、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「計算能力」という核心を中心に、Crypto x AI x DePINエコシステムフレームワークおよびその経済モデルを深く分析します。
! 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?
一、DePINと分散化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開発に欠かせない必需品であり、この希少なリソースは伝統的な巨頭に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がコストパフォーマンスの良い計算力を得ることが難しく、高額な価格が大多数の購入者にとって耐え難い負担となっている。
分散化の解決策：現在のDePINトラックのプロジェクトは多くがP2P経済モデルを採用しており、リソース需要者に高品質なリソースを提供し、各ユーザーが物理施設のリソース提供者となることを許可し、同時にトークンの報酬を得ることができます。
分散化AI算力の需要が急増する中、顧客のニーズをより良く満たすために、分散化AI算力供給の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。主要プロジェクトとしては、ある分散化計算ネットワーク、ある算力提供業者、あるリソース集約プラットフォームなどが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分散化算力の未来発展に対する配置は印象的です。
分散化AI算力エコシステムは、主にリソース代理店、リソース提供者、チャネル業者の役割を果たす3つの部分から構成されています:
リソース代理店
ある分散化計算ネットワークは、計算力の代理業者として、高品質なAI計算力をお得な価格で顧客に提供します。供給側には世界中に分散されたGPUリソースがあり、顧客は主にシードラウンドからBラウンドのAI推論スタートアップ企業です。
このプロジェクトは最近、3000万ドルのAラウンド資金調達を完了し、多くの著名機関が投資しました。トップクラスのAI計算力リソース代理店として、このプラットフォームは100万のGPUを集約し、膨大な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専念しています。ユーザーは、未使用のGPU/CPU計算力をプラットフォームに貢献し、トークンのインセンティブを得ることができます。その核心目標は、分散化された価格管理の下で高品質なAI計算力を提供し、AIスタートアップ企業のコストを削減することです。
このプラットフォームが提供する計算サービスはcluster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、トレーニングと推論プロセスにおける大規模な協調作業を実現しています。これにより、GPUは集中した計算能力を利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ます。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デプロイを完了することができます。さらに注目すべきは、このプラットフォームが機械学習の計算能力を集約することに特化しており、他のDePINプロジェクトが機械学習のためにGPU供給をフォーマットするのを支援し、技術の基盤実現に最も基本的で直接的なリソースサポートを提供できるということです。
現在、このプラットフォームが集約しているGPUクラスターの数は業界で第一位であり、オンラインで利用可能なGPUは20万以上で、その中にはGeForce RTX 4090が約5万枚、GeForce RTX 3090 Tiが3万枚以上含まれています。
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リソースプロバイダー
ある算力提供者はAI算力サービス型ノードとして、深層機械学習に十分なチップを提供することができます。このチームは従来のAI算力リソースにおいて独自の地位を築いており、AI巨人企業の一次代理店として活動していました。この技術リソースのバリアを活用し、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。
このプロバイダーは、web3の算力大手に大規模な機械学習算力を提供しています。それに対して、顧客はこのサービスを利用することで、月々のクラウドサービス費用を14万ドルから約4万ドルに削減でき、70%のコスト削減と同時に効率が30%向上しました。
このプロバイダーは、独自の算力供給チャネルを通じて、顧客に最も迅速で高品質かつ信頼性のある算力を提供することに取り組んでいます。高品質の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。提供されるAI算力の品質は、複数のAI算力代理店に認められており、現在、複数の算力大手と協力し、機械学習の発展に貢献しています。
リソースチャンネル業者
あるリソースアグリゲーションプラットフォームは、DePINリソースのチャネル業者として、需要マッチングを通じてサービスを提供します。このプラットフォームはオープンプロトコルを採用し、基盤となるアグリゲートリソースを提供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あり、DePIN分野のアグリゲート取引プラットフォームまたはサービス型プラットフォームと理解できます。
サービス提供方法：このプラットフォームは、コントロール層を通じて各ネットワークや戦略、リソース状況、性能、安定性などの情報を取得し、SDKを提供し、ルーティングアルゴリズムを介してSDKをユーザーに提供します。
痛点：各DePINネットワークにおけるリソースとサービスが限られており、グローバルなリソース配分が地域に偏りすぎているため、サービスの質が低下しています。
解決策：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、機械情報などを取得し、集約後に戦略を生成し、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、不足しているリソースの中で最適な価格の計算力ネットワークを探すことです。
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二、分散化算力エコシステムの解析
ある算力提供業者とある分散化計算ネットワークが戦略的提携に達しました。豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給側として、この提供業者はパートナー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。ある分散化計算ネットワークは、この提供業者が提供する高品質な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。両者は、分散化計算業界の成功とweb3とAIの結合には、初期の業界リーダーの緊密な協力が必要であるとの認識を一致させています。
計算能力の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、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ための、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替案を提供することです。しかし、クラウドコンピューティングの主要な巨人の地位に挑戦するには、イノベーターが共に努力し、互いにサポートし合うことが必要であり、革命的な突破を実現することが可能です。
資産モード
重資産モデル
ある計算能力提供者は供給側として、トップクラスのチップ製造業者をバックに持ち、絶対的な壁を持っています。機械学習計算能力の中で最も価値のあるマシン、例えばA100、RTX4090、H100は、単台の価格が約30万ドルであり、伝統的なAIの巨人によって長期にわたって独占されている高度に希少な資源となっています。このような状況下で、その提供者が接続できる資源は非常に貴重です。一般の個人が共有するGPUの余剰計算能力は大規模なAIモデルの計算と処理を支えるには品質が不足しているため、その提供者は分散化された計算能力エコシステムの中で非常に重要で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投資は、スタートアップ企業が模倣するのを困難にします。もしより多くの分散化された算力代理店と協力し、供給側を継続的に拡充し、業界の算力リソースの需要を満たすことができれば、B2B分散化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できます。
しかし、最大のリスクは、大量の資本を投入した後、計算力代理店に持続的にリソースを提供できなくなることです。したがって、供給側が大規模に利益を上げることは、計算力代理店が持続的に顧客を獲得できるかどうかに極度に依存しています。計算力代理店が誰であれ、顧客と需要があれば、供給側の価値は需要の増加とともに増加します。
軽資産モデル
ある分散化計算ネットワークは、現在最も優れた計算力代理業者として、世界中に分布するGPUリソースを活用し、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、このネットワーク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計算力代理分野で強力なブランドを築いています。
コアビジネス：
企業の観点から：
お客様の視点から:
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模倣される可能性があるため、長期的なバリュー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？
もしある算力提供者とある分散化計算ネットワークの協力が分散化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なら、あるリソース集約プラットフォームに参加することで100に到達するチャンスがあるかもしれません。
このリソースアグリゲーションプラットフォームの目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターになることであり、web2のあるサービス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接続します。このプラットフォームはB2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用しており、最初のB端は供給側であり、2番目のB端はリソース代理店に接続し、C端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。
チャネル業者がプラットフォームとして、発行可能な資産のプラットフォームに発展できれば、製品の価値がさらに高まります。このプラットフォームは、ルーティングアルゴリズムによって提供されるSDKを通じて計算リソースを使用してAIエージェントを作成し、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している顧客に動的にマイニングを支援し、計算リソースに有用な算力の掘削に焦点を当てます。この「資産上の資産」モデルは、資源と資金の流動性を大幅に強化することができます。
このプラットフォームにとって、彼らはより多くの供給者と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おり、その結果、自身の優位性を際立たせ、より長いビジネスラインを拡張し、より多くの顧客を引き付けることができます。簡単に言えば、ある検索エンジンとあるレビューサイトが情報分野を支配できているのは、より多くの商人と情報がインターネットにアップロードされているからであり、それによって顧客は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、未来は楽しみ
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。エコシステムのフレームワークとモデルが非常に明確になり、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、従来のクラウドコンピューティングの巨人たち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