AIとDePINの交差点:コンピューティングリソース市場における新たな勢力

2023年以来、人工知能と分散物理インフラネットワーク(DePIN)はWeb3分野の二大人気トレンドとなり、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本記事は両者の交差分野に焦点を当て、関連プロトコルの発展状況を探ります。

! AIとDePINの交差点

AI技術スタックにおいて、DePINネットワークは計算リソースを提供することでAIに力を与えています。大手テクノロジー企業の発展によりGPUが不足し、他の開発者がAIモデルのトレーニングに必要な十分なGPUを得ることが難しくなっています。これにより、開発者は集中化されたクラウドサービスに頼らざるを得なくなりますが、長期契約は柔軟性に欠け、効率が悪いのです。

DePINは、トークンインセンティブメカニズムを通じてリソースの貢献を促進する、より柔軟でコスト効率の良い代替ソリューションを提供します。AI分野のDePINネットワークは、個人からデータセンターまでのGPUリソースを集約し、ユーザーに統一された供給を提供します。これにより、開発者にはカスタマイズ可能なオンデマンドアクセスが提供され、GPU所有者には追加の収入源が生まれます。

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市場には複数のAI DePINネットワークが登場しており、それぞれの目標や機能に重点が置かれています。以下にいくつかの主要プロジェクトの概要を示します:

RenderはP2P GPUネットワークの先駆者であり、最初はコンテンツ制作レンダリングに特化していましたが、その後AI計算タスクに拡大しました。Akashはストレージ、GPU、およびCPU計算をサポートする「スーパークラウド」プラットフォームとして位置づけられています。io.netはAIと機械学習向けの分散GPUクラウドクラスターを提供します。Gensynは機械学習と深層学習計算に特化し、革新的な検証メカニズムを採用しています。Aethirは企業向けGPUを提供し、AI、機械学習、クラウドゲームなどの計算集約的な分野に主に取り組んでいます。Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行レイヤーとして機能し、AIエージェントがオンチェーンのスマートコントラクトによって制御されることを可能にします。

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これらのプロジェクトは、ハードウェアの種類、ビジネスの焦点、サポートされるAIタスクの種類、作業の価格設定モデル、基盤となるブロックチェーン、データプライバシーの保護、費用構造、安全メカニズムなどの面でそれぞれ特色があります。重要な違いには:

• GPUクラスタと並列計算能力:ほとんどのプロジェクトは、複雑なAIモデルのニーズに応えるためにクラスタ機能を統合しています。
• データプライバシー保護:一般的にデータ暗号化が採用され、一部のプロジェクトでは全同態暗号化や信頼実行環境などのより先進的な技術が導入されています。
• 完了証明と品質検査の計算: それぞれに作業完了状況とサービス品質を検証するための異なるメカニズムがあります。

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ハードウェア構成に関して、各プロジェクトのGPU/CPUの数と高性能GPU(（H100/A100)）の比率には大きな差があります。io.netとAethirは高性能なGPUを多く持ち、大規模なモデル計算に適しています。価格面では、分散型GPUサービスは一般的に中心化サービスよりも低いです。

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AI DePIN分野はまだ初期段階にあり、いくつかの課題に直面していますが、これらのネットワーク上で実行されるタスクの量とハードウェアの数は著しく増加しています。これは、Web2クラウドサービスの代替品に対する市場の需要と、以前は十分に活用されていなかった供給を反映しています。将来的には、AI市場の急成長に伴い、これらの分散型GPUネットワークが開発者に経済的な計算リソースを提供する上で重要な役割を果たし、AIと計算インフラの未来の構図に重要な貢献をすることが期待されています。

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