AIとDePINの交差点:分散型GPUネットワークの台頭

最近、AIとDePINがWeb3分野のホットトピックとなり、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本稿では両者の交差点に焦点を当て、関連するプロトコルの発展について探ります。

! 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大量購入により GPU が不足しているため、他の開発者は 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。DePIN は、トークン報酬によってリソース提供を促進する、より柔軟でコスト効率の良い代替案を提供します。AI 分野の DePIN は、GPU リソースを個人所有者からデータセンターへとクラウドソーシングし、ユーザーに統一された供給を形成します。これにより、開発者にはカスタマイズされたオンデマンドアクセスが提供されるだけでなく、GPU 所有者には追加の収入が生まれます。

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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、それぞれに特徴があります。RenderはP2P GPU計算ネットワークの先駆者で、最初はグラフィックレンダリングに焦点を当てていましたが、後にAI計算タスクに拡張されました。Akashは従来のクラウドプラットフォームの「スーパークラウド」代替品として位置づけられ、ストレージ、GPU、CPU計算をサポートしています。io.netはAIと機械学習専用の分散GPUクラウドクラスターを提供しています。Gensynは機械学習と深層学習計算に特化し、より効率的な検証メカニズムを実現したと主張しています。Aethirは企業向けのGPUを提供し、AI、機械学習、クラウドゲームなどの計算集約型分野を主攻としています。Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行層として機能し、AIエージェントがオンチェーンスマートコントラクトによって制御できるようにしています。

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これらのプロジェクトは、ハードウェア、ビジネスの重点、AIタスクの種類、価格メカニズム、ブロックチェーン、データプライバシー、安全性などの面でそれぞれ特色を持っています。ほとんどのプロジェクトは、複雑なAIモデルのトレーニングニーズを満たすために、並列計算を実現するためにGPUクラスターを統合しています。データプライバシーに関しては、各プロジェクトが暗号化やTEEなどの異なる技術を使用して、機密データを保護しています。計算の品質を確保するために、ほとんどのプロジェクトは、完了証明と品質チェックメカニズムを設けています。

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ハードウェアの面では、io.netやAethirなどのプロジェクトは2000以上の高性能GPUユニットを獲得しており、大規模モデル計算により適しています。センタライズクラウドサービスと比較して、これらの分散化ネットワークは価格面で明らかな優位性を持っています。同時に、一部のプロジェクトはコンシューマー向けGPU/CPUの市場も提供しており、異なる規模の計算需要を満たしています。

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AI DePIN 分野は依然として課題に直面していますが、そのタスク量とハードウェアの数の著しい増加は市場の需要を浮き彫りにしています。今後、これらの分散化 GPU ネットワークは、開発者に経済的に効率的な計算の代替手段を提供する上で重要な役割を果たし、AI および計算インフラの発展に重要な貢献をすることが期待されています。

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