分散化クラウドコンピューティング：新興エコシステムのフレームワークとポテンシャル

テクノロジーの急速な発展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどの企業の時価総額は近年爆発的に増加しています。人工知能と暗号通貨の結合は現在の市場の中心的な物語となり、大量の投資を引き寄せています。AIの波の中で、分散化はAIの発展を推進するツールとして大きな可能性を示しています。実際の応用においては中心化モデルとのギャップが残っていますが、Web3の利点を活用してAIのコア分野を拡大することは業界の共通認識となっています。

AI技術の四つの核心的な側面には、データ、モデル、トレーニング、推論が含まれます。その中で、データは最も基本的な要素であり、原材料と見なすことができます。他の側面はデータを加工する方法です。分散化はデータのラベリングやストレージなどの段階で重要な役割を果たします。

もしデータが原材料であるなら、計算力は出力効率を最大化するための加工ツールです。本稿では「計算力」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について探討します。

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一、DePINと分散化算力エコシステムフレームワーク

現在、高品質な計算力リソースは伝統的な巨頭によって独占されており、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ことが難しくなっています。このような高額な価格は、ほとんどの購入者にとって耐え難いものです。

分散化ソリューションは主にP2P経済モデルを採用しており、ユーザーはリソース提供者としてトークン報酬を得ることができます。分散化AIの計算能力の需要が急増する中、関連エコシステムはバランスの取れたフレームワークを形成しています。その中で、特定の主要プロジェクトはエコシステムにおいて異なる重要な役割を果たし、注目すべき技術的障壁と発展の見通しを示しています。

分散化AI算力エコシステムは、主にリソースエージェント、リソースプロバイダー、およびチャネル業者の三つの部分で構成されています。

リソース代理店

ある分散化計算ネットワークプロジェクトは、計算力の代理商として、高品質なAI計算力を低価格で顧客に提供することに尽力しています。このプロジェクトは供給側において、世界中に分布したGPUリソースを持ち、顧客は主にAI推論に特化したスタートアップ企業です。

このプロジェクトの目標は、100万のGPUを集約し、巨大なDePIN計算力ネットワークを形成して、顧客により安価な計算力を提供することです。ユーザーは、プラットフォームに余剰のGPU/CPU計算力を提供してトークンのインセンティブを得ることができます。その核心的な目標は、分散化の方法で価格をコントロールし、高品質のAI計算力を提供して、AIスタートアップ企業のコストを削減することです。

このプロジェクトは、cluster構築モジュールを採用し、すべてのGPUを相互接続状態に保ち、トレーニングと推論プロセスにおける大規模な調整を実現します。これにより、AIスタートアップは、分散化された価格の10分の1のコストで計算ハードウェアの展開を完了できます。注目すべきは、このプロジェクトが機械学習の計算力を集約することに焦点を当てており、他のDePINプロジェクトに対して機械学習用のGPUリソース支援を提供できることです。

現在、このプロジェクトが集約しているGPUクラスターの数は業界でトップであり、オンラインで利用可能なGPUは20万台を超え、その中にはGeForce RTX 4090が約5万台、GeForce RTX 3090 Tiが3万台以上あります。

リソースプロバイダー

あるプロジェクトは最も有望なAI計算力提供者として、深層機械学習に十分なチップを提供できます。チームは従来のAI計算リソースにおいて顕著な優位性を持ち、あるAI大手企業の一次代理店でした。技術的なリソースの壁を持つこのプロジェクトは、数百のデータセンターに直接アクセスし、A/H100、RTX4090、A6000などの高級マシンを取得できます。

このプロジェクトはWeb3の計算力の巨頭に大規模な機械学習の計算力を提供します。ある顧客の月間14万ドルのクラウドサービス支出と比較して、このプロジェクトに移行した後、月間支出は約4万ドルに減少し、70%のコスト削減だけでなく、30%の効率向上も実現しました。

このプロジェクトは、独自の算力供給チャネルを通じて、顧客に最速、最高品質、最も信頼性の高い算力を提供し、コストを節約しながら全方位のサービス選択を提供することに取り組んでいます。そのAI算力の品質は、複数の算力代理店から認められ、いくつかの算力大手と提携しています。

リソースチャネル業者

あるプロジェクトはDePINリソースのチャネル業者として、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、DePIN分野における1inchやUberに似ています。

このプロジェクトは、制御層を通じて各ネットワークのポリシー、リソース状況、性能および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通じてそれをユーザーに提供します。

このモデルは、各DePINネットワークのリソースとサービスが限られていること、および地域集中によるグローバルリソースの配置がサービス品質の低下を引き起こす問題を解決することを目的としています。ルーティングアルゴリズムを通じてデータ、ネットワークの基本情報、機械情報を取得し、集約した後に戦略を生成し、顧客のニーズに応じてサービスを提供し、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場合には最適価格の計算力ネットワークを探します。

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二、分散化算力エコシステムの解析

あるリソース代理店とあるリソース提供者は戦略的提携を結びました。豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給側として、リソース提供者はリソース代理店ネットワークの速度と安定性の向上に努めています。リソース代理店は高品質な計算能力を代理方式で顧客がその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。

計算ニーズの増加に伴い、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：主流のクラウドサービスを使用する場合、ハードウェアへのアクセス権を取得するのに通常数週間かかり、一般的に使用されるGPUモデルはしばしば利用できません。
• 制限された選択：ユーザーはGPUハードウェア、位置、安全レベル、遅延などの面で制限を受ける。
• 高コスト：高品質なGPUは高価であり、プロジェクトの毎月のトレーニングと推論の費用は数十万ドルに達する可能性があります。

分散化計算は、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替ソリューションを提供し、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ことを目的としています。しかし、クラウドコンピューティングの巨人の地位に挑戦するには、革新者が協力し合い、相互に支援する必要があります。

資産モード

重資産モデル

あるリソースプロバイダーは強力な供給側の優位性を持っています。機械学習の計算能力の中で最も価値のあるマシン（A100、RTX4090、H100など）の単価は約30万ドルであり、希少なリソースとなり、従来のAI大手によって長期にわたり独占されています。同社が供給側で接続したリソースは非常に貴重です。個人のGPU計算能力の質が大規模なAIモデルの計算をサポートするには不十分であるため、同社は分散化された計算エコシステムにおいて重要で代替不可能な役割を果たしています。

この重資産モデルは大量の固定資産投資を必要とし、スタートアップ企業にとって高い参入障壁となります。もしこの会社がより多くの分散化された計算力代理店と協力し、供給側を拡充し続け、業界の需要を満たすことができれば、B2B分散化計算力分野で独占と規模の経済を実現する可能性があります。

しかし、最大のリスクは大量の資本を投入した後、計算力代理店にリソースを継続的に提供できないことです。供給側の価値の成長は、計算力代理店が顧客の需要を持続的に獲得できるかどうかに非常に依存しています。

軽資産モデル

ある算力代理店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強力なブランドを作り上げています。そのコアビジネスには、個人のGPU算力を集約しトークンを報酬として提供すること、および供給側から高品質な算力を取得してAIスタートアップに販売することが含まれます。

企業の観点から見ると、このモデルは供給側から低価格で購入し、高価格でC端顧客に販売する計算能力に関与しています。ユーザーが未使用のGPU計算能力を共有してトークンを獲得できるように支援し、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。

顧客の観点から見ると、このネットワークの計算力価格は他の分散化クラウドコンピューティングサービスより約80%安く、ステーキングと共有収益の機会を提供しています。

典型的な軽資産モデル企業として、その最大の利点はリスクが低く、初期に大量の機械投資が不要であることです。少ない資金投資により、企業と投資家はより高い利益率を得ることが容易になります。しかし、業界の参入障壁が低く、ビジネスモデルが容易にコピーされるため、これは長期的な価値投資家が慎重に考慮すべき要素です。

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三、エコシステムの発展の展望

特定のリソースチャネル業者の参加は、分散化された計算力エコシステムの発展をさらに推進する可能性があります。同社の目標は、Web2分野のUberに類似した最大のDePINサービスアグリゲーターになることです。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統合することで、顧客を最適なリソースに接続します。

この会社はB2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用し、供給側、リソース代理店、最終顧客を接続しています。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、ユーザーは独自のAIエージェントを作成し、資産の変換を実現し、顧客のために動的なマイニングを支援し、有用な計算力リソースの掘削に注力します。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向上させることができます。

このチャネル業者にとって、より多くのサプライヤーや代理店がエコシステムに参入することはその優位性を際立たせ、ビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を引き付けるのに役立ちます。検索エンジンやレビューサイトが情報分野を支配できるのは、より多くの商人や情報がインターネットにアップロードされ、顧客のチャネル業者への依存が高まったからです。

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第四に、将来の展望

分散化クラウドコンピューティングは徐々に発展しており、そのエコシステムのフレームワークとモデルは明確になってきています。各役割のリーディング企業もそれぞれの責任を果たしています。しかし、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時間がかかります。分散化は概念的には顧客の多くの問題をうまく解決できるものの、従来の集中化クラウドコンピューティングと比較すると、市場全体のリソースと規模は依然として小さいです。

AIの発展を支える計算リソースが遠く不足している中、市場は困難を突破するための新しいモデルを必要としています。現在、分散化クラウドコンピューティングはスタートアップAI企業の一部のニーズを満たすことができています。今後の発展がどうなるか、私たち一緒にこの破壊的変革の進化過程を見届けましょう。

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