AIとDePINの交差点:分散型コンピューティングパワーの解き放つ

2023年以降、人工知能と分散化物理インフラネットワーク(DePIN)はWeb3分野で注目を集め、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本記事では、両者の交差領域を探求し、関連プロトコルの発展を研究します。

! AIとDePINの交差点

人工知能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を強化します。大手テクノロジー企業のGPUに対する大量の需要は、他の開発者にGPUの供給不足をもたらし、中央集権型クラウドサービスプロバイダーを選択せざるを得ませんでした。一方、DePINはトークンインセンティブを通じて個々のGPUリソースを集め、計算能力を必要とするユーザーに対して統一された供給を提供する、より柔軟でコスト効率の高い代替案を提供しています。

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市場には複数のAI DePINネットワークがあり、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、後にAI計算タスクに拡張しました。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」代替品として位置付けられ、幅広い計算タスク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ます。Gensynは機械学習と深層学習計算に特化し、効率を向上させる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を専門に提供し、AI、機械学習、クラウドゲームなどの計算集約型分野に重点を置いています。Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行層として、AIエージェントがチェーン上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、ビジネスの重点、AIタスクの種類、作業の価格設定、ブロックチェーン、データプライバシー、安全メカニズムなどの点でそれぞれ異なる焦点を持っています。ほとんどのプロジェクトは、並列計算を実現するためにGPUクラスターを統合しており、複雑なAIモデルのトレーニング能力を向上させています。データプライバシーの面では、各プロジェクトは暗号化やTEEなどの異なる技術を採用して機密データを保護しています。同時に、サービスの質を確保するために、計算完了証明や品質チェックメカニズムも提供しています。

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分散化 GPU 市場の提供者が Web2 巨大企業と競争するためには、単に低価格を提供するだけでなく、市場の実際のニーズを満たす必要があります。現在、io.net や Aethir などのプロジェクトは、2000 を超える高性能 GPU ユニットを取得しており、大規模なモデル計算をサポートできるようになっています。これらのネットワークの時間あたりコストは、中心化サービスを大幅に下回っています。

AI DePIN 分野は依然として課題に直面していますが、ネットワーク上で実行されるタスクとハードウェアの数は著しく増加しており、Web2 クラウドサービスの代替品に対する需要が浮き彫りになっています。今後、これらの分散化 GPU ネットワークは、開発者に経済的な計算ソリューション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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