# AIコンピューティングパワー共有プラットフォームの興起と発展最近、2つのブロックチェーン技術に基づくAIコンピューティングパワー共有プラットフォームが市場の注目を集めています。これらのプラットフォームは、次第に顕著になっている問題、すなわち、未使用の高性能グラフィックカードリソースを効果的に活用し、AIスタートアップやゲームレンダリング会社により経済的なコンピューティングパワーサポートを提供することを目的としています。このビジネスモデルの核心は、二つの重要なグループを結びつけることにあります。一方では、大量のコンピューティングパワーを必要とするが、高価な機器を購入する資金が不足しているAIスタートアップ企業、もう一方では、余剰の高性能グラフィックカード(例えば、4090、3090、A100、H100など)を持っている個人または機関です。仲介プラットフォームを構築することで、これらのプロジェクトはウィンウィンの状況を作り出そうとしています:AI企業は必要なコンピューティングパワーを低コストで獲得でき、グラフィックカードの所有者は余剰資源から利益を得ることができます。このモデルの出現には必然性があります。まず、多くのAIスタートアップにとって、大量のグラフィックカードを購入することはコストが高く、柔軟性に欠けます。次に、現在の世界のグラフィックカード市場は供給が逼迫しており、一部の貿易制限も存在し、多くの企業がグレー市場を通じてリソースを調達せざるを得なくなっており、これがコストとリスクを確実に増加させています。したがって、これらの痛点を解決することを目指した去中心化のコンピューティングパワー共有プラットフォームが登場しました。しかし、このプラットフォームが直面している最大の課題は、「先に鶏がいるのか、それとも先に卵があるのか」というジレンマをどう打破するかです。プラットフォームは、十分な数のGPUリソース提供者とコンピューティングパワー需要者を同時に惹きつける必要があり、良性循環を形成することが求められます。この問題を解決するために、これらのプラットフォームは巧妙に暗号通貨のインセンティブメカニズムを利用しています。! [卵の問題から始めて、分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム IO.Net とAethirの類似点と相違点を探る](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-00d11eb814ed38b044d54bd3fc87a0be)そのプラットフォームの1つは、まず「ハードウェアリソース」を集める戦略を選びました。トークンのインセンティブを通じて、彼らは大量のGPUリソースを成功裏に引き寄せ、一時的には数十万枚のGPUの規模に達しました。この方法は、プラットフォームの立ち上げ初期におけるリソース不足の問題を効果的に解決しました。これらのプラットフォームのトークンモデルは、単なる補助金としてだけでなく、実際の応用価値も持っています。プラットフォームは法定通貨やステーブルコインでの支払いをサポートしていますが、同時にプラットフォームのネイティブトークンを使用して支払うオプションも提供しており、一定の手数料割引を与えています。この設計はユーザーにプラットフォームトークンの使用を強制するものではなく、トークンに実際の用途を提供し、トークンの広範な分布と長期的な価値の維持に寄与しています。エコシステムの構築において、異なるプラットフォームは異なる戦略を採用しています。一部のプラットフォームは、ユーザーの忠誠心と沈没コストを育成するために、仮想マイニングマシンや実体マイニングマシンを販売しています。このアプローチは、コミュニティの基本的な基盤を効果的に維持し、ユーザーがエコシステムを離れにくくしています。興味深いことに、これらのプラットフォームはある程度競争関係にあるにもかかわらず、協力関係も存在します。例えば、彼らはすべてGPUコンピューティングパワーの標準化企業と協力しており、これはグラフィックカードが新しい時代において標準化された製品としての重要性を反映しています。技術エコシステムの観点から見ると、これらのプラットフォームはそれぞれ異なるブロックチェーンネットワークをインフラストラクチャとして選択しました。この差別化された配置は、ある程度直接競争を回避し、同時に異なるblockchainエコシステムのユーザーに選択肢を提供しています。総じて、これらのブロックチェーン技術に基づくAIコンピューティングパワー共有プラットフォームは、AI業界が直面しているコンピューティングパワーの需要とリソースの配分の問題を解決することを目的とした新しいビジネスモデルを探求しています。革新的なトークン経済モデルと柔軟なエコシステム構築戦略を通じて、これらのプラットフォームは従来の中央集権的なモデルの制約を徐々に突破し、AI産業の発展に新たな可能性を提供しています。
ブロックチェーン駆動のAIコンピューティングパワー共有プラットフォームの興起は、コンピューティングパワーの不足とリソースの遊休問題を解決します。
AIコンピューティングパワー共有プラットフォームの興起と発展
最近、2つのブロックチェーン技術に基づくAIコンピューティングパワー共有プラットフォームが市場の注目を集めています。これらのプラットフォームは、次第に顕著になっている問題、すなわち、未使用の高性能グラフィックカードリソースを効果的に活用し、AIスタートアップやゲームレンダリング会社により経済的なコンピューティングパワーサポートを提供することを目的としています。
このビジネスモデルの核心は、二つの重要なグループを結びつけることにあります。一方では、大量のコンピューティングパワーを必要とするが、高価な機器を購入する資金が不足しているAIスタートアップ企業、もう一方では、余剰の高性能グラフィックカード(例えば、4090、3090、A100、H100など)を持っている個人または機関です。仲介プラットフォームを構築することで、これらのプロジェクトはウィンウィンの状況を作り出そうとしています:AI企業は必要なコンピューティングパワーを低コストで獲得でき、グラフィックカードの所有者は余剰資源から利益を得ることができます。
このモデルの出現には必然性があります。まず、多くのAIスタートアップにとって、大量のグラフィックカードを購入することはコストが高く、柔軟性に欠けます。次に、現在の世界のグラフィックカード市場は供給が逼迫しており、一部の貿易制限も存在し、多くの企業がグレー市場を通じてリソースを調達せざるを得なくなっており、これがコストとリスクを確実に増加させています。したがって、これらの痛点を解決することを目指した去中心化のコンピューティングパワー共有プラットフォームが登場しました。
しかし、このプラットフォームが直面している最大の課題は、「先に鶏がいるのか、それとも先に卵があるのか」というジレンマをどう打破するかです。プラットフォームは、十分な数のGPUリソース提供者とコンピューティングパワー需要者を同時に惹きつける必要があり、良性循環を形成することが求められます。この問題を解決するために、これらのプラットフォームは巧妙に暗号通貨のインセンティブメカニズムを利用しています。
! 卵の問題から始めて、分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム IO.Net とAethirの類似点と相違点を探る
そのプラットフォームの1つは、まず「ハードウェアリソース」を集める戦略を選びました。トークンのインセンティブを通じて、彼らは大量のGPUリソースを成功裏に引き寄せ、一時的には数十万枚のGPUの規模に達しました。この方法は、プラットフォームの立ち上げ初期におけるリソース不足の問題を効果的に解決しました。
これらのプラットフォームのトークンモデルは、単なる補助金としてだけでなく、実際の応用価値も持っています。プラットフォームは法定通貨やステーブルコインでの支払いをサポートしていますが、同時にプラットフォームのネイティブトークンを使用して支払うオプションも提供しており、一定の手数料割引を与えています。この設計はユーザーにプラットフォームトークンの使用を強制するものではなく、トークンに実際の用途を提供し、トークンの広範な分布と長期的な価値の維持に寄与しています。
エコシステムの構築において、異なるプラットフォームは異なる戦略を採用しています。一部のプラットフォームは、ユーザーの忠誠心と沈没コストを育成するために、仮想マイニングマシンや実体マイニングマシンを販売しています。このアプローチは、コミュニティの基本的な基盤を効果的に維持し、ユーザーがエコシステムを離れにくくしています。
興味深いことに、これらのプラットフォームはある程度競争関係にあるにもかかわらず、協力関係も存在します。例えば、彼らはすべてGPUコンピューティングパワーの標準化企業と協力しており、これはグラフィックカードが新しい時代において標準化された製品としての重要性を反映しています。
技術エコシステムの観点から見ると、これらのプラットフォームはそれぞれ異なるブロックチェーンネットワークをインフラストラクチャとして選択しました。この差別化された配置は、ある程度直接競争を回避し、同時に異なるblockchainエコシステムのユーザーに選択肢を提供しています。
総じて、これらのブロックチェーン技術に基づくAIコンピューティングパワー共有プラットフォームは、AI業界が直面しているコンピューティングパワーの需要とリソースの配分の問題を解決することを目的とした新しいビジネスモデルを探求しています。革新的なトークン経済モデルと柔軟なエコシステム構築戦略を通じて、これらのプラットフォームは従来の中央集権的なモデルの制約を徐々に突破し、AI産業の発展に新たな可能性を提供しています。