> 原文タイトル：$POD：イルカ推論ネットワークを支えるバイバックエンジン > 原文出典：Dolphin > 原文翻訳：Yuliya、PANews > 編集者のコメント：最近、BaseエコシステムのAIメインストーリーは爆発的な成長を迎えており、その中でもプライバシー優先の生成型AIプラットフォームVenice（$VVV）とそのエコシステムプロジェクトが最も注目を集めている。Veniceのコアデフォルトモデルの共同開発者として、Dolphinネットワークとそのトークン$POD は5月に驚異的なパフォーマンスを見せ、市場価値は1220万ドルから1億9200万ドルへと14倍超に急騰した。本稿では、Dolphinネットワークの独特な「点対池」経済モデル、トークン価値獲得メカニズム、そしてステーキングとペナルティを通じてネットワークの安全性を確保する革新的な設計について詳述する。以下に詳細な仕組みの解説と分析を行う。 点対池（Peer-to-Pool）経済モデル設計========================= Dolphinネットワークは、「点対池」（Peer-to-Pool）システムとして設計されており、目的は余剰のGPUを再利用することにある。各AIモデルは、ネットワーク提供のGPU上で動作する。 これは多くのAI DePINとは異なる。ほかのネットワークでは、買い手は通常、提供者と直接契約し、ノードをレンタルして一対一の「セッション」を構築する。 · 供給側では、同じモデルを動かすノードが「プール」を形成し、共同でタスクリクエストを処理する。システムはノードの空き状況に応じてランダムにタスクを割り当て、リクエストを送る側と提供側のノード間には直接的な連絡はない。ノードが報酬を得る唯一の基準は、処理したAI計算タスク（推論トークン）量であり、報酬はプロトコルの金庫から支払われるPODトークンで支給される。 · 需要側では、APIを利用するユーザーが直接プロトコルからクレジットを購入する。Dolphinネットワークは$POD、$ETH、$BTC、$USDC、$XMR 、$ZEC など複数の暗号通貨で支払いを受け付ける。 **プロトコルが受け取るすべての収入は、100%が市場でのPODトークンの買い戻しに充てられる**—これによりトークンの新規発行が相殺される。 買い手と売り手は分離されており、これによりノードに送るPOD報酬は、収入から得るPODより多くなることも少なくなることもある。 より直感的に理解するために、Dolphinネットワーク上でQwen3.6-35Bモデルを動かす具体例を見てみよう： · 現在、datagen.dphn.aiの運用コスト：100万トークン処理あたり0.50ドル。· OpenRouterの同種競合製品の最安価格：100万トークンあたり1.00ドル。· Dolphinがユーザーから徴収する料金：0.70ドル。· Dolphinがノードに支払う料金：0.50ドル。· 純買い戻し資金：100万トークン生成ごとに0.20ドル。 つまり、**Dolphinネットワークの価格設定は最も安い中央集権型サービスより30%低く、さらに100万トークン生成ごとに0.20ドルの純利益を市場から買い入れることができる。** なぜこれがDePINの最適な適用シナリオなのか？==================== このモデルは、DePIN分野で非常に潜在力のある応用方向と見なされており、その理由は以下の通り： · **非常に高いAI推論需要：**市場はAI推論の計算能力に対する渇望が爆発的に高まっている。 · **巨大な余剰計算力プール：**ローカルAIモデルを動かせる余剰ゲーミングGPUの供給量は非常に多い。このネットワークモデルは、かつてのGPUマイニング（PoW）に似ているが、その出力が実際に商業価値のあるAI計算であるため、収益化の潜在力ははるかに大きい。 · **地理的制約を無視：**多くのDePINネットワークとは異なり、AI推論の地理的場所は重要ではないため、カバレッジ問題を回避できる。AI推論は地理的に高い柔軟性を持ち、数百ミリ秒の遅延はユーザー体験にほとんど影響しない。これにより、Dolphinネットワークは世界中の消費者と計算資源をつなぎ、各ノードの拡張性と利用率を大きく向上させる。 · **流動性プールによる計算の必然性：**これが最大のGPU供給群（ゲーマーやPC愛好家）を解放する唯一の方法だ。ノードはいつでもオンライン・オフラインを切り替えられ、P2Pのノードレンタルのように一定のオンライン時間を保証する必要はない。従来のGPU DePINプロジェクトは、消費者とノードを1対1で結びつける必要があり、ゲーム用PCやデータセンター用GPUの余剰GPUには不向きだった。なぜなら、所有者はいつでも自分のPCを取り戻して使用したいからだ。結局のところ、GPUを借りている仮想マシンが所有者に回収されて突然切断されるのは誰も望まない。 トークンメカニズムと価値蓄積========= **PODはDolphinエコシステム内で唯一の価値ある資産である。**ネットワークのすべての収入は、100%が市場でのPOD買い戻しに使われる。さらに、Dolphinは株主に基づく外部株式構造を持たず、将来的にも導入しない。 **PODの保有者は、トークンをxPOD金庫にステーキングすることで、複数の専用特典を得られる：** · ネットワークのトークン買い戻しによる直接的な自動複利配当。 · 毎日のAI推論クレジットを獲得し、ネットワーク上のすべてのモデルを無料で利用可能。 · Dolphinのウェブチャットルーム、ボット、その他エコシステムアプリでの上級サブスクリプション権。 トークン経済学の設計において、Dolphinは多くの優れたDeFiプロジェクトのエッセンスを取り入れ、分散型AI推論・訓練ネットワークに最も適した部分と深く融合させている： · **ETHの仕組みを参考：**ノード運営者と検証者はデポジットを預け、悪意ある行為があれば即座に差し押さえられる（罰金）。 · **CRVの仕組みを参考：**ノード運営者に報酬加速機能を提供。PODをロックすることで最大2倍の収益増加が可能であり、他プラットフォームのデポジット収益と比較しても1.5〜2倍の加速倍率は非常に競争力がある。 · **xSUSHI/yCRVの仕組みを参考：**自動複利のステーキング金庫を導入。ユーザーは報酬を手動で受け取る必要がなく、xPOD（ステーキング状態のDolphinトークン）は直接ノード運営者のデポジットとして抵押できる。 · **stAAVEの仕組みを参考：**適切な引き出しクールダウン期間と引き出し時間枠を設定し、ネットワーク資金の安定性を確保。 · **vlCVX/veCRVの仕組みを参考：**未使用のxPODの計算クレジットに対して「賄賂市場」を設置。ユーザーは未使用の計算クレジットを売却し、より高いステーキングリターンを得ることができる。 デポジットのバインディング、違反ペナルティ、報酬倍増メカニズム================ 分散型計算ネットワークにおいて、不正行為は最大の脅威の一つである。放置すれば、ノード運営者はこっそりとより小さく、改ざんされた、あるいは偽のAIモデルに切り替え、報酬を得続ける可能性がある。こうなると、出力の質が崩壊し、計算力を買う側は逃げ出し、エコシステムの回転は永遠に回らなくなる。 この課題に対処するために、**Dolphinネットワークは「差し押さえ可能なデポジット」メカニズムを導入し、ノード運営者の利益とPODトークンの価値を深く連動させている**。悪意ある不正行為が確認された場合、ノードは4週間分の収入相当のデポジットを差し押さえられる。これにより、不正行為は経済的に非常に割に合わなくなる。 デフォルトでは、**ノード運営者は「バインド状態」のPODを得る**。一定の期間（4週間分の収入に相当するバインドPOD）を貯めたノードは、週次決算時に、バインドされたPODを受け取るか、いつでも取引可能な流動PODを受け取るかを選択できる。 流動PODを選択した場合、システムは20%の手数料を徴収し、その資金はxPODステーキング金庫に直接送られ、他のステーキング者や忠実なノード運営者に分配される。 ノードはさらにxPODをバインド契約に預け入れることもでき、これにより収益を増やすとともに、検証ネットワーク内の他のノードの資格も得られる。 POD報酬の乗数は、ノードが基本報酬以外にどれだけ追加で稼げるかを決定する。この仕組みはCurve Financeの流動性提供者（LP）の加速メカニズムを参考にしているが、**Dolphinは分散型AIネットワーク向けに特別に改良を加え、使用量に応じた報酬、全アカウントの一括計算によるデポジット、違反ペナルティなどの機能を導入している。** 簡単に言えば： · ノードはAI計算、検証作業、関連プロトコルタスクを完了して基本報酬を稼ぐ。 · システムは、あなたのアカウントにバインドされたトークン量と収益比率に基づき、ノードの報酬に倍率をかける。 · 収益比率の計算には、過去数週間の基本報酬の平均値を用い、「速く増え、遅く減る」平滑化アルゴリズムを採用。計算タスクが増えると平均収益指標は急速に上昇し、閑散期にはゆっくりと下降する。 · 3か月以上の収益押し出しデポジットを保持し、かつ50,000 POD以上のアクティブデポジットがある場合、検証者資格を得られる。 · 6か月（26週）の収益に相当するデポジットをバインドすれば、報酬は少なくとも1.5倍になることが保証される。 · 6か月超の収益を超えるデポジットをバインドすれば、報酬倍率は最大2倍に達する。具体的な倍率は、超過バインド者同士の比率や超過分の絶対額に依存する。 **すべての計算はPODの数量のみで評価され、報酬システムには法定通貨価格の予言機は関与しない。デポジットはアカウント（ウォレット）単位で計算され、算出された倍率はあなたのすべてのノードに適用される。ノードを増やすと総収益も増加するため、倍率を維持するには比例してアクティブデポジットを増やす必要がある。** 最後に、Dolphinネットワークは明日、「分散推論のための暗号化ライブ・ウェイト証明」（Encrypted Live-Weight Proofs for Decentralized Inference）という論文を公開予定である。この論文では、各種ハードウェア上でノードが正しいモデルを動作させているかを検証できる軽量検証システムを詳細に紹介し、従来の企業用NVIDIAグラフィックカード上でのみ使用可能な標準的TEE検証を超える内容となっている。 > 原文リンク 律動BlockBeatsの求人情報はこちらをクリックしてください **律動BlockBeats公式コミュニティにぜひご参加ください：**Telegram登録グループ：https://t.me/theblockbeatsTelegramグループ：https://t.me/BlockBeats_AppTwitter公式アカウント：https://twitter.com/BlockBeatsAsia
Base新星の黒馬POD：1ヶ月で14倍に急上昇した背後のロジック
編集者のコメント：最近、BaseエコシステムのAIメインストーリーは爆発的な成長を迎えており、その中でもプライバシー優先の生成型AIプラットフォームVenice（$VVV）とそのエコシステムプロジェクトが最も注目を集めている。Veniceのコアデフォルトモデルの共同開発者として、Dolphinネットワークとそのトークン$POD は5月に驚異的なパフォーマンスを見せ、市場価値は1220万ドルから1億9200万ドルへと14倍超に急騰した。本稿では、Dolphinネットワークの独特な「点対池」経済モデル、トークン価値獲得メカニズム、そしてステーキングとペナルティを通じてネットワークの安全性を確保する革新的な設計について詳述する。以下に詳細な仕組みの解説と分析を行う。
点対池（Peer-to-Pool）経済モデル設計
Dolphinネットワークは、「点対池」（Peer-to-Pool）システムとして設計されており、目的は余剰のGPUを再利用することにある。各AIモデルは、ネットワーク提供のGPU上で動作する。
これは多くのAI DePINとは異なる。ほかのネットワークでは、買い手は通常、提供者と直接契約し、ノードをレンタルして一対一の「セッション」を構築する。
· 供給側では、同じモデルを動かすノードが「プール」を形成し、共同でタスクリクエストを処理する。システムはノードの空き状況に応じてランダムにタスクを割り当て、リクエストを送る側と提供側のノード間には直接的な連絡はない。ノードが報酬を得る唯一の基準は、処理したAI計算タスク（推論トークン）量であり、報酬はプロトコルの金庫から支払われるPODトークンで支給される。
· 需要側では、APIを利用するユーザーが直接プロトコルからクレジットを購入する。Dolphinネットワークは$POD、$ETH、$BTC、$USDC、$XMR 、$ZEC など複数の暗号通貨で支払いを受け付ける。
プロトコルが受け取るすべての収入は、100%が市場でのPODトークンの買い戻しに充てられる—これによりトークンの新規発行が相殺される。
買い手と売り手は分離されており、これによりノードに送るPOD報酬は、収入から得るPODより多くなることも少なくなることもある。
より直感的に理解するために、Dolphinネットワーク上でQwen3.6-35Bモデルを動かす具体例を見てみよう：
· 現在、datagen.dphn.aiの運用コスト：100万トークン処理あたり0.50ドル。
· OpenRouterの同種競合製品の最安価格：100万トークンあたり1.00ドル。
· Dolphinがユーザーから徴収する料金：0.70ドル。
· Dolphinがノードに支払う料金：0.50ドル。
· 純買い戻し資金：100万トークン生成ごとに0.20ドル。
つまり、Dolphinネットワークの価格設定は最も安い中央集権型サービスより30%低く、さらに100万トークン生成ごとに0.20ドルの純利益を市場から買い入れることができる。
なぜこれがDePINの最適な適用シナリオなのか？
このモデルは、DePIN分野で非常に潜在力のある応用方向と見なされており、その理由は以下の通り：
· **非常に高いAI推論需要：**市場はAI推論の計算能力に対する渇望が爆発的に高まっている。
· **巨大な余剰計算力プール：**ローカルAIモデルを動かせる余剰ゲーミングGPUの供給量は非常に多い。このネットワークモデルは、かつてのGPUマイニング（PoW）に似ているが、その出力が実際に商業価値のあるAI計算であるため、収益化の潜在力ははるかに大きい。
· **地理的制約を無視：**多くのDePINネットワークとは異なり、AI推論の地理的場所は重要ではないため、カバレッジ問題を回避できる。AI推論は地理的に高い柔軟性を持ち、数百ミリ秒の遅延はユーザー体験にほとんど影響しない。これにより、Dolphinネットワークは世界中の消費者と計算資源をつなぎ、各ノードの拡張性と利用率を大きく向上させる。
· **流動性プールによる計算の必然性：**これが最大のGPU供給群（ゲーマーやPC愛好家）を解放する唯一の方法だ。ノードはいつでもオンライン・オフラインを切り替えられ、P2Pのノードレンタルのように一定のオンライン時間を保証する必要はない。従来のGPU DePINプロジェクトは、消費者とノードを1対1で結びつける必要があり、ゲーム用PCやデータセンター用GPUの余剰GPUには不向きだった。なぜなら、所有者はいつでも自分のPCを取り戻して使用したいからだ。結局のところ、GPUを借りている仮想マシンが所有者に回収されて突然切断されるのは誰も望まない。
トークンメカニズムと価値蓄積
**PODはDolphinエコシステム内で唯一の価値ある資産である。**ネットワークのすべての収入は、100%が市場でのPOD買い戻しに使われる。さらに、Dolphinは株主に基づく外部株式構造を持たず、将来的にも導入しない。
PODの保有者は、トークンをxPOD金庫にステーキングすることで、複数の専用特典を得られる：
· ネットワークのトークン買い戻しによる直接的な自動複利配当。
· 毎日のAI推論クレジットを獲得し、ネットワーク上のすべてのモデルを無料で利用可能。
· Dolphinのウェブチャットルーム、ボット、その他エコシステムアプリでの上級サブスクリプション権。
トークン経済学の設計において、Dolphinは多くの優れたDeFiプロジェクトのエッセンスを取り入れ、分散型AI推論・訓練ネットワークに最も適した部分と深く融合させている：
· **ETHの仕組みを参考：**ノード運営者と検証者はデポジットを預け、悪意ある行為があれば即座に差し押さえられる（罰金）。
· **CRVの仕組みを参考：**ノード運営者に報酬加速機能を提供。PODをロックすることで最大2倍の収益増加が可能であり、他プラットフォームのデポジット収益と比較しても1.5〜2倍の加速倍率は非常に競争力がある。
· **xSUSHI/yCRVの仕組みを参考：**自動複利のステーキング金庫を導入。ユーザーは報酬を手動で受け取る必要がなく、xPOD（ステーキング状態のDolphinトークン）は直接ノード運営者のデポジットとして抵押できる。
· **stAAVEの仕組みを参考：**適切な引き出しクールダウン期間と引き出し時間枠を設定し、ネットワーク資金の安定性を確保。
· **vlCVX/veCRVの仕組みを参考：**未使用のxPODの計算クレジットに対して「賄賂市場」を設置。ユーザーは未使用の計算クレジットを売却し、より高いステーキングリターンを得ることができる。
デポジットのバインディング、違反ペナルティ、報酬倍増メカニズム
分散型計算ネットワークにおいて、不正行為は最大の脅威の一つである。放置すれば、ノード運営者はこっそりとより小さく、改ざんされた、あるいは偽のAIモデルに切り替え、報酬を得続ける可能性がある。こうなると、出力の質が崩壊し、計算力を買う側は逃げ出し、エコシステムの回転は永遠に回らなくなる。
この課題に対処するために、Dolphinネットワークは「差し押さえ可能なデポジット」メカニズムを導入し、ノード運営者の利益とPODトークンの価値を深く連動させている。悪意ある不正行為が確認された場合、ノードは4週間分の収入相当のデポジットを差し押さえられる。これにより、不正行為は経済的に非常に割に合わなくなる。
デフォルトでは、ノード運営者は「バインド状態」のPODを得る。一定の期間（4週間分の収入に相当するバインドPOD）を貯めたノードは、週次決算時に、バインドされたPODを受け取るか、いつでも取引可能な流動PODを受け取るかを選択できる。
流動PODを選択した場合、システムは20%の手数料を徴収し、その資金はxPODステーキング金庫に直接送られ、他のステーキング者や忠実なノード運営者に分配される。
ノードはさらにxPODをバインド契約に預け入れることもでき、これにより収益を増やすとともに、検証ネットワーク内の他のノードの資格も得られる。
POD報酬の乗数は、ノードが基本報酬以外にどれだけ追加で稼げるかを決定する。この仕組みはCurve Financeの流動性提供者（LP）の加速メカニズムを参考にしているが、Dolphinは分散型AIネットワーク向けに特別に改良を加え、使用量に応じた報酬、全アカウントの一括計算によるデポジット、違反ペナルティなどの機能を導入している。
簡単に言えば：
· ノードはAI計算、検証作業、関連プロトコルタスクを完了して基本報酬を稼ぐ。
· システムは、あなたのアカウントにバインドされたトークン量と収益比率に基づき、ノードの報酬に倍率をかける。
· 収益比率の計算には、過去数週間の基本報酬の平均値を用い、「速く増え、遅く減る」平滑化アルゴリズムを採用。計算タスクが増えると平均収益指標は急速に上昇し、閑散期にはゆっくりと下降する。
· 3か月以上の収益押し出しデポジットを保持し、かつ50,000 POD以上のアクティブデポジットがある場合、検証者資格を得られる。
· 6か月（26週）の収益に相当するデポジットをバインドすれば、報酬は少なくとも1.5倍になることが保証される。
· 6か月超の収益を超えるデポジットをバインドすれば、報酬倍率は最大2倍に達する。具体的な倍率は、超過バインド者同士の比率や超過分の絶対額に依存する。
すべての計算はPODの数量のみで評価され、報酬システムには法定通貨価格の予言機は関与しない。デポジットはアカウント（ウォレット）単位で計算され、算出された倍率はあなたのすべてのノードに適用される。ノードを増やすと総収益も増加するため、倍率を維持するには比例してアクティブデポジットを増やす必要がある。
最後に、Dolphinネットワークは明日、「分散推論のための暗号化ライブ・ウェイト証明」（Encrypted Live-Weight Proofs for Decentralized Inference）という論文を公開予定である。この論文では、各種ハードウェア上でノードが正しいモデルを動作させているかを検証できる軽量検証システムを詳細に紹介し、従来の企業用NVIDIAグラフィックカード上でのみ使用可能な標準的TEE検証を超える内容となっている。
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