世界のテクノロジーの長期的な高速発展に伴い、人工知能分野の巨大企業の時価総額はここ2年で数倍に増加しました。Crypto x AIは今回のサイクルの核心的なストーリーとなり、高まる市場の感情と持続的な資金投入が強力なコンセンサスの形成を証明しています。AIの大環境の中で、分散化はAIの発展における強力なツールとして非常に大きな魅力と想像の余地があります。実際の実装において中心化モデルとのギャップはまだ存在しますが、web3の利点を利用してAIの4つの核心的な側面(データ、モデル、トレーニング、推論)を拡張し、継続的な最適化を通じてより大きな潜在能力を発揮することがweb3の参加者の共通の目標となっています。
もしデータが原材料であるなら、コンピューティングパワーは原材料を加工するためのツールであり、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「コンピューティングパワー」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を分析し、読者が分散化されたコンピューティングパワーの価値と潜在能力を理解する手助けをします。
分散化クラウドコンピューティング: AIコンピューティングパワーの突破とエコシステムの解析
分散化クラウドコンピューティング：AIコンピューティングパワー革命の新たな章
世界のテクノロジーの長期的な高速発展に伴い、人工知能分野の巨大企業の時価総額はここ2年で数倍に増加しました。Crypto x AIは今回のサイクルの核心的なストーリーとなり、高まる市場の感情と持続的な資金投入が強力なコンセンサスの形成を証明しています。AIの大環境の中で、分散化はAIの発展における強力なツールとして非常に大きな魅力と想像の余地があります。実際の実装において中心化モデルとのギャップはまだ存在しますが、web3の利点を利用してAIの4つの核心的な側面(データ、モデル、トレーニング、推論)を拡張し、継続的な最適化を通じてより大きな潜在能力を発揮することがweb3の参加者の共通の目標となっています。
現在、分散化技術は上述の四つの側面でサポートを提供できます。データはAI技術の核心的な原材料であり、モデル、トレーニング、推論はすべてデータを処理する方法です。データのアノテーションやストレージにおいても、分散化はこれらの分野で重要な役割と価値を持っています。
もしデータが原材料であるなら、コンピューティングパワーは原材料を加工するためのツールであり、出力効率を最大化するために使用されます。本稿では「コンピューティングパワー」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を分析し、読者が分散化されたコンピューティングパワーの価値と潜在能力を理解する手助けをします。
! 分散型クラウドコンピューティングの革命は始まったばかりですか?
一、DePINと分散化コンピューティングパワーエコシステムフレームワーク
痛点： 高品質のコンピューティングパワーはAI開発に不可欠なものであり、この希少な資源は従来の大手によって独占されているため、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コンピューティングパワーを得ることが難しく、高額な価格は多くの購入者にとって受け入れ難い。
分散化ソリューション：現在のDePINプロジェクトは、P2P経済モデルを多く採用しており、リソース需要者に高品質なリソースを提供し、各ユーザーが物理的施設のリソース提供者として機能し、同時にトークン報酬を得ることを許可しています。
去中心化AIコンピューティングパワーの需要が急増する中、顧客のニーズをより良く満たすために、去中心化AIコンピューティングパワー供給エコシステムがバランスの取れた包括的なフレームワークを形成しています。主要なプロジェクトの中には、エコシステム内で異なる重要な役割を果たす企業があり、これらのプロジェクトの技術的障壁と去中心化コンピューティングパワーの未来の発展に対する影響は非常に驚異的です。
分散化AIコンピューティングパワーエコシステムは、主にリソースエージェント、リソースプロバイダー、およびチャネルの3つの部分で構成されています。
リソース代理店
ある分散化コンピューティングネットワークは、算力の代理店として、高品質なAIコンピューティングパワーを低価格で顧客に提供します。供給側には、世界中に分布したGPUを持ち、クライアントは現在、シードラウンドからBラウンドまでのAI推論に特化したスタートアップ企業が主です。
このプロジェクトは最近、3000万ドルのAラウンド資金調達を完了し、複数の著名な投資機関が参加しました。トップクラスのAIコンピューティングパワー資源の代理店として、このプロジェクトは100万のGPUを集約し、大規模なDePINコンピューティングパワーネットワークを形成し、顧客により低価格のコンピューティングパワーを提供することに取り組んでいます。ユーザーは、余剰のGPU/CPUコンピューティングパワーをプラットフォームに貢献し、トークンのインセンティブを得ることができます。コアの目標は、分散化された価格管理を通じて高品質のAIコンピューティングパワーを提供し、AIスタートアップのコスト削減を支援することです。
このプロジェクトが提供するコンピューティングサービスは、すべてのGPUを相互接続するクラスター構築モジュールを使用して、大規模な調整を訓練および推論プロセスで実現します。これにより、GPUは集中したコンピューティングパワーを利用して、より大きなデータベースにアクセスし、より複雑なモデルを計算できるため、AIスタートアップは中央集権的な価格の十分の一で計算ハードウェアの展開を完了できます。さらに注目すべきは、このプロジェクトが機械学習のコンピューティングパワーを集約することに焦点を当てており、他のDePINプロジェクトが機械学習に供給するためのGPUをフォーマットするのを助け、技術の基盤に対して最も基本的で直接的なリソースサポートを実現します。
現在、このプロジェクトが集めたGPUクラスターの数は業界第一で、オンラインで利用可能なGPUは20万を超え、その中にはRTX 4090が約5万枚、RTX 3090 Tiが3万枚を超えています。
リソースプロバイダー
最も潜在能力のあるAIコンピューティングパワー提供者として、あるプロジェクトは深層機械学習のための十分なチップを提供できます。そのチームは従来のAIコンピューティングパワーリソースの面で際立っています。AIの巨人企業の一次代理店として、技術リソースの壁を利用して、このプロジェクトはリソース供給の側で数百のデータセンターに直接アクセスでき、A/H100、RTX4090、A6000マシンへのアクセス権を持っています。
このプロジェクトはweb3コンピューティングパワーの巨頭に大規模な機械学習コンピューティングパワーを提供します。ある顧客が毎月14万ドルを支払ってクラウドサービスを取得するのに対し、このプロジェクトに移行した後、毎月のクラウドサービス利用料は約4万ドルに減少し、70％のコスト削減と同時に効率が30％向上しました。
このプロジェクトは、独自のコンピューティングパワー供給チャネルを通じて、顧客に最も速く、最も高品質で、最も信頼性のあるコンピューティングパワーを提供することを目的としています。高品質のコンピューティングパワーは、ユーザーのコストを節約できると同時に、幅広いサービス選択肢を提供します。そのAIコンピューティングパワーの品質は、複数のAIコンピューティングパワー代理店に認められており、現在、複数のコンピューティングパワーの巨頭と協力関係を築いており、分散化を通じて機械学習に貢献することに専念しています。
リソースチャネル業者
あるプロジェクトはDePINリソースプロバイダーとして、需要マッチングを通じてサービスを提供します。プラットフォーム型のオープンプロトコルを採用し、基盤となるリソースを集約した後にサービスを提供します。目標はDePINのサービスアグリゲーターになることであり、DePINのアグリゲート取引所またはアグリゲート版ライドシェアプラットフォームと理解できます。
サービス提供方法：コントロール層を介して各ネットワークのポリシー、リソース状況、パフォーマンス、安定性などの情報を取得し、SDKを提供し、その後ルーティングアルゴリズムを介してSDKをユーザーに提供します。
痛点：各DePINネットワークのリソースとサービスが限られており、地域が過度に集中しているため、グローバルにリソースを探すことがサービスの質の低下を引き起こしています。
ソリューション：ルーティングアルゴリズム - データ、ネットワークの基本情報、マシン情報などを取得し、集約後に戦略を生成し、顧客のニーズに応じたサービスを提供します。目的は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状況で最適な価格のコンピューティングパワーネットワークを見つけることです。
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二、分散化コンピューティングパワーエコシステムの解析
特定のリソースプロバイダーと代理店は戦略的な提携を結び、前者は豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給側として、後者のネットワークの速度と安定性を向上させることに専念しています。代理店は高品質なコンピューティングパワーを代理方式で顧客が直接ネットワーク上で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およびAIの統合は、初期の業界リーダーが密接に協力することで実現できると一致して認識しています。
計算能力の需要が継続的に増加する中、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。
分散化コンピューティングのビジョンは、オープンでアクセス可能、手頃な代替手段を提供し、中央集権的な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です。現在の状況では、クラウドコンピューティングの主要な巨頭の地位に挑戦するためには、イノベーターが共に努力し、相互にサポートし合う必要があります。
資産モード
重資産モデル
あるリソースプロバイダーは、トップチップメーカーをバックに持つ絶対的なバリアを持っています。機械学習コンピューティングパワーが価値のあるマシンは主にA100、RTX4090、およびH100で、1台の価格は約30万ドルです。これらのマシンは高度に希少なリソースとなり、従来のAI大手によって長期間独占されています。このような状況下で、そのプロバイダーが接続する供給側リソースは非常に貴重です。個人のGPUの余剰コンピューティングパワーの質は大規模なAIモデル計算処理をサポートするには不十分なため、そのプロバイダーは分散化されたコンピューティングパワー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。
重資産モデルは大量の固定資産投入を必要とし、この規模の資本と技術投入はスタートアップ企業が模倣するのを難しくします。もしより多くの分散化コンピューティングパワー代理店と協力し、供給側を継続的に拡充し、業界の算力リソースの需要を満たすことができれば、B2B分散化コンピューティングパワー分野で業界独占とスケール効果を実現することが容易になります。
しかし、最大のリスクは大量の資本を投入した後、コンピューティングパワー代理店にリソースを持続的に提供できなくなることです。したがって、供給側が大規模に利益を上げるかどうかは、コンピューティングパワー代理店が持続的な顧客を持っているかどうかに極端に依存しています。代理店が誰であれ、顧客と需要があれば、供給側の価値は需要の増加に伴って増加します。
ライトアセットモデル
あるコンピューティングパワー代理店は、世界中に分布するGPUに依存して、大規模な分散化計算ネットワークを形成しています。商業的な観点から見ると、軽資産運営モデルを採用し、コミュニティ運営と高いコンセンサスの構築を通じて、AIコンピューティングパワー代理業界で強力なブランドを確立しています。
コアビジネス：
企業の観点から：
お客様の視点から:
典型的なライトアセットモデルの会社として、最大の利点はリスクが低いことです。チームは供給側のように前期に大量の機械コストを投入する必要がありません。資金投入が少ないため、会社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。また、業界の参入障壁が低いため、ビジネスモデルは簡単に模倣される可能性があり、長期的な価値投資家はこの点を慎重に考慮する必要があります。
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三、10から100？
もし特定のリソースプロバイダーと代理店の協力が分散化コンピューティングパワーエコシステムを1から10に押し上げることができるのなら、特定のチャネル業者が加わることで100に到達するチャンスがあるかもしれません。
このチャネル業者の目標は、最大のDePINサービスアグリゲーターになることであり、直接web2の配車プラットフォームに対抗します。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の状況を統合し、顧客を価格と品質が最適なリソースに接続します。B2B2C軽資産ビジネスモデルを採用し、最初のBは供給側、二番目のBはリソース代理店、Cは情報を提供して顧客に最適なリソースの選択を提供します。
チャネル業者がプラットフォームとして、発行可能な資産のプラットフォームに発展できれば、製品の価値がさらに高まります。ルーティングアルゴリズムが提供するSDKを通じて計算リソースを活用してAIエージェントを作成し、新しい金融資産に変換します。同時に、SDKを通じてアプリケーションを使用する顧客に動的マイニングを支援し、計算リソースに役立つコンピューティングパワーの掘削に集中します。このモデルは資産上の資産として理解でき、リソースと資金の流動性を大幅に高めることができます。
このチャネル業者にとって、彼らはより多くのサプライヤーや代理店が分散化コンピューティングパワーエコシステムに参加することを望んでおり、自身の利点を強調し、より長いビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を持つことを望んでいます。簡単に言えば、特定の情報プラットフォームが情報分野を主導できるのは、より多くの商業者や情報がインターネットにアップロードされるためであり、その結果、顧客がチャネル業者に対して高い需要を持つようになります。
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四、未来は期待できる
分散化クラウドコンピューティングは徐々に発展しています。エコシステムのフレームワークとモデルは明確になりつつあり、各役割のリーダーもエコシステムの責任を果たしていますが、伝統的なクラウドコンピューティングの巨頭の地位を揺るがすにはまだ早いです。従来の中央集権型クラウドコンピューティングと比較して、分散化は確かに概念的に顧客の多くの問題を解決できますが、この市場の全体的なリソースと規模はそれに比べて依然として非常に小さいです。AIの発展を支えるコンピューティングパワーのリソースは遠く不十分な状況で、市場はこの困難を解決するためにもう一つの清流や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がスタートアップAI企業の一部のニーズを満たすことができるのが見られますが、今後の発展はどうなるのでしょうか。私たちがこの破壊的な道の証人であり参加者として共に革命の進化を追い続けましょう！
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