分散化技術はこの4つの側面でサポートを提供できます。データはAIの基礎原料として、そのラベリングとストレージは分散化から恩恵を受けることができます。そして、コンピューティングパワーはこれらの原料を処理するための重要なツールです。本記事では「コンピューティングパワー」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その経済モデルを分析します。
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分散化クラウドコンピューティング：AI時代のコンピューティングパワー革命とエコシステムの新しい構造
分散化クラウドコンピューティング：新興のAIコンピューティングパワー革命
近年、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が大幅に増加しました。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。このような背景の中で、分散化はAIの発展のためのツールとして巨大な潜在能力を示しています。実際の応用において中央集権型モデルとのギャップはまだありますが、Web3の利点を活用してAIの4つの核心分野（データ、モデル、トレーニング、推論）を拡張することが業界のコンセンサスとなっています。
分散化技術はこの4つの側面でサポートを提供できます。データはAIの基礎原料として、そのラベリングとストレージは分散化から恩恵を受けることができます。そして、コンピューティングパワーはこれらの原料を処理するための重要なツールです。本記事では「コンピューティングパワー」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その経済モデルを分析します。
! 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
現在、高品質のコンピューティングパワーはAI研究開発に必要不可欠であり、従来の大手企業によってしばしば独占されているため、スタートアップや個人がコストパフォーマンスの良いコンピューティングリソースを得ることが困難になっています。DePINプロジェクトはピアツーピア経済モデルを通じて、ユーザーがリソース提供者としてトークン報酬を得ることを可能にし、需要側に高品質のリソースを提供します。
分散化AIコンピューティングパワー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包括的なフレームワークを形成しています。その中で、いくつかの主要プロジェクトはエコシステム内で異なる重要な役割を果たしており、彼らの技術的障壁と未来の発展に対する戦略は注目に値します。
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3つの部分で構成されており、それぞれがリソース代理商、リソース提供商、チャネル業者の役割を果たしています：
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、算力代理商として高品質なAIコンピューティングパワーを低価格で顧客に提供しています。このプロジェクトは世界中に分散した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。このプロジェクトは最近3000万ドルのAラウンドの資金調達を完了しました。
トップAIコンピューティングパワーリソース代理店として、このプロジェクトは100万のGPUを集約して巨大な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を目指しています。ユーザーは、未使用のGPU/CPUコンピューティングパワーを提供することでトークン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、分散化された価格制御の下で高品質の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を削減することです。
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、クラスタ構築モジュールを採用しており、すべてのGPUが相互接続された状態を維持し、大規模な調整作業を行うことができます。これにより、AIスタートアップは中央集権的な価格の10分の1のコストでコンピューティングハードウェアの展開を完了できます。このプロジェクトは、他のDePINプロジェクトが機械学習に使用するためにGPUをフォーマットするのを支援できる機械学習コンピューティングパワーの集約にも焦点を当てています。
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20万以上、その中でGeForce RTX 4090は約5万枚、GeForce RTX 3090 Tiは3万枚以上です。
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コンピューティングパワーの提供者として、深層機械学習に十分なチップを提供できる。チームは従来のAIコンピューティングパワーリソースにおいて独自の優位性を持ち、某AI大手企業の一次代理店であった。この技術的リソースの壁を利用して、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などのハイエンドマシンを取得できる。
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のコンピューティングパワーを提供します。ある顧客が月に14万ドルのクラウドサービスを利用していたのに対し、このプロジェクトに移行した後、月額クラウドサービス費用は約4万ドルに減少し、70%以上のコスト削減を実現し、効率も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、顧客に最速で最高品質かつ最も信頼性の高い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。提供されるAIコンピューティングパワーの品質は、多くのAIコンピューティングパワー代理店によって認められており、複数のコンピューティングパワー大手と協力関係を築いています。
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、需要のマッチングを通じてサービスを提供します。このプロジェクトは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。その目標はDePINのサービスアグリゲーターになることであり、DePIN分野におけるアグリゲーションプラットフォームと理解できます。
このプロジェクトは、制御層を介して各ネットワークや戦略、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を提供します。そして、ルーティングアルゴリズムを通じてSDKをユーザーに提供します。
各DePINネットワークのリソースとサービスの制限、地域に集中することによるグローバルなリソース配置がサービス品質の低下を引き起こすという課題に対処するために、このプロジェクトはルーティングアルゴリズムを使用してデータ、ネットワークの基本情報、マシン情報などを取得し、集約した後に戦略を生成し、顧客の要求に応じてサービスを提供します。その目的は、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場合に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
あるリソース代理店とあるリソース提供者が戦略的提携を結び、後者は豊富なGPUマシンのライブラリを持つ供給側として、前者のネットワークの速度と安定性を向上させることに努めています。前者は、後者が提供する高品質のコンピューティングパワーを代理店としてクライアントが直接その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とAIの結合には、早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。
コンピューティングパワーの需要が増加する中で、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：
分散化計算のビジョンは、中央集中型の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ために、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替手段を提供することです。現時点では、クラウドコンピューティングの主要な巨人に挑戦するためには、イノベーターが共同で努力し、互い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
あるリソース提供者は供給側として強力な技術的障壁を持っています。機械学習のコンピューティングパワーで最も価値のあるマシンであるA100、RTX4090、H100は、1台あたり約30万ドルの価格であり、すでに希少なリソースとなっており、従来のAI巨頭によって長期間独占されています。この会社が供給側で接続している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が大規模なAIモデル計算を支えるには不十分であるため、この会社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非常に重要で代替不可能な役割を果たしています。
この会社は重資産モデルを採用しており、大量の固定資産投資が必要です。この規模の資本と技術投資は、スタートアップ企業が模倣することを難しくしています。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、供給側を拡張し続け、業界が必要とするコンピューティングリソース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の独占とスケール効果を実現でき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に、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。供給側の収益性は、コンピューティングパワー代理店が顧客を持続的に獲得できるかどうかに大きく依存しています。顧客の需要がある限り、供給側の価値は需要の増加に伴って向上します。
軽資産モデル
あるコンピューティングパワー代理店は、現在最も優れた代理店として、世界中に分布したGPUを活用して巨大な分散化計算ネットワークを形成しています。ビジネスの観点から、この会社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合意形成を通じてAIコンピューティングパワー代理分野で強力なブランドを確立しています。
コアビジネスには以下が含まれます：
企業の視点から見ると、次のようになります。
お客様の視点から:
典型的な軽資産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初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やすくなります。しかし、業界の参入障壁が低く、ビジネスモデルが模倣されやすいため、長期的な価値投資家は慎重に考慮する必要があります。
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三、10から100？
もしあるリソースプロバイダーとあるリソースエージェント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に進めることができるなら、あるリソースディストリビューターに参加することで100に進む機会があるかもしれません。
あるリソース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集約することにより、顧客を価格と品質で最適なリソースに接続します。このプロジェクトはB2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用しており、最初のBは供給側、2番目のBはリソース代理店、Cは情報を通じて顧客に最適なリソースの選択を提供します。
プラットフォームとして、資産を発行できるプラットフォームに成長すれば、製品の価値が高まります。このプロジェクトは、ルーティングアルゴリズムを通じて提供されるSDKを使用してリソースを計算し、AIエージェントを作成します。新しい金融資産に変換すると同時に、SDKを通じてアプリケーションを使用している顧客に動的マイニングを支援します。計算リソースに有用なコンピューティングパワーの掘削に焦点を当てています。このモデルは、資産の上に資産があると理解でき、リソースと資金の流動性を大幅に強化することができます。
このプロジェクトにとって、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入することを望んでおり、そうすることで自らの強みをよりよく際立たせ、より長いビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を獲得できると考えています。簡単に言えば、いくつかの情報プラットフォームが情報分野を主導できるのは、より多くの商人と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、それによって顧客がチャネルベンダーに対して高い需要を抱くようになります。
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四、未来が期待できる
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やモデルは明確になり、各役割のリーディング企業もエコシステムの中で責任を果たしていますが、従来のクラウドコンピューティングの巨人の地位を揺るがすにはまだ早いです。従来の集中型クラウドコンピューティングに比べて、分散化は確かに概念的に顧客の多くの問題をうまく解決できますが、市場の全体的なリソースと規模は比較的小さいままです。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十分ではなく、市場は困難を解決するための別のモデルを必要としています。現在の分散化クラウドコンピューティングは、確かにスタートアップAI企業のいくつかのニーズを満たすことができますが、今後どのように発展するか、私たち一緒にこの変革の道の進化を見守りましょう。
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