AIとDePINの融合:分散型GPUネットワークの台頭

2023年以降、AIと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。本稿では両者の交差領域を探り、関連プロトコルの発展状況を研究します。

! AIとDePINの交差点

AI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通じてAIに実用性を提供します。大手テクノロジー企業のGPUに対する大量の需要は、他のAIモデル開発者にGPUの不足をもたらしました。従来の解決策である集中型クラウドプロバイダーは、しばしば柔軟性のない長期契約を結ぶ必要があり、効率が悪いです。

DePINは、より柔軟でコスト効果の高い代替手段を提供します。これにより、トークン報酬を利用してリソースの貢献を促進し、個人所有者からGPUリソースをクラウドソーシングして統一された供給ネットワークにします。これにより、開発者にはカスタマイズ可能でオンデマンドの計算能力が提供され、GPU所有者には追加の収入源が生まれます。

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市場には様々なAI DePINネットワークが存在し、それぞれのネットワークには独自の特徴があります。以下は代表的なプロジェクトの概要です：

1. Render：P2P GPU計算ネットワークの先駆者であり、AI計算タスクに拡張されました。

2. Akash：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、ストレージ、GPU および CPU 計算をサポート。

3. io.net：分散化 GPU クラウドクラスターを提供し、AI および機械学習のユースケースに特化しています。

4. Gensyn:機械学習とディープラーニングコンピューティングに焦点を当てたGPUネットワーク。

5. Aethir：企業向けの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向けています。

6. Phala Network：Web3 AI ソリューションの実行層として、AI エージェントがオンチェーンのスマートコントラクトによって制御できるようにします。

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これらのプロジェクトは、ハードウェアサポート、ビジネスの重点、AIタスクの種類、価格設定メカニズム、ブロックチェーンの選択、データプライバシー保護などの面でそれぞれ特長があります。彼らの差別化戦略は、市場が多様なAI計算ソリューションを求めていることを反映しています。

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AI DePIN ネットワークにとって、クラスタリングおよび並列計算能力、データプライバシー保護、計算完了証明および品質チェックメカニズムはすべて重要な要素です。高性能 GPU（Nvidia の A100 や H100 など）の供給もプロジェクトの競争力における重要な指標です。

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AI DePIN 分野は依然として課題に直面していますが、これらの分散化 GPU ネットワークのタスク量とハードウェアの数は顕著に増加しています。これは、Web2 クラウドプロバイダーのハードウェアリソースの代替品に対する市場の需要が増加していることを反映するとともに、以前は十分に活用されていなかった供給の可能性を示しています。

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AI市場の急速な発展に伴い、これらの分散化されたGPUネットワークは、開発者に経済的で効率的な計算代替手段を提供する上で重要な役割を果たし、AIおよび計算インフラストラクチャ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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