Aethir:三重トラックを備えた分散化クラウドコンピューティングの実力プレイヤー

LLM大モデルとAIの発展と進歩は、人類の歴史の中で非常に偉大な技術的進歩であり、人類はこれからAIの時代に突入します。この新しい世界では、「計算能力」が最も希少な資源です。

算力の発展のトレンドはエッジコンピューティングであり、この計算方法は物理的な遅延を効果的に低下させ、メタバースなどの低遅延需要の産業発展の基盤となる。分散化された分散型クラウドコンピューティングは柔軟性、低価格、検閲に対する耐性の利点を持ち、発展の前景は非常に広い。

AethirはArbitrumネットワーク上の分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、H100などの高計算能力のGPUを集約することで、ゲームや人工知能などの企業にエンタープライズレベルの計算力サービスを提供します。

! Aethir:トリプルトラックの分散型クラウドコンピューティングプレーヤー

Aethirは、io.net、Thetaなどの業界内のクラウドコンピューティングのトッププロジェクトや、複数のトップゲームスタジオ、通信会社と提携しており、2024年第1四半期の年間定期収入(ARR)が2,000万ドルを超える見込みです。

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余分な計算力を売却するためのハードルを大幅に下げ、Aethirネットワークの地理的カバレッジを大きく拡大しました。

Aethirは、チェックノードNFTの販売を通じて8,000万ドルを獲得し、そのプロジェクトの展望と経済モデルが多くのユーザーにとって非常に魅力的であることを証明しました。

AethirネットのA100の毎時使用コストは、他の競合他社に比べて著しく低く、明らかな競争優位性を持っています。

人類社会の発展過程の変化は、しばしばいくつかの非常に偉大な科学的発明と進歩の実現によってもたらされます。毎回の科学技術の突破は、より効率的で繁栄した新しい時代を直接的に創造します。

産業革命、電気革命と情報革命は人類の歴史上極めて偉大な科学技術の進歩であり、それらは人間社会の様相を根本的に変え、前例のない生産力と生活様式の変化をもたらしました。今や、私たちはもう石油ランプの照明や馬車での手紙のやり取りの時代には戻れません。GPTの誕生に伴い、人類は新たな偉大な時代に突入しました。

LLMは一歩一歩人間の知能を解放し、人々が限られたエネルギーと知能をより創造的な思考と実践に使えるようにし、人々はこれからより効率的な世界に入っていきます。

私たちはGPTを世界を変えるもう一つの技術的突破口と見なしています。これは、GPTが自然言語理解と生成において巨大な進歩を遂げたからだけではなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力の増加の法則を理解したからです。つまり、モデルのパラメータとトレーニングデータを絶えず拡大することによって、LLMモデルの能力が指数関数的に向上することができ、十分な計算能力がある場合、このプロセスには一時的にボトルネックが見えません。

大規模言語モデルの用途は単に人間の言語と対話を理解することに限らず、むしろこれは始まりに過ぎません。機械が言語を理解する能力を持つと、それはまるでパンドラの箱を開けるようなもので、無限の想像の空間が解放されます。人々はAIのこの能力を利用して、さまざまな革新的な機能を開発することができます。

現在、さまざまな交差するテクノロジー分野で、LLMモデルがその力を発揮しています。映像制作や芸術創作などの人文分野から、薬物開発やバイオテクノロジーなどのハードテクノロジー分野まで、必ずや大きな変化が訪れるでしょう。

この時代、計算力は希少な資源と見なされており、大手テクノロジー企業は豊富な資源を持っている一方で、新興の開発者は計算力資源不足という参入障壁に直面しています。AIの新時代において、計算力は力であり、計算力を握る者は世界を変える能力を持っています。GPUは深層学習と科学計算の分野における基盤として、重要な役割を果たしています。

急速に発展している人工知能(AI)の分野では、私たちは発展の二重の側面を認識する必要があります: モデルのトレーニングと推論。推論はAIモデルの機能と出力に関わり、トレーニングはインテリジェントなモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含み、そこには機械学習アルゴリズム、データセット、計算能力が含まれます。

GPT4を例に挙げると、高品質な推論を得るためには、開発者は包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を取得して、効果的なAIモデルを訓練する必要があります。そして、これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、AWSなどの業界の巨頭に集中しています。

高い計算コストと参入障壁がより多くの開発者の参入を妨げ、またトッププレーヤーがますます強化される結果となっています。彼らは大規模な基礎データセットと大量の計算能力を持ち、自身の規模を拡大しコストを削減する能力を有しており、これが業界の壁をさらに強固にしています。

しかし、私たちは考えずにはいられません、ブロックチェーン技術を採用することで計算コストと業界の参入障壁を下げる方法はあるのか？答えは肯定的です。分散化された分散型クラウドコンピューティングは、このような時代背景の中で私たちにそのような解決策を提供しています。

現在、計算能力が高価で希少な状況にもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは、これらの分散した計算能力を統合し、商業的に運用するための現成の方法がまだ存在していないためです。以下は、さまざまなワークロードの典型的なGPU利用率の数字です:

ほとんどのGPUを搭載した消費者向けデバイスは、最初の3つのカテゴリに属します。つまり、アイドル(がちょうどWindowsオペレーティングシステム)に入りました。

• GPU使用率:0-2%;
• 一般的な生産タスク(の執筆、簡単なブラウジング):0-15%; *ビデオ再生:15〜35%。

上記のデータは、計算リソースの利用が非常に低いことを示していますが、Web2の世界にはこれらのリソースを収集し統合するための効果的な手段がありません。しかし、Cryptoと分散化経済は、この課題を解決するための良薬になるかもしれません。暗号経済は非常に効率的なグローバル市場を構築しており、独自のトークン経済や分散化システムの特性により、リソースの価格設定、流通、そして市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。

AIの発展は人類の未来に影響を与え、算力の進歩がAIの発展を決定します。1940年代に最初のコンピュータが発明されて以来、計算モデルは何度も変革を遂げてきました。重厚な大型コンピュータから軽量のノートパソコンへ、集中化されたサーバーの購入から算力のレンタルへと、算力の取得のハードルは徐々に低下しています。クラウドコンピューティングが登場する前は、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って更新し続けなければなりませんでしたが、クラウドコンピューティングの登場はこのモデルを根本的に変えました。

クラウドコンピューティングの基本概念は、需要者がサーバーをレンタルし、リモートアクセスを行い、使用量に応じて支払うことです。現在、従来の企業はクラウドコンピューティングによって覆されています。クラウドコンピューティングの分野では、仮想化技術がこの分野の核心です。仮想化サーバーは、1台の強力なサーバーを小さなサーバーに分けてレンタルし、さまざまなリソースを動的に調整することができます。

このモデルは、計算能力業界のビジネス構造を根本的に変えました。以前は、人々が自分の計算能力のニーズを満たすために、計算能力設備を購入する必要がありました。しかし、今ではウェブサイトで賃料を支払うだけで、質の高い計算能力サービスを利用できます。クラウドコンピューティングの未来の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化システムはユーザーから遠く離れているため、ある程度の遅延が発生します。遅延は最適化できますが、光速の制約により、遅延は常に克服できません。

しかし、メタバース、自動運転、遠隔医療などの新興産業は遅延要件が非常に低いため、クラウドコンピューティングサーバーをユーザーにより近い場所に移動させる必要があります。そのため、ますます多くの小型データセンターがユーザーの周りに配置されるようになります。これがエッジコンピューティングです。

中心化されたクラウドコンピューティングプロバイダーと比較して、分散化クラウドコンピューティングの利点は主に次のとおりです。

• アクセシビリティと柔軟性: AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスプロバイダーから計算力チップにアクセスするには通常数週間かかり、高性能なGPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れです。さらに、計算力を取得するためには、消費者はこれらの大企業と長期的で柔軟性のない契約を結ぶ必要があり、これは時間の損失を引き起こすだけでなく、企業の運営を硬直化させ、一定の柔軟性を失わせます。それに対して、分散化された計算力プラットフォームはいつでも計算力を取得でき、柔軟なハードウェアの選択肢を提供し、より強いアクセシビリティを持っています。
• 価格が低い: 余剰チップを利用し、さらにネットワークプロトコルがチップと算力供給者に対してトークン補助を加えることで、分散化された算力ネットワークはより安価な算力を提供できる可能性があります。
• 検閲耐性: 一部のシステムは、自身を無許可システムとして位置付けていません。GPUのオンライン化、データのロード、データの共有、結果の共有の段階でGDPRやHIPAAなどのコンプライアンスの問題を処理しました。

AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の不均衡が進む中で、より多くの開発者が分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームに移行することが促進されます。同時に、ブルマーケットの期間中、暗号トークンの価格上昇により、GPU供給者はより多くの収益を上げることになり、これがさらに多くのGPU提供者をこの市場に引き寄せ、正のフィードバックループ効果を生むことになります。

技術的な問題

1. 並列化の課題

分散化コンピューティングプラットフォームは通常、長尾のチップ供給を集約しています。これは、単一のチップ供給者が短期間で複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを独立して完了することがほぼ不可能であることを意味します。クラウドコンピューティングプラットフォームが競争力を持つためには、並列化の手段を通じてタスクを分解し、割り当てる必要があり、全体の完了時間を短縮し、プラットフォームの計算能力を向上させる必要があります。

しかし、並列処理の過程では、一連の問題に直面します。タスクの分解方法(、特に複雑な深層学習タスク)、データの依存性、そしてデバイス間の追加の通信コストなどです。

2. 新技術代替リスク

大量の資本がASIC(専用集積回路)の研究や、テンソル処理ユニット(TPU)のような新しい発明に投入されることで、分散化計算プラットフォームのGPUクラスターに影響を与える可能性があります。

もしこれらのASICが良好なパフォーマンスを提供し、コスト面でのバランスが取れれば、現在大規模なAI組織が独占しているGPU市場が再び市場に戻る可能性があります。これによりGPUの供給が増加し、分散化クラウドコンピューティングプラットフォームのエコシステムに影響を与えるでしょう。

3. 規制リスク

分散化クラウドコンピューティングシステムは複数の法域で運営されており、異なる法律や規制の影響を受ける可能性があるため、独自の法的および規制上の課題が存在する可能性があります。データ保護やプライバシーに関する法律などのコンプライアンス要件は、複雑で困難である可能性もあります。

現段階で、クラウドコンピューティングプラットフォームのユーザーは主に専門の開発者と機関であり、彼らは長期的に一つのプラットフォームを使用することを好み、軽々しく変更することはありません。分散化プラットフォームを使用するか中央集権プラットフォームを使用するかは、価格は考慮要素の一つに過ぎず、これらのユーザーがより重視しているのはサービスの安定性です。したがって、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定した計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得やすく、長期的な協力関係と安定したキャッシュフロー収入を得ることができます。

次に、ゲームレンダリングとAIに焦点を当てた新しい分散化コンピューティングプロジェクトAethirについて紹介し、現在市場にある同じレースのAIプロジェクトと分散化コンピューティングプロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価を算出します。

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上の分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、企業、データセンター、暗号通貨マイニング事業、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、スマートに再配分することで、ゲームや人工知能の企業がその製品を消費者に直接届けるのを支援します。

このプロジェクトの重要な革新の一つはリソースプールであり、分散化された計算力の提供者を統一されたインターフェースの下に集め、世界中の顧客にサービスを提供します。リソースプールの大きな特徴は、GPU提供者が自由にネットワークに接続または切断できることであり、これにより余剰設備を持つ企業やデータセンターがダウンタイム中にネットワークに参加でき、供給者の柔軟性と設備の利用率が向上します。

Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラストラクチャに基づいています:

• コンテナ(Container): コンテナの主な機能は、リアルタイムのリモートレンダリングサービスを提供し、「ゼロレイテンシー」体験を実現することです。コンテナはクラウドコンピューティングの実際の場所であり、仮想エンドポイントの役割を果たし、アプリケーションを実行およびレンダリングします。これにより、ワークロードがローカルデバイスからコンテナに移行します。
• **チェック(Checker):**チェックノードはContainerとそのサービスプロセスをチェックします