コンピューティングDePINトラックエコシステムの包括的な解釈

原作者: ポール・ティモフィーエフ

原文翻訳: TechFlow

重要なポイント

• 生成型 AI 開発のための機械学習とディープラーニングの台頭により、コンピューティング リソースの人気が高まっています。どちらも大規模なコンピューティング負荷の高いワークロードを必要とします。しかし、大企業や政府がこれらのリソースを蓄積するにつれて、新興企業や独立系開発者は市場で GPU が不足し、リソースが法外に高価になったり、アクセスできなくなったりする問題に直面しています。

• コンピューティングDePINは分散型の作成を可能にします 市場 GPU などのコンピューティング リソースについては、世界中の誰もが未使用のリソースを提供して金銭的な報酬を受け取れるようにすることで、GPU の供給を拡大します。これは、十分なサービスを受けられなかった GPU 消費者が新しい供給チャネルにアクセスして、ワークロードに必要な開発リソースを低コストで間接費を抑えて入手できるようにするためのものです。

• 計算 DePIN は、従来の集中型サービス プロバイダーと競合する上で、依然として多くの経済的および技術的な課題に直面しています。そのうちのいくつかは時間の経過とともに解決されますが、他の課題には新しいソリューションと最適化が必要になります。

コンピューティングは新たな石油

産業革命以来、テクノロジーは人類を前例のないペースで前進させ、日常生活のほぼすべての側面に影響を与え、あるいは完全に変革してきました。コンピューターは、研究者、学者、コンピューター エンジニアの共同の努力の集大成として最終的に登場しました。コンピューターは、もともと高度な軍事作戦のための大規模な計算タスクを解決するために設計されていましたが、現代生活のバックボーンへと進化しました。コンピューターが人類に与える影響が前例のない速度で拡大し続けるにつれて、これらのマシンとそれらを駆動するリソースの需要も増加し、利用可能な供給を上回っています。その結果、ほとんどの開発者と企業が重要なリソースにアクセスできない市場動向が生まれ、今日最も変革的なテクノロジーの 1 つである機械学習と生成 AI の開発が、資金力のある少数のプレーヤーの手に委ねられています。同時に、アイドル状態のコンピューティング リソースの大量供給は、コンピューティングの供給と需要の不均衡を緩和するのに役立つ有利な機会を提供し、両者間の調整メカニズムの必要性を悪化させています。 そのため、私たちは、ブロックチェーン技術とデジタル資産を活用した分散型システムが、生成型 AI 製品およびサービスのより広範で民主的かつ責任ある開発に不可欠であると考えています。

コンピューティングリソース

コンピューティングとは、与えられた入力に基づいてコンピュータが明確に定義された出力を生成するあらゆる活動、アプリケーション、またはワークロードと定義できます。最終的には、 コンピュータの計算能力と処理能力 、これはこれらの機械の核となるユーティリティであり、現代世界の多くの部分を動かし、 $1.1兆ドルの収益 過去1年だけでも。

コンピューティング リソースとは、コンピューティングと処理を可能にするさまざまなハードウェアおよびソフトウェア コンポーネントを指します。 これらのコンポーネントによって実現されるアプリケーションや機能の数が増え続けるにつれて、これらのコンポーネントはますます重要になり、人々の日常生活にますます浸透しています。これにより、国家や企業は生き残り手段としてこれらのリソースをできるだけ多く蓄積しようと競い合うようになりました。これは、これらのリソースを提供する企業の市場パフォーマンスに反映されています (たとえば、過去 5 年間で市場価値が 3000% 以上増加した Nvidia)。

GPU

GPUは現代の高性能コンピューティングにおいて最も重要なリソースの1つです GPU のコア機能は、並列処理によってコンピューター グラフィックスのワークロードを高速化する特殊な回路として機能することです。もともとゲームおよび PC 業界向けに提供されていた GPU は、世界の未来を形作る多くの新興テクノロジー (コンソールや PC、モバイル デバイス、クラウド コンピューティング、IoT など) に対応するように進化しました。ただし、これらのリソースの需要は、機械学習と人工知能の台頭によって特に悪化しています。GPU は並列計算を実行することで ML および AI 操作を高速化し、結果として得られるテクノロジーの処理能力と機能を向上させます。

AIの台頭

AIの本質は コンピュータや機械が人間の知能や問題解決能力をシミュレートできるようにする AI モデルは、ニューラル ネットワークとして、さまざまなデータで構成されています。モデルには、これらのデータ間の関係を識別して学習し、与えられた入力に基づいて出力を作成するときにこれらの関係を参照するための処理能力が必要です。

一般に信じられていることとは異なり、AIの開発と生産は新しいものではありません。1967年にフランク・ローゼンブラットは、試行錯誤を通じて「学習」する最初のニューラルネットワークベースのコンピューターであるマーク1パーセプトロンを開発しました。さらに、 今日知られているAIの発展の基礎を築いた学術研究の多くは 1990 年代後半から 2000 年代初頭にかけて出版され、それ以来業界は成長を続けています。

RDの取り組みを超えて、「狭義の」AIモデルは、現在使用されているさまざまな強力なアプリケーションですでに機能しています。 例としては、Apple の Siri や Amazon の Alexa などのソーシャル メディア アルゴリズム、カスタマイズされた製品の推奨などがあります。特に、ディープラーニングの台頭により、人工生成知能 (AGI) の開発が変革しました。ディープラーニング アルゴリズムは、よりスケーラブルで汎用性の高い代替手段として、機械学習アプリケーションよりも大規模、つまり「より深い」ニューラル ネットワークを活用します。生成 AI モデルは、「トレーニング データの簡略化された表現をエンコードし、それを参照して、類似しているが同一ではない新しい出力を生成します。」

ディープラーニングにより、開発者は生成 AI モデルを画像、音声、その他の複雑なデータ タイプに拡張できるようになりました。また、現代で最も急速なユーザー増加を記録した ChatGPT などの画期的なアプリは、生成 AI とディープラーニングで実現可能なことの初期段階にすぎません。

これを念頭に置くと、生成 AI の開発には、大量の処理能力と計算能力を必要とする複数の計算集約型のワークロードが含まれることは驚くべきことではありません。

によると ディープラーニングのアプリケーション要件の3つ AI アプリケーションの開発は、いくつかの主要なワークロードによって制約されています。

• トレーニング – モデルは、与えられた入力にどのように応答するかを学習するために、大規模なデータセットを処理および分析する必要があります。

• チューニング – モデルは一連の反復プロセスを経て、さまざまなハイパーパラメータが調整および最適化され、パフォーマンスと品質が向上します。

• シミュレーション – 強化学習アルゴリズムなどの一部のモデルは、展開前に一連のシミュレーションを実行してテストされます。

計算上の逼迫: 需要が供給を上回る

過去数十年にわたり、多くの技術の進歩により、コンピューティングと処理能力に対する需要がかつてないほど急増しました。その結果、現在、GPU などのコンピューティング リソースの需要は利用可能な供給量をはるかに上回っており、AI 開発のボトルネックが生じています。効果的な解決策がなければ、ボトルネックは拡大し続けるばかりです。

供給に対するより広範な制約は、競争上の優位性として、また現代のグローバル経済における生き残り手段として、実際の必要量を超えて GPU を購入する多数の企業によってさらに強化されています。コンピューティング プロバイダーは、長期的な資本コミットメントを必要とする契約構造を採用することが多く、顧客のニーズを超える供給を許可しています。

エポック社の研究 公開されている計算集約型 AI モデルの総数は急速に増加しており、これらのテクノロジーを推進するリソース要件が今後も急速に増加し続けることが示唆されています。

AI モデルの複雑さが増すにつれ、アプリケーション開発者のコンピューティングおよび処理能力要件も増大します。その結果、GPU のパフォーマンスと可用性がますます重要な役割を果たすようになります。これはすでに起こり始めており、Nvidia が製造するハイエンド GPU の需要により、GPU は AI 業界の「希土類金属」または「金」として称賛されています。

AIの急速な商業化により、一握りのテクノロジー大手が支配権を握る可能性がある。 今日のソーシャルメディア業界と似ており、これらのモデルの倫理的基盤に関する懸念が高まっています。注目すべき例として、Google Gemini をめぐる最近の論争があります。さまざまなプロンプトに対する Gemini の多くの奇妙な応答は、当時は実際の危険をもたらすものではありませんでしたが、この事件は、少数の企業が AI 開発を支配し、制御することの固有のリスクを示しました。

今日のテクノロジー系スタートアップは、AIモデルを動かすためのコンピューティングリソースの獲得において、ますます多くの課題に直面しています。これらのアプリケーションは、モデルを展開する前に、多くの計算集約型プロセスを実行します。中小企業にとって、大量のGPUを集めることは、ほとんど持続不可能な取り組みであり、AWSやGoogle Cloudなどの従来のクラウドコンピューティングサービスは、シームレスで便利な開発者エクスペリエンスを提供しますが、その容量が限られているため、最終的にはコストが高くなり、多くの開発者にとって手が出ないことになります。 誰もが$7兆を思いつくわけではない ハードウェアのコストを賄うためです。

それで、その理由は何でしょうか?

エヌビディア 推定 世界中で4万社以上の企業がAIやアクセラレーションコンピューティングにGPUを使用しており、開発者コミュニティは400万人以上います。今後は 世界のAI市場は 2023年の$515億から2032年には$2.74兆に成長し、平均年間成長率は20.4%となる。同時に、 GPU市場 2032年までに1兆10兆4000億に達すると予想されており、年間平均成長率は251兆9000億です。

しかし、AI 革命をきっかけにコンピューティング リソースの需要と供給の不均衡が拡大し、資金力のある一握りの巨大企業が変革的テクノロジーの開発を支配するという、むしろユートピア的な未来が生まれる可能性があります。そのため、私たちは、AI 開発者のニーズと利用可能なリソースのギャップを埋めるのに役立つ分散型の代替ソリューションにすべての道が通じると信じています。

DePINの役割

DePIN とは何ですか?

DePIN は、Messari の研究チームが作った造語で、分散型物理インフラストラクチャ ネットワークの略です。具体的には、分散型とは、単一の組織が利権を搾取したりアクセスを制限したりしないことを意味します。一方、物理インフラストラクチャは、利用される「現実の」物理リソースを指します。ネットワークとは、事前に決められた目標または目標群を達成するために連携して作業する参加者のグループを指します。今日、DePIN の市場価値は、 約$283億 .

DePINs の中核となるのは、物理インフラストラクチャ リソースをブロックチェーンに接続するノードのグローバル ネットワークです。これにより、リソースの購入者とサプライヤーを結び付ける分散型マーケットプレイスが作成され、誰でもサプライヤーになり、サービスとネットワークへの価値の貢献に対して報酬を受け取ることができます。この場合、さまざまな法的手段や規制手段、サービス料金を通じてネットワークへのアクセスを制限する中央仲介者は、対応するトークン所有者によって管理されるスマート コントラクトとコードで構成される分散型プロトコルに置き換えられます。

DePIN の価値は、従来のリソース ネットワークやサービス プロバイダーに代わる、分散型でアクセスしやすく、低コストでスケーラブルな代替手段を提供することです。DePIN により、分散型市場が特定の最終目標を達成できるようになります。商品やサービスのコストは市場の動向によって決まり、誰でもいつでも参加できるため、サプライヤー数の増加と利益率の最小化により、ユニット コストが自然に低下します。

ブロックチェーンを使用することで、DePIN は暗号経済インセンティブ システムを構築し、ネットワーク参加者がサービスに対して適切に報酬を受けられるようにして、主要な価値提供者をステークホルダーに変えることができます。ただし、小規模な個人ネットワークをより大規模で生産性の高いシステムに変換することで実現されるネットワーク効果が、DePIN のメリットの多くを実現する鍵であることに留意することが重要です。さらに、トークン報酬はネットワーク ブートストラップ メカニズムの強力なツールであることが証明されていますが、ユーザーの維持と長期的な採用を支援する持続可能なインセンティブを構築することは、より広範な DePIN 分野における重要な課題のままです。

DePIN はどのように機能しますか?

分散型コンピューティング市場を実現する上での DePIN の価値をより深く理解するには、関連するさまざまな構造コンポーネントと、それらがどのように連携して分散型リソース ネットワークを形成するかを認識することが重要です。DePIN の構造と参加者について考えてみましょう。

プロトコル

分散型プロトコルは、基盤となるベースレイヤー ブロックチェーン ネットワーク上に構築された一連のスマート コントラクトであり、ネットワーク参加者間の信頼のないやり取りを促進するために使用されます。理想的には、プロトコルは、ネットワークの長期的な成功に積極的に貢献する多様な関係者によって管理される必要があります。これらの関係者は、プロトコル トークンのシェアを使用して、DePIN への変更や開発案に投票します。分散型ネットワークをうまく調整すること自体が大きな課題であるため、コア チームは通常、これらの変更を最初に実装する権限を保持し、その後、分散型自律組織 (DAO) に権限を移譲します。

ネットワーク参加者

リソース ネットワークのエンド ユーザーは、最も価値のある参加者であり、機能に応じて分類できます。

• サプライヤー : DePIN ネイティブ トークンで支払われる金銭報酬と引き換えに、ネットワークにリソースを提供する個人または団体。サプライヤーは、ブロックチェーン ネイティブ プロトコルを介してネットワークに「接続」され、ホワイトリスト オンチェーン プロセスまたは許可なしのプロセスが強制される場合があります。トークンを受け取ることで、サプライヤーは、株式所有のコンテキストでのステークホルダーと同様に、ネットワークのステークホルダーとなり、需要とネットワーク価値を促進すると思われる提案など、ネットワークのさまざまな提案や開発に投票できるようになります。これにより、時間の経過とともにトークンの価格が高くなります。もちろん、トークンを受け取ったサプライヤーは、DePIN を受動的収入の形態として利用し、トークンを受け取った後に販売することもできます。

• 消費者 これらは、GPU を求める AI スタートアップなど、DePIN が提供するリソースを積極的に求めている個人または団体であり、経済方程式の需要側を表しています。従来の代替手段よりも DePIN を使用する方が実際に利点がある場合 (コストや諸経費の削減など)、消費者は DePIN の使用に魅力を感じ、ネットワークに対する有機的な需要を表しています。DePIN では通常、価値を生み出して安定したキャッシュ フローを維持するために、消費者がネイティブ トークンでリソースの支払いを行う必要があります。

リソース

DePIN はさまざまな市場にサービスを提供し、さまざまなビジネス モデルを採用してリソースを割り当てることができます。 Blockworksは優れたフレームワークを提供します : カスタムハードウェアDePIN は、ベンダーが配布するための専用の独自ハードウェアを提供します。また、コンピューティング、ストレージ、帯域幅など、既存のアイドル リソースの配布を可能にするコモディティ ハードウェア DePIN もあります。

経済モデル

理想的に運営されている DePIN では、価値は消費者がサプライヤーのリソースに対して支払う収益から生まれます。ネットワークに対する継続的な需要はネイティブ トークンに対する継続的な需要を意味し、これはサプライヤーとトークン保有者の経済的インセンティブと一致します。初期段階で持続可能な有機的需要を生み出すことは、ほとんどのスタートアップにとって課題です。そのため、DePIN はインフレ トークン インセンティブを提供して初期のサプライヤーを奨励し、需要を生み出し、さらに有機的供給を増やす手段としてネットワーク供給をブートストラップします。これは、ベンチャー キャピタル企業が Uber の初期段階で乗客運賃を補助して初期顧客ベースをブートストラップし、ドライバーをさらに引き付けてネットワーク効果を高めた方法に似ています。

DePIN は、ネットワーク全体の成功に重要な役割を果たすため、トークン インセンティブを可能な限り戦略的に管理する必要があります。需要とネットワーク収益が上昇すると、トークンの発行を減らす必要があります。逆に、需要と収益が減少すると、トークンの発行を再び使用して供給を奨励する必要があります。

成功したDePINネットワークがどのようなものかをさらに説明するために、「 「DePINフライホイール」 DePIN を導く正のフィードバック ループ。要約すると次のようになります。

• DePIN は、プロバイダーがネットワークにリソースを提供し、消費可能な基本供給レベルを確立するようにインセンティブを与えるために、インフレトークン報酬を配布します。

• サプライヤーの数が増え始めると、ネットワーク内で競争のダイナミクスが形成され始め、ネットワークが提供する商品やサービスの全体的な品質が向上し、既存の市場ソリューションよりも優れたサービスを提供できるようになるため、競争上の優位性が得られます。これは、分散型システムが従来の集中型サービス プロバイダーを上回ることを意味しますが、これは簡単なことではありません。

• DePIN に対する有機的な需要が高まり始め、サプライヤーに正当なキャッシュフローが提供されます。これにより、投資家とサプライヤーがネットワークの需要を継続的に高め、トークン価格を押し上げる絶好の機会が生まれます。

• トークン価格の上昇によりサプライヤーの収益が増加し、より多くのサプライヤーが集まり、フライホイールが再起動します。

このフレームワークは魅力的な成長戦略を提供しますが、これは主に理論的なものであり、ネットワークによって提供されるリソースが継続的に競争上魅力的であると想定していることに注意することが重要です。

DePINの計算

分散コンピューティング市場は、より広範な動きである「シェアリングエコノミー」の一部です。これは、消費者がオンラインプラットフォームを通じて他の消費者と直接商品やサービスを共有するピアツーピア経済システムです。このモデルは、eBayなどの企業が先駆けとなり、現在ではAirbnbやUberなどの企業が支配していますが、次世代の変革的テクノロジーが世界市場に浸透するにつれて、最終的には混乱を招くことになります。2023年には1兆1000億1500億と評価され、 2031年までに1兆1000億8000億に成長すると予想されている シェアリングエコノミーは消費者行動のより広範な傾向を示しており、DePIN はその恩恵を受けるとともに重要な役割を果たすと考えています。

基本的

Compute DePIN は、分散型マーケットプレイスを通じてサプライヤーとバイヤーを結び付けることでコンピューティング リソースの割り当てを容易にするピアツーピア ネットワークです。これらのネットワークの主な差別化要因は、今日すでに多くの人々の手に渡っているコモディティ ハードウェア リソースに重点を置いていることです。すでに説明したように、ディープラーニングと生成 AI の出現により、リソースを大量に消費するワークロードのために処理能力の需要が急増し、AI 開発に不可欠なリソースへのアクセスにボトルネックが生じています。簡単に言えば、分散型コンピューティング マーケットプレイスは、世界中に広がり、誰でも参加できる新しいサプライ ストリームを作成することで、これらのボトルネックを軽減することを目指しています。

Computing DePINs では、個人や団体はいつでも遊休リソースを貸し出し、適切な報酬を受け取ることができます。同時に、個人や団体は、既存の市場製品よりも低コストで柔軟に、グローバルな許可のないネットワークから必要なリソースを取得できます。したがって、Computing DePINs の参加者は、単純な経済的フレームワークで説明できます。

• サプライヤー : コンピューティング リソースを所有し、補助金と引き換えにそれらを貸し出したり販売したりする意思のある個人または団体。

• 需要者 : コンピューティング リソースを必要とし、それに対して料金を支払う意思のある個人または団体。

DePINs コンピューティングの主な利点

Compute DePIN には、集中型のサービス プロバイダーやマーケットプレイスに代わる魅力的な選択肢となる多くの利点があります。 まず、許可のない国境を越えた市場参加を可能にすることで、新たな供給源が開拓され、計算集約型のワークロードに必要な重要なリソースの量が増加します。Compute DePIN は、ほとんどの人がすでに所有しているハードウェア リソースに重点を置いています。ゲーミング PC を持っている人なら、レンタルできる GPU をすでに持っています。これにより、次世代の製品やサービスの構築に参加できる開発者やチームの範囲が広がり、世界中のより多くの人々が恩恵を受けることができます。

さらに、DePIN をサポートするブロックチェーン インフラストラクチャは、ピアツーピア取引に必要なマイクロペイメントを容易にするための効率的でスケーラブルな決済レールを提供します。 暗号ネイティブ金融資産 (トークン) は、需要側の参加者がサプライヤーに支払うために使用する共通の価値単位を提供し、今日のますますグローバル化する経済と一致する分配メカニズムを通じて経済的インセンティブを調整します。 以前に構築した DePIN フライホイールを参照すると、経済的インセンティブを戦略的に管理することは、DePIN のネットワーク効果 (供給側と需要側の両方) を高めるのに非常に有益であり、その結果、サプライヤー間の競争が激化します。 このダイナミクスにより、単位コストが削減され、サービス品質が向上し、DePIN に持続可能な競争上の優位性が生まれ、サプライヤーはトークン保有者および主要な価値プロバイダーとしてその恩恵を受けることができます。

DePINは、リソースにオンデマンドでアクセスして支払いができる柔軟なユーザーエクスペリエンスを提供することを目指している点で、クラウドコンピューティングサービスプロバイダーに似ています。 グランドビューリサーチ s 予報 、世界のクラウドコンピューティング市場規模は、2030年までに21.2%の複合年間成長率で成長し、$2.4兆ドルを超えると予想されており、コンピューティングリソースの需要が将来的に増加する中で、このようなビジネスモデルの実現可能性を示しています。 現代のクラウドコンピューティングプラットフォームは、クライアントデバイスとサーバー間のすべての通信を中央サーバーで処理するため、運用に単一障害点が生じます。 ただし、ブロックチェーン上に構築することで、DePINは従来のサービスプロバイダーよりも高い検閲耐性と回復力を提供できます。 単一の組織またはエンティティ（中央クラウドサービスプロバイダーなど）を攻撃すると、基盤となるリソースネットワーク全体が危険にさらされますが、DePINは分散型の性質により、このようなインシデントに抵抗するように設計されています。 まず、ブロックチェーン自体は、集中型ネットワーク権限に抵抗するように設計された専用ノードのグローバル分散ネットワークです。 さらに、コンピューティングDePINにより、法的および規制上の障壁を回避し、許可のないネットワーク参加も可能になります。トークン配布の性質に基づいて、DePIN は公正な投票プロセスを採用し、プロトコルの提案された変更や開発に投票して、単一のエンティティが突然ネットワーク全体をシャットダウンする可能性を排除できます。

計算DePINの現状

レンダリングネットワーク

Render Network は、分散コンピューティング マーケットプレイスを通じて GPU の買い手と売り手を結び付ける計算 DePIN であり、取引はネイティブ トークンを通じて行われます。Renders GPU マーケットプレイスには、処理能力へのアクセスを求めるクリエイターと、アイドル状態の GPU をクリエイターに貸し出し、ネイティブ Render トークンで報酬を得るノード オペレーターの 2 つの主要な関係者が関与しています。ノード オペレーターは評価システムに基づいてランク付けされ、クリエイターは多層価格設定システムから GPU を選択できます。Proof-of-Render (POR) コンセンサス アルゴリズムが操作を調整し、ノード オペレーターはコンピューティング リソース (GPU) をタスク (つまり、グラフィックス レンダリング作業) の処理にコミットします。タスクが完了すると、POR アルゴリズムはノード オペレーターのステータスを更新し、タスクの品質に基づいて評価スコアを変更します。Renders ブロックチェーン インフラストラクチャは作業の支払いを容易にし、サプライヤーと買い手がネットワーク トークンを通じて取引するための透明で効率的な決済レールを提供します。

レンダーネットワークはもともと ジュール・アーバッハ 2009年にイーサリアム上でネットワークが稼働しました（ RNDR ）から2020年9月にSolana（ 与える ）を約3年後に導入し、ネットワークパフォーマンスの向上と運用コストの削減を目指します。

この記事の執筆時点では、レンダリングネットワーク 開始以来、最大3300万のタスク（レンダリングされたフレーム数）を処理し、合計5600ノードにまで成長しました。約6万のレンダリングが破棄されました。 ノードオペレータへの作業クレジットの分配中に発生するプロセス。

IOネット

Io Net は、多数のアイドル状態のコンピューティング リソースと、これらのリソースが提供する処理能力を必要とする個人やエンティティ間の調整レイヤーとして、Solana 上に分散型 GPU ネットワークを立ち上げています。Io Net のユニークなセールス ポイントは、市場の他の DePIN と直接競合するのではなく、さまざまなソース (データ センター、マイナー、Render Network や Filecoin などの他の DePIN を含む) から GPU を集約し、独自の DePIN である Internet-of-GPU (IoG) を活用して操作を調整し、市場参加者のインセンティブを調整することです。Io Net の顧客は、プロセッサの種類、場所、通信速度、コンプライアンス、サービス時間を選択して、IO Cloud 上のワークロード クラスターをカスタマイズできます。逆に、サポートされている GPU モデル (12 GB RAM、256 GB SSD) を持っている人は誰でも IO ワーカーとして参加し、アイドル状態のコンピューティング リソースをネットワークに貸し出すことができます。サービス料金は現在法定通貨と USDC で決済されていますが、ネットワークはまもなくネイティブ $IO トークンでの支払いもサポートする予定です。リソースの価格は、その需要と供給、およびさまざまな GPU 仕様と構成アルゴリズムによって決まります。Io Net の最終的な目標は、現代のクラウド サービス プロバイダーよりも低コストで高品質のサービスを提供し、選ばれる GPU マーケットプレイスになることです。

マルチレイヤー IO アーキテクチャは次のようにマッピングできます。

• UIレイヤー – 公開 Web サイト、クライアント エリア、ワーカー エリアで構成されます。

• セキュリティ層 – このレイヤーは、ネットワーク保護のためのファイアウォール、ユーザー検証のための認証サービス、アクティビティを追跡するためのログサービスで構成されます。

• API レイヤー – このレイヤーは通信レイヤーとして機能し、パブリック API (Web サイト用)、プライベート API (ワーカー用)、内部 API (クラスター管理、分析、監視レポート用) で構成されます。

• バックエンド層 – バックエンド レイヤーは、ワーカー、クラスター/GPU 操作、顧客とのやり取り、課金と使用状況の監視、分析、自動スケーリングを管理します。

• データベース層 − この層はシステムのデータ リポジトリであり、プライマリ ストレージ (構造化データ用) とキャッシュ (頻繁にアクセスされる一時データ用) を使用します。

• メッセージブローカーとタスク層 − このレイヤーは非同期通信とタスク管理を容易にします。

• インフラストラクチャ層 – このレイヤーには GPU プール、オーケストレーション ツールが含まれており、タスクの展開を管理します。

現在の統計/ロードマップ

• 本稿執筆時点では：

• 総ネットワーク収益 – $1.08m

• 総計算時間 – 837.6k 時間

• クラスター対応 GPU の合計数 – 20.4K

• クラスタ対応CPU合計 – 5.6k

• オンチェーン取引総数 – 167万件

• 総推論時間 – 335.7k

• 作成されたクラスターの合計数 – 15.1k

（データ元 Io ネット エクスプローラー )

エーシル

Aethir は、コンピューティング集約型の分野やアプリケーションで高性能コンピューティング リソースの共有を容易にするクラウド コンピューティング DePIN です。リソース プーリングを活用して、大幅にコストを削減しながらグローバル GPU 割り当てを実現し、分散リソース所有権によって所有権を分散化します。Aethir は高性能ワークロード向けに設計されており、ゲームや AI モデルのトレーニングや推論などの業界に適しています。GPU クラスターを単一のネットワークに統合することで、Aethir はクラスター サイズを拡大し、ネットワーク上で提供されるサービスの全体的なパフォーマンスと信頼性を向上させるように設計されています。

Aethir Network は、マイナー、開発者、ユーザー、トークン保有者、Aethir DAO で構成される分散型経済です。ネットワークの正常な運用を保証する 3 つの主要な役割は、コンテナ、インデクサー、インスペクターです。コンテナはネットワークのコア ノードであり、トランザクションの検証やデジタル コンテンツのリアルタイム レンダリングなど、ネットワークの活性を維持する重要な操作を実行します。インスペクターは品質保証担当者として機能し、コンテナのパフォーマンスとサービス品質を継続的に監視して、GPU 消費者にとって信頼性が高く効率的な運用を保証します。インデクサーは、ユーザーと利用可能な最適なコンテナとの仲介役として機能します。この構造の基盤となるのは Arbitrum レイヤー 2 ブロックチェーンです。これは、ネイティブ $ATH トークンで Aethir Network 上の商品やサービスの支払いを行うための分散型決済レイヤーを提供します。

レンダリング証明

Aethirネットワークのノードには2つの重要な機能があります。 能力の証明 これらのワーカーノードのグループは 15 分ごとにランダムに選択され、トランザクションを検証します。 そして作業証明のレンダリング 、ネットワーク パフォーマンスを綿密に監視して、ユーザーに最適なサービスが提供されるようにし、需要と地理に基づいてリソースを調整します。マイナー報酬は、Aethir ネットワーク上でノードを実行する参加者に分配され、貸し出したコンピューティング リソースの価値に基づいて計算され、ネイティブ $ATH トークンで支払われます。

ノサナ

Nosana は Solana 上に構築された分散型 GPU ネットワークです。Nosana では、誰でもアイドル状態のコンピューティング リソースを提供でき、その対価として $NOS トークンの形で報酬を得ることができます。DePIN は、従来のクラウド ソリューションのオーバーヘッドなしで、複雑な AI ワークロードを実行するために使用できる GPU のコスト効率の高い割り当てを容易にします。誰でもアイドル状態の GPU を貸し出すことで Nosana ノードを実行でき、ネットワークに提供する GPU パワーに比例したトークン報酬を受け取ることができます。

ネットワークは、コンピューティング リソースを割り当てる 2 つの当事者 (コンピューティング リソースへのアクセスを求めるユーザーと、コンピューティング リソースを提供するノード オペレーター) を接続します。重要なプロトコルの決定とアップグレードは、NOS トークン所有者によって投票され、Nosana DAO によって管理されます。

Nosana は、今後の計画について広範なロードマップを持っています。Galactica (v1.0 – H1/H2 2024) では、メインネットを立ち上げ、CLI と SDK をリリースし、コンシューマー GPU のコンテナ ノードを通じてネットワークを拡張することに重点を置きます。Triangulum (v1.X – H2 2024) では、PyTorch、HuggingFace、TensorFlow などの主要な機械学習プロトコルとコネクタを統合します。Whirlpool (v1.X -H1 2025) では、AMD、Intel、Apple Silicon のさまざまな GPU のサポートを拡張します。Sombrero (v1.X – H2 2025) では、中規模および大規模企業、法定通貨による支払い、課金、チーム機能のサポートを追加します。

アカーシュ

Akash ネットワークは、Cosmos SDK 上に構築されたオープンソースのプルーフ オブ ステーク ネットワークです。誰でも許可なく参加して貢献できるため、分散型クラウド コンピューティング マーケットプレイスを作成できます。$AKT トークンは、ネットワークのセキュリティ保護、リソースの支払いの促進、ネットワーク参加者間の経済行動の調整に使用されます。Akash ネットワークは、いくつかの主要コンポーネントで構成されています。

• ブロックチェーンレイヤー コンセンサスを提供するために、Tendermint Core と Cosmos SDK を使用します。

• アプリケーション層 展開とリソースの割り当てを管理します。

• プロバイダー層 リソース、入札、ユーザー アプリケーションの展開を管理します。

• ユーザー層 ユーザーは、CLI、コンソール、ダッシュボードを使用して Akash ネットワークと対話し、リソースを管理し、アプリケーションの状態を監視できます。

このネットワークは当初、ストレージと CPU のレンタル サービスに重点を置いていましたが、AI トレーニングと推論ワークロードの需要が高まるにつれて、ネットワークはサービス範囲を GPU のレンタルと割り当てにまで拡大し、AkashML プラットフォームを通じてこれらのニーズに応えてきました。AkashML は、顧客 (テナントと呼ばれる) が希望する GPU 価格を提示し、コンピューティング プロバイダー (プロバイダーと呼ばれる) が要求された GPU を提供するために競争する、逆オークション システムを使用しています。

本稿執筆時点では、 Akash ブロックチェーンは 1,290 万件以上のトランザクションを完了し、コンピューティング リソースへのアクセスに $535,000 以上が費やされ、189,000 件以上の固有のデプロイメントがリースされました。

佳作

計算DePIN分野はまだ発展途上であり、多くのチームが革新的で効率的なソリューションを市場に投入するために競争しています。さらに調査する価値のある他の例としては、 双曲線 AI開発のためのリソースプールのための共同オープンアクセスプラットフォームを構築している。 エクサビット は、計算マイナーによってサポートされる分散コンピューティング パワー ネットワークを構築しています。

重要な考慮事項と将来の見通し

DePIN の計算の基本原理を理解し、現在実行されているいくつかの補完的なケース スタディを確認したので、利点と欠点の両方を含むこれらの分散型ネットワークの影響を考慮することが重要です。

チャレンジ

大規模な分散ネットワークを構築するには、パフォーマンス、セキュリティ、回復力のトレードオフが必要になることがよくあります。たとえば、コモディティ ハードウェアのグローバルに分散されたネットワークで AI モデルをトレーニングすると、集中型サービス プロバイダーでトレーニングするよりもコスト効率と時間効率が大幅に低下する可能性があります。前述したように、AI モデルとそのワークロードはますます複雑になり、コモディティ GPU ではなく、より高性能な GPU が必要になります。

これは 大企業が高性能GPUを大量に買いだめする理由はここにあり、誰もが遊休GPUを貸し出せる許可のない市場を確立することでGPU不足の問題を解決することを目指す計算DePINが直面する固有の課題でもある（分散型AIプロトコルが直面する課題の詳細についてはこのツイートを参照）。 ) プロトコルは、この問題に 2 つの主要な方法で対処できます。1 つは、ネットワークに貢献したい GPU プロバイダーのベースライン要件を確立すること、もう 1 つは、ネットワークに提供される計算リソースをプールして、全体的な成果を向上させることです。それでも、このモデルは、ハードウェア プロバイダー (Nvidia など) と直接取引するためにより多くの資金を割り当てることができる集中型サービス プロバイダーと比較すると、確立するのが本質的に困難です。 これは、DePIN が前進する上で考慮すべき事項です。分散型プロトコルに十分な資金がある場合、DAO は資金の一部を高性能 GPU の購入に割り当てるよう投票できます。高性能 GPU は分散型で管理でき、コモディティ GPU よりも高い価格で貸し出すことができます。

計算DePINに特有のもう一つの課題は、適切なリソース利用を管理することである。 初期段階では、ほとんどの計算DePINは、今日の多くのスタートアップが直面しているのと同じように、構造的な需要不足の問題に直面するでしょう。一般的に、DePINの課題は、最小限の実行可能な製品品質を達成するために、早い段階で十分な供給を構築することです。供給がなければ、ネットワークは持続可能な需要を生み出すことができず、需要のピーク時に顧客にサービスを提供できなくなります。一方、供給過剰も問題です。一定のしきい値を超えると、供給が増えても、ネットワークの使用率がほぼ最大容量または最大容量に達した場合にのみ役立ちます。そうでない場合、DePINは供給に対して支払いすぎのリスクを負い、リソースが十分に活用されず、プロトコルがトークンの発行を増やしてサプライヤーの関与を維持しない限り、サプライヤーの収益が減少します。

通信ネットワークは広範囲の地理的範囲をカバーしなければ役に立たない タクシー ネットワークは、乗客が乗車を長時間待たなければならないとしたら役に立ちません。DePIN は、長期間にわたってリソースを提供するために人々にお金を払わなければならないとしたら役に立ちません。集中型のサービス プロバイダーはリソースの需要を予測し、リソースの供給を効率的に管理できますが、コンピューティング DePIN にはリソースの使用状況を管理する中央機関がありません。したがって、DePIN では、リソースの使用状況をできるだけ戦略的に決定することが特に重要です。

より大きな問題は、分散型GPU市場がもはやGPU不足に直面しなくなる可能性があることだ。 マーク・ザッカーバーグは最近のインタビューで、 エネルギーが新たなボトルネックとなる なぜなら、企業は今のようにコンピューティング リソースを溜め込むのではなく、大規模なデータ センターの構築を競うようになるからです。これはもちろん、GPU コストの潜在的な削減を意味しますが、独自のデータ センターを構築することで AI モデルのパフォーマンスの全体的な基準が上がるとしたら、AI スタートアップはパフォーマンスと提供する商品やサービスの品質の面で大企業とどのように競争するのかという疑問も生じます。

DePINの計算例

繰り返しになりますが、AI モデルの複雑さとそれに続く処理および計算要件と、利用可能な高性能 GPU およびその他のコンピューティング リソースとの間のギャップは拡大しています。

コンピューティング DePIN は、次のようないくつかの重要な機能に基づいて、現在大手ハードウェア メーカーとクラウド コンピューティング サービス プロバイダーが独占しているコンピューティング市場において、革新的な破壊的変化をもたらす存在となる可能性があります。

1) 商品やサービスをより低コストで提供します。

2) より強力な検閲防止とネットワーク耐性保護を提供します。

3) AI モデルを微調整やトレーニングのために可能な限りオープンにし、誰でも簡単にアクセスできるようにすることを義務付ける可能性のある規制ガイドラインの恩恵を受ける。

米国では、コンピューターとインターネット アクセスを持つ世帯の割合が飛躍的に増加し、100% に近づいています。この割合は、世界の多くの地域でも大幅に増加しています。これは、十分な金銭的インセンティブとシームレスな取引プロセスがあれば、未使用の供給を貸し出すことをいとわないコンピューティング リソースの潜在的なプロバイダー (GPU 所有者) の数が増えていることを示しています。これはもちろん、非常に大まかな推定値ですが、コンピューティング リソースの持続可能な共有経済を構築するための基盤がすでに存在している可能性があることを示唆しています。

AIに加えて、将来的には量子コンピューティングなど他の多くの産業からコンピューティングの需要が生まれるでしょう。量子コンピューティングの市場規模は 2023年の$9億2880万から2030年には$65億2880万に成長する 、CAGR 32.1% で成長しています。この業界での生産にはさまざまな種類のリソースが必要になりますが、量子コンピューティング DePIN が発売されるかどうか、またそれがどのようなものになるかを見るのは興味深いでしょう。

「消費者向けハードウェア上で実行されるオープン モデルの強力なエコシステムは、AI によって価値が高度に集中化され、人間の思考のほとんどが少数の人間によって管理される中央サーバーによって読み取られ、仲介される未来に対する重要な防御策です。これらのモデルは、大企業や軍隊よりもリスクがはるかに低くなります。」 — ヴィタリック・ブテリン

大企業は DePIN の対象ユーザーではないかもしれませんし、今後もそうならないでしょう。計算 DePIN は、個人開発者、散在するビルダー、最小限の資金とリソースを持つスタートアップを呼び戻します。DePIN は、より豊富な計算能力によって、遊休供給を革新的なアイデアやソリューションに変換できるようにします。AI は間違いなく数十億人の生活を変えます。AI がすべての人の仕事を置き換えることを心配するのではなく、AI が個人や自営業の起業家、スタートアップ、そして一般大衆に力を与えることができるという考えを奨励すべきです。

オリジナルリンク

この記事はインターネットから引用したものです: コンピューティング DePIN トラック エコシステムの包括的な解釈

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