データを原材料に例えるなら、コンピューティングパワーはこれらの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」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中の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できるようにします。
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分散化クラウドマイニング：AIの発展の新しい局面を解き放つ
分散化クラウドコンピューティング：コンピューティングパワーの新時代を切り開く
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顕著に増加しました。人工知能と暗号通貨の結びつきは現在の市場の主要な関心事となっており、投資家や企業は資金を投入し、強い合意を示しています。この大環境の中で、分散化は人工知能の発展のツールとして巨大な魅力と潜在能力を示しています。実際の応用面では中央集権型モデルとのギャップが残っていますが、Web3の利点を利用して人工知能のコア領域を拡大することは業界の参加者の共通の目標となっています。
人工知能の四大核心分野は、データ、モデル、トレーニング、推論を含みます。その中で、データは最も重要な部分であり、人工知能技術の原材料と見なすことができます。他の三つの側面は、データを処理する異なる方法です。データのラベリングと保存において、分散化技術は重要な役割を果たします。
データを原材料に例えるなら、コンピューティングパワーはこれらの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」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中の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できるようにします。
! 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人工知能の研究開発に必要不可欠なものであり、伝統的な大手企業によって独占されています。これにより、新興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リソースを入手するのが難しくなり、高額な価格がほとんどの購入者にとって受け入れがたい障壁となっています。
この問題を解決するために、DePIN分野のプロジェクトは主にピアツーピアの経済モデルを採用し、リソースの需要者に高品質のリソースを提供します。このモデルにより、各ユーザーは物理的な施設のリソースの提供者となり、同時にトークン報酬を得ることができます。
分散化人工知能コンピューティングパワーの需要が急増する中、より良く顧客のニーズに応えるために、分散化AIコンピューティングパワー供給エコシステムが全面的にバランスの取れたフレームワークを形成しました。その中で、Io.net、Exabit、PingPongなどの主要プロジェクトがエコシステム内で異なる重要な役割を果たしており、これらのプロジェクトの技術的障壁と分散化コンピューティングパワーの未来に対する戦略は非常に印象的です。
分散化AIコンピューティングパワーエコシステムは、リソース代理業者、リソース提供業者、チャネル業者の3つの部分で構成されています。
###リソースエージェント - Io.net
Io.netは、分散化されたコンピューティングネットワークであり、算力代理商として、低価格で高品質なAIコンピューティングパワーを顧客に提供します。供給側では、世界中に分散したGPUリソースを持っています。顧客は主にAI推論に特化したシードラウンドからBラウンドのスタートアップ企業です。
このSolanaチェーンに基づくDePIN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、多く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リソース代理店として、Io.netは100万のGPUを集約し、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することを目指しています。これにより、顧客により低価格のコンピューティングパワーを提供します。ユーザーは、使用していないGPUやCPUのコンピューティングパワーをio.netプラットフォームに寄付することで、トークン報酬を得ることができます。その核心的な目標は、分散化された価格管理の下で高品質なAIコンピューティングパワーを提供し、AIスタートアップ企業のコスト削減を支援することです。
Io.netが提供する計算サービスIO Cloud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、トレーニングと推論プロセスにおける大規模な協調作業を実現します。これにより、GPUはコンピューティングパワーを集中させ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することができ、AIスタートアップは分散化された価格のはるかに低いコストで計算ハードウェアの展開を完了できます。
現在、io.netが集約したGPUクラスターの数は業界で首位を占めており、オンラインで利用可能なGPUの数は20万を超え、その中でGeForce RTX 4090とGeForce RTX 3090 Tiが最も多いモデルです。
リソースプロバイダー - Exabit
Exabitは最も潜在力のあるAIコンピューティングパワー提供者として、深層機械学習のために十分なチップを提供できます。彼らのチームは従来のAIコンピューティングパワーリソースにおいて顕著な優位性を持ち、かつてはNVIDIAの一次代理店でした。この技術リソースのバリアを活かして、Exabitは数百のデータセンターに直接アクセスし、A/H100、RTX4090、A6000などの高性能機器の使用権を取得できます。
ExabitはWeb3の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。他のクラウドサービスプロバイダーと比較して、顧客はExabitのサービスを利用することでコストを大幅に削減し、同時に効率を向上させることができます。
Exabitの目標は、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、最高品質、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です。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するだけでなく、顧客に多様なサービス選択肢を提供することができます。
現在、Exabitが提供するAIコンピューティングパワーの質は、複数のAIコンピューティングパワー代理店から認められており、Renders NetworkやIo.netなどのコンピューティングパワーの巨人と協力して、分散化の方法で機械学習に貢献することを目指しています。
リソースチャネル業者 - PingPong
PingPongはDePINリソースのプロバイダーとして、需要のマッチングを通じてサービスを提供します。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。PingPongの目標はDePINのサービスアグリゲーターとなることで、DePIN分野の1inchやUberと理解できます。
PingPongは制御層を通じて各ネットワークや戦略、リソースの状況、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通じてSDKをユーザーに提供します。
この方法は、さまざまなDePINネットワークにおけるリソースとサービスの制限、および地域が過度に集中しているためにグローバルなリソース配分が引き起こすサービス品質の低下という問題を解決することを目的としています。ルーティングアルゴリズムを通じて、PingPongはデータ、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、顧客の要求に基づい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価格のコンピューティングパワーネットワークを探すことです。
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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
Io.netとExabitは戦略的提携を結びました。Exabitは豊富なGPUマシンライブラリを持つ供給者として、io.netネットワークの速度と安定性を向上させることに尽力しています。Io.netはExabitが提供する高品質なコンピューティングパワーを代理店の形で顧客がそのネットワーク上で直接購入およびレンタルできるようにしています。双方は、分散化計算業界の成功とWeb3とAIの融合には、初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。
計算能力の需要が増加する中、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、中央集権型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。しかし、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、イノベーターが共に努力し、相互に支援する必要があります。
アセットモード
Exabitは供給者として、NVIDIAをバックにした絶対的なバリアを持っています。機械学習のコンピューティングパワーの中で最も価値のあるマシンであるA100、RTX4090、H100は、1台あたり約30万ドルであり、伝統的なAIの大手によって長期にわたり独占されています。Exabitが供給側で接続しているリソースは非常に貴重であり、分散化されたコンピューティングパワーエコシステムの中で重要かつ代替不可能な役割を果たしています。
Exabitが採用している重資産モデルは、大量の固定資産投資を必要とします。この規模の資本と技術の投入は、スタートアップ企業にとってコピーが難しいものです。もしExabitが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、業界が必要とするコンピューティングパワーリソースの供給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を実現し、スケールメリットを生み出すことが期待されます。
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いことです。供給側の価値は、コンピューティングパワー代理店が顧客の需要を持続的に獲得できるかどうかに極度に依存しています。
Io.netは現在最も優れたコンピューティングパワー代理商として、世界中に分布する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見ると、Io.netはライト資産運営モデルを採用し、コミュニティ運営と高度な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分野で強力なブランドを確立しています。
Io.netのコアビジネスには以下が含まれます：
企業の観点から見ると：
顧客の視点から見ると:
典型的な軽資産モデルの企業として、Io.netの最大の利点はリスクが低いことであり、チームは供給側のように開始前に大量の機械コストを投入する必要がありません。少ない資金投入により、企業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。しかし、業界の参入障壁が低く、ビジネスモデルが容易に複製されるため、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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3. 今後の展開
ExabitとIo.net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に引き上げることができるとしたら、PingPongに参加することで100まで達するチャンスがあるかもしれません。
PingPong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Uberに対抗します。チャネル業者として、様々なリソースのリアルタイム状況を集約し、顧客を価格と品質が最も優れたリソースに接続します。PingPongはB2B2Cの軽資産ビジネスモデルを採用し、供給側、リソース代理店、最終顧客をつなぎます。
チャネル業者がプラットフォームとして、発行可能な資産プラットフォームに発展できれば、製品はより価値のあるものになります。PingPongはルーティングアルゴリズムによって提供されるSDKを通じてリソースを計算し、AIエージェントを作成し、新しい金融資産に変換します。また、SDKを通じて顧客がダイナミックマイニングを行うのを支援し、コンピューティングリソースに役立つ算力の掘削に集中します。この「資産上の資産」モデルは、リソースと資金の流動性を大幅に向上させることができます。
PingPongにとって、彼らはより多くの供給者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、それによって自らの優位性を強調し、ビジネスラインを拡大し、より多くの顧客を獲得したいと考えています。百度や大衆評価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、顧客はチャネル業者に対して高い需要を持つことになります。
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第四に、見通し
分散化クラウドコンピューティングはまだ進化し続けています。エコシステムのフレームワークとモデルは明確になり、各役割のリーダーはそれぞれの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と比較して、分散化は概念的に顧客の多くの問題をうまく解決できるものの、この市場の全体的なリソースと規模はそれに比べてまだ小さいです。
AIの発展を支えるコンピューティングパワーが遠く不足している状況で、市場は困難を突破するための別の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はスタートアップAI企業の一部のニーズを満たすことができますが、今後の発展はまだ観察が必要です。この破壊的な道の進化を共に見守り、この技術革命に参加しましょう！
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