AIとDePINの交差点:分散型GPUネットワークの台頭

2023年以来、AIとDePINはWeb3の人気トレンドとなり、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本記事は両者の交差点に焦点を当て、関連プロトコルの発展について探討します。

! 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によるGPUの独占は、開発者が十分な計算能力を欠いてしまい、中心化されたクラウドサービスプロバイダーを選択せざるを得なくなっています。DePINは、トークンによるインセンティブを通じてリソースの貢献を促進し、より柔軟でコスト効果の高い代替案を提供します。AI分野のDePINは、GPUリソースを個人所有者からデータセンターにクラウドソーシングし、ユーザーに統一された供給を形成します。これは、開発者にオンデマンドアクセスを提供するだけでなく、GPU所有者に追加の収益を生み出します。

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市場には複数のAI DePINネットワークが存在し、以下では各プロトコルの役割、目標および主なハイライトについて探討します。

AI DePINネットワークの概要

RenderはGPU計算能力を提供するP2Pネットワークの先駆者で、最初はコンテンツ制作のレンダリングに特化していましたが、その後AI計算タスクに拡大しました。

Akashは、ストレージ、GPU、CPU計算をサポートする「スーパー・クラウド」の代替品として位置づけられ、あらゆるクラウドネイティブアプリケーションを実行できます。

io.netは、AIおよびMLユースケース向けの分散化GPUクラウドクラスターへのアクセスを提供し、データセンターや暗号通貨マイナーなどからのGPUリソースを集約しています。

Gensynは、機械学習と深層学習計算に特化したGPUコンピューティングを提供し、革新的な検証メカニズムを通じて効率を向上させます。

Aethirは企業向けのGPUを専門に提供し、AI、ML、クラウドゲームなどの計算集約型分野に焦点を当てています。

Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行層として、信頼できる実行環境(TEE)を通じてプライバシー問題を処理します。

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プロジェクト比較

各プロジェクトは、ハードウェア、ビジネスの重点、AIタスクの種類、作業の価格設定、分散化、データプライバシー、費用、安全メカニズムなどの面で違いがあります。主な違いは次の通りです:

• クラスターと並列計算能力:ほとんどのプロジェクトはクラスターを統合して並列計算を実現し、AIモデルのトレーニング効率を向上させています。

• データプライバシー保護:各プロジェクトは、暗号化、TEEなどの異なる方法でデータプライバシーを保護しています。

• 完了証明と品質検査の計算: 一部のプロジェクトは完了証明と品質検査メカニズムを提供し、計算の品質を確保します。

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ハードウェア統計データ

各プロジェクトはGPUの数、高性能GPUの数および価格設定などにおいて違いがあります。io.netとAethirはより多くの高性能GPUを持っており、大規模モデルの計算に適しています。分散化GPUネットワークは一般的に低コストでサービスを提供できます。

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まとめ

AI DePIN分野はまだ新しく、課題に直面していますが、強力な成長の勢いを示しています。これらのネットワークは、AI計算の需要と供給の矛盾を効果的に解決し、開発者に経済的かつ効率的な代替手段を提供しています。AI市場の急成長に伴い、分散化GPUネットワークは、今後の計算インフラストラクチャの構図において重要な役割を果たすことが期待されています。

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