Forward the Original Title ‘Foresight Ventures：去中心化云计算的革命才刚刚开始？’

グローバルテクノロジーの長期的な高速発展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどの巨大企業の市場価値は過去2年間で何倍にも増加しました。暗号 x AIはこのサイクルのコアナラティブになり、市場のセンチメントが高まり続け、資本の持続的な流入が強いコンセンサスが形成されたことを証明しています。AIが焦点となっている環境では、AI開発の強力なツールとしての分散化は確かに魅力と想像力を持っています。実用的なビジネス実装の観点では、分散化と集中化モデルの間にはまだ大きなギャップがありますが、Web3の利点を活用してAIの4つの核心の側面を拡大し、より大きなポテンシャルを解き放つために継続的に最適化することがWeb3参加者の共通の目標となっています。

1. データ
2. モデル
3. トレーニング
4. 推論

現在、分散化は上記の4つの領域でサポートを提供できます。まず第一に、データが中心要素です。モデル、トレーニング、推論はすべてデータの処理方法であり、データはAI技術の原材料と考えられるため、他の方法は処理方法です。データラベリングであってもデータの保存であっても、分散化は重要な役割を果たし、ここには莫大な価値があります。

データが原材料であるなら、計算パワーはその原材料を処理するためのツールであり、アウトプット効率を最大化するために使用されます。本記事のテーマに直接移行すると、Crypto x AI x DePINのエコシステムフレームワークと経済モデルを「計算パワー」に焦点を当てて簡潔に分析します。

この記事は、主に「Crypto x AI x DePIN」のエコシステムフレームワークと市況について説明し、読者が分散型コンピューティングパワーの価値と潜在性を理解するのを支援します。

1. DePIN＆分散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

Pain Point: AIの開発には高品質なコンピューティングパワーが不可欠ですが、この希少なリソースは従来の巨大企業に独占され、スタートアップや個人ユーザーがコスト効果の高いコンピューティングパワーを購入することが困難になっています。過剰な価格は多くの購入者にとって受け入れがたいことがよくあります。

分散型ソリューション：現在、DePINセクターの多くのプロジェクトは、高品質なリソースをリソース需要のある当事者に提供するために、ピアツーピア（P2P）経済モデルを採用しています。このモデルにより、すべてのユーザーが物理インフラリソースの提供者として行動し、その代わりにトークン報酬を受け取ることができます。

分散型AIコンピューティングパワーの需要が爆発的に成長する中、顧客ニーズによりよく応えるために分散型AIコンピューティングパワー供給エコロジーのバランスの取れた包括的なフレームワークの開発が進んでいます。Io.net、Exabit、PingPongなどの先導プロジェクトはエコシステムで異なる重要な役割を果たしています。これらのプロジェクトの分散型コンピューティングパワーにおける技術的な障壁と将来の発展の展望は非常に印象的です。

分散型AIコンピューティングパワーエコシステムは、主に3つの部分から構成されており、それぞれがエコシステム内のリソースエージェント、リソースプロバイダー、およびチャネルパートナーとして機能しています。

リソース エージェント - Io.net

Io.netは、計算能力エージェントとして機能し、顧客に手頃な価格で高品質のAI計算能力を提供する分散コンピューティングネットワークです。供給側にはグローバルなGPUの分散があり、現在はシードからシリーズBラウンドまでのAI推論スタートアップに焦点を当てています。

最近、SolanaチェーンをベースにしたこのDePINプロジェクトが、Hack VCをリードとし、Multicoin Capital、Foresight Ventures、Solana Labsなどが参加した3000万ドルのシリーズA資金調達ラウンドを完了しました。

Io.netは、トップティアのAIコンピューティングパワーリソースエージェントとして、1,000,000のGPUを集約して大規模なDePINコンピューティングパワーネットワークを形成し、顧客に低価格のコンピューティングパワーを提供することを目指しています。ユーザーは、アイドルGPU＆CPUコンピューティングパワーを手動でIo.netプラットフォームに貢献することで、$IOトークンでインセンティブを受け取ることができます。コアゴールは、分散型価格コントロールの下で低コストで高品質のAIコンピューティングパワーを提供し、AIスタートアップがコストを削減するのに役立つことです。

Io.net が提供するコンピューティングサービスは、IO Cloudと呼ばれています。IO Cloudは、すべてのGPUを相互接続するためにクラスタ構築モジュールを採用しており、トレーニングおよび推論プロセス中にGPUを大規模に調整できるようにします。調整された GPU 作業により、コンピューティング能力を集中化して、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できます。AIスタートアップは、Io.netの製品を使用することで、集中価格の10分の1でハードウェアの展開を完了しながら、必要なコンピューティングニーズを達成することができます。さらに、Io.net は機械学習のコンピューティング能力を集約することに重点を置いています。これは、Render NetworkやFileCoinなどのDePINの巨人が機械学習用のGPUをフォーマットするのに役立ち、技術レベルで基本的かつ直接的なリソースサポートを提供します。

現在、Io.net は業界最大規模の集約 GPU クラスターを保有しています。オンラインで利用可能な GPU の数は 20 万を超え、GeForce RTX 4090 が最も入手可能で、約 5 万台があります。それに続くのは GeForce RTX 3090 Ti で、3 万台以上があります。

リソースプロバイダー - ゲート

最も有望なAIコンピューティングパワープロバイダーの1つとして、ExabitsはAIコンピューティングパワーサービスノードとして、深層機械学習用の豊富なチップを提供できます。Exabits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で際立ち、ユニークな存在と見なすことができます。AI巨人NVIDIAの主要なディストリビューターとしての経歴を持つチームは、数百のデータセンターへのアクセスを持ち、A/H100、RTX4090、A6000などのマシンへのアクセスを提供しており、供給側でこれらのテクノロジリソースのバリアを活用しています。

Exabitsは、クライアント側のWeb3コンピューティング大手に大規模な機械学習計算能力を提供します。 Nebula Blockと比較すると、Nebula Blockのクライアントは月額14万ドル以上をクラウドサービスに費やす必要がありますが、Exabitsに移行すると、月額クラウドサービス使用料が約4万ドルに削減され、コストが70%以上削減される一方、効率が30%向上します。

Exabitsは、独自の供給チャネルを通じて、お客様に最速かつ最高品質かつ最も信頼性の高いコンピューティングパワーを提供することを目指しています。高品質な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、お客様に包括的なサービスの選択肢を提供します。

Exabitsが提供するAIコンピューティングパワーの品質は、複数のAIコンピューティングパワーエージェントによって認められています。現在、Renders NetworkやIo.netなどの大手と提携し、分散化を通じて機械学習に貢献しています。

リソースチャネルパートナー（Uber）- ピンポン

DePINリソースチャネルパートナーとして、PingPongはプラットフォームベースのオープンプロトコルを採用して、需要とサービスプロバイダーをマッチングさせます。サービスを提供する前に、PingPongはベースレイヤーでリソースを集約します。PingPongは、DePIN向けのサービスアグリゲーターとなることを目指しており、DePIN向けの1inchや集約されたUberのような存在となることを目指しています。

サービス提供：PingPongは、コントロールレイヤーを介してさまざまなネットワーク、戦略、リソース状況、パフォーマンス、安定性などにアクセスするSDKを提供します。その後、ルーティングアルゴリズムを使用してこれらのSDKをユーザーに提供します。

痛みポイント: DePINネットワーク内のリソースとサービスは限られており、特定の地域での集中型リソース割り当てによりサービスの品質が低下しています。

ソリューション：ルーティングアルゴリズムは、データ、ネットワーク、およびマシンリソースに関する基本情報を収集し、戦略を生成します。これらのアルゴリズムは、サービス提供を顧客の要件に応じて一致させます。ゴールは、DePINの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ときに最適なコンピューティングパワーネットワークを最適な価格で見つけることです。

2. 分散コンピューティングパワーエコシステムの分析

Io.netとExabitsは戦略的パートナーシップを結び、Exabitsは供給側として、広範なGPUライブラリを備え、Io.netネットワークのスピードと安定性を向上させることに取り組んでいます。Io.netでは、顧客がExabitsの代理人として提供される最高品質のコンピューティングパワーを直接購入およびリースすることができます。Io.netとExabitsの両社は、分散型コンピューティング業界の成功とWeb3とAIの統合が、初期の業界リーダー間の緊密な連携を通じてのみ実現できると合意しています。コンピューティングパワーへの需要が高まる中、従来のクラウドコンピューティングは現在いくつかの問題に直面しています:

• 限られた利用可能性：AWS、GCP、およびAzureなどのクラウドサービスを利用する場合、ハードウェアへのアクセスを得るには数週間かかることがよくあり、最も一般的に使用されるGPUモデルはしばしば利用できません。
• 限られた選択肢：ユーザーはGPUハードウェア、場所、セキュリティレベル、遅延などの選択肢に制約を受けています。
• 高いコスト：高品質のGPUを選択するコストは高額であり、トレーニングおよび推論プロセス中のプロジェクトの月間費用は簡単に数十万ドルに達することができます。

分散コンピューティングのビジョンは、中央集権的なクラウドサービスプロバイダーの核心的な問題、つまり利用可能性の制限、ハードウェアの選択肢の制限、およびトレーニングと推論の高いコストに対処できるオープンでアクセス可能で手頃な代替手段を提供することです。現在の状況を考えると、クラウドコンピューティングの主要プレーヤーの支配的な地位に挑戦するには、革新者が連携し合い、革新的な段階を踏むためにお互いを支援する必要があります。

資産モデル

• 資産重視モデル

NVIDIAのバックアップを受けたExabitsは、強力なバリア形式の供給業者として絶対的な優位を持っています。機械学習コンピューティングパワー向けの貴重な機器には、A100、RTX4090、H100が含まれ、それぞれの機器の価格は約30万ドルです。これらの機器は、従来のAI巨大企業によって独占された非常に希少なリソースとなっています。この状況下で、Exabitsが供給側でアクセスできるリソースは非常に貴重です。

個々の小売投資家が共有するGPUコンピューティングパワーは大規模なAIモデルの計算と処理をサポートするには不十分であるため、Exabitsは分散型コンピューティングパワーエコシステムにおいて重要かつ代替不可能な役割を果たしています。

Exabitsの重い資産モデルは、スタートアップが複製するのが難しいほど、大規模な固定資産投資を必要とします。したがって、Exabitsがより多くの分散コンピューティングパワーエージェントと協力し、産業に必要なコンピューティングパワーリソースを提供するために供給側を拡大し続けることができれば、業界の支配と規模の経済を容易に達成することができます。B2B分散コンピューティングパワーフィールド。

ただし、最大のリスクは、膨大な資本を投資した後にコンピューティングパワーエージェントに持続可能なリソースを提供できないことにあります。したがって、供給側の収益性は、コンピューティングパワーエージェントが継続的に顧客を引き付けることができるかどうかに大きく依存しています。コンピューティングパワーエージェントの身元に関係なく、顧客と需要があれば、サプライヤーとしてのExabitsの価値は需要の増加とともに成長します。

• アセットライトモデル

Io.netは、主要なコンピューティングパワーエージェントとして、供給側にグローバルに分散配置されたGPUによって形成される広範な分散コンピューティングネットワークに依存しています。ビジネスの観点から見ると、Io.netは軽資産運用モデルを採用し、コミュニティ運営を通じてAIコンピューティングパワーエージェンシー部門で強力なブランドを確立しています。

Io.netの主要な業務：

1. 小売りGPUコンピューティングパワーを集約し、トークンを報酬として提供します
2. AIスタートアップに販売するために供給側から高品質なコンピューティングパワーを取得する

ビジネスの視点：

1. 需要側からエンドカスタマーに高品質なコンピューティングパワーを低価格で販売する
2. アイドルGPUコンピューティングパワーを共有してユーザーがトークンを獲得するのを支援する
3. 顧客には、良好なリターンを生み出すために約$4000の初期投資が必要な、コンピューティングパワーマイニングおよびステーキングプラットフォームを提供しています。このため、Exabitsは流動性を高めるために断片化されたH100台のレンタルも提供しています。

顧客の視点：

1. Io.netネットワーク上の計算能力価格は、他の中央集権型クラウドコンピューティングサービスよりも約80%安いです。
2. ステークして稼ぐ＆共有して稼ぐ。
3. 顧客は、一定額の資本を投資した後、収入を複利化することができます。

典型的な軽資産モデル企業として、最大の利点は比較的低いリスクにあると言える。チームは供給側とは異なり、機械費用に大きく投資する必要はない。資本投入が少ないため、企業と投資家の両方が利益率を高めることが容易である。一方で、業界への参入障壁が低いため、ビジネスモデルはコピーされたり複製されたりする可能性があり、これは長期的な価値投資家が慎重に考慮する必要がある点である。

10から100まで？」

ExabitとIo.netの協力が分散コンピューティングパワーエコシステムを1から10に高めることができるのであれば、PingPongを連れてくることでそれを100に進化させる可能性があるかもしれません。

PingPongは、Web2のUberと直接競合する最大のDePINサービスアグリゲーターになることを目指しています。 チャネルパートナーとして、さまざまなリソースに関するリアルタイム情報を集約することで、お客様を最も価格が適正で最高品質のリソースとつなぎ合わせます。 PingPongは、第1のBサイドが供給側であり、第2のBサイドであるリソースエージェントと接続し、Cサイドは提供された情報を通じて最適なリソース選択を受け取ります。 B2B2Cのライトアセットビジネスモデルを採用しています。

プラットフォームとして、チャネルパートナーができる限り多くのアセットを発行できるプラットフォームを開発すると、製品の価値が向上します。PingPongは、ルーティングアルゴリズムが提供するSDKを利用して、自社のAIエージェントを作成するためにコンピューティングリソースを利用し、SDKを通じて動的マイニングを使用して顧客を動的に支援し、有用なマイニングコンピューティングリソースに焦点を当てています。このモデルは「アセット上のアセット」と理解され、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 hopes to see more suppliers and agents enter the decentralized computing power ecosystem to better highlight their advantages, expand longer business lines, and acquire more customers. Simply put, just as Baidu and Dianping are able to dominate the information field because there are more businesses and information uploaded to the Internet, this increases the demand for channel partners by customers.

4. 未来は約束されています

分散型クラウドコンピューティングは、段階的に進化を続けています。分散型クラウドコンピューティングのエコシステムとモデルは非常に明確になっていますが、エコシステム内の主導的な役割は責務を果たしています。しかし、伝統的なクラウドコンピューティングの巨大企業の地位を揺るがすにはまだ遠い道のりです。伝統的な中央集権型クラウドコンピューティングと比較すると、分散化はお客様の多くの問題を概念的に解決できます。ただし、この市場の総リソースと規模はまだ比較的小さいです。AIによって駆動される計算リソースが不十分であるため、市場にはこのジレンマを克服する別の解決策やモデルが必要です。分散型クラウドコンピューティングは、スタートアップのAI企業のニーズの一部を確かに満たすことができることがわかります。これから先については、私たちが革命の観察者および参加者として、この破壊的な道の進化を共に目撃し、参加していきましょう。

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1. この記事は[から転載されましたForesight Research]. オリジナルタイトル『フォーサイト・ベンチャーズ：去中心化クラウドコンピューティングの革命はまだ始まったばかり？』を転送してください。すべての著作権はオリジナルの著者[David]に帰属しますこの転載に異議がある場合は、お問い合わせください。Gate Learnチーム、そして彼らは迅速に対処します。
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