分散コンピューティングネットワークは、分散型人工知能（AI）の基盤です。これらは、AIモデルのトレーニングと実行に必要な分散コンピューティングパワーを提供します。この記事では、最大の汎用分散コンピューティングネットワーク3つと1つの分散型AIプロジェクトについて探求します。これにより、読者がこれらのプロジェクトの類似点と相違点を理解するのに役立つことを目指しています。

1. Akash、Render Networkおよびio.netは、市場における最大の3つの分散コンピューティングネットワークの一つです。両者とも分散コンピューティングサービスを提供していますが、それぞれのネットワークには異なるビジネス焦点があります。
3. Bittensorは、分散コンピューティングリソースを使用して機械学習を行う分散人工知能プロジェクトであり、OpenAIのような中央集権型のAIサービスと直接競合することを目指しています。
5. 供給側では、AkashはCPU、GPU、およびストレージを含む多様なハードウェアネットワークを持っていますが、Renderは大量のGPUを持っています。io.netは、自身のネットワークおよび他のプラットフォームから大量のGPUを取得しています。
7. 分散コンピューティングネットワークは、各プロジェクトのトークンがそれぞれのシステムで交換手段として使用される二面市場です。Render NetworkとBittensorは、価値の蓄積を高めるためにトークン焼却メカニズムを実装しています。

異なる種類の分散コンピューティングネットワーク

AkashはRender Networkとどのように異なるのか

AkashとRender Networkは、ユーザーがさまざまなタスクのためにコンピューティングリソースを購入および販売できるプラットフォームを提供する分散コンピューティングネットワークです。

Akashはオープンなマーケットとして機能し、ユーザーがCPU、GPU、およびストレージリソースにアクセスできるようにしています。ホスティングゲームサーバーまたはブロックチェーンノードを実行するなど、さまざまな目的に使用できるコンピューティングリソースを提供しています。Akashマーケットプレイスでは、アプリケーションを展開するテナントが必要な展開の価格と条件を設定し、コンピューティングリソースプロバイダーがそれらの展開に入札します。最低入札者（プロバイダー）が展開に勝利します。この逆オークションモデルにより、ユーザーは価格と条件を設定する権限を持ちます。

それに対して、Renderは市況に基づいてタスクの展開価格を調整する動的価格アルゴリズムを使用しています。Render NetworkはGPUベースの3Dレンダリングサービスに焦点を当て、分散GPUネットワークとして動作しています。このモデルでは、ハードウェアプロバイダがコンピューティングリソースを提供し、Renderネットワークは価格を決定し、ユーザーをサービスの購入者と一致させるために多層価格アルゴリズムを使用しています。Renderは、ユーザーが独自に価格や条件を設定できるオープンマーケットとして動作していません。

Io.net - 人工知能と機械学習に焦点を当てる

io.netは、地理的に分散したデータセンター、暗号通貨マイナー、分散型ストレージプロバイダーからGPUコンピューティングパワーを取得する新しい分散型コンピューティングネットワークであり、機械学習や人工知能コンピューティングをサポートしています。また、Renderなどの既存の分散型コンピューティングネットワークと連携し、Render上の未使用のGPUコンピューティングリソースを活用して、AIや機械学習タスクを実行します。

io.netには2つの主要な差別化要因があります：1）AIと機械学習タスクへの焦点、2）GPUクラスターへの重点。GPUクラスターとは、AIトレーニングや科学シミュレーションなどの計算集約的なタスクを処理するために複数のGPUが統合システムとして連携することを指します。

Bittensor - AIに焦点を当てたブロックチェーンプロジェクト

他の分散コンピューティングネットワークとは異なり、Bittensorは分散人工知能プロジェクトであり、分散機械学習マーケットプレイスの構築を目指しています。これにより、分散人工知能アプリケーションを構築し、OpenAIのChatGPTのような中央集権的な人工知能プロジェクトと直接競争させることが可能となります。ネットワークは、人工知能モデルのトレーニングや実行のための計算リソースを提供するノード（マイナー）で構成されています。

Bittensorは特定のアプリケーション用のチェーンに類似したサブネット構造を利用しています。現在、32のサブネットがあり、それぞれが特定の人工知能関連のタスクに焦点を当てています。テキストプロンプトAIネットワーク（Text Prompt AIはChatGPTに類似したAIアプリケーションを指します）を分散型にし、テキストプロンプトを画像生成AIに変換することができるAIがあります。また、画像に変換し、AIベースの検索エンジンもあります。

マイナーは、Bittensorエコシステムで重要な役割を果たしており、計算リソースを提供し、機械学習モデルをホストしてオフチェーンAIタスクの計算を行い、結果を生成しています。誰でも最低限のハードウェア要件でネットワークに参加し、マイナーになることができます。マイナー同士がユーザーのクエリに最適な結果を提供するために競争しています。

ネットワーク容量と使用量

Akashは当初、CPUに焦点を当てており、ネットワーク内には多くのCPUリソースがあります。人工知能の台頭に伴い、GPUの需要が急激に増加し、Akashは昨年の第3四半期にネットワークにGPUリソースを追加し始めました。しかし、高性能GPUの数に関しては、GPUリソースに焦点を当てる他のプロジェクトと比較して、Akashの方が比較的少ないです。Render Networkは分散型GPUベースのレンダリングソリューションを提供することに焦点を当てており、その結果、多くのGPUをネットワーク内に蓄積することに成功しています。

Render NetworkとAkashは、ネットワークの利用が年々着実に成長している成熟したプロジェクトです。特に、Akashは、GPUを含めた焦点を拡大した後、四半期ごとのアクティブリース数が大幅に増加しています。

io.netは2023年11月にパブリックテストネットを立ち上げた新しい分散コンピューティングネットワークです。短い歴史にも関わらず、io.netはRender、Filecoin、およびそのネットワークからリソースを統合することで、多数のGPUを蓄積しました。io.netは最近、Appleユーザーが未使用の計算パワーをネットワークに割り当てることを可能にするApple Siliconチップクラスターのサポートを発表し、ハードウェアの数をさらに増やしています。さらに、io.netはまだプロトコルトークンを発行していません。多くのハードウェアプロバイダは、トークンのエアドロップの機会を得るためにネットワークに参加したいと考えているかもしれません。

Bittensorは、マイナーが計算リソースをネットワークに提供する分散型人工知能ネットワークです。マイナーは、ハードウェアセットアップに投資するか、単純にクラウドサービスから提供される計算リソースを利用することができます。ハードウェアの数に関して、Bittensorは現在、7,000以上のマイナーを誇る典型的な分散型コンピューティングネットワークとは直接比較することはできません。

トークン経済

分散コンピューティングプラットフォームは、ユーザーがコンピューティングリソースプロバイダーに手数料を支払う二面市場として機能します。Akash、Render Network、およびBittensorは、それぞれのトークンを発行し、それらのエコシステム内で価値の交換の媒体としています。RenderとBittensorは、トークンの価値蓄積を高めるためにトークン焼却メカニズムを導入しています。

Akash

Akashは独立したPoSブロックチェーンであり、$AKTはネットワークのセキュリティを確保しネットワーク料金を支払うために使用されるネイティブトークンです。このトークンは、ユーザーがAkashで取引やリースをする際の価格の主要単位としてエコシステム内での交換手段としても機能します。PoSチェーンとして、Akashはバリデータノードにブロックリワードを発行するために$AKTを発行する必要があり、現在のインフレ率は約14%です。

Akashは現在、AKTで支払われる手数料に4%、またはUSDCで支払われる場合は20%の手数料を請求しており、これらはコミュニティ・プールに流れます。コミュニティ・プール資金の具体的な使用目的はまだ決まっていませんが、潜在的な用途としては公的資金提供、インセンティブ、または単にトークンの焼却が考えられます。

Render Network

Render Networkは、EthereumからSolanaに移行し、そのプロトコルトークンRNDRは、Renderエコシステム内での価値交換に使用され、クリエイターやユーザーがレンダリングジョブの支払いにトークンを使用します。

コンピューティングリソースの供給と需要の動的な関係をバランスさせるために、RenderはBurning and Minting Balance (BME)メカニズムを実装しています。需要（つまり、レンダリングジョブ）がコンピューティングリソースの供給を上回ると、RNDRトークンが燃やされ、デフレ効果が生じます。逆に、コンピューティングリソースの供給が需要を上回ると、より多くのRNDRトークンが作成され、インフレを引き起こします。現在のコンピューティング需要の不足により、RNDRトークンはインフレしています。

Bittensor

Bittensorのネイティブトークン$TAOは、ネットワークサービスへのアクセスに使用され、コアリワードメカニズムの媒体として機能します。 $TAOの最大供給量は2100万であり、1日7200トークンがマイナーやバリデーターノードへの報酬として生成されます。 Bittensorは、トークン発行の半減メカニズムを実装しており、総供給量の半分が配布されると、発行率が半減します。 最初の半減後、残りのトークン供給量の半分が配布された後、21百万の最大供給量に達するまで、その後も半減が続きます。

現在の期間中、1日あたりの発行率は7,200 TAOが固定されていますが、次の半減期の時点はトークンのリサイクルメカニズムにより事前に決定されていません。このリサイクルメカニズムにより発行されたTAOトークンが燃やされ、総供給量の半分が分配されるポイントが遅れる効果があります。マイナーや検証ノードはネットワークに登録するためにTAOトークンをリサイクル（つまり燃やす）する必要があります。これらの燃やされたトークンは流通供給量から差し引かれ、再度採掘することができます。ネットワークは、十分に競争力のあるAIタスクを提供できないマイナーや検証ノードの登録を定期的に取り消し、マイナーがネットワークに再登録する際に再度TAOを支払う／燃やす必要があります。この動的な燃焼メカニズムにより、TAOへの一定の需要が生まれます。

最初の予定されたハーフはもともと2025年1月に予定されていましたが、現在のハーフの日付は2025年10月に延期されました。これは多くのTAOトークンが燃やされたことを示しています。

ステートメント:

1. この記事は元々「DePIN x AI - 4つの主要な分散コンピューティングネットワークの概要」​​というタイトルで、[から転載されましたトークンインサイト]. すべての著作権は元の著者に帰属します [0xEdwardyw]. もし転載に対する異議がある場合は、Gate Learnチームにご連絡ください。チームができるだけ早く対応いたします。

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