分散化クラウドコンピューティング：新興勢力の台頭

テクノロジーの急速な発展に伴い、OpenAIやNVIDIAなどのテクノロジーの巨人の時価総額は近年驚異的な成長を遂げています。人工知能と暗号通貨の結びつきは現在の市場の中心的なストーリーとなっており、強い市場の感情と持続的な資金投入はこの分野の巨大な合意を証明しています。人工知能の大背景の中で、分散化はAIの発展における強力なツールとして巨大な魅力と想像の余地を示しています。実際の応用においては依然として中央集権的モデルとの大きなギャップが存在しますが、Web3の利点を活用してAIの4つのコア領域（データ、モデル、トレーニング、推論）を拡張し、より大きな潜在能力を発揮するために継続的に最適化することがWeb3の参加者の共通の目標となっています。

この記事では「算力」というコア要素を中心に、Crypto x AI x DePINのエコシステムフレームワークとその経済モデルを分析します。

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一、DePINと分散化算力エコシステムフレームワーク

現在、高品質な計算力はAI開発に必要不可欠なものであり、従来の大手企業によって独占されているため、スタートアップ企業や個人ユーザーがコストパフォーマンスの良い計算力資源を得ることが難しくなっています。分散化ソリューションはP2P経済モデルを採用しており、すべてのユーザーが物理施設資源の提供者になることを可能にし、同時にトークン報酬を得ることができます。

分散化AI算力エコシステムは、主にリソースエージェント、リソースプロバイダー、チャネルパートナーの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は分散化された計算ネットワークであり、計算力代理商の立場から顧客に高品質で低価格のAI計算力を提供します。このプロジェクトはSolanaチェーンに基づいており、100万のGPUを集約して巨大なDePIN計算力ネットワークを形成することを目指しています。ユーザーはプラットフォームにアイドル状態のGPUおよびCPU計算力を提供することで、$IOトークンの報酬を得ることができます。Io.net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計算力を提供し、AIスタートアップがコストを大幅に削減するのを助けることです。

リソースプロバイダー - Exabit

ExabitはAI計算能力サービス型ノードとして、十分なチップを提供して深層機械学習を行うことができます。チームは強力な技術リソースの壁を持ち、数百のデータセンターの高性能GPUリソースに直接アクセスできます。Exabitは独自の計算能力供給チャネルを通じて、顧客に最も迅速で高品質かつ信頼性の高い計算能力サービスを提供することに注力しています。

リソースチャンネル業者 - PingPong

PingPongはDePINリソースのチャネル業者として、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。その目標はDePINのサービスアグリゲーターになることであり、DePIN分野の1inchやUberとして理解できます。PingPongはコントロール層を通じて各ネットワークのリソース状況、性能、安定性などの情報を取得し、ルーティングアルゴリズムを通じてユーザーに最適なサービスを提供します。

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2. 分散型コンピューティングパワーのエコシステムを分析する

Io.netとExabitは戦略的提携を結び、分散化コンピュータネットワークの速度と安定性の向上に共同で取り組んでいます。彼らは、分散化コンピュータ業界の成功とWeb3とAIの統合には、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。

分散化計算のビジョンは、中央集権型クラウドサービスプロバイダーが直面するコアな問題、すなわち限られた可用性、ハードウェアの選択肢の制限、高額なトレーニングおよび推論コストを解決するための、オープンでアクセス可能かつ手頃な代替案を提供することです。

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資産モード

1. 重資産モデル：Exabitは供給側として強力な資源バリアを持っています。このモデルは大量の固定資産投資を必要とし、高い業界参入障壁を形成します。

2. 軽資産モデル：Io.netは算力代理商として、コミュニティの運営と高度なコンセンサスの構築を通じて強力なブランドを作り上げます。このモデルはリスクが低いですが、コピーされやすいです。

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3. 今後の展望

分散化クラウドコンピューティングエコシステムは徐々に発展しており、各役割のリーダー企業はエコシステム内での責任を果たし始めています。従来の中央集権型クラウドコンピューティングと比較して、分散化モデルは概念的に顧客の多くの問題をうまく解決できますが、全体の市場規模とリソース量は依然として比較的小さいです。

AIの発展による計算能力の需要が増大する中、市場はリソース不足のジレンマを解決するための新しい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一部のAIスタートアップのニーズを満たすことができていますが、今後の発展の道筋は市場の参加者が共に探索し、目撃する必要があります。

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