AIとDePINの融合：分散型コンピューティングネットワークの台頭

2023年以降、AIとDePINはWeb3分野の人気トレンドとなり、それぞれの市場価値は300億ドルと230億ドルに達しました。本記事では、これら2つの分野の交差点を探り、関連プロトコルの発展を研究します。

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提供することでAIに力を与えています。大手テクノロジー企業の発展によりGPUが不足し、他の開発者が計算に必要な十分なGPUを入手することが困難になっています。DePINは、トークン報酬によってリソースの貢献を奨励する、より柔軟でコスト効率の高い代替案を提供します。AI分野におけるDePINは、個人のGPUリソースを統合し、計算能力を必要とする開発者にカスタマイズ性とオンデマンドアクセスを提供し、同時にGPU所有者に追加の収入を生み出します。

! AIとDePINの交差点

AI DePINネットワークの概要

RenderはP2P GPU計算ネットワークの先駆者で、最初はコンテンツ制作のグラフィックス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。そのGPUネットワークは、パラマウント・ピクチャーズやPUBGなどのエンターテインメント業界の巨頭によって使用されています。

Akashは、ストレージ、GPU、および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付けられています。そのAkashMLは、Hugging Face上で15,000以上のモデルを実行するGPUネットワークを可能にします。

io.netは、AIおよびMLのユースケース向けの分散GPUクラウドクラスターアクセスを提供します。そのIO-SDKは、PyTorchやTensorflowなどのフレームワークと互換性があり、計算ニーズに応じて自動的にスケールします。

Gensynは、機械学習と深層学習計算に特化したGPUネットワークです。革新的な検証メカニズムにより、GPUの時間あたりコストを約0.40ドルに引き下げることが期待されています。

Aethirは、AI、機械学習、クラウドゲームなどの計算集約型分野に焦点を当てた企業向けGPUを提供しています。そのネットワーク内のコンテナは、クラウドアプリケーションに基づく仮想エンドポイントを実行し、低遅延の体験を実現します。

Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行層として、そのブロックチェーンは信頼を必要としないクラウドコンピューティングソリューションです。信頼できる実行環境(TEE)を通じてプライバシーの問題を設計し、AIエージェントがオンチェーンのスマートコントラクトによって制御できるようにします。

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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、ブロックチェーン、データプライバシー、作業費用、安全メカニズムなどの面で違いがあります。ほとんどのプロジェクトは、AIモデルのトレーニング効率を向上させるために、パラレルコンピューティングを実現するためにGPUクラスタを統合しました。

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データプライバシーに関して、多くのプロジェクトがデータ暗号化による保護を採用しています。io.netはMind Networkと提携して完全同型暗号(FHE)を導入し、暗号化された状態でデータを処理することを可能にします。Phala Networkは信頼できる実行環境(TEE)を導入し、より高いレベルの隔離とセキュリティ保護を提供します。

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計算完了証明と品質検査の面で、GensynやAethirなどのプロジェクトは、作業の完了状況を検証し、品質管理を行うために異なるメカニズムを採用しています。

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ハードウェア統計

各プロジェクトは、GPU/CPUの数や高性能GPU（例：H100/A100）において異なります。io.netとAethirは、高性能GPUユニットが多く、大規模モデルの計算に適しています。分散型GPUサービスのコストは、一般的に集中型サービスよりも低くなっています。

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まとめ

AI DePIN分野は依然として比較的新興であり、課題に直面していますが、これらの分散型GPUネットワーク上で実行されるタスクとハードウェアの数は著しく増加しており、代替計算リソースに対する市場の需要を浮き彫りにしています。今後、これらのネットワークは、開発者に経済的に効率的な計算選択肢を提供する上で重要な役割を果たし、AIと計算インフラの発展に重要な貢献をすることが期待されています。

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