# AIとDePINの融合:分散型GPU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、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本稿では両者の交差分野に焦点を当て、関連プロトコルの発展について探ります。AI技術スタックにおいて、DePINネットワークは計算資源を提供することで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を手に入れることが難しくなっています。これにより、開発者はしばしば分散化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りますが、柔軟性のない長期的な高性能ハードウェア契約に署名する必要があり、効率が低下します。DePINは、ネットワークの目標に合ったリソース貢献をトークン報酬を利用して提供する、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、個人所有者からデータセンターにGPUリソースを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。これらのネットワークは、計算能力を必要とする開発者にカスタマイズされたオンデマンドサービスを提供するだけでなく、GPUを未使用の所有者に追加収入を生み出します。! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-112d1efea526039e305cc846f2ca3c50)## AI DePINネットワークの概要### レンダー- GPU計算能力を提供するP2Pネットワークの先駆者- 最初はコンテンツ制作のレンダリングに焦点を当て、その後AI計算タスクに拡張しました。- オスカー受賞技術を持つクラウドグラフィックス会社OTOYによって設立されました- GPUネットワークは、パラマウント・ピクチャーズやPUBGなどの大企業によって使用されています- Stability AIなどと協力し、AIモデルと3Dコンテンツレンダリングワークフローを統合する### アカシュ- 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- コンテナプラットフォームやKubernetesによって管理される計算ノードなどの開発者に優しいツール- AkashMLはHugging Face上で15,000以上のモデルをGPUネットワークで実行できるようにします。- Mistral AIのLLMモデルチャットボットなどのアプリケーションを管理しました### io.net- AIおよびMLのユースケース向けに特化した分散化GPUクラウドクラスタへのアクセスを提供- IO-SDKはPyTorchやTensorflowなどのフレームワークと互換性があります- 3種類の異なるタイプのクラスターの作成をサポートし、2分以内に起動可能- RenderやFilecoinなどと協力して他のDePINネットワークのGPUを統合する### ゲンシン - 機械学習とディープラーニングコンピューティングに重点を置いたGPUコンピューティングパワーを提供- 学習証明などの概念を採用して、より効率的な検証メカニズムを実現する- V100相当のGPUの時給コストは約0.40ドルで、コストを大幅に削減します。- グローバルな共有の分散化基盤モデルを提供### アエティール- 企業GPUを搭載し、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- ニーズと位置に基づいてGPUリソースの最適配置を行う- クラウドフォンサービスに拡張し、APhoneと協力して分散化されたクラウドスマートフォンを発売- NVIDIA、Super Micro、その他のWeb2メーカーとの広範な協力関係の確立### ファラネットワーク- Web3 AIソリューションの実行層として- プライバシー問題を処理するために信頼できる実行環境(TEE)を使用する- 実行層はAIエージェントをオンチェーン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- 人工知能エージェント契約はOpenAIやLlamaなどのトップレベルの大規模言語モデルに接続できます! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-68a395d50be4ab07fbc575dd54441164)## プロジェクト比較| | レンダー | アカシュ | io.net | ジェンシン | エイシア | ファラ ||--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------|| ハードウェア | GPUとCPU | GPUとCPU | GPUとCPU | GPUの| GPUの| CPU || ビジネスの重点 | グラフィックレンダリングとAI | クラウドコンピューティング、レンダリングとAI | AI | AI | AI、クラウドゲームとテレコム | チェーン上のAI実行 || AI タスクの種類 | 推論 | 両方 | 両方 | トレーニング | トレーニング | 実行 || 仕事の価格設定 | パフォーマンスに基づく価格設定 | 逆オークション | 市場価格設定 | 市場価格設定 | 入札システム | 権益計算 || ブロックチェーン | ソラナ | コスモス | ソラナ | ジェンシン | アービトラム | ポルカドット || データプライバシー | 暗号化&ハッシュ | mTLS認証 | データ暗号化 | セキュアマッピング | 暗号化 | TEE || 作業コスト | ジョブあたり0.5-5% 20% USDC、4% AKT | 2% USDC、0.25%の準備金手数料 | 低コスト | セッションごとに20% | 誓約金額に比例 || 安全 | レンダリング証明 | プルーフ・オブ・ステーク | プルーフ・オブ・コンピュテーション | プルーフ・オブ・ステーク | レンダリング能力証明 | リレーチェーンからの継承 || 完成証明 | - | - | タイムロック証明 | 学習証明 | レンダリング作業証明 | TEE証明 || 品質保証 | 争議 | - | - | 検証者と報告者 | チェッカーノード | リモート証明 || GPUクラスター | いいえ | はい | はい | はい | はい | いいえ |! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8f83f1affbdfd92f33bc47afe8928c5c)### ハードウェア統計データ| | レンダー | アカシュ | io.net | ゲンシン | エイサー | ファラ ||-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------|| GPUの数 | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - || CPUの数 | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ || H100/A100個 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - || H100料金/時間 | - | 1.46ドル | 1.19ドル| - | - | - || A100料金/時間 | - | 1.37ドル | 1.50ドル| $0.55 ( 推定) | $0.33 (推定) | - |! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-df4f88879b53c4aa604b248fc9ff393a)! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-24fd635c71ed2aad842d38bf56e70b43)! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-7a05f8ca3e44b9c91a7917953175da09)! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-85bfeec032db538007843e9b55783e18)! [AIとDePINの交差点](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-10f0acfcfea618361b9c445c49edfc88)## まとめAI DePIN分野は依然として新興であり、いくつかの課題に直面しています。しかし、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、Web2クラウドプロバイダーの代替品に対する需要が浮き彫りになっています。今後、これらの分散化GPUネットワークは、開発者に経済的な計算の代替手段を提供する上で重要な役割を果たし、AIと計算インフラの構造に大きな貢献をすることが期待されています。
AIとDePINの融合：分散化GPUネットワークの台頭がAI計算の新たなパラダイムを主導する
AIとDePINの融合:分散型GPU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、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本稿では両者の交差分野に焦点を当て、関連プロトコルの発展について探ります。
AI技術スタックにおいて、DePINネットワークは計算資源を提供することで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を手に入れることが難しくなっています。これにより、開発者はしばしば分散化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りますが、柔軟性のない長期的な高性能ハードウェア契約に署名する必要があり、効率が低下します。
DePINは、ネットワークの目標に合ったリソース貢献をトークン報酬を利用して提供する、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、個人所有者からデータセンターにGPUリソースを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。これらのネットワークは、計算能力を必要とする開発者にカスタマイズされたオンデマンドサービスを提供するだけでなく、GPUを未使用の所有者に追加収入を生み出します。
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AI DePINネットワークの概要
レンダー
アカシュ
io.net
ゲンシン
アエティール
ファラネットワーク
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プロジェクト比較
| | レンダー | アカシュ | io.net | ジェンシン | エイシア | ファラ | |--------|-------------|------------------|---------------------|---------|---------------|----------| | ハードウェア | GPUとCPU | GPUとCPU | GPUとCPU | GPUの| GPUの| CPU | | ビジネスの重点 | グラフィックレンダリングとAI | クラウドコンピューティング、レンダリングとAI | AI | AI | AI、クラウドゲームとテレコム | チェーン上のAI実行 | | AI タスクの種類 | 推論 | 両方 | 両方 | トレーニング | トレーニング | 実行 | | 仕事の価格設定 | パフォーマンスに基づく価格設定 | 逆オークション | 市場価格設定 | 市場価格設定 | 入札システム | 権益計算 | | ブロックチェーン | ソラナ | コスモス | ソラナ | ジェンシン | アービトラム | ポルカドット | | データプライバシー | 暗号化&ハッシュ | mTLS認証 | データ暗号化 | セキュアマッピング | 暗号化 | TEE | | 作業コスト | ジョブあたり0.5-5% 20% USDC、4% AKT | 2% USDC、0.25%の準備金手数料 | 低コスト | セッションごとに20% | 誓約金額に比例 | | 安全 | レンダリング証明 | プルーフ・オブ・ステーク | プルーフ・オブ・コンピュテーション | プルーフ・オブ・ステーク | レンダリング能力証明 | リレーチェーンからの継承 | | 完成証明 | - | - | タイムロック証明 | 学習証明 | レンダリング作業証明 | TEE証明 | | 品質保証 | 争議 | - | - | 検証者と報告者 | チェッカーノード | リモート証明 | | GPUクラスター | いいえ | はい | はい | はい | はい | いいえ |
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ハードウェア統計データ
| | レンダー | アカシュ | io.net | ゲンシン | エイサー | ファラ | |-------------|--------|-------|--------|------------|------------|--------| | GPUの数 | 5600 | 384 | 38177 | - | 40000+ | - | | CPUの数 | 114 | 14672 | 5433 | - | - | 30000+ | | H100/A100個 | - | 157 | 2330 | - | 2000+ | - | | H100料金/時間 | - | 1.46ドル | 1.19ドル| - | - | - | | A100料金/時間 | - | 1.37ドル | 1.50ドル| $0.55 ( 推定) | $0.33 (推定) | - |
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まとめ
AI DePIN分野は依然として新興であり、いくつかの課題に直面しています。しかし、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、Web2クラウドプロバイダーの代替品に対する需要が浮き彫りになっています。今後、これらの分散化GPUネットワークは、開発者に経済的な計算の代替手段を提供する上で重要な役割を果たし、AIと計算インフラの構造に大きな貢献をすることが期待されています。