# AIとWeb3の融合：分散型インフラストラクチャの新しい機会現在のテクノロジー界では、人工知能と暗号通貨は最も注目されている2つの分野です。これらの業界はどちらも想像力と発展の可能性に満ちており、どちらかの分野で成功を収めることが人生の頂点を達成する可能性があります。さらに興味深いのは、一部のプロジェクトがこれら2つの分野を組み合わせて新しい機会を生み出そうと試みていることです。## AI+DePIN：分散された物理インフラネットワークAI+DePINは新しい概念であり、Web3の方法を用いてAIにインフラストラクチャ支援を提供することを目的としています。大規模言語モデルの台頭に伴い、AIインフラストラクチャの需要も急速に増加しています。AIインフラストラクチャには強力な計算能力のサポートが必要であり、膨大な電力を消費し、ハイエンドGPUチップの価格は高価です。DePINは分散型物理インフラネットワークを代表し、そのコア要素は次のとおりです:1. 非中央集権：従来のクラウドサービスプロバイダーとは異なり、DePINプロジェクトは分散型の方法でインフラ資源を提供することを目指しています。2. 物理インフラ：サービスは実際のハードウェアデバイス、サーバー、IoTデバイスなどによって提供されます。3. トークンエコノミー：経済的インセンティブメカニズムを通じてコミュニティのネットワーク構築への参加を促進します。## AIにおける計算能力の需要AIによる計算能力の需要は、三つのカテゴリーに分けることができます。1. 大規模モデルのトレーニング：最高の要求があり、専門の高性能機器が必要です。2. モデルのデプロイと推論：計算リソースの要求は高いですが、トレーニング段階よりは低いです。3. エッジ小モデル：計算能力の要求が比較的低く、一般的なデバイスも参加可能です。## AI+DePINプロジェクトケース### IO.NETIO.NETは、Solanaに基づく分散型AI計算プラットフォームで、未使用のGPUリソースを集約し、AIスタートアップや開発者に手頃な計算サービスを提供することを目的としています。### エーテルAethirは、ユーザーが未使用のGPUリソースを共有し、ゲームやAIアプリケーションに計算力を提供するクラウドコンピューティングプラットフォームです。このプロジェクトは、複数の大手ゲーム会社と提携しています。### グラスGrassは、ユーザーが余剰のネットワーク帯域を提供することで利益を得ることを可能にする、ネットワークリソース共有に基づくプロジェクトです。### EMC (エッジマトリックスコンピューティング)EMCは、一般ユーザーが個人用コンピュータを利用してAIサービスを提供し、報酬を得ることを可能にするエッジコンピューティングプロトコルであり、エッジ側の小型AIモデルのアプリケーションシーンに適しています。## 見通しAIと暗号通貨業界はまだ投入期にありますが、DePINの方法で結びつけることで新たな機会を生み出す可能性があります。将来的には、一般ユーザーのデバイスが分散型インフラストラクチャの一部となり、ユーザーに追加の収益をもたらすかもしれません。この融合は、AIインフラストラクチャの敷居を下げると同時に、暗号通貨業界に新しいアプリケーションシーンをもたらすことが期待されています。
AIとWeb3の融合：DePINが分散型インフラの新しい機会をリード
AIとWeb3の融合：分散型インフラストラクチャの新しい機会
現在のテクノロジー界では、人工知能と暗号通貨は最も注目されている2つの分野です。これらの業界はどちらも想像力と発展の可能性に満ちており、どちらかの分野で成功を収めることが人生の頂点を達成する可能性があります。さらに興味深いのは、一部のプロジェクトがこれら2つの分野を組み合わせて新しい機会を生み出そうと試みていることです。
AI+DePIN：分散された物理インフラネットワーク
AI+DePINは新しい概念であり、Web3の方法を用いてAIにインフラストラクチャ支援を提供することを目的としています。大規模言語モデルの台頭に伴い、AIインフラストラクチャの需要も急速に増加しています。AIインフラストラクチャには強力な計算能力のサポートが必要であり、膨大な電力を消費し、ハイエンドGPUチップの価格は高価です。
DePINは分散型物理インフラネットワークを代表し、そのコア要素は次のとおりです:
非中央集権：従来のクラウドサービスプロバイダーとは異なり、DePINプロジェクトは分散型の方法でインフラ資源を提供することを目指しています。
物理インフラ：サービスは実際のハードウェアデバイス、サーバー、IoTデバイスなどによって提供されます。
トークンエコノミー：経済的インセンティブメカニズムを通じてコミュニティのネットワーク構築への参加を促進します。
AIにおける計算能力の需要
AIによる計算能力の需要は、三つのカテゴリーに分けることができます。
大規模モデルのトレーニング：最高の要求があり、専門の高性能機器が必要です。
モデルのデプロイと推論：計算リソースの要求は高いですが、トレーニング段階よりは低いです。
エッジ小モデル：計算能力の要求が比較的低く、一般的なデバイスも参加可能です。
AI+DePINプロジェクトケース
IO.NET
IO.NETは、Solanaに基づく分散型AI計算プラットフォームで、未使用のGPUリソースを集約し、AIスタートアップや開発者に手頃な計算サービスを提供することを目的としています。
エーテル
Aethirは、ユーザーが未使用のGPUリソースを共有し、ゲームやAIアプリケーションに計算力を提供するクラウドコンピューティングプラットフォームです。このプロジェクトは、複数の大手ゲーム会社と提携しています。
グラス
Grassは、ユーザーが余剰のネットワーク帯域を提供することで利益を得ることを可能にする、ネットワークリソース共有に基づくプロジェクトです。
EMC (エッジマトリックスコンピューティング)
EMCは、一般ユーザーが個人用コンピュータを利用してAIサービスを提供し、報酬を得ることを可能にするエッジコンピューティングプロトコルであり、エッジ側の小型AIモデルのアプリケーションシーンに適しています。
見通し
AIと暗号通貨業界はまだ投入期にありますが、DePINの方法で結びつけることで新たな機会を生み出す可能性があります。将来的には、一般ユーザーのデバイスが分散型インフラストラクチャの一部となり、ユーザーに追加の収益をもたらすかもしれません。この融合は、AIインフラストラクチャの敷居を下げると同時に、暗号通貨業界に新しいアプリケーションシーンをもたらすことが期待されています。