AIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルの探討

最近、2つのAIコンセプトプロジェクトが相次いでトークン生成イベント(TGE)を完了し、業界内でAIコンピューティングパワープラットフォームのビジネスモデルについての広範な議論を引き起こしました。

このモデルは本質的にクラシックなプラットフォーム型ビジネスモデルです。一方には、大量のコンピューティングパワー資源を必要とするAIスタートアップやゲームレンダリング会社が存在しますが、資金が不足しているため購入できません。もう一方には、4090、3090、A100、H100などの高性能グラフィックカード(を持つ個人や機関があり、これらは利用されていない状態で、レンタルを通じて収益を得たいと考えています。もしプラットフォームがこれらの需要の両端をつなぐことができれば、健全なビジネスエコシステムを形成することができます。

このモデルはAIスタートアップに特に魅力的です。まず、大規模なコンピューティングパワー施設を自前で構築するコストが高すぎるため、レンタルすることがスタートアップの柔軟なニーズにより適しています。次に、世界的にグラフィックカードの供給が逼迫し、一部の地域では禁輸措置の影響を受けている中で、プラットフォームを通じてコンピューティングパワーリソースを取得することで、多くの法的および操作リスクを回避できます。したがって、分散型のコンピューティングパワー施設プラットフォームが登場しました。

しかし、このプラットフォームは典型的な「先に鶏がいるのか、それとも先に卵があるのか」というジレンマに直面しています。AI企業はプラットフォームに十分なコンピューティングパワーのリソースがなければ参加しない一方で、グラフィックカードの所有者は十分な注文がなければリソースをプラットフォームに提供しません。この循環を打破するために、一部のプラットフォームは暗号通貨メカニズムを導入しました。

! [卵の問題から始めて、分散型クラウドコンピューティングプラットフォーム IO.Net とAethirの類似点と相違点を探る])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-00d11eb814ed38b044d54bd3fc87a0be.webp(

例えば、あるプラットフォームは「先に鶏がある」という戦略を採用し、トークンインセンティブを通じて大量のグラフィックカードリソースを引き付けました。報告によると、そのプラットフォームはピーク時に近く30万枚のグラフィックカードを接続しました。

これらのプラットフォームは通常、ユーザーがプラットフォームトークンを使用してサービス料を支払い、割引を受けることを許可するトークンの利用シーンを設計します。このようなアプローチは、ユーザーにプラットフォームトークンを使用することを強制せず、トークンに実際の用途を提供し、トークンの分散保有を促進します。

エコシステムの構築において、異なるプラットフォームは異なる戦略を採用しています。一部のプラットフォームは、ユーザーの沈没コストを創出することによってユーザーの粘着性を高めるために、仮想マイニングマシンと実体マイニングマシンの製品を提供しています。例えば、あるプラットフォームが提供した仮想マイニングマシン製品は、あるブロックチェーンネットワーク上で1億ドル以上の売上を生み出しました。

いくつかのプラットフォームは、ネットワーク品質検査官のような第三者の役割を導入し、GPUの作業状態や注文処理状況を監視し、この作業を通じてトークン報酬を得る責任を負っています。この設計はプラットフォームのエコシステムをさらに豊かにしました。

総じて、これらのAIコンピューティングパワープラットフォームプロジェクトは、標準化されたGPUコンピューティングパワーリソースに焦点を当てており、これにより、さまざまなパートナーと協力し、影響力を拡大することができます。誰かがGPUを新時代の「石油」に例えていますが、この比喩はAI時代におけるGPUの重要性を生き生きと説明しています。

異なるプラットフォームが異なるブロックチェーンエコシステムをインフラとして選択する可能性があるが、それらの間には完全に対立するわけではない。競争しているように見えるプラットフォーム間にも協力関係が存在し、トークンの相互交換が行われており、業界内の調和のとれた雰囲気を示しているという報告もある。

AI技術の継続的な発展と普及に伴い、この分散型のコンピューティングパワー共有プラットフォームモデルは、将来的にますます重要な役割を果たす可能性が高く、AIの革新に必要なインフラストラクチャのサポートを提供します。