AIとDePINの交差点:分散型GPUネットワークの台頭

2023年以降、AIとDePINはWeb3分野の人気のトレンドとなり、それぞれの時価総額は300億ドルと230億ドルに達しました。本稿では、両者の交点に焦点を当て、この分野のプロトコルの発展について探討します。

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通じてAIに実用性を提供します。大手テクノロジー企業の発展によってGPUが不足し、他の開発者が計算に必要な十分なGPUを入手するのが難しくなっています。DePINは、リソース提供を促進するためにトークン報酬を使用する、より柔軟でコスト効率の高い代替案を提供します。AI分野のDePINは、GPUリソースを個人所有者からデータセンターに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。これは、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するだけでなく、GPU所有者に追加の収入をもたらします。

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AI DePINネットワークの概要

RenderはGPU計算能力を提供するP2Pネットワークの先駆者であり、当初はコンテンツ制作のレンダリンググラフィックスに焦点を当てていましたが、後にAI計算タスクに拡張されました。このネットワークは、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大手企業によって使用されています。

Akashは、ストレージ、GPU、CPU計算をサポートする従来のプラットフォームの"スーパー・クラウド"の代替品として位置づけています。これは、任意のクラウドネイティブアプリケーションを実行でき、Hugging Face上で15,000以上のモデルを実行します。

io.netは、AIとMLのユースケース専用の分散型GPUクラウドクラスターへのアクセスを提供します。それは、データセンター、暗号マイナー、その他の分散化ネットワークからのGPUを集約します。

Gensynは、機械学習と深層学習計算に特化したGPU計算能力を提供します。より効率的な検証メカニズムを実現し、コストを大幅に節約できると主張しています。

Aethirは企業向けGPUに特化しており、計算集約型分野、主に人工知能、機械学習、クラウドゲームなどに焦点を当てています。そのネットワーク内のコンテナは、クラウドベースのアプリケーションを実行する仮想エンドポイントとして機能します。

Phala NetworkはWeb3 AIソリューションの実行層として機能します。そのブロックチェーンは信頼不要のクラウドコンピューティングソリューションであり、信頼できる実行環境(TEE)を使用してプライバシーの問題を処理するために設計されています。

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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、分散化、データプライバシー、作業コスト、安全性、完了証明、品質保証、GPUクラスタなどの面で違いがあります。

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ハードウェア統計データ

各プロジェクトは、GPUの数量、CPUの数量、H100/A100の数量およびその費用などの面で顕著な違いがあります。io.netとAethirは、高性能GPUを多く保有しており、大規模モデル計算に適しています。

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まとめ

AI DePIN領域はまだ比較的新しく、自身の課題に直面しています。しかし、これらの分散化GPUネットワークで実行されるタスクとハードウェアの数が著しく増加しており、Web2クラウドプロバイダーのハードウェア資源の代替品に対する需要が高まっていることを浮き彫りにしています。今後、これらの分散化されたGPUネットワークは、開発者にコスト効率の良い計算の代替手段を提供する上で重要な役割を果たし、AIと計算インフラの未来の構図に大きな貢献をするでしょう。

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