AIとDePINの融合:分散型コンピューティングリソースの台頭

2023年以降、AIとDePINはWeb3分野の注目のトレンドとなり、市場価値はそれぞれ300億ドルと230億ドルに達しました。本記事は両者の交差領域に焦点を当て、関連プロトコルの発展を探ります。

! AIとDePINの交差点

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りGPUが不足し、他のAIモデル開発者が十分なGPUを得ることが困難になっています。これは通常、開発者が分散化されたクラウドプロバイダーを選択する結果となりますが、柔軟性のない長期の高性能ハードウェア契約を締結する必要があるため、非効率的です。

DePINは、トークンによるインセンティブを利用してリソース貢献を促進する、より柔軟でコスト効率の良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、ハードウェアを必要とするユーザーに統一された供給を形成します。これにより、開発者はカスタマイズされたオンデマンドアクセスを得るだけでなく、GPU所有者にも追加収入が生まれます。

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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
• コンテンツ制作に焦点を当て、グラフィックスをレンダリングし、その後 AI 計算タスクに拡張する
• GPUネットワークはエンターテインメント業界の大企業によって使用されています
• Stability AI と Endeavor と協力し、AI モデルと 3D コンテンツレンダリングを統合

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とKubernetesで管理された計算ノード
• AkashML は Hugging Face 上で 15,000 以上のモデルを実行することを許可します
• 複数の有名な AI アプリを管理する

io.net

• AI と ML のユースケース向けに特化した分散化 GPU クラウドクラスターを提供
• IO-SDKは主流フレームワークと互換性があり、動的拡張をサポートしています。
• 他の DePIN ネットワークの GPU リソースを統合する

ゲンシン

• 機械学習と深層学習計算に特化した GPU ネットワーク
• 効率を向上させるための革新的な検証メカニズムを採用
• 基礎モデルの微調整をサポート

エイサー

• コンピューティング集約型領域に重点を置いた専用のエンタープライズ GPU
• クラウドフォンサービスに拡張
• 多くのWeb2およびWeb3企業との協力を確立する

ファラネットワーク

• Web3 AI ソリューションの実行層
• 信頼できる実行環境 (TEE) を使用してプライバシー問題を処理する設計
• チェーン上の AI エージェント操作をサポート

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プロジェクト比較

各プロジェクトは、ハードウェアの種類、ビジネスの重点、AIタスクの種類、作業の価格設定、ブロックチェーンの選択、データプライバシー、料金構造、安全メカニズムなどの面で違いがあります。

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ハードウェア統計

プロジェクト間で、GPUの数、CPUの数、高性能GPUの数および価格に明らかな違いがあります。

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まとめ

AI DePIN 分野はまだ新しく、課題に直面していますが、タスク量とハードウェアの数は顕著に増加しており、従来のクラウドプロバイダーに代わる需要の高まりを示しています。これらのネットワークは、今後繁栄する AI 市場において重要な役割を果たし、開発者にコスト効率の良い計算代替手段を提供することが期待されています。