AIコンピューティングパワー需要激増、分散化コンピューティングパワープラットフォームが新興解決策となる

大規模言語モデルとAI画像生成技術の急速な発展に伴い、GPUなどの高性能コンピューティングリソースへの需要が急激に増加しています。データによると、AI市場の規模は2022年の1348億ドルから2023年には2418億ドルに成長し、2030年には7387億ドルに達すると予想されています。クラウドサービスの時価総額も約14%増加しており、一部はAI市場によるGPUコンピューティングパワーの需要の急増に起因しています。

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この急成長する市場に直面して、関連する投資機会をどのように解体し、掘り下げるかが注目の焦点となっています。AIインフラストラクチャは、トレーニングモデルに必要な大量のデータセットとコンピューティングパワーを処理および最適化するために存在しており、ハードウェアとソフトウェアの両面からデータ処理効率、モデルの信頼性、およびアプリケーションの拡張性の問題を解決します。

AIの訓練と応用には大量のコンピューティングパワーリソースが必要であり、低遅延のクラウド環境とGPUコンピューティングパワーを好みます。ソフトウェアの面では、Apache Spark/Hadoopなどの分散化計算プラットフォームも含まれます。ブロックチェーンの分散化設計とプルーフ・オブ・ワークメカニズムは、AIのコンピューティングパワーの需要と似たところがあります。そのため、従来のクラウドサービスプロバイダーはGPUレンタルサービスの提供を始めており、一部の新興プロジェクトは分散化システム設計を使用して余剰GPUリソースを活用し、スタートアップのコンピューティングパワーコストを削減しようとしています。

この背景の中で、いくつかの分散化コンピューティングパワープラットフォームが登場しました。io.netはその中の代表的なプロジェクトの一つで、ブロックチェーン技術を活用し、AIや機械学習分野の計算ニーズの課題を解決するために分散されたコンピューティングパワーリソースを利用することを目指しています。io.netは、独立したデータセンターや暗号通貨マイナーからの未使用のGPUを統合し、複数の暗号プロジェクトと連携し、100万以上のGPUリソースを集約しています。

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技術的な観点から見ると、io.netは分散計算を実現する機械学習フレームワークray.ioを基に構築され、AIアプリケーションに対して強化学習、深層学習からモデルのチューニング、モデルの実行までの各段階の分散計算リソースを提供します。誰でも作業者または開発者としてioのコンピューティングパワーネットワークに参加することができ、追加の許可は必要ありません。ネットワークは計算作業の複雑さ、緊急性、コンピューティングパワーリソースの供給状況に応じて価格を動的に調整します。

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$IOはio.netシステムのネイティブトークンで、コンピューティングパワー提供者と購入者の間で取引の媒介をします。$IOを使用すると、2%の注文手数料が減免されます。$IOはネットワークの運用において重要なインセンティブの役割も果たします：トークン保有者は$IOをノードにステーキングでき、ノードの運用は$IOがステーキングされている場合にのみ利益を得ることができます。

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io.netの他にも、市場にはAkash、Nosana、OctaSpace、Clore.AIなどの類似の分散化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があります。これらのプロジェクトはすべてAIモデルの計算ニーズを解決することに取り組んでいますが、具体的な実装やターゲット市場には違いがあります。

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競合製品と比較して、io.netは現在、誰でも無条件でコンピューティングパワーを提供するプロジェクトに参加できる唯一のプラットフォームです。ユーザーは最低30系のコンシューマー向けGPUを使用してネットワークの算力貢献に参加でき、MacBook M2やMac MiniなどのAppleチップリソースもサポートしています。このようなオープン性は、io.netがトークン経済学を通じてより多くのグラフィックカードリソースを引き寄せる潜在能力を持っていることを示しています。

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しかし、io.netの発展の道は順風満帆ではありませんでした。テストネットの期間中、一部の参加者はGPUのレンタルコストがエアドロップの利益を上回るため失望感を抱きました。プロジェクトがAIアプリケーションにさまざまな段階のコンピューティングニーズを提供する目標を達成できるか、またテストネット後にどれだけの実際のニーズを維持できるかは、時間が検証する必要があります。

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AI技術の発展と応用シーンの拡大に伴い、分散化コンピューティングパワープラットフォームは、コンピューティングパワーの供給と需要の矛盾を解決し、AIアプリケーションのハードルを下げる上で重要な役割を果たすことが期待されています。しかし、この新興分野は、技術の実現、経済モデルの設計、ユーザー体験の最適化など、多くの課題に直面しています。今後、これらの分野で突破口を開くプロジェクトは、競争の中で際立ち、AI産業の発展に強力な支援を提供する可能性があります。

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