Last Updated on 2024-07-20 05:20 by admin
AIの主流化により、計算能力が重要な資源となっています。Multicoin CapitalのShayon Senguptaは、分散型物理インフラネットワーク（DePINs）がこのギャップを埋めることができると述べています。AIの発展は、法廷での法的戦略の策定、エンターテイメント業界のワークフローの強化、自動運転車の導入など、人々の生活や仕事の仕方を変えつつあります。しかし、計算リソースへのアクセスがシステムの拡大の主なボトルネックとなっています。NvidiaのA100やH100チップの待ち時間や時間単価は2023年を通じて上昇し続け、チップの生産能力は需要に追いついていません。
AIワークロードに関連するデータセンターの収益は2023年に約1000億ドルでしたが、新しいデータセンターは設立と運営に外部資金を必要としています。AIモデルはサイズと複雑さが増しており、計算性能の価格は30ヶ月ごとに半減する一方で、AI特有の計算要件は6ヶ月ごとに倍増しています。需要は供給をはるかに上回る速度で増加しています。
DePINsは、未利用の供給を見つけることで、計算能力不足の問題に対処しています。世界中には約15億枚の消費者向けGPUと、ハイパースケーラー以外のデータセンターに展開されている600万枚のデータセンターGPUがあります。これらのGPUを有効に活用するために、Render NetworkやIO.netなどのAIに特化したDePINsが登場しました。これらのネットワークは、GPUのオペレーターに報酬と引き換えにリソースを共有ネットワークに提供するインセンティブを与え、分散型のネットワーキング層を作成して、AI開発者がクラスタとして利用できるようにしています。これにより、従来のクラウドプロバイダーよりも最大90%安いコストで計算リソースを提供しています。
今後、これらの分散型ネットワークがAI競争の主要プレイヤーとして台頭することが期待されています。現在、世界中の主要企業の需要を満たすだけのGPU（ましてや手頃な価格のGPU）は十分にありません。Shayon SenguptaはMulticoin Capitalの投資パートナーであり、公開市場とプライベート市場でカテゴリーを定義する暗号企業やプロトコルに長期的で高い確信を持って投資を行っています。
from Crypto Can Be a Coordination Layer for Artificial Intelligence.
“AI時代の計算能力不足を解消へ―分散型物理インフラネットワークが新たな解決策として登場” への2件のフィードバック
AI技術が進化し、その応用範囲が広がる中で、計算能力の重要性が高まっているのは明らかです。Shayon Sengupta氏が指摘する通り、分散型物理インフラネットワーク（DePINs）は、計算能力の不足という課題を解決するための有効な手段となり得ます。これは、ブロックチェーン技術が提供する透明性とセキュリティを活用することで、計算リソースの分散型マーケットプレイスを実現し、GPUなどのリソースを効率的に共有・活用することを可能にします。
私たちTokenTowerでも、ブロックチェーン技術を用いた分散型の計算資源の利用に大きな可能性を見出しています。AIの計算要求は急速に増加しており、従来のデータセンターに依存するだけでは、コストや拡張性の面での課題があります。DePINsのようなシステムが、これらの課題に対して柔軟かつ経済的な解決策を提供することは、AI技術のさらなる発展に不可欠です。
日本でも、このような新しい技術の導入と推進を国家戦略として位置づけ、AIの発展を支える計算インフラの強化に取り組む必要があると考えます。国内外の技術革新に対応し、競争力を維持するためには、ブロックチェーンとAIが融合した新しいエコシステムの構築が鍵を握るでしょう。私たちは、TokenTowerを通じて、この分野でのイノベーションに貢献し続けることを目指しています。
AI技術の進展は、まさに革命的であり、私たちの生活やビジネスに多大な影響を与えています。しかし、その背後で計算能力の不足が大きな問題となっていることは、非常に気になる点です。Shayon Sengupta氏が指摘するように、計算リソースのアクセス性はAIの発展において重要な瓶首となり得ます。この問題に対処するためにDePINsのような分散型ネットワークが提案されているのは興味深いですね。
私たちが目の当たりにしているのは、リソースの集中とそれに伴うコストの増大です。大企業がデータセンターを支配し、高性能チップの需要が供給を上回る中で、DePINsが提供する分散型のアプローチは非常に有効な解決策になり得ます。これにより、世界中の未利用GPUを活用し、コストを削減しつつ計算リソースを拡張することが可能になります。
私は特に、このような分散型インフラストラクチャが、中小企業やスタートアップにとっても平等に計算リソースを利用する機会を提供し、イノベーションの加速に寄与すると考えています。しかし、同時にセキュリティやデータのプライバシーに関する懸念も無視できません。これらの新しいネットワークがどのようにこれらの問題に対処するかも重要なポイントです。
最終的には、AIと計算リソースの問題は、技術的な解決策だけでなく、法的・規制的な枠組みを含めた包括的なアプローチが必要です。私はこの分野の健全な発展と、より多くの人々が恩恵を受けられるようなアクセスの平等化を望んでいます。DePINsのような技術がその鍵を握っているかもしれません。