Aethir：三重のトラックを兼ね備えた分散化クラウドコンピューティングの実力プレーヤー

LLM大モデルとAIの発展は人類の歴史上、非常に偉大な技術進歩であり、人類はこれからAI時代に突入します。この新しい世界では「計算力」が最も希少な資源です。計算力の発展のトレンドはエッジコンピューティングであり、この計算方法は物理的な遅延を効果的に低減し、メタバースなどの低遅延需要の産業発展の基礎となります; 分散化された分散型クラウドコンピューティングは、柔軟性、低価格、検閲に対する耐性という利点を持ち、発展の見通しは非常に広範です。

AethirはArbitrumネットワーク上に分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、H100などの高性能GPUを集約することで、ゲーム、人工知能などの企業にエンタープライズクラスの計算力サービスを提供しています。Aethirは複数のトッププロジェクトやゲームスタジオ、通信会社との協力を展開しており、2024年第1四半期の年間経常収益(ARR)は2,000万ドルを超える見込みです。

! Aethir:トリプルトラックの分散型クラウドコンピューティングプレーヤー

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余剰計算力を販売するためのハードルを大幅に下げ、Aethirネットワークの地理的カバレッジを大きく拡大しました。Aethirは、チェッカーノードNFTの販売を通じて8,000万ドルを獲得しており、そのプロジェクトの展望と経済モデルが多くのユーザーにとって非常に魅力的であることを証明しています。AethirネットワークのA100の毎時使用コストは、他の競合他社よりも顕著に低く、明らかな競争優位性を持っています。

人類社会の発展過程の変化は、しばしばいくつかの非常に偉大な科学的発明と進歩によって実現されます。毎回の技術的ブレークスルーは、直接的により効率的で繁栄した新しい時代を創造します。

産業革命、電気革命、情報革命は人類の歴史上、非常に偉大な技術進歩であり、これらは人間社会の様相を根本的に変え、前例のない生産力と生活様式の変化をもたらしました。今、私たちはもはや石油ランプの照明や馬車での手紙のやり取りの時代に戻ることはできません。GPTの誕生とともに、人類は別の偉大な新時代に突入しました。

LLMは人類の知能を一歩一歩解放し、人々が限られたエネルギーと知能をより創造的な思考と実践に使えるようにし、人々はこれからより効率的な世界に入ることができる。

私たちはGPTを世界を変えるもう一つの技術的突破と見なしています。これは、自然言語の理解と生成におけるGPTの大きな進歩だけでなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力の増加の法則を理解したからです------すなわち、モデルのパラメータとトレーニングデータを絶えず拡大することで、LLMモデルの能力が指数関数的に向上することができ、十分な計算能力がある場合、このプロセスには一時的にボトルネックが見えません。

大規模言語モデルの用途は、人間の言語や対話の理解に限られず、むしろそれは始まりに過ぎません。一度機械が言語を理解する能力を持つようになると、それはまるでパンドラの箱を開けるかのように、無限の想像の空間を解放します。人々はAIのこの能力を利用して、さまざまな破壊的な機能を開発することができます。

現在、さまざまな交差するテクノロジー分野において、LLMモデルはすでに力を発揮しています。動画制作やアート創作などの人文分野から、薬物開発やバイオテクノロジーなどのハードテクノロジー分野まで、必ず大きな変化が訪れるでしょう。

この時代において、計算力は希少な資源と見なされており、大手テクノロジー企業は豊富な資源を掌握していますが、新興の開発者は計算力資源不足の参入障壁に直面しています。AIの新時代において、計算力は力であり、計算力を掌握する者は世界を変える能力を持っています。GPUはディープラーニングや科学計算の分野における基盤として、非常に重要な役割を果たしています。

急速に発展している人工知能(AI)の分野では、発展の二重の側面を認識する必要があります: モデルのトレーニングと推論です。推論はAIモデルの機能と出力に関わり、トレーニングはスマートモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含み、その中には機械学習アルゴリズム、データセット、計算能力が含まれます。

GPT4を例にとると、高品質な推論を得るためには、開発者が包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を取得し、効果的なAIモデルを訓練する必要があります。これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、AWSなどの業界の巨人に集中しています。

高い計算コストと参入障壁がより多くの開発者の参入を阻止し、またトッププレイヤーたちの強さを維持させています。彼らは大規模な基礎データセットと大量の計算能力を持っており、自身の規模を拡大しコストを削減する能力があります。これにより業界の壁がさらに強固になっています。

しかし、私たちは考えずにはいられません、ブロックチェーン技術を採用することによって計算コストと業界参入障壁を低下させる方法はあるのでしょうか？答えは肯定的です。分散化された分散型クラウドコンピューティングは、このような時代背景の中で私たちにそのような解決策を提供しています。

現在の計算能力が高価で希少な状況にもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは、これらの分散した計算能力を統合し、それらを商業的に機能させるための即時の方法がまだ存在していないためです。以下は、異なるワークロードの典型的なGPU利用率の数字です:

ほとんどのGPUを搭載したコンシューマデバイスは、最初の3つのカテゴリに属します。つまり、アイドル(がちょうどWindowsオペレーティングシステム)に入ったところです。

• GPU使用率:0-2%;
• 一般的な生産タスク(の執筆、簡単な閲覧):0-15%; *ビデオ再生:15〜35%。

上記のデータは、計算リソースの利用が極めて低いことを示していますが、Web2の世界ではこれらのリソースを収集・統合するための効果的な手段がありません。しかし、Cryptoと分散化経済は、この課題を解決するための良薬かもしれません。暗号経済は、非常に効率的なグローバル市場を構築しており、独自のトークン経済と無中心化システムの特徴により、リソースの価格設定、流通、市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。

! Aethir:トリプルトラックを備えた分散型クラウドコンピューティングプレーヤー

AIの発展は人類の未来に影響を与え、計算力の進歩がAIの発展を決定します。1940年代に最初のコンピュータが発明されて以来、計算モデルは何度も変革を遂げてきました。重い大型コンピュータから軽量なノートパソコン、中央集権的なサーバーの購入から計算力のレンタルへと、計算力の取得のハードルは徐々に低くなっています。クラウドコンピューティングが登場する前、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って不断に更新し続ける必要がありましたが、クラウドコンピューティングの登場がこのモデルを完全に変えました。

クラウドコンピューティングの基本概念は、需要側がサーバーをレンタルし、リモートアクセスを行い、使用量に応じて支払うことです。現在、従来の企業はクラウドコンピューティングによって覆されています。クラウドコンピューティングの分野では、仮想化技術がこの分野の核心です。仮想化サーバーは、強力なサーバーを小さなサーバーに分割して貸し出し、さまざまなリソースを動的に調整することができます。

このモデルは計算力業界のビジネスの構図を根本的に変えました。以前は、人々が自分の計算力のニーズを満たすために、自ら計算力設備を購入する必要がありました。しかし今は、ウェブサイト上で賃料を支払うだけで、高品質の計算力サービスを利用できるようになりました。クラウドコンピューティングの将来の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化されたシステムは、ユーザーから遠すぎるため、ある程度の遅延が発生します。遅延は最適化できますが、光速の制限により、遅延は常に克服できません。

しかし、メタバース、自動運転、遠隔医療などの新興産業は遅延に対する要求が非常に低いため、クラウドコンピューティングサーバーをユーザーにより近い場所に移動する必要があります。そのため、ますます多くの小型データセンターがユーザーの周りに配置されるようになり、これがエッジコンピューティングです。

中央集権型のクラウドコンピューティングサービスプロバイダーと比較して、分散化クラウドコンピューティングの利点は主に次のとおりです。

• アクセス性と柔軟性: AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスプロバイダーから計算力チップにアクセスするには通常数週間かかり、高性能のGPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れです。また、計算力を得るためには、消費者は通常、これらの大企業と長期的で柔軟性に欠ける契約を結ぶ必要があり、これにより時間の損失が生じるだけでなく、企業の運営が硬直化し、一定の柔軟性を失います。それに対して、分散化された計算力プラットフォームはいつでも計算力を取得でき、柔軟なハードウェアの選択を提供し、より強いアクセス性を持っています。
• 価格が低い: 余剰チップを利用し、さらにネットワークプロトコルがチップと計算能力供給者に対してトークンを補助することにより、分散化された計算能力ネットワークは、より安価な計算能力を提供できる可能性があります。
• 検閲耐性: 一部のWeb3システムは、自身を無許可システムとして位置付けていません。GPUの稼働、データのロード、データの共有、結果の共有の段階でGDPRやHIPAAなどのコンプライアンス問題に対処しています。

AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の不均衡が進む中、より多くの開発者が分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームに移行することが促進されます。同時に、ブル市場の期間中、暗号トークンの価格が上昇することで、GPU供給者はより多くの利益を得ることになり、これがより多くのGPU提供者がこの市場に参入することを刺激し、正のフィードバックループを形成します。

技術的な問題

1. 並列化の課題

分散化算力プラットフォームは通常、ロングテールのチップ供給を集約します。これは、単一のチップ供給者が短期間で複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを独立して完了することがほぼ不可能であることを意味します。クラウドコンピューティングプラットフォームが競争力を持つためには、並列化の手段を通じてタスクを分解し、割り当てる必要があります。これにより、全体の完了時間を短縮し、プラットフォームの計算能力を向上させることができます。

しかし、並列化の過程では、一連の問題に直面します。これには、特に複雑な深層学習タスク(におけるタスクの分解方法)、データ依存性、デバイス間の追加通信コストなどが含まれます。

2. 新技術代替リスク

大量の資本がASIC(専用集積回路)の研究や、テンソル処理ユニット(TPU)のような新しい発明に投入されることにより、分散化計算プラットフォームのGPUクラスターに影響を与える可能性があります。

もしこれらのASICが良好な性能を提供し、コスト面での妥協があれば、現在大規模なAI組織が独占しているGPU市場が再び市場に戻る可能性があります。これによりGPUの供給が増加し、分散化されたクラウドコンピューティングプラットフォームのエコシステムに影響を与えるでしょう。

3. 規制リスク

分散化クラウドコンピューティングシステムが複数の法域で運営され、異なる法律や規制の制約を受ける可能性があるため、独自の法的および規制上の課題が存在する可能性があります。データ保護やプライバシーに関する法律などのコンプライアンス要件も複雑であり、挑戦的である可能性があります。

現段階では、クラウドコンピューティングプラットフォームのユーザーは主に専門の開発者と機関であり、彼らは一つのプラットフォームを長期的に使用することを好み、軽々しく変更することはありません。分散化プラットフォームを使用するか、集中化プラットフォームを使用するかは、価格は考慮要素の一つに過ぎず、これらのユーザーはサービスの安定性をより重視しています。したがって、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定した十分な計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得て、長期的な協力関係と安定したキャッシュフロー収入を得ることがより容易になります。

次に、ゲームレンダリングとAIに焦点を当てた新しい分散化コンピューティングプロジェクトAethirについて紹介し、現在市場にある同じ分野のAIプロジェクトおよび分散化コンピューティングプロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価額を算出します。

Aethirの紹介

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上に分散化されたリアルタイムレンダリングプラットフォームであり、企業、データセンター、暗号通貨マイニング事業、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、インテリジェントに再配分することで、ゲームや人工知能企業がその製品を直接消費者に届けるのを助けます。

このプロジェクトの重要な革新の一つはリソースプールであり、分散化された計算力の提供者を統一されたインターフェースの下に集め、世界中の顧客にサービスを提供します。リソースプールの大きな特徴は、GPUプロバイダーが自由にネットワークに接続または切断できることであり、これにより、アイドルデバイスを持つ企業やデータセンターはダウンタイム中にネットワークに参加でき、提供者の柔軟性とデバイスの利用率が向上します。

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