depins：AIモデルトレーニングを変換する分散型GPUネットワーク

ハイテク企業は何を望んでいますか？ GPU計算。彼らはいつそれを望んでいますか？今すぐ。彼らはいくら欲しいですか？あなたが得たすべて。彼らはいくら払うことをいとわないのですか？

Tech companies are increasingly turning away from centralized cloud providers in favor of decentralized AI and web3 networks that can meet their needs. They’re not doing it for the decentralization – they're doing it for the significant cost savings it can yield.

ハイテク企業は、ニーズを満たすことができる分散型AIおよびWeb3ネットワークを支持して、集中クラウドプロバイダーからますます離れています。彼らは地方分権化のためにそれをしているわけではありません。

Traditional cloud providers like AWS and Google Cloud still dominate the market, but their market share is being nibbled away at by decentralized GPU networks (DePINs).

AWSやGoogle Cloudなどの従来のクラウドプロバイダーは依然として市場を支配していますが、その市場シェアは分散型GPUネットワーク（Depins）によってかじられています。

These DePINs are transforming how AI models are trained by delivering on-demand compute with the following five leading the charge.

これらの拠点は、AIモデルの訓練が、請求をリードする次の5つと、オンデマンド計算を提供することにより、どのようにトレーニングされるかを変えています。

1. Render Network

1.ネットワークをレンダリングします

One of the most notable players in the space is Render Network, originally designed for decentralized GPU rendering but now expanding into AI compute. Render Network has built a mature ecosystem, connecting thousands of GPU providers with artists, developers, and data scientists. Its existing pay-as-you-go model, powered by the RENDER token, makes GPU access seamless and affordable.

スペースで最も注目すべきプレーヤーの1人は、元々分散化されたGPUレンダリング用に設計されたレンダリングネットワークですが、現在はAI計算に拡大しています。 Render Networkは、成熟したエコシステムを構築し、何千ものGPUプロバイダーをアーティスト、開発者、およびデータサイエンティストとつなげています。レンダリングトークンを搭載した既存のペイゴーゴーモデルにより、GPUアクセスはシームレスで手頃な価格になります。

The network is actively expanding its capabilities to support AI inference and model training, and is betting big on AI agents – a major web3 growth area where it’s eager to provide the GPUs these autonomous bots require. Recent announcements emphasize AI resource allocation and developer-friendly APIs, indicating a deeper push into onchain AI compute.

このネットワークは、AIの推論とモデルトレーニングをサポートする機能を積極的に拡大しており、AIエージェントに大きな賭けをしています。これは、これらの自律ボットが必要とするGPUを提供することに熱心な主要なWeb3成長領域です。最近の発表では、AIリソースの割り当てと開発者に優しいAPIが強調されており、Onchain AIコンピューティングへのより深いプッシュを示しています。

2. io.net

2。IO.NET

One of the best known DePINS operating in the space, io.net aggregates GPU power from data centers and individual contributors across 130 countries to create an on-demand decentralized GPU cloud. io.net significantly reduces costs, offering AI compute at 90% less per TFLOP than centralized alternatives, while ensuring rapid deployment of high-performance clusters, including NVIDIA H100s, in under two minutes.

スペースで動作する最も有名なdepの1つであるIo.netは、130か国のデータセンターと個々の貢献者からGPU電力を集約し、オンデマンドの分散型GPUクラウドを作成します。 IO.NETはコストを大幅に削減し、集中型の代替品よりもTFLOPあたり90％少ないAI計算を提供しながら、NVIDIA H100を含む高性能クラスターの迅速な展開を2分以内に提供します。

The platform leverages Solana’s blockchain to provide transparent transactions and features a unique Proof of Time-Lock mechanism that guarantees dedicated GPU resources. With growing enterprise adoption, expanded hardware support for models like 4090s, A100s, and H100s, and a scalable cluster rental system, io.net has become a leading choice for AI-powered organizations seeking high-performance compute.

このプラットフォームは、Solanaのブロックチェーンを活用して、透明なトランザクションを提供し、専用のGPUリソ​​ースを保証するタイムロックメカニズムのユニークな証明を備えています。エンタープライズの採用の拡大により、4090年代、A100、H100などのモデルのハードウェアサポートが拡大し、スケーラブルなクラスターレンタルシステムであるIO.NETは、高性能コンピューティングを求めるAIを搭載した組織の主要な選択肢となっています。

3. Hypercycle

3。ハイパーサイクル

For developers seeking web3-native AI inference, Hypercycle is the DePIN they fire up. Unlike traditional decentralized GPU platforms that focus on raw compute power, Hypercycle specializes in AI model inference, allowing dapps to execute machine learning tasks without centralized bottlenecks. The protocol integrates micro-payments for inference tasks, ensuring a seamless and cost-effective billing structure. Hypercycle’s architecture is optimized for low-latency AI execution, making it a valuable resource for real-time applications.

Web3-Native AIの推論を求めている開発者にとって、ハイパーサイクルは彼らが発射するdepinです。生の計算電力に焦点を当てた従来の分散型GPUプラットフォームとは異なり、HypercycleはAIモデルの推論を専門としており、DAPPが集中ボトルネックなしで機械学習タスクを実行できるようにします。このプロトコルは、推論タスクのマイクロペイメントを統合し、シームレスで費用対効果の高い請求構造を確保します。 Hypercycleのアーキテクチャは、低遅延のAI実行に最適化されており、リアルタイムアプリケーションにとって貴重なリソースとなっています。

Hypercycle is actively forging partnerships with AI-driven dapps and continues to refine its layered AI solutions to enhance speed and efficiency. Like several of the other companies profiled here, Hypercycle is long AI agents and believes it can capture significant market share here.

Hypercycleは、AI駆動型DAPPSとのパートナーシップを積極的に築き、階層化されたAIソリューションを改良して、速度と効率を向上させ続けています。ここでプロファイリングされている他の企業のいくつかと同様に、Hypercycleは長いAIエージェントであり、ここで重要な市場シェアを獲得できると考えています。

4. Akash Network

4。Akashネットワーク

Akash Network serves as a decentralized cloud marketplace catering to a blend of AI and web3 developers. Its auction-based pricing model ensures that developers get access to computing resources at competitive rates, while its decentralized matching system allows for instant provisioning of GPU instances. Akash has steadily expanded its support for AI training and inference workloads, onboarding new infrastructure providers to meet the growing demands of decentralized applications and machine learning research.

Akash Networkは、AIとWeb3開発者のブレンドに対応する分散型クラウドマーケットプレイスとして機能します。オークションベースの価格設定モデルにより、開発者は競争力のあるレートでコンピューティングリソースにアクセスできるようになりますが、その分散型マッチングシステムにより、GPUインスタンスのインスタントプロビジョニングが可能になります。 Akashは、AIトレーニングと推論のワークロードのサポートを着実に拡大し、新しいインフラストラクチャプロバイダーに分散型アプリケーションと機械学習研究の増大する需要を満たすために搭載しています。

Its commitment to creating a truly open and developer-friendly cloud infrastructure has made Akash an attractive alternative to traditional centralized providers. Ongoing integrations with AI frameworks have extended Akash’s capabilities beyond general-purpose workloads into specialized GPU-driven tasks for machine learning. Its 2025 roadmap reveals where Akash is headed next with plenty of new products poised to be rolled out.

真にオープンで開発者に優しいクラウドインフラストラクチャを作成するというコミットメントにより、Akashは従来の集中型プロバイダーの魅力的な代替品となりました。 AIフレームワークとの継続的な統合により、Akashの機能は、汎用ワークロードを超えて、機械学習のための特殊なGPU駆動型タスクに拡張されています。 2025年のロードマップは、Akashが次に展開される態勢を整えて次に向かっている場所を明らかにしています。

5. Gensyn

5。再会

Another rising star in the decentralized AI compute space is Gensyn, a blockchain-powered solution designed to facilitate large-scale ML workloads. Unlike other decentralized GPU providers, Gensyn operates on a Proof-of-Compute mechanism that ensures verifiable contributions to AI training tasks. By tokenizing AI compute incentives, Gensyn makes high-performance AI training accessible to organizations of all sizes, democratizing machine learning infrastructure.

分散型AIコンピューティングスペースのもう1つの新星は、大規模なMLワークロードを促進するために設計されたブロックチェーン駆動のソリューションであるGensynです。他の分散型GPUプロバイダーとは異なり、GensynはAIトレーニングタスクへの検証可能な貢献を保証する計算の証明メカニズムを操作します。 AI計算インセンティブを象徴することにより、Gensynは、あらゆる規模の組織がアクセスできる高性能AIトレーニングを行い、機械学習インフラストラクチャを民主化します。

The company has gained significant industry recognition, securing funding from venture capital giant a16z, which has accelerated its development. Recent pilot projects have demonstrated its potential for decentralized AI model training, and ongoing infrastructure upgrades are enhancing its ability to support large-scale compute operations. Gensyn doesn’t currently have a token but one is on the way, making this a DePIN to watch.

同社は業界の大幅な認知を獲得し、Venture Capital Giant A16Zから資金を確保し、その開発を加速しています。最近のパイロットプロジェクトは、分散型AIモデルトレーニングの可能性を実証しており、継続的なインフラストラクチャのアップグレードにより、大規模な計算操作をサポートする能力が向上しています。 Gensynは現在トークンを持っていませんが、1つは途中であるため、これを見るべきdepinにしています。

Decentralized Compute Is Just Getting Started

分散型計算は始まったばかりです

With AI computational requirements escalating, decentralized platforms offer a compelling alternative to traditional cloud services. Whether it’s Render Network’s expansion into AI workloads, io.net’s rapid deployment of high-performance clusters, Hypercycle’s real-time AI inference, Akash Network’s permissionless cloud compute, or Gensyn’s blockchain-based AI training framework, decentralized GPU compute is allowing AI innovation to flourish.

AI計算要件がエスカレートするため、分散型プラットフォームは、従来のクラウドサービスに魅力的な代替品を提供します。 AIワークロードへのネットワークの拡張、IO.NETの高性能クラスターの迅速な展開、HypercycleのリアルタイムAI推論、Akashネットワークの許可クラウドコンピューティング、またはGensynのブロックチェーンベースのAIトレーニングフレームワーク、分散化されたGPU複合体がAIの革新を可能にするかどうかにかかわらず繁栄。