AI セクターの新たなフロンティアを形成する、GPU を強力に活用するトップの DePin プロジェクト

人工知能 (AI) 分野では、高性能コンピューティング リソース、特にグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) の需要が急増しています。

Artificial intelligence (AI) is a rapidly growing field that is driving up the demand for high-performance computing resources, especially Graphic Processing Units (GPUs). To meet this demand, several Decentralized Physical Infrastructure (DePin) projects are emerging.

人工知能 (AI) は急速に成長している分野であり、高性能コンピューティング リソース、特にグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) の需要が高まっています。この需要を満たすために、いくつかの分散型物理インフラストラクチャ (DePin) プロジェクトが登場しています。

These platforms aim to decentralize access to GPUs, which are essential for a wide range of AI applications including deep learning, autonomous driving, robotics, and other use cases. Operating through several key stages—data collection and processing, model training, fine-tuning, and model inference—these platforms support a broad spectrum of AI applications.

これらのプラットフォームは、ディープラーニング、自動運転、ロボティクス、その他のユースケースを含む幅広い AI アプリケーションに不可欠な GPU へのアクセスを分散化することを目的としています。これらのプラットフォームは、データの収集と処理、モデルのトレーニング、微調整、モデルの推論などのいくつかの主要な段階を通じて動作し、幅広い AI アプリケーションをサポートします。

Crypto researcher Layergg notes that DePin projects can provide GPU resources “over 4 times cheaper” than giants like Google Cloud and Amazon Web Services (AWS).

暗号研究者のLayergg氏は、DePinプロジェクトはGoogle Cloudやアマゾン ウェブ サービス（AWS）のような巨大企業よりも「4倍以上安く」GPUリソ​​ースを提供できると指摘している。

Layergg highlights six leading projects in this space.

Layergg は、この分野における 6 つの主要プロジェクトを紹介します。

The decentralized computing model provides a significant cost advantage, thus making it an attractive option for AI/ machine learning enterprises that struggle with the high costs of GPU resources. Consequently, there is an increased emphasis on computational power as the primary bottleneck to AI progress.

分散型コンピューティング モデルはコスト面で大きなメリットがあるため、GPU リソースのコストの高さに悩まされている AI/機械学習企業にとって魅力的な選択肢となっています。その結果、AI の進歩の主なボトルネックとして計算能力がますます重視されるようになりました。

However, challenges such as transparency in GPU power claims have raised concerns. This points to a broader issue of credibility and accountability in the decentralized computing space.

しかし、GPU パワーに関する主張の透明性などの課題により懸念が生じています。これは、分散コンピューティング空間における信頼性と説明責任というより広範な問題を示しています。

“It’s CePIN.. not DePin if you really can’t prove your GPU count on-chain,” on-chain analyst Hitesh Malviya critiqued.

オンチェーンアナリストのハイテシュ・マルビヤ氏は、「オンチェーン上のGPU数を本当に証明できないのなら、DePinではなくCePINだ」と批判した。

Despite these challenges, the potential for decentralized platforms to dominate the market remains high. Furthermore, another analyst, Prithvir believes that among the projects, Aethir, Akash, and io.net are best positioned. However, he notes that Akash, despite being a stalwart in the space, faces challenges in expanding its GPU capacity compared to its counterparts.

こうした課題にもかかわらず、分散型プラットフォームが市場を支配する可能性は依然として高い。さらに、別のアナリストである Prithvir は、プロジェクトの中で、Aethir、Akash、io.net が最適な位置にあると考えています。ただし、Akash はこの分野での有力者であるにもかかわらず、同等の製品と比較して GPU 容量を拡張するという課題に直面していると同氏は指摘します。

In terms of market dynamics, IO and ATH are viewed as potential high performers.

市場動向の観点からは、IO と ATH が潜在的なハイパフォーマーとみなされています。

“I believe that IO and ATH could both see massive runs. I think these could be similar trades to Celestia (TIA). $10 billion FDV could be a reasonable ceiling for IO and ATH. The upper limit would be $20 billion,” Prithvir said.

「IOとATHの両方で大規模なランが発生する可能性があると思います。これらはセレスティア（TIA）と同様のトレードになる可能性があると思います。 100 億ドルの FDV は、IO と ATH にとって妥当な上限となる可能性があります。上限は200億ドルになるだろう」とプリスバー氏は語った。