Aethirの詳細: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の発展と進歩は、人類の歴史上非常に偉大な科学の進歩であり、人類はこれからAIの時代に入ります。この新しい世界では「計算力」が最も希少な資源です。

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要求産業の発展の基礎となる。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、および検閲耐性の利点を持ち、発展の見込みは非常に広い。

AethirはArbitrumネットワーク上の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などの高演算能力を持つGPUを集約することにより、ゲームや人工知能などの企業にエンタープライズレベルの計算力サービスを提供します。

! 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は、io.net、Thetaなどの業界内のクラウドコンピューティングのトッププロジェクトや、複数のトップゲームスタジオ、通信会社と協力しており、2024年第一四半期の年間定期収入(ARR)が2,000万ドルを超えると予想しています。

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余剰の計算能力を売却するための障壁を大幅に下げ、Aethirネットワークの地理的なカバレッジを大きく拡大しました。

Aethirは、チェックノードNFTの販売を通じて8,000万ドルを獲得し、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ました。

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。毎回の技術の突破は、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において非常に偉大な技術革新であり、そ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。今や、私たちはもう石油ランプの照明や馬車での手紙のやり取りの時代には戻れません。GPTの誕生に伴い、人類は新たな偉大な時代に突入しました。

LLMは一歩一歩、人類の知能を解放し、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ります。

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。それは、GPTが自然言語の理解と生成において大きな進歩を遂げたことだけでなく、人間がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力増加の規則性を理解したことによります。つまり、モデルのパラメータとトレーニングデータを継続的に拡大することで、LLMモデルの能力が指数関数的に向上することができ、計算力が十分であれば、このプロセスには一時的にボトルネックが見えないのです。

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ているわけではなく、むしろそれは始まりに過ぎません。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ようなもので、無限の想像の空間が解放されます。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モデルがすでに活躍しています。動画制作やアート創作などの人文学の分野から、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の分野まで、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の不足という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は深層学習と科学計算の分野の基盤として、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。推論はAIモデルの機能と出力に関わり、トレーニングはインテリジェントなモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含み、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の例を挙げると、高品質の推論を得るためには、開発者は包括的な基礎データセットと膨大な計算能力を確保する必要があり、効果的なAIモデルを訓練することが求められます。これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、AWSなどの業界の巨頭に集中しています。

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、また主要プレイヤーがますます強くなる原因となっています。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、自己の規模を拡大し、コストを削減する能力を持っています。これにより、業界の壁がより堅固になっています。

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で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、商業的に運用するための現成の方法がまだ出現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を搭載した消費者デバイスは、最初の三つのカテゴリに属します。すなわち、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、簡単なブラウジング):0-15%; *ビデオ再生:15〜35%。

! 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

上述データは、計算リソースの利用が非常に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し統合するための効果的な手段は存在しません。しかし、Cryptoとブロックチェーン経済は、この課題を解決するための良薬であるかもしれません。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、独特のトークン経済と分散化システムの特徴により、リソースの価格設定、流通、および市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。

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。20世紀の40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のノートパソコンへ、分散化されたサーバー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下がっています。クラウドコンピューティングが登場する前は、企業は自らサーバーを調達し、技術革新に伴って常に更新を続けていましたが、クラウドコンピューティングの登場はこのモデルを根本的に変えました。

クラウドコンピューティングの基本概念は、需要者がサーバーを借り、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中心です。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。

このモデルは計算能力業界のビジネスの風景を根本的に変えました。以前は、人々は自分の計算能力のニーズを満たすために、計算力設備を自分で購入する必要がありました。しかし、今ではウェブサイトで賃料を支払うだけで、高品質な計算能力サービスを利用できます。クラウドコンピューティングの今後の発展方向はエッジコンピューティングです。従来の分散化システムはユーザーから遠すぎるため、ある程度の遅延を引き起こす可能性があります。遅延は最適化できますが、光速の制限により、遅延を完全に克服することは常に不可能です。

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要件が非常に低いため、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させる必要があります。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囲に配置されているのがエッジコンピューティングです。

中央集権的なクラウドコンピューティング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主な利点は:

• アクセス性と柔軟性: 特定のプラットフォームで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）はしばしば品切れ状態です。さらに、算力を得るためには、消費者はこれらの大企業と長期的で柔軟性のない契約を結ぶ必要があり、これにより時間の損失だけでなく、企業の運営が硬直化し、一定の柔軟性を失うことになります。それに対して、分散化された算力プラットフォームは、いつでも算力を取得でき、柔軟なハードウェア選択を提供し、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側からのチップと算力供給側へのトークン補助を加えることで、分散化された算力ネットワークはより安価な算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、自らを許可なしのシステムとは位置付けていません。GPUのオンライン、データのロード、データの共有、結果の共有の各段階で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で、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を促進するでしょう。同時に、ブルマーケットの期間中、暗号トークンの価格の上昇により、GPU供給者はより多くの利益を得ることになり、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

分散化された計算力プラットフォームは通常、長尾のチップ供給を集約しています。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、並列化の手段を用いてタスクを分解し、配分する必要があります。これにより、全体の完了時間が短縮され、プラットフォームの計算能力が向上します。

しかし、並列処理の過程では、タスクの分解方法(、特に複雑な深層学習タスク)、データ依存性、そしてデバイス間の追加の通信コストなど、一連の問題に直面することになります。

2. 新技術の代替リスク

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で、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が良好なパフォーマンスを提供し、コスト面での妥協があるならば、現在大規模なAI組織が独占しているGPU市場が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用され、異なる法律や規制の影響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、彼らは長期的に同じプラットフォームを使用することを好み、簡単には変更しません。分散化プラットフォームを使用するか集中型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。そのため、分散化プラットフォームが強力な統合能力と安定した計算能力を持っている場合、これらの顧客の支持を得やすく、長期的な協力関係と安定したキャッシュフローを獲得することができます。

次に、私は今期サイクルでゲームレンダリングとAIに焦点を当てた新しい分散化計算プロジェクトAethirを紹介し、現在市場にある同じトラックのAIプロジェクトと分散化計算プロジェクトに基づいて、上場後の可能な評価を測定します。

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ビジネス、消費者からの新しいおよび未使用のGPUを集約し、賢く再配分することにより、ゲームおよびAI企業がその製品を消費者に直接提供するのを支援します。

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、分散した計算力の提供者を一つの統一されたインターフェースに集め、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したり切断したりできることであり、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がダウンタイム中にネットワークに参加でき、プロバイダーの柔軟性とデバイスの利用率が向上します。

Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラストラクチャに基づいています:

• コンテナ(Container): コンテナの重要な機能は、リアルタイムリモートレンダリングサービスを提供し、「ゼロ遅延」の体験を提供することです。コンテナはクラウドコンピューティングの実際の場所です。