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

LLM大モデルとAIの発展と進歩は、人類の歴史において非常に偉大な技術の進歩です。人類はこれからAIの時代に入り、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す。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を必要とする産業の発展の基盤となります；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、低コスト、検閲耐性の利点を持ち、発展の見込みは非常に広範です。

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などの高性能GPUを集約することで、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は、io.netや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、さらには複数のトップゲームスタジオや通信会社と提携しており、2024年第1四半期の年間経常収益（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な計算能力を売却する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いに拡大しました。

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、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非常に魅力的であることを証明しました。

AethirネットのA100の毎時使用コストは他の競合他社よりも著しく低く、明らかな競争優位性を持っています。

人類社会の発展と科学技術の進歩

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の進歩であり、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。今では、私たちはもはや石油ランプの明かり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、人類は別の偉大な新しい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っていく。

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驚異的な進歩を遂げたからだけでなく、人類がGPTの進化を通じて大規模言語モデルの能力向上の法則をつかんだからです。つまり、モデルのパラメータと訓練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ます。計算能力が十分な場合、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、人間の言語や対話を理解することに限られません。むしろ、これは単なる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き放たれます。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で、LLMモデルがその力を発揮しています。動画制作や芸術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に至るまで、根本的な変化が訪れるに違いありません。

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が豊富な資源を掌握していますが、新興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が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における基盤として、極めて重要な役割を果たしています。

! 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

急速に発展する人工知能（AI）分野において、私たちは発展の二重側面を認識しなければなりません：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、トレーニングは賢いモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含みます。このプロセス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の例を挙げると、高品質な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巨大的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、そして某クラウドコンピューティングプラットフォーム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妨げ、トッププレイヤーたちをますます強化しています。彼らは大規模な基盤データセットと膨大な計算能力を持ち、自己の規模を拡大し、コストを削減する能力を有しており、これが業界の壁を一層堅固にしています。

しかし、私たちは考えざるを得ません。ブロックチェーン技術を採用することで、計算コストや業界への参入障壁を低減す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。

分散化分布式クラウドコンピューティングの利点

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。これは主に、これらの分散された計算能力を統合し、商業的に運営するための即時の方法がまだ登場していないためです。以下は、異なるワークロードにおける典型的な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3つのカテゴリに属します。つまり、アイドル状態（Windowsオペレーティングシステムに起動したばかり）：

• GPU使用率:0-2%;
• 一般的な生産タスク（執筆、簡単なブラウジング）：0-15%；
• ビデオ再生:15〜35%。

上述データは、計算資源の利用が非常に低いことを示していますが、Web2の世界にはこれらの資源を収集し統合するための効果的な手段はありません。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優れた薬かもしれません。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分散化の特性により、資源の価格設定、流通、そして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の発展を決定づけます。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ました。重厚な大型コンピュータから軽量なノートパソコンへ、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、計算力の獲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、需要側がサーバーをレンタルし、遠隔でアクセスし、使用量に応じて支払うというものです。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、仮想化技術がその核心です。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産業のビジネス構造を根本的に変えました。以前は、人々は自分の計算力のニーズを満たすために、自分で計算力設備を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家賃を支払うだけで、高品質の計算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。従来の分散化システムはユーザーから遠く離れているため、一定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ないままです。

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ます。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プロバイダーと比較して、分散化された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：

• **アクセシビリティと柔軟性：**クラウドサービスプロバイダーである某クラウドコンピューティングプラットフォーム、某クラウドコンピューティングプラットフォーム、または某クラウドコンピューティングプラットフォームなどのプラットフォームで計算力チップのアクセス権を取得するには通常数週間かかり、高性能GPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れになります。さらに、計算力を取得するために、消費者は通常、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、一定の柔軟性を失うことになります。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選択を提供し、より強いアクセシビリティを持っています。

• **価格がより低い：**余剰チップを利用し、さらにネットワークプロトコル側がチップと計算力供給側へのトークンサポートを加えることで、分散化された計算力ネットワークは、より安価な計算力を提供できる可能性があります。

• **検閲耐性：**io.net、AethirなどのWeb3システムは、自らを許可なしシステムとして位置付けていません。GPUの立ち上げ、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を処理しました。

AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の不均衡が続く中で、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します。同時に、ブルマーケットの間に暗号トークンの価格が上昇するため、GPU供給者はより多くの利益を得ることになり、これがさらなるGPU提供者の市場参入を刺激し、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、長尾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独立して複雑なAIモデルのトレーニングや推論タスクを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、タスクの分解方法（特に複雑な深層学習タスクの場合）、データ依存性、デバイス間の追加の通信コストなど、一連の問題に直面します。

2. 新技術代替リスク

大量の資本がASIC（専用集積回路）の研究に投入され、テンソルプロセッサーユニット（TPU）などの新しい発明が登場することで、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。

これらのASICが良好な性能を提供し、コスト面でのバランスが取れるのであれば、現在大規模なAI組織に独占されている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、彼らは長期間にわたり1つの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中央集権型プラットフォームを使用するかは、価格は考慮の一つに過ぎず、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つ場合、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収入を得ることができます。

次に、私はこの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領域のAIプロジェクトと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を計算します。

Aethirの紹介

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上で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、スマートに再配分することによって、ゲームおよび人工知能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主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貢献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ため、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、供給者の柔軟性とデバイスの利用率を向上させることができることです。

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）：**コンテナの主要な機能は、リアルタイムの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。