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、人類の歴史において極めて偉大な技術的進歩であり、人類はこれによってAIの時代に突入しました。この新しい世界では"計算能力"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盤となる。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、検閲耐性の利点を持ち、発展の見通しは非常に広い。

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能力サービスを提供します。

Aethirはすでに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1四半期の年間定常収入（ARR）が2,000万ドルを超えると予想しています。

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余分な計算能力を売却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、チェックノード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ネットのA100の毎時使用コストは他の競合他社に比べて顕著に低く、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、そして情報革命は人類の歴史において極めて偉大な技術進歩であり、これらは人類社会の姿を根本的に変え、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、私たちはもう石油ランプの照明や馬車での手紙の配達の時代には戻れません。GPTの誕生と共に、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うことを可能にし、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ブレークスルーと見なしています。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からだけではなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力の成長の法則を理解したからです。つまり、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ということです。計算能力が十分であれば、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です。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、無限の想像の余地を解き放ちます。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モデルが力を発揮しています。動画制作やアート創作といった人文分野から、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、必ず劇的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が豊富な資源を掌握している一方で、新興の開発者は計算力資源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礎であり、その中で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）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：モデルの訓練と推論。推論はAIモデルの機能と出力に関与し、一方で訓練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んでおり、そこ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本データセットと膨大な計算能力を取得する必要があり、効果的なAIモデルをトレーニングする必要があります。これらのリソースは主にNVIDIA、Google、Microsoft、AWSを含む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妨げ、またトッププレイヤーたちがますます強くなっています。彼らは大規模な基礎データセットと膨大な計算能力を持ち、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、業界の壁がさらに固くなっています。

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、まさに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であるにもかかわらず、GPUは十分に活用されていません。これは主に、これらの分散した計算能力を統合し、それらを商業的に運用するための現成の方法がまだ登場していないためです。以下は、さまざまな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が起動したばかりの状態）：

• 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資源を収集し統合するための効果的な手段がありません。しかし、Cryptoとブロックチェーン経済は、この課題に対する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や分散化の特性により、資源の価格設定、流通、市場の需要と供給の関係が非常に効率的にマッチします。

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。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。重たい大型コンピュータから軽量のノートパソコンへ、中央集権型の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、技術の革新に応じて常に更新していく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完全に変えてしまいました。

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リースし、リモートでアクセスし、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、計算力業界のビジネス構造を根本的に変えました。以前は、人々が自分で計算力設備を購入して自分の計算力ニーズを満たす必要がありましたが、現在はウェブサイトで賃料を支払うだけで、高品質な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の距離が遠いため、一定程度の遅延が発生します。遅延は最適化可能ですが、光速の制約から、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低遅延を要求するため、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、その結果、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ることになります。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：**AWS、GCP、Azureなどのクラウドサービスプロバイダーから計算能力チップにアクセスするには、通常数週間かかります。また、A100やH100などの高性能GPUモデルはしばしば在庫切れになります。さらに、計算能力を取得するためには、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、これは時間の損失を生むだけでなく、企業の運営を硬直化させ、一定の柔軟性を失わせます。それに対して、分散化された計算能力プラットフォームは、いつでも計算能力を取得でき、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チップと算力供給側へのトークン補助が加わることで、分散化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、無許可システムとして自らを位置付けていません。GPUの導入、データの読み込み、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、ブルマーケットの間に暗号トークンの価格が上昇することにより、GPU供給者はより多くの利益を得ることができ、これがさらに多くの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

分散化コンピューティング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ており、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において）、データの依存性、及び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. 新技術の代替リスク

大量の資本がASIC（特定用途向け集積回路）の研究に投入され、テンソル処理ユニット（TPU）などの新しい発明が登場することで、分散化コンピューティング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でき、コスト面でのバランスが取れれば、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、独自の法律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、気軽に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中央集権プラットフォームを使用するかは、価格は考慮すべき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れば、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、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を測定します。

Aethirの紹介

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上に構築された分散化の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で、ゲームおよび人工知能企業がその製品を直接消費者に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て、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、余剰の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し、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）：**コンテナの鍵となる機能は、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」の体験を実現することです。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あり、仮想エンドポイントの役割を果たし、アプリケーションを実行しレンダリングします。これにより、ワークロードがローカルデバイスからコンテナに移行します。

• **チェッカー（Checker）：**チェッカーノードはContainerとそのサービスをチェックすることによって