AI×DePin インテリジェントインフラの共進化-web3资讯-ODAILY

導入

分散型物理インフラストラクチャネットワーク（DePIN）は、ブロックチェーン技術とモノのインターネット（IoT）を組み合わせた最先端の概念であり、業界内外で徐々に注目を集めています。 DePIN は、分散型アーキテクチャを通じて物理デバイスの管理および制御モデルを再定義し、送電網や廃棄物管理システムなどの従来のインフラストラクチャ領域に破壊的な変化を引き起こす可能性を示しています。従来のインフラプロジェクトは長い間、政府や大企業によって一元的に管理されており、多くの場合、高額なサービスコスト、一貫性のないサービス品質、限られたイノベーションなどの問題に直面しています。 DePin は、分散台帳とスマートコントラクトテクノロジーを通じて物理機器の分散管理と制御を実現するように設計されたまったく新しいソリューションを提供し、それによってシステムの透明性、信頼性、セキュリティを向上させます。

Depin の機能と利点

分散型管理と透明性: DePIN は、ブロックチェーン技術の分散型台帳とスマートコントラクトを通じて物理的な機器の分散型管理を実現し、機器の所有者、ユーザー、関係者がコンセンサスメカニズムを通じて機器を検証できるようにします。これにより、機器の安全性と信頼性が向上するだけでなく、システムの運用の透明性も確保されます。たとえば、仮想発電所（VPP）の分野では、DePIN はソケットのトレーサビリティデータを開示および透明化し、ユーザーがデータの生成および流通プロセスを明確に理解できるようにします。
リスク分散とシステム継続性: DePIN は、物理デバイスを地理的に異なる場所に分散し、複数の参加者の手に渡すことで、システム集中化のリスクを効果的に軽減し、システム全体に対する単一障害点の影響を回避します。ノードに障害が発生した場合でも、他のノードは実行を継続してサービスを提供できるため、システムの継続性と高可用性が確保されます。
スマートコントラクトの自動運用: DePIN はスマートコントラクトを使用して機器の運用を自動化し、運用の効率と精度を向上させます。スマートコントラクトの実行プロセスはブロックチェーン上で完全に追跡可能であり、操作のすべてのステップが記録されるため、誰でも契約の実行を確認できます。この仕組みにより、契約執行の効率化が図られるだけでなく、制度の透明性や信頼性も高まります。

DePIN の 5 層アーキテクチャの分析

概要

クラウドデバイスは通常、高度に集中化された特性を持っていますが、DePIN (分散型物理インフラストラクチャネットワーク) は、多層モジュラーテクノロジスタックの設計を通じて集中化されたクラウドコンピューティング機能を首尾よくシミュレートします。そのアーキテクチャには、アプリケーション層、ガバナンス層、データ層、ブロックチェーン層、インフラストラクチャ層が含まれており、各層はシステム全体で重要な役割を果たし、ネットワークの効率的で安全な分散運用を保証します。この 5 層アーキテクチャについては、以下で詳しく分析します。

アプリケーション層

機能: アプリケーション層は、ユーザーに直接対応する DePIN エコシステムの一部であり、さまざまな特定のアプリケーションとサービスを提供する責任を負います。この層を通じて、基盤となるテクノロジーとインフラストラクチャは、モノのインターネット (IoT) アプリケーション、分散ストレージ、分散型金融 (DeFi) サービスなど、ユーザーが直接使用できる機能に変換されます。
重要性：
ユーザーエクスペリエンス: アプリケーション層は、ユーザーが DePIN ネットワークとどのように対話するかを決定し、ユーザーエクスペリエンスとネットワークの人気に直接影響します。
多様性と革新: この層はさまざまなアプリケーションをサポートし、エコシステムの多様性と革新的な発展に貢献し、さまざまな分野の開発者とユーザーの参加を引き付けます。
価値の実現: アプリケーション層はネットワークの技術的な利点を実際の価値に変換し、ネットワークの持続可能な発展を促進し、ユーザーの利益を実現します。

ガバナンス層

機能: ガバナンス層はオンチェーン、オフチェーン、またはハイブリッドモードで実行でき、プロトコルのアップグレード、リソースの割り当て、競合解決などのネットワークルールの策定と強制を担当します。 DAO (分散型自律組織) などの分散型ガバナンスメカニズムは通常、意思決定プロセスにおける透明性、公平性、民主主義を確保するために使用されます。
重要性：
分散型意思決定: 意思決定権限を分散させることで、ガバナンス層は単一点制御のリスクを軽減し、ネットワークの検閲耐性と安定性を向上させます。
コミュニティへの参加: この層はコミュニティメンバーの積極的な参加を奨励し、ユーザーの帰属意識を高め、ネットワークの健全な発展を促進します。
柔軟性と適応性: 効果的なガバナンスメカニズムにより、ネットワークは外部環境の変化や技術の進歩に迅速に対応し、競争力を維持できます。

データ層

機能: データ層は、トランザクションデータ、ユーザー情報、スマートコントラクトを含むネットワーク内のすべてのデータの管理と保存を担当します。効率的なデータアクセスと処理機能を提供しながら、データの整合性、可用性、プライバシー保護を保証します。
重要性：
データセキュリティ: 暗号化と分散ストレージを通じて、データ層はユーザーデータを不正アクセスや改ざんから保護します。
スケーラビリティ: 効率的なデータ管理メカニズムはネットワークの拡張をサポートし、多数の同時データ要求を処理し、システムのパフォーマンスと安定性を保証します。
データの透明性: オープンで透過的なデータストレージにより、ネットワークの信頼性が高まり、ユーザーはデータの信頼性を検証および監査できるようになります。

ブロックチェーン層

機能: ブロックチェーン層は DePIN ネットワークの中核であり、データの改ざん防止と追跡可能性を確保するためにすべてのトランザクションとスマートコントラクトを記録する責任があります。この層は、ネットワークのセキュリティと一貫性を確保するために、PoS (Proof of Stake) や PoW (Proof of Work) などの分散型コンセンサスメカニズムを提供します。
重要性：
分散型信頼: ブロックチェーン技術は、集中型仲介者への依存を排除し、分散型台帳を通じて信頼メカニズムを確立します。
セキュリティ: 強力な暗号化とコンセンサスメカニズムにより、ネットワークを攻撃や詐欺から保護し、システムの整合性を維持します。
スマートコントラクト: ブロックチェーン層は、自動化および分散化されたビジネスロジックをサポートし、ネットワークの機能と効率を向上させます。

インフラストラクチャ層

機能: インフラストラクチャ層には、サーバー、ネットワーク機器、データセンター、エネルギー供給など、DePIN ネットワーク全体の運用をサポートする物理的および技術的インフラストラクチャが含まれます。この層は、ネットワークの高可用性、安定性、パフォーマンスを保証します。
重要性：
信頼性: 強固なインフラストラクチャにより、ネットワークの継続的な運用が確保され、ハードウェア障害やネットワーク中断によるサービスの利用不能が回避されます。
パフォーマンスの最適化: 効率的なインフラストラクチャにより、ネットワークの処理速度と応答性が向上し、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
スケーラビリティ: 柔軟なインフラストラクチャ設計により、必要に応じてネットワークを拡張して、より多くのユーザーとより複雑なアプリケーションシナリオをサポートできます。

接続層

場合によっては、インフラストラクチャ層とアプリケーション層の間に接続層が追加され、スマートデバイスとネットワーク間の通信を処理します。接続層は、集中型クラウドサービスまたは分散型ネットワークであり、HTTP、WebSocket、MQTT、CoAP などの複数の通信プロトコルをサポートして、信頼性の高いデータ送信を保証します。

AI が DePin をどう変えるか

インテリジェントな管理と自動化

機器の管理と監視: AI テクノロジーにより、機器の管理と監視がよりインテリジェントかつ効率的に行われます。従来の物理インフラストラクチャでは、機器の管理とメンテナンスは定期的な検査と受動的な修理に依存することが多く、コストがかかるだけでなく、機器の故障が時間内に発見されない傾向があります。 AIを導入することで、システムは以下の面で最適化を実現できます。
故障の予測と防止: 機械学習アルゴリズムは、機器の過去の動作データとリアルタイムの監視データを分析することで、起こり得る機器の故障を予測できます。例えば、AIはセンサーデータを分析することで、電力網内の変圧器や発電設備の故障の可能性を事前に検知し、事前にメンテナンスを手配し、大規模な停電を回避することができます。
リアルタイム監視と自動警報: AI はネットワーク内のすべてのデバイスを 24 時間 365 日リアルタイムで監視し、異常が検出されるとすぐに警報を発します。これには、デバイスのハードウェア状態だけでなく、温度、圧力、電流などのパラメータの異常な変化などの動作パフォーマンスも含まれます。たとえば、分散型水処理システムでは、AI が水質パラメータをリアルタイムで監視し、汚染物質が基準を超えていることが判明すると、すぐにメンテナンス担当者に通知され、処理が行われます。
インテリジェントなメンテナンスと最適化: AI は、機器の使用状況と稼働状況に基づいてメンテナンス計画を動的に調整し、過剰なメンテナンスや不十分なメンテナンスを回避します。例えば、風力タービンの稼働データをAIが分析することで、発電効率や設備寿命を向上させるための最適なメンテナンスサイクルやメンテナンス対策を決定できます。
リソースの割り当てと最適化: リソースの割り当てと最適化に AI を適用すると、DePin ネットワークの効率とパフォーマンスを大幅に向上させることができます。従来のリソース割り当ては、手動のスケジュール設定や静的なルールに依存することが多く、複雑で変わりやすい実際の状況に対処するのは困難です。 AI は、データ分析と最適化アルゴリズムを通じてリソース割り当て戦略を動的に調整し、次の目標を達成できます。
動的な負荷分散: 分散型コンピューティングおよびストレージネットワークでは、AI がノードの負荷状態とパフォーマンス指標に基づいてタスクの割り当てとデータストレージの場所を動的に調整できます。たとえば、分散ストレージネットワークでは、AIはアクセス頻度の高いデータをパフォーマンスの高いノードに保存し、アクセス頻度の低いデータを負荷の軽いノードに分散することで、ネットワーク全体のストレージ容量の効率とアクセス速度を向上させることができます。
エネルギー効率の最適化: AI は、エネルギー消費データと機器の動作モードを分析することで、エネルギーの生産と使用を最適化できます。たとえば、スマートグリッドでは、AI がユーザーの電力消費習慣と電力需要に基づいて発電ユニットの起動と停止の戦略と配電計画を最適化し、エネルギー消費と炭素排出量を削減できます。
リソース利用率の向上: AI はディープラーニングと最適化アルゴリズムを通じてリソース利用率を最大化できます。たとえば、分散型物流ネットワークでは、AI がリアルタイムの交通状況、車両の位置、貨物のニーズに基づいて物流ルートと車両のスケジュール計画を動的に調整し、物流効率を向上させ、物流コストを削減できます。

データ分析と意思決定のサポート

データの収集と処理: 分散型物理インフラストラクチャネットワーク (DePin) では、データは中核資産の 1 つです。 DePin ネットワーク内のさまざまな物理デバイスとセンサーは、センサーの読み取り値、デバイスのステータス情報、ネットワークトラフィックデータなどを含む大量のデータを生成し続けます。 AI テクノロジーは、データの収集と処理において大きな利点を示しています。
効率的なデータ収集: 従来のデータ収集方法では、データの分散やデータ品質の低下などの問題に直面する可能性があります。 AI は、スマートセンサーとエッジコンピューティングを通じて、デバイス上で高品質のデータをリアルタイムでローカルに収集し、需要に基づいてデータ収集の頻度と範囲を動的に調整できます。
データの前処理とクリーニング: 生データにはノイズ、冗長性、欠損値が含まれることがよくあります。 AI テクノロジーは、自動化されたデータクリーニングと前処理を通じてデータ品質を向上させることができます。たとえば、機械学習アルゴリズムは、異常なデータを検出して修正し、欠損値を埋めるために使用され、その後の分析の精度と信頼性を確保します。
リアルタイムデータ処理: DePin ネットワークでは、物理世界の変化に迅速に対応するために、大量のデータのリアルタイム処理と分析が必要です。 AI テクノロジー、特にストリーミング処理と分散コンピューティングフレームワークにより、リアルタイムのデータ処理が可能になります。
インテリジェントな意思決定と予測: 分散型物理インフラストラクチャネットワーク (DePin) では、インテリジェントな意思決定と予測は AI アプリケーションの中核領域の 1 つです。 AI テクノロジーは、ディープラーニング、機械学習、予測モデルを通じて、複雑なシステムのインテリジェントな意思決定と正確な予測を実現し、システムの自律性と応答速度を向上させることができます。
ディープラーニングと予測モデル: ディープラーニングモデルは、複雑な非線形関係を処理し、大規模なデータから潜在的なパターンを抽出することができます。たとえば、設備の稼働データやセンサーデータをディープラーニングモデルで分析することで、潜在的な故障の兆候を特定し、事前に予防保守を実行し、設備のダウンタイムを削減し、生産効率を向上させることができます。
最適化およびスケジューリングアルゴリズム: 最適化およびスケジューリングアルゴリズムは、DePin ネットワークでインテリジェントな意思決定を実現する AI のもう 1 つの重要な側面です。 AI は、リソースの割り当てとソリューションのスケジュールを最適化することで、システム効率を大幅に向上させ、運用コストを削減できます。

安全

リアルタイムの監視と異常検出: 分散型物理インフラストラクチャネットワーク (DePin) では、セキュリティが重要な要素です。 AI テクノロジーは、リアルタイムの監視と異常検出を通じて、さまざまな潜在的なセキュリティ脅威を迅速に発見し、対応できます。具体的には、AI システムはネットワークトラフィック、デバイスのステータス、ユーザーの行動をリアルタイムで分析し、異常なアクティビティを特定できます。たとえば、分散型通信ネットワークでは、AI がデータパケットの流れを監視し、異常なトラフィックや悪意のある攻撃を検出できます。機械学習とパターン認識テクノロジーを通じて、システムは感染したノードを迅速に特定して隔離し、攻撃のさらなる拡大を防ぎます。
自動化された脅威への対応: AI は脅威を検出するだけでなく、対応も自動化できます。従来のセキュリティシステムは人間の介入に依存することが多いですが、AI 主導のセキュリティシステムは脅威が検出されるとすぐにアクションを実行できるため、応答時間が短縮されます。たとえば、分散型エネルギーネットワークでは、AI がノード上の異常なアクティビティを検出すると、自動的にノードの接続を切断し、バックアップシステムを起動して、ネットワークの安定した運用を確保できます。さらに、AI は継続的な学習と最適化を通じて、脅威の検出と対応の効率と精度を向上させることができます。
予測メンテナンスと保護: データ分析と予測モデルを通じて、AI は潜在的なセキュリティ脅威や機器の故障を予測し、事前に保護措置を講じることができます。たとえば、インテリジェント交通システムでは、AI が交通の流れと事故データを分析し、交通事故が起こりやすい地域を予測し、事故の可能性を減らすために事前に緊急措置を講じることができます。同様に、分散ストレージネットワークでは、AI がストレージノードの障害リスクを予測し、事前にメンテナンスを実行してデータのセキュリティと可用性を確保できます。

DePin は AI をどのように変えるのか

AI における DePin の応用利点

リソースの共有と最適化: DePin を使用すると、コンピューティング、ストレージ、データリソースを異なるエンティティ間で共有できます。これは、AI のトレーニングと推論に大量のコンピューティングリソースとデータが必要なシナリオでは特に重要です。分散型リソース共有メカニズムにより、AI システムの運用コストが大幅に削減され、リソースの使用率が向上します。
データのプライバシーとセキュリティ: 従来の集中型 AI システムでは、データは中央サーバーに保存されることが多く、データ漏洩やプライバシーの問題につながります。 DePin は、分散ストレージと暗号化テクノロジーを通じてデータのセキュリティとプライバシーを確保します。データ所有者は、データの所有権を保持しながら、分散コンピューティング用の AI モデルとデータを共有できます。
信頼性と可用性の向上: DePin は、分散型ネットワーク構造を通じて、AI システムの信頼性と可用性を向上させます。ノードに障害が発生しても、システムは動作し続けます。分散型インフラストラクチャにより、単一障害点のリスクが軽減され、システムの回復力と安定性が向上します。
透明なインセンティブメカニズム: DePin のトークンエコノミクスは、リソースプロバイダーとユーザー間の取引に透明で公平なインセンティブメカニズムを提供します。参加者はコンピューティングリソース、ストレージリソース、データを提供することでトークン報酬を獲得でき、好循環を形成します。

AI における DePin の潜在的な応用シナリオ

分散型 AI トレーニング: AI モデルのトレーニングには大量のコンピューティングリソースが必要です。 DePin を通じて、さまざまなコンピューティングノードが連携して分散トレーニングネットワークを形成し、トレーニングを大幅に高速化できます。たとえば、分散型 GPU ネットワークは、深層学習モデルのトレーニングサポートを提供できます。
エッジコンピューティング: モノのインターネット (IoT) デバイスの人気に伴い、エッジコンピューティングは AI 開発の重要な方向性になりました。 DePin は、データソースに近いエッジデバイスにコンピューティングタスクを割り当てることができ、コンピューティングの効率と応答速度を向上させます。たとえば、スマートホームデバイスは DePin を使用してローカライズされた AI 推論を実装し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
データ市場: AI モデルのパフォーマンスは、大量の高品質のデータに依存します。 DePin は分散型データ市場を構築し、データプロバイダーとユーザーがプライバシーを確保しながらデータ取引を行うことを可能にします。スマートコントラクトを通じて、データトランザクションプロセスは透明性と信頼性があり、データの信頼性と完全性が保証されます。
分散型 AI サービスプラットフォーム: DePin は、分散型 AI サービスプラットフォームのサポートを提供するインフラストラクチャとして機能します。たとえば、分散型 AI 画像認識サービスプラットフォームでは、ユーザーが画像をアップロードすると、プラットフォームが分散コンピューティングノードを通じて結果を処理して返します。この種のプラットフォームは、サービスの信頼性を向上させるだけでなく、開発者がトークンメカニズムを通じてアルゴリズムを継続的に最適化することも促進します。

AI + DePin プロジェクト

このセクションでは、分散型ファイルストレージおよびアクセスプラットフォーム Filecoin、分散型 GPU コンピューティングパワーレンタルプラットフォーム Io.net、分散型 AI モデル展開およびアクセスプラットフォーム Bittensor に焦点を当てて、いくつかの AI 関連の DePin プロジェクトについて説明します。これら 3 つはそれぞれ、データストレージアクセス、コンピューティング能力サポートトレーニング、AI 分野でのモデルの展開と使用において重要な役割を果たします。

ファイルコイン

Filecoin は、ブロックチェーン技術と暗号通貨経済モデルを使用して、世界規模での分散データストレージを実現する分散ストレージネットワークです。 Protocol Labs によって開発された Filecoin は、ユーザーが Filecoin トークン (FIL) を支払ってネットワーク内のストレージスペースを購入したり、ストレージサービスを提供して FIL を獲得したりできる、オープンでパブリックなストレージ市場を作成することを目的としています。

関数

分散型ストレージ: Filecoin はデータを分散型で保存し、単一障害点やデータ検閲のリスクなど、従来のクラウドストレージの集中型の欠点を回避します。
市場主導: Filecoin のストレージ市場は需要と供給によって決まり、ユーザーは自由市場メカニズムを通じて動的に調整されます。
検証可能なストレージ: Filecoin は、Proof-of-Spacetime (PoSt) や Proof-of-Replication (PoRep) などのメカニズムを通じて、ストレージプロバイダーでデータが効果的に保存およびバックアップされることを保証します。
インセンティブメカニズム: Filecoin は、マイニングおよびトランザクション報酬メカニズムを通じて、ネットワーク参加者がストレージおよび取得サービスを提供することを奨励し、それによってネットワークのストレージ容量と可用性を向上させます。
スケーラビリティ: Filecoin ネットワークは、将来の大規模なデータ増加の需要を満たすために、シャーディングやその他の技術的手段を導入することにより、大規模なデータストレージと迅速なアクセスをサポートします。

問題点が解決されました

高いデータストレージコスト: Filecoin の分散ストレージ市場を通じて、ユーザーはより柔軟にストレージプロバイダーを選択し、データストレージコストを削減できます。
データのセキュリティとプライバシーの問題: 分散ストレージと暗号化テクノロジーにより、データのプライバシーとセキュリティが確保され、集中ストレージによって引き起こされるデータ漏洩のリスクが軽減されます。
データストレージの信頼性: Filecoin が提供する時空間証明およびレプリケーション証明メカニズムは、ストレージプロセス中のデータの整合性と検証可能性を保証し、データストレージの信頼性を向上させます。
従来のストレージプラットフォームにおける信頼の問題: Filecoin は、ブロックチェーンテクノロジーを通じてストレージの透明性を実現し、サードパーティ組織によるデータの独占と操作を排除し、ストレージサービスに対するユーザーの信頼を強化します。

対象ユーザー

ストレージプロバイダー: ユーザーのストレージリクエストに応答し、アイドル状態のディスク領域へのプラットフォームへのアクセスを提供することでトークンを獲得します。ストレージプロバイダーはトークンをステーキングする必要があり、ストレージの有効な証拠を提供できない場合、ペナルティが課せられ、ステーキングされたトークンの一部を失います。
ファイル取得者: ユーザーがファイルにアクセスする必要がある場合、ファイルの場所を取得してトークンを獲得します。ファイル取得者はトークンをステーキングする必要はありません。
データ保管者: 市場メカニズムを通じて、支払ってもよい価格を提示し、それと一致した後、データを保管者に送信します。双方が取引注文に署名し、ブロックチェーンに送信します。
データユーザー: 一意のファイル識別子を送信して料金を支払うことにより、ファイル取得者はファイルの保存場所を見つけ、保存リクエストに応答してデータを提供します。

トークンエコノミーシステム

FIL トークンの流通: FIL は Filecoin ネットワークのネイティブ暗号通貨であり、ストレージ料金の支払い、マイナーへの報酬、およびネットワーク内でのトランザクションの実行に使用されます。 FIL トークンの循環により、Filecoin ネットワークの通常の動作が維持されます。
ストレージマイナーと取得マイナーへの報酬: ストレージプロバイダーは、ストレージスペースとデータ取得サービスを提供することで FIL トークンを獲得します。マイナーの報酬は、マイナーが提供するストレージスペース、データへのアクセス頻度、ネットワークコンセンサスへの貢献に関連しています。
ネットワーク料金: ユーザーはストレージおよび取得サービスを購入するために FIL トークンを支払う必要があります。料金はストレージ市場の需要と供給の関係によって決まります。ユーザーは市場で適切なサービスプロバイダーを自由に選択できます。
トークンの発行とインフレ: Filecoin の総供給量は 20 億で、マイニング報酬を通じて新しい FIL トークンが徐々に発行されます。マイナーの数が増加するにつれて、ネットワークのインフレ率は徐々に低下します。

Io.net

Io.net は、既存のクラウドコンピューティングリソースを置き換えるのではなく、アイドル状態のコンピューティングパワーを収集してクラスタリングすることにより、コンピューティングパワーのスケジューリングと市場への一時的な補完を提供する分散 GPU コンピューティングプラットフォームです。このプラットフォームを使用すると、サプライヤーはサポートされているハードウェアをデプロイし、ユーザーが単純な Docker コマンドを通じてレンタルできるようになり、タスクの分散と処理のニーズを満たすことができます。 Io.net は、分散コンピューティングのパワーシェアリングモデルを通じて、サービスコストを大幅に削減しながら、クラウドコンピューティングプラットフォームに近い効果を提供したいと考えています。

関数

簡単な導入: サプライヤーは Docker コマンドを通じてハードウェアを簡単に導入でき、ユーザーはプラットフォームを通じてハードウェアクラスターを簡単にレンタルして、必要なコンピューティング能力を取得できます。
クラスター化されたコンピューティング能力: アイドル状態のコンピューティング能力をクラスター化することで、プラットフォームは市場のコンピューティング能力のディスパッチャーおよび一時的な補足として機能し、全体的なコンピューティングリソースの利用率を向上させます。
安全な送信とオンチェーンストレージ: プラットフォームはエンドツーエンドの暗号化テクノロジーを使用して、ユーザーデータのセキュリティを確保します。同時に、タスクの実行情報がチェーン上に保存され、ログの透過的かつ永続的な保存が実現されます。
ノードの健全性モニタリング: プラットフォームは、オフライン時間、ネットワーク速度、タスクの実行などの各ノードの健全性ステータスを記録して公開し、システムの安定性と信頼性を確保します。

問題点が解決されました

不十分なコンピューティング能力: 大規模モデルの台頭により、トレーニングに必要な GPU コンピューティング能力に対する市場の需要が大幅に増加しました。 Io.net は、アイドル状態のプライベート GPU リソースを統合することで、このコンピューティング能力のギャップを埋めます。
プライバシーとコンプライアンス: AWS や Google Cloud などの大規模なクラウドプラットフォームサービスプロバイダーは、ユーザーに対して厳格な KYC 要件を設けていますが、Io.net は分散型アプローチを通じてコンプライアンスの問題を回避し、ユーザーがリソースをより柔軟に使用することを選択できるようにします。
高コスト: クラウドコンピューティングプラットフォームのサービス価格は比較的高いですが、io.net は分散コンピューティングのパワーシェアリングを通じてコストを大幅に削減し、同時にクラスタリングテクノロジを通じてクラウドプラットフォームに近いサービス品質を実現します。

対象ユーザー

コンピューティングパワープロバイダー: アイドル状態の GPU を他のユーザーが使用できるようにプラットフォームに接続します。トークン報酬は、提供された装備の性能と安定性に基づいて獲得できます。
コンピューティングパワーユーザー: タスクの送信や大規模なモデルのトレーニングのためにトークンを消費して、GPU または GPU クラスターをレンタルします。
誓約者：誓約者は、プラットフォームの長期安定運営をサポートするためにプラットフォームトークンを誓約し、機器リースによる誓約収入を得ることで、優良機器のランキング向上に貢献します。

トークンエコノミーシステム

トークンの使用: スマートコントラクトでのトランザクションの摩擦を軽減するために、プラットフォーム内のすべてのトランザクションはネイティブトークン $IO を使用します。ユーザーとベンダーは USDC または $IO で支払うことができますが、USDC の使用には 2% のサービス手数料がかかります。
総トークン供給量: $IO の最大供給量は 8 億で、5 億はローンチ時に発行され、残りの 3 億はサプライヤーとステーカーへの報酬に使用されます。トークンは 20 年間にわたって段階的にリリースされ、初年度は総量の 8% から始まり、毎月 1.02% ずつ減少します。
トークンの破棄: プラットフォームの収益の一部は、$IO の買い戻しと破棄に使用されます。手数料には、双方向の 0.25% の予約手数料と、USDC を使用した支払いに請求される 2% のサービス手数料が含まれます。
トークンの配布: トークンはシード投資家、シリーズ A 投資家、チーム、エコシステムとコミュニティ、およびサプライヤーの報酬に配布されます。

ビテンソル (TAO)

Bittensor は、さまざまなインテリジェントシステムが相互に評価して報酬を与えることを可能にすることで、AI モデルの生産と流通を促進することを目的とした分散型のピアツーピア AI モデル市場です。 Bittensor は分散アーキテクチャを通じて、新しいモデルを継続的に生成し、貢献者に情報価値を与えることができる市場を創出します。このプラットフォームは、研究者や開発者に AI モデルを展開して収益を得るプラットフォームを提供し、ユーザーはプラットフォームを通じてさまざまな AI モデルと機能を使用できます。

関数

分散型市場: Bittensor は分散型 AI モデル市場を確立し、エンジニアや小規模 AI システムが自分の仕事を直接収益化できるようにし、AI における大企業の独占を打ち破りました。
標準化とモジュール化: ネットワークは複数のモード (テキスト、画像、音声など) をサポートし、さまざまな AI モデルが対話して知識を共有できるようにし、より複雑なマルチモーダルシステムに拡張できます。
システムランキング: 各ノードは、ネットワークへの貢献度に応じてランク付けされます。貢献度には、タスクにおけるノードのパフォーマンス、他のノードによるノードの出力の評価、およびネットワーク内で得た信頼が含まれます。より高いランクのノードはより多くのネットワークの重みと報酬を受け取り、ノードが分散型市場で高品質のサービスを提供し続けるよう動機付けられます。このランキングメカニズムは、システムの公平性を保証するだけでなく、ネットワークの全体的なコンピューティング効率とモデルの品質も向上します。

問題点が解決されました

インテリジェントな生産の一元化: 現在の AI エコシステムは少数の大企業に集中しているため、独立系開発者が収益化することが困難になっています。 Bittensor は、独立系開発者や小規模 AI システムに、ピアツーピアの分散型マーケットプレイスを通じて直接利益を得る機会を提供します。
コンピューティングリソースの利用率が低い: 従来の AI モデルのトレーニングは単一のタスクに依存しており、多様なインテリジェントシステムを完全に活用できません。 Bittensor を使用すると、さまざまなタイプのインテリジェントシステムが相互に連携して、コンピューティングリソースの利用効率を向上させることができます。

対象ユーザー

ノードオペレーター: コンピューティング能力とモデルを Bittensor ネットワークに接続し、タスク処理とモデルトレーニングに参加することでトークン報酬を獲得します。ノードオペレーターは、独立した開発者、小規模な AI 企業、または個人の研究者になることができ、高品質のコンピューティングリソースとモデルを提供して、ネットワーク内のランキングと利益を向上させます。
AI モデルユーザー: AI コンピューティングリソースとモデルサービスを必要とするユーザーは、トークンを支払うことで Bittensor ネットワーク内のコンピューティングパワーとインテリジェントモデルをレンタルします。ユーザーは、ネットワーク内の高品質モデルを使用して、データ分析やモデル推論などの特定のタスクを完了する企業、科学研究機関、または個人の開発者です。
ステークホルダー: Bittensor トークンを保有するユーザーは、ステーキングを通じてネットワークの長期的な安定した運用をサポートし、ステーキング報酬を受け取ります。利害関係者は、ネットワークのインフレから恩恵を受けるだけでなく、ステーキングを通じてサポートするノードのランキングを向上させることができ、それによってネットワーク全体のコンピューティング効率と収入分配に間接的に影響を与えることができます。

トークンエコノミーシステム

トークンの使用: Bittensor ネットワーク内のすべてのトランザクションとインセンティブはネイティブトークンを通じて実行され、トランザクションプロセスの摩擦が軽減されます。ユーザーはトークンを使用してコンピューティングリソースやモデルサービスの料金を支払うことができ、ノードオペレーターはサービスを提供することでトークンを獲得します。
トークン生成: 12 秒ごとにブロックが生成され、1 つの TAO トークンが生成され、サブネットのパフォーマンスとその中のノードのパフォーマンスに応じて配布されます。トークンの分配率は次のとおりです。18% がサブネット所有者に割り当てられ、サブネットマイナーとバリデーターがそれぞれ 41% を受け取ります。トークンの最大供給量は 2,100 万です。

DePin の課題と結論

DePIN は、新しいネットワークアーキテクチャとして、ブロックチェーンテクノロジーを組み合わせることにより、物理インフラストラクチャの分散管理を実現します。このイノベーションは、従来のインフラストラクチャが直面するデータプライバシー、サービス中断、高額な拡張コストの問題を解決するだけでなく、トークンインセンティブメカニズムと自己組織化モデルを通じてネットワーク参加者にさらなる制御と参加を与えます。 DePIN は強力な可能性を示していますが、依然としていくつかの課題に直面しています。

スケーラビリティ: DePIN のスケーラビリティの問題は、ブロックチェーンテクノロジーに依存する分散型の性質に起因します。ユーザーの数とネットワークの規模が増加するにつれて、ブロックチェーンネットワーク上のトランザクション量も増加し、特に DePIN アプリケーションと物理世界の間の接続には、より高い情報伝送要件が必要になります。これにより、トランザクション確認時間が長くなり、トランザクション手数料が高くなり、ネットワーク全体の効率とユーザーエクスペリエンスに影響を及ぼします。
相互運用性: DePIN エコシステムは複数のブロックチェーン上に構築されており、DePIN アプリケーションが同種または異種の状態遷移をサポートし、他のブロックチェーンネットワークとのシームレスな相互運用性を達成できる必要があります。ただし、現在の相互運用性ソリューションは特定のブロックチェーンエコシステムに限定されているか、クロスチェーン間のコストが高いことが多く、DePIN のニーズを完全に満たすことが困難になっています。
規制順守: Web 3.0 エコシステムの一部として、DePIN は複数の規制上の課題に直面しています。その分散型かつ匿名性により、規制当局による資本の流れの監視が困難となり、違法な資金調達、ねずみ講、マネーロンダリング活動の増加につながる可能性があります。また、税務監督の面でも、口座の匿名性により、政府による課税に必要な証拠の収集が困難であり、既存の税制の課題となっています。

将来的には、DePIN の開発はこれらの重要な問題の解決にかかっており、幅広いアプリケーションシナリオで重要な役割を果たし、物理インフラストラクチャの運用モデルを再構築することが期待されています。