人工知能業界は重大なインフラボトルネックに直面しています。 大規模言語モデルのトレーニングには膨大な計算リソースが必要 であり、エッジデバイスは指数関数的に増殖し、GPUの不足が AI時代の決定的な制約となっています。一方、伝統的なクラウド プロバイダーはその独占的なアクセスと価格設定を維持しながら 需要急増に応えきれません。
[生成的AI企業の50%以上がGPU不足を報告] (https://vertu.com/ai-tools/global-ai-chip-market-trends-2024-2032/) の比率を上げており、これが運用拡大の重大な障害と なっています。2025年末までにAIコンピューティングパワーは 2023年第1四半期に比べて約60倍になる見込みです。 この計算競争は、暗号プロトコルが分散型の代替案を提案するための 入口を作り出しました。
物理インフラストラクチャファイナンス、またはPinFiの登場です。 この新たなフレームワークは、計算能力をトークン化された資産と して扱い、ブロックチェーンベースのネットワークを通じて 取引、賭け、収益化されます。中央集約型データセンターに依存 するのではなく、PinFiプロトコルは独立したオペレーターや ゲーミングリグ、マイニングファーム、エッジデバイスの未使用 GPUパワーを集約し、世界中のAI開発者がアクセス可能な 分散型市場を形成します。
以下の記事では、実際のコンピュートパワーがどのようにして 暗号経済的インフラストラクチャに変革されているのか、トークン化 されたコンピュートネットワークのメカニズム、参加を促進する 経済モデル、検証と決済を可能にするアーキテクチャ、そして 暗号産業とAI産業に与える影響について詳しく探ります。
なぜ今PinFiか？マクロ & 技術的要因
AI産業が直面するコンピュートボトルネックは、供給上の根本的な 制約から生じています。[2025年第1四半期におけるNvidiaのチップ 生産の約60%は企業AIクライアントに割り当てられました] (https://blog.io.net/article/2025-gpu-shortage)、多くのユーザーは アクセスに困っています。2024年の世界のAIチップ市場は 1231.6億ドルに達し、2029年までに3115.8億ドルに達する見通しで、 制作能力を遥かに上回る爆発的な需要を反映しています。
GPU不足は多様な形で現れます。伝統的なクラウド プロバイダーはプレミアムGPUインスタンスの待機リストを維持して います。AWSは8-GPUのH100インスタンスに98.32ドル/時間の料金を 課し、多くの 開発者やスタートアップにとって高度なAI機能を手の届かないものに しています。ハードウェア価格は供給制約のため依然として高水準を 維持しており、[HBM3の価格は毎年20-30%上昇しています] (https://sourceability.com/post/ai-chip-shortages-deepen-amid-tariff-risks)。
数少ない大規模クラウドプロバイダーにコンピュートパワーが集まる ことは、さらなる摩擦を引き起こしています。2025年までに アナリストは、企業ワークロードの50%以上がクラウドを通じて 処理されると見込んでいますが、アクセスは契約、地理的制限、 顧客確認要件で制限されています。この中央集約化は、 イノベーションを制限し、重要なインフラストラクチャに対する唯一 の障害点を作り出しています。
一方で、大量のコンピューティング能力が未使用のまま放置されて います。ゲーム用PCは業務時間中は使われません。暗号マイナーは、 マイニング経済が変化する中、新たな収益源を求めています。データ センターは非ピーク時に余剰能力を維持しています。 [分散型コンピュート市場は2024年に90億ドルから成長し] (https://blog.io.net/article/2025-gpu-shortage)、2032年までに 1000億ドルに達すると予測されており、この潜在的供給を 捕捉できる分散型モデルへの市場認識が示されています。
ブロックチェーン技術と物理インフラストラクチャの交わりは、 分散型物理インフラストラクチャネットワーク、または DePINの通じ、成熟しました。DePINプロトコルは トークンインセンティブを利用して実世界のインフラストラクチャの 展開と運用を調整します。MessariはDePINの総アドレス可能市場を 2.2兆ドルと特定し、2028年までに 3.5兆ドルに達する可能性を示しています。
PinFiは、特にコンピュートインフラストラクチャにDePINの原理を 適用するものです。それはコンピューティングリソースを トークン化可能な資産として取り扱い、生産的な利用を通じて 収益を生成します。このフレームワークは、コンピューティングを 中央集約型のプロバイダーからレンタルするサービスとしてではなく、 オープンで許可不要な市場で取引される商品に変えます。
PinFi & トークン化されたコンピューティングとは？
物理インフラストラクチャファイナンスは、物理的な計算資産を ブロックチェーン上でデジタルトークンとして表現し、分散型の 所有、運用、収益化を可能にするモデルを定義します。従来の 分散型金融プロトコルが純粋にデジタル資産を扱うのとは異なり、 PinFiはオフチェーンの物理資源とオンチェーンの経済システムの 橋渡しを行います。
学術研究はトークン化を「権利、資産所有 の単位、負債、または物理資産をブロックチェーン上のデジタル トークンに変換するプロセス」と定義しています。コンピュー ティングリソースについては、個々のGPU、サーバークラスター またはエッジデバイスが、その容量、可用性、使用状況を追跡する トークンで表現されます。
PinFiは、標準的なインフラストラクチャファイナンスや 典型的なDeFiプロトコルと根本的に異なります。従来のインフラ ストラクチャファイナンスは、大規模な資本プロジェクトへの 長期的な負債または株式投資を伴います。DeFiプロトコルは主に 取引、貸し付けまたは暗号ネイティブ資産の収益生成を促進します。 PinFiはその中間に位置し、現実のコンピューティングリソースを 調整するために暗号経済的インセンティブを適用しながら、 オンチェーンの決済とガバナンスを維持します。
複数のプロトコルはPinFiモデルを示しています。 [Bittensorは分散型AIネットワークとして動作し] (https://bittensor.com/about)、参加者は機械学習モデルと 計算リソースを特定のタスクに焦点を当てた専門のサブネットに 提供します。TAOトークンは、ネットワークの集団知能に提供 される情報価値に基づいて貢献を奨励します。 7,000人以上のマイナーにより、BittensorはAI推論 とモデルトレーニングの市場を形成しています。
[Render Networkは世界中のアイドル状態のGPUを集約し] (https://medium.com/spheronfdn/5-leading-decentralized-computing-platforms-transforming-access-to-gpu-computational-power-d9673fe4e40a)、分散型GPUレンダリングタスクに利用します。 元々アーティストやコンテンツクリエイター向けの3Dレンダリングに 焦点を当てていたRenderは、AIコンピューティングのワーク ロードに拡大しました。そのRNDRトークンはレンダリングジョブの 支払いとして機能し、GPU提供者を容量貢献に対して報酬します。
[Akash Networkは未使用のデータセンター容量を利用し] (https://www.coingecko.com/learn/what-is-io-net-io-token)た分散型クラウド市場として機能します。 逆オークションシステムを通じて、compute導入者が 彼らの要求事項を指定し、プロバイダーがそれを満たすために 入札します。AKTトークンはネットワーク全体のガバナンス、 ステーキング、決済を促進します。AkashはGPUを含むように 焦点を拡大した後、四半期ごとのアクティブリースの著しい 増加を見ました。
io.netは、独立したデータセンター、暗号マイナー、 他のDePINネットワークを含むリソースを 統合することで、300,000を超える検証済みのGPUを集約しました。 このプラットフォームは特にAIおよび機械学習ワークロードに注力し、 開発者に130か国以上で数分以内にGPUクラスターを展開できる 能力を提供します。
トークン化されたコンピュートのメカニズムは、これらのプロト コルの間で一貫したパターンに従います。コンピュート提供者は、 ハードウェアをネットワークに登録し、その能力と機能性を確認する 検証プロセスを受けます。スマートコントラクトは供給と需要の 関係を管理し、要求事項、価格設定、地理的制約に基づいて 利用可能なノードにコンピュートジョブをルーティングします。 トークン報酬はハードウェアの提供と質の高いサービス提供の両方を 奨励します。
価値生成は、実際の使用に基づくものであり、投機ではありません。 AI開発者が分散型GPUリソースを使用してモデルをトレーニング する際、支払いはその作業を実行したハードウェアの提供者に流れ ます。計算能力は、生産的な資産として収益を生成し、 ネットワークの確保に対して報酬を得る ステークの検証者のイメージに似ています。これはトークン価値が ネットワークユーティリティと関連付けられた持続可能な経済を 創り出します。
インフラストラクチャのアーキテクチャ: ノード、市場、決済
トークン化されたコンピュートを可能にするアーキテクチャは、 複数のレイヤーにわたる調整を必要とします。その基盤として、 独立したコンピュート提供者のネットワークが存在し、 ハードウェアを展開し、プロトコルに登録し、貸し出し可能な 容量を提供します。これらの提供者は、ゲーム用PCを持つ 個人から、専門のデータセンター運営者、追加の収益源を求める 暗号通貨のマイニング事業者まで多岐にわたります。
ノードプロビジョニングは、コンピュート提供者がハードウェアを ネットワークに接続した時に開始されます。 io.netのようなプロトコルは、消費者向けのNVIDIA RTX 4090から、 エンタープライズのH100やA100まで多様なGPUタイプを サポートしています。提供者は、 クライアントソフトウェアをインストールし、セキュリティ 境界を維持しながら、そのオーケストレーションレイヤーに 容量を露出します。
実際の機能
一部のプロトコルは、ノードが特定の計算を正しく行ったことを証明するために、暗号化された計算の証明を採用しています。Bittensor はそのユマコンセンサスメカニズムを使用しています、ここでバリデーターはマイナーの機械学習出力の品質を評価し、報酬分配を決定するスコアを割り当てます。低品質の結果を提供したり、チートを試みたりするノードは、報酬が減少するか、ステークされたトークンが削られる可能性があります。
レイテンシのベンチマークテストは、ワークロードを適切なハードウェアに合わせるのに役立ちます。AI推論には、モデルトレーニングや3Dレンダリングとは異なる性能特性が必要です。地理的な場所は、データソースの近くで処理を行う必要があるエッジコンピューティングアプリケーションのためのレイテンシに影響を与えます。エッジコンピューティング市場は2024年に236.5億ドルに達し、2033年までに3,277.9億ドルに到達すると予測されています。これは、ローカライズされた処理の需要により推進されています。
マーケットプレイス層は、コンピュート需要と供給を結びつけます。開発者がGPUリソースを必要とする場合、彼らは処理能力、メモリ、期間、最大価格を含む要件を指定します。Akash はリバースオークションモデルを採用しています、ここでデプロイヤーは条件を設定し、プロバイダーが契約を獲得するために入札します。Render は動的価格設定アルゴリズムを使用しています、これはネットワーク利用率と市場状況に基づいてレートを調整します。
ジョブルーティングアルゴリズムは、利用可能なノード全体でのコンピュートタスクの配置を最適化します。考慮される要因には、ハードウェア仕様、現在の利用率、地理的近接性、過去のパフォーマンス、価格が含まれます。io.net のオーケストレーション層は、コンテナ化されたワークフローを処理し、分散機械学習ワークロードのためのRayネイティブのオーケストレーションをサポートしています。
決済は、スマートコントラクトによってオンチェーンで行われ、支払いをエスクローし、作業の完了が確認されると資金を解放します。この信頼のない決済により、信用リスクが排除され、短期間のコンピュートジョブのための小額決済が可能になります。高スループットのブロックチェーン上に構築されたプロトコルは、数千の同時推論要求によって生成されるトランザクションボリュームを処理できます。
ステーキングメカニズムは参加者のインセンティブを整えます。コンピュートプロバイダーは、約束を示し、パフォーマンスが不十分な場合にスラッシュ可能な担保を露出するためにトークンをステークすることがよくあります。Bittensor のバリデーターは、TAO トークンをステークし、マイナーのスコアリングにおける影響力を得て、ブロック報酬の一部を稼ぎます。トークンホルダーは、信頼するバリデーターにステークを委任することができ、これはプルーフオブステークコンセンサスメカニズムに類似しています。
ガバナンスは、トークンホルダーが報酬分配、料金構造、ネットワークのアップグレードなどのプロトコルパラメータについて投票することを可能にします。分散型ガバナンスは、中央の権限が一方的にルールを変更したり、アクセスを制限したりすることを防ぎ、これらのネットワークを従来のクラウドプロバイダーとの差別化要因である許可なしの性質を維持します。
このアーキテクチャは、中央集中型クラウドコンピューティングと大きく対照を成します。主要なプロバイダーは自らのインフラを所有し、市場競争なしで価格を設定し、アカウントとコンプライアンスチェックを要求し、アクセスと検閲に対するコントロールを維持します。PinFi プロトコルは、所有権を数千の独立したオペレーターに分配し、市場に基づいた透明な価格設定を可能にし、許可なしに運営し、分散化を通じて検閲に抵抗します。
トークノミクスとインセンティブモデル
トークンエコノミクスは、分散型コンピュートネットワークを調整するインセンティブ構造を提供します。ネイティブトークンは、サービスの支払い、リソース提供への報酬、ガバナンス権利、ネットワーク参加のためのステーキング要件など、複数の機能を果たします。
発行メカニズムは、トークンがどのように流通に入るかを決定します。Bittensor は21百万のTAO トークンの供給キャップと時間経過とともに発行を減少させるビットコインのモデルに従います。現在、毎日7,200 TAO が鋳造され、計算リソースを提供するマイナーとネットワーク品質を確保するバリデーターの間で分割されます。これはビットコインと同様の希少性を作り出し、生産的なインフラストラクチャにインフレを向けます。
他のプロトコルは、ネットワーク使用に基づいてトークンを発行します。コンピュートジョブが実行されると、新たに鋳造されたトークンが提供したリソースに比例してプロバイダーに流れます。この価値創造とトークン発行の直接的なリンクにより、インフレが実際の生産性ではなく、受動的なトークン保有に対して報酬を与えることを 防ぎます。
ステーキングは、ネットワーク参加者にとってゲーム内のスキンを作り出します。コンピュートプロバイダーは、ノードを登録し、約束を示すためにトークンをステークします。性能が不十分であったり、不正行為を試みたりすると、ステークされたトークンが破棄または影響を受けた関係者に再分配されるスラッシングが実施されます。この経済的ペナルティは、信頼できるサービス提供と誠実な行動を奨励します。
バリデーターは、品質評価とガバナンス決定において影響力を得るためにより多くのトークンをステークします。Bittensor モデルでは、バリデーターはマイナーの出力を評価し、価値ある貢献を行ったノードを示す重み行列を提出します。ユマコンセンサスは、これらの評価をバリデーターのステークによって重み付けして集約し、最終的な報酬分配を決定します。
コンピュートトークンの需給ダイナミクスは、二つのレベルで機能します。供給側では、ネットワークに参加するノードが増えることにより、利用可能な計算容量が増加します。トークン報酬はハードウェアコスト、电気代、他の設備の使用に対する代替コストを補うのに十分である必要があります。トークン価格が上昇すると、コンピュート提供がより収益性が高くなり、追加の供給を呼び込みます。
需要側では、トークン価格はユーザーがネットワークアクセスに置く価値を反映します。AIアプリケーションの普及と計算資源不足の激化に伴い、分散型リソースに対する支払い意欲が増します。AIハードウェア市場は、2025年に668億ドルから2034年までに2,963億ドルに成長すると予想されており、代替の計算資源源に対する持続的な需要を生み出します。
トークン価値の上昇は、すべての参加者に利益をもたらします。ハードウェアプロバイダーは、同じ計算出力でより多く稼ぎます。初期のノードオペレーターは、蓄積された報酬の価値の上昇から利益を得ます。開発者は、高価な中央集権型プロバイダーの代替手段から利益を得ます。トークンホルダーは、ステークや流動性提供を通じてネットワーク活動からの手数料を取得します。
リスクモデルは潜在的な障害モードに対処します。ノードのダウンタイムは、ジョブが利用可能な代替ノードにルーティングされるため、収益を減らします。地理的集中は、地元での処理を必要とするエッジアプリケーションにとってレイテンシの問題を引き起こします。ネットワーク効果は、より多様なハードウェアと地理的分布を持つ大規模なプロトコルを支持します。
トークンのインフレは、新たな供給を引きつけることと既存のホルダーの価値を維持することのバランスをとる必要があります。分散型インフラストラクチャプロトコルの研究は、持続可能なトークノミクスは供給の増加を上回る需要の成長を必要とすると指摘しています。プロトコルはバーンメカニズムを実装し、支払いに使用されたトークンを回収されずに流通から恒久的に取り除き、インフレ発行を相殺するデフレ圧力を生み出します。
料金構造は、ネットワーク間で異なります。いくつかのネットワークは、ネイティブトークンでユーザーに直接課金します。他のネットワークは、ステーブルコインや主要な暗号通貨のラップバージョンを受け入れ、プロトコルトークンは主にガバナンスとステーキング機能を果たします。ハイブリッドモデルは、ボラティリティリスクを軽減するために、ステーブルアセットでコンピュート支払いを決済しながら、ネットワークアクセスにトークンを使用します。
インセンティブモデルの設計空間は、ステークホルダーの利益を調和させ、長期的な成長を維持するために、さまざまなアプローチを試みながら進化し続けています。
AI、エッジ、現実世界のインフラストラクチャ
トークン化されたコンピュートネットワークは、AIワークロード、エッジ処理、特殊なインフラストラクチャニーズのために分散型ハードウェアを活用するアプリケーションを可能にします。さまざまなユースケースは、分散型モデルがコンピュテーショナルスタック全体のボトルネックにどのように対処できるかを示しています。
分散型AIモデルトレーニングは、主要なユースケースを表しています。大規模な言語モデルやコンピュータビジョンシステムのトレーニングは、複数のGPUによる大規模な並列計算を必要とします。従来のアプローチでは、主要なクラウドプロバイダーが所有する集中型データセンターでこのトレーニングが行われます。分散型ネットワークは、地理的に分散したノード全体でトレーニングが行われ、ブロックチェーンベースのオーケストレーションを通じて計算作業が調整されることを可能にします。
Bittensor のサブネットアーキテクチャは、テキスト生成、画像合成、データスクレイピングなどの特定のタスクに焦点を当てた特殊なAI市場を可能にします。マイナーは、選択したドメインで高品質のアウトプットを提供するために競い合い、バリデータはパフォーマンスを評価し、報酬を適切に分配します。これにより、最高のモデルや最も効率的な実装が経済的選択を通じて自然と現れます。
エッジコンピューティングのワークロードは、特に分散型インフラストラクチャから利益を得ます。世界のエッジコンピューティング市場は、236.5億ドルで評価されました。2024は、低遅延やローカルでの処理を必要とするアプリケーションによって推進されています。IoTデバイスは継続的なセンサーデータを生成し、遠距離のデータセンターへの往復遅延なしに即時の分析が必要です。自動運転車は、ネットワークの遅延を許容できない瞬時の意思決定が必要です。
分散型コンピュートネットワークは、データソースの近くに処理能力を配置することができます。工場が産業用IoTセンサーを展開する場合、何百マイルも離れた集中型クラウドに依存するのではなく、同じ都市または地域内のエッジノードをレンタルすることができます。産業用IoTアプリケーションは2024年のエッジコンピューティング市場で最大の市場シェアを占めました。これは、製造や物流においてローカライズされた処理が重要であることを反映しています。
コンテンツレンダリングやクリエイティブなワークフローは、す significant GPU resources を消費します。3Dシーンをレンダリングするアーティスト、映画を制作するアニメーター、アセットをコンパイルするゲーム開発者は、すべて集中的な並列処理を必要とします。Render Networkは分散型GPUレンダリングを専門としており、世界中のクリエイターとアイドル状態のGPU容量を接続しています。このマーケットプレイスモデルは、レンダリングコストを削減すると同時に、ピーク時以外にGPUオーナーに収益の流れを提供します。
科学コンピューティングや研究アプリケーションは、高額なクラウドリソースへのアクセスにおいて予算の制約に直面しています。学術機関、独立した研究者、小規模な組織は、分散型ネットワークを活用してシミュレーションを実行したり、データセットを分析したり、専門モデルをトレーニングすることができます。許可不要の性質により、地理的にどこにいても、研究者は機関のクラウドアカウントやクレジットチェックなしにコンピューテーショナルリソースにアクセスすることが可能です。
ゲームやメタバースプラットフォームは、没入型のエクスペリエンスのためにレンダリングと物理演算を必要とします。仮想世界が複雑になるにつれて、持続可能な環境を維持し、同時に何千人ものユーザーをサポートするための計算要求が増加します。エッジ配信コンピュートノードは、地域のプレイヤー人口のためにローカル処理を提供し、遅延を削減しながら、インフラコストをトークンインセンティブプロバイダー間で分散させます。
大規模なAI推論には、トレーニング済みモデルからの予測を提供するための継続的なGPUアクセスが必要です。数百万のクエリを処理するチャットボット、ユーザーのプロンプトを処理する画像生成サービス、ユーザー行動を分析する推薦エンジンはすべて、常に利用可能な計算能力を必要とします。分散型ネットワークは、単一プロバイダー依存を超える冗長性と地理的分散を提供し、信頼性を向上させます。
主要なクラウドプロバイダーが提供されていない地理的ゾーンは、PinFiプロトコルの機会を示しています。集中型のインフラにアクセスする際、データセンターが限られている地域は、より高い遅延とコストに直面します。このような地域のローカルハードウェアプロバイダーは、地域の需要に応じたコンピュート能力を提供し、トークン報酬を得ると同時に、AI能力へのローカルアクセスを向上させることができます。
データ主権の要件は、特定のワークロードが特定の管轄区域内でデータを処理することをますます要求しています。EUデータ法のような規制は、機密情報をローカルで処理することを要求し、居住性ルールを遵守するエッジインフラストラクチャの展開を促進します。分散型ネットワークは、グローバルなブロックチェーンベースの決済を通じて管轄区域固有のノード展開を自然にサポートします。
重要性と暗号およびインフラへの影響
PinFiの出現は、暗号が純粋な金融アプリケーションを超えて実世界のインフラストラクチャの調整に拡大していることを示しています。このシフトは、暗号エコシステムおよびより広範な計算産業に影響を与えます。
暗号化プロトコルは、具体的なインフラ問題を解決する場合、投機を超えた有用性を示します。DePINやPinFiは、物理的リソースを調整する経済システムを作成することで、ブロックチェーンベースのインセンティブが実世界のネットワークを立ち上げることができることを証明しています。DePINセクターの総アドレス可能市場は現在約2.2兆ドルで、2028年までに3.5兆ドルに達する可能性があります、今日の暗号市場の約3倍を表しています。
コンピュートアクセスの民主化は、AI開発における根本的な非対称性に対処します。現在、高度なAI能力は主に、膨大なGPUクラスターを購入できる豊富な資金を持つ技術企業に集中的に集中しています。スタートアップ、研究者、リソースが限られた環境の開発者は、AIイノベーションに参加するための障壁に直面しています。分散型コンピュートネットワークは、分散されたハードウェアへのパーミッションレスアクセスを提供することにより、これらの障壁を低減します。
新しいアセットクラスの作成は、暗号投資の風景を拡大します。コンピュートキャパシティトークンは、実世界での使用を通じて収益を生み出す生産的なインフラに対する所有権を表します。これは、純粋に投機的な資産や、明確な価値捕捉メカニズムを持たないガバナンストークンとは異なります。トークンホルダーは、コンピューティングサービスの需要に基づいた価値を持つ分散型クラウドプロバイダーの株を本質的に所有しています。
従来のインフラストラクチャーの独占は、潜在的に破壊される可能性があります。AWS、Microsoft Azure、およびGoogle Cloudなどの集中型クラウドプロバイダーは、コンピュート市場を寡占的に支配し、競争なしに価格を設定します。分散型の代替手段は、数千の独立したプロバイダーが競争する市場のダイナミクスを導入し、コストを削減しながら、アクセシビリティを向上させる可能性があります。
AI産業は、集中インフラストラクチャへの依存の低減から恩恵を受けます。現在、AI開発は主要なクラウドプロバイダーに集中されており、単一障害点や集中リスクを生じさせています。生成AI企業の50%以上が、主要な障壁としてGPUの不足を報告しています。分散型ネットワークは、需要の溢れを吸収し、サプライチェーンの障害に対する冗長性を提供する追加キャパシティを提供します。
エネルギー効率の改善は、容量の利用がより良くなることで生じる可能性があります。アイドル状態のゲーミング機は、生産性のないスタンバイ電力を消費します。余剰キャパシティを持つマイニングオペレーションは、追加の収益ストリームを求めています。分散型ネットワークは、アイドル状態のGPUを生産的に活用します、コンピューテーショナルエコシステム全体のリソース効率を向上させます。
検閲に対する抵抗性は、AIアプリケーションに関連することがあります。中央集権型クラウドプロバイダーは、特定のユーザー、アプリケーション、または地域全体のサービスを拒否することができます。分散型ネットワークは許可不要で動作し、ゲートキーパーからの承認なしにAI開発と展開を可能にします。これは、特に物議を醸すアプリケーションや制約されている地域のユーザーにとって重要です。
データプライバシーアーキテクチャは、ローカル処理を通じて改善されます。エッジコンピューティングは、機密データをその発信源の近くにとどめ、遠距離のデータセンターに送信することはありません。分散型ネットワークは、フェデレーションラーニングのようなプライバシー保護技術を実装し、モデルが分散データ上でトレーニングされ、未加工情報の中央集約を行わないようにすることができます。
市場の効率性は、透明な価格発見を通じて向上します。従来のクラウド価格設定は、複雑な手数料構造や、交渉されたエンタープライズ契約があり、不透明な状態です。分散型マーケットプレイスは、コンピュートリソースのための明確なスポット価格を提供し、開発者がコストを最適化し、提供者が競争を通じて収益を最大化できるようにします。
長期的な関連性は、持続的な需要のある推進要素に起因します。アプリケーションが急増することでAIワークロードは増加し続けます。AIハードウェア市場は、2025年に668億ドルから2034年に2963億ドルに成長すると予測されています。コンピュートは、依然として基本的な制約であり続けるため、代替インフラストラクチャモデルの継続的な需要を保証します。
ネットワーク効果は、臨界量に達した初期プロトコルを支持します。より多くのハードウェアプロバイダーが参加することで、利用可能なリソースの多様性が増し、地理的分布が改善され、エッジアプリケーションの遅延が低下します。より大きなネットワークはより多くの開発者を引き付け、成長の好循環を生み出します。特定のドメインでの先駆者は、持続的な利点を確立する可能性があります。
課題とリスク
多くの有望なアプリケーションにもかかわらず、トークン化されたコンピュートネットワークは、成長を制約したり採用を制限する可能性のある技術的、経済的、規制的な課題に直面しています。
技術的な信頼性は第一の懸念事項です。集中型クラウドプロバイダーは、アップタイムやパフォーマンスを保証するサービスレベルアグリーメントを提供します。分散型ネットワークは、プロフェッショナリズムやインフラの質が異なる独立したオペレーターからハードウェアを調整します。ノードの故障、ネットワークの停止、メンテナンスウィンドウは、冗長性やルーティングアルゴリズムを通じて管理する必要のある可用性ギャップを生じさせます。
実際に実行された作業の検証には継続的な課題があります。ノードが計算を正直に実行し、虚偽の結果を返さないように保証するためには、高度な証明システムが必要です。計算の暗号証明は、オーバーヘッドを追加しますが、欺詐を防ぐために必要です。不完全な検証メカニズムは、悪意のあるノードが約束されたサービスを提供せずに報酬を主張する潜在的な攻撃を可能にします。
遅延や帯域幅の制約は、分散型ワークロードに影響を与えます。[実行Sure, here is the translated content with markdown links left as-is:
Content: 地理的に分散した場所での計算は、単一のデータセンター内の共同配置されたハードウェアと比較して遅延を引き起こす可能性があります](https://blog.io.net/article/how-decentralized-gpu-networks-are-powering-the-next-generation-of-ai)。ノード間のネットワーク帯域幅は、分散処理に適したワークロードの種類を制約します。頻繁にノード間の通信を必要とする密接に結合された並列計算は、性能劣化に直面します。
サービス品質の変動性は、本番アプリケーションに不確実性を生み出します。予測可能な性能の管理されたクラウド環境とは異なり、異種のハードウェアプールは一貫性のない結果を生み出します。トレーニングランは、企業レベルのH100や消費者向けRTXカードのどちらで実行されるかは、利用可能性に依存します。アプリケーションの開発者は、この変動性に備えた設計を行うか、特定のハードウェア層にジョブを制限するフィルタリングを実装する必要があります。
経済的持続可能性は、供給の成長と需要の拡大をバランスさせることを必要とします。利用可能な計算能力が急速に増加し、需要の成長がそれに比例しない場合、トークン価格は下がり、プロバイダーの収益性が低下します。プロトコルは、インフレがユーティリティの成長を上回らないようにトークンの発行を慎重に管理しなければなりません。持続可能なトークノミクスは、供給増加を上回る需要の成長を必要とします。
トークン価値の圧縮は、長期参加者にリスクをもたらします。新たなプロバイダーが報酬を目指してネットワークに参加するにつれ、競争が激化し、ノードあたりの収益が低下します。初期の参加者は高い初期報酬から恩恵を受けても、時間とともにリターンが減少する可能性があります。トークンの価値がこの薄まりを相殺しない場合、プロバイダーチューンが増加し、ネットワークの安定性が損なわれます。
市場の変動性は、参加者に財務リスクをもたらします。プロバイダーは価値が変動するネイティブトークンで報酬を得ます。ハードウェアオペレーターは、GPU購入に資本を投じてトークン価格の安定を期待するかもしれませんが、価格が下がった場合に損失に直面します。ヘッジメカニズムやステーブルコインの支払いオプションは変動性を軽減できますが、複雑さを増す可能性があります。
トークンの分類に関する規制の不確実性は、コンプライアンスの課題を生じさせます。さまざまな司法管轄区の証券規制当局は、コンピュートトークンが登録要件に従う必要がある証券を構成するかどうかを評価します。曖昧な法的地位は、機関の参加を制限し、プロトコル開発者に対する責任リスクを生じさせます。インフラストラクチャトークン化は、伝統的な金融構造と比較して規制の不確実性に直面しています。
データ保護規制は、分散ネットワークが進むべき要件を課します。ヨーロッパの市民のデータを処理するためには、GDPRの準拠が必要であり、データ最小化および削除権を含みます。医療アプリケーションはHIPAA要件を満たす必要があります。金融アプリケーションはマネーロンダリング防止の義務を負います。分散ネットワークでは、データが複数の司法管轄区および独立したオペレーター間を移動する際にコンプライアンスが複雑になります。
ハードウェアの貢献は、アレンジメントの構造によっては規制の精査を引き起こす可能性があります。司法管轄区は、特定のプロバイダー関係を証券の提供や規制された金融商品と分類するかもしれません。多くの法的枠組みでは、インフラ提供と投資契約の境界線は不明確です。
ハイパースケールのクラウドプロバイダーからの競争が激化し続けています。主要プロバイダーは、新しいデータセンターキャパシティとカスタムAIアクセラレータに数十億ドルを投資しています。AWS、Microsoft、Googleは2024年に資本支出を36％増加させました、主にAIインフラのためです。これらの資本豊富な企業は、価格競争や他のサービスとコンピュートのバンドルを行って市場シェアを維持できます。
ネットワークの分断化は、コンポーザビリティを制限する可能性があります。複数の競合プロトコルが存在すると、計算リソースがネットワーク間で容易に移動できないサイロ化されたエコシステムが生まれます。API、検証メカニズム、トークン標準の標準化の欠如は効率を低下させ、開発者のスイッチングコストを増大させます。
実績のないプロトコルに対する早期採用者リスクがあります。新しいネットワークは、同時にハードウェアプロバイダーとコンピュートバイヤーの両方を引きつけるという鶏と卵の問題に直面します。プロトコルが持続可能な運用に必要なクリティカルマスを達成できない可能性があります。トークン投資者は、ネットワークが崩壊したり採用されなかった場合に全損リスクに直面します。
スマートコントラクトやコーディネーションレイヤーのセキュリティ脆弱性が、資金の盗難やネットワークの中断を可能にする可能性があります。分散型ネットワークはセキュリティの課題に直面しています、スマートコントラクトの厳格な監査とバグ報奨金プログラムが必要です。財務省を消耗させるエクスプロイトや二重支払い攻撃は信頼とネットワーク価値を損ないます。
展望と注目すべきポイント
主要な指標と開発を追跡することで、トークン化されたコンピュートネットワークの成熟と成長軌跡に対する洞察を提供します。
ネットワーク成長指標には、アクティブなコンピュートノードの数、地理的分布、ハードウェアの多様性、および計算力やGPUの同等量で測定される総利用可能キャパシティが含まれます。これらの指標の拡大は、供給の増加とネットワークの回復力を示します。io.netは、複数の情報源を統合することで30万台以上の検証済みGPUを蓄積しました、プロトコルが異なるリソースを効果的に調整した場合の急速なスケーリングの可能性を示しています。
使用指標は、分散コンピュートの実際の需要を明らかにします。アクティブなコンピュートジョブ、提供された総処理時間、およびワークロードタイプのミックスが示すのは、ネットワークが投機を超えた実際のアプリケーションに役立っているかどうかです。Akashは、GPUサポートを拡大した後に四半期ごとにアクティブなリースの著しい急増を目撃しました、これは分散型クラウドへの市場の需要を示しています。
トークンの市場時価総額と完全希釈評価は、プロトコルの価値に関する市場評価を提供します。評価を実際の収益やコンピュートスループットと比較することで、トークンが将来の成長期待を価格に含めているかどうか、または現在のユーティリティを反映しているかが示されます。BittensorのTAOトークンは2024年3月のピークハイプ時に750ドルに達し、投機的な関心の一方で実際の採用を示しています。
AI企業や企業の導入者とのパートナーシップは、主流の認証を示します。確立されたAIラボやモデル開発者、または本番アプリケーションが分散ネットワークでワークロードを展開する場合、それは分散型インフラストラクチャが実世界の要件を満たしていることを示しています。トヨタとNTTはエッジコンピューティングを利用したモビリティAIプラットフォームに33億ドルを投資すると発表しました、これは分散型アーキテクチャへの企業のコミットメントを示しています。
プロトコルのアップグレードと機能の追加は、開発の勢いの継続を示します。新しいGPUタイプの統合、オーケストレーションシステムの改善、検証メカニズムの強化、またはガバナンスの改善は、より良いインフラストラクチャに向けた積極的な反復を示しています。Bittensorの2025年のダイナミックTAOアップグレードは、高性能サブネットへの報酬をもっとシフトさせました、適応的なトークノミクスを示しています。
規制動向は、運営環境を形作ります。インフラストラクチャトークンの好意的な分類やコンプライアンス要件に関する明確なガイダンスがあれば、法的な不確実性を減少させ、より広範な機関の参加を可能にします。逆に、抑制的な規制が特定の司法管轄区での成長を制限する可能性があります。
プロトコル間の競争ダイナミクスが市場構造を決定します。コンピュートインフラストラクチャ分野は、強力なネットワーク効果を達成する支配的なネットワークの周りで統合されるか、異なるニッチをサービスする専門化されたプロトコルとともに断片化されたままであるかもしれません。相互運用性の標準がネットワーク間のコーディネーションを可能にし、エコシステム全体の効率を向上させる可能性があります。
集中型と分散型の要素を組み合わせたハイブリッドモデルが出現するかもしれません。企業はピーク需要時に分散ネットワークにバーストする一方で、ベースラインキャパシティには従来のクラウドを利用するかもしれません。このアプローチは、管理されたサービスの予測可能性を提供しつつ、オーバーフローピリオド中に分散型代替のコスト節約をキャプチャします。
業界参加者が共同で分散型インフラストラクチャを運営するコンソーシアムネットワークが形成される可能性があります。AI企業、クラウドプロバイダー、ハードウェアメーカー、または学術機関は、個々の資本要件を削減しつつ、分散型ガバナンスを維持する共有ネットワークを設立するかもしれません。このモデルはリスクを回避しがちな組織間での採用を加速させる可能性があります。
プロトコルが特定のユースケースに最適化されるにつれて、垂直方向の特化が予想されます。あるネットワークはAIトレーニングにのみ焦点を当て、他は推論に、他はエッジコンピューティングに、また他はレンダリングや科学計算に集中するかもしれません。専用インフラストラクチャは、一般的な代替よりも特定のワークロード要件をより適切にサポートします。
既存のAIツールとフレームワークとの統合が重要です。人気のある機械学習ライブラリ、オーケストレーションシステム、デプロイメントパイプラインとのシームレスな互換性は、開発者の摩擦を軽減します。io.netはRayネイティブオーケストレーションをサポートしています、開発者がプロトコル固有のカスタム実装よりも標準化されたワークフローを好むことを認識しています。
持続可能性の考慮事項がプロトコル設計にますます影響を与える可能性があります。エネルギー効率の高いコンセンサスメカニズム、ノードオペレーター向けの再生可能エネルギーインセンティブ、またはカーボンクレジットの統合が、環境に配慮したユーザーに訴求するプロトコルを差別化するでしょう。AIのエネルギー消費が注目を集める中、分散型ネットワークは以下の内容を日本語に翻訳します。
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内容: Position efficiency as a competitive advantage.
メディアの報道とクリプトコミュニティの注目は、主流の認知度を示す主要な指標として機能します。特定のプロトコルに関する議論の増加、検索関心の上昇、またはソーシャルメディアのフォロワーの増加は、多くの場合、幅広い採用とトークンの価格上昇に先行します。しかし、ハイプサイクルは、基本的な成長から切り離された誤解を招くシグナルを生むことがあります。
結論
物理インフラストラクチャ金融は、現実世界の計算資源の調整へと進化したクリプトの姿を表しています。計算容量をトークン化することにより、PinFiプロトコルは、アイドル状態のGPUがAIのワークロード、エッジ処理、および専門的なインフラニーズを通じて利回りを生成する生産的な資産となる市場を作り出します。
AIの計算力への飽くことのない需要と経済的インセンティブを通じて分散型システムを調整するクリプトの能力の収束は、説得力のある価値提案を生み出します。 GPU shortages affecting over 50% of generative AI companies は、インフラストラクチャのボトルネックの深刻さを示しています。 Decentralized compute markets growing from $9 billion in 2024 to a projected $100 billion by 2032 は、分散モデルが潜在供給を捉えることができるという市場の認識を示しています。
Bittensor, Render, Akash, および io.net のようなプロトコルは、許可のいらないブロックチェーンベースの調整を通じて、効率的に計算供給と需要をマッチングするという基本的な課題に対して多様なアプローチを示しています。それぞれのネットワークは、異なるトークノミクス、検証メカニズム、ターゲットアプリケーションを実験し、分散型インフラのための設計空間を探求するより広いエコシステムに貢献しています。
影響はクリプトを超えてAI業界や計算インフラにまで及びます。GPU資源への民主化されたアクセスは、AIの革新に対する障壁を下げます。中央集権的なクラウドオリゴポリーへの依存が減少することで、価格とアクセスビリティが改善される可能性のある競争ダイナミクスが導入されます。新しい資産クラスが誕生し、トークンが純粋な投機ではなく生産的なインフラへの所有を表すことになります。
依然として重大な課題があります。技術的な信頼性、検証メカニズム、経済的持続可能性、規制の不確実性、競争力のある既存企業からの競争がリスクとなります。全てのプロトコルが生き残るわけではなく、多くのトークンが基本的なユーティリティと比べて過大評価される可能性があります。しかし、PinFiを推進する核心的な洞察は健全であるように思われます：膨大な計算能力が世界中でアイドル状態になっており、AIインフラに対する巨大な需要が存在し、ブロックチェーンベースの調整がこれらの供給と需要のギャップを埋めることができます。
AIの需要が爆発的に増加し続ける中、この技術を支えるインフラ層がますます重要になるでしょう。そのインフラは、いくつかの中央集権的なプロバイダーに集中するままであるか、クリプト経済のインセンティブを通じて調整される分散所有モデルへと進化するかは、今後10年間のAI開発の競争環境を定義するかもしれません。
未来のインフラ金融は、従来のプロジェクトファイナンスというよりも、グローバルに分散されたハードウェアのトークン化ネットワークに似てくるかもしれません。誰もが市場相場の支払い以上の許可を必要とせずにGPUを利用してインフラプロバイダになることができるところです。これは、計算資源の所有、運営、収益化に関する基本的な再構想を表しており、クリプトプロトコルが金融投機を超えて物理的世界の具体的な問題を解決するユーティリティを示します。