DePINエクスプローラー - DePIN Scan

データセンター業界は、特に大規模言語モデル（LLM）のトレーニングにおける人工知能（AI）の膨大な計算能力の要件を満たす上で、現在重大な課題に直面しています。ベイン・アンド・カンパニーによると、高度なAIモデルは、事前トレーニングフェーズ中に数千のグラフィックス処理ユニット（GPU）を必要とし、それにより非常に高度なデータセンターアーキテクチャが求められます。現在、主要なクラウドサービスプロバイダーは、50メガワットから200メガワットの容量を持つハイパースケールデータセンターを運営しており、そのコストは10億ドルから40億ドルの間です。しかし、予測によると、10年の終わりまでに、これらの容量は1ギガワットを超える必要があり、コストは100億ドルから250億ドルに急増する見込みです。この状況は、アルファベット、マイクロソフト、アマゾンウェブサービス（AWS）、アリババなどのテクノロジー大手の支配によって悪化しており、小規模な競合他社が同等のインフラを構築する機会を制限しています。 これらの課題に対処するために、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）が潜在的な解決策として浮上しています。DePINは、小規模な計算リソースを集約し、AIインフラへのアクセスを民主化し、大手テクノロジー企業への依存を減らします。ブロックチェーン技術、トークン化、分散型ガバナンスを活用することで、DePINは個人や組織の参加を促進し、データストレージ、エネルギー生成、計算能力などの物理リソースを提供できるようにします。この分散型アプローチは、透明性とセキュリティを向上させるだけでなく、ネットワークのエッジにあるデバイス上でAIアルゴリズムを直接展開するエッジAIを通じてリアルタイムデータ処理を可能にし、中央集権型クラウドネットワークへの負担を軽減します。 2025年を見据えると、DePINはAIの風景を根本的に変革する準備が整っています。専門家は、分散型計算ネットワークの大規模なスケーリングを予測しており、AIモデルのトレーニングが中央集権型のスーパーコンピュータクラスターからDePINによって駆動される分散型ネットワークに移行することになります。さらに、トークン化されたインセンティブは、AI開発へのより広範な参加を促し、小規模なプレーヤーがリソースを収益化しながら、グローバルな革新に貢献できるようにします。さらに、DePINの分散型の性質は、中央集権型インフラに関連する脆弱性に対処し、セキュリティとプライバシーを強化します。DePINが成熟するにつれて、医療やエネルギー管理などのさまざまな分野で画期的なアプリケーションを促進し、AIインフラがスタートアップや研究者にアクセス可能であり続けることを保証し、より公平な技術エコシステムを育むことが期待されています。