Aethirの詳細:三重のトラックを持つ分散化クラウドコンピューティングの実力者

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の実現によってもたらされます。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、情報革命は人類の歴史上非常に偉大な科学技術の進歩であり、それらは人類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。今や、私たちはもう石油ランプで照明をとり、馬車で手紙を運ぶ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新時代に突入しました。

LLMは一歩一歩人類の知性を解放し、人々は限られたエネルギーと知性をより創造的な思考と実践に使用することができるようになり、人々はここからより効率的な世界に入っていく。

私たちはGPTを世界を変える別の技術的突破と見なしています。それは、自然言語理解と生成におけるGPTの大きな進歩だけでなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力向上の法則を理解したからです。---すなわち、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し、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ないのです。

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とどまらず、むしろそれは単なる始まりに過ぎません。一度マシン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たように、無限の想像の空間を解き放ちます。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、アート創作などの人文分野から、薬物開発、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、必ず大き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は豊富な資源を掌握し、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において基盤となるものであり、その中で非常に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

急速に発展している人工知能（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みます。そ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を例に挙げると、高品質な推論を得るためには、開発者は広範な基礎データセットと大規模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、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、トッププレイヤーの強者恒強をもたらしました。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、自己の規模を拡大し、コストを削減する能力があります。これにより、業界の壁がさらに堅固になっています。

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や業界参入障壁を下げ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。

現在の計算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、これらの分散した計算力を統合し、商業的に運用するための即座に利用可能な方法がまだ存在しないためです。以下は、異なる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つのカテゴリに分類されます。すなわち、アイドル（Windowsオペレーティングシステムに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、計算リソース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、これらのリソースを収集し統合するための効果的な手段が存在しません。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、独自のトークン経済と分散化の特徴により、リソースの価格設定、流通、そして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、計算能力の進歩が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てきました。重い大型コンピュータから軽量のノートパソコンへ、中央集権的なサーバーの購入から計算能力のレンタルへ、計算能力の獲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購入し、技術革新に伴って常に更新していましたが、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的な概念は、需要側がサーバーをレンタルし、リモートアクセスを行い、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すことができ、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の風景を根本的に変えました。以前は、人々が自分の計算力ニーズを満たすために、計算力設備を自ら購入する必要がありました。しかし、今ではウェブサイト上で賃料を支払うだけで、高品質な計算力サービスを享受できます。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すぎるため、ある程度の遅延を引き起こす可能性があります。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ものです。

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の近くに移動させる必要があります。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ようになり、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通りです：

• **アクセス性と柔軟性：**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へのアクセスを取得するには通常数週間かかり、高性能なGPUモデル（A100、H100など）はしばしば品切れ状態です。さらに、計算能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、これにより時間の無駄が生じるだけでなく、企業の運営が硬直化し、一定の柔軟性を失います。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の選択肢を提供し、より強いアクセス性を持っています。
• **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計算力供給側へのトークン補助が加わることで、分散化された計算力ネットワークはより低廉な計算力を提供できるかもしれません。
• **検閲耐性：**特定のWeb3システムは、自身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ました。

AIのさらなる発展とGPUの供給と需要の不均衡が進む中で、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、暗号トークンの価格上昇により、GPUサプライヤーはより多くの利益を得ることになり、これがさらに多くのGPUプロバイダー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

分散化計算力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います。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、並列化手法を用いてタスクを分解・配分し、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必要があります。

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）、データの依存性、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. 新技術の代替リスク

ASIC（特定用途集積回路）研究への大量資本の投入や、テンソル処理ユニット（TPU）などの新しい発明により、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。

もしこれらのASICが良好なパフォーマンスを提供し、コストにおいて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司法管轄区で運用され、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あり、挑戦的である可能性があります。

現段階で、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、彼らは長期間同じプラットフォームを使用することを好み、簡単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だけの考慮要素の一つであり、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を紹介し、現在市場にある同じ分野の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測定します。

Aethirの紹介

Aethir Cloudは、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、賢く再配分することにより、ゲームおよび人工知能の会社が製品を直接消費者に届けるのを支援する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、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で集め、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したり切断したりできることにより、余剰設備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、供給者の柔軟性と設備の利用率を向上させることができる点です。

! Aethir:トリプルトラックを備えた分散型クラウドコンピューティングプレーヤー

Aethirエコシステムの運営は、3つのコアインフラに基づいています：

• **コンテナ（Container）：**コンテナの重要な機能は、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"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および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されます。
• チェック機（Checker）： チェック機ノードは、ContainerおよびそのサービスプロセスをチェックすることによってAethirネットワークの完全性とサービス品質を確保します。チェック機ノードがタスクを完了した後、自分の秘密鍵で結果に署名し、その結果を審判に渡します。審判は各コンテナの2N+1の結果を受け取り、過半数の結果と同じ結果を提供したノードはトークン報酬を獲得します。
• **インデクサー（Indexer）：**Aethirネットワークのコアとして、インデクサーは消費者と適切なコンテナをマッチングさせ、クラウドアプリケーションとサービスの迅速な起動を保証します。目標は「秒単位」のサービスを提供することであり、消費者のリクエストから実際のデリバリーまでの移行（例えば、プレイヤーがリクエストを出してからゲーム画面に至るまで）は、可能な限り短い時間で行われるべきです。これには、簡潔なシグナルと効率的なスケジューリングが必要です。分散化を維持し、ユーザー体験を向上させるために、インデクサーはランダムに選択され、インデクサーの潜在的な詐欺リスクとシグナル遅延を減少させます。

Aethirは実力のある強力なチームと豊富なリソース背景を持っており、これはAethirの既存の成果に反映されています：

• Aethirはあるネットワークと協力協定を結び、二つのエコシステムが統合されます。