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、人類の歴史における非常に偉大な技術的進歩であり、人類はこれ以降AI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。

計算能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需要産業の発展の基礎となる；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、発展の見込みは非常に広範である。

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などの高計算能力のGPUを集約することにより、ゲームや人工知能などの企業に企業向けの計算サービスを提供します。

Aethirは、io.net、Thetaなどの業界内のクラウドコンピューティングのトッププロジェクトや、複数のトップゲームスタジオ、通信会社と提携しており、2024年第1四半期の年間経常収益（ARR）が2,000万ドルを超えると予想しています。

Aethir Edgeは、一般ユーザーが余剰の計算能力を販売するためのハードルを大幅に引き下げ、Aethirネットワークの地理的なカバー範囲を大きく拡大しました。

Aethirは、チェックノードのNFTを販売することで8,000万ドルを獲得し、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ました。

AethirネットワークのA100の毎時使用コストは他の競合他社に比べて著しく低く、明らかな競争優位性を持っています。

Aethirの生い立ち

人類社会の発展過程の変化は、往々にして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る。毎回の技術革新は、より効率的で繁栄した新しい時代を直接創造する。

産業革命、電気革命と情報革命は人類の歴史において極めて偉大な技術の進歩であり、それらは人間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、私たちはもはや石油ランプの照明や馬車での手紙のやり取りの時代に戻ることはできません。GPTの誕生とともに、人類はもう一つの偉大な新時代に突入しました。

LLMは一歩一歩人類の知能を解放し、人々は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ができるようになり、人々はこれからより効率的な世界に入っていく。

! 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

私たちはGPTを世界を変えるもう一つのテクノロジーの突破口と見なしています。それは、GPTの自然言語理解と生成における巨大な進歩だけでなく、人類がGPTの進化の中で大規模言語モデルの能力の成長の規則を明らかにしたからです。つまり、モデルのパラメータと訓練データを不断に拡大することで、LLMモデルの能力を指数関数的に向上させることができ、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、人間の言語や対話の理解にとどまらず、むしろそれは始まりに過ぎません。一度機械が言語を理解する能力を持つと、それはパンドラの箱を開くようなもので、無限の想像の余地を解放します。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において、LLMモデルはその力を発揮しています。動画制作、アート創作などの人文学的分野から、薬剤開発、生物技術などのハードテクノロジー分野に至るまで、必ずや大きな変化が訪れるでしょう。

この時代、計算能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ていますが、新興開発者は計算能力の不足という参入障壁に直面しています。AIの新しい時代において、計算能力は力であり、計算能力を持つ者が世界を変える力を持っています。GPUは深層学習と科学計算の分野における基石として、重要な役割を果たしています。

急速に進化する人工知能（AI）分野では、発展の二重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連し、トレーニングはスマートモデルを構築するために必要な複雑なプロセスを含み、その中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の例を挙げると、高品質な推論を得るためには、開発者は包括的な基礎データセットと膨大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、およびあるクラウドコンピューティングプラットフォームを含む業界の巨人たちの手に集中しています。

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、一流のプレーヤーがますます強くなっています。彼らは大規模な基本データセットと膨大な計算能力を持ち、自ら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ります。

しかし、私たちは思わず考えざるを得ません。ブロックチェーン技術を採用することで、計算コストや業界への参入障壁を低下させ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、計算能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ない。これは、これらの分散した計算能力を統合し、商業的に運用するための即時の方法がまだ存在していないためである。以下は、異なるワークロードの典型的なGPU利用率の数字である：

ほとんどのGPUを搭載した消費者デバイスは、最初の3つのカテゴリーに属します。つまり、アイドル状態（ちょうどWindowsオペレーティングシステムに起動したばかり）：

• 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と分散化経済は、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ており、独自のトークン経済と分散化システムの特徴により、リソースの価格設定、流通、市場の需給関係のマッチングが非常に効率的です。

クラウドコンピューティングの発展動向

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概念は、需要側がサーバーを借り、リモートでアクセスし、使用量に応じて料金を支払うことです。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、仮想化技術がその核心です。仮想化サーバーは、高性能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の設備を購入し、計算力の需要を満たしていましたが、今ではウェブサイトで賃料を支払うだけで高品質の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未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く離れているため、一定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業界は遅延の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により近い場所に移動する必要があります。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主な利点は次のとおりです：

• アクセシビリティと柔軟性：あるクラウドサービスプラットフォームなどで算力チップへのアクセス権を取得するには通常数週間かかり、高性能GPUモデル（A100、H100など）はしばしば在庫切れとなっています。また、算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締結する必要があり、これにより時間的な損失が生じるだけでなく、企業の運営が硬直化し、一定の柔軟性を失うことになります。それに対して、分散化された算力プラットフォームではいつでも算力を取得でき、柔軟なハードウェアの選択肢を提供し、より強いアクセシビリティを持っています。

• 価格が安い：余剰チップを利用し、さらにネットワークプロトコルの側からチップと計算力供給者へのトークン補助を加えることで、分散化計算力ネットワークはより安価な計算力を提供できる可能性があります。

• 検閲耐性：io.net、Aethirなどのシステムは無許可システムとして位置づけられていません。GPUの立ち上げ、データのロード、データの共有、および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続く中、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、ブルマーケットの期間中、暗号通貨の価格が上昇するため、GPU供給者はより多くの収益を上げることができ、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効果を生み出します。

技術的な問題

1. 並列化の課題

分散化計算プラットフォームは通常、長尾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に独立して複雑な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、並列化の手段を通じてタスクを分解し、分配する必要があります。これにより、総完成時間が短縮され、プラットフォームの計算能力が向上します。

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対して）、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

大量の資本がASIC（特定用途集積回路）研究に投入され、テンソル処理ユニット（TPU）のような新しい発明が登場することで、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が良好な性能を提供し、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管轄区域で運用され、異なる法律や規制の影響を受ける可能性があるため、独自の法的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法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、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、彼らは長期間にわたって1つの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的プラットフォームを使用するかは、価格は考慮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る場合、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。

Aethirプラットフォーム紹介

Aethir Cloudは、Arbitrumネットワーク上に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、企業、データセンター、暗号通貨マイニング業務、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、ゲームや人工知能の企業がその製品を消費者に直接届けるのを支援します。

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、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す。これにより、アイドル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でき、提供者の柔軟性とデバイスの利用率が向上します。

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、"ゼロレイテンシー"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。

• チェッカー（Checker）：チェッカーノードは、Containerおよびそのサービスプロセスをチェックすることで、Aethirネットワークの完全性とサービス品質を確保します。チェッカーノードはタスクを完了した後、自分のプライベート