コンピューティングパワーがインフラとなるとき：AIの分散化への道筋に関するさらなる考察

AI業界の競争は、モデル性能からコンピューティングパワー（計算資源）の支配へと焦点が移行している。現在、高度なGPUの生産と供給はごく少数のハードウェアメーカーと超大規模クラウド事業者に集中しており、これは開発者や中小チームにとって大きな参入障壁となっている。

Gonkaはこの問題に対し、コンピューティングパワーを「オープンなインフラ」として再定義する分散型プロトコルソリューションを提案している。その核心的な考え方は以下の通りである。

真のボトルネック: AI発展の制約はもはやモデル能力ではなく、計算資源の利用可能性、長期的な供給の保証、価格の透明性にある。
インフラプロトコルとしてのアプローチ: ビットコインが物理資源（計算力と電力）を調整したように、検証可能なAI計算作業そのものをプロトコル層で調整する仕組みを構築する。インセンティブは資本ではなく、実際の計算への貢献から生まれる。
推論からの実践: 最初の実装ターゲットをAI推論とする。実運用環境で差し迫ったコストと安定性の問題であり、分散環境での検証とインセンティブメカニズムをテストするのに適している。
「偽の計算」対策: ノードが行う推論タスクは事前計算や結果の再利用が不可能で、偽造コストが実際の計算コストを上回るように設計される。継続的かつ動的な検証により、不正を経済的に非合理にする。
大企業との競争ではなく補完: OpenAIやGoogleなどの巨大テクノロジー企業を置き換えるのではなく、それらが苦手とする「オープンで検証可能なインフラストラクチャレベルでの計算資源調整」という層の問題を解決する。ハードウェア提供者と開発者が直接取引できる市場とプロトコルを目指す。
計算資源の「商品化」を超えて: 計算資源はチップ製造能力やエネルギーなどにより制限される有限の資源であり、単純に商品化されるものではない。世界的な需要の増加の中で、これらの資源を安定して調整できる主体が構造的価値を握ることになる。

Gonkaが目指すのは、計算パワー経済への参加を開放し、単なる「有料ユーザー」ではなく真の貢献者が価値を得られる未来である。AIが社会基盤となるならば、それを支える計算インフラ自体の再設計が不可欠だという主張だ。

著者｜ゴンカアイ

以前の記事で、私たちは繰り返し、AI 業界が構造的な変化を遂げており、競争の焦点がモデル機能からコンピューティング能力の制御と割り当てへと移行しているという判断について言及しました。

モデルは複製でき、アルゴリズムは追いつくことができますが、コンピューティング能力を生成、割り当て、制御する方法は急速に集中しており、AI 競争の次の段階に誰が本当に参加できるかが徐々に決まります。

これは感情的な判断ではなく、産業、技術、インフラの進化を長期にわたって観察した結果です。

この記事では、この判断を超えて、見落とされがちですが非常に重要な視点を追加します。AI の計算能力の問題は、単純なテクノロジーや製品の問題ではなく、本質的にインフラストラクチャプロトコルの問題です。

I. AI の本当のボトルネックはもはやモデルレベルではありません。

今日の AI 業界で繰り返し見落とされている事実は、AI の発展を制限するのはもはやモデルの能力ではなく、コンピューティング能力の可用性であるということです。

現在主流のAIシステムに共通する特徴は、モデル、計算能力、インターフェース、そして価格決定力が、一群の中央集権的な組織に高度に結びついていることです。これは特定の企業や国の「選択」ではなく、資本集約型産業にオープンで協調的なメカニズムが欠如していることの自然な帰結です。

コンピューティング能力が「クラウドサービス」としてパッケージ化されて販売されると、意思決定権は当然、次の領域に集中します。

チップ製造能力
エネルギーとデータセンターの規模
資本構造と地政学的優位性

これにより、コンピューティングパワーは徐々に「リソース」から構造的なパワーへと進化してきました。その結果、コンピューティングパワーは高価になり、その価格設定は非常に不透明で、地政学的、エネルギー、輸出規制の影響を受けやすくなり、開発者や中小規模のチームにとって非常に不利なものとなっています。

高度なGPUの生産、展開、そしてスケジューリングは、少数のハードウェアメーカーとハイパースケールクラウドサービスプロバイダーに高度に集中しており、スタートアップ企業だけでなく、地域や国全体のAI競争力にも影響を与えています。多くの開発者にとって、コンピューティングパワーは「技術リソース」から「参入障壁」へと変化しています。問題は価格だけではありません。長期的かつ予測可能なコンピューティングパワーの可用性、単一の技術とサプライチェーンへのロックイン、そして基盤となるコンピューティングエコノミー自体への参加可能性も問われます。

AIが汎用的な基本機能となると、コンピューティング能力の生産と割り当てのメカニズムは、長期間にわたって高度に閉鎖的な状態に留まるべきではありません。

II. ビットコインからAIまで：インフラプロトコルの共通ロジック

ビットコインについて言及するのは、その価格や金融特性について議論するためではなく、ビットコインが世界の物理リソースの調整に真に成功した数少ないプロトコルシステムの 1 つだからです。

ビットコインは「会計」問題だけではなく、より根本的な3つの問題も解決しました。

見知らぬ人に現実世界のリソースを継続的に投資してもらう方法
これらのリソースが実際に投資され、作業が生成されたかどうかをどのように確認できるでしょうか?
中央コントローラなしで長期的なシステム安定性を維持するにはどうすればよいでしょうか?

非常にシンプルでありながら回避不可能な方法で、ハードウェアとエネルギーをプロトコル内で検証可能な「貢献」に変換します。

AI の計算能力は、過去のエネルギーと計算能力に驚くほど似た位置に向かっています。

機能が基本的で十分に不足している場合、最終的に必要なのは、より洗練された商用パッケージではなく、長期的にリソースを調整できるプロトコルレイヤーです。

Gonka ネットワークでは:

「作業」とは、検証可能な AI コンピューティングそのものとして定義されます。
インセンティブとガバナンスの権利は、資本や物語からではなく、真のコンピューティング能力の貢献から生まれます。
GPU リソースは、抽象的なセキュリティ消費ではなく、可能な限り意味のある AI 作業に使用されます。

これは、コンピューティング能力を「オープンインフラストラクチャ」として再定義する試みです。

3. トレーニングではなく AI 推論から始めるのはなぜですか?

私たちが AI 推論から始めることを選択したのは、トレーニングが重要でないからではなく、推論が現実世界で最も差し迫った計算上のボトルネックとなっているからです。

AIが実験環境から実稼働環境へと移行するにつれ、継続的な推論のコスト、安定性、そして予測可能性は、開発者にとって現実的な懸念事項となりつつあります。そしてまさにこの段階において、集中型クラウドサービスの限界が最も顕著になります。

ネットワーク設計の観点から見ると、推論にはいくつかの重要な特性があります。

継続的かつ測定可能な作業負荷
分散環境に適した効率最適化
これにより、コンピューティング能力の検証とインセンティブのメカニズムが有効かどうかを実際に検証できます。

トレーニングは確かに重要です。私たちは将来的にトレーニング機能を導入する予定です。ネットワーク収益の一部を既に長期的なトレーニングニーズへのサポートに充当しています。しかし、まずはインフラを実際のシナリオでテストし、運用開始する必要があります。

V. 分散型コンピューティング能力: 「偽の計算」を回避するにはどうすればよいでしょうか?

よくある質問は、「分散型環境では、ノードが実際に AI 計算を実行し、結果を捏造していないことをどのように確認できるか」です。

私たちの答えは、検証ロジックを計算自体に埋め込み、継続的かつ真の計算貢献から影響がもたらされるようにすることです。

ネットワークでは、ノードがランダムに初期化された大規模なTransformerモデルに対して、短い計算スプリントを通して推論タスクを実行する必要があります。これらのタスクには以下が含まれます。

事前計算できません
過去の結果は再利用できません
コストは偽造のコストよりも高い

ネットワークはすべての計算を徹底的に検証するわけではありません。その代わりに、継続的に検証を行い、検証の強度を動的に高めることで、不正行為を経済的に不可能にします。常に正しい結果を提出するノードは、自然と参加率と影響力を高めていきます。

VI. 中央集権的な巨大企業と競争するのか、それとも異なるレベルで問題を解決するのか?

私たちは、OpenAI、Google、または Microsoft を「置き換える」ことを試みているわけではありません。

大手テクノロジー企業は、クローズドシステム内で効率的なAIスタックを構築する上で有利です。しかし、このモデルは本質的に次のような問題を引き起こします。

アクセス制限
価格の透明性の欠如
能力が少数の組織に集中している

私たちは、これらのシステムがカバーするのに苦労しているレベル、つまりオープンで検証可能でインフラストラクチャレベルのコンピューティング能力の調整に焦点を当てています。

これはサービスではなく、ハードウェアプロバイダーと開発者がコンピューティングの効率と現実性について直接交渉できる市場とプロトコルです。

7. コンピューティング能力は「商品化」されるのでしょうか？その価値はどこへ向かうのでしょうか？

多くの人は、推論コストが下がるにつれて、最終的にはモデル層に価値が集中すると考えています。しかし、この判断はしばしば重要な前提を見落としています。

コンピューティング能力は無制限に供給される商品ではありません。

計算能力は以下によって制限されます:

チップ製造能力
エネルギーと地理的分布
インフラ調整の効率

推論の需要が世界的に高まり続ける中で、真に不足するのは、安定的かつ予測可能で、拡張可能なコンピューティングパワーの供給です。これらのリソースを調整できる者が、構造的価値を左右するでしょう。

私たちがやろうとしているのは、モデルを所有することではなく、より多くの参加者が、単なる「有料ユーザー」になるのではなく、コンピューティングパワー経済そのものに直接関与できるようにすることです。

8. 分散型コンピューティング能力が長期的な問題であるのはなぜですか?

私たちの判断は理論に基づくものではなく、集中型環境で AI システムを構築する実際の経験に基づいています。

AIが中核的な能力となると、コンピューティング能力に関する意思決定はもはや単なる技術的な問題ではなく、戦略的な問題となります。この集中は、商業レベルから地政学レベル、そして主権レベルへと拡大しています。

AI が新しいインフラストラクチャである場合、コンピューティング能力を調整する方法が将来のイノベーションの開放性を決定します。

歴史的に見て、生産性を真に向上させるあらゆる技術革新は、最終的にはオープンなインフラ層を必要としてきました。AIも例外ではありません。

結論：未来への二つの道

私たちは、次の 2 つの未来のうちのいずれかに向かっています。

コンピューティング能力は少数の企業や国に集中し続けており、AI は閉鎖的な機能になっています。
あるいは、オープンプロトコルを通じてグローバルなコンピューティング能力を調整し、真の貢献者に価値を届けることもできます。

ゴンカは答えだと主張しているわけではないが、私たちはどちらの側にいるのかわかっている。

AI が世界を大きく変えるのであれば、それを支えるコンピューティングインフラストラクチャも再設計する価値があります。