AI と DePIN に関する議論は、メディアや業界ではほとんど行われていません。
2022年以降、ChatGPTの驚異的な人気により、AIへの注目と議論が世界を席巻し始めました。業界では AI と Web3 の連携がますます進んでいます。ブロックチェーンに基づく分散型AIビッグモデルであれ、AI駆動型Web3アプリケーションであれ、両者の統合と発展の動向が現在注目の的となっている。
DePINは分散型の物理インフラネットワークであり、これにAIが統合されており、両者は共生関係にもなります。 AI の将来は DePIN インフラストラクチャに大きく依存する可能性があり、DePIN も AI の潜在的なエネルギーを活用して効率的な運用を推進します。
AIの未来はDePINに大きく依存している
ここで言う DePIN とは、分散型ネットワーク、分散型コンピューティング、分散型ストレージといったインフラストラクチャ分野を指します。
AIのコンピューティング リソースに対する需要が増加しているというのは、誰もが認めるところです。たとえば、5 秒間の AI ビデオを生成するだけでも、1,500 TFLOP の計算能力と 240 TB のトレーニング データが必要になります(出典: Messari)。分散型の性質を持つ DePIN ネットワークは、AI に必要なインフラストラクチャ サポートを提供できます。
AI 時代において、これは従来の集中型コンピューティング能力では実現できないことです。従来の集中型コンピューティング能力の限界は、コンピューティング能力の集中度の高さ、リソースの高価で希少性、システムの単一点障害の影響を受けやすいこと、拡張コストの高さ、特定のクラウドベンダーのエコシステムへの極端な依存などに反映されています。 AI の未来は、このような単一の脆弱な基盤の上に構築することは困難です。
DePIN (分散型物理インフラストラクチャ ネットワーク) は、世界中のアイドル状態のコンピューティング能力、ストレージ、帯域幅のリソースを接続して、柔軟で弾力性があり、スケーラブルなコンピューティング インフラストラクチャを形成します。
1.分散AIトレーニング
AI モデルのトレーニングは複数の地理的な場所にあるノードに分散されるため、トレーニング速度が大幅に向上し、コストが削減されるとともに、これまでデータセンターの容量によって制限されていた上限が突破されます。
2. エッジ推論
AI モデルはリモート クラウドに集中的に展開されるのではなく、端末またはエッジ ノードで直接実行されます。 DePIN ネットワークのエッジ ノードは、コンピューティングをデータ ソースの近くにプッシュしてレイテンシを大幅に削減できるだけでなく、ローカル推論を実現してユーザー エクスペリエンスを向上させることもできます。さらに、機密データの転送リスクを目に見えない形で軽減し、プライバシー保護を強化することもできます。こうしたエッジ インテリジェンスは、モノのインターネット、スマート ホーム、自動運転などのシナリオに AI が真に浸透するための前提条件となります。
3. 分散型データセットの構築
AI モデルの中心となるのはデータの品質です。 DePIN は、世界中のさまざまなソースのデバイスとセンサーを接続して、分散型の検証可能なデータセットを構築できます。これにより、多様なデータセットを形成し、データの偏りを減らすことができ、優れた AI 認識を提供できます。データの検証可能性と独創性により、トレーニングの信頼性も向上します。データのソースは透明かつ追跡可能であるため、データの信頼性が高まります。
DePINはAIの潜在的推進力から恩恵を受ける
AI は DePIN の動作ロジックも再構築します。 AI を搭載した DePIN はもはや「コールド ハードウェア スタック」ではなく、高度にインテリジェントで、自動的にスケジュールされ、常に進化する「ニューラル ネットワーク」です。
1. リソーススケジューリングの最適化
DePIN ネットワーク自体は、異種のリソースや不安定なノード状態などの複雑な特性を持つため、手動でスケジュールを設定したり保守したりすることが困難です。 AIアルゴリズムを導入することで、リソースの割り当てやタスクのスケジュール設定などのシステムリンクを自動的に最適化できます。これは、AI がノードのリアルタイムの状態に基づいてコンピューティング能力の可用性を予測し、負荷状況に応じてリソースの流れを動的に調整し、さらには機械学習を通じてインセンティブ メカニズムを継続的に最適化して、ネットワーク全体の効率と安定性を向上できるという事実に反映されています。
2. インテリジェントな運用と予測保守
インテリジェントな運用と保守という点では、これは AI だけが達成できる目標です。このステップは、AI が DePIN ネットワークに「自己認識」の能力を与えるものと考えられます。リソースのスケジュール設定と最適化のプロセス中に、AI はノードの動作、ネットワーク トラフィック、障害ログを継続的に分析することで、潜在的な障害の危険性を事前に検出し、予測メンテナンスを実現できます。
今後、AIベースのDePINネットワークが環境の変化に応じて自律的に進化・適応し、ある種の「自律性」を備えたネットワークを形成できるようになるかどうかが期待されます。
結論
要約すると、DePIN のデータ ソースは AI に、より豊富でエコロジカルなデータ セットを提供し、AI をクローズドからオープンへと移行できるようにします。 DePIN の分散ノードにより、AI をクラウドからエッジに移動できるようになります。 DePIN は AI を使用して、基本的な接続からインテリジェントなスケジューリングへの移行、そして受動的なアーキテクチャから能動的な進化への移行を実現します。
これは技術的なパラダイムシフトでもあり、本質的にはインフラストラクチャとインテリジェント システムの関係の再構築となる可能性があります。この新しいデジタルハイウェイでは、AI と DePIN が真に分散化された、高性能でインテリジェントな未来に向けて加速しています。
