AI セクターの新たなフロンティアを形成する、GPU を強力に活用するトップの DePin プロジェクト

人工知能 (AI) 分野では、高性能コンピューティング リソース、特にグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) の需要が急増しています。

人工知能 (AI) は、急速に成長している分野であり、高性能コンピューティング リソース、特にグラフィック プロセッシング ユニット (GPU) に対する需要。この需要を満たすために、いくつかの分散型物理インフラストラクチャ (DePin) プロジェクトが登場しています

これらのプラットフォームは、ディープラーニング、自動運転、ロボティクス、その他のユースケースを含む幅広い AI アプリケーションに不可欠な GPU へのアクセスを分散化することを目的としています。 。データの収集と処理、モデルのトレーニング、微調整、モデルの推論など、いくつかの重要な段階を通じて動作するこれらのプラットフォームは、幅広い AI アプリケーションをサポートします。

暗号研究者の Layergg は、DePin プロジェクトは GPU リソースを「4 倍以上安く提供できる」と述べています。

Layergg は、この分野の 6 つの主要プロジェクトを取り上げています。

分散コンピューティング モデルはコスト面で大きなメリットがあるため、GPU リソースのコストの高さに苦戦している AI/機械学習企業にとって魅力的な選択肢となります。その結果、AI 進歩の主なボトルネックとして計算能力がますます重視されるようになりました

しかし、GPU 能力に関する主張の透明性などの課題により懸念が生じています。これは、分散型コンピューティング空間における信頼性と説明責任というより広範な問題を示しています。

「オンチェーン上の GPU 数を本当に証明できないのなら、DePin ではなく CePIN だ」とオンチェーン アナリストの Hitesh Malviya 氏は批判しました。

こうした課題にもかかわらず、分散型プラットフォームが市場を支配する可能性は依然として高い。さらに、別のアナリストである Prithvir は、プロジェクトの中で、Aethir、Akash、io.net が最適な位置にあると考えています。しかし、同氏は、Akash はこの分野で有力であるにもかかわらず、競合他社と比較して GPU 容量を拡張するという課題に直面していると指摘しています。

市場力学の観点からは、IO と ATH が潜在的なハイパフォーマーとみなされています。

「IO と ATH の両方で大規模なランが発生する可能性があると思います。これらはセレスティア（TIA）と同様のトレードになる可能性があると思います。 100 億ドルの FDV は、IO と ATH にとって妥当な上限となる可能性があります。上限は200億ドルになるだろう」とプリスバー氏は語った。

ニュースソース：

https://www.kdj.com/cryptocurrency-news/articles/top-gpupowerhouse-depin-projects-shaping-frontier-ai-sector.html

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