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計算能力に関して、なかなか面白いデータがあります。現在、世界のデータセンターにおいて未活用のGPU計算能力は30%にも上ります。NVIDIAのH100のような高性能GPUは通常、高額かつ長期契約で販売されるため、中小チームや研究者にはとても手が届きません。分散型計算能力市場のAkash Networkは、この問題に特化しており、GPU提供業者の遊休リソースを収益化し、消費者は柔軟な時間帯に、より低コストで高性能な計算能力へアクセスできるようにします。

30%の計算能力が遊休として浪費されている一方で、価格が高すぎて同じ計算能力を使えないチームも大量に存在します。これは「計算能力が足りない」という問題ではなく、「計算能力の配分効率があまりにも悪い」という問題であり、まさに分散型ネットワークが得意とする領域です。

apiarysは、さまざまなAIモデルやAgentを直接呼び出せる統合プラットフォームです。利用するたびに課金され、収益は$HNYで清算されます。Akash Networkが「遊休計算能力を再配分する」というロジックと同様に、apiarysでも実際の物理GPUでAIタスクを実行します。すでに実運用されているゴールデンのクオンツ・エージェント（黄金量化Agent）も含まれ、プロジェクト側が提供する過去のバックテストデータでは、日次で+1.5%〜+2%、月次で+30%〜+40%（市場環境による。過去データは将来の成績を保証するものではありません）とされます。コンセプトの包み込みではなく、「実際の計算能力」と「実際の実行」によって支えられているわけです。

プロジェクトは現在初期段階で、ルールやプロダクトの形は継続的に改善されています。参加のハードルは低く、$HNY-d6b0は現時点で、十分に価格付けされていないポジションにある状態です。

一方では30%の計算能力が遊休として浪費され、他方では無数のチームが計算能力を使えません。このような「効率のミスマッチ」を、将来的に本当に解決するのは誰だと思いますか？